Estimación del valor de mercado de un jugador de futbol: caso Messi y Ronaldo
DOI:
https://doi.org/10.62876/tekhn.v27i1.6322Palabras clave:
Proceso Analítico Jerárquico, AHP, Fútbol, Messi, RonaldoResumen
En este trabajo se propone un modelo formulado a través de un Proceso Analítico Jerárquico para estimar el valor de mercado de jugadores de futbol en la posición de delantero. El modelo consta de tres criterios: deportivos, personales y profesionales y cada uno de ellos se desglosa en un conjunto adicional de subcriterios. La contribución del trabajo es que integra el análisis ofrecido por el modelo, con técnicas de valoración de inmuebles adaptadas a los jugadores de fútbol, que a su vez incorporan en el análisis, el valor del contrato de un jugador de fútbol. El modelo desarrollado permite estimar el valor de mercado de un jugador, conocidos los resultados de un grupo de jugadores comparables ofrecidos por el modelo y sus valores de contrato. De esta manera es posible conocer no solo el desempeño integral del jugador en base a los criterios y subcriterios del modelo, sino determinar cuándo un jugador estuvo subvalorado o sobrevalorado al comparar lo que fue el análisis de su desempeño integral en el marco de un conjunto de jugadores comparables, con el valor de su contrato. La metodología fue aplicada a dos jugadores emblemáticos contemporáneos: Lionel Messi y Cristiano Ronaldo durante los nueve años que coincidieron en la liga profesional de fútbol español.
Palabras clave: Proceso Analítico Jerárquico, AHP, Fútbol, Messi, Ronaldo.
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Citas
Cortes, J. y Sepúlveda M. (2006). Medición del impacto económico del deporte. X Congreso anual de la academia de ciencias administrativas, México.
Aznar, J. y Guijarro, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: modelos multicriterio. Editorial Universidad Politécnica de Valencia.
Saaty, T. (1980). The Analytic Hierarchy Process. Mc Graw Hill International.
Saaty, T. (1990). How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, vol. 48, pp. 9-26. https://doi.org/10.1016/0377- 2217(90)90057-I
Saaty, T. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, vol. 1, n. 1, pp. 83-98.
DOI:10.1504/IJSSCI.2008.017590
Vargas, L. G. (1990). An overview of the analytic hierarchy process and its applications. European journal of operational research, vol. 48, n. 1, pp. 2-8. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90056- H
Apostolou, B. y Hassell, J. M. (1993). An overview of the analytic hierarchy process and its use in accounting research. Journal of Accounting Literature, vol. 12, n. 1.
Vaidya, O. S., & Kumar, S. (2006). Analytic hierarchy process: An overview of applications. European Journal of operational research, vol. 169, n. 1, pp. 1-29. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.04.028
Liberatore, M. J. y Nydick, R. L. (2008). The analytic hierarchy process in medical and health care decision making: A literature review. European Journal of Operational Research, vol. 189, n. 1, pp. 194-207.
DOI:10.1016/j.ejor.2007.05.001
Ho, W. (2008). Integrated analytic hierarchy process and its applications–A literature review. European Journal of operational research, vol. 186, n. 1, pp. 211-228. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.01.004
Nisel, S. y Özdemir, M. (2016). Analytic hierarchy process & analytic network process in sport: a comprehensive literature review. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, vol. 8, n. 3, pp. 405-429. https://doi.org/10.13033/ijahp.v8i3.448
Teppa-Garran, P. y Fernández-Da Costa, C. (2023). Modelo para la selección de lanzadores de béisbol empleando el Proceso Analítico Jerárquico a través de la evaluación de su desempeño integral. Revista Ingeniería Industrial: Actualidad y Nuevas Tendencias, vol. 8, n. 30, pp. 7-22.
https://doi.org/10.54139/riiant.v8i30.478
Sinuany-Stern, Z. (1988). Ranking of sports teams via the AHP. Journal of the Operational Research Society, vol. 39, n. 7, pp. 661-667. https://doi.org/10.2307/2582188
Hamidi, M., Sajadi, H. y Soleimani-Damaneh,
J. (2011). Evaluating the performance of Iranian football teams utilizing linear programming. American Journal of Operations Research, vol. 1, n. 2, p. 65. DOI:10.4236/ajor.2011.12010
Kiani Mavi, R., Kiani Mavi, N. y Kiani, L. (2012). Ranking football teams with AHP and TOPSIS methods. International Journal of Decision Sciences, Risk and Management, vol. 4, n. 1-2, pp. 108.126.
DOI:10.1504/IJDSRM.2012.046620
Mu, E. (2014). An MCDM reflection on the FIFA 2014 World Cup. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, vol. 6, n. 1. https://doi.org/10.13033/ijahp.v6i1.241
Mu, E. (2016). Who really won the FIFA 2014 Golden Ball Award?: What sports can learn from multi-criteria decision analysis. International Journal of Sport Management and Marketing, vol. 16, n. 3-6, pp.239-258.
Li, P. L. (2014). Data processing and modelling with information technology in choosing college best trainer. Advanced Materials Research, vol. 978, pp. 221-225.
Ozceylan, E. (2016). A mathematical model using AHP priorities for soccer player selection: a case study. South African Journal of Industrial Engineering, vol. 27, n. 2, pp. 190- 205. DOI:10.7166/27-2-1265
Poza, C. (2020). A conceptual model to measure Football Player´s Market Value: A proposal by means of an AHP. Revista internacional de Ciencias del Deporte, vol. 16, n. 59, pp. 24-42.
DOI:10.5232/ricyde2020.05903
Aznar, J. y Estruch, V. (2007). Environmental assets valuation through multicriteria methods. Implementation in the valuation of Alto Tajo Natural Park (Valoración de activos ambientales mediante métodos multicriterio. Aplicación a la valoración del Parque Natural del Alto Tajo). Economía Agraria y Recursos Naturales, vol. 7, n. 13, pp. 107-126.
DOI:10.7201/earn.2007.13.06
Aznar, J., Ferrís-Oñate, J. y Guijarro, F. (2010). An ANP framework for property pricing combining quantitative and qualitative attributes. Journal of the Operational Research Society, vol. 61, n. 5, pp. 740-755. DOI:10.1057/jors.2009.31
Alonso, J. y Lamata, M. (2006). Consistency in the analytic hierarchy process: a new approach. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge based Systems, vol. 14, n. 4, pp. 445-459. https://doi.org/10.1142/S0218488506004114
Petrovic, A., Koprivica, V. y Bokan, B. (2017). Quantitative, qualitative and mixed research in sport science: a methodological report. South African Journal for Research in Sport, Physical Education and Recreation, vol. 39, n. 2, pp. 181-197.
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