Aluno: Duarte Dos Santos Soares
Resumo
As notícias do mercado de transferências de futebol são todos os anos um tema de grande interesse, uma vez que os clubes de futebol investem somas substanciais de dinheiro para adquirir novos jogadores para as suas equipas. Este estudo utiliza uma base de dados "cross-sectional" distinta que inclui informações de 503 transferências de jogadores, relativas à época futebolística de 2022/23, considerando as seis principais ligas europeias. O objetivo principal deste estudo é identificar os determinantes do fee de transferência acordada por dois clubes usando modelos de preços hedónicos, tendo em consideração o conjunto de características incluídas na base de dados.
A maioria dos estudos anteriores sobre este tema têm tipicamente utilizado uma abordagem direta ao problema, utilizando modelos log-lineares, que, embora não necessariamente incorretos, podem ser uma abordagem restritiva. Esta dissertação adota uma abordagem alternativa, utilizando um modelo não-linear, o Poisson, estimado por quase-máxima verossimilhança. O objetivo é descobrir os drivers das taxas de transferência, ao mesmo tempo que se comparam os resultados obtidos com a abordagem clássica baseada em modelos lineares. Além disso, o modelo de regressão mais adequado (Poisson) entre as opções disponíveis será utilizado para o exercício de previsão, utilizando dados da época de 2023-24 - utilizando as seis ligas e, adicionalmente, uma liga da Arábia Saudita. Isto permitirá uma avaliação exaustiva das discrepâncias na avaliação dos jogadores, entre o valor de mercado e as previsões do modelo, ilustrando assim o potencial do modelo proposto e sugerindo se o jogador transferido está potencialmente subvalorizado ou sobrevalorizado. Esta abordagem pode ser uma excelente ferramenta não só para os investigadores, mas também fornece informações valiosas para a gestão das equipas e para os investidores.
Trabalho final de Mestrado