Marktwertdiskussion
25.12.2014 - 12:00 Uhr
22.09.2017 - 20:12 Uhr
Zitat von Sahin18
Insgesamt zeigt mir dies aber, dass TM von den Extremwerten abgesehen gar nicht so weit daneben liegt.
Insgesamt zeigt mir dies aber, dass TM von den Extremwerten abgesehen gar nicht so weit daneben liegt.
Eben nicht, in diesem Sommer war Dembele der Extremwert, so wurden die BVB Spieler in diesem Sommer verkauft:
Stenzel +100% ggü transfermarkt.de Preis
Ramos +140% ggü transfermarkt.de Preis
Bender +114% ggü transfermarkt.de Preis (inkl. Bonus)
Merino +300% ggü transfermarkt.de Preis (inkl. Leihgebühr + Kaufpflicht)
Mor +160% ggü transfermarkt.de Preis
Dembele +349% ggü transfermarkt.de Preis(inkl. Bonus)
Emre Mor wurde nach Kauf direkt auf 5 Mio Marktwert runtergesetz, krass falsch. Merino sollte nur 2,5 Mio wert sein, auch total falsch. Stenzel sollte 2 Mio wert sein, ein etablierter Bundesligaspieler, es war einfach nur falsch. EXTREM falsch.
Es lag nicht an China, an der Premier League oder an sonstigen Ausnahmesituationen. Es ist eine generelle extrem falsche Bewertung. Die Käufervereine sind u.a. Freiburg, Leverkusen und Gladbach, sie spielen nicht CL und zahlen für Ersatzspieler ein Vielfaches von dem, was transfermarkt.de angibt.
Ich hätte ein gewisses Verständnis, wenn die Fehlerquote im Schnitt bei lediglich 20-40% liegen würde, d.h. wenn die Preise auch mal unterboten werden würden. Aber selbst Ginter wurde teurer verkauft.
Insbesondere die sehr jungen Spieler sind viel zu gering bewertet, dabei ist egal, ob es Stammspieler sind oder nur Ersatzspieler.
22.09.2017 - 20:23 Uhr
Zitat von WalterFroschsErbe
Na, wenns Klugscheißerei ist, beende ich das besser. Zum Ende: was man in aller Regel zur Güte des Modells sagen kann, wenn man bloß aufs (adj.) R^2 schaut: nichts.
Zitat von tobitronic
Jetzt sind wir aber bei reiner Klugescheißerei oder
Die "Variation" ist lediglich die Bezeichnung für den Summenwert der Varianz, also der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert.
Für Prädiktoren ohne inkrementellen Vorhersagewert gibt es die gängigen Ausschlussverfahren (da fliegen deine Socken dann raus) und natürlich muss man noch den Siginfikanz-Wert beachten (bei geringem N könnte theoretisch auch ein hohes Bestimmtheitsmaß nicht sig. werden), aber man kann schon sagen, dass du mit 77% in aller Regel ein gutes Modell hast. Dass ein anderes, vor allem mit weniger und geringer interkorrelierten Prädiktoren, besser sein kann, ist ja trivial.
Zitat von WalterFroschsErbe
Das ist nicht richtig. Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wie viel der Variation erklärt wird, nicht der Varianz.
Höher ist besser, aber nur relativ, also wenn ich ein anderes Modell zum Vergleich habe. 77% für sich sagen mir nichts. Ich kann in das Modell auch noch die Anzahl von sauberen Socken in meiner Schublade zum Transferzeitpunkt mitaufnehmen, das R^2 bleibt bei 77%.
Wenn ich was über die Varianz und auch über die Signifikanz eines Modells sagen will, dann mit einem F-Test.
Habe aber keinen Zweifel, dass der CIES-Wert signifikant ist.
Zitat von tobitronic
David hat schon recht, auch wenn der Begriff "Signifikanz" etwas irreführend ist. R^2 ist die sogenannte "aufgeklärte Varianz", ein Wert von 1 entspricht dabei einem perfekten Modell, welches alle Schwankungen erklären kann. Ein Wert von .77 ist schon ziemlich hoch und bedeutet, dass ein Großteil der Varianz durch die Prädiktoren vorhergesagt wird.
David hat schon recht, auch wenn der Begriff "Signifikanz" etwas irreführend ist. R^2 ist die sogenannte "aufgeklärte Varianz", ein Wert von 1 entspricht dabei einem perfekten Modell, welches alle Schwankungen erklären kann. Ein Wert von .77 ist schon ziemlich hoch und bedeutet, dass ein Großteil der Varianz durch die Prädiktoren vorhergesagt wird.
Das ist nicht richtig. Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wie viel der Variation erklärt wird, nicht der Varianz.
Höher ist besser, aber nur relativ, also wenn ich ein anderes Modell zum Vergleich habe. 77% für sich sagen mir nichts. Ich kann in das Modell auch noch die Anzahl von sauberen Socken in meiner Schublade zum Transferzeitpunkt mitaufnehmen, das R^2 bleibt bei 77%.
Wenn ich was über die Varianz und auch über die Signifikanz eines Modells sagen will, dann mit einem F-Test.
Habe aber keinen Zweifel, dass der CIES-Wert signifikant ist.
Jetzt sind wir aber bei reiner Klugescheißerei oder
Die "Variation" ist lediglich die Bezeichnung für den Summenwert der Varianz, also der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert. Für Prädiktoren ohne inkrementellen Vorhersagewert gibt es die gängigen Ausschlussverfahren (da fliegen deine Socken dann raus) und natürlich muss man noch den Siginfikanz-Wert beachten (bei geringem N könnte theoretisch auch ein hohes Bestimmtheitsmaß nicht sig. werden), aber man kann schon sagen, dass du mit 77% in aller Regel ein gutes Modell hast. Dass ein anderes, vor allem mit weniger und geringer interkorrelierten Prädiktoren, besser sein kann, ist ja trivial.
Na, wenns Klugscheißerei ist, beende ich das besser. Zum Ende: was man in aller Regel zur Güte des Modells sagen kann, wenn man bloß aufs (adj.) R^2 schaut: nichts.
Hehe, das ist ja fast wie im Statistikunterricht. I gebe zu der Begriff Signifikanz war schlecht gewaehlt. Ich hatte mich ein bisschen schlecht ausgedrueckt und vielleicht ein paar Schritte ubersrpungen. Das hier log tranformierte daten vorliegen, wird schlichtweg ersichtlich, anders kann man sich ja nicht die Steigerung erklaeren, von 0,1 -> 1 -> 100, und das macht einfach auch Sinn, wenn man sich die Verteilung anguckt. Ich kannte die Webseite vorher gar nicht, aber ich glaube sie erklaeren auch welche Methodik sie waehlen um die Martkwerte zu schaetzen. Ich hatte mich auf die Methodik bezogen, fur welche eine multiple lineare Regression angwandt und auch ensprechend auf Signifikanz geprueft wude, ich glaube mittels F-Test. Die vorliegend Grafik gibt lediglich Auskunft uber die Beziehung zwischen geschatzten Marktwert und eigentlichem Marktwert. Mehr nicht. Aufgrund des hohen N's kann ein hohes R squared schon auf eine gewisse Signifikanz hindeuten , so wie Tobitronic auch erklaert. Ich glaube du interpretierst ein bisschen zu viel in eine doch recht anschauliche und nachvollziehbare methodik. Ob du dich mit 0.77 zufrieden gibst oder nicht ist ne andere Geschichte. Ich persoenliche finde es okay aber auch nich sensationell. Ich meine man muss schon ziemlich daneben liegen, dass geschatzte Werte und eigentliche Werte negative korrelieren. Aber es scheint grundsaetzlich ein solides statistisches modell zu sein um Marktwerte zu schaetzen, welches eventuell unter Einbeziehung anderer Variablen weiter verfeinert werden kann, z.b. Finanzkraft interessierter Vereine, etc...aber das wird dann doch ziemlich komplex.
22.09.2017 - 20:41 Uhr
Zitat von DerMoe
So, wer bisher hier gemeckert hat soll sich bitte hier konstruktiv beteiligen:
https://www.transfermarkt.de/eure-vorschlage-anregungen-mwa/thread/forum/67/thread_id/235727/page/1
Bringt euch ein und verschafft euch Gehör. Ich habe das intern bereits getan.
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PUSH
Übrigens finde es klasse, wie ihr euch dort mit guten Beiträgen einbringt, weiter so!
22.09.2017 - 20:47 Uhr
Zitat von DerMoe
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Zitat von DerMoe
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Wirklich interessante Beiträge.
Wobei die Ansage des Paten, sich doch bitte zukünftig an diesem tabellarischen und auf Erklärungen verzichtenden Beitrag zu orientieren anstatt an den argumentativen zuvor, schon eine gewisse unfreiwillige Komik besitzt.
22.09.2017 - 20:54 Uhr
Zitat von Maldoror
Wirklich interessante Beiträge.
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Zitat von DerMoe
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Zitat von DerMoe
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Bist doch nur neidisch
22.09.2017 - 20:56 Uhr
Zitat von Dotz86
Bist doch nur neidisch
Zitat von Maldoror
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Nein, nichts gegen deinen Vorschlag. Wirklich nicht. Ich mag Listen. Nur ein seltsames Signal
22.09.2017 - 21:06 Uhr
Zitat von Maldoror
Nein, nichts gegen deinen Vorschlag. Wirklich nicht. Ich mag Listen. Nur ein seltsames Signal
Zitat von Dotz86
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Zitat von Maldoror
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Zitat von DerMoe
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Nein, nichts gegen deinen Vorschlag. Wirklich nicht. Ich mag Listen. Nur ein seltsames Signal

Die Erklärungen müssten die ja mittlerweile auswendig kennen, wenn man mal schaut, wie lange schon auf die Misstände verwiesen wird. Und ich hatte auch keine Lust, das gleiche wie die anderen nochmal zu schreiben, macht dann irgendwann halt auch keinen Sinn mehr, wenn ne handvoll anderer User das zuvor schon geschrieben haben.
22.09.2017 - 21:08 Uhr
Zitat von david1984
Hehe, das ist ja fast wie im Statistikunterricht. I gebe zu der Begriff Signifikanz war schlecht gewaehlt. Ich hatte mich ein bisschen schlecht ausgedrueckt und vielleicht ein paar Schritte ubersrpungen. Das hier log tranformierte daten vorliegen, wird schlichtweg ersichtlich, anders kann man sich ja nicht die Steigerung erklaeren, von 0,1 -> 1 -> 100, und das macht einfach auch Sinn, wenn man sich die Verteilung anguckt. Ich kannte die Webseite vorher gar nicht, aber ich glaube sie erklaeren auch welche Methodik sie waehlen um die Martkwerte zu schaetzen. Ich hatte mich auf die Methodik bezogen, fur welche eine multiple lineare Regression angwandt und auch ensprechend auf Signifikanz geprueft wude, ich glaube mittels F-Test. Die vorliegend Grafik gibt lediglich Auskunft uber die Beziehung zwischen geschatzten Marktwert und eigentlichem Marktwert. Mehr nicht. Aufgrund des hohen N's kann ein hohes R squared schon auf eine gewisse Signifikanz hindeuten , so wie Tobitronic auch erklaert. Ich glaube du interpretierst ein bisschen zu viel in eine doch recht anschauliche und nachvollziehbare methodik. Ob du dich mit 0.77 zufrieden gibst oder nicht ist ne andere Geschichte. Ich persoenliche finde es okay aber auch nich sensationell. Ich meine man muss schon ziemlich daneben liegen, dass geschatzte Werte und eigentliche Werte negative korrelieren. Aber es scheint grundsaetzlich ein solides statistisches modell zu sein um Marktwerte zu schaetzen, welches eventuell unter Einbeziehung anderer Variablen weiter verfeinert werden kann, z.b. Finanzkraft interessierter Vereine, etc...aber das wird dann doch ziemlich komplex.
Zitat von WalterFroschsErbe
Na, wenns Klugscheißerei ist, beende ich das besser. Zum Ende: was man in aller Regel zur Güte des Modells sagen kann, wenn man bloß aufs (adj.) R^2 schaut: nichts.
Zitat von tobitronic
Jetzt sind wir aber bei reiner Klugescheißerei oder
Die "Variation" ist lediglich die Bezeichnung für den Summenwert der Varianz, also der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert.
Für Prädiktoren ohne inkrementellen Vorhersagewert gibt es die gängigen Ausschlussverfahren (da fliegen deine Socken dann raus) und natürlich muss man noch den Siginfikanz-Wert beachten (bei geringem N könnte theoretisch auch ein hohes Bestimmtheitsmaß nicht sig. werden), aber man kann schon sagen, dass du mit 77% in aller Regel ein gutes Modell hast. Dass ein anderes, vor allem mit weniger und geringer interkorrelierten Prädiktoren, besser sein kann, ist ja trivial.
Zitat von WalterFroschsErbe
Das ist nicht richtig. Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wie viel der Variation erklärt wird, nicht der Varianz.
Höher ist besser, aber nur relativ, also wenn ich ein anderes Modell zum Vergleich habe. 77% für sich sagen mir nichts. Ich kann in das Modell auch noch die Anzahl von sauberen Socken in meiner Schublade zum Transferzeitpunkt mitaufnehmen, das R^2 bleibt bei 77%.
Wenn ich was über die Varianz und auch über die Signifikanz eines Modells sagen will, dann mit einem F-Test.
Habe aber keinen Zweifel, dass der CIES-Wert signifikant ist.
Zitat von tobitronic
David hat schon recht, auch wenn der Begriff "Signifikanz" etwas irreführend ist. R^2 ist die sogenannte "aufgeklärte Varianz", ein Wert von 1 entspricht dabei einem perfekten Modell, welches alle Schwankungen erklären kann. Ein Wert von .77 ist schon ziemlich hoch und bedeutet, dass ein Großteil der Varianz durch die Prädiktoren vorhergesagt wird.
David hat schon recht, auch wenn der Begriff "Signifikanz" etwas irreführend ist. R^2 ist die sogenannte "aufgeklärte Varianz", ein Wert von 1 entspricht dabei einem perfekten Modell, welches alle Schwankungen erklären kann. Ein Wert von .77 ist schon ziemlich hoch und bedeutet, dass ein Großteil der Varianz durch die Prädiktoren vorhergesagt wird.
Das ist nicht richtig. Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wie viel der Variation erklärt wird, nicht der Varianz.
Höher ist besser, aber nur relativ, also wenn ich ein anderes Modell zum Vergleich habe. 77% für sich sagen mir nichts. Ich kann in das Modell auch noch die Anzahl von sauberen Socken in meiner Schublade zum Transferzeitpunkt mitaufnehmen, das R^2 bleibt bei 77%.
Wenn ich was über die Varianz und auch über die Signifikanz eines Modells sagen will, dann mit einem F-Test.
Habe aber keinen Zweifel, dass der CIES-Wert signifikant ist.
Jetzt sind wir aber bei reiner Klugescheißerei oder
Die "Variation" ist lediglich die Bezeichnung für den Summenwert der Varianz, also der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert. Für Prädiktoren ohne inkrementellen Vorhersagewert gibt es die gängigen Ausschlussverfahren (da fliegen deine Socken dann raus) und natürlich muss man noch den Siginfikanz-Wert beachten (bei geringem N könnte theoretisch auch ein hohes Bestimmtheitsmaß nicht sig. werden), aber man kann schon sagen, dass du mit 77% in aller Regel ein gutes Modell hast. Dass ein anderes, vor allem mit weniger und geringer interkorrelierten Prädiktoren, besser sein kann, ist ja trivial.
Na, wenns Klugscheißerei ist, beende ich das besser. Zum Ende: was man in aller Regel zur Güte des Modells sagen kann, wenn man bloß aufs (adj.) R^2 schaut: nichts.
Hehe, das ist ja fast wie im Statistikunterricht. I gebe zu der Begriff Signifikanz war schlecht gewaehlt. Ich hatte mich ein bisschen schlecht ausgedrueckt und vielleicht ein paar Schritte ubersrpungen. Das hier log tranformierte daten vorliegen, wird schlichtweg ersichtlich, anders kann man sich ja nicht die Steigerung erklaeren, von 0,1 -> 1 -> 100, und das macht einfach auch Sinn, wenn man sich die Verteilung anguckt. Ich kannte die Webseite vorher gar nicht, aber ich glaube sie erklaeren auch welche Methodik sie waehlen um die Martkwerte zu schaetzen. Ich hatte mich auf die Methodik bezogen, fur welche eine multiple lineare Regression angwandt und auch ensprechend auf Signifikanz geprueft wude, ich glaube mittels F-Test. Die vorliegend Grafik gibt lediglich Auskunft uber die Beziehung zwischen geschatzten Marktwert und eigentlichem Marktwert. Mehr nicht. Aufgrund des hohen N's kann ein hohes R squared schon auf eine gewisse Signifikanz hindeuten , so wie Tobitronic auch erklaert. Ich glaube du interpretierst ein bisschen zu viel in eine doch recht anschauliche und nachvollziehbare methodik. Ob du dich mit 0.77 zufrieden gibst oder nicht ist ne andere Geschichte. Ich persoenliche finde es okay aber auch nich sensationell. Ich meine man muss schon ziemlich daneben liegen, dass geschatzte Werte und eigentliche Werte negative korrelieren. Aber es scheint grundsaetzlich ein solides statistisches modell zu sein um Marktwerte zu schaetzen, welches eventuell unter Einbeziehung anderer Variablen weiter verfeinert werden kann, z.b. Finanzkraft interessierter Vereine, etc...aber das wird dann doch ziemlich komplex.
Naja, sagen wir mal so: Ein R2 von .77 ist prinzipiell ganz nett, aber du musst auch bedenken, dass ein großteil der Beträge bei Transfersummen um Größenordnungen auseinanderliegen - und zwar bis zu zwei Zehnerpotenzen. Ob logarithmiert oder nicht: Ein Großteil der Varianz kann man auch mit educated guesses aufklären. Dass ein Messi 300 Mio. - 500 Mio erlösen und ein Subotic 8-15 kann jeder Kicker-Leser vermuten und das erklärt ja schon einiges. Interessant wäre, wie es aussieht, wenn man nur den Bereich 15-40 Mio. oder so anschaut, also da, wo man die Differenzierung aus dem Bauch raus nicht mehr so gut hinbekommt. Wahrscheinlich wesentlich schlechter.
Ausserdem: Bei nem R2 von .77 und vielen Fällen liegt es u.U. eben auch in vielen Einzelfällen richtig grob daneben, und zwar prinzipiell auch um Beträge, wo man - (Argument praktische Relevanz) - über den Einzelfall eigentlich nicht mehr viel aussagen kann. Das Modell soll ja aber genau den Einzelfall bewerten.
Und dann stellt sich in zweiter Instanz die Frage, ob dieses Modell wirklich deutlich besser ist als die Tipps von 20 Leuten, die den Markt grob überblicken. Klar, objektiv erfassbare Prädiktoren haben den Vorteil objektiv zu sein, aber genauso könnte man sein Panel aus Marktbeobachtern ja auch hinsichtlich Reliabilität überprüfen und optimieren und erreicht auch so einen quasi-objektiven Wert. Ich will damit nicht sagen dass das Modell kacke ist, ob es aber aus praktischer Sicht gut genug ist (für den Zweck den man verfolgt und verglichen mit anderen Ermittlungsmethoden), ist ne andere Frage. Für sich genommen hat es erstmal zwei Vorteile: Die Prädiktoren sind objektiv erfassbar und man bekommt einfach eine Vorhersage.
(Ich wage aber mal zu behaupten, genauer als das schwanzvergleichartige Marktwertwürfeln hier wirds wohl sein
)
Dieser Beitrag wurde zuletzt von gelbschreib am 22.09.2017 um 21:09 Uhr bearbeitet
22.09.2017 - 23:19 Uhr
Zitat von gelbschreib
Naja, sagen wir mal so: Ein R2 von .77 ist prinzipiell ganz nett, aber du musst auch bedenken, dass ein großteil der Beträge bei Transfersummen um Größenordnungen auseinanderliegen - und zwar bis zu zwei Zehnerpotenzen. Ob logarithmiert oder nicht: Ein Großteil der Varianz kann man auch mit educated guesses aufklären. Dass ein Messi 300 Mio. - 500 Mio erlösen und ein Subotic 8-15 kann jeder Kicker-Leser vermuten und das erklärt ja schon einiges. Interessant wäre, wie es aussieht, wenn man nur den Bereich 15-40 Mio. oder so anschaut, also da, wo man die Differenzierung aus dem Bauch raus nicht mehr so gut hinbekommt. Wahrscheinlich wesentlich schlechter.
Ausserdem: Bei nem R2 von .77 und vielen Fällen liegt es u.U. eben auch in vielen Einzelfällen richtig grob daneben, und zwar prinzipiell auch um Beträge, wo man - (Argument praktische Relevanz) - über den Einzelfall eigentlich nicht mehr viel aussagen kann. Das Modell soll ja aber genau den Einzelfall bewerten.
Und dann stellt sich in zweiter Instanz die Frage, ob dieses Modell wirklich deutlich besser ist als die Tipps von 20 Leuten, die den Markt grob überblicken. Klar, objektiv erfassbare Prädiktoren haben den Vorteil objektiv zu sein, aber genauso könnte man sein Panel aus Marktbeobachtern ja auch hinsichtlich Reliabilität überprüfen und optimieren und erreicht auch so einen quasi-objektiven Wert. Ich will damit nicht sagen dass das Modell kacke ist, ob es aber aus praktischer Sicht gut genug ist (für den Zweck den man verfolgt und verglichen mit anderen Ermittlungsmethoden), ist ne andere Frage. Für sich genommen hat es erstmal zwei Vorteile: Die Prädiktoren sind objektiv erfassbar und man bekommt einfach eine Vorhersage.
(Ich wage aber mal zu behaupten, genauer als das schwanzvergleichartige Marktwertwürfeln hier wirds wohl sein
)
Zitat von david1984
Hehe, das ist ja fast wie im Statistikunterricht. I gebe zu der Begriff Signifikanz war schlecht gewaehlt. Ich hatte mich ein bisschen schlecht ausgedrueckt und vielleicht ein paar Schritte ubersrpungen. Das hier log tranformierte daten vorliegen, wird schlichtweg ersichtlich, anders kann man sich ja nicht die Steigerung erklaeren, von 0,1 -> 1 -> 100, und das macht einfach auch Sinn, wenn man sich die Verteilung anguckt. Ich kannte die Webseite vorher gar nicht, aber ich glaube sie erklaeren auch welche Methodik sie waehlen um die Martkwerte zu schaetzen. Ich hatte mich auf die Methodik bezogen, fur welche eine multiple lineare Regression angwandt und auch ensprechend auf Signifikanz geprueft wude, ich glaube mittels F-Test. Die vorliegend Grafik gibt lediglich Auskunft uber die Beziehung zwischen geschatzten Marktwert und eigentlichem Marktwert. Mehr nicht. Aufgrund des hohen N's kann ein hohes R squared schon auf eine gewisse Signifikanz hindeuten , so wie Tobitronic auch erklaert. Ich glaube du interpretierst ein bisschen zu viel in eine doch recht anschauliche und nachvollziehbare methodik. Ob du dich mit 0.77 zufrieden gibst oder nicht ist ne andere Geschichte. Ich persoenliche finde es okay aber auch nich sensationell. Ich meine man muss schon ziemlich daneben liegen, dass geschatzte Werte und eigentliche Werte negative korrelieren. Aber es scheint grundsaetzlich ein solides statistisches modell zu sein um Marktwerte zu schaetzen, welches eventuell unter Einbeziehung anderer Variablen weiter verfeinert werden kann, z.b. Finanzkraft interessierter Vereine, etc...aber das wird dann doch ziemlich komplex.
Zitat von WalterFroschsErbe
Na, wenns Klugscheißerei ist, beende ich das besser. Zum Ende: was man in aller Regel zur Güte des Modells sagen kann, wenn man bloß aufs (adj.) R^2 schaut: nichts.
Zitat von tobitronic
Jetzt sind wir aber bei reiner Klugescheißerei oder
Die "Variation" ist lediglich die Bezeichnung für den Summenwert der Varianz, also der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert.
Für Prädiktoren ohne inkrementellen Vorhersagewert gibt es die gängigen Ausschlussverfahren (da fliegen deine Socken dann raus) und natürlich muss man noch den Siginfikanz-Wert beachten (bei geringem N könnte theoretisch auch ein hohes Bestimmtheitsmaß nicht sig. werden), aber man kann schon sagen, dass du mit 77% in aller Regel ein gutes Modell hast. Dass ein anderes, vor allem mit weniger und geringer interkorrelierten Prädiktoren, besser sein kann, ist ja trivial.
Zitat von WalterFroschsErbe
Das ist nicht richtig. Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wie viel der Variation erklärt wird, nicht der Varianz.
Höher ist besser, aber nur relativ, also wenn ich ein anderes Modell zum Vergleich habe. 77% für sich sagen mir nichts. Ich kann in das Modell auch noch die Anzahl von sauberen Socken in meiner Schublade zum Transferzeitpunkt mitaufnehmen, das R^2 bleibt bei 77%.
Wenn ich was über die Varianz und auch über die Signifikanz eines Modells sagen will, dann mit einem F-Test.
Habe aber keinen Zweifel, dass der CIES-Wert signifikant ist.
Zitat von tobitronic
David hat schon recht, auch wenn der Begriff "Signifikanz" etwas irreführend ist. R^2 ist die sogenannte "aufgeklärte Varianz", ein Wert von 1 entspricht dabei einem perfekten Modell, welches alle Schwankungen erklären kann. Ein Wert von .77 ist schon ziemlich hoch und bedeutet, dass ein Großteil der Varianz durch die Prädiktoren vorhergesagt wird.
David hat schon recht, auch wenn der Begriff "Signifikanz" etwas irreführend ist. R^2 ist die sogenannte "aufgeklärte Varianz", ein Wert von 1 entspricht dabei einem perfekten Modell, welches alle Schwankungen erklären kann. Ein Wert von .77 ist schon ziemlich hoch und bedeutet, dass ein Großteil der Varianz durch die Prädiktoren vorhergesagt wird.
Das ist nicht richtig. Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wie viel der Variation erklärt wird, nicht der Varianz.
Höher ist besser, aber nur relativ, also wenn ich ein anderes Modell zum Vergleich habe. 77% für sich sagen mir nichts. Ich kann in das Modell auch noch die Anzahl von sauberen Socken in meiner Schublade zum Transferzeitpunkt mitaufnehmen, das R^2 bleibt bei 77%.
Wenn ich was über die Varianz und auch über die Signifikanz eines Modells sagen will, dann mit einem F-Test.
Habe aber keinen Zweifel, dass der CIES-Wert signifikant ist.
Jetzt sind wir aber bei reiner Klugescheißerei oder
Die "Variation" ist lediglich die Bezeichnung für den Summenwert der Varianz, also der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert. Für Prädiktoren ohne inkrementellen Vorhersagewert gibt es die gängigen Ausschlussverfahren (da fliegen deine Socken dann raus) und natürlich muss man noch den Siginfikanz-Wert beachten (bei geringem N könnte theoretisch auch ein hohes Bestimmtheitsmaß nicht sig. werden), aber man kann schon sagen, dass du mit 77% in aller Regel ein gutes Modell hast. Dass ein anderes, vor allem mit weniger und geringer interkorrelierten Prädiktoren, besser sein kann, ist ja trivial.
Na, wenns Klugscheißerei ist, beende ich das besser. Zum Ende: was man in aller Regel zur Güte des Modells sagen kann, wenn man bloß aufs (adj.) R^2 schaut: nichts.
Hehe, das ist ja fast wie im Statistikunterricht. I gebe zu der Begriff Signifikanz war schlecht gewaehlt. Ich hatte mich ein bisschen schlecht ausgedrueckt und vielleicht ein paar Schritte ubersrpungen. Das hier log tranformierte daten vorliegen, wird schlichtweg ersichtlich, anders kann man sich ja nicht die Steigerung erklaeren, von 0,1 -> 1 -> 100, und das macht einfach auch Sinn, wenn man sich die Verteilung anguckt. Ich kannte die Webseite vorher gar nicht, aber ich glaube sie erklaeren auch welche Methodik sie waehlen um die Martkwerte zu schaetzen. Ich hatte mich auf die Methodik bezogen, fur welche eine multiple lineare Regression angwandt und auch ensprechend auf Signifikanz geprueft wude, ich glaube mittels F-Test. Die vorliegend Grafik gibt lediglich Auskunft uber die Beziehung zwischen geschatzten Marktwert und eigentlichem Marktwert. Mehr nicht. Aufgrund des hohen N's kann ein hohes R squared schon auf eine gewisse Signifikanz hindeuten , so wie Tobitronic auch erklaert. Ich glaube du interpretierst ein bisschen zu viel in eine doch recht anschauliche und nachvollziehbare methodik. Ob du dich mit 0.77 zufrieden gibst oder nicht ist ne andere Geschichte. Ich persoenliche finde es okay aber auch nich sensationell. Ich meine man muss schon ziemlich daneben liegen, dass geschatzte Werte und eigentliche Werte negative korrelieren. Aber es scheint grundsaetzlich ein solides statistisches modell zu sein um Marktwerte zu schaetzen, welches eventuell unter Einbeziehung anderer Variablen weiter verfeinert werden kann, z.b. Finanzkraft interessierter Vereine, etc...aber das wird dann doch ziemlich komplex.
Naja, sagen wir mal so: Ein R2 von .77 ist prinzipiell ganz nett, aber du musst auch bedenken, dass ein großteil der Beträge bei Transfersummen um Größenordnungen auseinanderliegen - und zwar bis zu zwei Zehnerpotenzen. Ob logarithmiert oder nicht: Ein Großteil der Varianz kann man auch mit educated guesses aufklären. Dass ein Messi 300 Mio. - 500 Mio erlösen und ein Subotic 8-15 kann jeder Kicker-Leser vermuten und das erklärt ja schon einiges. Interessant wäre, wie es aussieht, wenn man nur den Bereich 15-40 Mio. oder so anschaut, also da, wo man die Differenzierung aus dem Bauch raus nicht mehr so gut hinbekommt. Wahrscheinlich wesentlich schlechter.
Ausserdem: Bei nem R2 von .77 und vielen Fällen liegt es u.U. eben auch in vielen Einzelfällen richtig grob daneben, und zwar prinzipiell auch um Beträge, wo man - (Argument praktische Relevanz) - über den Einzelfall eigentlich nicht mehr viel aussagen kann. Das Modell soll ja aber genau den Einzelfall bewerten.
Und dann stellt sich in zweiter Instanz die Frage, ob dieses Modell wirklich deutlich besser ist als die Tipps von 20 Leuten, die den Markt grob überblicken. Klar, objektiv erfassbare Prädiktoren haben den Vorteil objektiv zu sein, aber genauso könnte man sein Panel aus Marktbeobachtern ja auch hinsichtlich Reliabilität überprüfen und optimieren und erreicht auch so einen quasi-objektiven Wert. Ich will damit nicht sagen dass das Modell kacke ist, ob es aber aus praktischer Sicht gut genug ist (für den Zweck den man verfolgt und verglichen mit anderen Ermittlungsmethoden), ist ne andere Frage. Für sich genommen hat es erstmal zwei Vorteile: Die Prädiktoren sind objektiv erfassbar und man bekommt einfach eine Vorhersage.
(Ich wage aber mal zu behaupten, genauer als das schwanzvergleichartige Marktwertwürfeln hier wirds wohl sein
)Oh ja, 100% deiner Meinung. So sehe ich das aus. Ich wollte es nicht so konkret ausdrucken, aber ich denke dass eine Gruppe von 5 Fussballexperten mit einem "educated guess" aehnliche Ergebnisse erzielen wuerde. Waere mal ein interessanter Test. Allerdings ist das schon muehseelig, und fur ein ein statistisches Modell ist das Ergebnis schon in einem interessanten Bereich. So ein Modell zu entwickeln waere definitiv ein schoenes Thema fur eine Masterarbeit gewesen....
23.09.2017 - 00:17 Uhr
Zitat von halbgott
Eben nicht, in diesem Sommer war Dembele der Extremwert, so wurden die BVB Spieler in diesem Sommer verkauft:
Stenzel +100% ggü transfermarkt.de Preis
Ramos +140% ggü transfermarkt.de Preis
Bender +114% ggü transfermarkt.de Preis (inkl. Bonus)
Merino +300% ggü transfermarkt.de Preis (inkl. Leihgebühr + Kaufpflicht)
Mor +160% ggü transfermarkt.de Preis
Dembele +349% ggü transfermarkt.de Preis(inkl. Bonus)
Emre Mor wurde nach Kauf direkt auf 5 Mio Marktwert runtergesetz, krass falsch. Merino sollte nur 2,5 Mio wert sein, auch total falsch. Stenzel sollte 2 Mio wert sein, ein etablierter Bundesligaspieler, es war einfach nur falsch. EXTREM falsch.
Es lag nicht an China, an der Premier League oder an sonstigen Ausnahmesituationen. Es ist eine generelle extrem falsche Bewertung. Die Käufervereine sind u.a. Freiburg, Leverkusen und Gladbach, sie spielen nicht CL und zahlen für Ersatzspieler ein Vielfaches von dem, was transfermarkt.de angibt.
Ich hätte ein gewisses Verständnis, wenn die Fehlerquote im Schnitt bei lediglich 20-40% liegen würde, d.h. wenn die Preise auch mal unterboten werden würden. Aber selbst Ginter wurde teurer verkauft.
Insbesondere die sehr jungen Spieler sind viel zu gering bewertet, dabei ist egal, ob es Stammspieler sind oder nur Ersatzspieler.
Zitat von Sahin18
Insgesamt zeigt mir dies aber, dass TM von den Extremwerten abgesehen gar nicht so weit daneben liegt.
Insgesamt zeigt mir dies aber, dass TM von den Extremwerten abgesehen gar nicht so weit daneben liegt.
Eben nicht, in diesem Sommer war Dembele der Extremwert, so wurden die BVB Spieler in diesem Sommer verkauft:
Stenzel +100% ggü transfermarkt.de Preis
Ramos +140% ggü transfermarkt.de Preis
Bender +114% ggü transfermarkt.de Preis (inkl. Bonus)
Merino +300% ggü transfermarkt.de Preis (inkl. Leihgebühr + Kaufpflicht)
Mor +160% ggü transfermarkt.de Preis
Dembele +349% ggü transfermarkt.de Preis(inkl. Bonus)
Emre Mor wurde nach Kauf direkt auf 5 Mio Marktwert runtergesetz, krass falsch. Merino sollte nur 2,5 Mio wert sein, auch total falsch. Stenzel sollte 2 Mio wert sein, ein etablierter Bundesligaspieler, es war einfach nur falsch. EXTREM falsch.
Es lag nicht an China, an der Premier League oder an sonstigen Ausnahmesituationen. Es ist eine generelle extrem falsche Bewertung. Die Käufervereine sind u.a. Freiburg, Leverkusen und Gladbach, sie spielen nicht CL und zahlen für Ersatzspieler ein Vielfaches von dem, was transfermarkt.de angibt.
Ich hätte ein gewisses Verständnis, wenn die Fehlerquote im Schnitt bei lediglich 20-40% liegen würde, d.h. wenn die Preise auch mal unterboten werden würden. Aber selbst Ginter wurde teurer verkauft.
Insbesondere die sehr jungen Spieler sind viel zu gering bewertet, dabei ist egal, ob es Stammspieler sind oder nur Ersatzspieler.
Sorry, nachdem ich gerade eine ewig lange Antwort geschrieben habe hat mir die Internetleitung einen Strich durch die Rechnung gemacht und den Beitrag zerschossen, deshalb jetzt nur ganz kurz.
Der oben zitierte Satz war sicherlich nicht ganz richtig ausgedrückt - sollte eventuell auch etwas zum Perspektivwechsel anregen - wurde aber durch den Rest meines Beitrags auch schon stark relativiert. Ich selbst sehe den Kader von Borussia Dortmund massiv unterbewertet, was insbesondere mit den vielen Talenten zusammenhängt, die wir im Kader haben und für die es hier kein ordentliches Bewertungssystem gibt (was so leicht aber auch nicht ist).
Dennoch war ich gerade vor diesem Hintergrund überrascht, dass die Marktwerte von TM soweit selbst bei unserem Kader nicht daneben liegen. Nehmen wir an unser Kader hätte tatsächlich gerade einen Wert von 630 Mio. (das scheint mir eine durchaus realistische Einschätzung, s. u.), dann liegen wir bei einem Faktor von 1,6, der durch Leute wie Pulisic (unterbewertetster Spieler der Liga) schon deutlich in die Höhe gegangen ist. Ich bin fest davon überzeugt, dass bei den meisten Teams der Liga der Faktor nicht so hoch sein wird, vielleicht bei 1,2-1,4 liegt. Und damit liegt die Seite so weit nicht weg von der Realität. Talentepools wie unserer stellen da eben eher eine Ausnahme dar.
Beispiel mögliche Verkaufswerte BVB-Spieler:
Weidenfeller 0,2
Zagadou 8
Subotic 2
Bartra 25
Sancho 15
Sahin 5
Yarmolenko 30
Götze 25
Reus 40
Guerreiro 30
Isak 8
Toljan 8
Aubameyang 80
Rode 7
Dahoud 30
Philipp 25
Schürrle 25
Pulisic 90
Kagawa 18
Sokratis 35
Piszczek 5
Castro 15
Schmelzer 12
Weigl 40
Larsen 8
Reimann 1
Toprak 20
Durm 4
Bürki 20
Dieser Beitrag wurde zuletzt von Sahin18 am 23.09.2017 um 00:19 Uhr bearbeitet
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