Развитие и функционирование профессиональных футбольных клубов

Первая модель (спецификация с и без контрольной группы):

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + TOTAL_FUND(lag) + e (2)

Вторая модель (спецификация с и без контрольной группы):

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SUM_PER_YEAR(lag) + e (3)

Третья модель (спецификация с и без контрольной группы):

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + e (4)

Четвертая модель (спецификация с и без контрольной группы):

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + TOTAL_FUND(lag) + e (5)

Пятая модель (спецификация с и без контрольной группы):

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SUM_PER_YEAR(lag) + e (6)

Шестая модель (спецификация с и без контрольной группы):

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + e (7)

Полученные результаты приведены в таблицах 7 и 8.

Логично предположить, что параметр количества инвестиций в год имеет нелинейную форму в данной модели, поэтому стоит добавить этот фактор, возведенный в квадрат. Так как этот коэффициент значим только в нескольких моделях, туда и добавим переменную годовых инвестиций в квадратичной форме. Таким образом модель будет выглядеть следующим образом:

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SUM_PER_YEAR(lag) + SUM_PER_YEAR^2(lag) + e (8)

На следующем этапе было проанализировано значим ли и сильнее ли эффект спонсорства в ситуации, когда компания первый раз стала спонсором футбольного клуба. С помощью метода фиксированных эффектов также были построены модели для выручки, нормированной на активы, и рыночной капитализации, нормированной на балансовую стоимость. Перед построением моделей был проведен корреляционный анализ.

Таблица 6

Корреляция для спонсорства первый раз

Согласно Таблице 6 наблюдается сильная взаимосвязь (около 75%) между переменными факта начала спонсорства и общей суммой инвестиций. Таким образом, для последней не была построена модель данной спецификации.

Первая модель (спецификация с и без контрольной группы):

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SUM_PER_YEAR(lag) + FIRST(lag) + e (9)

Вторая модель (спецификация с и без контрольной группы):

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + FIRST(lag) + e (10)

Третья модель (спецификация с и без контрольной группы):

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SUM_PER_YEAR(lag) + FIRST(lag) + e (11)

Четвертая модель (спецификация с и без контрольной группы):

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY+ FIRST(lag) + e (12)

Полученные результаты приведены в таблицах 9 и 10.

Безусловно, важным для спонсоров при выборе футбольного клуба как инвестиционного проекта является то, в какой стране (чемпионате) играет команда. Чтобы оценить влияние различных лиг были построены соответствующие модели. Были добавлены французская Лига 1, итальянская Серия А, испанская Ла Лига и английская Премьер лига, так как в выборке у каждой из них присутствует хотя бы 10 компаний-спонсоров. Модели реализованы с помощью сквозной регрессии. Предыдущие спецификации с фиксированными эффектами нельзя использовать из-за того, что в данных моделях присутствуют фиктивные (дамми) показатели для лиг, в которых играют спонсируемые команды. Переменная принимает значение 1, если клуб участвует в конкретном чемпионате, и 0, если не участвует в нем. Подобные дамми переменные заданы для всей выборки, именно поэтому не удалось применить метод фиксированных эффектов. Кроме этого, каждая переменная лиги была перемножена с фактом спонсорства, чтобы определить спонсирование команд из каких чемпионатов выгодно для инвесторов.

Первая модель:

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + LIGUE_1 + e (13)

Вторая модель:

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + SERIA_A + e (14)

Третья модель:

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + LA_LIGA + e (15)

Четвертая модель:

TR_A = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY+ BARCLAYS_EPL + e (16)

Первая модель:

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + LIGUE_1 + e (17)

Вторая модель:

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + SERIA_A + e (18)

Третья модель:

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY + LA_LIGA + e (19)

Четвертая модель:

M_B = C + PLACE_SPONSOR + CRISIS + LASSETS(lag) + D_E(lag) + ROC(lag) + SPONSOR_DUMMY+ BARCLAYS_EPL + e (20)

Полученные результаты приведены в таблицах 11 и 12.

Таблица 7

Результаты моделей для выручки

Таблица 8

Результаты моделей для рыночной капитализации

Таблица 9

Результаты моделей для спонсорства первый раз (выручка)

Таблица 10

Результаты моделей для спонсорства первый раз (капитализация)

Таблица 11

Результаты моделей для лиг (выручка)

Таблица 12

Результаты моделей для лиг (капитализация)

Описание результатов исследования

В результате данного исследования были построены эконометрические модели, которые позволяют оценить влияние различных финансовых показателей компании, в том числе и размер инвестиций в футбольный клуб, на выручку, нормированную на количество активов, и рыночную капитализацию, нормированную на балансовую стоимость.

Согласно получившимся результатам в первых трех моделях (Таблица 7), факт спонсорства как таковой (дамми переменная) положительно сказывается на выручке компаний на уровне значимости 10%. Но с другой стороны, количество вложений за один год и сумма всех инвестиций за все время имеют статистически незначимые коэффициенты. Включение в данные модели контрольной группы компаний-аналогов является более корректным способом оценивания эффектов, но в данном случае к значительным изменениям результатов не привело. Фиктивная переменная на спонсора (sponsor_dummy) также влияет на 10% уровне значимости. Также значимым (на 10% уровне) в моделях с контрольной группой оказалось отношения долга к собственному капиталу, увеличение которого приводит к небольшому увеличению выручки.

Аналогичные модели для рыночной капитализации (Таблица 8) показали большее количество значимых показателей. Так, например, количество вложений за один год (на 15% уровне значимости) и сумма всех инвестиций за все время (на 1% уровне значимости), а также переменная факта спонсорства (на 15% уровне значимости) в построенных моделях имеют отрицательный эффект на рыночную капитализацию. При увеличении инвестиций в футбольный клуб, выручка компаний не на много, но уменьшается. Предположение о том, что данная переменная имеет квадратичную зависимость не подтвердилось, так как включение подобной зависимости в модели для рыночной капитализации не дало необходимой статистической значимости. С 99% и 95% вероятностью отрицательное влияние на ожидание инвесторов (рыночную капитализацию) оказывает переменная места, которое футбольная команда заняла по итогам сезона. Наиболее успешные в спортивном плане команды также способны приносить большую отдачу от инвестиций в виде увеличения рыночной капитализации. Среди статистически значимых финансовых показателей стоит отметить отрицательное влияние отношения долга к собственному капиталу (на 1% и 10% уровнях), а также негативный эффект логарифма количества активов (на 1% уровне). На 1% уровне значимости фиктивная переменная для кризиса снижает рыночную капитализацию. При включении в данные модели контрольной группы компаний-аналогов результаты не меняются. По-прежнему присутствует отрицательная зависимость между суммой инвестиций за все года, количества инвестиций отдельно по годам, а также фактом спонсорства на рыночную капитализацию спонсоров, нормированную на балансовую стоимость.

Остальные зависимые переменные не требуют интерпретации, так как их коэффициенты получились статистически незначимы.

На следующем этапе были реализованы модели с акцентом на то, что некоторые компании могли стать спонсорами футбольного клуба первый раз (Таблицы 9 и 10), и это могло иметь более существенное влияние на зависимые переменные (выручка и капитализация). По итогам, данная фиктивная переменная получилась не значимой во всех моделях, с контрольной группой компаний-аналогов и без нее. Помимо этого, параметр факта спонсорства положительно влияет на выручку с 90% вероятностью. В моделях без контрольной группы фирм выручку, нормированную на количество активов, увеличивает рентабельность инвестиционного капитала (на 15% уровне статистической значимости), в то время как на рыночную капитализацию, нормированную на балансовую стоимость, оказывают отрицательное влияние место команды в чемпионате (на 5% уровне), дамми переменная кризиса 2008-2009 годов (на 1% уровне), логарифм активов (на 1% уровне), а также отношение долга к собственному капиталу (на 1% и 5% уровнях). Добавление контрольной группы компаний сильно не изменило результаты. Вместо рентабельности инвестиционного капитала положительное влияние на выручку оказывает отношение долга к собственному капиталу (с 90% вероятностью). Переменные, оказывающие статистически значимый негативный эффект на рыночную капитализацию, нормированную на балансовую стоимость, остались те же (место в лиге, кризис, логарифм активов, отношение долга к собственному капиталу).

Остальные зависимые переменные не требуют интерпретации, так как их коэффициенты получились статистически незначимы.

Для оценки моделей влияния лиги (страны) были отобраны наиболее популярные чемпионаты Европы: французская Лига 1, итальянская Серия А, испанская Ла Лига и английская Премьер лига (Таблицы 11 и 12). Статистически значимый положительный эффект (10% уровень) на выручку оказывает спонсирование команд, участвующих во французском дивизионе. Кроме этого инвестирование в клубы испанского чемпионата оказывает отрицательное влияние на выручку, нормированную на количество активов, (на 1% уровне значимости), а переменные для английской и итальянской лиг оказались статистически незначимы. В этих же моделях отношение долга к собственному капиталу (на 5% уровне) и логарифм активов (на 1% уровне) имеют негативный эффект на выручку, тогда как увеличение рентабельности инвестиционного капитала (на 1% уровне) положительно сказывается на выручке.

В моделях для рыночной капитализации статистически значимый положительный эффект (на 1% уровне) оказывает участие команды в английской Премьер лиге, спонсирование футбольных клубов из французской Лиги 1 негативно влияет (на 5% уровне) на капитализацию спонсора. В свою очередь итальянский и испанский чемпионаты имеют статистически незначимые коэффициенты. Помимо этого, отрицательный эффект имеется у переменной места в лиге (на 5% уровне), то есть спонсоров больше привлекают более успешные в спортивном плане команды, что подтверждает ранее полученные результаты. Дамми переменная кризиса (на 1% уровне), а также параметр факта спонсорства (на 10% и 15% уровнях) также показываю отрицательную зависимость. Данный результат подтверждает предыдущие выводы о том, что спонсорство футбольного клуба негативно сказывается на ожиданиях инвесторов.

Тем не менее, результаты, полученные в моделях с переменными футбольных лиг, менее надежные и корректные чем в первых моделях, так как была построена сквозная регрессия и не использовалась спецификация фиксированных эффектов. Следовательно, может присутствовать проблема эндогенности из-за не включения в модель какой-нибудь значимой переменной.

Заключение

В исследовании был проведен анализ финансовой эффективности спонсирования различными компаниями футбольных клубов. Рассматривались инвестиции, полученные от титульного спонсора, и были осуществлены расчеты взаимосвязи финансовых показателей компаний, спонсорских вложений и спортивных достижений команд через регрессионный анализ для панельных данных (спецификация с фиксированными эффектами).

Спонсорство - это маркетинговая стратегия, подразумевающая возврат инвестиций. Получившиеся результаты получились противоречивыми. Компаниям-спонсорам рационально продолжать вкладывать деньги в данную индустрию, потому что такой финансовый показатель, как выручка увеличиваются при спонсировании. В свою очередь, рыночные инвесторы негативно реагируют на заключение спонсорского контракта с футбольным клубом, что отражается в уменьшении рыночной капитализации. Компании стремятся инвестировать в наиболее популярные футбольные клубы, поэтому у команд есть стимул добиваться достижений, чтобы заключать более выгодные контракты.

Данная работа подтверждает предыдущие исследования (Reiser et al., 2012; Smith et al., 2008) в этой области на предмет того, что спонсорство в футбольные клубы приносит увеличение продаж компаниям и как маркетинговый ход стимулирует стремление потребителей покупать.

В дальнейших исследованиях этой темы необходимо провести более подробные анализы в сравнении с другими финансовыми показателями компаний. А также выявить какое место занимает реклама через логотипы на спортивной форме футболистов среди всей рекламы, проводимой конкретной компанией, следовательно, выявить значимость инвестиций в футбольные проекты. Интересно будет проверить какие компании по форме собственности (государственные, частные, акционерские и т.д.) чаще становятся спонсорами. Необходимо будет учесть потенциальную эндогенность, например, компании с лучшими финансовыми показателями обычно чаще становятся спонсорами футбольных клубов.

Для решения поставленных задач, пришлось ввести несколько ограничений. Их можно считать, как некие предпосылки для упрощения модели. Это потребовалось для того, чтобы увидеть определенные взаимосвязи и зависимости и сделать выводы по теме исследования. Итак, были реализованы следующие ограничения:

1. Данная работа включает взаимосвязь футбольного клуба только с титульным (основным) спонсор. Остальные, менее значимые, спонсоры были отброшены.

2. Футбольные клубы были взяты только из европейских чемпионатов, так как это наиболее развитая спортивная и финансовая платформа клубов в мире.

3. Были собраны данные за определенные период с 2001 по 2012 годы по причине того, что в истории мирового футбола существует всего несколько примеров взаимосвязи одного спонсора с конкретным клубом на более длительный срок.

4. Неполнота информации по некоторым титульным спонсорам. К сожалению, не удалось собрать все необходимые данные. Так, например, у некоторых компаний не присутствует выручка за определенные годы.

5. Во внимание не бралась возможная проблема эндогенности, когда выручка или рыночная капитализация оказывают влияние на рассматриваемые в моделях параметры. В будущих работах попытаемся преодолеть это через инструментальные переменные.

6. Переменные были включены в модель только с лагом на следующий период после сделки, хотя может присутствовать более длительная реакция (особенно в моделях для выручки).

Ссылки

1. www.fifa.com

2. www.uefa.com

3. www.forbes.com

4. www.sponsorship.com (ieg.worldbankgroup.org)

5. www.pwc.ru/sportsoutlook

6. www.championat.com (Российский спортивный интернет-портал)

7. Феофанов, Н. Ю. (2006). Анализ доходов от спонсорских и рекламных контрактов профессиональных футбольных клубов. Экономический анализ.

8. Цыганок, А. В., Сатин, Д. Е. (2010). Исследование источников прибыли в профессиональном футболе.

9. www.tranfermarkt.de

10. www.fussball-geld.de

11. Ратникова, Т. А. (2004). Анализ панельных данных в пакете “STATA”. ВШЭ

12. Haxthausen, O. (2010). Какие стратегии спонсорства использовали компании на ЧМ по футболу.

Список источников литературы

1. Алиев, Э. Г., Андреев, С. Н., Еременко, К. В. (2008). Проблемы развития спонсорства профессиональных мини-футбольных клубов. Ученые записки, 9(43).

2. Дмитриев, А. Г., Кашаева, И. А. (2011). Спонсорство в футболе: цели, возможности, мотивы. Транспортное дело России, 5.

3. Жильцова, К. Г., Корзников, Н. И. (2014). Проблемы развития спортивного спонсорства. Молодежь XXI века: потенциал, тенденции и перспективы, 1.

4. Andreff, W. and Szymanski, S. (2006). Handbook on the economics of sport. Cheltenham, UK: Edward Elgar.

5. Biscaia, R., Correia, A., Rosado, A.F., Ross, S.D., Maroco, J. (2013). Sport sponsorship: the relationship between team loyalty, sponsorship awareness, attitude toward the sponsor, and purchase intentions. Journal of Sport Management, 27(4), pp.288-302.

6. Buhler, A. W. (2006). Professional football sponsorship in the English Premier League and the German Bundesliga.

7. Carrigan, M. and Carrigan, J. (1997). UK Sports Sponsorship: Fair Play or Foul?. Business Ethics: A European Review, 6(2), pp.59-64.

8. Clark, J., Cornwell, T. and Pruitt, S. (2002). Corporate Stadium Sponsorships, Signalling Theory, Agency Conflicts and Shareholder Wealth. Journal of Advertising Research, 42(6), pp.16-32.

9. Cornwell, T., Pruitt, S. and Clark, J. (2005). The Relationship Between Major-League Sports' Official Sponsorship Announcements and the Stock Prices of Sponsoring Firms. Journal of the Academy of Marketing Science, 33(4), pp.401-412.

10. Cornwell, T. B., Maignan, I. (1998). An international review of sponsorship research. Journal of advertising, 27(1), pp.1-21.

11. Cornwell, T., Roy, D. and Steinard, E. (2001). Exploring Managers' Perceptions of the Impact of Sponsorship on Brand Equity. Journal of Advertising, 30(2), pp.41-51.

12. Deitz, G., Evans, R. and Hansen, J. (2013). Sponsorship and shareholder value: A re-examination and extension. Journal of Business Research, 66(9), pp.1427-1435.

13. Edmans, A., Garcia, D., Norli, Ш. (2007). Sports sentiment and stock returns. The Journal of Finance, 62(4), pp.1967-1998.

14. Ginesta, X. (2013). What is the next step? The champions league clubs and their sponsors. From Bwin to Qatar Sports Investment. Soccer & Society, 14(1), pp.66-79.

15. Hanke, M. and Kirchler, M. (2013). Football championships and jersey sponsors' stock prices: an empirical investigation. The European Journal of Finance, 19(3), pp.228-241.

16. Jensen, J. and Cobbs, J. (2014). Predicting Return on Investment In Sport Sponsorship. Journal of Advertising Research, 54(4), pp.435-447.

17. Kleinman, M. (2002). Making football sponsorship pay. Marketing, pp.15.

18. Norman, M. (2012). Saturday night's alright for tweeting: Cultural citizenship, collective discussion and the new media consumption/production of Hockey Day in Canada. Sociology of sport journal, 29(3), pp.306-324.

19. Reiser, M., Breuer, C., Wicker, P. (2012). The sponsorship effect: Do sport sponsorship announcements impact the firm value of sponsoring firms? Int. J. Sport Finance 7.

20. Smith, A., Graetz, B. and Westerbeek, H. (2008). Sport sponsorship, team support and purchase intentions. Journal of Marketing Communications, 14(5), pp.387-404.

21. Verity, J. (2002). Maximising the marketing potential of sponsorship for global brands. European Business Journal 4, 4, pp.161-173

Размещено на Allbest.ru