Материал: Влияние пиратских игр на доходность акций компании (издателей)

Исследователи выяснили посредствам эмпирического анализа, что наиболее сильный фактор, влияющий на намерение пиратить контент, является предыдущий опыт пиратства. Если человек когда-либо совершал пиратство, то, скорее всего он будет делать это и дальше, более того, существует теория, что это является привычкой, судя по всему вредной. Не менее значимым фактором является моральные ценности человека. Если он боится быть наказанным, а также чувствует свою вину, крадя интеллектуальную собственность, то наиболее вероятно, что он не будет скачивать пиратский контент в будущем. Среди прочего, также ярко выделяется то, насколько простым люди считают сам процесс пиратства. То есть неискушенный пользователь, который хочет посмотреть фильм, наиболее вероятно не станет разбираться в том, как скачать его из интернета бесплатно, а скорее просто возьмет его в прокат или же купит. Таким образом, одним из путей решения проблемы является усложнение процесса пиратства.

Особенно ярко виден подобный метод борьбы в игровой индустрии. Совсем недавно игры на компьютер могли быть спирачены практически в момент выхода. Во многом пиратские игры выступали как своеобразные пробники. Никто не хочет платить за игру, если она с трудом будет работать на домашнем компьютере и вместо прекрасных пейзажей, потребитель будет видеть лишь зависания и лаги. Однако есть пираты, которым достаточно только скачать пиратский контент и не покупать оригинальный товар в дальнейшем. В ноябре 2014 года всему игровому сообществу предстала на обозрение DRM защита нового поколения Denuvo. С тех пор пиратские игры стали появляться с задержкой в несколько месяцев, а то и вовсе перестали выходить в свет. Вокруг данной системы защиты множество споров и порой компании отказываются от данного решения. В свою очередь, команда Denuvo заявляет, что взломать можно все что угодно, а их решение не обещает быть 100% гарантией, что игра не будет взломана, а лишь выигрывает время для защиты игры на момент старта продаж (Shazoo, 2017).

Глава (Ballano, 2015) рассказывает о том, как развивалось пиратство, а также чего мы можем ожидать в будущем. Данная статья принесла много нового по теме пиратства, показав новые пути использования нелегального контента, доступные уже сейчас.

Автор убежден, что прогресс в сфере цифрового пиратства происходит параллельно технологическому прогрессу. К примеру, в промежуток между 1980-1990 широко пользовались спросом видеокассеты, также как и пиратский контент, который распространялся на пиратских кассетах. В следующее десятилетие наиболее широко использовалась цифровой сигнал и технологии были соответствующими. Компьютеры, принимающие информации посредствам нулей и единиц, а также носители информации в виде CD диска, через которые пираты распространяли нелицензионный продукт. В период с 2010 и до наших дней преимущественно используются цифровые и нано технологии, а также широко известные облачные технологии, которые позволяют передавать информацию без физических носителей, а просто через сеть Интернет. Пиратство стало также переходить с дисковых носителей в облачное хранилище. Автор видит ближайшее будущее, как развитие квантовых технологий, что позволяет предположить появление соответствующих технологий на пиратском рынке. Одним из интересных каналов современного пиратства является распространение специальных устройств, для большего удобства потребления пиратского контента, именуемое Media Box. По сути, это цифровые приставки, которые необходимо подключить к телевизору, и можно сразу же смотреть любой фильм, телепередачу, а также цифровое телевидение любой страны абсолютно бесплатно. Данное решение не требует предварительного скачивания контента, все, что нужно потребителю это иметь доступ в Интернет. Подобные технологии стали крайне популярны, вследствие чего хакеры создали аналогичные приложения для обычных планшетов и компьютеров. Таким образом, на данный момент, посмотреть фильм или послушать музыку нелегальным путем, становится все проще и проще. И тут стоит отметить, что производители не то, чтобы ведут войну с пиратством через ужесточение законов, а скорее продвигают новые, уникальные услуги, которые недоступны пирату. Таким является формат Imax 3d или сервисы по подписке музыки(Apple Music, Spotify).

Будущее пиратства автор видит как пиратские диски в развивающихся странах, в которых доступ в Интернет ограничен низкой скоростью. Но в целом тенденция наблюдается той же, что и сейчас. Чем более современные технологии будут появляться на свет, тем совершеннее будет распространение пиратских технологий, которые будет сложно остановить. Также, если брать в рассмотрение фильмы, то можно заметить, что пиратские копии появляются лишь через несколько месяцев. Автор предполагает, что при более совершенных технологиях, пираты смогут красть фильмы еще до официального проката картины. Подобное уже было с некоторыми фильмами, к примеру, Неудержимые 3, Выживший, Крид.

2. Основная часть

Методология. Для того чтобы корректно оценить влияние пиратства на доходность акций компаний необходимо в первую очередь собрать данные по выходу игр, а также выяснить момент, в который они были взломаны, а то есть предоставлены бесплатно пиратами. Также необходимо собрать данные по доходностям компаний и выбрать метод анализа.

Сбор данных. При анализе статей, был выбран промежуток исследования с 2007 года, то есть за последние десять лет. Такой выбор обоснован обзором литературы, так как считается, что с 2007 года, пиратство получает дополнительный толчок в виде увеличенной скорости доступа в Интернет. Для игр необходимо иметь достаточно высокую скорость доступа, так как в отличие от фильмов или музыки, игры требуют большего объема памяти. Так, в среднем, одна игра примерно равна 200 песням или 10 фильмам. Таким образом, промежуток исследования начинается 1 января 2007 года и заканчивается 1 января 2017 года.

На текущий момент существует более сотни игровых компаний. Однако торгуются на бирже лишь немногие из них.

Основную сложность сбора данных составлял процесс поиска даты выхода игры и ее пиратства. Казалось бы, что найти дату выхода игры не сложно, однако даже официальные источники порой отображают различную информацию. В конечном счете, данные по играм были собраны из источника Metacritics.com. Из самого названия сайта, ясно, что данный ресурс объединяет критику с других сайтов. Однако чтобы не пропустить ни одну игру, ни у одной компании, необходимо было зайти на сайт каждой компании и зафиксировать список игр, которые были выпущены. Таким образом, были получены данные официального выхода игр.

Следующим этапом необходимо было выявить момент выхода пиратской копии. Примерно 5 лет назад, пиратские игры выходили одновременно с лицензионными копиями. Однако подобная ситуация не устраивала производителей игр, и ранее упомянутая Denuvo позволила отсрочить выход пиратского контента. Тем не менее, даже для игр, выпущенных до 2013 года, порой существовала небольшая задержка, между выпуском лицензионного и пиратского контента. Для того чтобы собрать достоверную и полную информацию по дате выхода пиратских игр, необходимо проанализировать наиболее популярные торрент-трекеры, а также сайты команд, которые взламывают игры. Действительно, игры взламываются не любыми людьми, а определенными командами, которые уже являются именитыми на рынке пиратского контента. Так, были промониторены сайты от команд Skidrow (skidrowcrack.com) и 3dm (3dmgame.com). Данные команды выпускают примерно 80% пиратских игр. Наиболее популярными торрент-трекерами были выбраны следующие ресурсы:

)        https://thepiratebay.org- сайт является ведущим среди всех торрент сайтов мира, позволяющий скачивать абсолютно любой контент. Сайт является мировым и, как правило, именно на нем появляются самые первые релизы пиратских копий.

2)      #"904228.files/image001.gif">(1)

Данное выражение показывает изменение цены(Р) периода t-1 против периода t по конкретной бумаге.

Модель со средним признана как наиболее простой способ тестирования нулевой гипотезы, однако считается, что результат в данном подходе получается приблизительно похож на более сложные модели. Суть метода заключается в оценке средней доходности оценочного периода и предположения, что такая доходность должна остаться и в окне событий.

(2)

Данное выражение показывает среднюю доходность в оценочный промежуток времени для конкретной игры и компании.

Далее необходимо рассчитать аномальную доходность. Для этого нужно вычесть доходность каждого дня из окна событий среднюю доходность, полученную по формуле (2).

(3)

AR-аномальная доходность, показывающая разницу между спрогнозированной доходностью (в случае с моделью со средним, спрогнозированная доходность равна средней доходности за оценочный промежуток) и фактической доходностью, случившейся в момент времени t.

Рыночная модель CAPM подразумевает под собой выявление линейной зависимости между рыночной доходностью и доходностью компании. Данный подход считается более точным и надежным по сравнению с предыдущим методом, так как не включает доходность рынка в учет аномальной доходности, а значит делает результаты более точными, с меньшей дисперсией.

Доходность рынка рассчитывается аналогично доходности компании:

(4)

Для каждой компании используется своя рыночная доходность в соответствии с биржей, на которой она торгуется. К примеру, если рассматривается компания Electronic arts, которая торгуется на американской бирже Nasdaq необходимо взять доходность американского рынка. Доходности рынка были взяты с сайта #"904228.files/image005.gif">(5)

Следующим этапом необходимо рассчитать нормальную доходность в промежутке +- 10 дней от события по формуле:

(6)

где R_t принимает значения в промежутке от -10 дня до +10 дня от выхода игры. Таким образом, получается ожидаемая рыночная доходность, благодаря которой можно посчитать аномальную доходность:

(7)

Последний метод является наиболее сложным и точным, а также является одним из наиболее востребованных на сегодняшний день. Трехфакторная модель Фамы-Френча, схожа с рыночной моделью CAPM, однако добавляются дополнительные регрессоры, такие как:

)        Размер компании(SMB - small minus big) - разность между доходностями малой и большой компаниями( большая или маленькая компания оценивается в зависимости от величины капитализации)

)        Разница в темпах роста компаний(HML - high minus Low) - разность между доходностями средневзвешенных портфелей акций с большими и малыми отношениями балансовой стоимости к рыночной стоимости;

Далее необходимо провести регрессию аналогичную модели CAPM с добавлением регрессоров:

(8)

Данные по размеру компании и разницей в темах роста компании были взята с сайта #"904228.files/image009.gif">(9)

Затем рассчитать аномальную доходность:

(10)

После выявления аномальной доходности в каждом из трех случаев необходимо провести тест на значимость. В статье Погожевой А.А предлагается t-статистика, которая и была использована в ходе данной работы:

(11)

Нулевая гипотеза не принимается, если критический уровень значимости превышает 1%, 5% или 10% уровень значимости.

Для построения корректного событийного анализа, необходимо отранжировать игры между собой на более равнозначные, так как сами события, в данном случае выход игры, должны быть одинаковыми.

Были рассмотрены варианты группирования следующим образом:

)        По жанру

)        По рейтингу

3)      По дате выхода

Сортировать игры по жанру нет необходимости, так как игры должны быть примерно одинаковой популярности, так как ранее происходила выборка только на крупные ААА проекты, то игры уже примерно одинаковые, вне зависимости от жанра. Наиболее вероятно, что необходимо сгруппировать игры по рейтингу, так как предположительно игры с более высоким рейтингом должны увеличить доходность, в то время как игры с низким рейтингом должны ее уменьшать. Дата выхода также не должна, влиять на анализ, так как аномальная доходность происходит с учетом тенденции рынка за предыдущие 100 дней, вследствие чего выход игры в любой день из представленного промежутка корректно отразится в результатах событийного анализа. Однако само исследование необходимо проводить отдельно между пиратскими играми и лицензионными копиями, так как это позволит увидеть разницу в доходностях.

Таким образом, необходимо сгруппировать игры по рейтингу и по происхождению контента (пиратский или лицензионный).

Для того чтобы сделать группировку игр по рейтингу был использован сайт metacritics.com, упоминавшийся ранее. На данном сайте у каждой игры есть две оценки: оценка пользователей и оценка игроков. Именно вторая оценка позволит более корректно отразить мнение людей, касательно данной игры. Во-первых, при оценке рецензентами существует риск коррупции, так как возможно компания проплатила издательству за хороший отзыв. К сожалению, на данный момент все еще существуют такие случаи, и полностью доверять рейтингу от журнала будет некорректно. Также доходность акций компании во многом зависит от участников рынка, которые наиболее вероятно смотрят на успех той или иной игры именно среди живых людей, а не среди журналов.

Каждая игра оценивается по шкале от 0 до 100 баллов, что поможет разбить игры на разные группы. На самом сайте metacritics.com представлено разбиение игр на следующие группы:

Таблица 2 #"904228.files/image012.gif">

Можно заметить, что разбиение происходит на 5 групп, однако это слишком детальное разбиение по группам, так как может получиться, что внутри одной компании, существует небольшое количество игр с низким рейтингом “Overwhelming dislike” или слишком высоким “Universal Acclaim”. Таким образом, было выбрано деление игр на следующие группы:

Таблица 3 Ранжирование игр по оценкам

В результате ранжирования игр предложенного выше, были получены следующие результаты:

Таблица 4 Количество игр по категориям

. Практическая часть

Так как количество данных слишком велико, для того, чтобы провести анализ всеми тремя способами, для начала событийный анализ будет проведен только для одной компании. Метод, показавший наилучший результат, будет использован для последующего анализа всех игр среди всех компаний.

Для апробирования была выбрана самая большая компания среди выбранных - Electronic Arts. Также EA имеет наибольшее количество игр, что делает анализ наиболее показательным.

Метод среднего. Первым шагом был проведен событийный анализ по методу среднего. После выгрузки котировок акций за последние 10 лет компании, была рассчитана доходность по формуле (1) для каждого дня.

Также, были найдены даты выхода лицензионных и пиратских копий, которые были наложены на котировки акций.

Для удобства, к каждой игре сразу был присвоен рейтинг с сайта metacritics.com.

Далее, была использована модель со средним для каждой игры. В результате чего получилась следующая таблица:

Таблица 5 CAR для Battlefield методом среднего

R(av) window - средняя доходность в оценочный период для окна. Доходность в этом случае равна R(av) в период t-11 от события, и является единой для всего окна.

Результаты представлены для игры Battlefield bad company 2, которая вышла в свет 4 марта 2008 года и в этот же день была выложена пиратами в открытый доступ. Видно, что преимущественно в первые дни после выхода игры наблюдалась положительная динамика доходности. Наиболее вероятно высокий рейтинг игры повлек стремительный рост доходности. В последний день окна, наблюдается кумулятивная аномальная доходность в 13.67%.