Размещено на http://www.allbest.ru/

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОНОМНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

ДЕТЕРМИНАНТЫ ТРАНСФЕРНОЙ СТОИМОСТИ ФУТБОЛИСТОВ: ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ В АНАЛИЗЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ОЖИДАЕМОГО КОЛИЧЕСТВА ГОЛОВ

Гашев Егор Дмитриевич

Руководитель

к.э.н. А.А. Быкова

Пермь, 2020 год



Оглавление

Аннотация

Введение

1. Теоретический обзор

1.1 Роль трансферов в современном футболе

1.2 Важность изучения определения справедливой трансферной стоимости (fair transfer value)

1.3 Меры измерения результативности

2. Методология

2.1 Постановка исследовательского вопроса

2.2 Обоснование методов проведения исследования

2.3 Описание выборки

3. Основные результаты и выводы

3.1 Описательные статистики и корреляционный анализ

3.2 Регрессионный анализ

Заключение

Список литературы

Приложения

Аннотация

Данное исследование показывает связь статистической метрики ожидаемых голов «xG» на трансферную стоимость атакующих игроков. Исследование основано на выборке, которая состоит из данных об атакующих футболистах ТОП 5 лиг (English Premier League (Англия), LaLiga (Испания), Bundesliga (Германия), Serie A (Италия), Ligue 1 (Франция)) за 2017/18 и 2018/19 года. Из общего числа всех футболистов было рассмотрено 1279 атакующих игроков. В качестве основного результата выявлено, что «ожидаемые голы» (xG) положительно влияют на трансферную стоимость и приводят к ее росту. Данная тема ранее не поднималась и обладает теоретической и эмпирической новизной. Также результаты продемонстрировали, что голевые передачи тоже имеют минимальное положительное влияние на трансферную стоимость атакующих игроков.

Abstract

Research shows the relation of the statistical metric of the expected "xG" goals to the transfer value of the attacking players. The study is based on a sample that consists of data on attacking football players of the top 5 leagues (English Premier League (England), LaLiga (Spain), Bundesliga (Germany), Serie A (Italy), Ligue 1 (France)) for 2017/18 and 2018/19. From the total number of all players 1279 attacking players were considered. As the main result, it was found that "expected goals" (xG) have a positive effect on the transfer value and lead to an increase in it. This topic has not been raised before and has both theoretical and empirical novelty. The results also show that getting assists also have a minimal positive effect on the transfer value of attacking players.



Введение

Главной стратегией любого футбольного клуба является построение лучшей команды в современном футболе, так как с помощью ее можно завоевывать трофеи, а следовательно, и получать больше прибыли (призовые, реклама и т.д.). Таким образом, именно с помощью трансферов можно создать такую команду. Без них, в настоящее время, не обойдется ни один футбольный клуб. Для чтобы оставаться конкурентоспособной командой, футбольный клуб должен усовершенствовать скаутинговую систему, путем быстрого поиска игроков, которые могут улучшить игру и результаты футбольного клуба. На сегодняшний момент в среднем из всех трансферов футбольного клуба два трансфера являются провальными и теряют около 20% трансферной стоимости. В пример данного факта можно привести несколько трансферов:

1. Лука Йович, в настоящее время игрок CF «Real Madrid», был куплен за 60,00 млн. €. На сегодняшний день, его трансферная стоимость составляет 32,00 млн. €. Потеря в цене составила около 47% (Transfermarkt: [Электронный ресурс]. URL: https://www.transfermarkt.ru/luka-jovic/profil/spieler/257462).

2. Антуан Гризманн, игрок FC «Barcelona», текущая стоимость составляет 96,00 млн. €, когда сумма, заплаченная за него при переходе, составляла 120,00 млн. €. Таким образом, потеря в цене составляет 20% (Transfermarkt: [Электронный ресурс]. URL: https://www.transfermarkt.ru/antoine-griezmann/profil/spieler/125781).

Так, данные игроки теряют трансферую стоимость из-за того, что они не вписываются в команду и не показывают нужную игру. Вследствие этого команда теряет огромные деньги на перепродаже игрока. Следовательно, для уменьшения данного риска, надо исследовать специфику данного футболиста на его характеристики с помощью современных метрик, которые, пока что, не применяются в современном футболе (Miao He, Ricardo Cachucho, и Arno Knobbe, 2015; Martins, 2015).

Данная проблема является наиболее актуальной в современном футболе. Существуют большое количество трансферов с астрономическими суммами, которые в конечном итоге не окупают себя и, следовательно, клуб теряет большое количество денег.

Таким образом, на помощь футбольным клубам приходят современные методы статистики, которые могут помочь в расчете трансферной стоимости игрока. В ходе данной работы речь пойдет о таком методе, как xG или метод «ожидаемых голов».

Актуальность работы заключается в последствиях результатов для руководства футбольного клуба. В условиях ограниченных ресурсов крайне важно, чтобы инвестиции в новых спортсменов были рациональными и мотивированными с учетом потенциала, который может помочь в достижении спортивных (и, в конечном счете, финансовых) целей клубов. По этой причине руководству клуба может быть полезно понять, какие переменные прямо или косвенно влияют на цену, уплаченную за права спортсмена, улучшая процессы переговоров и принятия решений, и в полной ли мере новые показатели отражают будущий прогресс и характеристики игрока.

Таким образом, цель данного исследования заключается в том, чтобы проследить связь статистической метрики ожидаемых голов «xG» на трансферную стоимость атакующих игроков. Ввиду ряда причин, было принято решение рассматривать игроков из ТОП 5 лиг Европы по версии UEFA (UEFA: [Электронный ресурс]. URL: https://ru.uefa.com/memberassociations/uefarankings/country/#/yr/2020). Прежде всего потому что данные лиги являются быстрорастущими и менее изменчивыми к изменениям и больше представляют исследовательский интерес, нежели другие лиги. Во-вторых, для данных лиг имеются наиболее актуальные, расширенные и правдивые данные за разные года и по разным переменным. В-третьих, данные лиги являются наиболее сильными и через них проходят большое количество футболистов, туда стремятся, а значит уровень и количество трансферов оптимально для того, чтобы сгенерировать полную картину для ответа на данный вопрос.

В данной работе исследовалась выборка из 1279 футболистов зоны атаки из 5 лучших лиг Европы по версии UEFA (English Premier League (Англия), LaLiga (Испания), Bundesliga (Германия), Serie A (Италия), Ligue 1 (Франция)) за 2017/18 и 2018/19 года.

В данной работе был проведен линейный регрессионный анализ для панельных данных или же метод фиксированных индивидуальных эффектов.

Данная работа состоит из четырех разделов: теоретическое обоснование, постановки исследовательского вопроса, методологии исследования и описания результатов. Первый раздел посвящен обзору изученной литературы, связанный с исследованием новомодной метрики об ожидаемых голах и формировании трансферной стоимости футболиста. Во втором разделе содержатся постановка исследовательского вопроса и обоснование выдвинутых гипотез. В следующем разделе дается описание модели используемого метода, а также описание базы данных и показателей, используемых для достижения поставленной цели. Заключительный раздел -- это первоначальный анализ данных, проводится результат оценки модели, а также приводятся ограничения исследования и его дальнейшие перспективы.

1. 

1. Теоретический обзор

1.1 Роль трансферов в современном футболе

Трансферы занимают большую роль в современном футболе. Разные клубы имеют стратегии развития своего клуба, но в каждой футбольной команде, трансферы находятся на одной из первых позиций. Сегодня трансферы определяют футбольный клуб: кто вкладывает больше денег, то получает лучших футболистов. По такому принципу существуют такие клубы, как Реал Мадрид, Барселона, Манчестер Юнайтед и т.д.

Но как писалось ранее, больше половины трансферов за одно трансферное окно являются «провальными». Так, для рассмотрения метрик, которые могут помочь в справедливой оценке игроков, надо изучить и проанализировать факторы, которые могут сформировать трансферную стоимость футболиста (Poli, Ravenel, Besson, 2018; Arsenal review: [Электронный ресурс]. URL: https://www.arsenalreview.co.uk/2009/07/9-factors-to-determine-football-transfer-value-fee-kaka-ronaldo-adebayor/).

1. Статус в команде и роль футболиста

Существует несколько типов роли в команде: незаменимый (ключевой) член команды, важный игрок первой команды и игрок ротации.

За ключевого игрока команды платят больше денег, чем за игрока ротации. Таким образом, данный фактор непосредственно влияет на сумму, заплаченную за трансфер игрока в другой клуб.

2. Возраст игрока

Возраст игрока является ключевым фактором суммы трансферного сбора за него. Чем моложе игрок, тем выше будет трансферная стоимость, уплаченная за него. Аналогично с прошлым фактором, чем выше статус - тем выше трансферная стоимость игрока.

В дальнейшем исследовании будет представлен график изменения возраста и трансферной стоимости игрока.

3. Талант игрока

Данная величина самая сомнительная в современном футболе, так как ее невозможно оценить и интерпретировать в полной мере. Поэтому большинство ученых и исследователей опирались на данные компании Opta, которая является самой успешной в сегменте спортивной аналитики (Opta: [Электронный ресурс]. URL: https://www.optasports.com/).

Opta предлагает оценивать талант следующим образом:

Тип А - Opta, определяет, находится ли игрок в 10% лучших исполнителей на своих позициях.

Тип B - Opta, показывает, находится ли игрок в 25% лучших исполнителей на своих позициях.

Тип C - Opta, определяет, находится ли игрок в 40% лучших исполнителей на своих позициях.

Тип D - Opta для определения того, входит ли игрок в топ 60% лучших исполнителей на своих позициях.

В любом случае, данный фактор является наиболее субъективным.

4. Позиция игрока

В большинстве случаев атакующие позиции стоят гораздо больше, чем защитные. Обращаясь к данным с transfermarkt, можем увидеть, что в 20-ке самых дорогих игроков мира, располагаются всего три игрока защитных позиций, что может нам говорить об справедливости и значимости этого фактора в определении стоимости футболиста.

5. Рекламные права

Игроки, которые имеют много рекламных прав могут принести новому клубу дополнительную выручку за мерчендайзинг или увеличение популярности клуба. Таким образом, за такого футболиста будут отдавать большую сумму, чем за остальных. Так, данный факт сильно влияет на сумму трансфера.

Следовательно, рассматриваемые выше факторы прямым образом влияют на сумму трансферной стоимости футболиста.

6. Лига, в которой играет футболист

Каждую лигу можно оценить на конкурентоспособность. Так, цена на футболиста может сформироваться в зависимости от этого фактора. Чем выше конкурентоспособность, тем большую сумму придется заплатить за игрока. Это связано с тем, что игрок может преодолевать, как большие физические, так и моральные нагрузки.

Также с другой стороны можно проинтерпретировать данный фактор: игрок, который находится в ТОП-5 футбольных лиг, уже достаточно знаменит. Таким образом, за него платят больше денег, чем за таких же футболистов, не из лучших лиг европейского и мирового футбола.

Большинство спортивных клубов не оценивают статистику игрока, не только голы и голевые передачи или сколько раз он признавался игроком матча, а, именно, результативность его действий на поле. Так, в данном исследовании, я буду опираться на данный тип оценки игрока. Так как современный футбол развивается, то на данный момент футбольные клубы должны справедливо оценивать стоимость игрока и соотносить её с его действиями для улучшения состава клуба.

1.2 Важность изучения определения справедливой трансферной стоимости (fair transfer value)

Купля-продажа футболистов и других спортсменов представляет собой серьезный бизнес и серьезное изучение игрока перед его покупкой, однако проблема определения величины стоимости трансфера на сегодняшний день так и не решена. В настоящее время значительная часть информации, поступающая на трансферный футбольный рынок в отношении стоимости трансферных контрактов игроков по футболу, не соответствует потребностям ее покупателей. Трансферная стоимость игроков в разы превышает рыночную стоимость контрактов этих игроков и во многом процесс установления этой величины зависит от способностей переговорщиков, агентов. Это указывает на отсутствие объективного механизма оценки стоимости футбольных трансферов (Martins, 2015). Таким образом существует ряд проблем для всех слоев иерархии футбола (футбольные клубы, лиги, самих футболистов).

В условиях дефицита ресурсов для футбольных клубов необходимо принимать рациональные, основанные на данных решения в отношении трансферов высокой стоимости. В настоящее время многие футбольные клубы сталкиваются с трудностями при получении финансирования, причем некоторые решения могут варьироваться, например, от банковских кредитов до соглашений с клубами о покупке-продаже футболистов. Эта сложность заставляет клубы быть наиболее осторожными в том, как они распределяют деньги в своих бюджетах. Трансферные покупки составляют большую часть бюджетного процесса некоторых клубов - годовые цели по продаже прав игроков не редкость, а инвестиционные лимиты являются реальностью, особенно для клубов малого и среднего бизнеса. В Португалии (Liga NOS), например, для топ-клубов (средние клубы европейского масштаба) стало обычной практикой выпускать облигации/займы на капитал с последующей продажей игрока в качестве залога.

Клуб, который стремится к этому в настоящее время и в ближайшем будущем, должен иметь возможность правильно оценить, сколько он должен вложить или получить при приобретении/продаже прав игрока. Именно сюда вступают модели, подобные представленным в данном исследовании, поскольку они дают представление о том, за что на самом деле платят клубы.

Широкое использование таких моделей и метрик могло бы пойти на пользу большинству футбольных клубов при принятии решений о покупке или продаже, поскольку хорошие решения -- это те решения, которые принимаются с использованием как можно большего объема проанализированной информации. В условиях, которые не являются чуждостью футбольного мира, такой конфликт интересов и общее отсутствие прозрачности, а также асимметрия информации, может помочь как малым, так и большим футбольным клубам лучше понимать реальную трансферную стоимость футболистов.

Не только для малых клубов, проблема определения честной трансферной стоимости футболиста является наиболее важной. В современном футболе, кроме внутренних ограничений (в плане выделяемых финансов) существуют также внешние ограничения. Так, в современном футболе существует мера регулирования трансфеными и денежными средствами, которую придумала FIFA под названием Financial Fair Play. Регулирование в европейском футболе является стандартной практикой с момента создания УЕФА. Финансовый «фэйр-плей» (Financial Fair Play, FFP) -- это название, данное УЕФА системе финансового регулирования, которая была введена в действие в 2010 году и полностью вступит в силу по истечении срока действия "Финансовой справедливости" (Financial Fair Play, FFP) (UEFA: [Электронный ресурс]. URL: https://www.uefa.com/insideuefa/protecting-the-game/financial-fair-play/). Одним из наиболее значимых и главных критериев является «безубыточность». Это означает, что клуб должен быть в состоянии продемонстрировать, что «соответствующие» доходы уравновешиваются с «соответствующими» расходами. Несоблюдение таких критериев может привести к тому, что к клубу могут быть применены такие санкции, как штрафы, запреты на трансферы или исключение из европейских соревнований. Таким образом, покупая футболиста по цене, которая намного превышает его потенциал, клуб рискует нарушить данное правило. Так, исследование в данной области может уменьшить риски нарушения финансового фэйр-плей для клубов. Также, футбольные клубы - это тоже бизнес проекты и как для каждого бизнеса основной идеей является получение прибыли в ходе продажи футболистов. Так, за переоцененного игрока футбольный клуб может получить большие расходы не только из-за его трансфера, но и из-за его контракта, при будущей продаже (Martins, 2015).

Футбольный клуб в настоящее время представляет из себя большую компанию, которая имеет похожие функции. Таким образом, для выявления важности изучения данной темы можно обратиться к определениям производительности труда и стоимости работника для компании. В современном конкурентном мире производительность является фундаментальной концепцией при оценке экономических показателей организации. Следовательно, повышение производительности является ключевой задачей для промышленности и для разного рода компаний. Труд как фактор производства влияет на производственные затраты. Таким образом, увеличение производительности труда может привести к росту производства (van den Berg, 2011)

Формирование справедливой трансферной стоимости для футболистов и лиг является наименее важной, но все же обращающей на себя внимание. Для самого игрока неоправданно завышенная цена может означать в скором времени снижение трансферной стоимости, если он не играет на ту сумму, за которую его купили.

Что касается, лиги, то на клуб, покупающий игрока по завышенной цене, начинают равняться другие и также покупать идентичных игроков по такой же высокой цене, то есть растет асимметрия информации в самой лиге и цены начинают расти. Кроме того, в случае если футбольный клуб начинает скупать лучших футболистов, то конкуренция в лиге начинает убывать, что может плохо влиять на общую конкурентоспособность и на заработок лиги в целом. Из-за уменьшения конкурентоспособности футбольные лиги будут терять в продаже телевизионных прав на показ футбольных матчей и др.

Таким образом, изучение справедливой трансферной стоимости футболистов является важным аспектом на всех слоях футбольной иерархии, как для футболистов и футбольных лиг, так и для футбольных клубов.



1.3 Меры измерения результативности

Поскольку с каждым годом тема об измерении результативности в спорте, а именно в футболе, становится все более привлекательной, ученые придумывают новые метрики и методы, а также способы измерения эффективности игроков. Например, (He, Cachucho, Knobbe, 2015) рассмотрели и проанализировали влияние рыночной стоимости и производительности футболистов. В качестве переменных они взяли игроков испанской Лиги Ла Лига, за первую половину сезона 2014/2015 в качестве базы данных и выбрали основную информацию (имя, команду, возраст, рост, вес), рыночную информацию (трансферный сбор, бывшая команда, продолжительность контракта, когда игрок присоединился к команде) и информацию о производительности (о времени на поле, действиях с мячом, фолах, очках). Это влияние анализировалось с помощью регрессионного анализа и регрессии Лассо. Таким образом, общий тренд рыночной стоимости следует за трендом производительности. Чем лучше производительность, тем выше будет рыночная стоимость. Похоже, что существует предел рыночной стоимости, при котором лучшие игроки имеют схожую рыночную стоимость и очень разные рейтинги эффективности. В целом, большинство переоцененных игроков также имеют высокие показатели. Это может быть связано с маркетинговой ценностью высокоэффективных игроков. Как правило, высокоэффективные игроки также приносят клубам доход в виде рекламы и продажи товаров и футбольной атрибутики. Эти рыночные переменные не включены в нашу модель.

Таким образом, необходимо включить в модель маркетинговые переменные, как это сделал D. Martins, который расширил эти переменные и провел свое исследование. (Martins, 2015) создал метод гедонистического ценообразования, который позволяет лучше понять, как определяются трансфертные издержки. Его выборка включает в себя трансферы между клубами из топ-лиг Англии (Premier League "Barclays"), Испании (La Liga BBVA), Германии (Bundesliga), Италии (Serie A) и Франции (Liga 1), также известная как лига Big5, в трех сезонах: 2011/2012, 2012/2013 и 2013/2014. Переменные, включенные в данное исследование, существенно не отличаются от переменных, реализованных в предыдущих работах. В заключении этого исследования, как и во многих других, было обнаружено, что клубы не распоряжаются своими финансами экономно.

Все больше и больше публикуются статьи на тему формирования трансферной стоимости игроков. Исходя из многочисленных завышенных трансферов, существующих в настоящее время в мировом футболе, некоторые авторы строят свой индекс качества игрока на основе таких наблюдаемых характеристик, как возраст, опыт и предыдущая производительность, представляя тем самым экс-перспективную оценку качества футболиста (Gerrard, 2001). С другой стороны, ценность игрока формируется не только его характеристиками на поле, но и маркетинговой составляющей (популярность игрока, рекламные права). Так, Баррио и Пуйол (2004) использовали переменную популярности игрока, измеряемую количеством ссылок в поисковой системе Google, для расчета стоимости аренды в Испанской Лиге в сезоне 2001/2002. Результаты показывают, что на рынке труда существуют два сегмента, в которых наиболее известные игроки переплачивают (из-за их большей торговоспособности) за счет части монопсониальной арендной платы, захваченной клубами у обычных игроков. Позднее (Borges, 2011) провел исследование, включив эти характеристики игроков видеоигр в модель и выяснив, что нападающие в среднем несколько ценнее защитников и полузащитников. Таким образом, Борхес выдвинул идею, что стоимость актива дается суммой стоимости каждой из его характеристик; поэтому, если можно определить как характеристики, так и отдельные значения, то можно оценить стоимость актива. В случае футболистов отличительные характеристики будут зависеть от их конкретных способностей и навыков, измеряемых результативностью.

Поэтому, следующим логичным шагом будет переход на исследование и описание метрики «ожидаемых голов». Так как именно данный метод может показать точный результат действий игрока на футбольном поле, не только его забитые мячи, но и результативность, и умение реализовывать голы, то есть навык нападающего.

Для того, чтобы правильно понимать определения и принципы работы метрики под названием «ожидаемые голы», обратимся к научным и публицистическим статьям.

В его простейшей форме, Этот метод предполагает подсчет шансов, которые должна забить команда и пропустить голы. Определение для вычисления xG интерпретировалось аналогичным образом в различных блогах и на различных веб-сайтах, таких как (Caley, 2015; Caley, 2014). Метрика измеряется от 0 (без цели) до 1 (цель) (Riley, 2014). В результате проведенных исследований на эту тему, это первое академическое исследование, проведенное в профессиональном футболе.

Данная метрика может быть использована как для команды, так и для игрока. Основным ограничением данного исследования является расчет метрики только для нападающих, исключая другие позиции. Традиция соблюдается в большинстве академических исследований по данной теме, и я буду следовать этой схеме. Так, в статьях и работах ученые обращают внимание именно на эту позицию (He, Cachucho, Knobbe, 2015). Существует тот факт, что атакующие игроки более заметны для зрителей, чем другие позиции. Поскольку футбол является голоориентированным видом спорта, нападающие являются последним звеном в голевой атаке. Многие ученые пытались рассчитать наиболее точный метод расчета ожидаемых целей с учетом включения в модель различных переменных, таких как местоположение выстрелов, расстояние, скорость, угол и тип выстрелов (Riley, 2014). Таким образом, Caley (2014) включает в себя тип выстрела, скорость атаки и проходы. Однако многие ученые ставят под сомнение его методологию, так как он использовал комбинацию разных сезонов, что искажает результаты. В другой работе (Rathke, 2017) автор использует дистанцию удара. Все эти факторы могут быть полезны для различных работ. Большое количество авторов добавляют больше информации об ожидаемых голах для каждого прошедшего матча. Именно выбор параметров делает xG-модель каждого аналитика уникальным. Некоторые параметры являются общими почти для всех моделей, но более разнообразные зависят от набора данных и усложняют модель, делая ее более универсальной для разных матчей.

Чтобы понять методику расчета, обратимся к исследованию Rathke (2017).

Модель xG строится путем деления всех выстрелов на восемь зон, используя координаты X (расстояние от ворот) и Y (угол от ворот). Все зоны 1-5 расположены в семнадцатиметровой коробке, при этом зоны 6 и 8 выходят, а зоны 7 покрывают боковые стороны поля. Первоначальная модель была представлена и проинтерпретирована у Caley (2014) и изменена для отображения всех зон поля. Таким образом, чем ближе к воротам производился удар и опаснее он был, будет видно из метрики «ожидаемых голов».

Далее рассмотрим параметры, которые могут быть включены в метрику xG и выдавать наиболее точный и правдоподобный результат.

Главным параметром, который больше всех влияет на шанс забить игроком гол - это дистанция удара до ворот. Данная переменная аргументируется тем, что удар, нанесенный ближе к цели, имеет больше шансов быть преобразованным в гол, чем тот же удар с дальнего расстояния.

Следующим важным параметром может считаться угол удара, относительно ворот. Опять же, это означает, что удары вблизи передней линии ворот имеют больше шансов быть преобразованными в голевой момент, а следовательно, и в гол.

Во многих исследованиях одним из немаловажных параметров является часть тела, которой забили гол (естественно, что гол, забитый рукой, не считается, так как это запрещено правилами футбола). Многие ученые, включившие данный параметр в расчет оптимального xG, обосновывают это тем, что часть тела в ударе может изменить скорость полета мяча, как сделать ее выше, так и ниже. Таким образом, переменная может являться прокси-скоростью в расчете метрики «ожидаемых голов».

Следующим параметром может стать конкуренция внутри чемпионата или внутри игры, то есть какое игровое отличие имеется в данном матче. "Футбол есть футбол" и определенные удары имеют гораздо больше шансов привести к голу не зависимо от конкуренции. Но из множества наблюдений и разных исследований видно, что коэффициент конверсии бросков зависит от качества и характеристик соревнования и, соответственно, игроков. В разных исследованиях Caley была запечатлена данная переменная, как параметр переменной «соревнования». Преимущество использования данной переменной состоит в том, что имеется больше данных о чемпионате и создается оптимальная метрика, показывающая реальные цифры. С другой стороны, есть риск, при котором невозможно сравнивать данную метрику среди чемпионатов.

Из неочевидных параметров, которые используют исследователи в своих моделях расчета метрики «expected goals», могут являться время матча и счет матча.

Таким образом, в исследование данной метрики вносятся большие усилия и для создания наилучшей модели исследуются множество параметров, которые могут повлиять на ее итоговый результат.

Хочется отметить, что данная метрика и включение в него разных параметров может зависеть от задачи расчёта. Некоторые исследователи ставят в свои задачи, например, поиск лучших игроков на своей позиции.

Модель показала практическое применение при отборе игроков, основываясь на их спортивных характеристиках, особенно на клубном уровне в Дании. Футбольный клуб "FC Midtjylland" завоевал свой первый титул в датской лиге, используя этот метод при подборе игроков (de Hoog, 2015). Хотя по понятным причинам они держали свою модель и расчеты в секрете, это показывает, что есть успехи в обеспечении тренеров и клубов такими статистическими методами для того, чтобы улучшить перспективы клуба в будущем. Таким образом, ученые утверждают, что expected goals (xG) -- это фактический показатель работы команды и рыночной стоимости футболистов. Исходя из этого, успех может быть доказательством того, что при правильном использовании и прогнозировании xG может улучшить скаутинговую деятельность футбольных клубов.

Модель «ожидаемых голов», как было написано ранее, может описывать шанс забить гол, как для команды, так и для отдельных игроков. Таким образом, существует достаточно плюсов и преимуществ данной модели.

Сначала рассмотрим преимущества расчета ожидаемых голов, относительно команды.

Поскольку ожидаемые цели оценивают качество шанса забить гол, а не его фактический результат, это средство, с помощью которого мы можем оценить процесс по сравнению с результатами.

Что касается «ожидаемых голов» относительно отдельных игроков, то здесь существует достаточно преимуществ как для игровых задач, так и для трансферных.

Если игрок перевыполняет ожидаемые цели, это говорит о том, что он либо везунчик, либо форвард с достаточно высоким уровнем атакующего потенциала. Далее, исходя из предыдущего факта, если игрок и дальше перевыполняет свои ожидаемые цели за несколько матчей и не имеет примечательной истории того, что он является топ бомбардиром, то, скорее всего, он находится в хорошей форме, которая не будет длиться вечно. Так, данный вывод может помочь футбольным клубам принимать решения во многих вопросах, как игрового, так и трансферного характера.

Одни из таких выводов:

· Ожидаемые голы могут выявить игроков, которые хорошо забивают голы до того, как они начали забивать большое количество голов и выходить на лучшую форму, что на самом деле заставляет команды обратить на него внимание;

· Ожидаемые цели также могут намекнуть на то, когда форма игрока может быть не устойчивой.

Модель ожидаемых голов также получила некоторую критику на ряде исследовательских уровней. В связи с тем, что модель имеет немалое количество факторов, которое необходимо учитывать при ее расчете, нет ни одной модели, которая бы имела и измеряла наиболее значимые и важные факторы xG («ожидаемые голы»). Когда ученые в своих исследованиях критикует данную метрику, они отмечают, что "проведенные исследования, которые рассматривали только расстояние выстрела от цели, привели к рейтингу вероятности (0,997), который достаточно высок, и поэтому при расчете не нужно учитывать никакие другие факторы".

С тех пор, огромное количество исследователей и ученых обратили внимание на данное высказывание и согласились, что не обязательно существует только один фактор, который дает точную оценку xG команды или отдельного игрока.

Другая область, которая подверглась критике, является оборонительное давление (Dp) либо уровень защиты команды соперника. В расчетах xG отсутствует какое-либо влияние команды соперника на шанс забить или пропустить гол. Таким образом, данное упущение оказалось в большинстве работ на данную тематику.

Как и в случае со многими другими статистическими данными, критика ожидаемых целей часто связана с их плохим использованием. Например, количество ожидаемых целей для отдельных матчей бесполезно без контекста. Если команда забивает пару заблаговременных голов с трудными моментами, она все равно может быть вполне логична, если будет сидеть в обороне и защищать свое голевое преимущество. Если их соперник получит коэффициент ожидаемых голов выше, из-за низкокачественных ударов, это не означает заслуженную победу. Именно с этой проблемой всегда сталкивается статистический анализ, когда он идет вразрез идее: если исходные цифры не совершенны, то это дает критикам много возможностей, для добавления новых переменных в собственных моделях.

Хотя критика не лишена оснований, метод xG по-прежнему рассматривается как ценный инструмент прогнозирования голов команды и отдельно игрока. Таким образом, модель все еще находится в стадии разработки. Как упоминалось выше, необходимость в более централизованном и общем подходе с рассмотрением одинаковых переменных для всех моделей.

Ключевым ресурсом в профессиональных спортивных командах является наличие игрового таланта, но его трудно измерить (т.е. спортивного запаса человеческого капитала). Измерение спортивного запаса человеческого капитала важно как для исследовательских, так и для управленческих целей. Исследования эффективности процесса производства в спорте, посредством которого игровой талант трансформируется в производительность игрока и команды, требуют исследования разных данных. Оценка игрового таланта часто рассматривается как полностью субъективный вопрос, который не поддается количественной оценке. Но такое отношение исключает любые исследования по этому вопросу. Тем не менее, профессиональные спортивные команды в конечном итоге количественно оценивают свои игровые таланты в процессе финансового планирования при определении бюджетов расходов на игроков и соответствующих уровней вознаграждения для отдельных игроков. Следовательно, разработка методов измерения игрового таланта может способствовать улучшению исследований и более эффективному управлению финансовыми затратами в рамках профессиональных командных видов спорта.

В ходе теоретического обзора литературы было показано, что в ряде эмпирических исследований авторы пытались показать проблему снижения справедливой цены по сравнению с реальной, путем задействования метрик измерения результативности. Авторам удалось показать ее с помощью новых метрик, моделей и использования различных переменных. В нашей работе мы постараемся совместить вышеперечисленные статьи и проанализировать влияние современных метрик "expected goals" (xG) на трансферную стоимость игроков (нападающих).



2. Методология

Трансферные переходы (покупка/продажа футболистов) составляют существенную часть инвестиций в футбольный клуб. Таким образом, при существующих правилах и законах, важно адекватно вкладывать деньги в трансферную кампанию на покупки футболистов. Так, исследовательский вопрос в данной работе звучит следующим образом: отражает ли метрика «ожидаемых голов» справедливую трансферную стоимость футболиста?

В современном футболе существует много метрик, которые помогают определить качество футболиста в играх. Одна из гипотез, в данном исследовании, звучит следующим образом: Рост ожидаемых голов футболиста положительно влияет на трансферную стоимость. Данная гипотеза имеет место быть, так как атакующих игроков, а именно форвардов, футбольные клубы покупают для увеличения своей производительности в нападении и, следовательно, для роста результативности команды. А метрика ожидаемых голов (xG), как раз рассматривает данную тенденцию, то есть сколько игрок или команда должны забить, основываясь на качестве шансов, которые они имели для взятия ворот.

2.1 Постановка исследовательского вопроса

Во времена стремительного развития и популяризации футбола, многие инвесторы и крупные бизнесмены охотно вкладывают достаточно крупные суммы в свои футбольные «проекты» ради привлечения дополнительной выгоды. В ходе данных ситуаций, большинство клубов начали завышать ценники на своих футболистов. Таким образом, иногда даже самые неперспективные и посредственные футболисты стоят достаточно больших денег.

В ходе улучшения статистических данных в футболе, в настоящее время, исследователи и ученые создают новые переменные и метрики для измерения продуктивности и производительности игрока. В нашей работе будет рассказано о такой метрике, как ожидаемые голы. Данная метрика является самой популярной и наиболее улучшенной в футбольной статистике.

Поведение инвесторов, тренеров и руководителей клубов в настоящее время должно быть разумным и взвешенным. С помощью футбольной статистики они должны рассчитывать, анализировать и прогнозировать цену футболистов. Таким образом, давать им справедливую цену, не превышающую трансферные рамки. В этой связи возникает вопрос: отражает ли метрика «ожидаемых голов» справедливую трансферную стоимость футболиста? Так, данный вопрос станет главным в моем исследовании и именно на него я буду отвечать в ходе данной работы.

Таким образом, данная работа будет направлена на изучение взаимосвязи метрики об ожидаемых голах и трансферной стоимости футболистов атакующего плана.

Необходимо отметить, что данная работа обладает новизной, так как прошлые работы исследования были направлены на изучение справедливой трансферной стоимости с учетом других факторов или же просто рассматривали данную метрику в общем. В некоторых работах присутствовала переменная о продуктивности игрока по ходу сезона, что может быть связано и похоже с нашей работой.

Ввиду того, что предыдущие работы не обращали внимание на взаимосвязь ожидаемых голов и трансферной стоимости атакующих футболистов, нет однозначного ответа положительно или отрицательно влияет данная величина на трансферную стоимость в целом.

Таким образом, для ответа на сформулированный исследовательский вопрос, были выдвинуты следующие гипотезы исходя из ранее изученных работ:

H1: Повышение ожидаемых голов (xG) атакующего игрока ведет к повышению его трансферной стоимости.

Данная гипотеза в будущем будет проверена.

2.2 Обоснование методов проведения исследования

В данной работе был поставлен вопрос, касающийся влиянии современной метрики ожидаемых голов на стоимость игроков. Таким образом, в качестве зависимой переменной будет использован показатель трансферной стоимости игрока (tr_value) с сайта Transfermarkt.com. Показатель стоимости с данного сайта отражает наиболее актуальную цену игрока с учетом разных факторов, которые могут повлиять на неё. Данная переменная выражается в миллионах евро и показывает цену к концу сезона, в нашем случае к концу 2018 года.

В настоящее время можно оценить уровень футболиста с помощью трансферной стоимости, но не всегда данная стоимость является образцовой и адекватной, и подходящей для футбольного клуба. Так, для данного исследования в качестве независимой переменной выбрана современная метрика расчета качества игры нападающего - xg_pl (ожидаемые голы). Эта переменная коррелируется от 0 (нет гола) и 1 (гол), таким образом она показывает вероятность забитого гола игроком и его шанса забить его.

Изначально, при покупке футболистов, футбольные клубы вместе с тренерами подбирают игроков под свою тактику, но главная цель любого нападающего забивать голы. Таким образом, результативность нападающего или атакующего игрока составляет один из главных показателей общей трансферной стоимости. В свою очередь, метрика ожидаемых голов показывает количество и качество созданных моментов игроком и их реализацию. Следовательно, из вышесказанного можно сделать вывод, что метрика ожидаемых голов может являться детерминантом трансферной стоимости футболиста.

На основе изученной литературы были включены следующие независимые переменные и показатели, которые показывают основную информацию о футболистах, их характеристиках и игровой информации. Для ответа на поставленный исследовательский вопрос, были выбраны следующие переменные.

В качестве статистической информации, определяющей количество полезных действий за игру, то есть «goals» и «assists», которые обозначают количество голов и голевых передач, соответственно. Показатель «goals» будет сравним с главной независимой переменной «xg_pl» и, с помощью полученной информации, будет определено сколько игроков из ТОП5 лиг приводят свои голевые шансы к забитым голам.

Для определения временной информации, то есть сколько времени игрок провел на футбольном поле, будет взята переменная «min». Данная переменная может показать полную картину игровой полезности игрока для команды, а именно, сколько полезных действий игрок делает за предоставленное ему количество времени на поле.

В качестве контрольных переменных было решено взять три показателя, которые могут оказать большое влияние на результативность, а следовательно, и на трансферную стоимость игрока. Одна из таких переменных называется «foot» и обозначает рабочую ногу игрока. Следующие две переменные обозначают рост и вес футболиста. Как правило, это наиболее важные аспекты для атакующих игроков. В большинстве случаев, цель нападающих забивать голы и замыкать передачи, таким образом, для этого они должны иметь хороший рост и вес для борьбы как на верху, так и внизу, путем продавливания защиты соперника. Также переменной, влияющей на трансферную стоимость, может служить показатель возраста игрока («age»). В качестве еще одной переменной возьмем квадрат от возраста, чтобы проследить до скольких лет трансферная стоимость может расти и после какого возраста она будет снижаться. Так, данные показатели будут включены в модель.

Также было решено включить в модель дамми-переменные, которые показывают лигу (dl) и команду (dt) атакующего футболиста. Данные переменные являются важными, так как конкуренция во всех лигах по-разному распределена и в LaLige (Испания), например создать голевой момент наиболее проще, чем в Serie A (Италия). Это связано с тем, что в испанском чемпионате играют преимущественно в атакующий футбол, когда как в Италии исторически сложилась оборонительная система игры.

Одну независимую переменную мы убрали из первоначальной выборки - это стоимость всего состава команды, так как из-за данной переменной может прослеживаться взаимосвязь с главным показателем, что плохо скажется на значимости всей модели.

Таким образом, для выявления зависимости выбранных показателей, построенная модель будет выглядеть следующим образом:

,

где:

tr_value - зависимая переменная. Трансферная стоимость футболиста к концу сезона, в млн.€;

xg_pl - современная метрика «ожидаемые голы» xG;

min - минуты проведенные на поле за сезон, в мин.;

pos_team - место команды, в которой играет футболист, к концу сезона;

goals - количество голов, забитых игроком;

assists - количество голевых передач, отданных игроком;

age - возраст игрока к концу года;

age^2 - квадрат возраста;

hight - рост футболиста, в см.;

weight - вес футболиста, в кг.;

foot - дамми-переменная, обозначающая рабочую ногу футболиста, где 1 - правая, 0 - левая;

dl - дамми-переменная, обозначающая лигу, в которой играет футболист, где 0 - EPL, 1 - LaLiga, 2 - Bundesliga, 3 - Serie A, 4 - Ligue 1;

dt - дамми-переменная, команда, в которой играет футболист.

Одна из важных проблем с которой сталкиваются, это наличие эндогенности из-за которой оценки построенных моделей не оказывают значимого эффекта. В данной работе можно говорить о том, что присутствует проблема такого вида, причинами её возникновения могут служить различные факторы. Это может быть вызвано пропуском существенных переменных, которые оказывают значимое влияние на трансферную стоимость футболистов.

2.3 Описание выборки

Для того, чтобы полностью изучить данный вопрос, будут использованы данные, содержащие информацию об атакующих футболистах из ТОП5 лиг (English Premier League (Англия), LaLiga (Испания), Bundesliga (Германия), Serie A (Италия), Ligue 1 (Франция)) за сезон 2017/18 и 2018/19. Всего в базе присутствует 1279 данных.

Табл.1

Количество наблюдений по каждой лиге

Лига	Количество игроков (наблюдений)
English Premier League	250
LaLiga	259
Bundesliga	256
Serie A	275
Ligue 1	239
Итог	1279

После проведения обширной работы по поиску и просмотру информации в Интернете были найдены следующие полезные общедоступные источники данных: Transfermarkt.com, WhoScored, Understat.com и FIFA 18/19.

Показатель рыночных данных (трансферная стоимость футболиста) взяты с Transfermarkt.com, который является сайтом для обсуждения и получения последних новостей из мира футбола. Здесь есть трансферные новости, слухи, а также статистика по рыночной стоимости, например, продолжительность контракта, бывшие клубы и все ценовые показатели футболиста.

Данные об игроках были собраны с сайта WhoScored, который располагает подробной статистикой по 5 лучшим лигам Европы, накопленной в различных масштабах. Подробные данные по атаке, обороне и пассам были собраны с этого сайта, а также данные о голах и голевых пасах.

В качестве физических данных, характеризующих рост, вес и рабочую ногу, была взята выборка из онлайн игры FIFA 18/19. В данной игре, разработчики изначально обновили данные по этим пунктам, таким образом, переменные являются актуальными на данный сезон.

Показатель «ожидаемых голов» (xG) был взят с сайта Understat.com, который является базой данных с современными метриками по командам из ТОП5 лиг с 2014 года. Разработчики сайта создали наиболее точный метод оценки качества xG. Для этого они создали алгоритм нейросетевого прогнозирования, поэтому данные могут являться наиболее точными и актуальными.

Необходимо заранее отметить, что в выборке присутствуют данные с аномальными значениями, выбивающимися из общей массы. Так, их нужно удалить на этапе первичного анализа. С помощью расстояния Кука были удалены все выбросы для рассмотрения наиболее точной и чистой картины. Следовательно, получилось 1213 наблюдений.

Эмпирический анализ был выполнен в программе RStudio, на основе панельных данных был проведен линейный регрессионный анализ (метод фиксированных индивидуальных эффектов).

После того как был сформулирован исследовательский вопрос, описан процесс сбора и сами переменные необходимо провести предварительный анализ и описание первоначальной выборки.

1. Сравнение суммарной трансферной стоимости футболистов по лигам

На основании данных, которые были собраны, необходимо сравнить трансферную стоимость всех игроков среди лиг, которые представлены в данном исследовании.

Рис. 1 Трансферная стоимость атакующих футболистов за 2017/18 сезон

Исходя из полученных данных, видно, что 34% и 24% стоимости всех атакующих футболистов из 5 лучших лиг Европы составляют футболисты из Английской Премьер Лиги и Испанской ЛаЛиги, соответственно, когда как остальные лиги разделены примерно в равных пропорциях.

Сумма трансферной стоимости атакующих футболистов EPL составляет 2287,9 млн. €. LaLiga - 1590,4 млн. €, Bundesliga - 998,175 млн. €, Serie A - 1118,675 млн. € и Ligue 1 - 674,65 млн. €.

Также, необходимо рассмотреть сумму трансферной стоимости атакующих футболистов за следующий сезон. Следующим шагом будет сравнение показателей стоимости за два сезона.

Рис. 2 Трансферная стоимость атакующих футболистов за 2018/19 сезон

Сравнив две диаграммы, можно заметить, что суммарные трансферные стоимости атакующих футболистов выросли. А также, заметно, что процентные соотношения цен на футболистов также сравнялись среди лиг.

2. Анализ среднего возраста по лигам

Следующим анализом будет рассмотрен средний возраст атакующих футболистов в каждой из лиг.



Рис. 3 Средний возраст атакующих футболистов (в сравнении по лигам)

Сравнив все 5 лиг по возрастам, оказалось, что средний возраст практически равен во всех национальных чемпионатах. Таким образом, можно заметить самый оптимальный возраст атакующего футболиста - 24 -25 лет.

3. Анализ игроков с малым коэффициентом «xG» и высокой трансферной стоимостью

Стоит также рассмотреть футболистов, которые имеют высокую трансферную стоимость при низком коэффициенте «ожидаемых голов». Данные наблюдения могут считаться выбросами из всей выборке.

К таким футболистам относятся:

Табл. 2

Футболисты с низким показателем ожидаемых голов и высокой трансферной стоимостью

Игрок	Сезон	Команда	xG	Трансферная стоимость (млн. €)
Neymar	2018/19	Paris Saint Germain	3,09	180
Ousmane Dembele	2018/19	Barcelona	2,70	100
Paulo Dybala	2018/19	Juventus	3,81	85
Eden Hazard	2017/18	Chelsea	1,19	75
Vinicius Junior	2018/19	Real Madrid	3,08	70
Alexis Sanchez	2017/18	Manchester United	0,76	65
Christian Pulisic	2018/19	Borussia Dortmund	0,00	60
Serge Gnabry	2018/19	Bayern Munich	1,00	60

Данные футболисты могут иметь такие аномальные показатели по нескольким причинам:

1. В течение сезона они были травмированы;

2. Футболист мало выходил на поле. Следовательно, не входил в планы тренера;

3. В клубе существует наиболее продуктивная замена данному футболисту.

4. Рейтинг игроков по «ожидаемым голам» и трансферной стоимости

Далее, в анализе, будет рассмотрен рейтинг игроков, представленных в нашей выборке по «ожидаемым голам» и трансферной стоимости. В приведенной ниже таблице будут рассмотрены данные факторы.

Табл. 3

Рейтинг игроков по xG за 2017/18 сезон

Игрок	Сезон	xG	Голы	Трансферная стоимость (млн. €)
Lionel Messi	2017/18	27.39	30	120
Cristiano Ronaldo	2017/18	27.00	26	100
Harry Kane	2017/18	26.76	30	60
Robert Lewandowski	2017/18	26.26	26	80
Luis Suarez	2017/18	25.37	25	90
Edinson Cavani	2017/18	23.32	28	45
Mauro Icardi	2017/18	23.02	29	50
Mohamed Salah	2017/18	21.75	28	35
Ciro Immobile	2017/18	21.30	29	20

Из таблицы 3 можно увидеть следующую информацию: чем выше коэффициент результативности игрока, тем будет выше его трансферная стоимость. Также присутствуют исключения в данной аксиоме.

С другой стороны, рассматривая трансферную стоимость тех же игроков на следующий сезон, можно заметить, что она увеличилась на несколько миллионов евро. Это связанно именно с тем, что игроки показали достаточно высокий уровень мастерства и так как, главная, определяющая стоимость атакующего футболиста переменная, это результативность, то, следовательно, их трансферная цена выросла.

Таким образом,

· Harry Kane - 150 млн. €;

· Mauro Icardi - 80 млн. €;

· Mohamed Salah - 150 млн. €.

5. Анализ трансферной стоимости и xG по лигам

Одним из важных обзоров выборки является анализ некоторых параметров по лигам. Так как, в предоставленной в данном исследовании выборке, включены 5 лиг, то данные по ним будут отличаться.

Как было написано выше, предполагается, что данные об ожидаемых голах будут отличные по всем лигам. Это может быть связано с тем, что стиль игры в каждом из чемпионатов разный, например, в Итальянском чемпионате (Serie A) более прагматичный или защитный стиль игры. Следовательно, подразумевается, что коэффициент xG в данной лиге будет меньше, чем в остальных. В LaLiga (Испанский чемпионат) наоборот доминирует атакующий стиль футбола, поэтому xG игроков планируются быть выше.

Так, рассмотрим наглядно данные по лигам.

трансферный стоимость гол футболист

Табл. 4

Анализ трансферной стоимости и xG по лигам

Лига	Сезон	Минимум xG	Средняя xG	Максимум xG	Минимальная трансферная стоимость (млн. €)	Максимальная трансферная стоимость (млн. €)
EPL	2017/18	0.00	2.84	26.76	0.250	75
EPL	2018/19	0.00	3.99	21.60	1.00	150
LaLiga	2017/18	0.00	3.39	27.39	0.100	120
LaLiga	2018/19	0.00	4.27	24.88	0.250	150
Bundesliga	2017/18	0.00	2.64	26.26	0.250	80
Bundesliga	2018/19	0.00	3.04	33.14	0.500	65
Serie A	2017/18	0.00	3.07	23.02	0.050	75
Serie A	2018/19	0.00	3.69	23.93	0.200	90
Ligue 1	2017/18	0.00	3.57	22.32	0.150	100
Ligue 1	2018/19	0.00	2.86	22.80 ...

Подобные документы

• Детерминанты трансферной стоимости

  Исследование способа формирования двух стоимостей игрока (рыночная и трансферная). Детерминанты, влияющие на дальнейшее прогнозирование роста или снижения стоимости игрока и успешной операционной деятельности клуба. Влияние амплуа на стоимость игрока.
  
  дипломная работа [150,2 K], добавлен 30.09.2016
  

• Определение стоимости объекта недвижимости и бизнеса

  Определение стоимости объекта недвижимости - магазина на территории завода затратным методом. Расчет восстановительной стоимости здания. Физический износ элементов. Определение стоимости бизнеса путем суммирования стоимости чистых активов и гудвилла.
  
  контрольная работа [16,3 K], добавлен 11.04.2012
  

• Закон стоимости: сущность и функции. Эволюция теории стоимости

  Теория стоимости и ее эволюция. Трудовая теория стоимости. Прибавочная теория стоимости. Теория издержек производства как основа ценообразования. Теория предельной полезности. Сущность и значение закона стоимости. Формирование закона стоимости.
  
  курсовая работа [68,8 K], добавлен 02.01.2003
  

• Виды стоимости, принципы её оценки

  Анализ отличия стоимости в обмене от стоимости в пользовании. Исследование понятия рыночной и инвестиционной стоимости. Принципы ожидания и замещения в оценке стоимости недвижимости. Жизненные циклы объектов недвижимости. Особенность рынка недвижимости.
  
  реферат [34,1 K], добавлен 21.10.2013
  

• Оценка стоимости предприятия

  Теоретические и методические аспекты оценки стоимости предприятия. Анализ хозяйственной деятельности и макроэкономического окружения компании. Определение рыночной стоимости компании затратным подходом. Исчисление текущей стоимости будущих доходов.
  
  курсовая работа [428,1 K], добавлен 03.03.2016
  

• Определение стоимости объекта недвижимости

  Определение стоимости объекта недвижимости доходным и сравнительным подходом на основании стоимости обслуживания долга и остаточной платы за кредит. Расчет ежемесячного платежа. Определение ставки дисконтирования и текущей стоимости реверсии.
  
  методичка [104,1 K], добавлен 27.12.2011
  

• Основы теории экономического анализа

  Создание факторной модели зависимости результативного показателя от среднегодовой стоимости и количества оборотов оборотных активов. Понятие критерия чистой приведенной стоимости с учетом риска. Влияние факторов на изменение уровня рентабельности продаж.
  
  контрольная работа [20,0 K], добавлен 03.11.2011
  

• Анализ изменения справедливой стоимости компании на примере Yandex N.V.

  Понятие справедливой стоимости компании и подходы к ее определению. Доходный подход к оценке бизнеса. Расчет и прогнозирование денежных потоков. Yandex N.V.: описание бизнеса, факторы влияния на стоимость компании, рыночная ситуация, cтруктура выручки.
  
  дипломная работа [3,4 M], добавлен 24.09.2012
  

• Оценка рыночной стоимости бизнеса ООО "Линкс"

  Определение рыночной стоимости объекта с целью его дальнейшей продажи. Процесс оценки и последовательность определения стоимости. Обзор подходов и методов определения рыночной стоимости. Анализ и прогноз валовых доходов, расходов и инвестиций компании.
  
  дипломная работа [146,3 K], добавлен 12.07.2011
  

• Расчет стоимости фондов предприятия

  Расчет первоначальной стоимости введенного в эксплуатацию оборудования. Определение среднегодовой стоимости основных производственных фондов, стоимости ОПФ на конец года, коэффициентов ввода и выбытия. Показатели использования оборотных средств.
  
  контрольная работа [41,5 K], добавлен 07.12.2010
  

• Определение рыночной стоимости отдельных видов машин, оборудования и транспортных средств

  Процесс определения рыночной стоимости автомобиля затратным, сравнительным и доходным подходом. Оценка полной стоимости оборудования методом индексации балансовой стоимости, методом удельных затратных показателей и методом регрессионной оценки стоимости.
  
  курсовая работа [35,4 K], добавлен 10.01.2012
  

• Оценка рыночной стоимости недвижимости

  Оценка рыночной стоимости производственного корпуса на основе определения затрат, необходимых для восстановления объекта с учетом накопленного износа. Определение стоимости нового строительства здания методом сравнительной стоимости единицы имущества.
  
  курсовая работа [99,4 K], добавлен 10.05.2011
  

• Оценка стоимости бизнеса

  Понятие, принципы, подходы и методы оценки стоимости. Применение финансового анализа для целей оценки стоимости промышленного предприятия. Отбор финансовых коэффициентов и показателей для целей оценки стоимости бизнеса и их практическое применение.
  
  дипломная работа [547,0 K], добавлен 03.05.2018
  

• Оценка рыночной стоимости земли в России

  Рыночная стоимость в Российской Федерации. Методика определения инвестиционной, ликвидационной и кадастровой стоимости объекта. Применение техники остатка для земли. Денежная оценка стоимости земельного участка. Стоимость прав, переданных арендатору.
  
  реферат [163,4 K], добавлен 31.05.2016
  

• Оценка стоимости предприятия

  Определение текущей рыночной стоимости предприятия с определенной правовой формой, выбор подходов к оценке стоимости. Методика определения стоимости бизнеса затратным и доходным подходами. Выбор обоснованного направления реструктуризации предприятия.
  
  курсовая работа [237,5 K], добавлен 13.05.2013
  

• Определение рыночной стоимости возмещения ущерба при изъятии земельного участка с имеющимися на нем улучшениями в пользу государства

  Определение стоимости оцениваемого объекта (дом, надворные постройки и плодово-ягодные насаждения, подлежащие сносу) сравнительным и затратным подходами. Оценка стоимости права собственности на земельный участок, расчет восстановительной стоимости.
  
  дипломная работа [4,3 M], добавлен 21.07.2011
  

• Управление стоимостью бизнеса ОАО "ГАЗ"

  Характеристика предприятия и анализ ключевых факторов его стоимости. Расчёт ликвидационной стоимости, рыночной стоимости предприятия доходным и сравнительным подходами, на основе чистых активов. Итоговый расчет стоимости бизнеса и пути её повышения.
  
  курсовая работа [2,3 M], добавлен 27.05.2014
  

• Оценка стоимости бизнеса

  Расчет стоимости бизнеса с применением метода дисконтированных денежных потоков. Определение рыночной стоимости пакета акций предприятия ЗАО методом компании-аналога. Расчет ликвидационной стоимости предприятия с использованием затратного подхода.
  
  контрольная работа [35,4 K], добавлен 01.10.2009
  

• Виды стоимости - сущность и классификация

  Классификация понятий стоимости компании с позиции инвестиций (инвестиционная), вынужденной продажи (ликвидационная), оценки стоимости активов (балансовая), рынка (рыночная). Влияние акций, долговых обязательств, денежных средств на стоимость предприятия.
  
  презентация [84,7 K], добавлен 15.06.2012
  

• Средневзвешенная стоимость

  Классификация источников финансирования. Сущность и виды, расчет стоимости капитала, определение стоимости привилегированных акций. Традиционный взгляд на зависимость стоимости и структуры капитала. Модель Модильяни-Миллера. Финансовый риск организации.
  
  презентация [65,8 K], добавлен 30.07.2013
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам