Оценка финансовой эффективности событийного маркетинга на примере киберспортивных турниров

Подводя итог киберспортивным играм на сегодняшний день, необходимо отметить, в каких играх за всю историю суммарный призовой фонд является самым высоким:

а) Dota 2 (Разработчик: Valve Corporation, США; Выпуск: 2011 год; Турниров: более 900; Призовые: около 140 000 000 долларов).

б) Counter-Strike: Global Offensive (Разработчик: Valve Corporation, США; Выпуск: 2012 год; Турниров: более 3200; Призовые: около 53 000 000 долларов).

в) League of Legends (Разработчик: Riot Games, США; Выпуск: 2009 год; Турниров: более 2000; Призовые: около 52 000 000 долларов).

г) StarCraft II (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 2010 год; Турниров: более 4800; Призовые: около 26 500 000 долларов).

д) Heroes of the Storm (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 2015 год; Турниров: более 400; Призовые: около 13 500 000 долларов).

е) Hearthstone: Heroes of WarCraft (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 2014 год; Турниров: более 700; Призовые: около 12 000 000 долларов).

ж) Counter-Strike (Разработчик: Valve Corporation, США; Выпуск: 2000 год; Турниров: более 580; Призовые: около 11 000 000 долларов).

з) Smite (Разработчик: Hi-Rez Studios, США; Выпуск: 2014 год; Турниров: более 80; Призовые: около 8 000 000 долларов).

и) StarCraft: Brood War (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 1998 год; Турниров: более 500; Призовые: около 7 500 000 долларов).

к) Halo 5: Guardians (Разработчик: 343 Industries, США; Выпуск: 2015 год; Турниров: более 70; Призовые: около 6 300 000 долларов).

л) Overwatch (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 2016 год; Турниров: более 550; Призовые: около 6 000 000 долларов).

м) WarCraft III (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 2002 год; Турниров: более 1000; Призовые: около 5 000 000 долларов).

н) Call of Duty: Infinite Warfare (Разработчик: Activision, США; Выпуск: 2016 год; Турниров: более 70; Призовые: около 4 000 000 долларов).

о) Call of Duty: Black Ops III (Разработчик: Activision, США; Выпуск: 2015 год; Турниров: более 70; Призовые: около 3 800 000 долларов).

п) CrossFire (Разработчик: SmileGate, Южная Корея; Выпуск: 2007 год; Турниров: более 280; Призовые: около 3 800 000 долларов).

р) World of WarCraft (Разработчик: Blizzard Entertainment, США; Выпуск: 2004 год; Турниров: более 80; Призовые: около 3 700 000 долларов).

с) World of Tanks (Разработчик: Wargaming.net, Беларусь; Выпуск: 2010 год; Турниров: более 40; Призовые: около 3 600 000 долларов).

т) Counter-Strike: Source (Разработчик: Valve Corporation, США; Выпуск: 2004 год; Турниров: более 300; Призовые: около 3 000 000 долларов).

у) Heroes of Newerth (Разработчик: S2 Games, США; Выпуск: 2010 год; Турниров: более 360; Призовые: около 2 800 000 долларов).

ф) Call of Duty: Advanced Warfare (Разработчик: Activision, США; Выпуск: 2014 год; Турниров: более 400; Призовые: около 2 500 000 долларов). [9]

Из данного списка можно сделать вывод, что в киберспортивные мероприятия вкладываются огромные деньги и, безусловно, эти сумму будут только увеличиваться. Не смотря на то, что в Японии и Южной Корее производится большое количество игр, киберспорт в таких масштабах развивают в основном компании из США (только 2 организации из предыдущего рейтинга не представляют эту страну). Отдельно стоит отметить суммарный призовой фонд по игре «Dota 2», который превышает почти в три раза ближайшего преследователя. Для полноты картины, также необходимо показать отдельно наиболее крупные турниры на текущий момент:

а) The International 2017 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: США; Призовой фонд: 24 687 910 долларов).

б) The International 2016 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: США; Призовой фонд: 20 770 640 долларов).

в) The International 2015 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: США; Призовой фонд: 18 429 610 долларов).

г) The International 2014 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: США; Призовой фонд: 10 931 100 долларов).

д) LoL 2016 World Championship (Игра: «League of Legends»; Место проведения: США; Призовой фонд: 5 070 000 долларов).

е) LoL 2017 World Championship (Игра: «League of Legends»; Место проведения: Китай; Призовой фонд: 4 946 970 долларов).

ж) DAC 2015 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: Китай; Призовой фонд: 3 057 520 долларов).

з) The Boston Major 2016 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: США; Призовой фонд: 3 000 000 долларов).

и) The Frankfurt Major 2015 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: Германия; Призовой фонд: 3 000 000 долларов).

к) The Kiev Major 2017 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: Украина; Призовой фонд: 3 000 000 долларов).

л) The Manila Major 2016 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: Филиппины; Призовой фонд: 3 000 000 долларов).

м) The Shanghai Major 2016 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: Китай; Призовой фонд: 3 000 000 долларов).

н) The International 2013 (Игра: «Dota 2»; Место проведения: США; Призовой фонд: 2 874 400 долларов).

о) Smite World Championship 2015 (Игра: «Smite»; Место проведения: США; Призовой фонд: 2 612 260 долларов).

п) Halo World Championship 2016 (Игра: «Halo 5: Guardians»; Место проведения: США; Призовой фонд: 2 500 000 долларов).

р) LoL 2014 World Championship (Игра: «League of Legends»; Место проведения: Южная Корея; Призовой фонд: 2 130 000 долларов).

с) LoL 2015 World Championship (Игра: «League of Legends»; Место проведения: Германия; Призовой фонд: 2 130 000 долларов).

т) LoL Season 3 World Championship (2013) (Игра: «League of Legends»; Место проведения: США; Призовой фонд: 2 050 000 долларов).

у) Call of Duty XP Championship 2016 (Игра: «Call of Duty: Black Ops III»; Место проведения: США; Призовой фонд: 2 000 000 долларов).

ф) LoL Season 2 World Championship (2012) (Игра: «League of Legends»; Место проведения: США; Призовой фонд: 1 970 000 долларов). [9]

Таким образом, 20 наиболее крупных киберспортивных турниров за всю историю состоялись, начиная с 2012 года, и можно сделать вывод о том, что в последние годы призовые турниров только увеличиваются, и так будет происходить и в дальнейшем. Стоит отдельно выделить, что среди топ-20 11 киберспортивных мероприятий относятся к игре «Dota 2», не зря считающейся показательной игрой для киберспорта. Можно так же отметить, что для популяризации самой игры и киберспорта в целом, разработчики стараются проводить свои турниры в разных странах мира.

Особое место в развитии компьютерного спорта стоит выделить киберспортивным организациям. Их можно прировнять к профессиональным футбольным или баскетбольным клубам. Это не просто объединение игроков, а целая организация, включающая в себя менеджерский состав, ИТ отдел из программистов и дизайнеров (необходимо для создания и поддержания бренда), стримеров и комментаторов (возможность наблюдать за командой на всех турнирах), тренерского состава и отдела аналитики (бывшие про-игроки), ну и конечно самих игроков, которые составляют основу любой киберспортивной команды. У каждой подобной организации есть свои спонсоры, как титульные, так и предоставляющие необходимую атрибутику в виде одежды или же компьютерных девайсов, например, мышка и клавиатура. Дисциплин в киберспорте достаточно большое количество, так как каждый месяц выпускаются все новые игры, и организация в праве принимать участие в турнирах по любым играм, создав команду из профессиональных киберспортсменов. [10] Наиболее успешные мировые организации в компьютерном спорте (выигравшие призовых на сумму более 6 миллионов долларов):

а) Team Liquid

Нидерланды; основана в 2000 году; спонсор: Monster, HTC, Razer; суммарно заработано призовых: 19 393 890 долларов; основные подразделения: «Dota 2» (чемпионы The International 2017), «CS: GO», «StarCraft II». киберспортивный маркетинговый финансовый

б) Evil Geniuses

США; основана в 1999 году; спонсор: SteelSeries, AMD; суммарно заработано призовых: 17 189 680 долларов; основные подразделения: «Dota 2» (чемпионы The International 2015), «StarCraft II», «Halo 5».

в) Newbee

Китай; основана в 2014 году; спонсор: AutoFull; суммарно заработано призовых: 12 516 600 долларов; основные подразделения: «Dota 2» (чемпионы The International 2014), «League of Legends», «Hearthstone».

г) LGD Gaming

Китай; основана в 2009 году; спонсор: PSG eSports, Laogandie Food; суммарно заработано призовых: 10 968 600 долларов; основные подразделения: «League of Legends», «Dota 2».

д) Fnatic

Великобритания; основана в 2004 году; спонсор: Chillblast, Fnatic Gear, AMD; суммарно заработано призовых: 10 651 120 долларов; основные подразделения: «Dota 2», «League of Legends», «CS: GO».

е) Wings Gaming

Китай; основана в 2014 году; спонсор: C5Game; суммарно заработано призовых: 9 718 630 долларов; основные подразделения: «Dota 2» (чемпионы The International 2016).

ж) Virtus.pro

Россия; основана в 2003 году; спонсор: Vertagear, SMedia Markt; суммарно заработано призовых: 9 274 290 долларов; основные подразделения: «Dota 2», «CS: GO».

з) SK Telecom T1

Южная Корея; основана в 2012 году; спонсор: SKtelecom, Razer; суммарно заработано призовых: 8 555 630 долларов; основные подразделения: «League of Legends», «StarCraft II».

и) Vici Gaming

Китай; основана в 2012 году; спонсор: Monster Energy, HyperX; суммарно заработано призовых: 7 731 590 долларов; основные подразделения: «Dota 2», «Hearthstone», «CS: GO», «CrossFire».

к) Invictus Gaming

Китай; основана в 2011 году; спонсор: Wang Sicong; суммарно заработано призовых: 7 418 260 долларов; основные подразделения: «Dota 2», «League of Legends», «StarCraft II».

л) Natus Vincere

Украина; основана в 2009 году; спонсор: G2A, HyperX; суммарно заработано призовых: 7 118 620 долларов; основные подразделения: «Dota 2», «World of Tanks», «CS: GO».

м) Cloud9

США; основана в 2014 году; спонсор: Logitech, HTC; суммарно заработано призовых: 6 651 930 долларов; основные подразделения: «Dota 2», «League of Legends», «CS: GO», «Heroes of the Storm».

н) Team OG

Европа; основана в 2015 году; спонсор: Red Bull; суммарно заработано призовых: 6 651 930 долларов; основные подразделения: ««Dota 2». [9]

Безусловно, наиболее успешные киберспортивные команды принимают участие в самых крупных и популярных турнирах с самыми большими призовыми. К таким турнирам относятся соревнования по четырем основным дисциплинам современного киберспорта: «Dota 2», «League of Legends», «CS: GO», «StarCraft II». Отдельно стоит отметить нахождение в вышеперечисленном списке двух команд, созданных в СНГ: Natus Vincere («Рожденные побеждать») и Virtus.pro. Киберспорт в России зарождался одновременно с мировым, что поспособствовало появлению как конкурентоспособных игровых организаций, так и отдельных игроков.

Россия считается первой страной, которая утвердила киберспорт как официальный вид спорта. Сделано это было по распоряжению бывшего Председателя Государственного комитета Российской Федерации по физической культуре, спорту и туризму (ныне - Министерство спорта Российской Федерации) Рожкова Павла Алексеевича 25 июля 2001 года. Однако, позднее в июле 2006 года, после введения в действие Всероссийского реестра видов спорта (ВРВС), киберспорт был исключен бывшим Руководителем Федерального агентства по физической культуре и спорту - Росспорт (ныне, также, Министерство спорта Российской Федерации) Фетисовым Вячеславом Александровичем из вышеуказанного реестра. В то время киберспорт не соответствовал следующим критериям, утвержденным для включения в реестр:

а) развитие в более чем половине субъектов Российской Федерации;

б) наличие зарегистрированного в установленном порядке общероссийского физкультурно-спортивного объединения.

И только 7 июня 2016 года компьютерный спорт вернул статус признанного на государственном уровне официального вида спорта. Бывший Министр спорта Мутко Виталий Леонтьевич подписал приказ о включении киберспорта в официальный реестр видов спорта Российской Федерации. По мимо этого, 13 апреля 2017 года Коновалов Александр Владимирович, глава Министерства Юстиций РФ (Минюст) зарегистрировал Приказ Министерства спорта Российской Федерации от 16.03.2017 № 183 «О признании и включении во Всероссийский реестр видов спорта спортивных дисциплин, видов спорта и внесении изменений во Всероссийский реестр видов спорта», в рамках которого киберспорту был присвоен второй раздел - «виды спорта, развиваемые на общероссийском уровне». Таким образом, компьютерный спорт в России получил тот же статус и раздел, как и наиболее популярные традиционные виды спорта - футбол, баскетбол, хоккей и т.д. В связи с этим, появилась возможность организации и проведения официальных чемпионатов России по киберспорту в разных дисциплинах, а также присвоению разрядов и званий профессиональным киберспортсменам. [11]

Отдельно стоит отметить единственную игру, которая была разработана компанией из СНГ и которая добилась значимых успехов в мировом киберспорте. 12 августа 2010 года белорусская частная компания, специализирующаяся на разработке и издании игр, Wargaming.net выпускает игру «World of Tanks». Жанром игры считается аркадный симулятор с элементами шутера и стратегии. Смысл игры основывается на командном онлайн-сражении, при этом один конкретный игрок управляет одним конкретным танком. Данная игра реализуется по системе free-to-play, то есть отсутствует необходимость платить деньги разработчикам для игры, и была выпущена на платформы: PC, Xbox 360, Xbox One, PlayStation 4. При создании данной игры разработчики не позиционировали ее как киберспортивную, тем не менее, так как весь ее смысл заключается в сражении между игроками, по ней не могли не проводить турниры. На текущий момент «World of Tanks» занимает 17 место среди всех игр по сумме призовых за турниры. Самый крупный турнир был проведен в 2015 году в Китае в рамках соревнований «World Cyber Arena 2015» с суммарными призовыми в районе 310 000 долларов. Самыми успешными командами являются организации из СНГ: Natus Vincere, HellRaisers и Virtus.pro. Всех больше призовых денег заработали игроки из России, Украины и Беларуси. [12]

Согласно исследованию компаний PayPal и SuperData, объем рынка киберспорта в России в 2016 году составил 35,4 млн долларов, что является вторым показателем в Европе. Первое место занимает многолетний лидер европейского киберспорта - Швеция. При расчетах использовались данные по призовым фондам, спонсорству, покупкам билетов и проведение соревнований. В 2017 году в России прогнозируется рост оборота на киберспортивном рынке до 40 миллионов долларов. [1]

Объем мирового рынка соревнований по видеоиграм, по исследованию все той же SuperData, в 2016 году составил около 900 млн долларов и прогнозируется достижение отметки в 1 млрд долларов уже в 2017 году. Наиболее крупным регионом отмечается Азия с оборотом около 350 млн долларов. [1]



4. Практическая часть

4.1 Постановка задачи исследования

Рынок профессионального киберспорта и, соответственно, киберспортивных мероприятий стремительно развивается, но необходимо выяснить, стоит ли компаниям - производителям игр продолжать разрабатывать их как киберспортивные дисциплины, ну или, по крайней мере, добавлять возможность многопользовательской игры, а также вкладывать капитал в эту индустрию. Нужно оценить приносит ли эту какую-нибудь отдачу, выгодно ли совершать подобные инвестиции или этот процесс происходит на уровне желаний и добровольных безвозмездных вкладов. Основной целью исследования является выявление положительной зависимости между суммой инвестиций в киберспорт (за счет призового фонда) и финансовыми показателями компании-разработчика, а также взаимосвязи между регионом, жанром, годом выпуска, платформой, на которой реализована игра, рейтингом от профессиональных критиков и обычных игроков, и теми же финансовыми факторами. Для этого был проведен сбор нескольких баз данных, с помощью которых были проведены расчеты и которые включают в себя:

· Информацию по видеоиграм;

· Информацию по компаниям, выпускающим видеоигры.

Таким образом, исследование основывается на методе регрессионного анализа и включает в себя следующие основные пункты

· Сбор данных о различных видеоиграх (разработчик, регион, жанр, год, рейтинг профессиональных критиков и геймеров);

· Сбор данных по издателям игр (выручка - годовые продажи конкретной игры, количество проведенных турниров за год по конкретной игре, годовая сумма призовых за эти турниры);

· Вычисление зависимостей (корреляций) между вкладами и финансовыми показателями;

· Построение регрессионных моделей и определение взаимосвязей и тенденций.

Для исследования влияния проведения киберспортивных турниров на финансовые показатели компании в данной работе используется эконометрический анализ. Модели имеют нелинейную спецификацию, но являются линейными по параметрам. Определение зависимости показателей через регрессионный анализ осуществляется с помощью статистического пакета STATA.

Собрав все необходимые данные и сделав соответствующие расчеты, планируется определить, оказывают ли какой-либо эффект такие показатели как фактор проведения киберспортивного турнира как таковой, количества соревнований за год, общая сумма призовых проведенных за год киберспортивных мероприятий, жанр и регион публикации игры (если она не была общемировой) на финансовые показатели выручки, выраженной через сумму заработанную за год продаж конкретной игры, и если да, то какой знак принимает данное влияние и насколько сильное воздействие оно оказывает.

4.2 Обзор данных

Информационная база состоит из 26 мировых компаний - разработчиков и издателей игр. В базу были добавлены игры, которые они выпускали во временном промежутке с 1998 года по 2017 год. Отдельно выделялся регион продаж (Северная Америка, Европа, Япония-Китай-Южная Корея, Остальные регионы). Также было отмечено какого жанра эта игра. Таким образом, уникальным наблюдением в собранной базе данных является игра, выпущенная конкретным разработчиком, в конкретный год в конкретном жанре, а также продаваемая в конкретном регионе.

Из финансовых показателей компаний-разработчиков игр в базу было добавлена выручка (количество продаж игр, выраженное в деньгах). Выручка была сформирована за счет показателя продаж копий видеоигр в миллионах штук в четырех, вышеописанных, регионах мира, а также усредненной цены конкретной игры в конкретном регионе продаж. Также для каждой отдельной игры было внесено, сколько всего по ней было проведено киберспортивных турниров и какой по объему суммарный призовой фонд этих турниров (в миллионах долларов).

Для создания информационной базы были использованы данные с локальных и глобальных специализированных игровых сайтов (www.esportsearnings.com, www.vgchartz.com, www.pricecharting.com, www.metacritic.com, www.ign.com, www.gamefaqs.com, www.gamespot.com, www.sports.ru, www.championat.ru). Так же были добавлены финансовые показатели, взятые с мировых общеизвестных экономических порталов Bloomberg и Bureau van Djik.

Основной переменной, которая будет зависимой в моделях, является выручка. Она выражена в миллионах долларов и показывает то, сколько компания, выпустившая игру, заработала денег на ее продаж в конкретный год в конкретном регионе мира.

В данной работе используется три категориальных переменных, которые принимают значение от 1 и по порядку. Во-первых, это регион продаж принимающий значения от 1 до 4. Во-вторых, разработчик игры, значения для которого варьируются от 1 до 26. В-третьих, жанр игры: база данных включает в себя игры по 9 жанрам. По мимо этого к категориальным переменным можно отнести год выпуска игры, который изменятся с 1998 по 2017.

Помимо этого, из изначальной базы данных был получен второй набор значений путем объединения цифр по регионам в рамках одной игры. Это было сделано для того, чтобы посмотреть влияние проведения киберспортивных мероприятий без региональной привязки, так как часто организовываются международные крупные турниры в одной конкретной стране (например, World Cyber Games в Южной Корее), а эффект от их проведения выливается в рост общемировых продаж.

Также для расчетов были добавлены рейтинги игр. За основу были взяты следующие показатели: оценка профессиональных игровых критиков (от 0 до 100), количество оценок критиков к игре, оценка игре обычных игроков (от 0 до 10) и, соответственно, количество оценок обычных пользователей.

В дополнение, в базу данных был добавлен показатель количества лет конкретной игры в киберспорте, а также то, на скольких игровых платформах (консолей) был выпущена игра.

Среди важных факторов стоит отметить, что самой продаваемой игрой в плане выручки для компании-разработчика стала игра «Call of Duty: Modern Warfare 3», выпущенная американской компанией Activision в 2011 году для 5 игровых консолей (PC, Xbox 360, PlayStation 3, Wii, Nintendo DS). Продажи данной игры в Североамериканском регионе достигли 945,44 млн долларов, а в Европейском регионе 677,89 млн долларов. Наблюдается тенденция, что самыми доходными для выручки являются игры в жанре шутер. Так, среди первых десяти игр по объемам продаж, все кроме двух являются шутерами от первого лица. Не считая вышеупомянутой «Call of Duty: Modern Warfare 3», в этом списке присутствуют игры почти ежегодно выпускаемой знаменитой игровой военной серии «Call of Duty», первая часть которой была выпущена в 2003 году, а наиболее актуальная часть датируется 2017 годом (всего было издано 14 игр серии). В первой десятке единственными представителями другого жанра являются две игры знаменитой серии футбольного симулятора «FIFA». Наиболее прибыльной частью является «FIFA 15», выпущенная в конце 2014 года американской компанией Electronic Arts. Ее продажи только в Североамериканском регионе составили почти 700 млн долларов. Игрой, по которой было проведено наибольшей количество турниров, а именно 401 турниров, является «Call of Duty: Advanced Warfare» - шутер (военная игра, события которой происходят в 50-ые годы XXI века), разработанный американской компанией Activision и вышедший в 2014 году. Следующей игрой по количеству турниров (349 киберспортивных соревнований) стала вышеупомянутая «FIFA 15», разработанная американской компанией EA Sports в 2014 году. По двадцати играм, которые вошли в базу данных, суммарный призовой фонд за все турниры превысил 1 млн долларов. Во-первых, это игра 2015 года «Halo 5: Guardians» от американского издателя Microsoft с суммарными призовыми в 6,39 млн долларов (было проведено 72 турнира). А во-вторых, стоит отметить, очередное присутствие игр серии «Call of Duty», занимающие второе («Call of Duty: Infinite Warfare» 2016 года выпуска) и третье («Call of Duty: Black Ops III» 2016 года выпуска) места с суммарными призовыми в районе 4 и 3,8 млн долларов соответственно. Наивысшими средними оценками от профессиональных критиков в 95 и 93,5 баллов из 100 обладают две игры: гоночный симулятор 2001 года «Gran Turismo 3: A-Spec», выпущенный японской компанией Sony Computer Entertainment, и шутер 2009 года «Street Fighter IV», разработанный японской корпорацией Capcom. Обычные игроки наивысшим баллом в 9,0 из 10 удостоили игру американского издателя Microsoft 1999 года в жанре стратегия «Age of Empires II: The Age of Kings». Большее количество раз обычными пользователями была оценена игра 2011 года от Activision под названием «Call of Duty: Modern Warfare 3» - 19699 оценок при средней в 3,1. Критики же больше всего оценивали игру 2006 года все той же американской компании Activision «Call of Duty 2» - 242 зарегистрированных оценки при средней в 82,67. Наибольшее количество лет присутствия в киберспорте, что логично, имеют игры, выпущенные в конце 90-ых годов XX века и являющиеся актуальными для любителе до сих пор: стратегии от американской Microsoft «Age of Empires» и «Age of Empires II: The Age of Kings», а также файтинги от японской корпорации Capcom «Super Street Fighter II Turbo» и «Marvel vs. Capcom 2». Больше всего игровых платформ (консолей), вплоть до 10, поддерживают спортивные и гоночные симуляторы от американских разработчиков EA Sports и Electronic Arts (серии «FIFA», «Madden NFL» и «Need for Speed»).

Таблица 2 представляет собой описательную статистику для зависимых и независимых переменных, которые будут включены в модели.

Таблица 2 Описательная статистика

Название	Переменная	Набл.	Среднее	Среднекв.откл.	Мин.	Макс.
Выручка	SalesDOLLAR	283	113,9968	179,2079	0.0999	945,4424
Разработчик	Publisher_	283	11,2756	5,8958	1	26
Регион	Region_	283	2,7279	0,7811	1	4
Жанр	Genre_	283	5,6643	2,537	1	9
Год	Year	283	2010,237	4,7277	1998	2017
Количество турниров	Tournament	283	7,0742	9,4923	1	56
Сумма призовых	Prize	283	0,1925	0,5246	0.0001	4.8463
Количество поддерживающих игровых платформ	Console	283	3,3958	2,2023	1	10
Количество лет в киберспорте	Years_of_tourn	283	2,0248	1,7144	1	14

Таблица 3 представляет собой описательную статистику для зависимых и независимых переменных, которые будут включены в модели, без разделения на регионы.

Таблица 3 Описательная статистика

Название	Переменная	Набл.	Среднее	Среднекв.откл.	Мин.	Макс.
Выручка	SalesDOLLAR	175	238,296	356,5299	0.0999	1857,89
Разработчик	Publisher_	175	11,6743	5,89	1	26
Жанр	Genre_	175	5,56	2,5654	1	9
Год	Year	175	2009,869	4,8849	1998	2017
Количество турниров	Tournament	175	26,1657	51,0161	1	401
Сумма призовых	Prize	175	0,3461	0,8412	0.0001	6.3865
Оценка критиков	critic_score	172	82,1954	5,8633	59356	95
Количество оценок критиков	critic_count	172	99,6802	51,1308	9	242
Оценка пользователей	user_score	174	7,2309	1,4051	2,7622	9
Количество оценок пользователей	user_count	174	1214,443	2249,593	18	19699
Количество поддерживающих игровых платформ	Console	175	3,3086	2,2275	1	10
Количество лет в киберспорте	Years_of_tourn	175	2,68	2,5304	1	15

В Таблице 4 показаны средние и максимальные значения для компаний-разработчиков игр, по которым проводились соревнования, по выручке, количеству турниров и суммарным призовым. Также представлен год, когда конкретная компания провела свое последнее на текущий момент (на 2017 год) киберспортивное мероприятие. Стоит отметить американские компании Activision, Electronic Arts (+ EA Sports) и Microsoft Game Studious, которые провели киберспортивные турниры по значительно большему количеству игр.

Таблица 4 Средние и максимальные значения для разработчиков игр

Название компании	Наблюдений	Выручка	Количество турниров	Суммарные призовые	Последний год турнира
		Ср.	Max	Ср.	Max	Ср.	Max
2K Games	1	74,78	74,78	33	33	0,132	0,132	2015
505 Games	1	68,97	68,97	184	184	1,85	1,85	2015
Activision	21	704,63	1857	45,67	401	0,881	4,15	2017
Aksys Games	8	9,87	21,28	12,63	38	0,017	0,037	2017
Atari	5	62,99	298,5	7	13	0,094	0,142	2013
Atlus	6	27,7	56,09	14	42	0,016	0,044	2016
Bethesda Softworks	1	223,95	223,95	1	1	0,007	0,007	2017
Blizzard Entertainment	1	332,03	332,03	86	86	3,762	3,762	2007
Capcom	12	68,265	367,64	53,75	202	0,217	1,941	2017
DreamCatcher Interactive	1	0,299	0,299	13	13	1,015	1,015	2004
EA Sports	34	328,769	1008,4	25	349	0,174	1,468	2017
Electronic Arts	13	306,67	780,56	14,92	141	0,048	0,23	2015
Konami	6	153,96	299,51	4,83	16	0,1	0,515	2016
Microsoft	23	174,63	606,38	23,22	72	0,668	6,387	2016
NCSoft	1	59,38	59,38	57	57	0,476	0,476	2014
Namco Bandai	13	95,28	175,56	20,54	132	0,072	0,426	2017
Nintendo	4	213,02	277,44	32	98	0,016	0,052	2017
Sega	2	39,79	54,39	3,5	6	0,02	0,04	2017
Sierra Entertainment	1	48,99	48,99	5	5	0,177	0,177	2007
Sony Computer Entertainment	3	301,34	448,15	1,67	2	0,031	0,046	2016
THQ	4	1,099	1,949	1,5	3	0,023	0,079	2008
Tecmo	3	19,74	22,95	9	13	0,178	0,498	2015
Ubisoft	5	114,76	286,08	11,2	28	0,024	1,545	2016
Wargaming. net	1	5,74	5,735	48	48	3,656	3,656	2011
Warner Bros. Interactive Entertainment	4	222,89	324,24	55,5	117	0,325	0,634	2017
Xseed Games	1	2,79	2,79	3	3	0,002	0,002	2015

Таблица 5 включает в себя среднее и максимальное значение тех же показателей только в распределении по годам. Можно отметить ряд тенденций. Во-первых, существует стабильный рост показателя средней выручки. Во-вторых, растет количество турниров по разным играм. В-третьих, суммарные призовые за турниры также стабильно растут. Из этой таблицы видно, что киберспорт развивается с каждым годом, и проводить исследования по нему достаточно актуально. Стоит сказать, что данная таблица не включает в себя большое количество бесплатных онлайн игр, которые были выпущены в последние года, но не попали в базу данных. С ними разрыв в показателях по годам еще более внушительный.



Таблица 5 Средние и максимальные значения по годам

Год	Наблюдений	Выручка	Количество турниров	Суммарные призовые
		Ср.	Max	Ср.	Max	Ср.	Max
1998	2	8,86	15,62	37	65	0,128	0,139
2000	2	31,1	56,01	36	71	0,348	0,646
2001	2	11,93	15,65	3,5	5	0,068	0,089
2002	6	43,77	122,87	9,67	39	0,094	0,299
2003	7	96,25	194,59	2,86	5	0,019	0,054
2004	7	79,69	313,69	5,43	13	0,224	1,015
2005	10	153,72	547,39	16,9	71	0,253	1,489
2006	10	77,239	180,51	10,7	26	0,152	0,498
2007	23	168,29	916,32	18,83	98	0,334	3,762
2008	8	267,23	900,9	3,25	8	0,045	0,105
2009	5	544,89	1249,75	9,2	19	0,065	0,135
2010	10	261,95	576,25	20,9	78	0,126	0,772
2011	9	527,25	1857,89	45,89	202	0,631	3,656
2012	13	373,83	1775,1	45	152	0,212	1,454
2013	8	514,24	1582,61	50,38	141	0,299	1,573
2014	8	304,69	1197,13	110,75	401	0,433	2,598
2015	15	250,38	1524,9	38,07	184	0,899	6,386
2016	18	209,66	885,04	19,89	93	0,723	4,152
2017	12	229,62	920,04	8,67	38	0,229	1,735

Таблица 6, аналогично предыдущим, объединяет показатели выручки (объем продаж копий игр, выраженный в миллионах долларов), количества турниров и суммарных призовых (в миллионах долларов) в разрезе по регионам. Стоит отметить преимущество Североамериканского региона и Европы как в количестве проведенных киберспортивных соревнований, так и в общем объеме призового фонда в рамках одной игры. Тем не менее, Китайский регион на текущий момент является одним из лидеров по проведению чемпионатов по компьютерным играм, но в базе данных данного исследования они никак не отображаются, в связи с тем, что это free-to-play игры (видеоигра, которую можно бесплатно скачать и играть), и у них отсутствует выручка от продаж копий.

Таблица 6 Средние и максимальные значения по годам

Год	Наблюдений	Выручка	Количество турниров	Суммарные призовые
		Ср.	Max	Ср.	Max	Ср.	Max
Азия	13	32,41	295,48	1,61	4	0,034	0,089
Европа	96	140,61	697,08	6,94	56	0,128	2,638
Северная Америка	129	124,74	945,44	8,67	52	0,301	4,846
Остальное	45	50	207,57	4,36	22	0,065	0,703

4.3 Эконометрическая модель

Перед тем как начать регрессионный анализ необходимо построить корреляционную матрицу и убедиться в том, что между зависимыми переменными отсутствует сильная взаимосвязь. Согласно Таблице 7 наибольшее значение корреляции (около 70%) наблюдается у переменных количества оценок игры пользователями-игроками и общего объема продаж игр. Чтобы избежать мультиколлинеарности после одновременного включения данных переменных в модель, есть смысл проверить наличие проблемы мультиколлинеарности через коэффициент VIF. Если он покажет высокий уровень мультиколлинеарности в модели данную независимую переменную необходимо будет исключить из модели. Также между некоторыми зависимыми переменными присутствует 45% корреляция. Данные факторы можно оставить в моделях, так как это соответствует норме и смещение оценок не произойдет.

Таблица 7 Корреляционная матрица

	Publisher	Sales	Tourn	Prize	Genre	Console	critirc_ score	critic_ count	user_ score	user_ count
Publisher	1,000
Sales	-0,273	1,000
Tourn	-0,129	0,338	1,000
Prize	-0,089	0,329	0,371	1,000
Genre	-0,063	0,243	0,012	0,167	1,000
Console	-0,152	0,365	0,176	-0,058	0,314	1,000
critirc_ score	0,095	0,092	0,010	0,036	0,133	-0,222	1,000
critic_ count	-0,084	0,403	0,089	0,089	0,167	0,489	0,122	1,000
user_ score	0,208	-0,516	-0,224	-0,377	-0,198	-0,347	0,363	-0,152	1,000
user_ count	-0,171	0,702	0,212	0,284	0,159	0,065	0,182	0,343	-0,354	1,000

Целью работы является определение влияния проведения киберспортивного мероприятия на такой финансовый показатель компании-разработчика игры как выручка. Данный показатель является фактическим доходом компании в данном периоде и, в основном, в данной сфере, состоит из количества продаж копий игры, выраженного в деньгах.

Помимо переменных, характеризующих киберспорт (количество турниров, суммарный призовой фонд), в модели будут включены как независимые факторы несколько ключевых переменных, влияющих на объем продаж (какая компания выпустила игру, какого жанра, в каком регионе ведутся продажи и проводятся турниры). Это сделано для того, чтобы избежать проблемы эндогенности, но, действуя таким способом, очень легко забыть добавить значимую переменную (в данном случае, финансовый показатель, сильно влияющий на выручку) в модель.

Решением данной ситуации будет служить включение в модели фиксированных эффектов. С реализацией данного метода в модели будет включена ненаблюдаемая переменная, которая может влиять на финансовые показатели компаний. Предполагается, что ненаблюдаемые характеристики будут неизменны во времени. Для этого будет использован метод “within”.

Регрессия “within” - это исходная регрессионная модель, переписанная в терминах отклонений от средних по времени значений переменных:

,

Она, также, как и регрессия в первых разностях по времени, удобна тем, что позволяет элиминировать из модели ненаблюдаемые индивидуальные эффекты. Оценивание модели производится обыкновенным МНК. Следует отметить, что регрессия “within” - это способ оценивания коэффициентов в регрессионной модели с детерминированными индивидуальными эффектами (FE), поэтому . [14]

Тем не менее, спецификации с фиксированными эффектами нельзя использовать из-за того, что в данных моделях присутствуют фиктивные (дамми) показатели для компаний-разработчиков игр, жанров и региона продаж. Переменная принимает значение либо 1, либо 0. Подобные дамми переменные заданы для всей выборки, именно поэтому не удалось применить метод фиксированных эффектов. С другой стороны, как раз включение в модель данных переменных, заданных для всей базы данных, является аналогом метода фиксированных эффектов. По мимо этого, каждая модель была построена с использованием поправки Уайта для того, чтобы преодолеть проблему гетероскедастичности и получить правильные оценки коэффициентов и стандартных ошибок.

Изначально была использована выборка с распределением продаж и количества турниров на регионы. На первом этапе, необходимо построить модели для выручки в зависимости от количества турниров и суммарного призового фонда, с добавлением фиктивных (дамми) переменных на компанию-разработчика, жанр и регион продаж. Также в модели были использованы показатели количества лет игры в киберспорте и количества поддерживаемых игрой консолей.

Основная модель:

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + PRIZE + YEARS_OF_TOURN + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + D_REGION + e (2)

Логично предположить, что параметр количества турниров за год имеет нелинейную форму в данной модели, поэтому стоит добавить этот фактор, возведенный в квадрат. Также, в связи с сильной корреляцией и завышенным показателем VIF, для того чтобы избежать проблему мультиколлинеарности, из модели была убрана переменная количества лет в киберспорте. Таким образом модель будет выглядеть следующим образом:

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + TOURNAMENT² + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + D_REGION + e(3)

Был проведен тест на совместную значимость коэффициентов у количества турниров и этого же показателя, возведенного в квадрат. После проведения теста мы принимаем гипотезу H1 о том, что совместная значимость коэффициентов есть. Тем не менее, результат получился таковым, что у коэффициента при N² отрицательный знак. Это означает, что при проведении более 23 (-11,576/-0,244/2) турниров эффект от проведения дополнительного соревнования в росте выручки компании-разработчика игры будет снижаться. Помимо этого, есть смысл протестировать спецификацию с корнем из показателя количества соревнований. Так выглядит изначальная модель в новой спецификации:

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT^1/2 + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + D_REGION + e(4)

При построении нелинейных спецификаций, важно также протестировать нелинейный вид у показателя суммарного призового фонда. Была выбрана квадратичная спецификация. Так же переменная количества турниров была включена в модель в аналогичной спецификации. Итоговая модель имеет следующий вид:

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + TOURNAMENT² + PRIZE + PRIZE² + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + D_REGION + e(5)

Полученные результаты приведены в Таблице 9.

На следующем этапе была использована объединенная база данных без разделения на регионы. Это было сделано для того, чтобы оценить влияние проведения киберспортивных мероприятий на выручку компании-разработчика без привязки к региону, потому что зачастую производители игр проводят турниры в регионах, где они сами базируются, либо же просто проводят международные соревнования в самых крупных городах мира.

Для начала, с использованием новой выборки были протестированы вышеописанные модели для того, чтобы убедиться, что переменные в данной базе данных оказывают аналогичное влияние на выручку от продаж копий игр.

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + PRIZE + YEARS_OF_TOURN + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + e(6)

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + TOURNAMENT² + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + e(7)

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT^1/2 + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + e(8)

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + TOURNAMENT² + PRIZE + PRIZE² + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_GENRE + e(9)

Полученные результаты приведены в Таблице 10.

Важно было проанализировать влияние рейтингов профессиональных критиков и обычных пользователей на выручку компаний, разрабатывающих и выпускающих игры. Логично, что игроки при принятии решений о покупке новой игры могут интересоваться мнением как профессионалов в данной сфере, так и других таких же, как и они сами, любителей. Для построения моделей были использованы протестированные ранее спецификации. Список реализуемых моделей выглядит следующим образом:

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + CRITIC_SCORE + CRITIC_COUNT + USER_SCORE + USER_COUNT + e(10)

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + TOURNAMENT² + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + CRITIC_SCORE + CRITIC_COUNT + USER_SCORE + USER_COUNT + e(11)

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT^1/2 + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + CRITIC_SCORE + CRITIC_COUNT + USER_SCORE + USER_COUNT + e(12)

SALESDOLLAR = C + TOURNAMENT + TOURNAMENT² + PRIZE + PRIZE² + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + CRITIC_SCORE + CRITIC_COUNT + USER_SCORE + USER_COUNT + e(13)

При построение корреляционной матрицы, была отмечена достаточно высокая корреляция между оценкой игре от профессиональных критиков и рейтингом обычных игроков. Для того, чтобы убедиться, что в модели нет проблем с мультиколлинеарностью, необходимо посчитать коэффициент VIF. Наибольшее значение для данных показателей составляет 2, что соответствует максимальному допустимому в 10. Следовательно, данные переменные возможно использовать в одной модели одновременно.

Полученные результаты приведены в Таблице 11.

Стоит предположить, что между переменными рейтинга игры и количества проведенных по этой игре турниров имеют совместный эффект. Так как оба фактора влияют на объемы продаж, то необходимо протестировать их взаимосвязь. Для этого, перемножим показатели оценки игры на количество турниров. Согласно Таблице 8 наблюдается сильная взаимосвязь (более 70%) между новыми созданными переменными для оценки совместного эффекта.

Таблица 8 Корреляционная матрица

	n_sq	n*critic_score	n*critic_count	n*user_score	n*user_count
n_sq	1,000
n*critic_score	0,929	1,000
n*critic_count	0,894	0,952	1,000
n*user_score	0,928	0,972	0,913	1,000
n*user_count	0,686	0,783	0,789	0,686	1,000

Для того, чтобы не возникла проблема мультиколлинеарности, полученные независимые переменные будут разделены на четыре отдельные модели.

Первая модель:

SALESDOLLAR = C + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + CRITIC_SCORE * N + e(14)

Вторая модель:

SALESDOLLAR = C + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + CRITIC_COUNT * N + e(15)

Третья модель:

SALESDOLLAR = C + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + USER_SCORE * N + e(16)

Четвертая модель:

SALESDOLLAR = C + PRIZE + CONSOLE + D_PUBLISHER + D_YEAR + USER_COUNT * N + e(17)

Полученные результаты приведены в Таблице 12.

Таблица 9 Результаты моделей с разделением на регионы

Переменные/ модель	1	2	3	4
Tournament	3,7195*** (2,1714)	11,5763* (3,3519)	-	8,8143* (3,3448)
Tournament2	-	-0,2439* (0,0667)	-

Подобные документы

• Финансовый анализ как оценка эффективности производства

  Сущность, цели, виды и методы финансового анализа. Анализ финансовой устойчивости предприятия и оценка ликвидности его баланса. Показатели эффективности использования ресурсов и деловой активности предприятия. Признаки, оценка потенциального банкротства.
  
  курсовая работа [82,2 K], добавлен 24.11.2011
  

• Анализ финансовой устойчивости предприятия

  Общая характеристика предприятия, оценка состояния и движения основных фондов. Оценка эффективности использования данных ресурсов. Расчет и анализ показателей рентабельности. Влияние факторов эффективности использования ресурсов на финансовые результаты.
  
  курсовая работа [135,4 K], добавлен 15.11.2014
  

• Экономическая оценка эффективности инвестиционного проекта

  Финансовая оценка документации: отчет о прибыли, о движении денежных средств, балансовый отчет. Анализ коэффициентов финансовой оценки. Экономическая оценка показателей дисконтирования. Оценка эффективности собственного капитала и бюджетной эффективности.
  
  курсовая работа [198,6 K], добавлен 19.10.2011
  

• Основные направления развития рынка наличной валюты в России. Экспресс-оценка инвестиционного предложения

  Анализ основных направлений развития рынка наличной валюты в России, меры его государственного регулирования. Оценка финансовой устойчивости и платежеспособности российских компаний. Стадии и принципы оценки эффективности инвестиционных предложений.
  
  краткое изложение [21,8 K], добавлен 10.07.2010
  

• Анализ деятельности Группы ВТБ

  Основные показатели Группы ВТБ - российской финансовой группы, включающей более 20 кредитных и финансовых компаний, работающих во всех основных сегментах финансового рынка. Основные финансовые показатели Сбербанка. SWOT-анализ компании, матрица Ансоффа.
  
  практическая работа [1,4 M], добавлен 12.05.2019
  

• Анализ лизинга как инструмента финансирования инвестиционных проектов на предприятии ООО "Для Вас"

  Анализ организационных форм управления лизингом, их сравнительная характеристика. Показатели эффективности использования основных средств, организация лизинговой деятельности в ООО "Для Вас". Оценка экономической эффективности применения лизинга.
  
  курсовая работа [104,3 K], добавлен 12.12.2015
  

• Финансовая оценка эффективности функционирования предприятия

  Экономическая сущность и значение оценки эффективности финансовой деятельности предприятия. Информационное обеспечение анализа эффективности финансовой деятельности предприятия. Оценка деловой активности, платежеспособности и финансовой устойчивости.
  
  дипломная работа [164,4 K], добавлен 29.01.2023
  

• Разработка инвестиционного проекта открытия ресторана китайской кухни

  Планируемые финансовые показатели эффективности деятельности будущего предприятия. Оценка рынка сбыта и окнкурентов. Ценовая и рекламная политика ресторана. Финансовый план и показатели эффективности. Расчет окупаемости проекта и анализ возможных рисков.
  
  курсовая работа [157,5 K], добавлен 25.02.2011
  

• Роль слияния и поглощения в финансовой стратегии компаний

  Роль процессов слияния и поглощения. Специфика российского рынка слияний и поглощений. Экономический эффект от поглощения ОАО "Приморский кондитер" ОАО "Объединенные кондитеры", оценка рыночной стоимости компаний и проведение процедуры интеграции.
  
  дипломная работа [2,1 M], добавлен 16.06.2011
  

• Оценка финансовой устойчивости инвестиционного проекта

  Теоретические аспекты определения эффективности инвестиционного проекта. Показатели оценки финансовой надежности проекта и методика их определения. Краткая характеристика инвестиционного проекта. Оценка коммерческой эффективности инвестиционного проекта.
  
  курсовая работа [161,2 K], добавлен 23.01.2009
  

• Оценка эффективности формирования и размещения финансовых ресурсов предприятия

  Анализ финансовой структуры и эффективности использования активов и капитала предприятия. Оценка финансовой устойчивости и состояния дебиторской и кредиторской задолженностей предприятия. Составление финансового плана по форме доходов и расходов.
  
  курсовая работа [231,0 K], добавлен 24.11.2011
  

• Анализ эффективности вложений в паевые инвестиционные фонды

  Анализ возможностей осуществления вложений в паевые инвестиционные фонды, находящиеся под управлением различных управляющих компаний и осуществляющих разную стратегию управления. Оценка эффективности управления фондами (коэффициент доход/риск).
  
  курсовая работа [287,9 K], добавлен 18.10.2011
  

• Комплексный финансовый анализ

  Оценка структуры, динамики активов и пассивов предприятия. Анализ ликвидности и платежеспособности организации, оценка ее финансовой устойчивости, деловой активности, эффективности деятельности. Определение и оценка вероятности наступления банкротства.
  
  курсовая работа [45,5 K], добавлен 18.07.2011
  

• Финансовый анализ предприятия ОАО "ТДСК"

  Анализ финансовой отчетности заёмщика для оценки его финансового рейтинга. Отчет о прибылях и убытках, изменение рентабельности. Характеристика показателей финансовой устойчивости, анализ деловой активности. Рейтинговая оценка привлекательности компаний.
  
  курсовая работа [351,7 K], добавлен 10.06.2019
  

• Влияние публикации финансовой отчетности на динамику цен акций российских нефтегазовых компаний в зависимости от характера новости

  Виды информации о компании, специфика ее влияния на цены акций компании. Установление связи между отчетным событием и ценой акции предприятия. Влияние публикации финансовой отчетности на цены акций компаний нефтегазовой отрасли: выборка, модель.
  
  дипломная работа [1,3 M], добавлен 28.09.2017
  

• Инвестиции и их роль в повышении эффективности корпоративных финансов

  Понятие инвестиций и инвестиционной деятельности, их взаимосвязь с финансовой деятельностью корпорации. Корпоративные финансы: содержание, функции и принципы организации. Оценка эффективности инвестиционной деятельности на примере ОАО "Альфа-Банк".
  
  курсовая работа [247,7 K], добавлен 05.01.2015
  

• Оценка влияния затрат на финансовые результаты предприятия (на примере ООО "БетонКирпичЦемент")

  Теоретические и методические основы анализа влияния затрат на финансовые результаты предприятия. Оценка состава, структуры и динамики изменения себестоимости продукции. Изучение методики расчетов показателей оборачиваемости дебиторской задолженности.
  
  курсовая работа [47,7 K], добавлен 20.11.2013
  

• Оценка эффективности использования материальных ресурсов предприятия и их влияние на производственные показатели деятельности предприятия

  Комплекс программ по оценке эффективности финансовых вложений в модернизацию производственных фондов предприятия. Расчет материальных затрат на единицу продукции. Оценка влияния различных факторов на изменение материалоемкости производства товара.
  
  дипломная работа [867,2 K], добавлен 06.12.2012
  

• Анализ стоимостей групп компаний финансового сектора консорциума "Альфа Групп"

  Сущность управления, основанного на стоимости. Управление фундаментальной ценностью. Формирование стоимости компаний финансового сектора. Прогнозирование деятельности, оценка затрат на капитал. Оценка продленной стоимости и расчет стоимости компании.
  
  дипломная работа [3,4 M], добавлен 30.01.2016
  

• Управление формированием собственного капитала на предприятии ООО "Глобал Гейм"

  Изучение сущности, видов и эффективности использования источников финансирования предприятия. Определение места собственного капитала в финансировании предпринимательской деятельности современных российских компаний. Анализ финансовой устойчивости фирмы.
  
  дипломная работа [512,7 K], добавлен 21.10.2010
  

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