Оглавление
Введение
1. Теоретическое обоснование
1.1 Трансферная стоимость
1.2 Влияние амплуа на стоимость игрока
1.3 Исследовательский вопрос
2. Методология исследования
3. Результаты
3.1 Рыночная стоимость
3.2 Трансферная стоимость
Заключение
Список литературы
Приложения
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В последние два десятилетия футбольный трансферный рынок постоянно растет. Рекорды трансферной стоимости футболистов устанавливаются практически каждое новое трансферное окно (период, когда игроки могут перемещаться из одного клуба в другой: как правило, в середине сезона — в январе, и между двумя отдельными сезонами — в июле и августе). В то же время рыночная стоимость конкретного игрока может увеличиваться в несколько раз всего за два-три года. Стоит отметить, что у многих современных клубов доходы от трансферов футболистов являются одной из основных статей получения прибыли. Из этого следует, что увеличение стоимости футболистов в клубе решает сразу две задачи: увеличивает конкурентоспособность клуба как спортивной организации и помогает клубу успешно вести операционную деятельность как коммерческой организации. Описанные выше факторы увеличивают интерес к исследованию трансферного рынка с экономической точки зрения в последние годы.
Многие организации проводят статистический анализ деятельности и результативности команд и отдельных игроков. Одна из самых популярных и общепринятых таких организаций является немецкий сайт Transfermarkt, который получил признание, как среди профессионалов рынка (клубы, аналитики, агенты рынка), так и среди исследователей в области спорта. Одно из самых значимых достижений сайта является расчет рыночной стоимости игрока и ее алгоритм расчёта. Этот алгоритм основан на статистических данных о результативности игроков и мнений многочисленных экспертов. Хотя результаты использования алгоритма (непосредственно сама рыночная стоимость) доступны для всех, алгоритм ее расчета не является открытым для общественности, что делает практически не возможным оценивать влияние того или иного показателя игрока на его рыночную стоимость.
Таким образом, менеджмент футбольных клубов, тренировка игроков и статистический анализ данных на сегодняшний день тесно взаимосвязаны и направлены на общую успешную деятельность клуба: как коммерческую, так и его непосредственную игровую составляющую. Именно поэтому определение стоимости спортсмена и, что более важно, влияние на его прогнозируемый прогресс имеет важное значение для устойчивости и/или выживания футбольных клубов.
Цель данного исследования — это изучить способ формирования двух стоимостей игрока: рыночной и трансферной, а также детерминант влияющих на каждую для возможности дальнейшего прогнозирования роста или снижения стоимости игрока и успешной операционной деятельности клуба.
Для достижения данной цели представляется важным решить целый ряд задач:
— изучить литературу по данному вопросу (ввиду малого количества русскоязычных работ, рассмотреть зарубежных авторов);
— определить методологии изучения таких феноменов, как рыночная и трансферная стоимости футболистов;
— разработать дизайн исследования;
— выдвинуть гипотезы о футорах, влияющих на рыночную и трансферную стоимость;
— сбор данных для исследования с использованием специализированного программного обеспечения;
— описание полученной выборки и экономический анализ данных;
— проверка подтверждения гипотез;
— описание результатов и выводов исследования.
В ходе проведенного исследования было получено три ключевых результата. Рыночная стоимость является результатом действий футболиста на поле (например, голов, точных пасов, отборов мяча и так далее), физиологических факторов (в первую очередь, роста и веса игрока), а также демографическими факторами (рейтинг сборной команды страны, за которую играет тот или иной футболист, возраст). В свою очередь, трансферная стоимость определяется как переменными, напрямую связанными с рыночной стоимостью, так и рядом внешних переменных (например, общими рыночными стоимостями клубов (как покупателей, так и продавцов), средней стоимостью игрока в портфеле агента и количеством слухов относительно перехода каждого из игроков, по которому была совершена сделка).
Таким образом, значимость коэффициентов при выше описанных внешних переменных, позволяет заключить, что окончательная рыночная стоимость определяется лишь в момент совершения сделки и не может быть предсказана точно заранее, так как переменные являются постфактумными.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Заключительными результатом стало обнаружение зависимости между коэффициентами при одинаковых переменных в игровых статистиках центральных полузащитников, в регрессиях для трансферной и рыночной стоимостях. Так становится ясно, если игрок полузащиты имеет определенные статистические показатели на высоком уровне: голевые передачи, обводки (или дриблинг), удачный процент длинных передач, игрок скорее всего будет переоценён в момент трансфера.
трансферная рыночная стоимость игрок
1. Теоретическое обоснование
В настоящее время большинство исследований на детерминанты трансферной стоимости футболистов можно разделить на две основные группы: первая ориентирована на изучение реальной трансферной стоимости (реальной суммы денежных средств, уплаченных за передачу данного игрока из одного клуба в другой, иначе говоря сумма сделки), вторая ориентирована на исследование так называемой рыночной стоимости (оценка стоимости вероятного трансфера игрока в случае, если трансфер произойдет в данный момент).
1.1 Трансферная стоимость
Трансферная стоимость — сумма сделки по передаче прав на пользование услугами конкретного футболиста между двумя контрагентами (как правило футбольными клубами, но в отдельных случаях это могут быть футбольные академии, инвестиционные компании и, в отдельных случаях, частыми лицами; (Greene, W., Ruijg, J. and van Ophem, H., 2015)).
Трансфер может быть совершен в определенный период времени (сроки регламентируются нормативными документами каждой конкретной лиги) (FIFA (2003). Существуют два периода трансферов: зимнее трансферное окно и летнее трансферное окно, продолжительность которых зависит от континентально футбольной ассоциации (УЕФА, КОНКАКАФ, КОНМЕБОЛ и т.д.).
Большинство современных футболистов имеют агентов, выступающих третей стороной, представляющей интересы спортсмена, при переговорах о совершении сделки; однако, ряд игроков обходится без услуг агентов (Behr, P., Guettler, A. and Truebenbach, F. (2012)), (Van den berg, E (2011)).
На сегодняшний день трансферная стоимость привлекает все большее внимание со стороны исследователей. Популяризация данного объекта исследования обосновано в первую очередь постоянно растущим рынком сделок (Cairns, J., Jennett, N. & Sloane, P. J. (1986)). Корме того трансферная стоимость легко подается исследованию из-за постоянно увеличивающегося набора данных о игроках, которые потенциально могут влиять на нее.
Рынок футбольных игроков начал расти после 1995 года.15 декабря 1995 годя завершился судебный процесс по делу Жана-Марка Босмана (Tervio, M. et al. (2006)), в результате которого Бельгийский суд постановил, что, так как принятое Евросоюзом законодательство, запрещает ограничение права человека на свободное передвижение, что требование компенсации по окончании действия контракта (с клуба покупателя), как и вся существовавшая на тот момент европейская трансферная система нелегитимна. После чего в корне изменились правила и стандарты трансферного рынка (появилось понятие свободного агента — игрок с завершившимся контрактом) (Feess, E. & Muehlheusser, G. (2003)). Это и послужило первым толчком к популяризации исследования рынка трансферов, так как стоимости трансферов начали постоянно расти и условия рынка стали более приближенные к прочим рынкам (Mühlheusser, G. & Feess, E. (2002)). Именно поэтому внимание будет сосредоточено на работах после дела Босмана, то есть после 1995 года.
Целый ряд исследователей направили свои усилия на анализ детерминант стоимости прошедших трансферов.
Таблица 1. Исследования трансферной стоимости
В статье (Dobson, Gerrard and Howe, (2000)) изучили реальные трансферные стоимости игроков в английских непрофессиональных футбольных лигах и детерминанты, влияющие на них. Основным отличием их исследования было то, что они учитывали не только характеристики игрока, но также позиции и финансовые возможности клуба-покупателя и клуба-продавца. Авторы показали, что возможно учитывать так же и аренду игроков как временный трансфер.
Однако, стоит отметить, что исследование имеет ряд недочетов. Во-первых, набор детерминант весьма мал, возможно ввиду того что исследование проводилось не для профессиональных футбольных лиг и как следствие авторам было доступно меньшее количество данных. Сегодня общеизвестен факт того, что на трансферную стоимость игрока влияет значительно больнее количество регрессоров. Во-вторых, число наблюдений достаточно мало что бы говорить о точности полученных коэффициентов.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
1.1. Рыночная стоимость
«Мы определяем рыночную стоимость профессионального спортсмена (например, футболиста) как денежную сумму, которую клуб хотел бы заплатить за право подписать контракт с данным игроком, причем данная стоимость не зависима от реальной величины трансфера» (Herm, Callsen-Bracker, Kreis, 2014, p.484). Единственным крупным ресурсом по оценке рыночной стоимости футболистов является немецкий сайт Transfermarkt, который признан как среди профессиональных игроков трансферного рынка, так и среди научных исследователей. Trasnfermarkt — большое сообщество любителей футбола и специалистов, а также сотрудников сайта, которые ведут статистику игроков по всему миру практически в каждом матче, а также субъективно оценивают деятельность того или иного игрока. Так, структура пользовательского волочения состоит из 6 ступенчатого уровня: обычные зарегистрированные пользователи, друзья (пользователи которые платят за расширенный доступ), эксперты (могут оценивать вероятность слухов и выставлять субъективные оценки игрокам по итогу матча), сборщики данных (люди, следящие за точностью и релевантностью базы дынных, большинство из сборщиков специализируется, как правило, на конкретном клубе или турнире), менторы — модераторы форумов, супер администраторы (занимаются обслуживанием, редактированием и продвижением сайта). Стоит отметить, что только последняя категория — супер администраторы — получает заработную плату за деятельность на сайте.
На основе информации об игроке и его клубе и оценок экспертов формируется оценка текущей стоимости каждого футболиста. Таким образом, сайт получает рыночную стоимость, алгоритм расчета которой принимает во внимание характеристики игроков и различные финансовые и спортивные характеристики клуба, за который игрок выступает. Так как алгоритм не является открытым для общественности, ряд исследователей направили свои усилия на поиск и определение факторов, влияющих на рыночную стоимость игроков, которые могут быть использованы в вышеупомянутом алгоритме.
В работе (Herm, Callsen-Bracker, Kreis, 2014) объяснили важность и объективность оценок Transfermarkt. Во-первых, результаты их эмпирического исследования показали, что рыночная стоимость, опубликованная на сайте Transfermarkt, объясняет большую часть трансферной стоимости. Также в данной работе впервые была учтена не только статистическая информация по игрокам (такая как возраст, точность ударов, число голов и передач, игра в воздухе, а также отборы мяча и дриблинг), но и влияние тренеров, агентов, медиа-экспертов и общественного внимания на рыночную стоимость игрока, придя к выводу, сайт Transfermarkt учитывает все это в своем алгоритме, что делает его оценки более приближенными к объективной рыночной стоимости.
Финансовое благосостояние клубов, играет значительную роль в их трансферной политике (Symanski, Kuypers, 1999). Журнал Harmondsworth, в своей работе выделяет основные статьи доходов клубов, играющих в высших лигах своих чемпионатов. Они утверждают, что так называемо «ядро» основных доходов клуба состоит из трех позиций: доходы от телевизионных трансляций, доходы от трансферного рынка и продажа билетов на домашние матчи команды.
Стоит отметить, что маркером роста трансферного рынка является так же и недавно установленный очередной рекорд по телевизионному контракту о трансляции матчей Английской премьер лиги. Две ведущие телевизионные компании Британии: BT и Sky — подписали контракт на 5 лет с Английской премьер лигой на сумму 5,14 миллиардов фунтов стерлингов. Однако, вместе с ростом рынка увеличивается и неравенство доходов клуба, в частности из-за распределения выплат от телевизионных контрактов между клубами. Так, в Испанской премьер лиге на протяжении последнего футбольного сезона 2014-2015 два самых популярных клуба Реал Мадрид и Барселона получили от телевизионных контрактов по 140 миллионов евро, в то время как победитель Испанского чемпионата Атлетико Мадрид получил только 42 миллиона.
В последние три десятилетия, в которые, наряду с ростом неравенства в распределении денег, резко увеличился общий размер трансферного рынка в мире: цены, предлагаемые за трансфер, растут в геометрической прогрессии; следствие данного факта — росте рисков при покупке того или иного игрока (Hernández-Lamoneda, L. and Sánchez-Sánchez, F. (2010)), (Kedar-Levy, H. & Bar-Eli, M. (2008)). Так, например, реальная трансферная стоимость молодого, перспективного игрока может быть сильно завышена относительно рыночной, клубом, имеющим возможность заплатить больше других, однако, риск того что игрок, особенной, молодой, не оправдает вложенные в него средства весьма велик. Более того на реальную трансферную стоимость будет влиять какие конкретно клубы вступили в переговоры за игрока, и, если это два принципиальных соперника напрямую конкурирующих за качественного игрока, цена трансфера может заметно возрасти по сравнению с его рыночной стоимостью (Andreff, W & Szymanski, S (2005)).
В рамках описанной выше ситуации, можно сделать вывод, что маленьким клубам все труднее выживать, а также совершать интересные трансферные сделки, оставаясь в ведущих лигах Европы. В статье «Spanish Football Clubs’ Finances: Crisis and Player Salaries» журнала «International Journal of Sport Finance» (Barajas, Rodriguez, 2010, p.52-66) описаны сложности существования непопулярных клубов Испанской премьер лиги.
Как уже писалось выше, самой большой неопределенностью обладают молодые игроки — тренеры должны понять насколько перспективен тот или иной игрок, и скауты клуба должны оценить его справедливую стоимость, так как, как правило, молодые игроки, либо выходя из футбольных школ клубов, либо из команд дублеров, не имеют статистики в матчах высших лиг (Torgler, B. and Schmidt, S.L. (2007)). В статье «A web-oriented expert system for talent identification in soccer. Expert Systems With Applications» (Louzada, Maiorano, Ara A, 2016, p.400 — 412) авторы изучают именно прогнозируемую трансферную стоимость молодых игроков. Авторы статьи берут в качестве детерминант статистику игроков во время тренировочного процесса: точность длинных пасов, точность коротких пасов, сейвы (для голкиперов), удары с лету, удары с отскока, обводки 5 конусов, отборы, удары в створ, скорость 30 метровки, скорость 100 метровки.
1.2 Влияние амплуа на стоимость игрока
В статье «The labour market in association football: Who gets transferred and for how much?» (Carmichael, Forrest, Simmons, 1999, p.125-149) выделяется 4 специализации игрока на поле: вратари, защитники, нападающие и полузащитники. Стоит отметить, что коэффициенты полученные при детерминанте «голы», у каждого амплуа получились разные, а у такой специализации, как голкипер, коэффициент был незначим. Однако, у полузащитников коэффициент при голах был выше, чем у нападающих, так как забивающий голы полузащитник является более универсальным игроком в отличии от забивающего нападающего, для которого забивать мяч в сетку — это прямая обязанность.
Однако, важно отметить, что основных ролей на поле все-таки больше, чем четыре. Футбол считается спортом с весьма узкой специализацией из за расширенного количества амплуа на поле (Berri, D. J & Schmidt, M. B. 2013) Так, авторитетный в футбольном сообществе, сайт Whoscored.com, который занимается сбором статистических данных игрока, имеет более широкий список позиций игроков на поле. К выделенным выше авторами специализациям на поле можно добавить еще три: вингер (фланговый нападающий, при некоторых тактических схемах эту роль выполняют полузащитники, однако, все же детерминанты для данных амплуа должны быть разными), крайний полузащитник и крайний защитник. Выделив большее количество специализаций, мы сможем получить более релевантные оценки каждой детерминанты.
1.3 Исследовательский вопрос
Исследовательский вопрос, который мы ставим перед собой по результатам обзора литературы, можно сформулировать следующим образом: «В чем отличие наборов факторов переменных, объясняющих трансферную и рыночную стоимость?»
Для решения данного вопроса необходимо:
— построить модель, в которой независимой переменной будет рыночная стоимость;
— построить модель с независимой переменной в виде реальной трансферной стоимости;
— проанализировать выбранные детерминанты и полученные коэффициенты.
2. Методология исследования
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В следствии того, что исследовательский вопрос направлен на изучение и рыночной и трансферной стоимости будут построены две регрессии в каждой из которых будут соответствующие зависимые переменные.
Независимые переменные можно разделить на три условные группы:
— физиологические данные игрока,
— статистические данные игрока, то есть показатели его действий на поле,
— и внешние данные, напрямую не зависящие от игрока.
В основном, большинство этих переменных уже были использованы предшествующими исследователями. Ввиду технической возможности был максимально расширен набор статистических данных игрока, что в дальнейшем поможет сделать более точные выводы о влиянии действий игрока на поле на зависимые переменные. Опираясь на опыт предыдущих исследований, сразу стоит отметить, что зависимые переменные, как рыночная стоимость игрока в первом уравнении, так и реальная трансферная стоимость будут прологарифмированы. Обосновывается это тем, что стоимости игроков, как рыночная, так и реальная трансферная, распределяются логарифмически, а также исследователи отмечают, что спецификации с логарифмической стоимостью имеют более релевантные результаты. Более того, в нашем случае из-за весьма широкой выборки распределение весьма ожидаемо будет стремиться именно к логарифмическому, как ни раз отмечалось исследователями.
Принципиальное отличие заключается в двух моментах. Первый обусловлен тем, что все данные о действиях игрока будут взяты на 90 минуте игрового времени, таким образом будут усреднены данные по игрокам, которые не выходят в стартовом составе. Вторым моментом является то, что большинство данных, взятых о действиях игрока на поле, будут представлены в процентном отношении удачных действий, то есть отвечать на вопрос «какой процент действий, совершённых игроком, был успешным». Предполагается, что в таком случае результаты о деятельности игрока будут более репрезентативными и дадут адекватный результат.
Исследование будет проводиться в два этапа: первый построение модели для рыночной стоимости игрока, в которую будут включены физические данные игрока, статистические и частично внешние. Таким образом, аналитическая функция зависимости между объясняющими переменными и объясняемыми будет выглядеть следующим образом:
Tvalue = f (Position, Height, Weight, Age, AgeAge, Goals, Assists, KeyPasses, ShortPass, LongPass, GoalsToShots, Aerial, MinsPlayed, Dribble, UnseccessfulTouches, Dispossessed, Taskle, ClearanceTotal, Interceptionall, OffsideGiven, RedCard, YellowCard, FoulGiven, Country, Club, SaveTotal, NtionalGame) (1)
Стоит сразу отметить, что на данном этапе исследования для каждого отдельного амплуа игроков будет построена своя регрессия. Так как стратегические задачи игроков на поле разные, соответственно, степень значимости и влияния на зависимую переменную того или иного коэффициента будут сильно отличаться в зависимости от амплуа. Также ввиду существенного отличия показателей между полевыми игроками и вратарём набор независимых переменных будет отличаться: так у полевых игроков из регрессии, разумеется, будет исключен показатель SaveTotal, а для регрессии вратарей не будут использованы показатели Goals, Assists, KeyPasses, GoalsToShots, Aerial, Dribble, UnseccessfulTouches, Dispossessed, Taskle, OffsideGiven. Исключение данных игровых показателей основывается на здравом смысле, так как все эти показатели, к примеру, у вратарей за крайне редким исключением будут равны 0. Таким образом, мы сможем отследить уровень влияния действий игрока на поле на рыночную стоимость (He, M, Cachucho, R & Knobbe, A. 2009).
Второй этап исследования — это построение регрессии на основе данных, взятых из одного летнего трансферного окна. В роли зависимой переменной — реальная трансферная стоимость игроков. В регрессию добавятся дополнительные независимые переменные, благодаря которым мы и рассчитываем объяснить разницу между рыночной и реальной стоимостью сделки за игрока. Таким образом аналитическая форма уравнения представляет следующий вид:
value = f (Position, Height, Weight, Age, AgeAge, Goals, Assists, KeyPasses, ShortPass, LongPass, GoalsToShots, Aerial, MinsPlayed, Dribble, UnseccessfulTouches, Dispossessed, Taskle, ClearanceTotal, OffsideGiven, Interceptionall, RedCard, YellowCard, FoulGiven, Country, Club, SaveTotal, NationalGame, ClubS, ClubValueB, ClubValueS, Agent) (2)
) Физические данные
— Рост (Height) — количественная переменная, выраженная в сантиметрах. Предполагается, что данная переменная будет сильно влиять на вратарей.
— Вес (Weight) — количественная переменная, выраженная в килограммах.
— Возраст (Age) — количественная переменная в годах.
— Возраст в квадрате (AgeAge) — квадрат переменной возраст (количественная переменная). В большинстве исследований используется данная переменная, так как в начале при увеличении опытности игрока его стоимость увеличивается, однако, после определенного возраста его стоимость падает, ввиду того, что опытность игрока становится менее значимой на фоне ухудшающихся физических возможностей игрока в следствие увеличения возраста.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
2) Статистические данные игрока
— Голы (Goals) — суммарное число, забитых голов в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут, проведенного на поле. Одна из самых очевидных статистик «полезности» игрока на поле, однако, в нашем случае будет интересно посмотреть, как сильно она будет влиять на стоимость защитников и полузащитников, так как это не является их непосредственной игровой задачей. Количественная переменная.
— Голевые передачи (Assists) — суммарное число голевых передач в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле. Количественная переменная.
— Ключевые пасы (KeyPasses) — пас после которого был нанесен удар по воротам, но не был забит гол. Суммарное число ключевых пасов в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле. Количественная переменная.
— Процент удачных коротких пасов (ShortPass) — отношение удачных коротких пассов к общему количеству сделанных коротких пасов. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.
— Процент удачных длинных пасов (LongPass) — отношение удачных длинных пассов к общему количеству сделанных длинных пасов. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.
— Количество фолов (FoulGiven) — количество фолов, совершенных на данном игроке, иначе данный показатель отражает как часто игрок провоцирует команду соперника останавливать его действия на поле против правил. Суммарное число в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.
— Количество минут (MinsPlayed) — количество, проведённых игроком на поле с момента старта сезона 15/16 «домашней лиги» до момента сбора данных. Количественная переменная.
— Желтые карточки (YellowCard) — количество полученных желтых карточек игроком в матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени.
— Красные карточки (RedCard) — количество полученных красных карточек игроком в матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени.
— Отношение ударов к голам (GoalsToShots) — конверсия числа забитых голов к ударам по воротам игрока.
— Процент удачной борьбы в воздухе (Aerial) — отношение выигранных игровых эпизодов головой на «верхнем ярусе» к общему числу попыток. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.
— Процент удачного дриблинга (Dribble) — отношение удачных обводок (дриблинга) к общему числу попыток. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.
— Процент удачного отбора мяча (Taskle) — отношение удачных перехватов мячей к общему числу попыток. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах «домашней лиги» на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.
— Неточные пассы (UnseccessfulTouches) — количество неточных пассов игрока на 90 минут времени.
— Потери мяча (Dispossessed) — количество потерь ввиду отбора мяча у игрока на 90 минут времени.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
— Количество офсайдов (OffsideGiven) — число офсайдов, сделанных игроком на 90 минут игрового времени.
— Количество перехватов мяча (Interceptionall) — число перехватов мячей у команды соперника сделанных игроком на 90 минут игрового времени.
— Число игр, проведенных за сборную (NationalGame) — количество игр, проведенных игроком за национальную сборную в официальных матчах с начала его карьеры.
— Выносы мяча от своих ворот (ClearanceTotal) — количество выносов мяча от площади своих ворот за 90 минут игрового времени.
— Количество отраженных мячей (SaveTotal) — данная переменная будет использоваться только для игроков, стоящих на вратарской позиции. Общее число отраженных мячей за 90 минут игрового времени.
— Амплуа игрока (Position) — категориальная переменная от 1 до 6 определяющая позицию игрока на поле: 1 — вратарь, 2 — центральный защитник, 3 — фланговый защитник, 4 — центральный полузащитник, 5 — фланговый полузащитник, 6 — центральный нападающий.
Стоит сразу отметить, что безусловно, в зависимости от игры и выбранной тактической схемы, а также различных ситуаций, игрок может менять свое амплуа или быть универсальным и играть сразу несколько амплуа. Так не все тактические схемы подразумевают наличие опорных нападающих. Однако, данные амплуа выделяет один из наиболее релевантных сайтов посвящённых футбольной статистики — Whoscored.com. Именно опираясь на его данные, а в частности на первое амплуа, написанное в профиле игрока будет произведено разделение.
3) Внешние факторы
— Рейтинг клуба (Clubr) — рейтинг УЕФА домашнего клуба игрока. Рейтингом считается место в таблице УЕФА. Для данной переменной будет очевидно увидеть отрицательный коэффициент, так как чем ниже клуб в рейтинге, тем меньше трансферные стоимости его игроков, исходя из здравого смысла. Так как рейтинг УЕФА учитывает деятельность клуба в последние 5 лет, очевидно, что на верху рейтинга будут именитые клубы с большими возможностями как игровыми, так и финансовыми, а, следовательно, если дорогостоящий клуб будет иметь желание приобрести того или иного игрока, он будет иметь и возможность совершить трансфер, несмотря на стоимость сделки, что дает им силу в переговорах за игроков.
— Рейтинг национальной команды (Countryr) — рейтинг ФИФА национальной сборной игрока. Аналогично рейтингу клубов. Следовательно, мы так же рассчитываем увидеть отрицательный коэффициент. Однако, трансферы в ту или иную сборную это крайне редкий случай, но стоит отметить, что, если сборная игрока находится в верху рейтинга, и игрока привлекают к игре в сборной это свидетельствует о его высококачественном уровне игры, что и повышает его стоимость, как рыночную, так, следовательно, и трансферную.
— Количество слухов о переходе в тот или иной клуб игрока (Rumours) — одна из наиболее нетривиальных переменных данного исследования. В нашем случае мы будем учитывать слухи с конца периода зимнего трансферного окна и до конца летних трансферов, так как в исследовании будет рассмотрено, как уже писалось выше, летнее трансферное окно. В целях сбора информации для данной переменной была использована популярная краудсорсинговая немецкая платформа Transfermarkt. co. uk. Стоит сразу отметить, что данная платформа, благодаря ее структуре и системе сбора информации, наиболее релевантная как, в целом, в футбольной тематике, так и, в частности, в вопросе слухов.
— Рыночная трансферная стоимость клуба покупателя (ClubValueB) — суммарная рыночная стоимость в фунтах стерлингов игроков, играющих за клуб покупателя.
— Рыночная трансферная стоимость клуба продавца (ClubValueS) — суммарная рыночная стоимость в фунтах стерлингов игроков, играющих за клуб продавца.
— Портфель агента (Agent) — средняя рыночная стоимость в фунтах стерлингов игроков, находящихся в портфеле агента, владеющего игроком, который совершил рассматриваемый трансфер.
Выдвинем ряд гипотез, исходя из здравого смысла и проанализированной литературы:
Н1: Игроки, выполняющие не только свои прямые обязанности, имеют более высокую рыночную стоимость. Таким образом, если защитник регулярно забивает его стоимость резко возрастет в отличии от центрфорвардов, чья непосредственная работа доставлять мяч в сетку. Стоит отметить, что статистические показатели игроков можно разделить на 3 условные группы: наступательные (к которым относятся: удары, голы, дриблинг, потери мяча и борьба в воздухе), оборонительные (к их числу относят отборы мяча, количество фолов сделанных на игроке, а также самим игроком, количество полученных желтых и красных карточек, выносы мяча от ворот, количество перехватов мяча, количество блокированных ударов, а также исключительно вратарский показатель — отраженные удары) и последняя наименее ярко выраженная группа — пассы (ключевые пассы, благодаря которым та или иная атака стала крайне «острой», но не голевой, и ассистирующие пассы — пасс, благодаря которому был забит гол). Следовательно, каждое амплуа на поле, так или иначе, имеет свою основную функцию: так игроки защиты должны в первую очередь выполнять оборонительные действия, полузащитники, в основном, выполняют действия, связанные с пассами, а форварды нацелены на реализацию атакующих действий. Таким образом, ожидается, что у игроков защиты коэффициенты при наступательных действиях будут выше, чем у игроков нападения.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Н2: Чем больше количество слухов о переходе игрока в тот или иной клуб в рассматриваемый нами период, исходя из здравого смысла, тем выше фактическая трансферная стоимость футболиста.
4) Данные
Для исследования было собрано две базы данных одна для исследования детерминант рыночной стоимости, вторая для исследования реально стоимости.
База данных для изучения рыночной стоимости игрока состоит из игроков 5 ведущих лиг Европы (Премьер Лига, Ла Лига, Лига 1, Бундеслига 1, Серия А), то есть Английская, Испанская, Французская, Немецкая, Итальянская соответственно. В 5 регулярных чемпионатах Европы принимает участие 98 клубов в которых на момент сбора данных играло 2493 игрока. По каждому игроку были собраны статистические показатели о действиях на поле, предоставленные Opta Sport на сайте whoscored.com. Все показатели собраны с начала сезона 15/16 до 7 марта 2016 года. Остальные показатели: рыночная стоимость, рейтинг клуба UEFA, а так же рейтинг национальной сборной собраны и количество игр за национальную сборную страны с сайта transfermarkt. co. uk. Как уже писалось выше данные ресурсы, во-первых, наиболее популярны в футбольном сообществе, во-вторых, наиболее релевантные, благодаря своим многоступенчатым структурам для сбора дынных. Так, платформа transfermarkt. co. uk, как уже отмечалось, основана на краудсорсинге, данные предоставляются благодаря огромному количеству людей интересующихся футболом и статистическими показателями. В сего в структуре сайта 6 ступеней аналитиков, каждая из которых проверяет достоверность информации, предоставленной предыдущей.
Ввиду большого объема данных представленных на страницах известных веб-сайтов, сбор информации осуществлялся с помощью интернет-ботов. Такой подход позволяет минимизировать участие человека и сократить время на сбор данных. В процессе разработки ботов были использованы бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом для взаимодействия с веб-сайтами, такие как AngleSharp и Selenium. Были использованы современные инструменты программирования: Visual Studio 2015, C#6, MS.net Framework 4.5 Для ряда игроков часть данных была не доступна: в том числе, и рыночная стоимость поэтому мы их исключили из выборки.
Для изучения реальной рыночной стоимости были собраны данные за летнее трансферное окно сезона 15/16 во всех 5 лигах. Данный набор был собран на основе тех же платформ описанных выше, так же пользуясь специальным программным обеспечением. Из выборки были исключены: бесплатные переходы, когда игрока отпускают из клуба (кейс Босмана) по ряду причин, как, к примеру, дороговизна содержания того или иного игрока на контракте, переходы из дублирующих (молодежных) команд или футбольных академий, а также все заемные сделки, то есть когда клуб предоставляет игрока в аренду.
Для анализа данных, а также построения эконометрических моделей будет использован пакет STATA.
Первичный анализ описательных статистик выявил ряд интересных моментов:
. Есть ряд наблюдений (игроков) у которых переменные вес и рост равны 0, проверив данные немногочисленные наблюдения стало очевидно, что достоверные данные по этим игрокам отсутствуют и они были удалены как статистические выбросы. Также описательные статистики, показали ряд «выбросов», которые были образованны в результате недостаточности данных их мы так же удалили.
2. Функция centile говорит о наличии некоторых статистических выбросов, однако, проанализировав их, становится очевидно, что они таковыми не являются. Так самый дорогостоящий игрок, исходя из рыночной стоимости, Лионель Месси должен быть удален как статистический выброс, поскольку его рыночная стоимость на сегодняшний день составляет 90 000 000 фунтов стерлингов, но данный показатель, как было замечено уже в обзоре литературы, весьма справедлив, и поэтому удалять данного игрока из выборки не разумно. Также и с игровыми показателями, удалять выбросы некорректно, поскольку значение игровых показателей благодаря релевантным источникам информации имеет место быть, как бы заурядно плохо или хорошо не играл тот или оной футболист.
. Переменная Clubsr — рейтинг клуба сокращает выборку по первой базе данных более чем на 40 процентов. Данный феномен имеет место быть ввиду следующих причин. Рейтинг клуба УЕФА основывается на действиях клуба в официальных матчах организации, такие как Лига Европы или Лига Чемпионов. Очки рейтинга присваиваются клубу, даже если он попал на отборочный этап в ту или иную лигу. Таким образом, на сегодняшний день очки рейтинга имеют 449 клубов по всему миру. Однако, для того чтобы попасть хотя бы на отборочные соревнования УЕФА, надо в «домашней» лиге занять от 6 до 2 места (в зависимости от лиги), а из-за высокой конкуренции в рассматриваемых нами чемпионатах, многие клубы десятилетиями не могут выполнить данное условие. Резюмируя все вышесказанное, мы не можем присвоить клубам, не имеющим рейтинг значение ниже на один, то есть 450, по тому что рассматриваемые нами клубы не хуже тех что имеют очки рейтинга, просто из-за высокой конкуренции в своей «домашней» лиге они не могут их получить, а поскольку данная переменная сильно сокращает выборку мы вынуждены отказаться от ее дальнейшего использования при построении модели.
. Остальные показатели не вызывают особого интересе так как большинство из них расположено в диапазоне от 0 до 1, поскольку в работе рассматривается успешность выполнения игроком того или оного действия, как уже писалось выше. Однако, о ширине нашей выборке может сказать показатель рейтинг стран, максимальное значение которого 179, если учитывать, что всего 203 страны имеют рейтинговые очки ФИФА, получается, что в нашей выборке приставлены игроки практически из всех стран, играющих в футбол.
Так же в ходе анализа данных были сопоставлены рыночная стоимость игрока на момент совершения летнего трансфера сезона 15/16 и непосредственной ценой сделки. Таким образом из 732 летних трансферов (за исключением заемных, бесплатных, а также переходов из дублирующих составов) только 212 лежат в диапазоне разницы 20% между рыночной стоимостью и реальной трансферной. Что в очередной раз подтверждает актуальность выбранного исследовательского вопроса.
Более подробные описательные статистики по каждой переменной после удаления выбросов, можно найти в приложении.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Первым шагом в построении эконометрической модели является корреляционный анализ переменных. В ходе него было обнаружено два значения корреляции на максимальном уровне значимости, а, следовательно, игнорировать мы их не можем (то есть они были выше 0,7). Первое корреляционное значение (между ростом и весом игрока) равно 0,781. Данная корреляция весьма очевидна и объяснима на уровне здравого смысла, если принимать во внимание тот факт, что выборка данных осуществлялась по профессиональным спортсменам, у которых отношение роста и веса будет близко к оптимальному. Как правило, чем выше игрок, тем больше он будет весить. Однако, в ходе эконометрического анализа это недопустимо, а значит, придется выбирать между ростом и весом для каждого амплуа игроков отдельно, также основываясь на здравом смысле. Вторая весьма очевидная высокая корреляция — между возрастом игрока и возрастом игрока в квадрате (значение которой равно 0,9953), но поскольку необходимость обеих переменных была описана выше, и данная корреляция весьма ожидаема, мы не будем избавляться от данной мультиколлинеарности, оставив обе переменные.
3.1 Рыночная стоимость
Далее мы построим 6 регрессионных моделей (по одной для каждого амплуа), в которых зависимой переменной будет рыночная стоимость. Так как распределение рыночной стоимости сильно похоже на логарифмическое, более того, как уже отмечалось ранее, опыт предыдущих исследователи показывает, что при логарифмической стоимости результаты будут более релевантными. Соответственно, в качестве зависимой переменой будет выступать натуральный логарифм от рыночной стоимости.
В таблице ниже приставлены оценённые коэффициенты для каждого амплуа отдельно: 1 — вратарь, 2 — центральный защитник, 3 — фланговый защитник, 4 — центральный полузащитник, 5 — фланговый полузащитник, 6 — центральный нападающий.
Таблица 2. Оценённые коэффициенты регрессии для рыночной стоимости
Примечание:
* — значим на 10% уровне значимости
** — значим на 5% уровне значимости
*** — значим на 1% уровне значимости
) 1 — Регрессия для вратарей
В первую очередь, стоит отметить, что для данной регрессии в выборе между весом и ростом, опираясь на здравый смысл, был оставлен рост, так как вратарь имеет преимущество в случае, если он выше — так ему проще будет отражать удары, дотягиваясь до трудно доставаемых мячей. Такие рассуждения оказались верными, подтверждением чему служит уровень значимости коэффициента регрессора Height. Поскольку у нас логарифмическая зависимость, то коэффициенты, полученные при количественных переменных следует умножать на 100 и тогда мы получим число процентов на которое увеличится или уменьшится (в зависимости от знака) при росте на одну единицу измерения рыночная стоимость футболиста. Таким образом, при увеличении роста вратаря на 1 сантиметр его стоимость вырастет на 5,06%. Весьма справедливы и объяснимый результат на уровне здравого смыла.
Далее рассмотрим коэффициенты, получившиеся при двух переменных рост (Age) и рост в квадрате (AgeAge). Интерполировать данные переменные, поскольку они обе оказались значимые, необходимо в паре. Смысл в том, что после определенного возраста с каждым дополнительным годом жизни стоимость игрока начинает падать и для каждого амплуа будет свой возраст, после которого рыночная стоимость игрока начнет снижаться. Для расчета данного возраста воспользуемся полученными коэффициентами и точкой формулой расчета вершины для квадратичных уравнений, поскольку зависимость между данными переменными очевидно квадратичная. Формула расчёта вершины, как и прежде выглядит так:
(3)
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
где — как раз точка перегиба, после которой стоимость футболиста начнет снижаться;
— коэффициент, полученный при переменной Age;
коэффициент, полученный при переменной AgeAge.
Подставив полученные коэффициенты в описанную выше формулу, мы получили 25,8, то есть начиная с 26 года жизни вратарь начнет терять свою стоимость. Данный результат весьма неожиданный, поскольку позиция вратаря наиболее возрастная позиция на поле, так исходя из описательных статистик, средний возраст вратаря в ведущих европейских футбольных лигах — 31 год, а полученный нами результат утверждает, что после 26 вратари начинают терять свою стоимость. Однако, не стоит забывать, о квадратичной зависимости: так с каждым новым годом вратарь будет терять все большую стоимость и, возможно, при учете данных обстоятельств полученная цифра «переломного момента» смотрится весьма справедливо.
Следующие значимые коэффициенты в данной регрессии при переменных длинные пасы (LongPass) и короткие пассы (ShortPass). Необходимо отметить что в большинстве статистических показателей было взято отношение удачных действий игрока к общему количеству, как и в случае с длинными пасами. Таким образом, значение независимых переменных лежит в промежутке от 0 до 1 и выражено в долях, а, следовательно, данные коэффициенты не нужно умножать на 100, чтобы их интерпретировать. Следовательно, увеличение доли удачных длинных пассов у вратаря на 1% приведет к увеличению его стоимости на 0.96%, а при увеличении точности коротких передач на 1% стоимость вратаря будет увеличиваться на 2,4%.
Очередной коэффициент, оказавшийся значимым — минуты, проведенные на поле (MinsPlayed). Поскольку переменная количественная, то одна дополнительная минута, проведенная на поле, увеличит стоимость вратаря на 0,11%. На первый взгляд, число небольшое, но не стоит забывать, что замена вратаря — это крайне редко встречающееся явление, и если вратарь играет, то, как правило, весь матч целиком, более того, он скорее всего играет большинство, если не все матчи домашней лиги как основной вратарь команды.
Количество игр, проведенных за национальную сборную так же влияет на рыночную стоимость вратарей. Каждый дополнительный матч проведенный за национальную сборную вне зависимости от того товарищеский он или официальный увеличивает стоимость игрока на 1,05%. Выступление за национальные сборные является весьма престижным; кроме того это отличный индикатор высокого уровня игрока. Стоит заметить, что еще одним регрессором, связанным с выступлением за сборную является рейтинг страны (coutryr), так повышение на одну строчку рейтинга национальных сборных ФИФА увеличивает стоимость вратаря на 0,8%.
Крайне неожиданным результатом стало то, что исключительно вратарский показатель «сейвы» остался статистически незначимым, возможно это случилось, потому что половина вратарей, рассматриваемых в выборке практически не играют в «домашней лиге», а, следовательно, не имеют очки по данному показателю; кроме того, количество «сейвов» зависит не только от навыков самого вратаря, но и от качества оборонительных действий команды.
Остается отметить что всего было рассмотрено 175 вратарей поскольку в каждом клубе как правило два вратаря, содержать большее число не рентабельно и не имеет особого смысла
Для данной регрессии было крайне сложно выбрать один показатель из двух: рост или вес. Так как на уровне здравого смысла для защитника важно и уметь сыграть в воздухе для чего необходим рост, и иметь навыки силовой борьбы, в которой большое значение имеет вес игрока. Поэтому в первую очередь была построена регрессия с обеими переменными и выбран вес (weight) так как он был более значим, но несмотря на это переменная вес все же оказалась за пределами диапазона допустимой значимости, хоть и не значительно.
Как и в случае с вратарями определим возраст, после которого каждый дополнительный год будет снижать рыночную стоимость центрального защитника. Подставив значения в формулу был получен результат 24,8 года, таким образом стоимость центрального защитника при прочих равных будет неуклонно падать каждый последующий год после 24 лет. Справедливо отметить что полевые игроки и их рыночная стоимость начинает падать раньше в отличии от вратарей, что весьма согласовывается со здравым смыслом, поскольку пик игровой формы полевых игроков наступает раньше, чем у вратарей, многие из которых играют на высоком уровне и после 40 лет (Reilly, T, Bangsbo, J & Franks, A. 2000.).
Следующий значимый коэффициент стоит при независимой переменной голы (Goals). Который означает, что, если центральный защитник начнет забивать на один гол больше каждые 90 минут игрового времени в течении сезона, его рыночная стоимость вырастет на 230%. Такое значительное увеличение цены весьма логично, так как регулярно забивающие защитники большая редкость.
Показатели коротких и длинных пассов, а точнее процент удачно совершенных коротких пассов (ShortPass) и длинных пасов (LongPass) позволит игрокам центральной защиты увеличить стоимость на 1,96% и 0,71% соответственно если доля удачный передач того или оного типа вырастет на 1 пункт.
Дополнительная минута проведенная на поле так же позволит увеличить стоимость игрока центральной защиты. Таким образом, с каждой новой минутой проведенной на поле стоимость центрального защитника растет на 0,05%.
Увеличение доли удачный обводок иначе говоря дриблинга (Dribble) увеличит стоимость игрока на 0,47%. Весьма неожиданный результат для защитников так как обыграть соперника не является их непосредственной обязанностью, в отличии, к примеру от показателя выносов мяча от своих ворот, который, напротив, остался незначимым.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Один из наиболее ожидаемы результатов — значимость коэффициента при переменной процент удачных отборов мяча (Taskle) на 5% уровне. Так как отбор мяча у соперника является одной из главных задач центральных защитников, не удивительным является факт, что увлечении удачных отборов на 1% приведет к увеличению стоимости защитника на 0,78%.
Цена ошибки центрального защитника весьма высока, что подтверждается 5% значимостью коэффициента при переменной полученные красные карточки. Так, получение игроком одной красной карточки каждые 90 минут игрового времени, понизит его стоимость более чем на 100%, что можно интерпретировать как потерю абсолютно любой ценности данного игрока для команды, в случаи регулярных удалений с поля, не смотря на высокий уровень любых других аспектов его игры.
Каждый дополнительный матч за национальную сборную увеличивает стоимость центрального защитника на 1,6%.
3) 3 — Регрессия для фланговых защитников
Так как, и рост и квадрат роста вновь оказались на 1% уровне значимости, вновь можно определить возраст, после которого стоимость игрока начнет снижаться, для фланговых защитников это 24,4 лет, то есть на 25 году жизни стоимость игрока из за постепенно ухудшающихся физических возможностей начнет снижаться. Как и следовало ожидать результат лежит крайне близко к результату центральных защитников, что вполне объяснимо фактом, отмеченным выше, о схожести манеры игры и стратегических задач для данных амплуа.
Коэффициент при переменной голы оказался значимым на 1% уровне, что частично подтверждает нашу гипотезу о универсальности игроков, поскольку забивать голы на входит в непосредственные задачи перед игроками защиты. Стоит заметить, что в современном футболе роль фланговых защитников в атакующих действиях команды растет с каждым годом из-за чего они забивают все чаще. Причем поскольку переменная количественная получается, что, если игрок начнет забивать на 1 гол больше каждые 90 минут (стоит отметить что сделать это крайне трудно даже игрокам атаки) его стоимость вырастет на 139%.
На 5% уровне значимости вслед за голами оказались ключевые передачи (KeyPasses). Так каждый дополнительный пас, создающий опасный момент, на 90 минут игрового времени, увеличит стоимость латераля на 15%.
Важным игровым показателем для фланговых защитников, согласно регрессии, является процент удачных коротких пасов. Таким образом, с учетом важности данного амплуа для построения удачной атаки, можно с уверенностью говорить, о том, что увеличение доли удачных коротких пассов на 1% повлечет за собой увеличение стоимости на 2,34%
Традиционно значимый на 1% уровне коэффициент при минутах, проведенных на поле. Одна дополнительная минута времени на поле увеличит стоимость флангового защитника 0,07%.
Получение каждой дополнительной желтой карточки с среднем каждые 90 минут, проведённые на поле, уменьшит стоимость латераля на 27.2%. Крайне логичный результат, ведь как и в случаи с центральными защитниками получение карточек усложняет ситуацию для команды, как в конкретном матче, так и в рамках всего турнира.
Коэффициент полученный при переменной офсайдов (OffsideGiven) чем больше игрок защиты будет оказываться в положении вне игры, тем ниже его стоимость. Каждый дополнительный офсайд полученный игроком на 90 минут, снизит стоимость защитника на 17,7%. Данный факт может быть объяснён тем, что, хоть игроки данного амплуа и являются активными участниками атак, действовать на самом их острие не является их прерогативой (в первую очередь они должны поддерживать атаку из глубины).
Дополнительная игра в составе национальной сборной увеличит стоимость игрока на 1,6%, а если сборная страны, проставляемая защитником, поднимется на одну сточку в рейтинге ФИФА, его стоимость возрастет на 0,81%.
4) 4 — Регрессия для центральных полузащитников
Сразу стоит отметить что данная регрессия имеет наибольшее количество наблюдений, так на момент сбора данных в ведущих европейских лигах играло 786 центральных полузащитников, за исключением удаленных выбросов.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Как и в случаи с центральными защитниками стоимость игрока центральной полузащиты начнет снижаться после его 24 дня рождения.
В современном футболе, центральные полузащитники являются игроками несущими ответственность за созидательные действия команды. Как правило, именно игроки данного амплуа являются лучшими ассистентами своих команд, то есть отдают наибольшее количество голевых передач (не в последнюю очередь из-за того, что они в принципе отдают наибольшее количество пассов) (Auer, B. R & Hiller, T. 2015). Кроме того, зачатую именно центральные полузащитники обладают мощным и точным дальним ударом, что позволяет им чаще забивать со стандартных положений и из-за пределов штрафной площади. Важность голов и голевых передач как для команды, так и для рыночной стоимости игрока, подтверждается значимыми коэффициентами при переменных голы (Goals) и асисты (Assist), так стоимость игрока при увеличении данных показателей на 1 пункт вырастет на 79% и 63% соответственно.
Процент удачных коротких пассов и длинных значимы на уровне 10% уровне. Так если игрок полузащиты увеличит качество передач на 1%, его стоимость вырастет на 0,61% в случаи с короткими передачами на 0,66% в случаи с длинными пассами. Интересно отметить, что качество длинных пасов оказывает большее влияние на рыночную стоимость игрока полузащиты в отличие от точности коротких. Действительно, стабильно совершать длинные передачи с высоким уровнем точности представляется более сложным технически и полезным тактически, нежели короткие передачи.
Традиционно значимый коэффициент при переменной минуты увеличивает стоимость игрока на 0,09% с каждой дополнительной минутой проведенной на поле.
Стоит заметить, что в нашем исследовании под центральными полузащитниками подразумеваются, как игроки оборонительного плана (опорные полузащитники), так и ярко выраженные атакующие полузащитники; в обязанности последних в том числе входит обводка соперников (дриблинг) производимая для получения более выгодной позиции, используемой для дальних ударов или пассов нападающим. Так увеличение процента удачных обводок на 1, влечет за собой увеличение стоимости на 0,21%.
А вот рейтинг национальной сборной, за которую выступает игрок значим и ожидаемо с отрицательным коэффициентом, поскольку чем меньше рейтинг, тем выше страна, за которую выступает защитник в списке ФИФА. Таким образом, если страна игрока окажется на строчку выше в рейтинге чем располагалась ранее, стоимость игрока возрастет на 0.75%%. А каждый новый матч, отыгранный в составе национальной команды будет увеличивать рыночную стоимость защитника на 1,9%.
) 5 — Регрессия для фланговых полузащитников (вингеров)
Поскольку данное амплуа считается атакующим, ожидаемо оказался значимым коэффициент при регрессоре голы. Так, увлечение показателя голы на 1 в расчёте на 90 минут игрового времени, увеличит стоимость игрока на 125%.
Фланговые полузащитники являются одним из наиболее пасующих амплуа на поле, и, в частности, на половине поля соперника. Можно сказать, что зачастую короткие пассы, которые отдают вингеры, развивают атаку и приводят к ее обострению. Таким образом, увеличение точности таких пассов на 1% приведет к увеличению стоимости игрока данного амплуа, на 1,7%.
В очередной раз оказалось важно для рыночной стоимости игрока сколько минут на поле проводит игрок. Так с каждой дополнительной минутой времени, проведенной на поле, стоимость флангового полузащитника увеличится на 0,11%. Стоит отметить, что данное амплуа является лидером по данному показателю среди других, на ровне с вратарями.
Коэффициент при переменной Taskle, отвечающей за процент удачных отборов, у данной категории игроков, является значимым на 1% уровне, но имеет отрицательный знак. Данный феномен можно объяснить тем, что при выполнении оборонительных действий вингерами (как правило, имеющих меньшие рост и вес, чем другие игроки, и специализирующимися именно на атакующих действиях) снижает их полезность в атакующей трети поля. Соответственно, увеличение процента успешных отборов на 1 снижает стоимость игрока н 0,68%. Данный факт, опровергает гипотезу , об увеличении стоимости игроков при их универсальности, для данной регрессии.
Количество фолов сделанных на вингерах, напрямую отражает уровень активности данных игроков на поле. Так, если игрок противоположной команды поступился правилами ради остановки действий вингера, значит тот действительно мог обострить игру у ворот соперника. Следовательно, каждый дополнительный фол на 90 минут игрового времени, совершенный на игроке, увеличивает его стоимость на 9,87%.
Улучшения рейтинга национальной сборной на одну строчку приведет к увеличению цены вингера на 0,8%. А каждый дополнительный матч, проведенный на поле, за сборную своей страны будет увеличивать на 1,2%.
6) 6 — Регрессия для центральных нападающих
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Для данного амплуа сильно ценится такой трудно высчитываемый коэффициент, как креативность на поле. Если нападающий нацелен не просто на удар, но моет создавать опасные моменты и обострять игру он будет оценен выше. Так, в регрессии значимым оказался коэффициент ассистирующих (голевых) передач на, 10% уровне, при увеличении количества данных передач на 1 каждые 90 минут стоимость нападающего увеличатся на 97%.
Каждая дополнительная минута, проведенная на поле (на 1% уровне значимости) увеличивает стоимость центрального нападающего на 0,08%.
Если игрок атаки получает от судьи на одну детую карточку больше каждые 90 минут его стоимость снизится на 48%. Здравый смысл подсказывает что данный факт легко объясняется, тем что такой нападающий играет не сдержанно и не стабильно, что приводит к ухудшению реализации важных игровых моментов. Кроме того, за частую нападающие, получающие много карточек, являются «ныряльщиками», то есть симулянтами, «выращивающими» у судей пенальти, штрафные удары или/и карточки для соперника. В современном футболе подобное поведение порицается профессиональным сообществом и может служить свидетельством некомпетентности игрока атаки в непосредственной зоне его ответственности — создание и реализации моментов.
Игра в национальной сборной увеличит стоимость игрока за каждый дополнительный матч на поле на 1,7%, а улучшение позиции национальной команды в рейтинге ФИФА на одну строчку, увеличивает стоимость игрока 0,6%.
Трудно объяснимыми результатами данной регрессии является незначимость коэффициента при переменной голы и значимость 5% значимость коэффициента удачных длинных передач. Возможно, это происходит из-за недостаточного количества наблюдений (208) вызванного смещением выборки на этапе сбора данных. Так, основной форвард команды Лестер Сити — Джейми Варди, признанный игроком года в Английской Премьер — лиги порталом whoscored.com считается полузащитником.
3.2 Трансферная стоимость
Второй этап исследования — это добавление 4 внешних факторов в регрессию. В роли зависимой переменной теперь будут выступать логарифмы стоимости сделок в летнее трансферное окно сезона 15/16. Поскольку теперь набор регрессоров стал еще шире и суммарное число независимых переменных 28, а также при учете того что вся выборка с исключением бесплатных трансферов, трансферов из 5 лиг Европы равна и выбросов составила 343 сделки, не получилось посмотреть регрессии для каждого амплуа. Так были построены три регрессии: 1 — все амплуа вместе, 2 — без вратарей (только полевые игроки), 3 — только центральные полузащитники (единственное амплуа количество трансферов которого хватило для построения отдельной регрессии). В таблице ниже представлены результаты.
Таблица 3. Оценённые коэффициенты регрессии для трансферной стоимости
Примечание:
* — значим на 10% уровне значимости
** — значим на 5% уровне значимости
*** — значим на 1% уровне значимости
) 1 — Регрессия для всех амплуа
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
В первую очередь стоит отметить, что интерпретировать результаты коэффициентов для амплуа в данной регрессии не имеет смысла. Однако, все 4 добавленных внешних фактора оказались значимыми и коэффициенты при них весьма согласовываются со здравым смыслом. Так, крайне низкие на первый взгляд коэффициенты при независимых переменных: общая стоимость клуба покупателя и продавца (ClubTotalValue, FromClubTotalValue) а также средняя стоимость игрока в портфеле агента (AgentAverageValue) — весьма объяснимы ведь данные показатели исчисляются в миллионах футов стерлингов, а, к примеру, средняя стоимость клуба покупателя равна 138 000 000 фунтам (см. Приложение 9). Таким образом, увеличение стоимости клуба продавца на 1 000 000 при прочих равных условиях увеличит стоимость трансфера на 2%. Однако, коэффициент влияние стоимости клуба покупателя в два раза выше чем клуба продавца, что согласовывается с фактом — богатые клубы не сильно заботятся о цене сделки, так как могут позволить себе это
Также стоит отметить, что увеличение слухов вокруг трансфера определенного игрока (Rumours), иначе говоря, чем больше клубов желают заполучить футболиста, увеличивает стоимость трансфера, что смотрится очень логично. Так, увеличение количества слухов на 1 увеличивает стоимость игрока на 30%. Стоит отметить, что данный регрессор имеет среднее значение 0,6 и его увеличение на 1, как следствие, сильно отражается на стоимости сделки.
Интересно отметить, что все 4 добелённых регрессора оказались значимыми, тем самым они частично объясняют стоимость сделки. Однако, значение данных регрессоров становится известим лишь постфактум (то есть после совершения трансфера). Таким образом, целиком предсказать стоимость трансфера представляется невозможным.
2) 2 — Регрессия для полевых игроков (без вратарей)
Для данной регрессии были получены весьма схожие показатели по вновь добавленным регрессорам, объясняющим цену сделки, а тот факт, что все 4 коэффициента при данных регрессорах вновь оказались значимыми на 1% уровне свидетельствует о том, что результаты устойчивы.
Стоит отметить, что для данной регрессии стал значимый коэффициент успешных обводок, поскольку были исключены вратари.
3) 3 — Регрессия для центральных полузащитников
Для центральных полузащитников стоимость клуба продавца оказалась статистически незначимой, скорее всего данный результат обусловлен небольшим количеством наблюдений относительно количества регрессоров.
Портфель агента оказался значимым во всех трех регрессиях, что служит свидетельством важности роли агента в переговорах и его высокой степенью влияния на их ход. Если средний показатель рыночной цены игроков в портфеле агента увеличится на 1 000 000, стоимость сделок со всеми игроками, пользующимися его услугами, возрастет на 7,8%.
Для стоимости сделки с центральными полузащитниками важен показатель голевых передач, так при увеличении данного показателя на 1 за 90 минут игры цена сделки увеличится на 78%. Важно отметить, что данный показатель имел значимость и для рыночной стоимости но коэффициент был ниже на 15%. Таким образом, игроки полузащиты регулярно отдающие голевые передачи при сделке переоцениваются.
Коэффициент точности длинных пассов (LongPass) оказался значимым на 10% уровне и показывает, что увеличение точности передач на длинные расстояния на 1% увеличит стоимость трансфера центрального полузащитника на 0,73%. Возвращаясь к результатам регрессии для рыночной стоимости у центральных полузащитников, становится очевидным что увеличение данного показателя на 1% так же приводит к переоценке игрока на 0,06%.
Кроме того, на 1% уровне значимости коэффициент удачных обводок на 90 минут игры, свидетельствует о том, что цена сделки за полузащитника вырастет на 0,86% в случае если его процент удачных обводок возрастет на 1. Однако, этот же показатель в регрессии рыночной стоимости ниже на 0,64%, что вновь свидетельствует о переоценке игрока на данном показателе.
4) Кейс Кевина де Брюйне
Рассмотрим получившиеся результаты на примере сделки по трансферу центрального полузащитника из Вольфсбурга в Менчестер Сити, Кевина де Брюйне. Данный трансфер случился в рассматриваемое нами летнее окно сезона 15/16 и оказался самым дорогим. Стоимость трансфера составила 55 000 000 футов стерлингов, при рыночной стоимости данного футболиста на тот момент 33 750 000 фунтов стерлингов, таким образом переоценка составила 64%. Объясним частично данную переоценку основываясь на полученных нами коэффициентах.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Таблица 3. Показатели Кевина де Брюйне
Таким образом, в данном конкретном случае тремя показателями мы объяснили 51% переоценки игрока из 64%. Стоит отметить, что, действительно, летом 2015 года искали креативного атакующего полузащитника, способного эффективно доставлять мяч до игроков нападения. Кевин рассматривался ими как главная кандидатура в первую очередь из-за того, что он стал лучшим ассистентом во всех топ 5 лигах Европы. Кроме того, обводки и длинные пасы являются его наиболее сильными сторонами.
5) Гипотезы
: данная гипотеза подтвердилась в полной мере лишь для двух регрессий, связанных с игроками обороны (центральных и фланговых защитников). Для игроков центра поля и нападения гипотеза не была подтверждена. Остаётся отметить, что для амплуа вратаря гипотеза не могла быть проверена в силу того, что для их регрессии осознанно был сужен набор независимых переменных.
: гипотеза об увеличении стоимости сделки при увеличении количества слухов была полностью подтверждена (на 1% уровне) для всех трех построенных регрессий.
В исследовании были внимательно изучены рыночная и трансферная стоимость игроков, ведущих 5 футбольных лиг Европы. После сбора уникальной базы данных о 2494 игроков, в 98 командах высших Европейских футбольных дивизионов, используя методы МНК, были оценены регрессии и найденный коэффициенты, влияющие на стоимости.
Регрессионный анализ рыночной стоимости так же был проведён отдельно для каждого амплуа. В ходе которого было выявлено, что для каждой роли на поле значимыми являются разные действия, навыки и физические данные футболистов. Однако, абсолютно для всех футбольных игроков влияющими на рыночную стоимость факторами оказались минуты, проведенные на поле в «домашней» лиги и количество матчей, сыгранных за национальную сборную. Стоит отметить, что все регрессии оказались значимыми, а, следовательно, результаты их оценки являются релевантными. Благодаря данным регрессия получилось частично описать процесс формирования рыночной стоимости, что само по себе является крайне важным результатом.
На следующем этапе исследования были собраны данные по 429 трансферам, произошедшим в летнее трансферное окно сезона 15/16. В регрессию были добавлены внешние факторы, коэффициенты при которых оказались значимыми. В виду ограниченности данных построить регрессию для каждого амплуа не представилось возможным, но, тем не менее, было построено 3 регрессии: для всех игроков, только для полевых игроков и исключительно для центральных полузащитников. Первые две регрессии показали, что действительную на действительную стоимость трансфера влияет: общая рыночная стоимость всех футболистов клуба продавца и покупателя, средняя стоимость футболистов в портфеле его агента и количество слухов о переходе конкретного игрока в тот или иной клуб. Важно отметить, что все 4 фактора являются постфактумными, другими словам, значение данных показателей становится известно только после совершения сделки. Данный факт служит ярким примером того, что каждая совершенная сделка на рынке футбольных трансферов является уникальной, и заранее точно определить за сколько будет куплен тот или иной футболист, исходя только из его характеристик не представляется возможным.
Таким образом, рыночная стоимость действительно объективно говорит о полезности и уровне игрока, в то время как трансферная стоимость частично не объективна, так как на ее значение влияют не только сам футболист или некоторые константные показатели (как например национальность), но и другие участники рынка, меня тем самым трансферную стоимость, делая ее отличной от рыночной.
Интересным моментом исследования стали результаты, а точнее их сопоставление двух регрессий: регрессия рыночной стоимости для центральных полузащитников и регрессия трансферной стоимости для них же. Весьма ожидаемо значимые коэффициенты оказались при одинаковых переменных описывающие действие игрока полузащиты на поле (голевые передачи, дриблинг, процент удачных длинных пасов). Сравнив коэффициенты был сделан вывод, что по каждому из этих показателей коэффициент, стоящий в регрессии, описывающей трансферную стоимость, выше чем у регрессии, описывающей рыночную. Таким образом, улучшение игровой статистики центрального полузащитника по данным регрессорам увеличивает потенциальную переоценку игрока в момент совершения трансфера.
Описанные выше результаты позволяют утверждать, что поставленная в начале исследования цель — изучить способ формирования двух стоимостей игрока: рыночной и трансферной, а также детерминант влияющих на каждую для возможности дальнейшего прогнозирования роста или снижения стоимости игрока и успешной операционной деятельности клуба, в большинстве своем достигнута, однако имеется ряд аспектов, который может помочь улучшить результаты. Так, если преодолеть ограничение по сбору данных (сбор данных является не простым аспектом в данной работе, особенно если собирать данные не за текущий сезон, а за предыдущие) и собрать панельные данные за несколько лет, можно более точно описать рыночную стоимость игрока, так как последняя очевидно является результатом действий игрока не только в текущем сезоне. Так же увеличение выборки не только по Европейским лигам поможет получить более релевантные данные по каждому амплуа, особенно в вопросе трансферной стоимости, поскольку за одно трансферное окно в ведущих Европейских лигах совершается не достаточное количество переходов, к примеру, вратарей для регрессионного анализа. Так же стоит более подробно изучить трансферы разбив футболистов на возрастные группы, поскольку на сегодняшний день один из наиболее актуальных вопросов «как оценивать стоимость молодого игрока, данных по которому, пока, не достаточно для точного определения рыночной стоимости». Отдельным направление исследования может стать изучение заемных (временных) трансферов, а также их эффективность и рентабельность для клубов.
В конце работы уместно личное мнение к данному исследованию. Крайне приятным оказалось то что по здравому смыслу должно было влиять на трансферную стоимость на уровне здравого смысла, действительно оказалось значимым и оказывающим влияние. Работа не противоречит и не открывает что-то принципиально новое для рынка футбольных трансферов, однако, в дальнейших исследованиях я лично удели большее внимание статистическим показателям, создающим переоценку игрока, так как на мой субъективный взгляд это крайне интересный объект для дальнейших исследований.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Список литературы
1. Szymanski, S & Kuypers, T. 1999. Winners and Losers: The Business Strategy of Football. Journal of Sport Management,.7 (4), pp.359-408.
2. Herm, S, Callsen-bracker, H. — . M & Kreis, H. 2014. When the crowd evaluates soccer players’ market values: Accuracy and evaluation attributes of an online community. Sport Management Review.1 (17), pp.484-492.
. Louzada, F, Maoirano, A. C & Ara, A. 2016. ISports: A web-oriented expert system for talent identification in soccer. Expert Systems With Applications.44 (1), pp.400-412.
. Barajas, A & Rodriguez, R. 2010. Spanish Football Clubs’ Finances: Crisis and Player Salaries. International Journal of Sport Finance.2 (4), pp.52-66.
5. Berri, D. J & Schmidt, M. B. 2013. On the Evaluation of Kickers in the National Football League. International Journal of Sport Finance.8 (1), pp.263-278.
6. Tunaru, R, Clark, E & Viney, H. 2005. An option pricing framework for valuation of football players. Review of Financial Economics.14 (1), pp.281-295.
. Dobson, S, Gerrard, B & Howe`, S. 2000. The determination of transfer fees in English nonleague football. Applied Economics.32 (1), pp.1145-1152.
8. Reilly, T, Bangsbo, J & Franks, A. 2000. Anthropometric and physiological predispositions for elite soccer. Journal of Sports Sciences.8 (9), pp.669-683.
. He, M, Cachucho, R & Knobbe, A. 2009. Football Player’s Performance and Market Value.1 (1), pp.
. Dobson, S & Gerrard, B. 1999. The Determination of Player Transfer Fees in English Professional Soccer. Journal of Sport Management.13 (1), pp.259-279.
11. Auer, B. R & Hiller, T. 2015. On the evaluation of soccer players: a comparison of a new game-theoretical approach to classic performance measures. Applied Economics Letters.22 (14), pp.1100-1107.
. Van den berg, E (2011). The Valuation of Human Capital in the Football Player Transfer Market: An investigation of transfer fees paid and received in the English Premier League. (1 ed.).netherlands: Erasmus School of Economics.
. Andreff, W & Szymanski, S (2005). Handbook on the Economics of Sport. (1 ed.). Cheltenham: Edward Elgar Publishing Ltd.
. FIFA (2003): FIFA Regulations on the Status and Transfer of Players, available from www.fifa.com
. Cairns, J., Jennett, N. & Sloane, P. J. (1986): The Economics of Professional Team Sports: A Survey of Theory and Evidence, Journal of Economic Studies, 13 (1), pp.1-80
. Feess, E. & Muehlheusser, G. (2003): The Impact of Transfer Fees on Professional Sports: An Analysis of the New Transfer System for European Football, Scandinavian Journal of Economics, 105 (1), pp.139-154
. Kedar-Levy, H. & Bar-Eli, M. (2008): The Valuation of Athletes as Risky Investments: A Theoretical Model, Journal of Sport Management, 22 (1), pp.50-81
. Marburger, D. R. (2009): Why do Player Trades Dominate Sales?, Journal of Sports Economics, 10 (4), pp.335-350
19. Mühlheusser, G. & Feess, E. (2002): Transfer Fee Regulations in European Football, IZA Discussion Paper No.423.
. Tervio, M. (2006): Transfer Fee Regulations and Player Development, Journal of the European Economic Association, 4 (5), pp.957-987
21. Hernández-Lamoneda, L. and Sánchez-Sánchez, F. (2010) Rankings and values for team games, International Journal of GameTheory, 39, 319-5
. Eschweiler, M. and Vieth, M. (2004) Player transfers price determination in German Bundesliga: An Empirical Analysis, 64, 671-92.
. Behr, P., Guettler, A. and Truebenbach, F. (2012) Using industry momentum to improve portfolio performance, Journal of Banking and Finance, 36, 1414-23.
. Greene, W., Ruijg, J. and van Ophem, H. (2015) Determinants of football
. transfers, Applied Economics Letters, 22, 12-19.
. Torgler, B. and Schmidt, S. L. (2007) What shapes player performance in soccer? Empirical findings from a panel analysis?
. panel analysis, Applied Economics, 39, 2355-69.
. Whoscored. 2016. Whoscored.com. [Online]. [15 May 2016]. Available from: www.whoscored.com
29. Transfermarkt ag. 2016. Transfermarkt. [Online]. [15 May 2016]. Available from: transfermarkt. co. uk
Приложение 1
Описательные статистики для регрессии рыночной стоимости
Приложение 2
Корреляционный анализ для регрессии рыночной стоимости
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Приложение 3
Описательные статистики вратарей
Приложение 4
Описательные статистики центральных защитников
Приложение 5
Описательные статистики фланговых защитников
Приложение 6
Описательные статистики центральных полузащитников
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Приложение 7
Описательные статистики центральных полузащитников
Приложение 8
Описательные статистики центральных нападающих
Приложение 9
Описательные статистики для регрессии трансферной стоимости
Приложение 10
Корреляционный анализ для регрессии трансферной стоимости