FIP 계산식 변화로 인한 투수의 성적 변화

분모를 ‘이닝’으로 하여 FIP를 계산하는 방식에서 ‘타석’으로 활용하는 방식으로 변경되었다. 그렇다면 이로 인해 선수들의 FIP는 얼만큼 변하게 되고, 누가 이득을 보게 될까?

FIP를 계산하기 위해서는 우선 Raw FIP를 구해야 하는데, 이는 (13xHR+3xBB-2xK)를 분모(투수의 이닝)로 나눠서 계산한다. 그런데 분모를 이닝에서 타석으로 대체하였으므로, 결국 이닝 대비 타석 수가 적은 투수들은 실제로 분모가 줄어드는 효과가 나타난다. 반대로, 이닝 대비 타석이 많은 투수들은 분모가 상승하게 된다.

그렇다면 Raw FIP의 분모가 상승하면 FIP는 낮아지게 될까? 꼭 그렇지는 않다. Raw FIP는 양수일 수도, 음수일 수도 있기 때문이다. 일반적으로 뛰어난 투수들은 음수의 Raw FIP를 갖는다. 그리고 이들은 대부분 높은 삼진율(K%)과 낮은 볼넷 허용률(BB%)로 인해 이닝 대비 타석 수가 리그 평균보다 낮다. 따라서 이들의 Raw FIP 분모는 줄어들게 되고, 결국 Raw FIP 및 FIP 값은 감소하게 된다.

반면, FIP가 뛰어나지 않은 투수들은 양수의 Raw FIP를 갖는다. 이들은 삼진율이 그리 높지 않아서, BABIP으로 인해 투구의 효율성이 큰 영향을 받는다. BABIP이 높은 투수들은 이닝 대비 타석 수가 높은 투수들이며, 이들은 Raw FIP의 분모가 증가하게 되어 FIP이 감소한다. 반면, BABIP이 낮은 투수들은 이닝 대비 타석 수가 적으며, Raw FIP의 분모는 감소하게 되어 FIP는 증가한다.

그럼 구체적으로 실제 사례를 살펴보자. 1999년 페드로 마르티네스는 1.38의 FIP를 기록했다. (참고로 팬그래프닷컴에서는 1.39로 나타나는데, 이는 고의사구를 제외하지 않았기 때문이다.) 이 중에서 그의 Raw FIP만을 살펴보면 무려 -1.753이다. 리그 평균의 FIP를 ERA와 일치시키기 위해 고안된 상수(cFIP)가 3.134이므로 이를 더하면 1.38의 FIP가 얻어진다. 그럼 이제 이닝을 타석으로 대체하면 어떨까? 그의 1999년 이닝당 타석 수는 겨우 3.91에 불과하다.(리그 평균값은 4.39) BABIP이 .323으로 매우 높았음에도 불구하고 그의 역대급 삼진률(37.5%)로 인해 굉장히 효율적으로 피칭을 한 셈이다. 이제 그의 이닝 대신에 4.39xPA를 Raw FIP의 분모로 대체한다. 그러면 그의 Raw FIP는 -1.97로 감소하게 된다. 동일한 cFIP(3.134)를 더해서 FIP를 다시 계산하면 1.17이다. 무려 0.21의 FIP 감소가 나타난 것이다.

이번엔 반대로 FIP가 증가하는 사례를 살펴보자. 1997년의 박찬호는 4.21의 FIP를 기록하였다. 그의 Raw FIP는 1.10이었으며, BABIP은 .239로 상대적으로 매우 낮았다. 이로 인해 그는 4.12의 비교적 효율적인 이닝당 타석 수를 기록할 수 있었다. 그의 이닝을 4.34(리그 평균값)xPA로 대체하면, 분모는 감소하게 되므로 Raw FIP는 1.10에서 1.16으로 상승하게 된다. 이로 인한 그의 FIP는 4.21에서 4.27로 변한다.

앞의 사례로 알 수 있듯이, 이번 FIP의 공식 변경으로 인해 FIP가 낮은 투수들은 더욱 낮아지게 될 것이다. 반면, FIP가 평균 이상인 투수들은 BABIP의 높고, 낮음에 따라서 FIP가 감소하거나 증가하게 된다. 결국, 이번 FIP 변화에 가장 큰 영향을 주는 팩터는 투수의 이닝당 타석 수라고 할 수 있다. 실제로 FIP 감소 정도와 이닝당 타석 수의 상관계수는 -.49로 가장 크게 나타난다. 삼진률이 높거나, 볼넷 허용률이 낮거나, BABIP이 낮은 투수들의 FIP는 더욱 낮아지게 되는 것이다.

마지막으로, FIP 저하가 두드러지는 투수들을 살펴보자. (1990년 이후 시즌 대상이며, Raw FIP가 0보다 낮은, 즉 FIP가 평균 이상인 투수만을 대상으로 하였다.) 참고로 연도별 cFIP는 기존의 FIP 값을 기준으로 했으며, FIP 변화로 인해 약간의 조정은 발생하게 될 것이다.

Rank Player Season FIP-IP FIP-PA Gap BABIP
1 Pedro Martinez 1999 1.38 1.17 -0.21 0.323
2 Pedro Martinez 2000 2.17 2.01 -0.16 0.236
3 Clayton Kershaw 2014 1.81 1.66 -0.15 0.278
4 Greg Maddux 1995 2.22 2.07 -0.15 0.244
5 Greg Maddux 1994 2.35 2.24 -0.11 0.253
6 Matt Harvey 2013 1.99 1.89 -0.10 0.28
7 Greg Maddux 1997 2.35 2.25 -0.10 0.28
8 Roger Clemens 1997 2.24 2.15 -0.09 0.294
9 Pedro Martinez 1997 2.33 2.24 -0.08 0.258
10 Randy Johnson 2004 2.29 2.21 -0.08 0.264
11 Randy Johnson 1995 2.07 1.99 -0.08 0.301
12 Randy Johnson 2001 2.10 2.02 -0.08 0.315
13 Kevin Brown 1998 2.19 2.11 -0.08 0.306
14 Clayton Kershaw 2013 2.36 2.29 -0.07 0.251
15 Jake Arrieta 2014 2.22 2.15 -0.07 0.274
16 Pedro Martinez 2002 2.22 2.16 -0.07 0.273
17 Zack Greinke 2009 2.33 2.26 -0.07 0.303
18 Pedro Martinez 2003 2.21 2.15 -0.06 0.292
19 John Smoltz 1996 2.61 2.54 -0.06 0.28
20 Roy Halladay 2011 2.15 2.09 -0.06 0.298
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