Zusammenfassung
In der vorliegenden Untersuchung wird eine Methodik zur Prognose des sportlichen Erfolgs eines Fußballunternehmens in der Bundesliga aufgezeigt. Um der begrenzten Prognostizierbarkeit des sportlichen Erfolgs Rechnung zu tragen, berücksichtigt das Prognosemodell neben der relativen Spielergehaltssumme, dem relativen Trainergehalt und der Vereinseffizienz explizit den Zufall als Einflussgröße. Das Prognosemodell wird dabei mit Hilfe einer empirischen Untersuchung der Spielzeiten 1996/1997 bis 2002/2003 validiert und spezifiziert. Die Prognose des sportlichen Erfolgs erfolgt mittels Monte-Carlo-Simuladon. Dementsprechend liefert das Prognosemodell keinen einzelnen Erwartungswert für die Platzierung, sondern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Hieraus lassen sich Wahrscheinlichkeiten für unterschiedliche sportliche Szenarien, wie z.B. den Gewinn der Deutschen Meisterschaft oder die Champions League-Qualifikation, ableiten. Die so ermittelte Wahrscheinlichkeitsverteilung der Platzierung ist wiederum geeignet, für die Einnahmenverteilung eines Fußballunternehmens ebenfalls Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln.
Summary
The following paper presents a method to predict team performance in Germany’s First Soccer Division (Bundesliga). Final standings are explained by relative salaries of players and coaches, club-efficiency and a random component. The model is estimated using data for the seasons 1996/1997 through 2002/2003. The forecast of team performance is conducted using a Monte-Carlo-Simulation. This procedure results not only in a point estimation of the expected rank of a team but in a probability distribution over all possible ranks. Thus, probabilities for different scenarios such as winning the German Championship or qualification for the Champions League can be obtained. These probabilities can be used to calculate expected revenues of First Division soccer clubs.
© 2005 by Lucius & Lucius, Stuttgart
