Publication:
Evaluación del valor de mercado de los futbolistas de la Liga MX con base en su desempeño deportivo y variables cualitativas en la temporada 2021-2022

Loading...
Thumbnail Image

Publication date

Reading date

Event date

Start date of the public exhibition period

End date of the public exhibition period

Authors

Cisneros Nuñez, Luis Fernando
García Cepeda, Miguel Angel
González Cruz, Hernán Ayrton
Jasso Cantú, Álvaro Andrés
Lara Lara, Jaime
Vélez González, David Alejandro

Advisors

Authors of photography

Person who provides the photography

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Universidad Pablo de Olavide
Export

Research Projects

Organizational Units

Journal Issue

Abstract

El presente estudio identifica las principales variables que influyen en el valor de mercado de los jugadores de fútbol de la Liga MX utilizando variables de desempeño en la temporada previa 2021-2022 y otras variables cualitativas. Utilizamos tres algoritmos para pronosticar el valor de mercado asignado por Transfermarkt: regresión lineal múltiple, árboles de decisión y bosques aleatorios. De acuerdo con los resultados de nuestro algoritmo con menor error cuadrático medio, los bosques aleatorios, las variables de desempeño que más influyen en el valor de mercado de un jugador son el total de acciones, los regates y los duelos en los que se participa. Además de las variables de desempeño, existen variables cualitativas muy relevantes, como el equipo, la vigencia de contrato y la participación en selección nacional. Se recomienda a los clubes de la Liga MX emplear métodos de análisis similares para utilizar su presupuesto de transferencias de jugadores de forma más eficiente.
This work identifies the key variables influencing the market value of Liga MX soccer players, using performance information from the 2021-2022 season and other qualitative data. We employed three algorithms to predict the market value assigned by Transfermarkt: multiple linear regression, decision trees, and random forests. According to the model with the lower mean squared error (random forests), the performance variables with the greatest impact on a player’s market value are total actions, dribbles, and duels in which the player participate. In addition to performance in the previous season, highly relevant qualitative variables include the player’s team, contract year, and participation in the national team. We recommend that Liga MX clubs use similar analytical methods to allocate their financial resources more efficiently.

Doctoral program

Related publication

Research projects

Description

Universidad Pablo de Olavide

Bibliographic reference

Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 41, 2026, págs. 1-21

Photography rights