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

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Для начала, рассмотрим рейтинг самых эффективных футбольных клубов в Российской Премьер - лиге. Напомним, что данный рейтинг показывает те команды, которые максимально эффективно использовали свои ограниченные ресурсы для получения максимального результата.

Таблица 6

Рейтинг самых эффективных футбольных клубов в РПЛ

Team

City

Season

Points

Points_p_g

Place

TE

1

Rostov

Rostov-on-Don

2015-2016

63

2.10

2

0.9970393

2

Lokomotiv

Moscow

2013-2014

59

1.97

3

0.9970244

3

Orenburg

Orenburg

2018-2019

43

1.43

7

0.9970229

4

CSKA

Moscow

2013-2014

64

2.13

1

0.9970228

5

Lokomotiv

Moscow

2018-2019

56

1.87

2

0.9970218

6

Spartak

Moscow

2013-2014

50

1.67

6

0.9970173

7

Dynamo

Moscow

2013-2014

52

1.73

4

0.9970165

Основываясь на составленном рейтинге, можно утверждать, что самым эффективным футбольным клубом в Российской Премьер - лиге за последние 7 лет стал «Ростов» из города Ростов-на-Дону в сезоне 2015-2016. В данном сезоне команда продемонстрировала отличный результат, пропустила меньше всех голов в лиге, заработала 63 очка и заняла второе место. В среднем, они набирали 2,10 очка за одну игру, данное значение совсем немного уступает чемпионским значениям предыдущих лет, что подтверждается в итоговой таблице: команда уступила чемпионам всего лишь в 2 очка. Второе место в чемпионате стало для футбольного клуба лучшим результатом в истории клуба. Помимо этого, «Ростов» квалифицировался в элитный еврокубковый турнир «Лига Чемпионов УЕФА», что принесло им внушительные призовые, которые, несомненно, повлияли на количество ресурсов в следующих сезонах.

В данном рейтинге также хотелось бы отметить «неожиданное» третье место футбольного клуба «Оренбург» из одноименного города. Футбольный клуб из Оренбурга летом 2018 года занял первое место в первом дивизионе (Футбольная Национальная лига) и, таким образом, получил возможность участия в РПЛ в сезоне 2018-2019. Основная задача команды на предстоящий сезон была сформулирована как «избежать вылета в более низший дивизион». Однако, по результатам сезона 2018-2019, набирая в среднем за матч 1,43 очка, футбольный клуб «Оренбург» занял седьмое место в российском чемпионате с 43 очками, остановившись в трех очках от места, которое гарантирует квалификацию в еврокубки. При этом бюджет клуба на данный сезон был третьим с конца по величине бюджетов всех команд, что говорит о эффективном использовании небольших ресурсов. После такого яркого сезона футбольный клуб погасил все задолженности по зарплатам футболистов, а также сумел сохранить основных лидеров команды для дальнейшего спортивного прогресса в национальном чемпионате.

Можно заметить, что в рейтинге 7 самых эффективных футбольных клубов в РПЛ только один клуб по итогам сезона стал чемпионом лиги. При этом показатель технической эффективности у данного команды меньше, чем у его принципиального соперника, который в том же сезоне занял более низкое место. Это говорит о том, что не всегда победителем Российской Премьер - лиги является футбольный клуб, который наиболее эффективно использует свои имеющиеся ресурсы. И также можно сказать, что, если футбольная команда эффективно преобразовывает ресурсы в результат, это не означает, что данной команде гарантируется победа в национальном чемпионате. Помимо этого, рассматривается тенденция, что верхнюю часть рейтинга эффективности, в основном, занимают клубы с большим бюджетом, или как их называют - «топ - клубы», которые финансируются за счет частных инвестиций. Одним из предположений по данной ситуации может являться возможность таких клубов пересматривать в определенной мере свои ресурсы за счет новых инвестиций в течение сезона, которые позволят создать большее количество вариантов для увеличения эффективности команды. В то время как небольшие клубы с государственной поддержкой лишены такой возможности, что не позволяет наиболее эффективно распределять свои ресурсы.

Далее был составлен рейтинг самых неэффективных клубов в РПЛ, которые заняли последние пять мест по значениям технической эффективности.

Таблица 7

Рейтинг самых неэффективных клубов в РПЛ

Team

City

Season

Points

Points_p_g

Place

TE

1

Anzhi

Makhachkala

2013-2014

20

0.67

16

0.9969471

2

Zenit

Saint - Petersburg

2017-2018

53

1.77

5

0.9969531

3

Tom

Tomsk

2016-2017

14

0.47

16

0.9969554

4

Ufa

Ufa

2015-2016

27

0.90

12

0.9969596

5

Dynamo

Moscow

2015-2016

25

0.83

15

0.9969603

6

Anzhi

Makhachkala

2018-2019

21

0.70

15

0.9969606

7

SKA

Khabarovsk

2017-2018

13

0.43

16

0.9969606

При рассмотрении нижней части рейтинга эффективности, можно заметить, что большую часть списка составляют команды, которые в одной из основных существующих моделей футбольных клубов, классифицируются как маленькие клубы. Такие команды, как правило, имеют небольшие бюджеты на сезон, по сравнению с их конкурентами. Их главной целью является получение доходов для дальнейшего нормального функционирования клуба. Одним из основных источников доходов является продажа ведущих и перспективных игроков в различные топ - клубы. Продажа таких игроков, помимо полученных доходов, может негативно сказаться на спортивных результатах, в том числе эффективности набора очков.

Однако, второе место по неэффективности в данном рейтинге занимает футбольный клуб «Зенит» из Санкт - Петербурга. Данная команда является одной из ведущих в Российском чемпионате, и каждый сезон их главной задачей является победа в национальном чемпионате, что делает их присутствие в данном списке неожиданным. В сезоне 2017 - 2018 клуб занял пятое место в лиге, набрав 53 очка, и при этом отстал от лидера всего на 7 очков. Однако такой результат стал худшим результатом клуба за последние 10 лет, и после окончания данного сезона, клуб уволил главного тренера команды. Стоит также отметить, что ресурсы футбольного клуба «Зенит» превосходили ресурсы соперников более чем в 2 раза, что говорит о неэффективности команды в данном сезоне.

На пятом месте рейтинга расположился футбольный клуб «Динамо», набравший 25 очков за сезон 2015-2016 и впервые в своей 93-летней истории, покинул высший дивизион национального чемпионата. За данный сезон руководство клуба сменило трех главных тренеров команды, продала большое количество легионеров, при этом показав провальную селекцию. Помимо этого, в составе совета директоров футбольного клуба также происходили изменения по ходу сезона и были проблемы с генеральным спонсором. Плохие спортивные результаты и отсутствие ясности в ближайшем будущем команды испортило отношения клуба и болельщиков, что отрицательно сказалось на посещаемости домашнего стадиона. Совокупность всех этих факторов не могла негативно не сказаться на эффективности футбольного клуба в наборе очков, в среднем, они набирали 0,83 очка за игру, что для чемпиона СССР и клуба с многолетней историей является недопустимым значением.

Заключение

В настоящее время футбол является одним из самых популярных видов спорта в мире. Многомиллиардные контракты с телевидением, огромные призовые суммы за участие в еврокубках побудили руководство футбольных клубов более тщательно разрабатывать стратегию развития клуба, а также достигать высокой эффективности в достижении спортивных результатов.

Главная задача данной исследовательской работы была обозначена как анализ факторов, которые могут повлиять на эффективность футбольных клубов, выступающих в Российской Премьер - лиге.

Исследование основывается на базе данных по футбольным клубам, которые принимали участие в одном или в нескольких футбольных сезонов в Российской Премьер - лиге в период с 2012 по 2019 года.

Эффективность в работе была представлена как среднее количество очков за одну игру, которые заработали футбольные клубы на протяжении всего футбольного сезона. Так как одной из важных задач этой работы является измерение эффективности, то в качестве метода для построения модели, был использован стохастический пограничный анализ (Stochastic frontier analysis). Текущий метод широко используется для измерения эффективности деятельности организации. Помимо стохастической ошибки, куда входят все неучтенные внешние факторы, данный метод использует ошибку неэффективности, которая выражается в разности между максимально возможным и фактическим выпуском. Далее, основываясь на ошибке неэффективности, был составлен рейтинг эффективности футбольных клубов.

Построенная модель позволила проверить следующие гипотезы:

· Гипотеза №1 о том, что смена главного тренера негативно влияет на эффективность футбольного клуба подтвердилась, так как было выявлено, что при смене тренера, эффективность набора очков за 1 игру уменьшилась на 0,118 очков.

· Гипотеза №2, про увеличение количества еврокубковых матчей, которое отрицательно сказывается на эффективности команды не была подтверждена.

· Гипотеза №3 также была не подтверждена, так как по результатам исследования выяснилось, что команды, которые перешли из более низшего дивизиона менее эффективно используют свои ресурсы, что противоречит данной гипотезе.

Стоит отметить, что данное исследование имеет ряд ограничений. Одно из существенных ограничений связано с используемой базой данных. Анализируемый массив данных включает в себя 7 сезонов и составляет всего 112 наблюдений, что не позволяет получить более качественную модель. Данное ограничение возникло из-за переходного периода в российском футболе в 2011 году, когда футбольный сезон был увеличен и команды сыграли больше матчей, чем в остальных сезонах. Этот факт мог исказить часть результатов, так как предполагается, что каждый сезон имеет одинаковое количество туров и ресурсы команд равномерно распределены по ходу сезона.

Следующим ограничением является измерение эффективности футбольных клубов. Максимизация спортивного результата при имеющихся ресурсах, является только одной из нескольких задач футбольного клуба. Исследование можно расширить за счет рассмотрения сразу нескольких главных задач клуба.

Помимо этого, следующее ограничение связано с труднодоступностью определенного вида данных футбольных клубов, так как они имеют право не разглашать внутреннюю информацию клуба. В связи с этим, часть данных основана на предварительных оценках экспертов, что может внести некоторые неточности в полученные результаты.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на борьбу с вышеперечисленными ограничениями, а также на поиск новых независимых переменных, которые позволят более точно описать задачи и поведение футбольных клубов. Помимо этого, альтернативным вариантом является построение моделей с применением более развернутого стохастического пограничного анализа или построение при помощи других эконометрических методов и дальнейшего сравнения между данными моделями.

Список использованной литературы

Специальная литература

1. Aigner D.J., Lovell C.A.K., and Schmidt P. (1977). “Formulation and estimation of stochastic frontier production functions” // Journal of Econometrics. 6 21-37.

2. Baroncelli A., & Lago U. (2006). “Italian football” // Journal of Sports Economics 7(1), 13-28

3. Barros C. P., Douvis J. (2009). “Comparative analysis of football efficiency among two small European countries: Portugal and Greece” // International Journal of Sport Management and Marketing. Vol. 6, № 2. P. 183-199.

4. Barros C. P., Garcia-del-Barrio P. (2008). “Efficiency measurement of the English football Premier League with a random frontier model” // Economic modelling. Vol. 25, № 5. P. 994-1002.

5. Boscб J. E., LiernV., Martнnez A.et al. (2009). “Increasing offensive or defensive efficiency? An analysis of Italian and Spanish football” // Omega.Vol. 37, № 1. P. 63-78.

6. Buraimo B., Forrest D., Simmons R. (2007). “Freedom of Entry, Market Size, and Competitive Outcome: Evidence from English Soccer” // Southern Economic Journal 2007, 74(1), 204-213

7. Carmichael F., Thomas D., Ward R., (2000). “Team performance: the case of English premiership football”// Managerial and Decision Economics 21: 31-45.

8. Dawson P, Dobson S, Gerrard B. (2000b). “Stochastic frontiers and the temporal structure of managerial ef?ciency in English soccer” // Journal of Sports Economics 1: 341-362.

9. Deloitte, Touche (1999). “Informe Anual 1996/97 sobre las Finanzas en la Primera Divisiуn del Fъtbol en Espaсa” // Deloitte & Touche.

10. Deloitte, Touche (2000 b). “Informe Anual 1997/98 y 1998/99. Las Finanzas en la Primera Divisiуn del Fъtbol en Espaсa” // Deloitte & Touche.

11. Espitia-Escuer, M. & Garcнa-Cebriбn, L.I. (2010). “Measurement of the Efficiency of Football Teams in the Champions League” // Managerial and Decision Economics, 3, (6), 373-386.

12. Farrell, M. (1957). “The Measurement of Productive Efficiency” // Journal of the Royal Statistical Society. 120 (3) 253-281.

13. Galariotis E., Germain C., Zopounidis C. (2017). “A combined methodology for the concurrent evaluation of the business, ?nancial and sports performance of football clubs: the case of France” // Springer Science+Business Media, LLC.

14. Garcia-del-Barrio P., Szymanski S. (2009). “Goal! Profit Maximization Versus Win Maximization in Soccer” // Springer Science+Business Media, LLC.

15. Guzmбn I., Morrow S. (2007). “Measuring efficiency and productivity in professional football teams: evidence from the English Premier League” //Central European Journal of Operations Research. Vol. 15, № 4. P. 309-328.

16. Jardin M. (2009). “Efficiency of French football clubs and its dynamics” // Munich Personal RePEc Archive.

17. Meeusen, W. and van Den Broeck, J. (1977). “Efficiency estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error” // International Economic Review. 18 (2) 435-444.