Результативность европейских клубов на 2016 год

Проведем исследование для 2016 года.

Таблица 12Составлено автором на базе построенных моделей

Зависимая переменная: прибыль (Profit_i)
Регрессоры	(20)	(21)	(22)
Const	42,23 (9,31)[16]***[17]	24,53 (9,42)**	4,64 (15,64)
League_i	-13,12 (3,41)***	-8,70 (2,00)***	-1,52 (5,90)
League_place_i	-1,41 (0,44)***	-0,57 (0,45)	-0,36 (0,41)
CL_i		4,69 (1,49)***	3,50 (2,00)*
EL_i
Attendance_i			0,38 (0,35)
R²	0,0992	0,1885	0,2173
Р-значение (F)	0,0004	0,00002	0,00003
Критерий Акаике	780,3886	772,7836	770,7626
Число наблюдений	82	82	82

Таблица 13Составлено автором на базе построенных моделей

Зависимая переменная: логарифм прибыли (l_Profit_i)
Регрессоры	(23)	(24)	(25)
Const	1,42 (1,45)[18]	-0,67 (1,74)	1,03 (3,48)
League_i	-2,17 (0,83)**[19]	-1,65 (0,86)*	-1,67 (1,06)
League_place_i	-0,15 (0,09)*	-0,05 (0,10)	-0,09 (0,12)
CL_i		0,55 (0,26)**	0,55 (0,31)*
Attendance_i			-0,02 (0,05)
Country_i			-0,20 (0,29)
R²	0,4771	0,0874	0,0694
Р-значение (F)	0,0060	0,0019	0,0124
КритерийАкаике	488,8938	486,3495	489,8270
Число наблюдений	82	82	82

На основе проведенных тестов, а также анализа R-квадрата и информационных критериев (см. Приложение) в качестве оптимальной была выбрана модель (24), уравнение значимо на любом уровне значимости, модель объясняет 8,74% изменения прибыли. Так же выбор модели (24) говорит об отсутствии странового эффекта.

Интерпретация полученных результатов:

· League_i: в среднем и при прочих равных на 90% уровне вероятности можно утверждать, что при переходе клуба в лигу уровнем выше, его прибыль возрастет на 421%;

· CL_i: в среднем и при прочих равных на 95% уровне значимости можно утверждать, что прохождение клуба на каждый следующий этап Лиги Чемпионов повышает прибыль клуба на 73,33%.

В 2016 году на прибыль футбольных клубов повлиял уровень национальной лиги, в которой играет ФК, а также его достижения в Лиге чемпионов. Участие в Лиге Европы и итоговое место в национальном чемпионате на прибыль не повлияли. Страновые эффектыотсутствуют.

Обобщенный результат по европейским клубам

Подводя итоги, для каждого периода была выявлена наиболее оптимальная модель, проанализируем динамику полученных результатов, а так же выявим наиболее полную и оптимальную спецификацию для построения моделей на панельных данных.

Таблица 14Составлено автором на основе проведенных вычислений

Зависимая переменная: логарифм прибыли (l_Profit_i)
Регрессоры	2013 (6)	2014 (12)	2015 (19)	2016 (24)
Const	-6,26 (2,01)[20]***[21]	-5,52 (2,31)**	5,72 (2,84)**	-0,67 (1,74)
League_i	0,92 (0,67)	0,06 (1,03)	-2,37 (0,92)**	-1,65 (0,86)*
League_place_i	-0,003 (0,11)	0,07 (0,11)	-0,12 (0,11)	-0,05 (0,10)
CL_i	0,36 (0,30)		0,33 (0,35)	0,55 (0,26)**
EL_i		0,45 (0,23)*
Attendance_i	0,09 (0,03)***	0,11 (0,02)***	-0,07 (0,04)
Country_i			-0,79 (0,27)***
R²	0,1678	0,1685	0,1333	0,4771
Р-значение (F)	2,02e-06	2,38e-06	0,0006	0,0060
Критерий Акаике	468,4205	472,4704	480,4696	488,8938

Из периода в период меняются значимые переменные, это может быть связано с изменением суммы призовых премий, изменением структуры затрат, а так же с изменением конъюнктуры рынков поставщиков товаров и услуг. Переменные не меняют свою направленность с течением времени. В 2014 году на прибыль клубов повлияло участие в Лиге Европы, в 2016 – в Лиге Чемпионов, подобный эффект обусловлен изменением размера призовых выплат УЕФА. В 2015 году прослеживается эффект страновой дифференциации, что может быть связано с неоднозначной геополитической ситуацией в Европе.

Проверка Гипотезы№1

Чтобы выбрать наиболее подходящую спецификацию для построения панельных моделей различными методами, рассмотрим ряд моделей объединенного МНК.

Таблица 15Составлено автором на основе проведенных вычислений

Зависимая переменная: логарифм прибыли (l_Profit_i_t)
Регрессоры	(25)	(26)	(27)	(28)
Const	-0,88[22] (1,15)	-1,54 (1,31)	-3,48 (1,11)***	-3,36 (1,07)***
League_it	-1,20 (0,68)*[23]	-1,00 (0,72)	-0,43 (0,63)	-0,49 (0,62)
League_place_it	-0,05 (0,06)	-0,02 (0,06)
CL_it	0,44 (0,15)***	0,49 (0,16)***	0,29 (0,16)*	0,26 (0,15)*
EL_it		0,16 (0,16)	0,11 (0,16)
Attendance_it			0,05 (0,02)**	0,05 (0,02)***
Ст. ошибка модели	4,5555	4,5515	4,5089	4,5073
R²_adj	0,0717	0,0733	0,0905	0,0912
р-значение (F)	0,00006	0,0001	8,96e-07	2,12e-07
Критерий Акаике	1917,741	1918,188	1912,053	1910,840
Число наблюдений	328	328	328	328

На основе проведенных тестов, а также анализа R-квадрата и информационных критериев в качестве оптимальной была выбрана модель (28), уравнение значимо на любом разумном уровне значимости. В качестве оптимальной спецификации остановимся на нейи построим модели с фиксированными и случайными эффектами.

Таблица 16Составлено автором на основе проведенных вычислений

Зависимая переменная: логарифм прибыли (l_Profit_it)
Регрессоры	PooledOLS (28)[24]	FE[25] (29)	RE[26] (30)
Const	-3,36 (1,07)²²***²³	-3,23 (3,64)	-3,33 (0,96)***
League_it	-0,49 (0,62)	-0,36 (0,63)	-0,50 (0,43)
CL_it	0,26 (0,15)*	0,39 (0,20)*	0,28 (0,17)*
Attendance_it	0,05 (0,02)***	0,04 (0,11)	0,05 (0,02)***
Р-значение (F)	2,12e-07
КритерийАкаике	1910,840	1935,419	1910,863
Числонаблюдений	328	328	328

Чтобы выбрать наиболее подходящий метод, проведем ряд тестов[27]:

Таблица 17Составлено автором на основе проведенных вычислений

Название	Статистика	Р-значение	Н0	Н1	Вывод
На линейные ограничения	270,962	4,41322e-078	Наилучшая оценка – объединенный МНК	Наилучшая оценка – FE модель	FE модель лучше
Бреуш-Паган	7,47041	0,00627212	Наилучшая оценка – объединенный МНК	Наилучшая оценка – RE модель	RE модель лучше
Хаусман	0,427909	0,934419	Наилучшая оценка – RE модель	Наилучшая оценка – FE модель	RE модель лучше

Итак, модель со случайными эффектами является наилучшей, проинтерпретируем полученные результаты:

· CL_it: в среднем при прочих равных на 90% уровне значимости можно утверждать, что прохождение клуба на каждый следующий этап Лиги Чемпионов увеличивает прибыль клуба на 32,31%, значимый положительный эффект данной переменной устойчиво прослеживается во всех рассмотренных спецификациях;

· Attendance_it: переменная среднегодовой заполняемости стадиона положительно значима на 99% уровне, данный эффект прослеживался во всех спецификациях, которые были рассмотрены ранее. При увеличении заполняемости стадиона на 1% прибыль клуба возрастает на 5%.

Таким образом, по итогам эмпирического исследования, проведенного выше, подтверждается гипотеза о влиянии спортивных достижений на прибыль европейских футбольных клубов, однако достижения внутри национального чемпионата не влияют на прибыль, достижения же в рамках Лиги Чемпионов влияют на прибыль положительно.

Проверка гипотезы № 2

Гипотеза 2

Футбольные клубы из промышленных городов коммерчески успешнее остальных команд.

Чтобы оценить связь прибыли футбольного клуба и вида города, в котором он был основан, введем бинарную переменную Industrial_it, равную 1, если клуб был основан в индустриальном городе и 0 во всех остальных случаях. Наличие искомой связи подтвердится, если переменная будет значима на приемлемом уровне значимости. Для проверки данной гипотезы будет использована модель, выбранная при проверке гипотезы 1.

(31)

Модель со случайными эффектами

Основные параметры модели указаны в таблице ниже:

Таблица 18Составлено автором на основе проведенных вычислений

Зависимая переменная: логарифм прибыли (l_Profit_it)
Регрессоры	Коэффициент	Ст. ошибка	Р-значение
const	−2,97645	1,04908	0,0046
League_it	−0,454766	0,448044	0,3101
CL_it	0,260231	0,169590	0,1249
Attendance_it	0,0476928	0,0171721	0,0055
Industrial_i	−0,612250	0,697401	0,3800
Число наблюдений	328	Ст. ошибка	4,497473

Согласно построенной модели, переменная Industrial_i оказалась незначимой (р-значение 0,38), следовательно, тип города, в котором был основан футбольный клуб, не имеет значимого влияния на его прибыль. Поэтому гипотеза о том, что футбольные клубы из промышленных городов коммерчески успешнее остальных команд, не подтверждается. Прибыль футбольных клубов не зависит от типа города основания футбольного клуба.

Дата добавления: 2018-08-06; просмотров: 263; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 3 4 5 6 789 10 11 12 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!