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中華職棒大聯盟打者薪資預測模型之建構

為了解決nba g聯盟薪水的問題，作者朱柏璁 這樣論述：

球員是職業棒球運動的核心，也是球隊的資產，球員的表現好壞影響到球賽的結果，而以球賽輸贏作為收受電視轉播權利金、販賣球票、促銷商品、招攬贊助、創造營收和品牌延伸主要訴求的球隊來說，球員便是他們的生財工具。台灣職棒(中華職棒大聯盟)過去二十多年來勞資雙方因薪資爭議尋求仲裁的案件約有20件，不僅破壞雙方的形象，更會造成負面結果影響球員場上的表現。因此本研究的目的希望尋求一個客觀且科學的工具和模型，球員得以藉由表現估算合理價值，並藉以作為薪資協商的依據，使其得以專心於可以創造價值的球賽上。球隊也可以減少談薪的心力，而能在其預算範圍內，對球員依照建議模型進行論功行賞的標準。本研究為了使大眾容易使用，先

參考過去文獻，並進行前測篩選出影響中華職棒大聯盟2008至2016年打者薪資的重要參數，並以最容易被解讀且接受的迴歸分析計算出各個薪資影響參數的權重，建立薪資預測模型。再以模型預測之薪水與實際薪水比較去檢測模型準確性，而後將2017及2018年的資料帶入以檢驗模型之預估能力，最後再以前人研究中所提及的相關因子進行三因子的模式建立，並比較與其模型間的準確性。扣除出賽次數過少的球員後，總計納入303名球員之資料進行模型建立，初步模型中分析出有9個因子與薪資有相關性，再依前人研究中與前測結果挑選出年紀、整體攻擊指數及勝利貢獻指數所建構的薪資預測模型，以平均絕對百分比誤差 (MAPE)驗證發現這個模型

具有高度的準確性，且薪資被高估及被低估的人數相仿；不同年間的誤差也都落於高準確度及良好準確度之間，而在所有薪資區間中，模型預測的能力也接近相同。且在預測能力方面，2017及2018兩年的資料都將接近高準確度，且所有的球員的預估薪資都落在合理的預估範圍內，且約半數的球員都落在高準度範圍內。而預估薪資稍微高於實際薪資，表示依據球員的表現，球團應給予球員更高的薪資，這也反映了和往年相比，2017和2018年野手薪資成長率的下降。而為了進一步比較三因子是否足以預估薪資，由相同取樣年間的前人研究中所挑選的十個因子進行120組的模型比較，本研究所挑選的三個因子預估能力準確度仍較高。本研究所得之薪資預測模型

雖並不複雜，但仍保有高準確度，方便使用，此外隨著時間推移準確度改變的幅度很小，因此可供未來參考。由於本研究所得之薪資預測模型，主要考量打者的表現參數，惟諸如明星魅力、球團戰績以及球團預算等變數，建議後續研究仍可加以探討。此外，本研究結果適用對象並不包括投手薪資，故針對投手的薪資預測模型亦仍待後續研究者探討。建議球隊可以建立公平公正與公開的核薪機制，球員也應積極建立自我形象，政府也可以促使專業的運動經紀人發展，以利職業棒球市場蓬勃興旺。

誰是薪水小偷？ 美國職棒球員怠惰、合約年現象之分析和預測

為了解決nba g聯盟薪水的問題，作者蔡秉軒 這樣論述：

「薪水小偷」一詞時常用來稱呼簽完新約後表現下降的球員，這樣的行為在學術上稱為怠惰，此外有些球員在合約年時表現會異常得好，這樣的行為則被稱為合約年現象，球員若存在怠惰或合約年現象會大大影響球隊的表現，甚至球團的經營。因此，本研究使用了WAR這項球員表現指標來驗證怠惰與合約年現象存在與否，並透過預測模型來預測球員是否會怠惰，最後提供實務上的貢獻。 WAR(Win Above Replacement)是棒球界用來衡量球員表現的新指標，它是指一位球員比起同樣位置的替補級球員，能多為球隊帶來幾場比賽勝利。本研究使用20年期間的MLB自由球員數據，利用統計檢定比較「正常賽季」、「合約賽季」和「

合約後賽季」的WAR差異，並且除了對全體自由球員檢驗外，也將球員分成簽訂複數年合約或簽訂一年合約的球員來分別檢驗，結果發現只有簽訂複數年合約的球員會有合約年現象，但無論是全體自由球員、簽訂一年合約、簽訂複數年合約的球員都會怠惰。 最後，為了預測球員是否會怠惰和找出怠惰的球員具備之特徵，本研究建立三個機器學習模型，並創立新的目標變數來歸類球員怠惰與否，發現會怠惰的投手和打者分別有不同的特徵，而預測結果也能幫助球團對新簽約的球員是否會怠惰有更可靠的判斷。