Kam smerujú platy hráčov v hádzanej?
JurajHCBB: GK2 chce 280tis Hotovo s tými platmi A to ma hlavný "iba" 380...vo futbale brankár hl. atribút 655 a zmluvu má na 115 tisíc
pedro francesco: ..vyraz ho, nebav sa s ním
Tento rozhovor v našej prvoligovej diskusii ma definitívne nakopol pozrieť sa na platy hráčov v hádzanej. Naozaj sú také vysoké? Ako rýchlo rastú? Kam sa dokážu v dohľadnej dobe vyšplhať? Akých hráčov si budeme môcť dovoliť mať v tíme? To sú otázky, na ktoré som sa pokúsil nájsť odpovede.
Začal som zberom dát. Ako základ mi poslúžili moji vlastní hráči. Keďže mám v tíme najmä mladíkov, a do reprezentatívnej vzorky som potreboval doplniť aj skúsenejších hráčov, oslovil som manažérov richi1222, pedro francesco, Strop101 a iwann, ktorí majú hráčov s TOP 10 platmi na Slovensku. S ich pomocou, za ktorú im ďakujem, vznikol tento zoznam, ktorý slúži ako podklad pre ďalšie analýzy.
Meno |
Tím |
Denný plat |
Primárny atribut |
Normalizovaný plat |
Jednotkový plat |
Matúš Opic |
analytici |
5 787 |
70,00 |
5 787 |
82,67 |
Ignacio Gualda |
analytici |
6 778 |
72,00 |
6 162 |
85,58 |
Tomás Puente |
analytici |
6 061 |
73,00 |
6 061 |
83,03 |
Ľuboš Hrudka |
analytici |
6 091 |
76,00 |
5 537 |
72,86 |
Ján Greguš |
analytici |
5 345 |
79,00 |
5 345 |
67,66 |
Tommi Schwyzer |
analytici |
5 017 |
80,00 |
5 574 |
69,68 |
Donats Rudaks |
analytici |
7 449 |
82,00 |
8 277 |
100,93 |
Roman Skok |
analytici |
7 439 |
83,00 |
7 439 |
89,63 |
Alfonz Hríb |
analytici |
6 852 |
87,00 |
7 613 |
87,51 |
Aaron Vandenberghe |
analytici |
6 730 |
90,00 |
6 118 |
67,98 |
Luchino Furioso |
analytici |
7 625 |
91,00 |
8 472 |
93,10 |
Jaroslav Chrudimský |
analytici |
6 471 |
93,00 |
8 089 |
86,98 |
Radoslav Hus |
analytici |
6 535 |
95,00 |
6 535 |
68,79 |
Hubert Rozenberg |
analytici |
7 147 |
96,00 |
7 941 |
82,72 |
Matic Sabolič |
analytici |
15 439 |
103,24 |
12 351 |
119,64 |
Michal Tomčík |
analytici |
16 065 |
106,76 |
12 852 |
120,38 |
Jaroslav Chrudimský |
analytici |
20 747 |
116,46 |
16 598 |
142,52 |
Tomás Puente |
analytici |
20 353 |
116,48 |
16 282 |
139,79 |
Vladimír Kubík |
analytici |
20 632 |
128,01 |
18 756 |
146,52 |
Ignacio Gualda |
analytici |
25 886 |
130,02 |
20 709 |
159,27 |
Ľuboš Hrudka |
analytici |
23 424 |
138,64 |
23 424 |
168,96 |
Sándor Rédely |
analytici |
25 296 |
148,42 |
25 296 |
170,44 |
Noel Bársony |
analytici |
40 332 |
181,92 |
40 332 |
221,70 |
Radoslav Hus |
analytici |
24 775 |
155,12 |
24 775 |
159,72 |
Leopold Dubecký |
analytici |
32 866 |
170,22 |
32 866 |
193,08 |
Vladimír Kubík |
analytici |
40 912 |
178,43 |
40 912 |
229,29 |
Viktor Kudlačák |
analytici |
48 145 |
182,61 |
48 145 |
263,65 |
Jozef Masný |
analytici |
37 870 |
186,80 |
37 870 |
202,73 |
Mauricio Marco |
analytici |
64 610 |
194,16 |
51 688 |
266,21 |
Branislav Malinčík |
analytici |
51 978 |
202,42 |
51 978 |
256,78 |
Jan Vyňuchal |
analytici |
63 597 |
207,79 |
46 252 |
222,59 |
Ľuboš Hoferica |
analytici |
58 140 |
209,77 |
58 140 |
277,16 |
István Domonyik |
analytici |
62 097 |
224,69 |
62 097 |
276,37 |
Arhangel Lazarkov |
analytici |
87 232 |
234,28 |
69 786 |
297,87 |
Mario Sánchez |
analytici |
90 450 |
240,09 |
72 360 |
301,39 |
Aleš Dvorský |
MHK POndelok Prešov |
149 451 |
317,00 |
135 865 |
428,59 |
Ernest Hajko |
MHK POndelok Prešov |
122 191 |
295,00 |
111 083 |
376,55 |
Iľja Laurík |
MHK POndelok Prešov |
98 166 |
269,00 |
89 242 |
331,75 |
Agris Silavs |
MHK POndelok Prešov |
59 723 |
251,00 |
59 723 |
237,94 |
Jakub Hupka |
MHK POndelok Prešov |
108 075 |
275,00 |
98 250 |
357,27 |
Ilvars Kalnābele |
MHK POndelok Prešov |
117 387 |
266,00 |
85 372 |
320,95 |
Bor Gamser |
MHK POndelok Prešov |
123 786 |
276,00 |
90 026 |
326,18 |
Marián Chlebeň |
MHK POndelok Prešov |
99 159 |
273,00 |
90 145 |
330,20 |
Kazimír Hetharši |
MHK POndelok Prešov |
122 516 |
277,00 |
111 378 |
402,09 |
Anton Hedström |
MHK POndelok Prešov |
133 828 |
273,00 |
97 329 |
356,52 |
Ervín Ferbar |
MHK POndelok Prešov |
137 618 |
276,00 |
100 086 |
362,63 |
Milan Hohoš |
MHK POndelok Prešov |
116 285 |
290,00 |
105 714 |
364,53 |
Sándor Rédely |
analytici |
87 825 |
245,00 |
70 260 |
286,78 |
Predrag Milanovič |
SATANIC BOMBERS |
283 198 |
347,00 |
205 962 |
593,55 |
István Bocskai |
SATANIC BOMBERS |
286 057 |
371,00 |
208 041 |
560,76 |
Ivan Výsek |
analytici |
152 283 |
301,15 |
152 283 |
505,67 |
Edwin van Dijk |
blavagranas |
339 285 |
402,00 |
246 753 |
613,81 |
Ketil Schodt |
Faitonul Crocodilu' |
141 278 |
307,00 |
128 435 |
418,35 |
Elemer Jeszensky |
HK Hemulen |
242 581 |
328,00 |
176 423 |
537,87 |
Dominik Daubner |
Enisey (prestupuje) |
193 614 |
334,14 |
140 810 |
421,41 |
Murajica Cenc |
T-REX |
185 853 |
334,00 |
168 957 |
505,86 |
Roland Malan |
Spurs Gbely |
283 416 |
416,00 |
257 651 |
619,35 |
Krisztian Szelinger |
Spurs Gbely |
312 779 |
398,00 |
227 476 |
571,55 |
Podľa informácií v manuáli je výška platu daná najmä výškou dvoch najvyšších natrénovaných atribútov, ligovou úrovňou, pôvodom hráča (domáci/zahraničný), skúsenosťami a popularitou.
Ako prvú vec som vypočítal normalizovaný plat – t.j. plat zbavený vplyvu navýšenia kvôli zahraničnému pôvodu hráča (25% u zahr. hráčov) a navýšenia vplyvom rozdielnych líg (predpokladal som 10% rozdiel vo výške platov medzi I., II. a III. ligou).
Keďže už viac-menej všetci hráči sú trénovaný podľa rovnakého pomeru, môžeme zjednodušiť, že druhý najvyšší atribút je funkciou primárneho atribútu.
Rovnako je možné zjednodušiť, že hráč, ktorý má vyšší primárny atribút, má zrejme aj vyššie CZ, je starší, odohral viac zápasov a teda má aj väčšie skúsenosti a popularitu. Skúsenosti aj popularita budú v našom experimente tiež závisieť od primárneho atribútu.
Čiže inak povedané, plat hráča závisí iba od výšky primárneho atribútu, lebo ostatné parametre hráča, ktoré na plat vplývajú, sú závislé na primárnom atribúte..
V ďalšom kroku som vypočítal Jednotkový plat – je to podiel Normalizovaný_plat/Primárny_atribút. Čiže koľko peňazí nás denne stojí 1 bod v primárnom atribúte.
Zaujímalo ma, či je nejaký vzťah medzi primárnym atribútom a jednotkovým platom. Nasledujúci graf ukazuje, že áno. A celkom výrazný...
Čo to znamená? Že nielenže čím viac hráč natrénuje, tým viac zarába, ale že zvyšovanie platov sa so zvyšovaním CZ výrazne zrýchľuje.
Do grafu som doplnil aproximačnú krivku, ktorá predstavuje priemerné hodnoty. Z nameraných hodnôt vypadli parametre krivky:
JP = 0,0016*PA*PA + 0,8927*PA
kde JP = jednotkový plat a PA = hodnota primárneho atribútu
Na grafe vidno niekoľko bodiek (hráčov), ktoré sa od krivky vzďaľujú viac, ako ostatné. Predpokladám, že títo hráči majú vzhľadom na výšku svojho primárneho atribútu nadpriemerné alebo podpriemerné skúsenosti. K vplyvu skúseností na plat sa ešte vrátime neskôr.
Keďže už poznáme rovnicu platov, môžeme si pomocou nej namodelovať, ako budú platy hráčov vyzerať o niekoľko sezón.
Odhad platov podľa hodnoty primárneho atribútu - špecialisti |
||||||||||
I. Liga |
II. Liga |
III. Liga |
||||||||
Primárny atribút |
Užitočná CZ Brankár |
Užitočná CZ Hráč v poli |
cca real CZ Brankár |
cca real CZ Hráč v poli |
Domáci hráč |
Zahraničný hráč |
Domáci hráč |
Zahraničný hráč |
Domáci hráč |
Zahraničný hráč |
100 |
275 |
365 |
425 |
465 |
11 580 |
14 475 |
10 527 |
13 159 |
9 474 |
11 843 |
150 |
413 |
548 |
563 |
648 |
28 034 |
35 043 |
25 486 |
31 857 |
22 937 |
28 671 |
200 |
550 |
730 |
700 |
830 |
53 359 |
66 699 |
48 508 |
60 635 |
43 657 |
54 572 |
250 |
688 |
913 |
838 |
1 013 |
88 873 |
111 091 |
80 794 |
100 992 |
72 714 |
90 893 |
300 |
825 |
1 095 |
975 |
1 195 |
135 897 |
169 872 |
123 543 |
154 429 |
111 189 |
138 986 |
350 |
963 |
1 278 |
1 113 |
1 378 |
195 751 |
244 689 |
177 956 |
222 445 |
160 160 |
200 200 |
400 |
1 100 |
1 460 |
1 250 |
1 560 |
269 755 |
337 194 |
245 232 |
306 540 |
220 709 |
275 886 |
450 |
1 238 |
1 643 |
1 388 |
1 743 |
359 229 |
449 036 |
326 572 |
408 215 |
293 915 |
367 393 |
500 |
1 375 |
1 825 |
1 525 |
1 925 |
465 493 |
581 866 |
423 175 |
528 969 |
380 858 |
476 072 |
550 |
1 513 |
2 008 |
1 663 |
2 108 |
589 866 |
737 332 |
536 242 |
670 302 |
482 618 |
603 272 |
600 |
1 650 |
2 190 |
1 800 |
2 290 |
733 669 |
917 087 |
666 972 |
833 715 |
600 275 |
750 344 |
650 |
1 788 |
2 373 |
1 938 |
2 473 |
898 222 |
1 122 778 |
816 566 |
1 020 707 |
734 909 |
918 636 |
700 |
1 925 |
2 555 |
2 075 |
2 655 |
1 084 845 |
1 356 057 |
986 223 |
1 232 779 |
887 601 |
1 109 501 |
750 |
2 063 |
2 738 |
2 213 |
2 838 |
1 294 858 |
1 618 573 |
1 177 144 |
1 471 430 |
1 059 429 |
1 324 287 |
800 |
2 200 |
2 920 |
2 350 |
3 020 |
1 529 581 |
1 911 976 |
1 390 528 |
1 738 160 |
1 251 475 |
1 564 344 |
850 |
2 338 |
3 103 |
2 488 |
3 203 |
1 790 333 |
2 237 917 |
1 627 576 |
2 034 470 |
1 464 818 |
1 831 023 |
900 |
2 475 |
3 285 |
2 625 |
3 385 |
2 078 436 |
2 598 045 |
1 889 487 |
2 361 859 |
1 700 538 |
2 125 673 |
950 |
2 613 |
3 468 |
2 763 |
3 568 |
2 395 208 |
2 994 010 |
2 177 462 |
2 721 827 |
1 959 716 |
2 449 644 |
1000 |
2 750 |
3 650 |
2 900 |
3 750 |
2 741 970 |
3 427 463 |
2 492 700 |
3 115 875 |
2 243 430 |
2 804 288 |
Zaujímavý pohľad, čo poviete. :) Podľa informácií z prvej ligy ostávajú TOP teamom pri vyrovnanom rozpočte aktuálne okolo 3M denne na platy hráčom. Priemerným prvoligistom okolo 2M denne. Keď sa pozrieme na TOP teamy z hokeja a futbalu, vidíme, že najlepší hráči sa so svojim CZ blížia ku hodnote 3000. Podľa tabuľky odhadovaných platov to vyzerá, že v hádzanej by si súčasný prvoligový team mohol dovoliť jedného, max. dvoch takýchto hráčov v poli. Alebo jedného brankára a nič viac... :) Tak ako z toho vyskladať zostavu?
Vychádzajme z toho, že zostavu tvorí spolu 12 hráčov a 2 brankári. Stanovme si priemernú hodnotu platu každého hráča tak, aby sme spolu nepresiahli celkový denný limit teamu na platy.
Liga |
1 |
Počet hráčov v zostave |
14 |
Denný rozpočet na platy |
2 000 000 |
Priemerný plat na 1 hráča |
142 857 |
Zodpovedajúca hodnota primárneho atribútu |
306 |
Pre 1. ligu, 14 hráčov a rozpočte 2M denne vychádza priemerný očakávaný plat na jedného hráča 142857. Tomu podľa tabuľky platov zodpovedá hodnota primárneho atribútu 306. Čiže primeraní hráči pre rozpočet 2M vyzerajú nasledovne:
|
Hlavný |
Strela/Blok |
Červený |
Modrý |
Zelený |
Zelený |
Užitočná CZ |
cca reálna CZ |
Hráč v poli |
306 |
275 |
229 |
153 |
76 |
76 |
1 116 |
1 216 |
Brankár |
306 |
|
229 |
153 |
76 |
76 |
841 |
991 |
Analogicky môžeme určiť primeraných hráčov pre ostatné denné limity – 2.5M, 3M, 4M, 5M, 6M...
Zostava 12+2 hráčov – špecialisti (tréningový pomer 100-90-75-50-25-25) |
|||||||||
Denný limit na platy |
|
Hlavný |
Strela/Blok |
Červený |
Modrý |
Zelený |
Zelený |
Užitočná CZ |
cca reálna CZ |
2M |
Hráč v poli |
306 |
275 |
229 |
153 |
76 |
76 |
1 116 |
1 216 |
Brankár |
306 |
0 |
229 |
153 |
76 |
76 |
841 |
991 |
|
2,5M |
Hráč v poli |
336 |
302 |
252 |
168 |
84 |
84 |
1 225 |
1 325 |
Brankár |
336 |
0 |
252 |
168 |
84 |
84 |
923 |
1 073 |
|
3M |
Hráč v poli |
363 |
326 |
272 |
181 |
91 |
91 |
1 323 |
1 423 |
Brankár |
363 |
0 |
272 |
181 |
91 |
91 |
997 |
1 147 |
|
4M |
Hráč v poli |
409 |
368 |
307 |
204 |
102 |
102 |
1 493 |
1 593 |
Brankár |
409 |
0 |
307 |
204 |
102 |
102 |
1 125 |
1 275 |
|
5M |
Hráč v poli |
449 |
404 |
337 |
225 |
112 |
112 |
1 639 |
1 739 |
Brankár |
449 |
0 |
337 |
225 |
112 |
112 |
1 235 |
1 385 |
|
6M |
Hráč v poli |
483 |
434 |
362 |
241 |
121 |
121 |
1 762 |
1 862 |
Brankár |
483 |
0 |
362 |
241 |
121 |
121 |
1 327 |
1 477 |
Pri limitoch 4M – 6M je ale už predpoklad, že manažér si bude musieť časť nákladov financovať z kšeftovania s hráčmi. Hráči na kšeft ale predstavujú ďalšie platové náklady nad rámec platov hráčov základnej zostavy. Tabuľka nižšie ukazuje predpokladané zisky z kšeftovania, ktoré slúžia iba na dofinancovanie platov základnej zostavy, v prípade, že nám chýba 1-3M denne.
Denný príjem z kšeftovania |
Sezónny príjem z kšeftovania |
1M |
112M |
2M |
224M |
3M |
336M |
Existuje finančná alternatíva? Možno áno. Hoci som bol od spustenia hádzanej zástancom špecializovaného tréningu hráčov na útok a obranu, pri pohľade na tieto čísla sa pýtam sám seba, či by nebolo lepšie hrať na univerzálov a oklieštiť základnú zostavu na 6+1 hráčov a ušetriť polovičku peňazí. Poďme skúsiť, ako by to vyzeralo.
Základným problémom je, že nevieme dosť dobre povedať, aký vplyv majú skúsenosti na plat hráča. Ak by sme hrali iba so 7 hráčmi, získavali by 2-krát viac skúseností, ako keď hráme so 14 hráčmi. Tu budeme trochu variť z vody. Ako najlepší spôsob sa mi javí určiť vplyv skúseností na hráčoch Dominik Daubner a Elemer Jeszensky. Obaja majú primárny atribút takmer na rovnakej úrovni, sú trénovaný približne v rovnakom pomere, obaja podpisovali zmluvy v prvoligovom teame, obaja ako legionári. Takže z faktorov, ktoré ovplyvňujú výšku platov sú u nich odlišné iba skúsenosti a popularita.
Meno |
Primárny atribút |
Druhý atribút |
Jednotkový plat |
Skúsenosti |
Elemer Jeszensky |
328,00 |
80% |
537,87 |
104 |
Dominik Daubner |
334,14 |
75% |
421,41 |
45 |
Z dát, ktoré máme k dispozícii vidíme, že Elemer Jeszensky má o 27,6% vyšší jednotkový plat ako Dominik Daubner a zároveň má 2,31 krát vyššie skúsenosti. Z toho sa dá jednoducho vypočítať, že ak by mal presne 2 krát vyššie skúsenosti mal by o 24% vyšší plat. Zaokrúhlime na 25%.
Poďme sa pozrieť, akých univerzálov by sme si mohli dovoliť. Postupujme rovnako, ako v prípade špecialistov, len priemerný plat na jedného hráča v zostave ponížme o 25%. Pre rozpočet 2M na deň to vyzerá nasledovne.
Liga |
1 |
Počet hráčov v zostave |
7 |
Denný rozpočet na platy |
2 000 000 |
Priemerný plat na 1 hráča |
285 714 |
Priemerný plat na 1 hráča ponížený o 25% |
214 286 |
Zodpovedajúca hodnota primárneho atribútu |
363 |
|
Hlavný |
Strela |
Blok |
Červený |
Modrý |
Zelený |
Zelený |
Užitočná CZ |
cca reálna CZ |
Hráč v poli |
363 |
272 |
272 |
272 |
181 |
91 |
91 |
1 541 |
1 591 |
Brankár |
363 |
|
|
272 |
181 |
91 |
91 |
997 |
1 147 |
Analogicky môže môžeme zostaviť tabuľku pre ostatné denné limity – 2.5M, 3M, 4M, 5M, 6M...
Zostava 6+1 hráčov (tréningový pomer 100-75-75-75-50-25-25) |
||||||||||
Denný limit na platy |
|
Hlavný |
Strela |
Blok |
Červený |
Modrý |
Zelený |
Zelený |
Užitočná CZ |
cca reálna CZ |
2M |
Hráč v poli |
363 |
272 |
272 |
272 |
181 |
91 |
91 |
1 541 |
1 591 |
Brankár |
363 |
|
|
272 |
181 |
91 |
91 |
997 |
1 147 |
|
2,5M |
Hráč v poli |
399 |
299 |
299 |
299 |
199 |
100 |
100 |
1 695 |
1 745 |
Brankár |
399 |
|
|
299 |
199 |
100 |
100 |
1 096 |
1 246 |
|
3M |
Hráč v poli |
429 |
322 |
322 |
322 |
214 |
107 |
107 |
1 823 |
1 873 |
Brankár |
429 |
|
|
322 |
214 |
107 |
107 |
1 179 |
1 329 |
|
4M |
Hráč v poli |
483 |
362 |
362 |
362 |
241 |
121 |
121 |
2 051 |
2 101 |
Brankár |
483 |
|
|
362 |
241 |
121 |
121 |
1 327 |
1 477 |
|
5M |
Hráč v poli |
528 |
396 |
396 |
396 |
264 |
132 |
132 |
2 245 |
2 295 |
Brankár |
528 |
|
|
396 |
264 |
132 |
132 |
1 453 |
1 603 |
|
6M |
Hráč v poli |
572 |
429 |
429 |
429 |
286 |
143 |
143 |
2 433 |
2 483 |
Brankár |
572 |
|
|
429 |
286 |
143 |
143 |
1 574 |
1 724 |
Pri špecialistoch sme predpokladali tréning streľby a bloku na úrovni 90% hlavného atribútu. Pri univerzáloch predpokladajme nižší pomer, dajme tomu 75%. Ako z tabuľky vidno, pri tomto pomere majú univerzálni hráči strelu a blok približne na rovnakej úrovni ako špecialisti.
Ďalej vidno, že hodnoty hlavného atribútu, ktoré si môžeme dovoliť ufinancovať sú vyššie ako pri špecialistoch. Konkrétne sú vyššie o 18%. Bude to stačiť, aby to vykompenzovalo znižovanie sily spôsobené vyšším úbytkom sezónnej energie? To závisí, na akej dôležitosti budeme hrať. Asi väčšina tímov odohrá základnú časť na nízkej až normálnej dôležitosti. Spolu s pohárovými zápasmi môže ku koncu sezóny nižšia energia uberať univerzálom o 10-25% viac zo sily ako špecialistom.
V prospech univerzálov ďalej hovoria dvojnásobné skúsenosti hráčov. Zo skúseností z iných športov môžeme odhadovať, že 100 bodov skúseností robí cca 10% sily navyše. Univerzáli málinko získajú aj z mierne vyššej zohranosti zostavy.
O niečo horšia bude pri univerzáloch zastupiteľnosť. Zrejme bude treba mať v tíme ešte jedného „univerzálneho univerzála“, platovo nie veľmi náročného, ktorý ale bude schopný naskočiť na akúkoľvek pozíciu na ihrisku, v prípade vylúčenia alebo zranenia.
Čo povedať na záver. Ak som sa pred chvíľou pýtal, či hranie na univerzálov znamená úsporu peňazí, tak vyzerá to, že nie. Myslím si ale, že na základe vyššie napísaného môžeme hru na univerzálov považovať za plnohodnotnú alternatívu ku hre na špecialistov. Od spustenia hádzanej sme takmer všetci (vrátane mňa) považovali špecialistov za lepšiu stratégiu. Lebo univerzáli strácajú na tréningu, keď trénujú o atribút navyše... Áno, to bola pravda, kým nám financie dovoľovali neobmedzene trénovať 14 hráčov. Lenže raz každý narazí na svoj finančný strop a vtedy sa každý bude musieť rozhodnúť, či drahých hráčov predá a kúpi slabších a lacnejších, alebo tréning hráčom vypne, aby im spomalil rast platov, alebo zredukuje team a bude trénovať ďalej polovičný počet hráčov, kým znova nenarazí na finančný strop. Každopádne je super, že tu táto alternatíva je a každý sa môže sám rozhodnúť, ktorou cestou pôjde. Myslím, že tvorcom hry sa podarilo obe alternatívy vybalansovať tak, aby ani jedna nemala navrch. A to je dobre.