專欄 衡量MLB球員市場價值的方式

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名人堂 JK47 | 2017/12/15

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如果你長期有在追蹤、關注國內外大聯盟專欄作家如何衡量MLB球員的市場價值,應該有很高的機率看過拿「Cost/WAR」模型試圖推導球員價值的文章或作者。「Cost/WAR模型」實際上的運作方式,並沒有如字面上看起來那麼的深奧學術,相反地,它是一套簡單到不能再簡化的觀念 — 這個模型的任務是,試圖回答大聯盟球隊願意在一場勝利上,花費多少成本(無論是透過金錢購買或球員交易)。這一派的作家通常會先想出一個方法,衡量球隊在市場上購買一勝究竟得耗費多少成本;再透過得出的數字,推導、估計每位球員應有的價值,甚至再以此延伸討論各筆簽約、交易的「好壞」。

 

比如說,某位作家在經過計算後,得出大聯盟球隊平均願意花900萬美金的價格買下一場勝利、或是取得1WAR的結論;那麼,某位被估計能繳出2WAR的選手,他該年的市場價值可能就在1800萬左右。若該位選手簽下比較長的合約,則可能會多估計選手未來的老化幅度、以及把美金的通膨率等因素納入計算。舉例來說,一位30歲、明年被預估可繳出3WAR的選手簽下三年約,單論下一季他的價值可能會是2700萬美金;但他在後年、大後年打出的WAR值可能會跟隨年紀摔跌至2.5、2.0。好消息是美金會逆勢通膨 — 若今年大聯盟球隊花900萬買一勝,未來兩季可能就會漲到9.5M、9.9M不等。

Divisional Round - Chicago Cubs v Washington Nationals - Game Two

 

按照這個套路的邏輯,我們可發現若該選手簽下三年約,他未來三季的估計價值分別會是27M、23.8M和19.8M — 加總後大約70.6M。換言之,這種所謂的加減乘除法會告訴我們,這名球員若選擇進FA簽三年約,他應該拿70M左右;假設他拿到85M,那買他的球隊可能就有簽到一張溢價合約的風險。反之若他只拿到55M,那簽他的球隊很可能買到賺到、買的比市場行情還要低。這樣的邏輯也會被套用在交易分析上 — 若上述這名選手是身上已綁好三年合約、但薪水只有30M;那麼,由於他的市場價值是70M,中間就等同會有40M的「剩餘價值」— 而這個剩餘價值就是母隊交易他後該獲得的價值。

 

直接開門見山的講 — 如果你不是運動視界MLB區的新讀者,或許早就認出來,上述這套算法邏輯正是本人時常在文章採用的估計法。不過,我當然不是這種理念的創始者 — 事實上,美國有為數不少的數據派作家,也都利用類似的方式來評估球員市場價值。比如進階數據網站FanGraphs的主編作家Dave Cameron後來加入大聯盟球團工作的Lewie Pollis、主修經濟學的FanGraphs作家Matt SwartzZIPS棒球預測系統的發明人Dan Szymborski......這些知名的數據派寫手,都在文章中做過「大聯盟球隊願意花多少錢買一場勝利」的研究;網路上甚至也還有更多的相關文章

 

如果有人想宣稱這是一種已知用火的古老方式,那我必須說,國外同樣有一堆數據派作家也都還在用這樣的方式。若FanGraphs是大家公認最數據取向、分析模式最接近數據派的網站,那他們的作家Cameron、Jeff Sullivan、Eno Sarris、Travis Sawchik、Craig Edwards......等人,也還是都常在文章中利用此模式推導球員價值。當然,國外作家都這樣做,不代表它就會自動變成一件對的事情;但講現實一點,如果它真的如某些人所說的一文不值、是一套已知用火的古老產物、建議連用都最好不要再拿出來用......那FanGraphs網站這些作家恐怕也全都要喝西北風去了。

World Series - Los Angeles Dodgers v Houston Astros - Game Four

 

先把「Cost/WAR模型的理論究竟是不是對的」這個問題擺到後面再討論,單就「這個模型是不是已知用火的老東西」,我必須說的是 — 直到此時此刻,採用此方法來評析球員價值的人,可並非只有我一人。打開FanGraphs近期的文章,我們隨手就能翻到很多類似模式的分析,比如這篇這篇這篇這篇這篇;再把日期往前推一些,我們也可以看到他們利用同一套方式分析Justin Upton的市場價值或是大谷的交易價值......當然還有非常多型態相近的文章,但要翻完就跟撈出大海中所有魚蝦一樣,太多了。

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