Размещено на http://www.Allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономических наук

Образовательная программа «Экономика»

БАКАЛАВРСКАЯ ВЫПУСКНАЯ РАБОТА

Тема:

Влияние результатов матчей НБА на динамику цен акций компаний-спонсоров

Выполнил Сергиенко П.А.

Студент группы БЭК-142

Научный руководитель

Галанова А.В., к.э.н., доцент

Москва - 2018



Оглавление

• Введение
• Глава 1. Корпоративное спонсорство в научных исследованиях
• Глава 2. Данные и методология анализа влияния результатов матчей Национальной баскетбольной ассоциации (НБА) на динамику цен акций компаний-спонсоров
• Глава 3. Эмпирические результаты и их интерпретация
• Заключение
• Список использованной литературы


Введение

"Win on Sunday. Sell on Monday"(Economaki, 1997)

Это исследование начинается с пословицы автопроизводителей Детройта, которая гласит, что победа в соревнованиях в воскресенье должна сопровождаться продажей акций в понедельник. Эта пословица очень хорошо характеризует сформировавшиеся в спортивном мире тенденции. Тенденции, которые связывают спорт и финансовый мир. Уже давно спорт вышел за рамки простого соревнования между спортсменами. Сегодня спорт - это бизнес со своими механизмами и стратегиями, который с каждым годом привлекает все больше и больше денег.

В условиях конкуренции на рынке компании борются за клиентов множеством способов. Одним из основных направлений, в котором работают целые подразделения, является маркетинговая стратегия. В этом понятии заложено очень многое. Здесь и реклама, и взаимодействие со СМИ, и общественная позиция компании, и многое другое. Способ маркетинговой кампании, о котором пойдет речь в данном исследовании, называется корпоративным спонсорством. Этот способ является одним из самых популярных не просто так. Спортивные соревнования, особенно мирового масштаба, очень зрелищны, они приковывают внимание миллионов зрителей со всего мира. В такой ситуации компании получают отличную возможность запомниться болельщикам в качестве ассоциации с их любимой командой или спортсменом. А затем - продвигать свой товар на основе выстроенных связей между покупателем и его командой.

Спонсирование команд различными компаниями может происходить в разных форматах. Это могут быть денежные дотации, обеспечение команд экипировкой, транспортом, совместными благотворительными акциями и многое другое. Однако под итогом спонсорской активности компании-спонсоры понимают примерно одно и то же: увеличение узнаваемости и лояльности к своему бренду, привлечение новых потребителей и, как итог, повышение прибыли. Но почему каким-то брендам легко удается привлечь к себе новых клиентов и тем самым увеличить свою прибыль, а другие тратят миллионы на рекламу или спонсорство и все равно остаются в стороне? Такие вопросы порождают множество различных исследований, направленных на изучение эффективности инвестиций или маркетинговых кампаний. Одно из таких исследований будет проведено в рамках данного анализа. Это исследование поможет понять, оказывают ли спортивные показатели команд какое-либо влияние на динамику цен акций компаний-спонсоров и если да, то от чего оно зависит.

Ответы на этот и другие схожие вопросы будут получены путем использования событийного анализа. Основным понятием в работе будет являться аномальная доходность, которая как раз характеризует величину отклонения цен акций компаний-спонсоров от их нормальной динамики из-за влияния спортивных матчей.

Для данного исследования был выбран ежегодный американский чемпионат «Национальная баскетбольная ассоциация» (НБА). Основными причинами выбора именно этого соревнования является популярность баскетбола, а именно - его интернациональность и широкое обозрение со стороны СМИ. Баскетбол из-за своей динамики является одним из самых зрелищных видов спорта мира. При этом в командах NBA участвуют спортсмены из многих стран, что ежегодно объединяет целые континенты в наблюдении за сезоном, который длится более полугода. Кроме того, при анализе этой лиги был выявлен очень большой уровень вовлечения спонсоров в ежедневную деятельность команд. Начиная от простых методов - символика на экипировке, стадионе и сувенирах - и доходя до целых акций с огромной аудиторией, проходящих под эгидой команды и конкретного спонсора. Такое сильное вовлечение спонсора не может не отражаться на его восприятии болельщиками, что только усиливает связь потенциальных инвесторов с их командой.

Работа состоит из 3 глав. В 1 главе будут проанализированы предыдущие научные исследования на тему корпоративного спонсорства. Во 2 главе будет рассказано о выдвинутых гипотезах и общей концепции, а также об используемой методологии и выборке данных. В 3 главе приведена интерпретация полученных результатов.



Глава 1. Корпоративное спонсорство в научных исследованиях

Рассмотрим основные работы, написанные на тему корпоративного спонсорства в последнее время. Отбору литературы было посвящено особое внимание. Поскольку данная сфера является стремительно развивающейся, требовались самые свежие работы. Именно поэтому в данной работе наиболее ранняя работа датируется 2001 годом.

Cornwell, Pruitt, van Ness, 2001. Эта статья называется «Ценность победы в автоспорте». Здесь авторы рассмотрели именитое автомобильное соревнование «500 миль Индиаполиса».

Были поставлены следующие вопросы:

1. Принесет ли победа в популярном соревновании экономическую ценность компании?

2. Существует ли влияние (и, если да, то какое) случайных событий внутри соревнования на приносимую спонсору ценность - например, неожиданная победа другой команды?

3. Какое влияние на ценность спонсорства оказывает схожесть компании с соревнованием?

Данная гонка была выбрана исключительно из-за ее охвата. Это престижное автомобильное событие, которое проводится с 1911 года. Оно имеет не только национальный, но и мировой охват. О нем много пишут и показывают, а, значит, широкая часть населения, в том числе инвесторов, получает информацию о нем. К тому же там участвуют иностранные гонщики, что также увеличивает охват этого события.

Что касается методологической части работы, то и здесь основным инструментом анализа стал event study. Авторы анализировали только победителей и их спонсоров за более чем 30-летний промежуток времени.

Результаты event study показали, что действительно есть связь между победой спонсируемой команды и увеличением доходности компании спонсора. Также стоит отметить, что и для спонсоров, чьи команды проиграли, отмечается небольшая аномальная доходность в пределах двухдневного окна после события. Авторы не остановились на событийном анализе и решили узнать, какие факторы в наибольшей степени влияют на аномальную доходность. Для этого они прибегли к регресионной модели, где в качестве зависимой переменной выступала аномальная доходность компании спонсора. Объясняющими переменными для этой регрессии выступили размер компании, результаты квалификации гонщиков, время отрыва победителя от проигравшего. Регрессия также включала в себя дамми-переменные: первая победа гонщика или нет и схожесть бренда с автоспортом.

Результаты регрессии оказались ожидаемыми. Например, первая победа гонщика действительно значимо влияет на аномальную доходность, в то время как результаты квалификации отрицательно коррелируют с аномальной доходностью. Это понятно, ведь чем опытнее пилот, тем лучше результат его квалификации - значит, его опыт уменьшает аномальную доходность. Также в этой работе нашли подтверждение результаты прошлых исследований о положительном эффекте схожести спонсора и мероприятия.

Cornwell, Roy, Steinard, 2001. Здесь авторы анализируют, выгодно ли компаниям вкладываться в спонсорство. Влияет ли это на финансовые показатели компании и на популярность бренда. Основная идея заключается в том, что чем дольше компания принимает участие в спонсорстве, тем более узнаваемым становится бренд, сильнее растет его ценность. Миллионы болельщиков регулярно наблюдают за соревнованиями и параллельно видят символику бренда на стадионах, экипировке участников в рекламной продукции. Потребители на подсознательном уровне запоминают товары и начинают приобретают именно их. Авторы выдвигают следующие гипотезы:

· Чем дольше компания является спонсором одного и того же события, тем существенней вклад в восприятие бренда потребителем;

· Чем дольше компания является спонсором одного и того же события, тем больше возрастает финансовая стоимость бренда.

Основным методом стало анкетирование менеджеров отделов корпоративного спонсорства. По итогам отправок опросника в компании к обработке было доступно около 200 наблюдений.

Исследование было проведено по основным видам спортивных событий: автоспорт, гольф, олимпийские игры, бейсбол, теннис, баскетбол и футбол. Также было выделено несколько событий в сфере, не затрагивающей спорт. В результате всей работы выдвинутые авторами гипотезы не были отвергнуты. Действительно, результаты, полученные при кратковременном спонсировании мероприятий, существенно отличаются от результатов компаний, являющихся спонсорами на протяжении долгого времени. Здесь как раз и находит место отражение подсознательной составляющей. При одном упоминании команды, за которую болеет зритель, у него сразу формируется образ этой команды, где обязательно есть что-то связанное со спонсирующим брендом. Именно такой образ и будет решающим при выборе покупателем между товарами спонсора его любимой команды и не спонсора.

Cornwell, Pruitt, Clark, 2005. В этой работе авторы уделили особое внимание аспекту, не связанному напрямую со спонсорской активностью и ее длительностью. Здесь нам предлагают обратить внимание на то, как отреагирует финансовый рынок на объявление компанией решения о спонсировании титулованного чемпионата, например Национальной баскетбольной ассоциации (NBA), Национальной хоккейной лиги (NHL) и Национальной футбольной лиги (NFL), Главной лиги бейсбола (MLB) и Профессиональной ассоциации гольфа (PGA). Наблюдения были собраны за период с 1992 по 2002, а в финальную выборку попали 53 события.

В данном исследовании были выдвинуты следующие гипотезы:

· Объявление о спонсировании одной из вышеперечисленных лиг положительно влияет на динамику акций спонсора;

· Аномальная доходность после объявления о спонсировании наблюдается по всем лигам.

Авторы применяли методологию событийного анализа, которая позволила обнаружить положительную аномальную доходность после объявления компанией решения о спонсировании. Более того, эти результаты были применимы как ко всей выборке, так и к каждому чемпионату отдельно.

A. Edmans, D. Garcia, O. Norli, 2007. Авторы этой работы исследовали основополагающий фактор, влияющий на изменение доходности ценных бумаг, в контексте спортивных событий. Если все другие работы объясняли изменение цены акции компании-спонсора через связанные с событием факты (например, через положение в турнирной таблице, неожиданность выигрыша или связь спонсирующей компании с видом спорта), то данная работа обличает первопричину изменения цены, а именно, настроение инвесторов.

Если быть более точным, то работа основана на результатах международных футбольных чемпионатов и их влиянии на фондовый индекс стран участниц. Авторы выбрали подобные футбольные чемпионаты не просто так. Дело в том, что футбол в силу своей распространенности объединяет интерес больших групп людей, более того, международные соревнования увеличивают эту группу за счет национального интереса, патриотизма. Именно поэтому результаты игр мировых чемпионатов сразу отражаются в настроении большого числа граждан одной страны, что, по мнению авторов, и становится драйвером изменений на фондовом рынке этой страны. Авторы опираются на множество работ по психологии, которые подтверждают положительный (отрицательный) эффект на настроение людей от победы (поражения) связанной с ними спортивной команды. Также важно обратить внимание на то, что на основе все тех же работ по психологии был выявлен более сильный отрицательный эффект от проигрыша команды, чем положительный эффект от ее выигрыша на настроение людей, обстановку в обществе и криминальный уровень.

Первые результаты показали отличия в динамике средних значений и стандартного отклонения доходностей между игровыми и неигровыми днями. Причем более низкое среднее значение доходности индекса страны и более высокое стандартное отклонение характерно для дней, когда национальная команда поигрывала, что согласуется с результатами работ по психологии, где более сильная реакция свойственна проигрышу.

Для оценки первой гипотезы, которая заключалась в отсутствии влияния результатов футбольных матчей на фондовый индекс страны, была построена регрессия, где доходность индекса страны объяснялась через дни, лаговую переменную самой доходности и победу или проигрыш команды.

В результате оценки данной модели было доказано, что фондовый индекс страны имеет статистически значимый негативный эффект от проигрыша национальной команды. Более того, амплитуда отрицательного эффекта увеличивается с ростом значимости игры. Также важно добавить, что эффект является более выраженным для стран, где футбол наиболее популярен. И наконец, наибольший эффект происходит от небольших акций, держателями которых является преимущественно местное население.

Cornwell, Pruitt, Clark, 2008. В этой работе авторы представили результаты первого исследования влияния спонсорства известных событий на цену акций компаний-спонсоров. Поскольку идея авторов заключалась в анализе именно титулованных событий, то в исследовании были рассмотрены следующие чемпионаты: NASCAR - одна из известнейших серий автогонок в мире, PGA - ассоциация профессиональных игроков в гольф, LPGA - женский вариант PGA, WTA - женская теннисная серия, ATP - ассоциация профессиональных теннисистов и NCAA - спортивная лига для студентов колледжей.

Авторы выдвигают следующие гипотезы:

1. Объявление о спонсорстве знаменитого события положительно коррелирует с доходностью акций спонсора.

2. Аномальная доходность для компаний не зависит от вида спонсируемого спорта.

3. Аномальная доходность одинакова как для компаний, в очередной раз спонсирующих событие, так и для компаний, спонсирующих событие впервые.

4. Аномальная доходность для компании, анонсирующей спонсорство, отрицательно коррелирована с денежными потоками и рыночной стоимостью активов.

5. Аномальная доходность для акций компании спонсора выше, если ее продукция ассоциируется с видом спонсируемого спорта.

6. Аномальная доходность выше, если компания спонсор является хай-тек компанией.

За основу методологии был взят событийный анализ, который позволил обнаружить влияние результатов чемпионата на динамику цен акций спонсоров.

Один из основных выводов работы гласит, что инвестиции в спортивное спонсорство являются проектом с нулевым NPV, что подразумевает принятие положительного решения об этом проекте. Гипотеза об одинаковой отдаче спонсорства в разных видах спорта также не подтвердилась. Позитивная аномальная доходность была зафиксирована лишь для автогонок NASCAR (как у Pruitt в 2004). Остальные виды спорта демонстрируют нейтральную или отрицательную динамику аномальной доходности акций компаний-спонсоров. Одинаковое влияние для компаний, впервые объявляющих о спонсорстве, и компаний, спонсирующих событие в очередной раз, не подтвердилось. Например, в NASCAR аномальная доходность не зависит от данного факта, однако в PGA и NCAA наблюдаются прямо противоположные связи между новым спонсором и аномальной доходностью.

Также исследователи применили регрессионный анализ, в котором они попытались выявить ключевые факторы, влияющие на успех спонсорства. Они выяснили, что чем больше компания (в контексте рыночной стоимости), тем выше ее шансы на получение сравнительно большей отдачи от инвестиций в спонсорство. Был доказан положительный эффект от спонсорства благодаря схожести между продукцией компании спонсора и спонсируемым чемпионатом. Важно заметить, что ассоциация продукции компании с high-tech продукцией повышает шансы компании на повышенную отдачу от спонсорских затрат.

Tanvir, Shahid, 2012. В этой работе, посвященной корпоративному спонсорству, авторы изучают, как связано спортивное спонсорство с имиджем компании и спросом на ее товары. Здесь, по аналогии с Cornwell, Pruitt and Clark (2005) оценивалась зависимость между объявлением компанией решения о начале спонсирования команды и имиджем компании.

Авторы выдвинули следующие гипотезы:

· Спонсорство в спорте положительно влияет на имидж бренда компаний;

· Новость о предстоящем спонсорстве спортивных мероприятий способствует увеличению спроса на производимую компанией продукцию.

Авторы использовали метод анкетирования населения. В выборку попали 310 человек обоих полов и разным уровнем дохода. Затем по отдельности были построены модели для объяснения имиджа бренда и интенсивности покупок. Обе модели продемонстрировали статистически значимые результаты.

Обе выдвинутые авторам гипотезы не отвергаются. Для компаний, попавших в выборку, оказалось, что спортивное спонсорство оправдывает вложенные средства. Компании разрабатывают маркетинговую стратегию, выбирают спонсируемую команду и в результате повышают узнаваемость, улучшают имидж своей компании, а также и спрос на свою продукцию, что является логическим продолжением повышенной узнаваемости.

Hanke, Kirchler, 2012. В данном исследовании авторы рассматривают отдельный вид спорта для оценки влияния спонсорства на рыночную стоимость компании-спонсора, а именно европейский и мировой чемпионаты по футболу. Важным замечанием будет то, что изученные спонсоры были так называемыми jersey sponsors - спонсоры, логотип которых размещен непосредственно на форме участников. Для исследования были взяты только групповые игры и игры на вылет.

Методология, которую используют авторы, отличается от предыдущих исследований по двум основным причинам. Во-первых, в данной работе авторы сфокусировали более пристальное внимание на моменте после события, в котором требуется отследить сверхдоходность. В отличие от, например, Edmans et al. (2007), которые использовали данные цен только следующего торгового дня, авторы текущей работы обращали внимание на то, когда заканчивалась игра. Если конец игры приходился на время, в которое биржа еще работала, то считалось, что рынок должен был отреагировать в это время. Если же игра кончалась после завершения торгов, то для индикации сверхдоходности брался следующий торговый день. Во-вторых, авторы отходят от идеи event study. Это решение было принято в связи с тем, что частота матчей не позволяет выбрать достаточной длины окна до и после события. Поэтому исследование строилось на основании регрессионной модели, где объясняемой переменной выступала доходность акций компании-спонсора, а объясняющими переменными выступали характеристики матча.

Авторы выделили следующие вопросы:

1. Влияет ли результат матча команды на стоимость акций компании-спонсора, и, если влияет, то зависит ли от важности игры, неожиданности исхода?

2. Имеет ли влияние расположение команд в турнирных таблицах всех чемпионатов на цену акций компаний-спонсоров?

В результатах приводятся следующие ответы к данным вопросам:

1. Проигрыш команды отрицательно влияет на доходность компании-спонсора.

2. Положительный эффект на цену акций компаний-спонсоров появляется только в том случае, когда обе команды спонсируются одной компанией.

Интересно, что последний факт статистически незначим, но экономически релевантен. Это может быть объяснено тем, что почти для всех команд в выборке победа более ожидаема, поэтому эффект от проигрыша намного сильнее.

Jing, 2013. Среди множества литературы по оценке влияния корпоративного спонсорства на показатели компании данное исследование значительно выделяется. Эта работа позволяет взглянуть на отдачу от спортивного спонсорства под другим углом. Интерес заключается в том, что в работе исследуется влияние спонсорства со стороны крупных корпораций на состояние предприятий малого и среднего бизнеса, ведь если вспомнить общеизвестных спонсоров, то, скорее всего, весь список будет состоять из глобальных компаний с вековой историей.

Основная идея заключается в том, что спонсорство со стороны крупных компаний только увеличивает и без того крупный спрос на их продукцию, которая превалирует на рынке, а небольшие компании сталкиваются в противовес с еще большими трудностями в реализации и продвижении своих товаров, поскольку они не имеют финансовой возможности спонсировать знаменитые команды и мероприятия. Этим порождается следующая проблема: развивающиеся компании попадают под угрозу, что отрицательно влияет на экономику всей страны.

Для исследования авторы выбрали рынок Китая. Что интересно, результаты исследования не дают основания не отвергать предположения авторов. Малый и средний бизнес имеет большую поддержку со стороны государства, и спортивное спонсорство крупных корпораций не влияет на его благосостояние. Это значит, что небольшим компаниям надо обратить внимание на особенность ведения своего бизнеса, а не искать возможные причины неудач со стороны маркетинговой активности крупных конкурентов.

Papadimitriou, Kaplanidou, Papacharalampous, 2016. Кажется, что чем свежее работа, тем под более интересным углом рассматривается изученный, казалось бы, вопрос. В своем исследовании двухлетней давности авторы пытались связать спонсирование мероприятий через снаряжение и экипировку волонтеров и спортсменов со спросом на товары этих брендов после спортивных мероприятий.

Исследование проводилось на выборке опроса 352 посетителей афинского классического марафона 2013 года. Авторами была выделена следующая гипотеза:

· Спонсирование через предоставление спортивного оборудования, экипировки спортсменам и волонтерам влияет на узнаваемость бренда и на спрос товаров фирмы после проведения состязания.

Результаты анализа не позволили отвергнуть гипотезу, что открывает дополнительную возможность компаниям-спонсорам нарастить узнаваемость бренда, чтобы, в конечном счете, увеличить спрос на товар.

Крамченкова А.Е., 2016. Последняя работа, о которой будет сказано, написана студенткой НИУ ВШЭ. В этой работе рассматривается взаимосвязь между спонсорством команд в Национальной Хоккейной Лиге и динамикой цен акций компаний-спонсоров. Выборка построена на важных матчах серии плей-офф с 2006 по 2015 год, а общее число наблюдений составляет 269.

Автором выдвигаются следующие гипотезы:

H1: В целом существует положительная аномальная доходность акций компаний-спонсоров в случае победы команд и отрицательная в случае поражения.

H2: По каждой отрасли компаний-спонсоров наблюдается отрицательная аномальная доходность при поражении команд.

H3: По каждой отрасли компаний-спонсоров наблюдается положительная аномальная доходность в случае победы команд.

H4: По мере приближения стадии чемпионата к финалу аномальная доходность в случае поражения команд сокращается.

H5: По мере приближения стадии чемпионата к финалу аномальная доходность в случае победы команд возрастает.

Основным инструментом анализа выступил event study. В результате исследования гипотезы H1 и H2 не отвергаются, что подтверждает общий тренд ожидаемой реакции рынка на выигрыш или проигрыш команды. Гипотеза H3 также не отвергается, а это значит, что реакция на результат команд по каждой отрасли в частности такая же, как и на всей выборке. Что касается последних двух гипотез, то Н4 не отвергается, однако Н5 отвергается.

В результате анализа литературы можно отметить, что сама по себе тема корпоративного спонсорства еще далека от всеохватывающего понимания и описания. Практически каждая работа вносит небольшой, но необходимый вклад через исследование конкретного спортивного события. Некоторые работы основаны на исследовании нескольких схожих чемпионатов. Также работы отличаются путем объяснения причин успеха или неуспеха спортивного спонсорства. Здесь из основных можно выделить факты, имеющие прямое отношение к чемпионату и финансовые показатели компании. Разные и методологии: анкетирование, событийный анализ, регрессионный анализ.

Целью этой работы является вклад в фундамент феномена корпоративного спонсорства, а именно поиск причин изменения динамики цен акций компаний-спонсоров через призму спорта. Баскетбол был исследован несколькими авторами в совокупности с другими видами спорта. Эта работа является первой, посвященной анализу Национальной Баскетбольной Ассоциации в США. За основу методологии взят успешно показавший себя на подобных исследованиях event study.



Глава 2. Данные и методология анализа влияния результатов матчей Национальной баскетбольной ассоциации (НБА) на динамику цен акций компаний-спонсоров

2.1 Концепция и гипотезы

На данную тему было написано немало работ, самых интересные из которых были описаны в 1 главе. Большая часть работ посвящена общим взаимосвязям по нескольким, иногда не связанным между собой спортивным событиям, например, работа Cornwell, Pruitt and Clark (2008), где они рассматривают мировые чемпионаты по разным видам спорта. Но есть немало работ, где авторы изучают влияние результатов матчей в рамках одного чемпионата, например, в 2001 Cornwell, Roy, Steinard исследуют связь доходностей акций спонсоров с результатами одной гоночной серии.

В данном исследовании было принято решение изучить взаимосвязь между динамикой цен акций компаний-спонсоров и результатами матчей одного чемпионата - Национальной баскетбольной ассоциации (НБА). Ожидается, что результаты, полученные для конкретного вида спорта, дадут более точное понимание связей между спортом и его спонсорами. Это будет выявлено в ходе анализа, основной идеей которого является отражение результатов матчей на ценах акций компаний-спонсоров. В текущем исследовании, как и во всех предыдущих, в качестве основной предпосылки была взята гипотеза эффективного рынка, которая означает мгновенное отражение информации на рынке.

Для исследования были выделены следующие гипотезы:

H1: Существует положительная аномальная доходность акций компаний-спонсоров в случае победы команд и отрицательная - при поражении.

Для уточнения результатов были введены уточняющие гипотезы относительно профиля компании-спонсора.

Н2: Для каждой отрасли характерна общая тенденция динамики аномальной доходности: положительная при победах и отрицательная при поражениях.

Н3: Для каждой отрасли характерна разная сила влияния одного и того же события, проигрыша или выигрыша.

Поскольку в выборке находятся все матчи плей-офф, то среди них есть как более значимые, так и менее значимые, были введены дополнительные гипотезы, связанные с напряженностью и важностью матча. Этими гипотезами планируется показать большую реакцию рынка на более важные события.

Н4: Решающие матчи в серии игр для каждой команды приводят к более сильной реакции рынка, что отражается в повышенной аномальной доходности.

Н5: Количество статистически значимых значений на подвыборке важных игр будет выше, чем в широкой выборке всех матчей плей-офф.

По аналогии с прошлыми работами (McDaniel, 1999) сначала также была выделена гипотеза о более значимых и очевидных результатах для компаний, ассоциирующихся с баскетболом. Однако было принято решение не тестировать ее отдельно из-за весомой аргументации со стороны (Crimmis and Horn, 1996). Согласно их гипотезе, очевидная связь между компанией и спонсируемым мероприятием не так важна, ведь этой ассоциации можно добиться через рекламу, где будет демонстрироваться эта связь. Это мнение позднее подкрепили Stipp and Schiavone (1996) and Stipp (1998). Ввиду возросшей роли и охвата рекламы данная гипотеза не рассматривалась.

2.2 Данные

Чемпионат. На регулярной основе в NBA ежегодно принимают участие 30 команд. Чемпионат состоит из 2 основных частей: регулярный и плей-офф. Регулярный чемпионат проходит с октября по апрель. В нем каждая команда проводит 82 игры, тем самым набирая очки, и в конце регулярной части, на основании этих очков, решается, кто будет принимать участие в плей-офф. Плей-офф турнира проходит с апреля по июнь, и в него входит 16 команд-лидеров регулярного чемпионата. В плей-офф команда играет с соперником до 4 побед, после чего победитель двигается дальше, а проигравший покидает турнир.

Временной период. Поскольку плей-офф является наиболее ответственным и значимым этапом, то для исследования взяты игры именно этой части чемпионатов в период с 2008 по 2017 годы. 10-летний период позволяет работать с большим числом игр, что положительно отражается на качестве информации. Команды. Для исследования были взяты 15 команд, которые сыграли наибольшее число игр в серии плей-офф, за период 2008-2017 гг. Перечень команд с количеством игр в плей-офф и основными спонсорами указано в таблице 1.

Таблица 1

Команды-лидеры по участию в плей-офф

Команда	Количество игр в плей-офф 2008-2017	Компания-спонсор
San Antonio Spurs	129	Anheuser-Bush InBev, AT&T, Coca Cola, Valero
Boston Celtics	127	TD Bank, Comcast
Miami Heat	113	Carnival, PepsiCo, Papa John's
Cleveland Cavaliers	97	First Energy, Good Year, Key Corp
Oklahoma City Thunder	96	Devon Energy, Chesapeake Energy
Los Angeles Lakers	93	Toyota, Verizon
Atlanta Hawks	92	Philips, Coca Cola
Golden State Warriors	81	Oracle, American Express, BMW
Chicago Bulls	69	Anheuser-Bush InBev, KIA, ZTE
Indiana Pacers	65	Kroger, Key Corp
Houston Rockets	64	AT&T, Southwest Airlines
Memphis Grizzlies	63	International paper, Ford, Auto Zone
Dallas Mavericks	63	Dr Pepper Snappel Group, Ford
Orlando Magic	59	PepsiCo, Harris, Walt Disney
Los Angeles Clippers	57	KIA, Papa John's



Спонсоры. Информация о спонсорах была взята из рубрики журнала Forbes под названием “The Business Of Basketball”. В первоначальный список вошло 65 спонсоров для выбранных команд, однако в ходе исследования их число сократилось до 22, когда были учтены все ограничения. Например, часть спонсоров оказалась частными компаниями, у которых отсутствовали акции на бирже, поэтому не оказалось доступа к их котировкам. Также для чистоты исследования использовались только акции компаний, торгующихся на американском рынке. Такой фильтр был осуществлен для того, чтобы исключить фактор влияния сильной разницы во времени. Последним ограничением на использование данных по конкретному спонсору являлась длительность спонсорства. В первую очередь рассматривались компании, которые спонсировали свои команды на протяжении всего исследуемого периода. Для удобства представления в Таблице 2 все спонсоры отнесены к профильной отрасли.

Таблица 2

Компании-спонсоры по отраслям

Отрасль	Компания-спонсор
FMCG	Anheuser-Bush InBev, Coca Cola, PepsiCo, Dr Pepper Snappel Group, Kroger
Автомобильное производство	Toyota, Ford
Энергетика	First Energy, Devon Energy, Chesapeake Energy, Valero
ИТ, телеком	Verizon, AT&T, Comcast, Harris, Phillips, Oracle
Транспорт, туризм	Southwest Airlines, Carnival
Финансы	TD Bank
Общественное питание	Papa John's
Другое производство	International Paper

Источник: составлено автором

Наблюдения. Количество игр для анализа составляет 1268. Из них 679 побед и 589 поражений. Детальное распределение количества игр по командам находится в Таблице 3.



Таблица 3

Количество побед и поражений по командам

Команда	Количество игр в плей-офф 2008-2017	Победы	Поражения
San Antonio Spurs	129	74	55
Boston Celtics	127	67	60
Miami Heat	113	70	43
Cleveland Cavaliers	97	66	31
Oklahoma City Thunder	96	51	45
Los Angeles Lakers	93	55	38
Atlanta Hawks	92	38	54
Golden State Warriors	81	56	25
Chicago Bulls	69	29	40
Indiana Pacers	65	31	34
Houston Rockets	64	29	35
Memphis Grizzlies	63	29	34
Dallas Mavericks	63	29	34
Orlando Magic	59	31	28
Los Angeles Clippers	57	24	33
Итог	1268	679	589

Источник: составлено автором

Однако важно заметить, что общее число наблюдений больше из-за того, что у одной команды после прохождения всех проверок осталось больше 1 спонсора. Чтобы учесть влияние результатов этой команды на всех ее спонсоров, требуется учесть ее игры столько раз, сколько командных спонсоров использовалось в исследовании. Поэтому общее число наблюдений составило 2047 событий, из которых 1133 победных матча и 914 - проигранных.

Здесь хотелось бы особенно отметить размер собранных и изученных данных. Дело в том, что в рассмотренных работах размер выборок редко превышал 300 наблюдений. В случае данного исследования общая выборка из более чем 2000 наблюдений должна поспособствовать качеству полученных результатов.

Фондовый рынок. Данные по ценам акций компаний-спонсоров и индексов для событийного анализа были взяты с общедоступного ресурса Yahoo Finance. Для моделирования нормальной доходности цен акций необходим рыночный индекс. Поскольку акции всех компаний из исследования обращаются на американских биржах (большая часть на NYSE, остальные - NASDAQ), то в качестве индекса был выбран единый S&P500.

2.3 Методология

Основная часть исследования проведена на основе событийного анализа (event study). Хорошие примеры его применения приведены в рассмотренных источниках прошлых исследований. Именно из-за сравнительной простоты применимости и наглядных результатов методология основана на событийном анализе. Идея данного анализа заключается в оценке влияния какого-либо события на исследуемую величину через специфические показатели, такие как средняя и кумулятивная аномальная доходность. В рамках проведенной работы оценивалось влияние результата баскетбольного матча на доходность компании-спонсора.

В первую очередь необходимо определить, что является событием. В исследовании под событием подразумевается матч Национальной баскетбольной ассоциации.

Затем следует установить период вокруг события (игры), на котором будет изучаться влияние результата матча на динамику компании-спонсора. Данный период называется окном события. В разных исследованиях, использующих методологию событийного анализа, в анализе используются различные окна, как по их общему количеству, так и по количеству дней в них. Например, в статье Hillmer, Yu (1979) авторы считают, что событийное окно должно закрыться спустя пару часов после события. В 1989 в исследовании Chang и Chen событийное окно увеличивается на несколько дней после события, так как в это время рынок еще продолжает реагировать на новости. Спустя еще 14 лет в своем исследовании Krivin, Patton, Rose, Tabak (2003) заявляют, что окно события изменяется в зависимости от характера исследования. И это действительно так, ведь под событием может пониматься как, например, публикация ежегодной отчетности, так и еженедельные новостные сводки. Поэтому для каждого исследования характерны свои окна событий.

На практике для событий, происходящих с частотой в несколько дней, в качестве окна события принимаются несколько дней до события и несколько дней после. В текущем исследовании выделяются следующие окна:

1) для отражения средней аномальной доходности (average abnormal return), используются дни от -3 до 3, то есть три дня до и три дня после события;

2) для анализа совокупной аномальной доходности (cumulative abnormal return) применяются четыре событийных окна: (0,1), (-1,1), (-2,2), (-3,3).

Данные промежутки были взяты при следующих предпосылках: в период до момента матча анализируется настроение инвесторов, в период после события осуществляется уже реакция рынка на событие. Данный период событийного окна не может быть расширен из-за близости дат происходящих матчей на чемпионате.

Важно сделать еще несколько оговорок, которые являются весомыми в плане подготовки данных согласно методологии. За 0 день, то есть день события, принимается следующий календарный день исходя из времени отражения результата на финансовом рынке. Дело в том, что все баскетбольные матчи Национальной баскетбольной ассоциации начинаются преимущественно вечером, в среднем в 18:00-20:00. Это означает, что первым моментом времени отражения результата матча на финансовом рынке будет выступать следующий день. Второе замечание заключается в том, что выборки матчей очищены от одновременного влияния победы и поражения разных команд на динамику цен одной компании-спонсора. Например, компания Coca Cola спонсирует 2 разные команды, которые играли в один и тот же день, но одна из них проиграла, а другая выиграла. Здесь на цену акции компании одновременно влияют 2 разнонаправленных события. Поэтому данные наблюдения были исключены.

Что касается расчетов, то после определения событийного окна технология событийного анализа предусматривает нахождение нормальной доходности акций для каждого дня в окне. Под нормальной доходностью определяется доходность акций, которая имела бы место в случае отсутствия исследуемого события. Существует три основных алгоритма расчета нормальной доходности: модель средней доходности (constant mean return model), рыночная модель (market model), CAPM (Capital Asset Pricing Model). Модель средней доходности предполагает, что средняя доходность ценной бумаги будет постоянна во времени. Ожидаемая доходность на момент каждого события будет рассчитана как среднее значение дневной доходности на основе данных оценочного периода. Рыночная модель подразумевает наличие стабильной линейной зависимости между доходностью рынка и доходностью акции. Модель CAPM предполагает, что ожидаемая доходность акции является линейной функцией ее взаимодействия с доходностью рыночного портфеля.

Известно, что на небольших событийных окнах разница в предсказываемых результатах минимальна. Согласно исследованию (Campbell, Andrew, MacKinlay, 1997), рыночная модель является улучшением модели средней доходности, а поскольку модель CAPM для расчета коэффициентов вдобавок требует безрисковых ставок, то был выбран оптимальный вариант расчета нормальной доходности - рыночная модель.

Уравнение ниже демонстрирует линейную зависимость между доходностью рынка и доходностью исследуемых акций.

(2.1)

t - период,

R_mt - рыночная доходность в оцениваемый период,

R_it - доходность акции в оцениваемый период,

б_i - доходность за период, необъясненная рынком,

в_i - измеряет чувствительность акции компании к среднерыночной доходности,

e_t - статистическая ошибка.

В исследовании нормальная доходность акции компании-спонсора оценивается за период (-200; -10) дней до начала события. Далее, с полученными оценочными коэффициентами , предсказывается нормальная доходность для котировок акций для каждого дня в окне события. Следующим шагом идет расчет аномальной доходности:

(2.2)

где, AR_it - аномальная доходность для фирмы i в день t,

R_it - фактическая доходность фирмы i в день t,

R_mt - фактическая доходность рынка в день t.

Затем для оценки силы влияния матча на цену акций компаний-спонсоров в каждом дне событийного окна рассчитывается средняя аномальная доходность (Average abnormal return):

(2.3)

где, AAR_t - средняя аномальная доходность.

Также немаловажен такой показатель, как совокупная аномальная доходность (Cumulative abnormal return), который является суммой аномальных доходностей для всех дней в окне:

(2.4)

где, CAR_i(T1-T2) - совокупная аномальная доходность для фирмы i в событийное окно (T1-T2).

Для проверки значимости полученных показателей был использован t - тест:

(2.5)

Где S - стандартное отклонение выборки, а

n - количество наблюдений.



Глава 3. Эмпирические результаты и их интерпретация

Связь между исходом матчей, то есть победой или поражением, и динамикой цен акций партнеров была проверена на основной выборке (все матчи плей-офф) и на подвыборке, включающей в себя только важные решающие матчи. Размер первой выборки уточнялся в разделе Данные. Что касается подвыборки, то она формировалась из последней игры для каждой пары команд в плей-офф. Основная идея такой выборки заключается в том, что именно последний матч для пары команд является решающим, после этого матча станет известно, какая команда остается в плей-офф, а какая выбывает из чемпионата.

В первую очередь обратим внимание на результаты, полученные на широкой выборке, то есть для всех матчей плей-офф.

Таблица 4 демонстрирует AAR по каждому дню в окне события и CAR для компаний-спонсоров команд, одержавших победу.

Как видно из таблицы 4, трудно сделать какие-либо однозначные выводы по полученным результатам. Динамика AAR разнонаправленна в зависимости от дня. На победу финансовый рынок реагирует небольшим снижением AAR до 0, а затем степень реакции опускается до -0,02% на 1 дне после события.

Таблица 4

AAR и CAR для компаний-спонсоров в случае победы команд (широкая выборка)

№ дня в окне события	Average abnormal return (AAR)	Значение t-статистики
-3	-0,06%	-1,26
-2	0,00%	0,04
-1	0,03%	0,75
0	0,00%	-0,09
1	-0,02%	-0,34
2	0,04%	0,85
3	-0,07%	-1,39
Окно события	Cumulative abnormal return (CAR)	Значение t-статистики
(-3;3)	-0,07%	-0,55
(-2;2)	-0,06%	0,53
(-1;1)	0,01%	0,13
(0;1)	-0,02%	0,31

* - значимость на 15% уровне значимости; ** - значимость на 10% уровне значимости; *** - значимость на 5% уровне значимости

Это может быть связано с сильным отрицательным влиянием других факторов на доходность компании. Полученные результаты свидетельствуют о небольшом влиянии победы на общую динамику. Значения CAR преимущественно отрицательны и также незначимы, несмотря на победу команд. Единственное положительное значение 0,01% наблюдается в окне (-1;1), что может быть связано с положительным влиянием, которое оказал ажиотаж перед игрой и сама победа. Далее величина CAR уменьшается. Эту ситуацию можно прокомментировать следующим образом: отрицательные внешние события сильно повлияли на цену акций рассматриваемых компаний, однако при сужении окна, а, значит, уменьшении влияния негативных факторов на цены акций спонсоров, кумулятивная аномальная доходность увеличилась.

Теперь, для контраста, обратим внимание на результаты победителей в условиях подвыборки, то есть выборке по значимым играм.

Таблица 5

AAR и CAR для компаний-спонсоров в случае победы команд (подвыборка)

№ дня в окне события	Average abnormal return (AAR)	Значение t-статистики
-3	-0,06%	-0,57
-2	0,19%	2,22***
-1	0,12%	1,58*
0	0,02%	0,24
1	0,01%	-0,10
2	0,02%	0,18
3	-0,13%	-1,31
Окно события	Cumulative abnormal return (CAR)	Значение t-статистики
(-3;3)	0,15%	0,58
(-2;2)	0,34%	1,51*
(-1;1)	0,13%	0,79
(0;1)	0,01%	0,06

* - значимость на 15% уровне значимости; ** - значимость на 10% уровне значимости; *** - значимость на 5% уровне значимости

Здесь ситуация представляется более ясной. Динамика аномальной доходности положительная, не считая самых отдаленных значений -3 и 3 дней. Наибольшее положительное значение аномальной доходности как средней (0,19%), так и накопленной (0,34%) достигается до решающего матча. Это может быть объяснено тем, что как раз между финальными играми пар проходит по несколько дней (в среднем - около недели). Тем самым более высокая средняя аномальная доходность фиксируется в дни до игры в связи с нагнетаемым ажиотажем. Само же событие и его исход уже не так сильно отражаются на финансовом рынке. Это подтверждается сравнительно более высоким значением кумулятивной аномальной доходности на окнах, захватывающих дни до игры. На окне, начинающимся нулевым днем (0;1) CAR демонстрирует наименьшее значение (0,01%) из-за прошедшего ажиотажа.

Теперь в такой же последовательности рассмотрим случай поражений спонсируемых команд. Значения AAR и CAR по проигравшим командам выборки всех плей-офф матчей представлено в таблице 6.

Таблица 6

AAR и CAR для компаний-спонсоров в случае проигрыша команд (широкая выборка)

№ дня в окне события	Average abnormal return (AAR)	Значение t-статистики
-3	0,02%	0,55
-2	-0,01%	-0,29
-1	0,02%	0,49
0	0,01%	0,29
1	0,03%	0,91
2	-0,03%	-0,85
3	0,04%	1,00
Окно события	Cumulative abnormal return (CAR)	Значение t-статистики
(-3;3)	0,07%	0,60
(-2;2)	0,05%	0,45
(-1;1)	-0,07%	-0,81
(0;1)	-0,05%	-0,75

* - значимость на 15% уровне значимости; ** - значимость на 10% уровне значимости; *** - значимость на 5% уровне значимости

Источник: рассчитано автором

Случай поражения команд на широкой выборке похож на аналогичный случай при выигрыше. Средняя аномальная доходность колеблется между -0,03% и 0,04% в зависимости от дня события. Для объяснения этого небольшого разброса попробуем взглянуть на график динамики AAR на рисунке 1.

Рис. 1. Динамика AAR для спонсоров проигравших команд (широкая выборка)

На графике видно, что динамка средней аномальной доходности до события сначала падает до -0,01%, а потом снова поднимается до 0,02%. Проигрыш команды приводит к небольшому, однако заметному падению значению AAR примерно до 0,01%. Следующее падение, которое можно связать с поражением в матче, наступает на 2 день после события и достигает значения AAR -0,03%. Ни одно значение AAR не показало статистически значимого результата, что не позволяет сделать вывод об устойчивой динамике. Резкие подъемы средней аномальной доходности вокруг игрового дня также связать с сильным воздействием на доходность компании других факторов, не связанных с матчем. Что касается динамики кумулятивной аномальной доходности, то здесь зафиксирован более ожидаемый результат, а именно, отрицательное значение CAR характерны для окон (-1;1) и (0;1) -0,07 и -0,05 соответственно. Окна с большим охватом дней (-3;3) и (-2;2) показывают обратную положительную динамику со значениями 0,07 и 0,05, что может быть связано не только с положительными внешними факторами, но и с выйгрышами команд в эти дни.

В таблице 7 находятся результаты анализа динамки цен акций компаний-спонсоров для проигравших команд на подвыборке значимых матчей.

Таблица 7

AAR ...