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中華職棒大聯盟打者薪資預測模型之建構

為了解決nba g league轉播的問題，作者朱柏璁 這樣論述：

球員是職業棒球運動的核心，也是球隊的資產，球員的表現好壞影響到球賽的結果，而以球賽輸贏作為收受電視轉播權利金、販賣球票、促銷商品、招攬贊助、創造營收和品牌延伸主要訴求的球隊來說，球員便是他們的生財工具。台灣職棒(中華職棒大聯盟)過去二十多年來勞資雙方因薪資爭議尋求仲裁的案件約有20件，不僅破壞雙方的形象，更會造成負面結果影響球員場上的表現。因此本研究的目的希望尋求一個客觀且科學的工具和模型，球員得以藉由表現估算合理價值，並藉以作為薪資協商的依據，使其得以專心於可以創造價值的球賽上。球隊也可以減少談薪的心力，而能在其預算範圍內，對球員依照建議模型進行論功行賞的標準。本研究為了使大眾容易使用，先

參考過去文獻，並進行前測篩選出影響中華職棒大聯盟2008至2016年打者薪資的重要參數，並以最容易被解讀且接受的迴歸分析計算出各個薪資影響參數的權重，建立薪資預測模型。再以模型預測之薪水與實際薪水比較去檢測模型準確性，而後將2017及2018年的資料帶入以檢驗模型之預估能力，最後再以前人研究中所提及的相關因子進行三因子的模式建立，並比較與其模型間的準確性。扣除出賽次數過少的球員後，總計納入303名球員之資料進行模型建立，初步模型中分析出有9個因子與薪資有相關性，再依前人研究中與前測結果挑選出年紀、整體攻擊指數及勝利貢獻指數所建構的薪資預測模型，以平均絕對百分比誤差 (MAPE)驗證發現這個模型

具有高度的準確性，且薪資被高估及被低估的人數相仿；不同年間的誤差也都落於高準確度及良好準確度之間，而在所有薪資區間中，模型預測的能力也接近相同。且在預測能力方面，2017及2018兩年的資料都將接近高準確度，且所有的球員的預估薪資都落在合理的預估範圍內，且約半數的球員都落在高準度範圍內。而預估薪資稍微高於實際薪資，表示依據球員的表現，球團應給予球員更高的薪資，這也反映了和往年相比，2017和2018年野手薪資成長率的下降。而為了進一步比較三因子是否足以預估薪資，由相同取樣年間的前人研究中所挑選的十個因子進行120組的模型比較，本研究所挑選的三個因子預估能力準確度仍較高。本研究所得之薪資預測模型

雖並不複雜，但仍保有高準確度，方便使用，此外隨著時間推移準確度改變的幅度很小，因此可供未來參考。由於本研究所得之薪資預測模型，主要考量打者的表現參數，惟諸如明星魅力、球團戰績以及球團預算等變數，建議後續研究仍可加以探討。此外，本研究結果適用對象並不包括投手薪資，故針對投手的薪資預測模型亦仍待後續研究者探討。建議球隊可以建立公平公正與公開的核薪機制，球員也應積極建立自我形象，政府也可以促使專業的運動經紀人發展，以利職業棒球市場蓬勃興旺。

ABL觀眾觀賞動機、體驗行銷對再購意願之研究

為了解決nba g league轉播的問題，作者梁瑞昕 這樣論述：

在高度開發的社會與經濟繁榮的國家，促進職業運動的形成與發展，職業運動在歐、美以及日本等國家，對經濟帶來相當的利益與貢獻，2017年臺灣組成寶島夢想家純職業籃球隊加入東南亞職業籃球聯賽（ASEAN Basketball League，以下簡稱ABL），在2018-2019賽季主場開幕當周兩場賽事共吸引1萬1,200位觀眾，更突破新台幣400萬的營收，為臺灣職業籃球帶入新里程，而職業運動最重要的即是觀眾，觀眾的支持是職業運動發展的重要因素。本研究以ABL 2019-2020賽季臺灣觀眾作為研究對象，以瞭解觀眾之觀賞動機、體驗行銷對再購意願之情形，本研究採立意抽樣，於社群平台上發放問卷，有效問卷為

237份，問卷回收率為82.5%，其研究工具包含觀賞動機量表、體驗行銷量表、再購意願量表與個人基本資料問卷，問卷以描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析及階層多元迴歸分析進行資料處理與分析。研究結果發現觀眾之觀賞動機呈現中度同意（4.22），體驗行銷呈現中度同意（4.26），再購意願項中呈現中高度同意（4.58）。再者，在不同門票可接受價格、有關看電視轉播、有購買周邊商品之觀眾在觀賞動機、體驗行銷及再構意願上有顯著差異性。另，觀賞動機「我隊」、體驗行銷「感官」及「情感」對再購意願上有顯著的預測力，因此，本研究建議球隊可針對門票價格較低之觀眾加強體驗行銷之體驗感，並透過

屬地主義之主場經營，提升球迷觀賞動機及體驗行銷之滿意度，進而增加再次進場觀看及推薦他人之行為，以達球團永續經營之目的。