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我国台湾地区地方选举（台北市、新北市和桃园市）——基于计算机模拟的预测

上海复旦大学唐世平教授领导的研究团队现正式公布其对于2018年11月24日即将举行的我国台湾地区地方选举的预测结果。受限于数据和经费，本次预测关注台北、新北、和桃园三个城市。此外，我们目前的预测模型只预测蓝营和非蓝营（含绿营）两大阵营之间的“相对得票率”。

唐世平教授的团队强调，他们的预测是一个纯粹的科学尝试，该团队主观上并不想以任何方式影响现实中的台湾地区选举。

这个月早些时候（11月4日），唐世平教授的团队已经非常准确地预测美国中期选举中西弗吉尼亚和密苏里两个州的联邦参议院选举结果。详情请见文末链接。

以下是我们的预测结果

一、台北市

根据我们的基准模型，蓝营（候选人丁守中）将获得34.80% [高: 34.84% ；低: 34.75%]的得票率，而其他所有候选人将获得65.20% [高: 65.25%；低: 65.16%]的得票率，

我们的基准模型的平均预测误差为1.94%，不同预测模型的误差分布区间为[0.24%; 3.66%]。

二、新北市

根据我们的基准模型的平均预测结果，蓝营（候选人侯友宜）将获得54.19%的选票（最高值为54.50%；最低值为53.63%），绿营（候选人苏贞昌）将获得45.81%的选票（最高值为46.37%；最低值为45.50%）。

我们的基准模型的平均预测误差为2.93%，不同预测模型的误差分布区间为[0.65%, 4.68%]。

三、桃园市

根据我们的基准模型，蓝营（候选人陈学圣、杨丽环）将获得 32.54% [高: 34.37% ；低: 30.71%]的选票，而其它所有候选人总共将获得67.46% [高: 69.29%; 低: 65.63%)的选票。

我们的基准模型的平均预测误差为3.14%，不同预测模型的误差分布区间为[0.45%; 4.79%]。

为了完成本次预测，上海复旦大学唐世平教授领导的团队付出了大约一整年的努力。唐世平教授是复旦大学特聘教授、国际关系与公共事务学院的陈树渠讲席教授。他同时担任复旦大学复杂决策研究中心的主任，关于该中心的更多信息，请访问中心官方网址：www.ccda.fudan.edu.cn。

唐世平和他的同事发展出的新预测方法避免了对民意调查数据的依赖，也就是说，运用该方法来进行预测并不需要任何来自民意调查的信息。更为重要的是，该方法并不仅仅能够预测哪一方候选人能够胜选或败选，而是可以明确给出每位候选人的得票率，以及基于基准模型的得票率预测区间。

长期以来，唐世平团队一直在尝试建立一个基于行为体仿真模拟（agent-based modeling）的模拟平台，希望后者能够整合：（1）关于选民的微观数据和关于人口、经济、政治和社会的宏观数据；（2）由数据驱动的方法和由理论驱动的方法；（3）预测和解释。

唐世平对于该新预测方法的前景表示乐观，他认为通过进一步的优化和改进，这种新方法可能会给全球选举预测和选举研究领域带来巨大的转变。唐世平团队决定在台湾地区选举日（2018年11月22日）的2天前向公众公布其预测结果，为公众和学术圈提供一个审视和比较其预测结果与正式结果的机会。

唐世平团队会在台湾地区选举完全结束之后评估该次预测结果，并提供更多关于新预测路径的技术细节。

附一：2016年台湾地区选举预测

两年多前的2016年1月5日（中文版）和2016年1月10日（英文版），也就是在当年的台湾地区选举开始之前，唐世平团队公布了对该次选举的预测，这次预测是唐世平团队首次尝试运用该新预测方法。对于此次预测的记录如下：

英文版本：

(网页格式):

附二：2018年美国中期选举预测

提前公布美国中期选举预测结果（中文版本）

http://blog.sina.com.cn/s/blog_744a73490102y7bd.html

提前公布美国中期选举预测结果（英文版本）

唐世平教授还在他所主持的复旦大学复杂决策分析中心的官网上分别发布了中英文预测报告，包括PDF文档。

比较2018年美国中期选举的预测结果和实际结果