p Ramy Elitzur é Professor Edward J. Kernaghan em Análise Financeira e Professor Associado de Contabilidade na Rotman School of Management da Universidade de Toronto. Ele obteve um PhD e um MPhil. da Stern School of Business Administration, New York University e um MBA da Recanati School of Business, Universidade de Tel Aviv. Além disso, ele possui as designações CPA e CMA nos Estados Unidos. Ele publicou em várias revistas importantes em finanças, economia e contabilidade na teoria dos jogos aplicada a situações financeiras Crédito:Rotman School
p Quando o ex-gerente geral do Oakland Athletics, Billy Beane, usou análise de dados para construir um time de beisebol vencedor de baixo orçamento no início dos anos 2000, era tão incomum que virou assunto para um livro e um filme. p Dezesseis anos depois que o autor Michael Lewis escreveu o livro Moneyball, todas as equipes da Major League Baseball (MLB) usam a técnica. Mas um novo estudo mostra que, embora a ferramenta possa ajudar um clube a criar uma equipe mais forte - a um custo menor - ela perde sua vantagem quando todos estão nela.
p "É como comer um molho secreto, "diz o autor do estudo Ramy Elitzur, o Professor Edward J. Kernaghan de Análise Financeira e professor associado de contabilidade na Rotman School of Management da Universidade de Toronto. "Quando você tem um molho secreto e ninguém mais sabe sobre ele, você tem uma vantagem competitiva. Uma vez que o molho secreto foi revelado, que foi o que aconteceu com o livro, todo mundo poderia imitar os Oakland A's. "
p Dr. Elitzur criou um banco de dados para o estudo, inserir informações de 1985 a 2013 sobre as folhas de pagamento da equipe, sucesso no playoff, a disseminação do uso de análise de dados, e as contribuições gerais dos jogadores para sua equipe, representado por uma estatística-chave da "sabermetria de Moneyball, "—O tipo de dados que os Oakland A's usaram para identificar preços mais baixos, jogadores subestimados por meio de estatísticas como quanto tempo passou na base.
p Ele descobriu que entre 1997 e 2001, havia apenas duas equipes "Moneyball" na MLB. Outras três equipes adotaram a prática em 2002. Em 2013, mais de 75 por cento das equipes da MLB estavam usando. Sabermetrics deu às equipes a maior vantagem até 2003, o ano em que Moneyball foi publicado. Em 2008, a vantagem comparativa foi perdida à medida que mais e mais equipes adotaram a sabermetria. A prática de análise de dados também se espalhou para além dos esportes, para negócios e governo.
p O estudo ilustra que, independentemente de se tratar de esportes ou outra empresa, "se você tiver uma vantagem embutida, nunca fale sobre isso, "diz o Dr. Elitzur. No caso da MLB, "uma vez que Moneyball aconteceu, você teve uma nova corrida armamentista. Não havia saída. "No entanto, ajudou as equipes a combinar melhor seus contratos com o valor real dos jogadores, ele diz, baseando-se em informações menos tendenciosas.
p O artigo será lançado em
Ómega, The International Journal of Management Science .
