Дипломная работа: Анализ факторов влияющих на эффективность футбольных клубов Российской премьер – лиги

Максимальную среднюю посещаемость домашнего стадиона продемонстрировал футбольный клуб “Зенит” (Санкт-Петербург) - 48122 зрителей в сезоне 2018/2019, финишировав в чемпионате на 1 месте. Такой высокий показатель средней посещаемости связан с тем, что летом 2018 года футбольный клуб переехал на новый стадион, построенный к Чемпионату Мира в 2018 году, который обладает большей вместимостью. Минимальная средняя посещаемость также была зарегистрирована в сезоне 2018-2019 у футбольного клуба “Анжи” и составила всего 3900 зрителей. Такая маленькая посещаемость может быть связана с тем, что футбольный клуб находился на грани банкротства, игроки устраивали забастовки, а также не показывали хороший уровень игры. В среднем, за 7 лет футбольные матчи посещали 10890 человек. В сравнении с европейскими чемпионатами, данный показатель является небольшим; одной из причин можно назвать неблагоприятные погодные условия на большей части территории Российской Федерации, например, в Ноябре и Декабре (конец первой половины чемпионата и перерыв) и в Марте (возобновление чемпионата после перерыва).

Наибольшая суммарная трансферная стоимость команды принадлежит футбольному клубу “Зенит” (Санкт-Петербург) в сезоне 2018-2019 и составляет 17798,39 млн рублей, при этом, команда смогла завоевать титул победителя Российской премьер - лиги. Генеральным спонсором данного футбольного клуба и, фактически, владельцем является компания ОАО «Газпромбанк», которая принадлежит ОАО «Газпром». Благодаря генеральному спонсору, данная команда может позволить себе приобретения дорогостоящих игроков, которые успешно выступали в других национальных лигах.

Футбольный клуб “Волга” из Нижнего Новгорода в сезоне 2012-2013 является клубом с наименьшей трансферной стоимостью игроков в период с 2012 по 2018 года. Данный клуб финансируется за счет государственных дотаций, объем строго распределен на протяжении всего футбольного сезона, что не позволяет приобретать дорогостоящих игроков, которые могут помочь команде с набором очков в Российской Премьер - лиге.

Рассматривая статистику переменной «Fr_pl», которая отображает количество заявленных легионеров определенным клубом на очередной футбольный сезон. Максимальное количество зарегистрированных иностранных игроков было зафиксировано в сезоне 2012-2013 у футбольного клуба «Рубин». На тот момент в клубе находилось 22 иностранных футболиста. Следует заметить, что в Российской Премьер - лиге действует лимит на легионеров, который был принят в 2005 году. Данные ограничения направлены на развитие футбольными клубами отечественных футболистов. В сезоне 2012-2013 действовал лимит «7+4» (максимально на поле одновременно могло присутствовать семь иностранцев и четыре россиянина). Исходя из таких ограничений, можно предположить, что футбольный клуб «Рубин» не мог в полной мере задействовать всех легионеров в национальном чемпионате, но продолжая регулярно платить им зарплату. Можно предположить, что в данном сезоне «Рубин» не мог максимально эффективно использовать свои ресурсы для достижения спортивных результатов.

Самое большое количество еврокубковых матчей, проведенных за один календарный сезон российской командой, составляет 16 матчей. В это число входят матчи отборочной квалификации, групповой стадии и стадии плей-офф. Данные матчи приносят командам дополнительный доход, который может увеличить бюджет на следующий сезон, однако накладывает на команды дополнительную нагрузку, что может негативно сказаться на результатах в Российской Премьер - Лиге.

Далее, на основе массива данных была построена корреляционная матрица:

Таблица 4

Корреляционная матрица

По результатам корреляционной матрицы можно заметить, что среди всех переменных не наблюдается сильной взаимосвязи, что позволяет нам продолжить данное исследование, используя данные переменные.

Ход исследования

Данное исследование было выполнено в три этапа. Первоначально, была построена множественная линейная регрессия.

Затем, был применен стохастический пограничный анализ (Stochastic frontier analysis). Остановимся более подробно на данном методе, для целостного понимания ключевого этапа исследования в текущей работе.

Для определения отклонения от эффективного использования ресурсов была предложена граница производства в статьях Aigner,Lovell,Schmidt (1977) и Meeusen&Van den Broeck (1977). Границей производства является максимальный выход (результат), которого можно достичь при помощи заданного набора ресурсов и существующей технологией производства. Граница производства определяет техническую эффективность с точки зрения минимального набора располагаемых ресурсов для получения максимального результата.

В свою очередь, техническая эффективность - это составляющая часть такого термина, как «экономическая эффективность», который использовал в своей статье Farrell (1957). Он предложил разложить экономическую эффективность на техническую эффективность, которая измеряет способность фирмы получить максимальную отдачу от заданных ресурсов и на аллокативную эффективность, которая измеряет способность фирмы использовать имеющиеся ресурсы в оптимальной пропорции с учетом их цены:

Стохастический пограничный анализ использует техническую эффективность для оценки отклонения фирмой от производственной границы. Данный метод включает в себя две ошибки:

1. Ошибка неэффективности - является разницей между наиболее эффективным использованием имеющихся ресурсов и фактическим выпуском;

2. Стохастическая ошибка - включает в себя влияние внешних факторов на производство фирмы.

Мера технической эффективности (technical efficiency) принимает значение от нуля до единицы:

1. TE = 1, означает, что фирма является эффективной, то есть фактический выпуск равняется максимальному достижимому значению;

2. TE < 1, фирма не использует свои ресурсы максимально эффективно.

В общем виде формула стохастического пограничного анализа выглядит следующим образом:

где,

- выпуск фирмы,

- факторы, влияющие на выпуск фирмы,

- стохастическая ошибка,

- ошибка неэффективности.

Одним из главных условий применения данного метода является то, что ошибка неэффективности и стохастическая ошибка не должны коррелировать между собой.

Стохастический пограничный анализ позволит получить более точные результаты, которые помогут проанализировать влияние выбранных факторов на эффективность футбольных клубов в Российской Премьер - лиге.

Заключительным этапом исследования будет прогнозирование ошибок неэффективности футбольных клубов для дальнейшего составления рейтинга эффективности команд.

Анализ данных и построение моделей проводится в статистическом пакете Stata.

4. Результаты

Следующим этапом данной работы является анализ результатов на основе построенной модели исследования. Перед построением модели были проанализированы собранные данные. База данных была проверена на отсутствие выбросов с помощью расстояния Кука, далее была построена корреляционная матрица с целью выявления линейной взаимосвязи между независимыми переменными.

Модель исследования была построена, при помощи стохастического пограничного анализа.

Таблица 5

Согласно результатам, представленным в таблице 5, можно сделать ряд выводов.

Коэффициент при переменной, которая обозначает среднюю посещаемость домашнего стадиона команды, является положительным и статистически значимым. При увеличении средней посещаемости стадиона на домашних играх на одного человека с 99% вероятностью, при прочих равных, среднее количество набранных очков за сезон увеличится на 0,00003 очка. Данное значение при небольшом изменении не несет существенное влияние на эффективность набора очков, однако значительные изменения могут изменить эту ситуацию. Например, строительство различных навесов для защиты болельщиков от плохих погодных условий или строительство новой трибуны, значительное улучшение спортивных результатов - такие действия от футбольного клуба могут иметь большой успех в привлечении болельщиков на стадион.

Рассмотрим коэффициент при переменной, которая показывает влияние смены главного тренера футбольного клуба в межсезонье. Данный показатель является статистически значимым. Смена главного тренера в футбольном клубе с 95% вероятностью будет нести в себе снижение среднего количества набранных очков в следующем сезоне 0,118 очков. Таким образом, гипотеза о негативном влиянии смены главного тренера на эффективность команды, которая была выдвинута в данном исследовании, подтверждается. Это может объясняться тем, что новому главному тренеру необходимо определенное количество времени для адаптации в клубе, анализа сильных и слабых сторон новых подопечных и для организации своей индивидуального подхода к футбольным матчам и футболу в целом.

Далее, перейдем к показателю, который обозначает, что футбольный клуб получил возможность участия в Российской Премьер - лиге, путем успешного выступления в первом дивизионе, по итогам которого, занял высокое место, которое гарантирует повышение в классе на следующий сезон. Коэффициент при переменной является значимым и сигнализирует о снижении эффективности команды в следующем сезоне РПЛ на 0,378 очков за одну игру с 99% вероятностью. Таким образом гипотеза о том, что команды, которые перешли из более низкого дивизиона, будут использовать более эффективно имеющиеся у них ресурсы, не подтвердилась.

Помимо этого, коэффициент при переменной, которая обозначает количество иностранных игроков в команде, является значимым на 1% уровне и имеет отрицательную взаимосвязь с зависимой переменной. Получается, что при увеличении количества легионеров в команде на 1 человека, эффективность набора средних очков за матч, в среднем и при прочих равных, с вероятность 99% уменьшится на 0,029.

Далее рассмотрим еще одну выдвигаемую гипотезу о том, что увеличение количества еврокубковых матчей снижает эффективность футбольных клубов. Коэффициент при переменной «Euro» является значимым и положительным. То есть, при увеличении количества еврокубковых матчей на 1 единицу при прочих равных, с 99% вероятностью эффективность футбольного клуба увеличится на 0,027. Данную гипотезу не удалось подтвердить.

Коэффициент при переменной, которая показывает трансферную стоимость футбольного клуба является также значимым, но имеет отрицательную связь, что является противоположным результатом тому, что был получен в предыдущих исследованиях.

В конце анализа полученных результатов следует обобщить вышесказанное. В ходе данного исследования была подтверждена гипотеза о негативном влиянии смены главного тренера футбольного клуба на эффективность команды. Помимо этого, отрицательную связь с зависимой переменной демонстрируют такие показатели как: трансферная стоимость команды, количество иностранных игроков, зарегистрированных на сезон и показатель, который обозначает команды, вышедшие в РПЛ из ФНЛ. Положительную взаимосвязь имеют коэффициенты при переменной, которая показывает количество сыгранных еврокубковых матчей, а также средняя посещаемость домашнего стадиона.

Рейтинг эффективности

После построения модели по методу стохастического пограничного анализа и получения соответствующих результатов, следующей задачей являлось составление прогнозных значений эффективности российских футбольных клубов. Найденные значения ошибок неэффективности футбольных команд были использованы для составления рейтинга эффективности клубов в сезонах с 2012 по 2019 года. Далее, рейтинг эффективности клубов (Прил.1) для более удобного восприятия был представлен в виде двух частей: 7 самых эффективных и 7 самых неэффективных футбольных клубов.