L’altro giorno ho parlato di stipendi in MLB. Ho parlato di come gli stipendi siano generalmente in linea con gli introiti (anzi, l’incidenza sta diminuendo), ma ho tralasciato una piccola obiezione comune sul presunto effetto degli stipendi alti.

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Qualche giorno fa ho fatto da relatore alla Coach Convention, ed ho presentato l’argomento della sabermetrica. Se volete vedere il PDF delle slides della mia presentazione, potete andare qui e cliccare sulla destra.

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Negli ultimi anni in MLB c’è stata una escalation clamorosa degli stipendi. In particolare quest’anno Robinson Cano ha firmato un contratto da 240 milioni di dollari, mentre Clayton Kershaw a seguito della sua estensione contrattuale riceverà più di 30 milioni di dollari l’anno. Per alcuni è eticamente immorale che ricevano certi stipendi. Per altri porterà ad un’insostenibilità del mercato che collasserà inevitabilmente. Per altri ancora segnerà un periodo di dominio di chi ha ampia disponibilità. Ma sarà vero?

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Yesterday we spoke about the basic approach that we’re going to take in our definition of player valuations. Today we’re going to start implementing it.

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Everybody has his interests. One of mine is to try to understand how much a player is worth, both in analytic and economic terms. Baseball allows that pretty swiftly: decades of research have allowed us to have a better (but by no means definitive) understanding of how runs are created and saved and how games are won. Payrolls are relatively transparent and this also allows us to convert a player’s value in economic production.

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Sapete che la mia passione analitica per lo sport vada oltre il solo baseball, anche se chiaramente è lo sport che si presta maggiormente ad una visione quantitativa. Qualche settimana fa però anche il calcio ha prodotto qualcosa di simile, con la pubblicazione dei dati Opta da parte del Manchester City. Ma di cosa si tratta in pratica?

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