Размещено на http://www.allbest.ru/

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОНОМНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

моделирование трансферной стоимости футболиста

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

студента образовательной программы бакалавриата «Экономика»

по направлению подготовки 38.03.01 Экономика

Трушникова Лина Евгеньевна

Рецензент К.э.н., доцент департамента экономики и финансов, НИУ ВШЭ - Пермь

П. А. Паршаков

Руководитель Старший преподаватель А. Л. Чадов

Пермь, 2018 год



Аннотация

Популярность футбола не снижается даже в периоды экономических кризисов и политических конфликтов. Трансферный рынок футбола активно развивается, что положительно сказывается на росте трансферных стоимостей футболистов. Многие исследования используют метод наименьших квадратов для оценки трансферных цен, но данный метод дает смещенные результаты, возникающие из-за проблемы выборочной селективности. Данное исследование направлено на выбор релевантной модели, использование которой позволит избежать смещения и получения недостоверных оценок. Исследование проведено на данных о футболистах пяти ключевых футбольных высших лиг Европы. Результатом работы является доказательство наличия смещения в результатах модели по методу наименьших квадратов и вычисление достоверных оценок по методу Хекмана. В дальнейшем возможно расширение исследования с помощью увеличения набора переменных или расширения объема наблюдений для получения более точной картины трансферного рынка.



Annotation

The popularity of football rises everyday despite the periods of economic crises and political conflicts. The transfer market of football develops, and this fact is the cause of stable rise of players' transfer prices. Many studies use the least-squares method to estimate transfer prices, but this method gives biased results. The error in the estimating appears when the authors use for determining the part of general selection which do not represent the general selection. This research is aimed at finding the relevant methods that could help to avoid the errors in estimating. The data collected for the research represent the information about players from the 5 highest leagues of Europe. The results of this research are the proof of the biased estimates of ordinary-least squares method and the confirmation of the assumption that the Hekman model gives a rather different (and right) results from the OLS. In the future, it is possible to expand the study by increasing the set of variables or expanding the scope of observations to analyze the whole transfer market.

трансферный рынок футбол цена



Оглавление

1. Введение

2. Теоретическое обоснование

2.1 Основные концепции исследования

2.2 Обзор литературы

2.3 Исследовательский вопрос

3. Методология

3.1 Данные

3.2 Предварительный анализ данных

3.3 Гипотезы

3.4 Выбор модели

4. Результаты

4.1 Нападающие

4.2 Защитники

Заключение

Список литературы

Приложение 1

Приложение 2



1. Введение

Согласно открытым источникам, в течение двух десятилетий наблюдается неизменный рост футбольного трансферного рынка. Согласно данным Deloitte (январь, 2018), за последний год доходы футбольных команд выросли на 16%, что является существенным скачком в положительной тенденции роста доходов на протяжении предыдущих годов. Также стоит отметить, что ежегодный темп прироста доходов клубов приближается к отметке 10% и остается стабильным с 1996 года, что свидетельствует о неизменной популярности и финансового благополучия футбола, как отдельной отрасли, и высокой заинтересованности в нём.

Одной и ключевых статей дохода профессионального футбольного клуба является доход от трансферов футболистов, следовательно, увеличение трансферной стоимости каждого из членов спортивной футбольной команды позволяет клубу успешно вести свою финансовую деятельность, а также приобретать для своего состава новых игроков в периоды трансферных окон, которые происходят в середине игрового сезона и после его завершения.

Следует отметить, что поскольку профессиональные клубы непрерывно ведут продажу и аренду игроков другим командам, следовательно, в бюджете расходов каждой команды заложены средства на покупку игроков у других клубов, а в бюджет доходов формируется из расчета продаж некоторых членов команды в периоды трансферных окон. Спортивные обозреватели и новостные порталы отмечают стабильный рост оплаты труда среди профессиональных футболистов, а также в каждое трансферное окно экспертами и любителями фиксируется непрерывное повышение трансферных цен при совершении сделок о переходах спортсменов. Как отмечает Deloitte (январь, 2018), трансферы игроков - ключевая статья не только в доходах клубов, но и в расходах.

В периоды трансферного окна фиксируются рекордные суммы, которые клубы готовы выплатить и выплачивают в действительности за трансфер желанного ими игрока. Финансовая сторона футбола наряду со спортивным интересом вызывает множество вопросов со стороны спортивных менеджеров, экономистов и экспертов. Астрономические суммы, которые получают команды за продажу игроков, не могут остаться без внимания, и вопрос о том, что влияет положительно на рост трансферной стоимости отдельного игрока, до сих пор не имеет чёткого ответа и обоснования. Хотя многие полагают, что игрок получает на трансферном рынке цену, равную его рыночной стоимости (которая формируется в течение всего сезона на основе показателей игрока и прочих факторов), зачастую, фактическая трансферная стоимость - цена сделки - может значительно отличаться как в меньшую, так и в большую сторону от рыночной цены. (Szymanski, 2005).

Конечно же, трансферная стоимость игрока зависит от множества факторов. Статистику деятельности игрока и его результативности, а также статистику успехов профессиональных клубов ведут многие профессионалы и любители. Но их методы прогнозирования рыночных и трансферных цен игроков не являются общедоступными, соответственно, нельзя с уверенностью заявлять о значимости определенных факторов в вопросе формирования стоимости игрока.

Цель исследования - построение эконометрической модели, отражающей степень влияния различных факторов на формирование трансферной стоимости футболиста.

Для достижения поставленной цели выдвинуты следующие задачи:

- Провести теоретико-методологический анализ существующих работ в данной области с целью выявления наиболее релевантных методов исследования

- Выдвинуть гипотезы о факторах, влияющих на трансферную стоимость игроков

- Собрать данные о профессиональных игроках в футбол и их персональных, командных и рыночных характеристиках с целью последующего анализа

- Выбрать наиболее релевантные модели для применения на реальных данных и выявить их ограничения

- Провести тестирование на собранных данных

- Проанализировать и интерпретировать полученные результаты

- Предположить возможные улучшения исследования

Объект исследования - сумма контракта (цена за трансфер), которую платит один профессиональный спортивный клуб другому при покупке игрока.

Предмет исследования - детерминанты трансферной стоимости футболиста, т.е. переменные или факторы, увеличивающие или снижающие фактическую цену игрока на трансферном рынке футбола в Европе.

Стоит отметить, что по данному исследовательскому вопросу, не смотря на его актуальность и доступность для изучения, к настоящему времени не существует прочных и устойчивых методов, которые бы применялись на практике при решении реальных задач.

Данное исследование состоит из теоретической части, в которую включена теоретическая база (основные термины, концепции и необходимые для понимания области теории) и анализ уже существующих работ по аналогичной тематике трансферного рынка футбола и смежным темам экономики спорта.

В практической части более подробно освещен исследовательский вопрос и продемонстрированы ключевые концепции основных методов, применение которых релевантно и необходимо для достижения поставленной в исследовании цели. В исследовании далее представлен обзор результатов, полученных в ходе анализа, а также потенциальные направления дальнейшего развития исследования.



2. Теоретическое обоснование

В начале поэтапного детального изучения одной из стороны экономики спорта - экономики трансферного рынка - следует отметить, что только с 1995 года профессиональные игроки в футбол получили возможность выбирать клуб самостоятельно благодаря делу бельгийского полузащитника Жана-Марка Босмана, который стал известен после судебных тяжб, в корне изменивших систему трансферов в Европе. Босман требовал отмены закона, по которому футболисты с истекшим сроком контракта могли заключить новый контракт только при денежной компенсации клубу; данное правило распространялось на два года после окончания текущего контракта.

Бельгийским судом было установлено, что ограничение права передвижения человека, а также требования о выплатах компенсации незаконны, и трансферная система Европы должна быть пересмотрена. После принятия «Правила Босмана» суммы трансферов отдельных игроков начали расти и меняться под воздействием ряда факторов, а рынок трансферов начал приближаться к тому виду, в котором он находится сейчас, и становиться более похожим на прочие рынки (Muehlheusser, Feess, 2003). Спортсмен с истёкшим сроком контракта более не имел ограничений и стал являться свободным агентом на рынке трансферов с возможностью принятия новых контрактов и договоров без обязательной компенсации своему предыдущему «работодателю» (Feess, Muehlheusser, 2003).

Данный аспект трансферного рынка, а именно последствия принятия «Правила Босмана» (разрешения на переход в другой клуб после истечения срока контракта без денежной компенсации), был тщательно изучен в работе Симмонса (Simmons, 1997). Соответственно, в данной работе будут освещены исследования, попадающие в установленные временные рамки - с 1995 года по настоящее время.

Изучение трансферной стоимости следует начать в детальном разборе основных концепций тематики.

2.1 Основные концепции исследования

Футбол (football - от англ. foot - ступня, ball - мяч) - командный вид спорта, в котором целью является забить мяч в ворота соперника ногами или другими частями тела (кроме рук) большее количество раз, чем команда соперника.

В настоящее время футбол является самым популярным и массовым видом спорта в мире: кассы распродают тысячи билетов на матчи, телетрансляции притягивают внимание миллионов людей по всему миру. Крайне высокой популярностью обладают команды из высших дивизионов Европы, а также большое количество зрителей набирают матчи наиболее значимых кубков и турниров (Лига Чемпионов, Лига Европы, Чемпионат мира). Таблица 1 демонстрирует первые десять команд Европы по убыванию среднематчевой посещаемости болельщиками игр.

Таблица 1

Посещаемость европейских футбольных клубов*

	Клуб Европы	Среднематчевая посещаемость	Общая посещаемость
1	Барселона	79.724	1.514.756
2	Манчестер Юн.	75.286	1.430.434
3	Боруссия Д.	81.178	1.380.026
4	Реал Мадрид	71.280	1.354.320
5	Бавария Мюнхен	75.000	1.275.000
6	Арсенал	59.944	1.138.936
7	Шальке 04	61.386	1.043.562
8	Манчестер Сити	54.041	1.026.773
9	Ньюкасл Юн.	49.754	945.326
10	Гамбург	53.700	912.900
Ср.	66.129	1.202.203

*Использованы данные отчета УЕФА «The European Club Footballing Landscape» и интернет-ресурса championat.com за 2016 год.



Поскольку столько людей смотрит футбол, кто-то должен и играть. Многие выбирают футбол как занятие спортом для ребенка или хобби для себя самого, для кого-то это становится профессиональной деятельностью. Популярность любительского футбола среди населения объясняется его демократичностью:

1. Доступность любому возрасту

2. Финансовая доступность - «бутсы, штаны и футболка -- вот и все, что должно быть в рюкзаке ребенка, приведенного в ближайшую секцию» (Захаров, 2010)

В данном исследовании акцент сделан на анализе футбола, как профессионального вида спорта, как уже было выше сказано, имеющего ряд концепций, правил и особенностей. Современный профессиональный футбол - командный вид спорта, включающий в себя как различные организации, рынки и клубы, так и профессиональных игроков, персонал и регулирующие органы.

Популярность профессионального футбола привела к росту доходов профессиональных футбольных клубов, в частности, Европейских клубов. Как уже было сказано ранее, крупнейшие клубы Европы увеличили свои доходы почти в шесть раз за последние 20 лет и более чем в два раза за последние 10 лет (рис. 1).

Доходы профессиональных футбольных клубов складываются из нескольких потоков:

1. «Domestic TV» - доход от продажи прав на трансляцию матчей

2. «Sponsorship and commercial» - доходы от спонсоров, продажа атрибутики клуба, контракты с фирмами и прочее

3. «Gate receipts» - продажа билетов на матчи и турниры

4. «UEFA Competitions» - участие в турнирах УЕФА

5. Прочие доходы



Рис. 1. Совокупный доход профессиональных клубов Европы*

*Источник: отчет УЕФА «The European Club Footballing Landscape»

Отчет УЕФА предполагает категоризацию всех источников дохода по трём пунктам:

- Доходы от спонсоров и контрактов

- Доходы от продажи прав на трансляции матчей

- Доходы в день матча (продажи билетов и сопутствующих товаров)

Рис. 2. Категории доходов профессиональных клубов Европы*

*Источник: отчет УЕФА «The European Club Footballing Landscape»

Доходы и расходы профессиональных клубов регулируются не только внутрикомандным управлением, но и внешними организациями. Союз Европейских Футбольных Организаций ведет строгий контроль финансовой деятельности клубов: для обеспечения безубыточности команд и наибольшей эффективности в профессиональном футболе действует правило «фэйр-плей» - положительная разница между доходами и расходами, т.е. клубы обязаны зарабатывать в год больше денег, чем тратить. Конечно, есть ряд условий, позволяющих обойти в некоторой степени данное условие: владельцу клуба разрешено покрывать убытки клубов в размере до 30 миллионов евро, а также УЕФА не учитывает расходы на улучшение инфраструктуры (к примеру, дефицит бюджета, вызванный обновлением футбольного поля, не повлечет за собой штрафы УЕФА).

Нарушение правил УЕФА влечет за собой как незначительные, так и существенные наказания:

- Выговор

- Снятие очков с команды

- Лишение полученных ранее наград

- Лишение полученных ранее трофеев

- Исключение из международных турниров

Желание приобретать новых игроков и отсутствие финансовых возможностей приводят к возникновению отрицательного баланса у команд. В Таблице 2 представлены 10 футбольных лиг с наибольшими чистыми долгами на 1 квартал 2017 года.

Таблица 2

Данные о чистых долгах футбольных клубов*

№	Страна	Чистые долги лиги, млн евро	Чистые долги лиги в процентах от совокупного дохода	Среднеклубные долги, млн евро
1	Англия	1.680	38	84,0
2	Италия	1.141	60	57,1
3	Турция	716	110	39,8
4	Португалия	586	170	32,5
5	Россия	487	66	30,5
6	Франция	523	37	26,1
7	Испания	478	23	23,9
8	Дания	174	122	14,5
9	Украина	168	96	12,0
10	Германия	142	6	7,9
Mean	409,25	72,8	32,83

*Источник: отчет УЕФА «The European Club Footballing Landscape»

Такая финансовая ситуация складывается, поскольку профессиональные команды тратят огромное количество денег на приобретение или аренду футболистов из других клубов. Среднееклубный показатель доли затрат на трансферы в доходе 15 лучших команд Европы равен 21% (табл. 3).

Таблица 3

Расходы европейских клубов на трансферы*

№	Страна	Название клуба	Затраты на трансферы, млн евро	Затраты на трансферы в процентах от совокупного дохода
1	Англия	Манчестер Юнайтед	131	19
2	Франция	Пари Сен-Жермен	87	17
3	Англия	Манчестер Сити	92	16
4	Италия	Интернационале Милан	86	35
5	Италия	Милан	54	23
6	Италия	Ювентус	65	13
7	Испания	Барселона	69	7
8	Англия	Челси	91	9
9	Англия	Арсенал	72	8
10	Англия	Куинз Парк Рейнджерс	36	30
11	Италия	Наполи	47	24
12	Англия	Сандерленд	32	20
13	Турция	Галатасарай	27	18
14	Германия	Вольфсбург	32	14
15	Испания	Реал Мадрид	105	4
Mean	68,4	21,3

*Источник: отчет УЕФА «The European Club Footballing Landscape»



Трансферная стоимость - сумма сделки по передаче прав на использование услуг, предоставляемых конкретным футболистом, между двумя контрагентами (Ruijg, J. and van Ophem, H., 2015). Следует отметить, что в роли контрагентов в большинстве случаев выступают профессиональные спортивные клубы, но в некоторых случаях ими могут являться отдельные физические лица или футбольные организации, например, академии.

Переговоры о сделках и переходах игрока из одного клуба в другой совершаются с помощью третьих лиц - агентов, работа которых заключается в отстаивании интересов игрока. Игроки из «младших» лиг зачастую выступают на переговорах без помощи агентов, но крупные сделки в «топовых» лигах и дивизионах не обходятся без помощи профессионалов футбольного менеджмента (Behr, P., Guettler, A. and Truebenbach, F., 2012; Van den berg, E., 2011).

Интерес к изучению рынка трансферов вызван отчасти открытостью и общедоступностью информации: детали каждого матча, каждого игрока и всех сделок на рынке не являются скрытой информацией, доступны каждому и подвергаются постоянному изучению и критике с внешней стороны. Также данные тщательно собираются и обрабатываются. Всё это позволяет беспрепятственно и легко получать всю необходимую для исследований информацию, включая самые точные цифры и данные по каждому значительному и незначительному аспекту футбола, что является особенно привлекательным для экспертов и ученых.

2.2 Обзор литературы

Следует отметить, что трансферная стоимость зачастую выступает в роли независимой переменной, т.е. как фактор влияния на некую переменную, которая меняется в ряде исследований. К примеру, цена за трансфер футболиста была использована в качестве независимой переменной в работе Добсона (Dobson et al., 2000), где изучались факторы влияния на продуктивность игрока. Наряду с трансферной стоимостью в модель в качестве независимой переменной был включен такой регрессор, как заработная плата футболиста. Гипотезы о влиянии заработной платы и трансферной цены игрока были проверены на данных об игроках в полупрофессиональном футболе Англии.

Однако стоит сказать, что большинство исследований всё же сконцентрированы на поиске детерминантов именно трансферной стоимости футболиста. Часть исследований использует данные о ценах на трансферы в их изначальном виде, но с течением времени появляется всё больше работ, где в качестве зависимой переменной используется натуральный логарифм трансферной стоимости, что обосновано отличием распределения зависимой переменной от нормального.

Натуральный логарифм трансферной стоимости встречается в ряде работ, освещающих детерминанты трансферной стоимости на данных о высших футбольных лигах Германии и Англии (Dobson et. al., 2004; Carmichael et. al., 1999; Feess et al., 2004, Eschwiler and Vieth, 2004). Для изучения данных за длительный период времени, затрагивающий не один игровой сезон, а несколько, в некоторых работах был использован метод приведения цен всех периодов к первому периоду: таким образом для оценки факторов влияния на трансферную стоимость футболистов Бундеслиги в периоде с 1984 по 2000 год цены в каждый период были приведены к ценам 1983-1984 годов и прологарифмированы для построения модели и поиска коэффициентов методом наименьших квадратов (Frick and Lehmann, 2001).

Способы нахождения детерминантов трансферной стоимости, используемые в работах, практически не меняются на протяжении последних 20 лет. Ключевым методом поиска факторов влияния на трансферные цены во многих работах является метод наименьших квадратов (Ordinary Least Squares).

Данная методика была также успешно применена в работе Добсона, Джеррарда (Dobson, Gerrard, 1999; Dobson, Gerrard and Howe, 2000), где в процессе оценивания факторов влияния на трансферную стоимость игроков Англии авторы пришли к следующим выводам: значимое положительное влияние на цены за трансферы оказывают возраст игрока, голы в предыдущих сезонах, среднематчевое количество зрителей на матчах (как продавца, так и покупателя). Значимое отрицательное влияние оказывают такие переменные, как возраст игрока в квадрате и разница в забитых и пропущенных голах за два последних сезона. Интересно то, что это одна из первых работ, где в ряд регрессоров авторы включили не только личные данные игрока, но и различные характеристики клубов, которые участвуют в продаже/покупке игрока: финансовый аспект, категориальная переменная о дивизионах клуба-продавца и клуба-покупателя.

Но стоит отметить, что данную работу можно использовать лишь как стартовое исследование, поскольку авторы выбрали небольшое количество переменных, соответственно, многое было не учтено. Также данные, используемые в работе, отличаются крайне малым количеством наблюдений, что можно объяснить изучением авторами непрофессионального футбола. Следовательно, нельзя быть уверенным в правдивости оценок, полученных в модели.

Аналогичную зависимую переменную методом наименьших квадратов оценивали Frick и Lehmann (Frick and Lehmann, 2001), чьи результаты оказались несколько схожими с предыдущей работой. Отличием данной работы является категоризация команд-продавцов по географическому положению и использование ряда дамми-переменных на каждую из категорий. Положительно значимыми коэффициентами оказались возраст, количество игр и голов в карьере, участие в межнациональных турнирах. Что касается географии, положительное влияние на цену оказывалось расположение команды-продавца в западной Европе, южной Америке. Отрицательное влияние оказывали продавцы из «младших» дивизионов Германии, а также из стран Азии и северной Америки.

В работах среди регрессоров помимо географии продавца используются переменные, характеризующие страну-родину продаваемого игрока, а также цвет его кожи. К примеру, в одной из работ (Feess, Frick, Muehlheusser, 2004) с использованием данных о трансферах в Бундеслиге в период с 1994 года по 2000 год эконометрически было подтверждено предположение о том, что игроки из южной Америки более ценные на рынке и получают более высокую трансферную стоимость при заключении контрактов. Также стоит отметить, что трансферную стоимость может значительно увеличить конкуренция клубов: если клубы, участвующие в торгах за определенного игрока, являются давними соперниками, то вопрос о покупке зачастую становится принципиальным, и клубы (не)осознанно «накачивают» цену игрока в процессе конкурирования.

Первой работой, в которой анализировалось влияние расы человека на его цену на трансферном рынке, является работа «English league transfer prices: is there a racial dimension?» (Reilly, 1995), в которой были эмпирически опровергнуты предположения о расовой дискриминации на трансферном рынке в отношении спортсменов с разным цветом кожи. Похожие результаты были получены в дальнейших работах с использованием других данных, к примеру, в работе (Medcalfe, 2005), автор которой повторил исследование авторов Reilly и Witt на других данных и подтвердил, что на трансферном рынке в Премьер-лиге Англии нет расовой дискриминации.

Работа двух российских авторов тоже содержит в себе применение метода наименьших квадратов (Поляков К. Л., Жукова Л. В., 2013). Ключевое отличие данного исследования заключается в категоризации регрессоров, характеризующих «человеческий капитал» игрока, на два пункта:

- «спортивная ценность - способность игрока помочь команде добиваться высоких спортивных результатов»

- «уровень публичности - способность [игрока] привлекать внимание зрителей к матчам, в которых он принимает участие»

Также авторы отмечали, что две категории человеческого капитала игрока имеют разную ценность в каждой из двух основных стратегий футбольных клубов. При «стратегии максимизации прибыли» доминирует важность уровня публичности (популярности) игрока, при «стратегии максимизации полезности» большую значимость имеет спортивная ценность игрока, т.е. его навыки и умения. На собранных на портале transfermarkt.de данных о 976 футболистах с помощью метода наименьших квадратов была подтверждена гипотеза о значимости уровня публичности, хотя авторы подмечают, что использованный ими метод для оценки популярности игрока (количество упоминаний в twitter) является довольно грубым методом и требует дальнейшей корректировки.

Ресурс Transfermarkt очень часто используется исследователями для сбора данных к своим работам. Ресурс объединяет любителей футбола и экспертов по всему миру и имеет шесть уровней проверки информации, которая поступает к ним из различных источников. Все данные тщательно проверяются, и пользователи сайта могут быть уверенны в корректности и достоверности информации, содержащейся на сайте. Данный ресурс отличается высокой точностью прогнозов трансферной и рыночной цен игроков, но алгоритм вычисления не является общедоступным, и многие работы так или иначе связаны с алгоритмом сайта transfermarkt. К примеру, в работе (Herm, Callsen-Bracker, Kreis, 2014) было подтверждено, что трансферная стоимость игроков, опубликованная на сайте, может быть легко объяснена рыночной стоимостью игроков. Также авторы учли такие «новые» для исследований факторы, как деятельность средств массовой информации, работу агента игрока и тренера команды.

Стоит отметить, что наряду с традиционным методом наименьших квадратов не меньшую популярность у исследователей имеет двухшаговая процедура Хекмана (Heckman, 1979). Данная методика призвана побороться со смещёнными оценками, которые возникают при оценивании трансферной стоимости методом наименьших квадратов. Смещённость в оценках возникает из-за выборочной селективности: при оценивании трансферной цены в выборку попадают только совершившие трансфер футболисты. В таком случае из внимания исключаются не сменившие команду игроки, следовательно, выборка становится усечённой и не может представлять всю генеральную совокупность в целом.

Данная проблема была подробно освещена и преодолена в работе 1999 года (Carmichael, Forrest, Simmons, 1999), где авторы на данных о трансферах в Английскую футбольную лигу в сезоне 1993-1994 года с помощью двухшаговой процедуры Хекмана эмпирически подтверждают положительное значимое влияние таких переменных, как возраст, количество голов в различных чемпионатах и турнирах, количество игр в карьере. Отрицательное значимое влияние оказывает квадрат возраста (так же, как и позже в работах Frick and Lehmann (2001), Dobson, Gerrard, Howe (2000) Feess et al. (2004)). Также среди результатов отмечено, что участие клуба-продавца в любых дивизионах ниже первого отрицательно влияет на трансферную стоимость. Также данная работа является одной из первых, где были учтены специализации игроков (вратари, защитники, полузащитники, нападающие).

Позиция игрока на поле рассматривается исследователями в большинстве работ, но не везде учитывается разница между защитниками, полузащитниками и нападающими. Следует понимать, что футбол - узко специализированная сфера деятельности, и для игроков нападения будут важны одни показатели, а для игроков защиты - совершенно другие. Общими показателями помимо классических переменных (возраст, рост, вес) для всех игроков могут являться следующие регрессоры: процент успешных передач, дриблинг, количество игр в сезоне. Для нападающих и атакующих полузащитников будут важны показатели количества голов и голевых передач, удары в створ ворот, ключевые передачи. Для защитников и полузащитников следует учитывать успешные отборы, фолы, вынос, количество офсайдов, желтых и красных карточек, блоки.

Если оценивать всех игроков единой моделью и не разделять их на категории по позиции на поле, то оценки в модели будут являться недостоверными. Данная проблема может возникнуть, к примеру, при смещении выборки в сторону большего количества игроков защиты, следовательно, такие показатели как количество голов или ударов в створ ворот будут незначимыми или влиять отрицательно. Решением проблемы может стать построение ряда моделей с различным набором регрессоров для каждой из категории игроков (возможно объединение нападающих с атакующими полузащитниками, защитников с опорными полузащитниками), а также использование совместной значимости коэффициентов (учёт влияния определенной переменной только для определенных игроков).

Аналогичный метод, как и в работе Carmichael, Forrest and Simmons (1999) - двухшаговая процедура Хекмана - был использован с целью корректировки смещённых оценок в работе «Determinants of football transfers» для оценки трансферной стоимости футболистов высшего дивизиона Англии (Ruijg, van Orphem, 2015). Яркой особенностью результатов, полученных в данном исследовании, является парадоксальный факт об абсолютной незначимости такого регрессора, как количество забитых голов. Данный факт может быть объяснен смещением выборки: возможно, большая часть игроков, попавших в базу данных, являются защитниками, соответственно, для них количество забитых голов играет меньшую роль. Решением данной проблемы может быть использования метода подсчёта совместной значимости коэффициентов.

Многие исследователи концентрируются на ключевых переменных, включение которых в выборку понятно каждому человеку независимо от степени его осведомленности в сфере футбола. Но стоит учитывать в работе такие малоизвестные факторы, как процент успешных передач игрока, успешность длинных и коротких передач, отборы мяча и дриблинг, сейвы (для вратарей), скорость и ускорения.

В большинстве работ среди независимых переменных можно найти общие. Таким образом, практически во всех исследованиях среди регрессоров упоминаются следующие факторы:

- Возраст игрока

- Количество голов, забитых в предыдущем сезоне

- Количество игр, сыгранных в предыдущем сезоне

- Рост и вес игрока

- Количество голов, забитых в международных кубках

- Количество голов, забитых в национальных турнирах

Стоит отметить, что стоит включать в модели переменные, которые не были учтены в предыдущих исследованиях или были использованы лишь в некоторых:

- Цвет кожи (раса игрока) - Reilly (1995), Medcalfe (2005)

- Вместимость стадионов - Dobson et al. (2000)

- Разница между пропущенными и забитыми голами - Dobson et al. (2000)

- Географическое положение клуба-продавца - Frick et al. (2001)

- Популярность игрока - Поляков К. Л., Жукова Л. В. (2013)

- Срок контракта - Tervio (2006), Frick (2011)

- Позиция игрока на поле - Carmichael et al. (1999)

Все исследования, описанные выше, относятся к изучению экономики спорта, в частности авторами данных работ был сделан акцент на составление моделей определения стоимости перехода игрока из одного профессионального клуба в другой в зависимости от его личных характеристик и внешних факторов. Методы исследований и сэмплинг послужили методологической базой для сбора данных и построения модели в данной работе. Обширное количество работ по теме экономики спорта и трансферного рынка в частности позволило определить наиболее релевантные методы оценивания трансферной стоимости для данного исследования с учетом всех ошибок и замечаний.

2.3 Исследовательский вопрос

На основе изучения существующей литературы в данной работе сформулирован следующий исследовательский вопрос: «Каковы факторы, объясняющие трансферную стоимость футболистов?».

3 

3. Методология

3.1 Данные

В настоящее время на политической арене и в экономической сфере наблюдаются значительные перемены, но популярность футбола остается на стабильно высоком уровне в странах Европы вне зависимости от внешних факторов.

Анализируя контракты игроков и изучая трансферные рынки разных стран, следует отметить, что именно в клубах Европы сконцентрированы наиболее дорогостоящие футболисты мира, чьи рыночные и трансферные стоимости значительно выше, чем в других странах. Стоит также отметить, что наибольшее количество поклонников и фанатов по всему миру имеют именно европейские клубы, именно поэтому изучение трансферного рынка Европы вызывает наибольший интерес.

Не смотря на введение регулирования соотношения доходов и расходов профессиональных клубов, ведущие команды Европы неизменно выделяют большое количество денежных средств из бюджета на покупку и аренду игроков на трансферном рынке.

Большинство профессиональных спортсменов заключают контракты с клубами с помощью агентов, чья деятельность направлена на максимизацию прибыли и выгоды от сделок для команды, для агентства и игрока, следовательно, ни одна из сторон не стремится минимизировать затраты на переход (покупку или аренду) спортсмена. Зачастую команда-продавец и агенты игрока «накручивают» стоимость игрока перед потенциальной продажей, когда очевидна заинтересованность других команд игроком.

Наряду с усилиями команды-продавца и агентов заинтересованность в игроке и рост трансферной стоимости может осуществляться неконтролируемыми способами, к примеру, когда в торги за игрока вступают две конкурирующие команды или команды, являющиеся лидерами в своих турнирах и странах. Такие случаи могут привести к всплеску интереса со стороны остальных команд, поскольку повышенный интерес со стороны других команд может повысить привлекательность игрока на трансферном рынке.

Для анализа в данной работе использованы данные о футбольных клубах Европы из высших дивизионов (главных турнирах), поскольку именно матчи главных лиг стран Европы привлекают наибольшее внимание со стороны зрителей и фанатов по всему миру, а также данные об игроках Европы наиболее полноценные и легкодоступные. Обзором всех матчей и игроков в мельчайших деталях занимается множество сайтов и порталов, благодаря чему возможно собрать полноценную базу данных.

Для данного исследования была собрана информация об игроках европейских профессиональных футбольных клубов высшего дивизиона: в выборку были включены игроки Испании, Италии, Германии, Франции, Англии из 5 ведущих футбольных лиг (Премьер Лига, Ла Лига, Лига 1, Бундеслига 1, Серия А).

Игроки других дивизионов выбранных стран не были включены в исследование по следующим причинам. Во-первых, возникает проблема несопоставимости игроков более низких дивизионов с футболистами высших лиг. Зачастую игроки из более низких дивизионов не могут проявить себя на поле и привлечь внимание агентов, других команд и тренерского штаба клуба, т.к. руководство командой выбирает для участия в чемпионатах и матчах более опытных, надежных и известных игроков, следовательно, данные о характеристиках игрока, его способностях и опыте не будут достоверными: возможно, если бы у игрока было больше возможностей проявить себя на поле, его успехи на поле были бы соизмеримы с успехами основных игроков команды, но поскольку менее известных игроков руководство клуба реже выпускает на поле, данные об их продуктивности и спортивных успехов могут быть занижены по сравнению с другими игроками. Во-вторых, сравнение игроков из более низких лиг с игроками «топовых» лиг Европы ухудшит результаты исследования, поскольку, как уже было сказано ранее, показатели игроков разных лиг кардинально различаются.

Для оценки игроков из более низких дивизионов следует проводить отдельное исследование, поскольку значительно отличаются не только характеристики спортсменов, но и характеристики команд, турниров и самого трансферного рынка в целом.

В исследовании был сделан акцент на исследовании детерминантов трансферной стоимости игроков, действующих на позициях нападающего, атакующего полузащитника, опорного полузащитника и защитника. В выборку не были включены данные о вратарях, поскольку их трансферная стоимость зависит от ряда иных факторов, непригодных для анализа стоимости остальных игроков на трансферном рынке (количество «сухих» матчей, пропущенные голы, «сейвы» и прочее). Данное исключение не ограничивает и не «портит» результаты исследования, а, напротив, дает возможность дальнейшего анализа и расширения деятельности в области анализа экономики спорта и футбольного трансферного рынка в частности.

В качестве потенциальных детерминантов трансферной стоимости футболистов были выбраны переменные, определяющие рыночные характеристики игрока, характеристики его команды, физические параметры спортсмена и его опыт.

1) Физические параметры игрока:

- Рост игрока (в сантиметрах)

- Вес игрока (в килограммах)

- Возраст игрока (в годах)

2) Характеристики игрока, его навыки и успехи:

- Амплуа игрока - категориальная переменная - позиция игрока на поле (нападающий, атакующий полузащитник, опорный полузащитник, защитник)

- Голы - количество голов, забитых игроком в матчах своей лиги в течение исследуемого игрового сезона, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Голевые передачи - количество отданных игроком голевых передач в матчах своей лиги в течение исследуемого игрового сезона по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Ключевые передачи - количество нерезультативных (после которых не забит гол) передач по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена. Отражает количество созданных игроком «опасных моментов» в матче

- Количество фолов - количество фолов по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Количество минут - количество времени, проведённого игроком на поле в матчах своей лиги в течение сезона

- Желтые карточки - количество жёлтых карточек, выданных игроку судьёй в матчах своей лиги, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Красные карточки - количество красных карточек, выданных игроку судьёй в матчах своей лиги, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Дриблинг - количество удачных обводок соперника по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Отборы мяча - количество ситуаций, когда в борьбе игрок забрал мяч у игрока команды-соперника, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Выносы мяча - количество раз, когда игрок отбросил мяч от штрафной площади своих ворот в центр поля или в часть поля соперника, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Лишения - количество моментов, когда в процессе борьбы с соперником игрок лишился мяча, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

3) Характеристики команды спортсмена

- Рейтинг ФИФА страны, в состав чьей национальной сборной по футболу входит игрок

- Смена главного тренера команды в течение исследуемого игрового сезона - бинарная переменная: 1 - тренер сменился, 0 - тренер остался прежним

Исследование детерминантов трансферной стоимости защитников, центральных игроков и нападающих не равнозначно, поскольку для игроков защиты важными будут совершенно другие переменные, чем для игроков нападения. Конечно, в футбольной терминологии существует множество обозначений позиции игрока на поле, но в настоящей базе все игроки поделены на 4 категории:

- Защитники

- Опорные полузащитники

- Атакующие полузащитники

- Нападающие

Для получения наиболее достоверных коэффициентов всю базу футболистов не следует оценивать на основе единого набора переменных, а следует разделить как минимум на две категории футболистов и выбрать переменные, которые будут наиболее важными для каждой из следующих категорий:

- Игроки защиты (защитники и опорные полузащитники)

- Игроки нападения (атакующие полузащитники и нападающие)

Для двух выбранных подкатегорий общими будут следующие переменные:

- Возраст

- Количество минут, проведённых на поле в течение сезона

- Рост игрока

- Вес игрока

- Количество потерь мяча в борьбе с соперником

- Количество отборов мяча у соперника

- Процент удачного дриблинга

- Процент успешной борьбы в воздухе

- Голевые передачи

- Рейтинг национальной сборной игрока

Для игроков нападения предположительно важными переменными, которые будут включены в модель, являются:

- Голы, забитые игроком в течение сезона, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Ключевые передачи, отданные игроком в течение сезона, по отношению к 90 минутам игрового времени спортсмена

- Отношение забитых голов ко всем совершенным игроком ударам по воротам

Для игроков защиты были выбраны следующие уникальные переменные:

- Количество полученных жёлтых карточек

- Количество полученных красных карточек

- Количество фолов

- Количество офсайдов

- Отборы мяча у соперника

- Выносы мяча из штрафной площади своих ворот в центр поля или на половину поля соперника

Для получения достоверных оценок для каждой категории футболистов следует придерживаться одной из двух стратегий в построении моделей:

1. Построение отдельных моделей для каждой из категории игроков (в каждую модель будет включаться в качестве независимых переменных - регрессоров - свой уникальный набор характеристик)

2. Построение единой модели для всех категорий игроков с использованием совместной значимости переменных (совместная значимость вычисляется с использованием умножения переменной на дамми-переменную, характеризующую позицию игрока на поле)

В данном исследовании выбран способ вычисления влияния переменных на трансферную цену различных категорий игроков путем разделения всей базы данных на две подвыборки, в первую из которых будут включены все игроки, действующие преимущественно в защите, а во вторую будут включены игроки, действующие в нападении. Это упростит не только предварительный анализ данных, но и построение модели и интерпретацию результатов.

3.2 Предварительный анализ данных

Перед построением модели стоит избавиться от статистических выбросов и изучить подробно изучить собранную из открытых источников базу данных.

Итоговая выборка составила 887 наблюдений по защитникам и 526 наблюдений по нападающим.

Из анализа были убраны некоторые переменные, поскольку имели высокий статистически значимый уровень корреляции с другими переменными, что отрицательно бы сказалось на полученных оценках.

Как видно из таблицы 4, среднестатистический игрок защиты, совершивший трансфер в трансферное окно после игрового сезона 2015/2016 года, характеризуется возрастом 27 лет, ростом 183 сантиметра и трансферной стоимостью 3 миллиона 370 тысяч 290 евро. Средний рейтинг ФИФА национальной сборной равен 20. В среднем за сезон игрок нападения проводит 606 минут на поле, совершает удачные обводки в 50% случаев и в 55% выигрывает борьбу с соперником за мяч в воздухе. В среднем, в перерасчете на 90 минут игрового времени, спортсмен отдает 0,04 голевые передачи, 0,58 раз лишается мяча в борьбе с соперником, 0,08 раз попадает в положение вне игры, 0,7 раз отбирает мяч у соперника в процессе борьбы, 1,09 раз совершает фол (нарушает правила игры), 3,37 раз отбрасывает мяч от ворот своей команды, получает 0,22 и 0,02 желтые и красные карточки соответственно.

Игрок защиты, не совершивший трансфер в трансферное окно после игрового сезона, имеет схожий рост и вес, но, естественно, не имеет фактической трансферной стоимости. Рейтинг ФИФА национальной сборной чуть выше (равен 18), а в среднем спортсмен проводит столько же времени на поле в течение сезона, но чуть чаще совершает удачные обводки и выигрывает борьбу за мяч в воздухе. В перерасчете на 90 минут игрового времени игрок, не совершивший трансфер, отдает чуть больше голевых передач, чаще попадает в положение вне игры, чуть чаще лишается мяча, реже нарушает правила игры, реже отбрасывает мяч из штрафной площади, реже получает желтые и красные карточки.

Таблица 4

Средние значения по игрокам защиты*

Переменная	Защитник (нет трансфера)	Защитник (трансфер)
Возраст	27	27
Рост	183	183
Трансферная стоимость	-	3370290
Рейтинг страны	18	20
Минуты на поле	606	606
Удачный дриблинг	0,54	0,5
Удачная борьба за мяч	0,56	0,55
Голевые передачи	0,06	0,04
Лишения мяча	0,60	0,58
Отборы мяча	0,72	0,70
Положение вне игры	0,12	0,08
Нарушения	0,98	1,09
Желтые карточки	0,18	0,22
Красные карточки	0,01	0,02

*Составлено по результатам исследования в программном пакете



Аналогично вышеописанным данным по защитникам, ниже продемонстрированы характеристики среднестатистического нападающего (таблица 5):

Таблица 5

Средние значения по игрокам нападения*

Переменная	Защитник (нет трансфера)	Защитник (трансфер)
Возраст	26	26
Рост	180	180
Трансферная стоимость	-	5346297
Рейтинг страны	17	16
Минуты на поле	504	528
Удачный дриблинг	0,44	0,48
Голы	0,17	0,15
Голевые передачи	0,11	0,11
Ключевые передачи	1,23	1,26
Голы / удары по воротам	0,07	0,07
Удачная борьба в воздухе	0,34	0,35

*Составлено по результатам исследования в программном пакете

3.3 Гипотезы

Выдвинем ряд гипотез для данного исследования исходя из предположений здравого смысла и изученной литературы:

- Гипотеза 1: переменная, характеризующая рост игрока, будет иметь положительное значимое влияние для игроков защиты, и не будет являться значимой для игроков нападения. Данная гипотеза возникает из предположения, что для защитников важен рост, к примеру, для защиты своих ворот при подаче мяча с угла поля в штрафную площадку игроком-соперником

- Гипотеза 2: переменная, характеризующая процент удачного дриблинга будет иметь более сильное влияние на трансферную цену игроков нападения, чем игроков защиты. Нападающим более важно умение обходить соперников в процессе продвижения к воротам соперника.

Стоит отметить, что профессиональный футбол, и трансферный рынок в частности, характеризуются открытостью и доступностью информации по требуемым переменным, благодаря чему решение исследовательского вопроса упрощается вследствие лёгкости поиска и сбора всех необходимых для полноценного анализа данных.

Выборка содержит данные по игрокам высших футбольных лиг Испании, Италии, Франции, Германии, Англии. Данные о сделках, контрактах, ценах футболистов на рынках были получены из открытых баз данных transfermarkt.de (немецкий интернет-портал) и whoscored.com, ежегодных отчетов UEFA и Deloitte, а также различных интернет-ресурсов, размещающих релевантную информацию о новостях в области спорта и достижениях профессиональных спортсменов:

- www.sports.ru

- www.championat.com

- www.sport-express.ru

Естественно, некоторые характеристики игрока невозможно оценить в числах. С высокой долей вероятности на трансферную стоимость игрока (цену, которую платит профессиональный клуб за возможность «забрать» в свои ряды игрока) положительно повлияет способность спортсмена строить грамотные стратегии на поле в защите или нападении, но умение футболиста моментально мыслить и принимать решения в зависимости от ситуации невозможно оценить. Ряд таких переменных, не поддающихся исчислению, может быть включен в дальнейшие исследования путем использования proxy-переменных - «переменных, сами по себе не представляющих интереса, но заменяющих другие переменные» (Цыплаков, 2005).

Также, интерес для дальнейшего анализа вызывают такие характеристики игрока, как его стратегическое мышление, мотивация. Наиболее мотивированные игроки способны выдавать результаты лучше, чем игроки, не заинтересованные в продвижении по карьерной лестнице. Однако оценить мотивацию в числах так же, как и стратегические навыки игрока, не представляется возможным без использования дополнительных инструментов, что значительно затрудняет использование фактора мотивированности игроков в исследовании.

Также на факт совершения трансфера или решения остаться в команде, на трансферную стоимость игрока могут влиять его взаимоотношения с командой и тренерским штабом. Если игрок прекрасно ладит с тренерским составом и коллегами, он может принять решение остаться в команде (соответственно, он не будет иметь фактическую трансферную стоимость в оцениваемое трансферное окно). Плохие взаимоотношения и отсутствие взаимопонимания в коллективе могут как положительно сказаться на решении игрока сменить команду, так и отрицательно сказаться на его трансферной стоимости. Снижение трансферной стоимости в таком случае можно объяснить невысокой производительностью игрока на поле из-за отсутствия сплоченности с командой или же редкими появлениями на футбольном поле по решению тренера клуба (что не позволит игроку в полной мере продемонстрировать свои навыки и умения).

Данные факторы аналогично нельзя оценить в настоящее время численно, поскольку информация о взаимоотношениях в коллективе и с тренерским штабом либо редко становится достоянием прессы, либо оценка взаимоотношений оказывается слишком субъективной или недостоверной.

3.4 Выбор модели

Для достижения поставленной в данном исследовании цели необходимо выбрать релевантную модель. Теоретико-методологический анализ и обзор схожих по теме исследований дают возможность определить наиболее подходящую модель, учитывая особенности данных и специфику переменных.

Большая часть рассмотренных ранее исследований используют для оценки трансферной стоимости футболистов две различные методики:

- Метод наименьших квадратов: построение линейной регрессии, где зависимая переменная «трансферная стоимость игрока» оценивается набором переменных, характеризующих не только игрока, но и его команду, команду соперника, турнир и прочие факторы

- Двухшаговая процедура Хекмана (Heckman, 1979): и построение двух взаимосвязанных моделей, где первое уравнение - вероятностная (пробит) модель с бинарной зависимой переменной (совершение или несовершение трансфера); второе уравнение - линейная регрессия с зависимой переменной «трансферная стоимость игрока» с включением в уравнение лямбды Хекмана

Для определения оптимальной методики рассмотрим подробнее процесс формирования некой трансферной стоимости профессионального футболиста:

Во-первых, следует отметить, что процесс «мигрирования» игрока из одной команды в другую имеет множество этапов, и происходит определенным образом, а не случайно. На первом этапе к команде, владеющей игроком, или к агенту игрока поступает предложение от другого клуба о продаже или аренде игрока за определенную сумму. С другой стороны, кроме желания приобрести игрока необходимо согласие клуба-владельца отдать или продать игрока, а также согласие самого спортсмена на осуществление сделки.

Зачастую процесс продажи игрока не ограничивается предложением от одного клуба. В процессе принятия решения команде-владельцу могут поступать предложения о продаже и от других команд, следовательно, на принятие решения будет влиять большое количество факторов, характеризующих команды, участвующих в торгах. Процесс продажи игрока редко происходит в один этап: в большинстве случаев за одного игрока торгуются несколько команд, и ставки могут повышаться в процессе торгов, особенно если игроком интересуются команды-соперники, к примеру давние конкуренты в Испанской лиге ФК «Реал Мадрид» и ФК «Барселона», т.е. соперничество в торгах может положительно влиять на размер трансферной стоимости.

Также на решение о переходе в другой клуб футболист может принять или не принять по ряду причин. Решения «совершить трансфер» и «остаться в команде» находятся под влия...