作者uranusjr (←这人是超级笨蛋)
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标题Re: [翻译] 深入钱球:球员养成,第二集
时间Sat Jun 14 20:58:52 2008
浅谈「价值」。
在新古典主义经济学中,物件或服务的价值常被视为在开放竞争市场中,其可带来
的价格,主要是由该物品相对於供给的需求所决定。其他经济学家则简单将日常用
品的价值与价格画上等号,不论市场是否开放。
「固有价值」代表内在的价值–无关个体,或独立於人类重要性之外的价值。
「外在价值」是因协议产生的价值:虽然千元大钞的固有价值不如随便一张上面画
着漂亮图画的纸,但它有着一千元的实际价值(外在价值)。如果发行机构无法承
兑这张钞票的价值,它会马上成为废纸。
「认知价值」则是所有利益的衡量,以及任一选择相对於认知替代品成本之差。
「重置成本」或「重置价值」代表某个体若希望取代其所拥有任一资产,当下需要
付出的代价。
多数的一般性思考认为,价值是由供给和需求决定。如果所有打过球的人都被认为
有相同的能力,我们就会有无穷尽的球员供给,但相对很小的需求(球员名单)。
这样,球员拿到的薪水就当真轻如牛毛了(假设所有球员都想打球)。各球团现在
面临的问题,则是要如何辨识已有球员,以及可能加入球员的能力。
把对价值的正式定义直接用在球员衡量上当然是太过简化,但确实有助於参考准则
的建立。
过去与现在的表现,是球员固有价值中的重要部份。其他重要因子包括年龄、身体
素质、以及情绪控管等等。根据这些参数,正值全盛期、表现超过实际能力的老鸟,
其固有价值要比刚起步的年轻球员要高。棒球数据学即是建立球员固有价值的尝试
之一。
重置价值,或说重置成本,会把球员对球团相对於固有价值的重要性纳入考量,这
是数据派作法中认为潜在价值最重要的部份。
外在球员价值是由 MLB 球员协议,以及大联盟官方所决定,例如最低薪资、集体谈
判协议、球员选秀等等。
认知价值是因为大联盟球团对球员为球团贡献能力的信任而产生。这种贡献能力是
基於身体素质、球员的年龄、心理素质、过去、当今、以及最重要的,预测的未来
表现。球团对球员过去的纪录了解越多,他们在决策上的信心指数就越高。
认知价值操控着选秀,以及很大一部份的球员养成。选秀是一连串的决策(而非解
题),且所有决定都是对未来的赌注。
毫无风险的决策当然最容易。球探的目标,就是要找到拥有其他球团还没发现、或
者较不被重视「天份」的球员,且同时让球团付出最小的认知风险。
球员选秀和养成的真正底线是「天份认知」,而这极为抽象。因此,任何能归类且/
或量化「天份」的作法都能增加做出正确决定的机率。这是棒球数据学最主要的势
力范围,即协助去除主观性,且增加使用数据学的人决策时拥有的资讯。
认知价值还在一个较隐蔽的方面运作:「认知者」的认知价值(球员观察与指导)。
球团要如何衡量决策者在选择与养成球员上的价值呢?
下面是一个价值判断的假想例子:
一支 MLB 球团的政策要求,绝对不能签超过最低薪资的自由球员。因此,球团能成
功的唯一方法,就是交易「成本」相同的球员,或从内部培养球员。球团的要求是
要至少每年养成至少六位能在 MLB 前线作战的球员。要完成这个目标,他们的球探
与球员发展部门都必须有大幅超过目前一般水准的表现。球团分配给球探与球员养
成的价值(成本)如下:
1. 球团决定成功的 MLB 球队要在球探和小联盟球员养成上花多少钱。
2. 决定所有的固定成本(小联盟运作、高层、球场等等)。
3. 把所有的成本从预计收入中扣除。我们假设对这支球团而言,最後的结果是六千
万元($60M,大约和克里夫兰印地安人、科罗拉多洛矶、和亚利桑那响尾蛇 2007
年花在球员年薪上的价格差不多)。
4. 根据定义,球员年薪是固定成本,等同於大联盟球员名单上的人数乘以最低薪资
(这里假设为 25 x $500,000 = $12.5M)。把这个数字从可用的球员薪资,即
$60M 中扣除,得到 $47.5M。
这
多出来的$47.5M(超过顶级球团花在球探和小联盟运作的量),就是球团可用於
球探和球员养成的花费。换句话说,这支球团每年平均在每位大联盟球员身上省下
$2M,用以投资球探和球员养成。
如果换个角度,以小联盟球队的数量(通常是六支)除上这 $47.5M,就是每一队可
以在球员养成上得到
额外的 $8M 花费。
把这个数字和每支小联盟球队实际花在养成上的金额相比–这里定义养成为指导、
教育、特殊器材、以及其专属的维修保养。
假设球员养成和花费有还算线性的关系,若在球员养成和球探上的花费更多,则能
养成大联盟球员的机会就更大。这里有个大联盟球团的问题。养成花费支出与回报
之间的关系究竟是什麽?如果球团在每支小联盟球队多花 $8M 於球探和球员养成上
会怎麽样?
或换句话说,大联盟球团在球员养成上多投资 300% 的成本与价值为何?
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大概 60%...好像落後进度了
等等送上本周的硬球时报奖
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