Calculation of the ideal number of players in a professional football team

This project aims to analyze the risks related to football players (such as injury risks, suspension risks, etc.), by highlighting them and quantifying them with a mathematical simulation model, in order to predict the minimum number of football players a team should procure in order to be competitive throughout the season – that’s to say present enough players to play each game. This allows then the investors to take a more rational decision during the transfer window, on whether they want to buy a player or not. Nowadays, football teams are owned by investors who spend a lot of money for their club. They often own other corporations, which allow them to earn a great amount of money. Some investors like the Qataris owning the Paris SG have so much income that they can spend a lot for any player they want. But the majority of investors have some limits in their income and, therefore, need to seek the minimum costs in the football team they own. Moreover, in France, each team needs to be well balanced because, at the end of the season, the team’s finances are analyzed by experts from the DNCG (National Directorate of Management Control), which may give sanctions for those who didn’t respect the balance. That’s why it’s important to have, in a team, an ideal number of players: the minimum to be sure to be competitive throughout the season. Another point is the fact that the ranking of a team is not proportional to the number of teammates; it is often claimed that the clubs with too many players in their squad have the worst results in the league probably because of the difficulties in managing numerous players who eventually won’t play throughout the season. The objective of this master thesis is to provide an effective calculation of the number of players to acquire in a professional club for its first team in order to be competitive the whole season despite the period limit of the transfer window.

L’obbiettivo del progetto è di fornire al manager di una squadra di calcio strumenti di supporto al processo decisionale per l’acquisto di giocatori, basati su modelli di “data science”, i quali permettano di calcolare efficacemente il numero minimo di giocatori necessari ad una squadra per essere competitiva durante tutta la stagione calcistica. I modelli tengono conto dei rischi che i giocatori di calcio devono affrontare per essere presenti ad ogni partita nella stagione (rischi di lesione, rischi di sospensione, etc.). Oggigiorno, molti soldi sono investiti nel settore del calcio. Possiamo citare l’esempio di Kevin M’Bappé e di Neymar trasferiti questa estate dall’AS Monaco e dal Barcellona CF al Paris SG per circa 400M€. Il problema è che le regole e la strutturazione del calcio professionale favoriscono le squadre più ricche. È allora importante per un manager utilizzare strumenti di supporto ai processi decisionali i quali, sulla base di informazioni obiettive, gli permettano di decidere in modo ottimale, e quando il mercato lo permette, se e dove comprare un giocatore in più per la sua squadra. Un vincolo importante è che il mercato offre un periodo limitato per l’acquisto di giocatori professionali. La decisione di acquistare un giocatore diventa allora una questione molto importante da prendere in tempi brevi, tenendo anche conto dell’inflazione e della volatilità dei prezzi attuali.