Правительство Российской Федерации Пермский филиал федерального государственного автономного

Правительство Российской Федерации
Пермский филиал федерального государственного автономного
образовательного учреждения высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Факультет «Экономика»
Кафедра финансового менеджмента
Допускаю к защите
Заведующий кафедрой
доцент кафедры, к.э.н.
Шакина Елена Анатольевна
«___» ___________2014
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
на тему: ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ
ИГРОКА В ПРОФЕССИОНАЛЬНОМ СПОРТЕ: ЕВРОПЕЙСКИЙ
ФУТБОЛ.
SPORT PLAYER VALUATION: THE CASE OF EUROPEAN
FOOTBALL.
Студента группы Ф-12-1
Тетерина Антона Владимировича
________________________
подпись
Научный руководитель
к.э.н., доцент кафедры
финансового менеджмента
Божья-Воля Роман Николаевич
________________________
подпись
Пермь, 2014 г.
Оглавление
Введение ........................................................................................................................................3
1.
Теоретическое обоснование................................................................................................6
1.1.
Основные концепции исследования .............................................................................6
1.2.
Исследовательский интерес изучения футбольного рынка. .....................................14
2.
Постановка исследовательской задачи .........................................................................17
3.
Методология исследования ..............................................................................................21
3.1 Методология .......................................................................................................................21
3.2 Данные ................................................................................................................................23
4.
Модель ..................................................................................................................................27
4.1 Теоретическая модель .......................................................................................................27
4.2 Интерпретация модели для футбольного рынка трансферов ........................................29
5.
Описание результатов .......................................................................................................32
5.1 Модель контрактных отношений на рынке футбола – условия заключения
финансово-успешного контракта. ..........................................................................................32
5.2 Фактор замотивированности игрока. ...............................................................................35
5.3 Неполнота контракта и асимметрия информации при осуществлении трансфера .....41
Заключение .................................................................................................................................45
Список литературы ...................................................................................................................48
Приложения ................................................................................................................................53
2
Введение
Рынок профессионального спорта, а командных видов спорта в особенности, всегда
был и остается центром притяжения многомиллиардной аудитории болельщиков,
специалистов, критиков. Не остаются в стороне и исследователи всего мира, год за годом
открывающие новые черты этого специфичного рынка. Несмотря на подготовку и
постепенное внедрение финансового фэйр-плей1, рынок продолжает расти: доходы 20
самых богатых футбольных клубов Европы за год увеличиваются в среднем на 10
процентов и в сумме составляют уже более 6 миллиардов евро (2012-2013 отчетный
период), (Ежегодная оценка компании Deloitte2, 2014). Такие статистические данные
профессиональных клубов, мировых лиг, спортивных организаций и публикуемые
бюджеты спортивных команд говорят о том, что инвестиции в спорт продолжают
увеличиваться, даже несмотря на значительные спады и проблемы мировой экономики.
При этом факт ежегодного роста сумм контрактов профессиональных спортсменов
остается характерной особенностью сферы, что дает богатую почву для исследований и
анализа.
Ситуация в мировом профессиональном спорте такова, что самой большой статьей
затрат практически каждого клуба являются трансферы и контракты атлетов. Перечень
факторов, влияющих на сумму заключаемого контракта, не определен, к тому же
подвержен постоянным временным изменениям. Таким образом, грамотная трансферная
политика является инструментом стратегического развития спортивного клуба, а ее
эффективность – основным конкурентным преимуществом в условиях жесткой борьбы на
спортивном
рынке
моделирование3
как
профессиональных
один
из
команд.
подходов
к
Именно
определению
поэтому,
теоретическое
стоимости
игрока
в
профессиональном спорте, является актуальной темой для исследования.
Теоретической и методологической основой настоящего исследования послужили
работы ведущих зарубежных авторов в сфере спортивных исследований, таких как:
С.Кэссин, С.Сзумански, Дж.Вруман, Б.Таглер, Р.Дж.Дитл и другие, которые внесли
большой вклад в развитие различных аспектов в экономике спорта высших достижений.
Финансовый фэйр-плей (Financial fair play-FFP) меры по улучшению общего финансового здоровья
европейского клубного футбола. FFP - составляющая часть процесса лицензирования футбольного клуба
(для участия в клубных соревнованиях УЕФА - в Лиге чемпионов и Лиге Европы.), с широким набором
критериев для клубов, которым они должны соответствовать. (http://www.uefa.com/)
2
«Делойт» (англ. Deloitte) - международная компания, оказывающая профессиональные консалтинговые
услуги. Входит в «большую четвёрку» мировых аудиторских компаний.
3
Моделирование - один из наиболее распространенных способов изучения процессов и явлений.
Моделирование основывается на принципе аналогии и позволяет изучать объект при определенных
условиях и с учетом неизбежной односторонней точки зрения.
1
3
Особо выделим авторов, в чьих работах предложены концептуальные постановки,
подходов в области теории игр, оценивающие, в том числе принципы экономического
моделирования: Дж.Нэш, Дж.Харсаньи, У.Викри, Дж.Акерлоф, М.Спенс, Дж.Стиглиц,
Л.Гурвиц, Э.Маскин, Л.Шепли, Ж.Тироль. Исследованию проблем стоимостного
трансферного анализа посвящены работы
Е.Ван ден Берга (2011), Дж.России (2012),
Пуйоля (2008), А.Невилла (2009), Е.Фииза (2004), Б.Фрика и Симмонса (2007).
Среди российских исследователей, изучающих актуальные темы экономики спорта
в последние годы, стоит отметить таких авторов, как: В.Андреев (2009), В.Чижевский
(2011), Д.Дагаев и К.Сонин (2013), К.Поляков и Л.Жукова (2013), Ю.Найденова и
П.Паршаков (2014).
Целью данной работы является выбор и адаптация теоретической модели
определения стоимости профессионального спортсмена (в частности футбольного рынка)
и определение факторов, влияющих на сумму трансфера при заключении контракта с
профессиональным клубом.
Для достижения поставленной цели исследования необходимо решить следующие
задачи:
- Провести теоретико-методологическое исследование и анализ существующих
подходов;
- Выдвинуть гипотезы для дальнейшей проверки в теоретической модели;
- Проанализировать существующие подходы к контрактному ценообразованию в
футбольной отрасли, оценить их плюсы и определить ограничения;
- Адаптировать модель, с учетом спецификации рынка;
- Провести сбор данных и анализ выборки, для тестирования теоретической
модели;
- Провести тестирование и проверку модели на достоверность, выявить
ограничения модели;
- Разработать рекомендации по использованию результатов исследования и
проанализировать возможности применения модели в других видах спорта.
Объектом исследования является стоимость трансфера при переходе футболиста из
одной команды в другую. Предмет исследования – факторы, влияющие на возможность
моделирования стоимости контракта в профессиональном футболе.
4
В настоящем исследовании акцентируется внимание на определении факторов
контрактной стоимости, позволяющих установить взаимосвязь между ценой контракта и
полученными результатами после его заключения. Понятие «стоимости игрока» в данной
работе будет рассматриваться, в соответствии со следующим определением: «Стоимость
игрока – денежные средства, которые один профессиональный футбольный клуб
выплачивает другому профессиональному футбольному клубу при переходе (трансфере)
футболиста-профессионала» (Регламент РФС4, 2012). Эта формулировка, используемая в
профессиональном спорте, в наибольшей степени адаптирована и применима для области
исследования. Эффективность при заключении контрактов (трансферов) в современном
футболе предопределяется в первую очередь стоимостью трансфера и дальнейшими
спортивными результатами игрока, достигаемыми во время выступления за футбольный
клуб.
Научная новизна исследования будет состоять в адаптации теоретической модели
стоимости для профессионального футбола. Не смотря на значительную актуальность
данного вопроса и очевидную потребность в эффективных вариантах его решения,
академическая сфера до сих пор не представила прочный базис, который может стать
основой для применения на практике. В частности изучаемая модель, не применялась для
данного рынка и не была апробирована в академических исследованиях, хотя в ее задачах
прослеживается ряд параллелей с проблемами профессионального спорта.
Практическая
применимость
позволит
клубам
повысить
эффективность
проводимой трансферной политики, что будет оказывать влияние на функционирование
клуба
в
целом
и
позволит
получать
конкурентные
преимущества
на
рынке
профессионального спорта.
РФС (Российский футбольный союз) - это общероссийская общественная спортивная организация.
Деятельность РФС направлена, прежде всего, на развитие и популяризацию футбола в Российской
Федерации. РФС является единственно признанной ФИФА и УЕФА организацией, обеспечивающей
контроль за развитием футбола в России. (http://www.rfs.ru)
4
5
1. Теоретическое обоснование
1.1.
Основные концепции исследования
Футбол (football от англ. foot - ступня, ball - мяч) в настоящее время является
самым популярным5 и массовым видом спорта в мире. Это 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 истории футбола было несколько определений, которые имели под собой
объективные обоснования. В Англии6 распространенным сокращением было слово
«assoc», 80-х годах XIX века образовался термин «соккер» (англ. soccer). В периодической
литературе слово «soccer» использовалось еще в 1892 году7. Однако, в современном мире
«soccer» распространено лишь в странах, где слово футбол продолжают использовать для
других разновидностей (Австралия, Новая Зеландия – регби, США – американский
футбол).
Исходя из того, что футбол – командный вид спорта, каждый спортсмен является
представителем того или иного клуба, а не автономным атлетом. Профессиональный
спортивный клуб выступает основной ячейкой всей футбольной структуры, являясь
связующим звеном между футболистами, персоналом и регулирующими организациями.
В настоящее время все профессиональные футбольные клубы являются частью
международной федерации футбола (ФИФА, фр. FIFA8). Это спортивная организация,
являющаяся международным руководящим органом в футболе, футзале и пляжном
футболе9. Под эгидой ФИФА проходят все футбольные турниры всемирного масштаба, в
числе которых чемпионат мира ФИФА, аналогичный турнир среди женщин, молодежные
и юношеские турниры, кубок конфедераций и клубный чемпионат мира.
На сегодняшний момент финансы футбольного Европейского рынка достаточно
концентрированы, ведь около 10% команд получают более 60% выручки, приходящейся
на все высшие лиги Европы (исследование Delloite, 2014). Кроме того, большинство
клубов с наибольшей выручкой играют в 5 самых популярных лигах: Англии, Франции,
Германии, Италии и Испании (исследование Delloite, 2013).
5
Dunning Eric, The development of soccer as a world game. Sport Matters: Sociological Studies of Sport, Violence
and Civilisation. - London: Routledge
6
Англия - страна родоначальник современного футбола. В XIX веке футбол в Англии приобрёл огромную
популярность
7
Baily's Magazine of Sports & Pastimes, London: Vinton, 1892., P. 198.
8
ФИФА (фр. Federation internationale de football association, FIFA) - Международная федерация футбола
9
Футзал и пляжный футбол - являются разновидностями футбола
6
Популярность этих лиг обусловлена, в том числе, численностью населения,
размерами экономики, но самым важным остается популярность футбола среди
болельщиков, посещаемость матчей и большая аудитория телетрансляций.
Структура выручки футбольного клуба включает в себя три основные категории (в
зависимости от источника поступления):
- «Match day» - выручка непосредственно в день проведения игры: билеты,
сезонные абонементы;
- «Broadcasting» - выручка от продажи прав на телетрансляции (продажа прав на
показ национальных и международных турниров);
- «Commercial» - коммерческие: спонсорские контракты и соглашения, торговля
(выручка от продажи атрибутики), осуществление трансферов.
В части клубов из «Большой пятерки» лиг - принято считать, что усреднённо
выручка делится в пропорции 30/30/30 от представленных видов доходов (Таблица 1).
Если говорить о клубах из чемпионатов Восточной Европы, то распределение выручки
будет другим. Невысокие показатели посещаемости, относительно недорогие билеты и
нехватка современных качественных стадионов не позволяет доле выручки за игровые
дни подниматься выше 10% в общей сумме (исследование Delloite, 2013).
Таблица 1
Распределение дохода Европейских футбольных команд
Клуб
Проведение
матчей, %
Организация
трансляций,
%
1 FC Real Madrid
30
36
2 FC Manchester city
20
43
3 FC Chelsea
32
41
4 FC Manchester United
35
37
5 FC Barcelona
25
44
6 FC Liverpool
23
43
7 FC Juventus
8
65
8 FC Arsenal
42
38
9 FC Milan
13
60
10 FC Bayern Munchen
21
26
Таблица построена на основе данных Delloite, 2013
Коммерческая
деятельность,
%
34
37
27
28
31
34
27
20
27
53
Эту проблему целенаправленно пытается решить ФИФА, способствуя проведению
крупных футбольных мундиалей10 в тех странах, которые больше в этом нуждаются.
10
Мундиаль (от исп. Copa Mundial de Futbol). - Кубок мира ФИФА (англ. FIFA World Cup).
7
ФИФА отдает предпочтение регионам со слабо развитой инфраструктурой: Чемпионат
Европы по футболу в Польше и Украине 2012, Чемпионат Мира по футболу в Бразилии
2014, Чемпионат Мира по футболу в России 2018. Эксперты всегда с опаской ожидают
проведение таких мероприятий в развивающихся странах, однако факты свидетельствуют
о том, что прошедшие крупные футбольные чемпионаты внесли значительный вклад в
развитие инфраструктурных объектов. Например: успешное строительство к Евро-2012,
где в не самых богатых странах континента (Польша, Украина) были возведены восемь
дорогостоящих стадионов. Кроме развития футбольных объектов, страны получают новые
терминалы
в
аэропортах,
взлетно-посадочные
полосы,
реконструированные
автомагистрали, десятки гостиниц, дороги и прочие инфраструктурные преобразования.
Таким образом, ФИФА ведет регулятивную деятельность при проведении крупных
международных соревнований, однако остаются глобальные проблемы внутри каждой
страны для самостоятельно существующих клубов во всех лигах.
Одной из основных проблем в плане регулирования финансовых отношений между
клубами и лигами остается контроль за расходами клубов.
Для наибольшей
эффективности УЕФА11 постепенно вводит особые финансовые условия фэйр-плей,
направленные на достижение безубыточности клубов. Основной критерий финансового
фейр-плей – безубыточность и положительная разница между релевантными доходами и
расходами клуба. Разница за три последних сезона, согласно правилам УЕФА по
лицензированию клубов и финансовому фэйр-плей, не должна превышать 45 млн.евро, а
за последующие три сезона – 30 млн.евро. (А.Аминов, 2014).
Ежегодные данные спортивных рейтинговых агентств (Delloite, CIES), отчеты
УЕФА, показывают, что успешная трансферная политика оказывает значительное влияние
на спортивные результаты профессиональной команды и является распространенной
практикой для максимизации доходов спортивных клубов. В качестве примеров, приведем
известные
футбольные
клубы,
имеющие
постоянные
положительные
годовые
трансферные балансы: «FC Everton» (+8 млн. евро за 2013 г.), «FC Sevilla» (+56 млн. евро
за 2013 г.), «FC Atletico Madrid» (+42 млн. евро за 2013 г.), «FC Porto» (+44 млн. евро за
2013 г.), «FC Sporting Lisbon» (+30 млн. евро за 2013 г.), «FC PSV» (+29 млн. евро за 2013
г.), «FC Ajax Amsterdam» (+18 млн. евро за 2013 г.)12. Стратегическая политика таких
Союз европейских футбольных ассоциаций (англ. Union of European Football Associations, UEFA, УЕФА) организация (входит в состав ФИФА), управляющая футболом в Европе и некоторых западных регионах
Азии. Она объединяет национальные футбольные ассоциации европейских стран. УЕФА занимается
организацией всех европейских соревнований клубов и сборных, распределяет доходы от рекламы и
трансляций между клубами и национальными ассоциациями, входящими в её состав. (http://www.uefa.com/)
12
Инфографика. Трансферное окно. http://www.sports.ru/tribuna/blogs/visual/505190.html/
11
8
команд направлена на развитие детско-юношеских спортивных школ, что позволяет им
развивать и продавать своих воспитанников в ведущие Европейские команды с самыми
большими бюджетами. Несмотря на успешную практику, число таких команд остается
совсем не большим. Самые успешные лиги тратят на трансферы гораздо больше, чем
получают с помощью них, к примеру, Английская лига потратила на трансферы на 483
млн. евро больше, чем получила. Во многом это происходит за счет клубов с самыми
большими бюджетами «FC Monaco» (-160 млн. евро за 2013 г.), «FC Manchester City» (104 млн. евро за 2013 г.), «FC PSG» (-84 млн. евро за 2013 г.), «FC Real Madrid» (-67 млн.
евро за 2013 г.), (отчет UEFA 2013).
Согласно исследованиям CIES Football Observatory13 количество воспитанников
клубов, выступающих за ту же команду, где они воспитывались, сокращается с каждым
годом с 23,1% в 2009 г. до 21,2% в 2013 г. Таким образом, стираются границы между
клубами, и количество переходов игроков из одной команды в другую постоянно
увеличивается.
Одной из главных причин несоблюдения вводимых условий финансового фейрплей, является слишком высокий уровень цен на трансферы футболистов. Ограниченное
предложение на рынке футбольных талантов и высокая плата, которую готовы заплатить
некоторые команды, все это значительно поднимает средний уровень стоимости игрока.
В таблице 2 представлены самые дорогие футбольные клубы по мере убывания
общей стоимости приобретения футболистов.
Таблица 2
Классификация Европейских футбольных команд по стоимости состава 2013 г.*
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Название команды,
(Англ.)
Страна
Испания
Англия
Англия
Англия
Испания
Россия
Италия
Англия
Италия
FC Real Madrid
FC Manchester city
FC Chelsea
FC Manchester United
FC Barcelona
FC Zenit
FC Juventus
FC Arsenal
FC Milan
Стоимость
игроков состава,
Млн.евро
Более 500
500
250
250
250
250
250
150
150
Сост. По источнику: Отчет УЕФА 2014 г.
*
CIES Football Observatory – проект решающий задачи статистического анализа в спорте (Demographic
Study. R. Poli, R. Besson, L. Ravenel, 2014)
13
9
Исходя из отчета УЕФА за 2013 г. операционные расходы14 клубов составили 7,7
млрд. евро. Очень важным является тот факт, что на расходы по заработной плате
составляют 60% от доходов этих команд (UEFA, 2013).
При этом структура общей суммы, потраченной на оплату труда, такова: около
79% – суммы контрактов игроков, остальные 21% – прочий персонал (тренера,
административный штаб, и т.д.). Всего 44% клубов укладываются в оптимальные
значения отношения зарплаты и доходов (менее 60%) рекомендованные УЕФА.
Согласно публикации ESPN15 (2014), футбольный клуб "Манчестер Сити" (Англия)
является клубом с самыми большими затратами на зарплату игроков. Помимо «Манчестер
Сити» в десятку клубов с самым большим зарплатным бюджетом входит еще 5
футбольных команд в соответствии с таблицей 3.
Таблица 3
Команды с самыми большими зарплатными бюджетами в 2014 г.1
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Название команды
Манчестер Сити
Нью-Йорк Янкиз
Лос-Анджелес Доджерс
Реал
Барселона
Бруклин
Бавария
Манчестер Юнайтед
Чикаго
Челси
Страна
Вид спорта
Англия
США
США
Испания
Испания
США
Германия
Англия
США
Англия
футбол
бейсбол
бейсбол
футбол
футбол
баскетбол
футбол
футбол
баскетбол
футбол
Фунтов стерлингов в
год
5 337 944
5 286 628
5 119 701
4 993 393
4 901 327
4 485 019
4 402 905
4 322 251
3 985 706
3 984 536
Составлено по источнику: [espn.go.com]
1
Национальные лиги и федерации задумываются об установлении потолка зарплат
для команд входящих в состав этих лиг. Именно таким образом устроены самые
успешные лиги с финансовой точки зрения – это Североамериканские национальные лиги
по бейсболу (MLB)16, хоккею (NHL)17, баскетболу (NBA)18 и американскому футболу
(NFL)19.
Операционные расходы - заработная плата, административно-хозяйственные расходы и т.д.
ESPN – (англ. Entertainment and Sports Programming Network) — американский кабельный спортивный
телевизионный канал. Официальный сайт http://espn.go.com/ // http://www.espnfc.com/
16
Major League Baseball (MLB) - профессиональная спортивная бейсбольная организация в Северной
Америке.
17
National Hockey League (NHL) - профессиональная спортивная организация, объединяющая хоккейные
команды США и Канады.
18
National Basketball Association (NBA) - мужская профессиональная баскетбольная лига Северной Америки
19
National Football League (NFL) - профессиональная лига американского футбола в США.
14
15
10
Специфика рынка подразумевает использование профессиональных терминов,
чтобы обозначить используемый в работе понятийный аппарат, введем ряд определений.
Переход («трансфер») – урегулированные регламентирующими документами
ФИФА отношения, связанные со сменой футбольного клуба, за который футболист
зарегистрирован как участник соревнований по футболу (Регламент РФС по статусу и
переходам, 2012).
Компенсация за подготовку – денежная выплата, направленная на возмещение
понесённых футбольным клубом (спортивной школой) расходов на обучение и
подготовку футболиста.
Стоимость игрока (Трансферная выплата) – денежные средства, которые один
профессиональный
футбольный
клуб
выплачивает
другому
профессиональному
футбольному клубу при переходе (трансфере) футболиста-профессионала (РФС, 2012).
Стоит отметить, что в современном футболе стоимость игрока очень часто зависит
не от объективной оценки, а от достигнутых договоренностей по каждому отдельному
трансферу между клубами, либо агентами футболистов. Футбольный агент – это
профессиональный посредник, который обладает необходимой квалификацией, опытом и
знаниями для работы на трансферном рынке.
Футболист подписывает личный контракт, в котором оговаривается срок, в течение
которого он будет защищать цвета данной команды, а также зарплата, премиальные,
бонусы и обязанности сторон (Чижевский В.С., 2011).
Трансферный
контракт
–
двусторонний
договор,
заключаемый
между
профессиональными футбольными клубами, определяющий порядок, сроки и условия
перехода (трансфера) футболиста-профессионала.
Футбольный рынок достаточно специфичен с точки зрения современной
экономической науки. Трансферный рынок, предопределяющий основные финансовые
вложения футбольных клубов, включает в себя несколько сторон: клуб, футболист, агент,
инвестиционные компании. Существует множество факторов, которые влияют на
контрактные отношения.
Если сравнивать исследования в области футбола с другими видами спорта, в том
числе командными, то одной из особенностей, несомненно, будет выступать сложность
оценки вклада каждого игрока в успехи или неудачи команды. Можно с уверенностью
11
сказать, что футбол один из наименее индивидуализированных видов спорта. Таким
образом, моделирование контрактных отношений, применимое к футболу, позволит
решить вопрос для более простых командных видов.
Индивидуальные показатели отдельных футболистов порой не влияют на итоговый
результат. Вклад игрока сложно оценить с точки зрения осязаемости и командных
действий на поле. Один из вариантов решения этого вопроса предложил Д. Альтман с
помощью вектора Шепли20, предположив, что каждый новый игрок в команде несет
осязаемый эффект, тем самым определяя свою значимость для командного результата.
Вектор Шепли является одним из примеров применения теории корпоративных игр в
практике для изучения специфики и особенностей футбольной отрасли (Садыков, 2014).
В ряде эмпирических исследований было установлено, что длительность контракта
игрока неоднозначно влияет на стоимость игрока. Поиском взаимосвязи между
длительностью контракта и производительностью игрока занимались Дж. Росси (2012),
Фрик (2011). М. Тервио определил, что карьера игрока делится на два периода: первый,
когда талант игрока еще не известен, и второй, когда игрок становится популярным
(узнаваемым) после заключения первого крупного контракта (Tervio M. 2006).
Высокая заработная плата (денежное вознаграждение за труд) игроков в
профессиональном футболе, теоретически, должна служить инструментом для сохранения
высоких стимулов к труду и выполнению контрактных обязательств. Однако, для игроков,
как и представителей художественных и научных профессий существует не только
внешняя мотивация (денежные выплаты), но и внутренняя. Профессиональные
футболисты замотивированы достижением личных и командных целей. Вопросы
внутренней и внешней мотивации игрока были рассмотрены в работах Фрея,
предположившего, что футболисты должны иметь высокую мотивацию играть в футбол,
но внешние вмешательства (денежные выплаты) могут вызвать психологически
неустойчивые ситуации (Фрей 1997). Предполагается, что рациональные игроки могут
сокращать ту часть мотивации, над которой они имеют контроль, то есть снижают свою
внутреннюю мотивацию в работе. Такой «эффект вытеснения» находит подтверждение в
исследованиях экономики труда Хольмтрома и Милгрома (1990), а так же Баркема (1995).
Вектор Шепли — принцип оптимальности распределения выигрыша между игроками в задачах теории
кооперативных игр. Представляет собой распределение, в котором выигрыш каждого игрока равен его
среднему вкладу в благосостояние тотальной коалиции при определенном механизме ее формирования.
20
12
В рамках исследования также будем говорить о возникающей асимметрии
информации21, которая присуща различным финансовым рынкам. В силу отмеченной
специфики рынка футбольных трансферов, в данном случае, асимметрия информации
влияет на принятие агентами оптимальных решений и эффективность распределения
имеющихся на рынке ресурсов. Таким образом, на рынках возникают такие факторы как:
неблагоприятный
отбор,
возникновение
морального
риска22,
оппортунистическое
поведение сторон.
Еще один фактор, который является важным для моделирования, это – неполнота
контракта, предполагается, что некоторые важные будущие переменные должны быть
исключены из контракта, если первоначально их трудно или невозможно описать.
Гроссман-Харт (1986) и Харт-Мур (1988) разработали теорию вертикальной интеграции и
собственности на основе этой формы договорной неполноты контракта. Важное
предположение их работы в том, что все индивидуальные агенты достаточно богаты,
чтобы иметь возможность приобрести какие-либо активы.
Стандартным вопросом, рассматриваемым в теории асимметричной информации,
будет предположение, что получение игроком гарантированной зарплаты является
моральным риском для футбольного клуба. В таком случае возникает вопрос, будет ли
футболист играть лучше, если подписал многолетний контракт, или он начнет экономить
и расходовать меньше усилий.
В данной работе, учитывая важность интерпретации определений, теоретические
модели будут адаптироваться с учетом введенных ограничений и предпосылок. Для того
чтобы детально оценить исследуемый рынок футбола, рассмотрим наиболее актуальные и
специфичные научные работы.
Асимметрия информации (англ. asymmetric(al) information, несовершенная информация, неполная
информация) – неравномерное распределение информации о товаре между сторонами сделки. Экономикс.
К. Макконел, С. Брю. – М.: ИНФРА-М , 2002.
22 Моральный риск (англ. Moral Hazard) - риск, возникающий в результате изменения поведения стороны по
контракту. Представляет собой разновидность постконтрактного оппортунизма. Проявляется в том, что одна
из сторон по контракту меняет своё отношение к предмету контракта (осуществляет действия или
бездействие), в результате чего увеличиваются риски для другой стороны. (Dembe, Allard E. and Boden,
Leslie I. (2000). «Moral Hazard: A Question of Morality?» New Solutions 2000 10(3). 257-27)
21
13
1.2.
Исследовательский интерес изучения футбольного рынка.
Применение экономического мышления в спортивном бизнесе приобретает
повышенное внимание, и фокус этого внимания направлен на исследования футбольной
отрасли, самого популярного вида спорта в мире с примерно 3.5 миллиардами 23 фанатов и
любителей по всему миру. В Европейском футбольном сезоне 2013 года матчи
национальных чемпионатов посетило 163 миллиона – зрителей. Средняя посещаемость
матчей увеличилась в 22 лигах, в том числе и в России, где в среднем посещаемость
составила 13 180 человек, а на всех играх чемпионата побывало 3,163 миллиона человек
(UEFA, 2014). По данным отчета УЕФА (апрель 2014 г.) 82% взрослых европейцев
увлекаются футболом "в той или иной степени", а 25% – "активно интересуются".
Можно выделить ряд обстоятельств, определяющих интерес к теме спортивного
экономического
анализа
в
целом:
популярность
и
специфичность
спортивного
международного рынка, достаточно большое количество неоднозначных данных,
возможность строить и тестировать экономические модели на новом рынке, столкновение
интересов всех стейкхолдеров – спортивных лиг, клубов, ассоциаций, спортсменов,
болельщиков.
При проведении исследования составлена база наиболее актуальных на наш взгляд
работ, способствовавших изучению парадигмы спортивных исследований в разные
временные периоды.
В таблице 4 (см. Приложения) собраны 61 публикация спортивных научных работ
за период с 1956 по 2014 г. Фокус теоретического обзора работ сделан на период с 20002014 годы (47 исследований, 77% от общего числа работ). Теоретическая проработка и
анализ зарубежных исследований, способствовала созданию классифицированных групп
научных направлений в области экономики спорта, что служит ценным материалом для
дальнейших исследований отечественных специалистов.
Работы сгруппированы (классифицированы) в зависимости от области спортивных
исследований. Всего выделено 17 групп областей спортивных «знаний». Для текущего
исследования наибольший интерес представляют работы на тему «Футбольный
трансферный рынок» - 25 исследований, а также по «Теории финансов и экономическим
механизмам в футболе» - 12 исследований. Анализ исследовательских работ говорит о
том, что экономика спорта и в частности футбола имеет постоянно прогрессирующий
В том числе, по версии статистических интернет порталов http://www.topendsports.com/world/lists/popularsport/fans.htm
23
14
вектор развития, направление которого предопределяется текущей экономической
ситуацией в мире.
Значительная доля исследований посвящена оценке и значимости
спортсменов в исследуемой среде. Сложность научных работ напрямую связана с
достоверной информацией, и если в начале 70-х годов проблема состояла в том, что
информации недостаточно, то в последнее время ключевым вопросом становится именно
выделение наиболее релевантной и точной информации из широкого информационного
потока.
В отличие от научных работ, изучавших североамериканские виды спорта, такие
как бейсбол, баскетбол или американский футбол: Скалли (1974), Макдональд и
Рейнольдс (1994), Вруман (1996), Хэмильтон (1997), Кан (2000), Розен и Сандерсон
(2000), экономика футбола все еще находится в процессе постоянных научных
исследований.
Начиная с базовой статьи Роттенберга (1956) и вплоть до 1990-х годов в литературе
можно отметить минимальный исследовательский интерес к футбольным исследованиям,
это касается и изучения трансферного рынка. В научной литературе, футбол исследуется
как на клубном уровне Слоан (1971), Добсон и Годдард (2001), Фрик (2007), так и на
международном Гофман (2002), Хьюстон и Уилсон (2002), Тоглер (2007), Ямамура (2009).
В последние десятилетия эконометрические модели стали использоваться для оценки
значений переменных, связанных с особенностями игроков, трансферов и другие
переменные управления. Работы Кармайкла и Томаса (1993), Врумена (1996), Симмонса
(1997) внесли вклад в развитие рынка трансферного ценообразования.
Смежная группа эмпирических футбольных исследований была направлена на
изучение зарплаты игроков, определении рыночной стоимости в качестве зависимой
переменной, так же сопоставление факторов (возраст, происхождение, репутация,
внешний вид и позиция на поле), формирующих стоимость игрока Таглер и Шмидт
(1999), Кармайкл и Форрест (1999), П.Антоннини и Дж.Куббин (2000), Ван дер Берг
(2011).
Проведение исследований, на основе данных Европейского футбола до недавнего
времени
было
достаточно
проблематично,
информация
являлась
закрытой
и
малодоступной. Ряд работ, вызвавших активный научный резонанс, были посвящены
определению вклада отдельного игрока в действия всей команды, влиянию физических
характеристик на успешность проявления профессиональных качеств футболистов
(А.Невил, 2009), соотношению характеристик спортсмена с уровнем его зарплаты
15
(Б.Фрик, 2007), выявлению технологий осуществляемых трансферов (Е.Ямамура, 2009).
Поисками факторов, формирующих благосостояние игрока, занимаются Леман и Вэйганд
(1999), Свайтер (2002), Эшвайлер и Вит (2004), Гарсия-дель-Баррио и Пуйоль (2004). Эти
исследователи изучают степень важности физических характеристик игроков (возраст,
происхождение, репутация, позиция игрока в команде), и влияние этих факторов на
формирование уровня зарплаты или ориентировочную рыночную стоимость игроков.
Одним из самых интересных исследовательских вопросов в футболе, является
выявление корреляции между относительно высокими заработными платами и
производительностью игроков Добсон и Годдард (2001), Драфт (2012).
Футбол,
будучи
самым
популярным
видом
спорта,
делает
спортсменов
узнаваемыми, а некоторые становятся международными суперзвездами. В связи с этим,
влияние и оценка уровня публичности закономерно вызывает исследовательский интерес,
Пуйоль (2008) в своей работе ставит показатель уровня публичности основным фактором,
влияющим на определение цены трансфера. В исследовании Фииса (2010) на примере
немецкой футбольной Бундеслиги24, обнаружен негативный эффект от контрактов со
средним сроком, так как они повышают вероятность плохой работы футболиста.
Подобные исследования, направленные на поиск взаимосвязи между длительностью
контракта и производительностью игрока проводили Дж. Росси (2012), Фрик (2011).
Таким образом, полученные результаты исследований показывают, что модели
являются нестационарными, регулятивные и правовые аспекты постоянно меняются, что
оставляет поле для постоянного изучения принципов ценообразования в экономике
спорта.
Следует отметить, что работ, посвященных анализу успешности трансферов и
выявлению стоимостных характеристик существует не так много и результаты
проведенного исследования представляют собой интерес, как с теоретической, так и с
практической точек зрения.
Бундеслига - профессиональная футбольная лига для немецких футбольных клубов. Является высшим
дивизионом в системе футбольных лиг Германии.
24
16
2.
Постановка исследовательской задачи
Учитывая специфику футбола как собственную, так и командных видов в целом,
можно говорить о ряде сложностей, возникающих при решении задач оценки отдельных
спортсменов. Сложностью является процесс выявления и описания производительности
отдельных игроков футбольной команды, их индивидуальных идентифицируемых и
дискретных качеств или действий. Тем не менее, оценки игроков и футбольных команд
все больше имеют место в современных исследованиях, так как необходимы основания,
на которые можно опираться при оценке справедливости контрактного ценообразования и
трансферной политики в целом.
Использование
узкоспециализированной
и
общедоступной
информации
о
производительности отдельных игроков, в сочетании с общественной оценкой вклада на
этих спортсменов, представляет возможности для изучения футбольного рынка труда и
эффективности трансферной политики отдельных клубов в частности, а также
для
научной работы, позволяющей сформировать концептуальную основу подобных
исследований.
Следовательно,
трансферный
футбольный
рынок
представляется
актуальным вопросом, имеющим значительную степень важности для практического
изучения экономистами.
Опираясь на результаты проведенного теоретико-методологического анализа,
стоит отметить ряд недостатков, связанных с построением модели трансферного
ценообразования и выявлением стоимости футболиста. Не учитывалась гетерогенность
выборки, сложность процессов взаимодействия футбольных лиг и клубов не находили
отражение в спецификации исследуемой взаимосвязи, что в целом обусловлено
малодоступностью
информации
по
индивидуальным
контрактам.
Кроме
того,
выдвигаемые гипотезы и исследовательские задачи не обладали теоретической
обоснованностью, и, следовательно, приводили к противоречивым оценкам, а иногда и
недостоверным результатам. Например, такой фактор как – длительность заключаемого
контракта футболиста, находил как положительное, так и отрицательное влияние на
будущую стоимость трансфера.
Стоимость игрока многими исследователями используется в качестве proxy25
показателя, для измерения заработной платы игрока. Основными характеристиками,
определяющими стоимость игрока, являются:
Proxy – переменная, сама по себе не представляющая интереса, но заменяющая другую переменную.
(например природные способности человека – IQ, степень экономической развитости страны - ВВП)
25
17
- SKILLS (умения, мастерство),
- EXPERIENCE (опыт и длительность выступлений),
- NATIONALITY (национальность футболиста),
- RECIPROCAL PONDERAL INDEX, BODY MASS INDEX (индексы физической
готовности футболиста),
- PUYPOS (место занятое командой в лиге в предыдущем сезоне).
В зависимости от цели и направленности исследовательских работ, многие
переменные переоцениваются и являются более или менее значимыми при определении
трансферных цен. Тем не менее, ряд переменных является наиболее значимыми, и
остается практически постоянным, к ним относятся:
- AGE (возраст игрока),
- EXPERIENCE (количество сезонов в качестве профессионального игрока),
- GOALS IN CARIER (количество забитых голов в карьере игрока).
Выявленные исследователями проблемы, опыт предыдущих исследований и
достигнутые результаты, позволяют определить потенциальную область настоящего
исследования, главной целью которого является построение теоретической модели,
определяющей стоимость игрока.
Как было отмечено ранее, существует ряд не изученных переменных, которые
могут оказать значительное влияние на трансферы: мотивация игрока, агентские
издержки. На наш взгляд изучение таких переменных, которые в значительной степени
влияют на экономическую оценку игроков и поведение на трансферном рынке
предопределяет значимость теоретической модели.
Для достижения цели исследования были выдвинуты следующие гипотезы:
Гипотеза 1: Модель контрактных отношений применима для трансферной
политики на специфичном рынке профессионального спорта (футбола).
Эффективность трансферного контракта для футбольного клуба в значительной
мере зависят от факторов, влияющих на принятие решений всеми стейкхолдерами,
принимающими участие в этом процессе.
Таким образом, в рамках гипотезы необходимо определить факторы, влияющие на
принятие положительного решения по контракту, выявить условия заключения
финансово-успешного контракта, условия окупаемости контракта для футбольного клуба.
18
Гипотеза 2: Мотивация игрока при заключении контракта с профессиональным
футбольным клубом – основной фактор, который будет сказываться на его будущей
стоимости.
В рамках гипотезы предполагается определить, действительно ли мотивация
футболиста значительно влияет на его трансферную стоимость при заключении
контракта. Для отражения реальной трансферной цены предполагается включать именно
такие основополагающие переменные как мотивация.
Стоит отметить, что особенным промежуточным вопросом для рассмотрения в
рамках данной гипотезы, становится вопрос: какую именно стратегию необходимо
предпринять клубу во время заключения контракта с игроком, чтобы игроку было
выгодно играть и показывать все свои лучшие качества на протяжении действия
контракта.
В отличие от стандартных показателей, используемых в рамках регрессионных
моделей (возраст, голы, и т.д.), которые подвергаются значительной критике и не находят
однонаправленных результатов, показатель уровня мотивации может послужить новым
качественным индикатором ведущим к финансовой эффективности футбольного клуба.
При этом следует заметить, что в рамках исследования источников информации, не было
обнаружено научных работ, где в качестве основного индикатора оценки стоимости при
переходе игрока, выступил бы показатель замотивированности.
Таким образом, основная гипотеза исследования заключается в том, что высокий
уровень мотивации ведет к росту стоимости игрока в следующем периоде. При этом
мотивация рассматривается как инструмент оценки различных характеристик игрока,
которые в большей степени определяют его субъективное благосостояние.
Гипотеза 3: Эффект неполноты контракта и асимметрии информации26 влияет
на возникновение частных издержек и стимулирует передачу прав по контракту в пользу
третьей стороны.
В рамках гипотезы, с помощью теоретической модели будет проверена задача
выбора информационной стратегии для работодателя и исследованы зависимости влияния
асимметричного распределения информации для всех сторон футбольного контракта.
Асимметрия информации (англ. asymmetric(al) information, несовершенная информация, неполная
информация) – неравномерное распределение информации о товаре между сторонами сделки. Экономикс.
К. Макконел, С. Брю. – М.: ИНФРА-М , 2002.
26
19
Исследования в области футбола показали, что асимметрия информации и высокие
частные издержки широко распространены в этой среде. В рамках этой гипотезы
планируется изучение взаимосвязи между контрактом футболиста и его продуктивностью.
20
3.
Методология исследования
3.1 Методология
Данная часть исследования посвящена структурированию практической части, с
помощью которой мы сможем сделать выводы об актуальности поставленных
исследовательских вопросов и задач.
Введенная в 2004/2005 футбольных сезонах новая система лицензирования клубов
(UEFA Club Licensing system) и правила ФФП (Financial Fair Play Regulations) определяют
финансовую стратегию ведущих мировых команд и направлены на то, чтобы каждый
футбольный клуб Европы становился не только привлекательным для зрителей, но и
самоокупаемым.
Таким образом, трансферная ведомость клубов должна быть существенно ниже, а
плата за игроков должна быть гораздо меньше. Фактически, в настоящий момент
стоимость игрока (как средняя, так и максимальная) увеличивается каждый год. Игроки и
их официальные представители (агенты), пытаются заключить все большие контракты.
Однако что остается парадоксальным, после заключения выгодного и длительного
контакта футболисты нередко играют гораздо хуже.
Анализ модели поможет ответить на вопрос: что именно в значительной степени
влияет на рыночную стоимость игрока во временном пространстве и как фактор
мотивации сказывается на стоимости трансфера.
Исследование будет состоять из 2 методологических частей, это построение
модели и тестирование модели (проверка выдвигаемых гипотез), что позволит оценить
жизнеспособность модели для решения стоящих перед ней исследовательских задач.
Далее рассмотрим каждую часть более подробно:
1) Построение модели основано на методологии научного познания, системном
анализе и синтезе существующей экономической модели.
В рамках модели будут использованы:
- Методы моделирования рыночного27 ценообразования;
- Метод имитационного28 моделирования;
Рыночное ценообразование строится на основе соотношения спроса и предложения, цен конкурентов,
себестоимости продукции
27
21
Предполагаемые динамические процессы организации трансферов (системыоригинала) будут подменены процессами, имитирующими алгоритм в предложенной
абстрактной модели, с соблюдением логических и временных последовательностей в
соответствии с реальной системой.
Таким образом, основными направлениями для моделирования можно выделить:
- оценку
экономического
объекта
(игрок
в
трансферном
процессе
ценообразования);
- прогнозирование и анализ состояния экономического объекта и внешней среды;
- планирование и описание состояния экономического объекта (Власов М., 2005).
Применение моделирования для нашего исследования связано в первую очередь с
отсутствием
достоверной
информации
о
состоянии
объекта
и
возникающей
неопределенностью.
2) Для проведения тестирования модели (проверка гипотез) будут использованы
методы:
- качественного сравнения цен;
- экспертных оценок;
- статистического анализа данных.
На наш взгляд эти методы способствуют решению задач исследования,
нахождению эффективных критериев и достижению цели исследования.
Исследование не включает в себя эконометрические расчеты, вследствие того, что
модель не предусматривает построение линейных или мультипликативных зависимостей
путем обработки значительного массива данных о трансферах.
Большинством исследователей футбольной отрасли предписываются значительные
ограничения, связанные со сложным информационным полем и специфичностью рынка,
например такие как:
- отсутствие точных данных о трансферной цене и сумме контракта футболистов
(приблизительные оценки);
Имитационная модель - модель, предназначенная для экспериментального выявления закономерностей
функционирования системы и обычно включает не только связи, описываемые формальными уравнениями
и неравенствами, но и логические связи, определяемые значениями переменных, формируемых в процессе
реализации принятого решения. Такие модели используются для описания сложных, трудно формализуемых
процессов с целью выявления основных закономерностей поведения системы; (Власов 2005)
28
22
- сложность оценки вклада каждого отдельного футболиста в общекомандный
результат;
- отсутствие точно-измеримого показателя публичности игрока;
- влияние каждого отдельного стейкхолдера на формирование стоимости
контракта футболиста.
3.2 Данные
Футбольный бизнес анализ в последнее время становится очень популярным,
многие аудиторские компании Европы стремятся сделать отчеты о финансовом состоянии
ведущих клубов. Наиболее известными публикациями на наш взгляд являются
исследования аудиторской компании Deloitte (Sports Business Group, Manchester),
анализирующей клубные зарплатные ведомости и качество ведения бизнеса клубов с
точки зрения управления, стратегического развития и маркетинга (Deloitte Annual Review
of Football Finance publications).
Более ранние публикации подобного плана можно найти в ежегодных отчетах Rothman’s Football Yearbooks (Annual Review of Football Finance, (Rollin and Rollin, 1993–
1999)). Такие отчеты обычно осуществляются исходя из бухгалтерской отчетности
компаний, размещенной на официальных сайтах. Исследование статей бухгалтерского
баланса позволяет составить картину о финансовом состоянии и сделать выводы об общих
тенденциях развития футбольного клуба.
Основными же источниками данных в исследованиях футбольных трансферов
обычно выступают крупные интернет-порталы и хранилища. Одними из самых
популярных являются источники:
- немецкий интернет-портал Transfermarkt.de (Eschweiler, Vieth 2004, E.Van den
Berg 2011, К.Поляков, Л.Жукова 2013, P.Deschamps 2013), имеющий аудиторию
более 70 000 постоянных он-лайн пользователей;
- немецкий журнал Kicker Sportmagazin (Lehmann, Weigand 1999, Swieter 2000,
Littkemann, Kleist 2002, Chiappori 2002; Forrest, Simmons 2002; B.Torgler,
S.Schmidt 2007; Hubl, Swieter 2002), оценивающий стоимость футболистов
каждый новый сезон в Бундеслиге, используя индивидуальные характеристики
(позиция, производительность за сезон, трансферная цена) и командные
показатели (прибыль от продажи билетов, спонсирование);
- сайт soccerassociation.com (Dobson & Gerrard’s, 1999; Gerrard’s, 2001).
23
Стоит отметить, что в научных исследованиях, использующих эти порталы,
процент показателя R2
(29)
имеет значение от 0,75. Это достаточно высокий процент
определения трансферных цен игроков (цена трансфера в этих исследованиях является
зависимой переменной); кроме того, включена классификация игроков на протяжении
карьеры: «homegrown» (доморощенные), «promising» (перспективные), «international»
(международный уровень) и «star player» (звезды). Некоторые исследования включают в
себя официальные источники для конкретных лиг (IMP 30 в Мюнхене).
Так же используются данные с разнообразных специализированных футбольных
сайтов как локального, так и глобального уровня (www.sports.ru, www.sport-express.ru,
www.championat.ru,
www.soccerway.com,
www.sportingintelligence.com).
Актуальные
espn.soccernet.go.com,
новости,
связанные
www.thefa.com,
с
трансферами
и
возможными переходами футболистов из одной команды в другую, были собраны из
таких медиа ресурсов как Эксперт, IMP, Forbes, Financial Times, The Guardian и другие.
Таким образом, в выборку трансферов для проведения тестирования гипотез были
включены данные о трансферах, соответствующие следующим критериям:
- Выборка трансферов проводилась на Европейском футбольном рынке
(пользуясь методологией исследований авторов по аналогичной тематике,
рынок Европейского футбола для данного исследования представляется
наиболее разнообразным и интересным). Согласно имеющимся исследованиям,
таланты концентрируются в этих лигах (T. Dejonghe, W.V. Opstal 2009).
- Для того чтобы иметь сопоставимые ценовые параметры, база по игрокам
рассматривалась за последние трансферные периоды (зимний 2012-2013,
летний 2013 г., зимний 2013-2014 г.), в качестве основы были выбраны данные
летнего и зимнего периода 2013 года – которые оказались рекордными в плане
затрат на трансферы (общая сумма составила 3,34 млрд. долларов)31.
- В исследовании использовались данные за несколько трансферных периодов,
чтобы уменьшить возможные проблемы сезонности и причинности (такая
выборка
данных
позволяет
использовать
зарплату
как
независимую
переменную от стоимости перехода). Кроме того, в расчет не включается
Коэффициент детерминации (R2) Это оценка качества - это квадрат множественного коэффициента
корреляции. Показывает, какая доля дисперсии результативного признака объясняется влиянием
независимых переменных. Коэффициент принимает значения из интервала [0;1]. Чем ближе значение к 1
тем ближе модель к эмпирическим наблюдениям.
30
IMP - официальный провайдер по информации и данным для Немецкой лиги (German Football League)
31
Инфографика. www.sports.ru/tribuna/blogs/visual/505190
29
24
амортизационное начисление на трансфер, и не учитывается получение
игроком выходных бонусов в соответствии с победами команды в текущем
сезоне (что может привести к обратной причинно-следственной связи).
- Наибольший резонанс и огласку в публичных изданиях получают достаточно
крупные трансферы, поэтому в этом исследовании будут рассматриваться
трансферы исключительно стоимостью более 10 млн. евро. Сделки с такой
суммой в большинстве своем дают рынку возможность правильнее оценивать
их стоимость в связи с большим объемом доступной информации по различным
условиям контракта (Garcia del Barrio, Pujol 2006).
- Географические перемещения ограничены только Европейскими лигами. Как
уже было сказано, исследование проводилось на лигах из следующих стран:
Франция, Италия, Испания, Великобритания и Германия.
- Сами игроки вне зависимости от национальности и гражданства могли попасть
в проверочную выборку.
Таким
образом,
мы
получили
данные
из
различных
источников,
но
приоритетными, как дающими наиболее экспертную оценку, будем считать портал: CIES
Annual review of football players (www.football-observatory.com), который представляет
информацию о предполагаемой стоимости трансферов 60 самых дорогих футболистов из
ТОП-5 Европейских лиг (Испания, Англия, Германия, Италия, Франция), в период
каждого
трансферного
окна32.
Выборка
данных
дополнена
и
скорректирована
информацией о трансферах с порталов Transfermarkt.de (www.transfermarkt.co.uk), Kicker
Sportmagazin и других.
В экспертной оценке данных для тестирования модели к анализу представлено 60
игроков выбранных для наблюдения.
Тематика исследования и методы анализа, безусловно, имеют значение для
академических целей, так как способствуют апробации гипотез о роли контрактного
ценообразования на развивающемся рынке спортивной экономики, которые на текущий
момент времени не являются изученными в достаточной мере. Кроме того, помимо
устранения ряда белых пятен в теоретической стороне вопроса, разработка данной модели
открывает перспективные возможности и для ее практического применения.
Трансферное окно – период, в который команда может покупать, продавать, до заявлять новых игроков.
(обычно период приходится на время между футбольными сезонами)
32
25
Результаты данного исследования могут обеспечить всех заинтересованных лиц
методологическим подспорьем, инструментом, отсутствующим на данный момент. Все
это позволит подвести экономический базис под процесс контрактного ценообразования в
современном футболе, что уменьшит количество необоснованных, интуитивных решений,
а значит, повысит и эффективность деятельности отрасли в целом. В свою очередь,
проведение качественных сделок с игроками, ориентируясь на реальную трасферную
стоимость игрока, послужит конкурентным преимуществом для клубов, и в том числе,
позволит говорить о трансферном ценообразовании как о ключевом факторе создании
стоимости футбольной команды и лиги на долгосрочном временном горизонте.
26
4.
Модель
4.1 Теоретическая модель
Любая модель, рассматриваемая в рамках инвестиционного анализа, представляет
перед собой цель - максимально точно оценить привлекательность проекта перед
инвестором. Каждый рассматриваемый трансфер – это своего рода проект, который имеет
свою доходность и NPV33. Обычно критерием для принятия положительного решения по
проекту является ставка дисконтирования меньше IRR34.
Для целей данного исследования, при оценке успешности проекта, будем считать
достаточным условием показатель NPV, исходя из исследования35, проведенного для
CFO36 при оценке выбранных проектов на практике (Ryan P. 2002). Данные представлены
в Таблице 5.
Таблица 5
Метод, используемый CFO при выборе проектов
Метод
Внутренняя норма доходности (IRR)
Чистая приведенная стоимость (NPV)
Период окупаемости (Payback Period)
Отношение цены к прибыли (P/E)
Дисконтированная
окупаемость
(Discounted Payback)
Учтенная норма доходности (Accounting
Rate of return)
Индекс прибыльности (Profitability Index)
Процент
использующих, %
76
75
57
39
30
Верный
результат
Часто
Всегда (Почти)
Редко
Условно
Редко
20
Редко
12
Часто
Любая компания или предприятие, осуществляя долгосрочные инвестиции, ищет
ответы на такие вопросы как:
- в какие из проектов стоит вкладывать свои инвестиции?
- как инвестор должен формировать свой инвестиционный портфель?
NPV (Англ. - net present value), чистая приведенная стоимость – выгода от проекта или добавленная
стоимость для компании. (Р.Ениколопов. Финансы. Основы корпоративных финансов. Оценка инвестиций.
РЭШ.)
34
IRR - Внутренняя норма доходности. Ставка дисконтирования, при которой NPV=0
35
Ениколопов Р.С. Корпоративные финансы: [Электронный ресурс] - Режим доступа:
http://www.slideshare.net/NewEconomicSchool/ss-9775901
36
CFO (CFO англ. Chief Financial Officer) - Финансовый директор
33
27
- финансирование проекта будет осуществляться только за счет собственных или
кредитных средств, есть ли возможность и необходимость продать долю
партнерам?
В общем виде, формула расчета NPV проекта, при разовой инвестиции выглядит
следующим образом (Брейли Р., 2008) (1):
, (1)
где NPV - чистая приведенная стоимость денежных средств за весь срок
реализации инвестиционного проекта;
CF - (ожидаемые) денежные потоки;
CFt - годовые денежные поступления в течение n лет;
IC - первоначальные инвестиции;
t - порядковый номер года получения дохода;
r - ставка дисконтирования (требуемая доходность по проекту с учетом рисков);
T - период проектирования.
Теоретическая модель, которую планируется тестировать в рамках текущего
исследования, рассмотрена в работах Дж.Тироля, и представляет собой поведенческую
модель отношений между предпринимателем и инвестором (Tirole J. The Theory of
Corporate Finance, 2005).
В модели рассматривается три периода: т = 0,1,2. Процентная ставка в экономике
равна 0, и все участники нейтральны к риску. У предпринимателя имеются начальные
денежные средства А, которые ограничены проектом фиксированного размера. Стоимость
инвестиций в первом периоде составляет I > А.
Доходность проекта во втором периоде R > 0. Существует вероятность успеха
проекта с разной вероятностью. Вероятность успеха P = PН, если предприниматель
работает хорошо и P = PL = P - PН (p > 0), если предприниматель уклоняется.
Предприниматель получает личное преимущество B, если уклоняется от работы, и 0 в
противном случае.
Модель показывает, что при положительных значениях (NPV > 0, P HR−I > 0),
оптимальным вариантом для заемщика является инвестирование. Причем проект
28
подразумевается полностью успешным, если соответствует условиям: PHR > PLR+B > I,
когда мотивированный предприниматель обеспечивает успешность проекта.
4.2 Интерпретация модели для футбольного рынка трансферов
С точки зрения инвестиций, футбольные клубы отличаются лишь тем, что
основным видом инвестиций выступает трансфер футболистов, поэтому эффективность
финансового управления напрямую зависит от эффективности трансферной политики. В
рамках модели мы будем учитывать, что метод NPV имеет свои недостатки, что будет
являться
определенным
ограничением.
Ключевым
критерием
для
исследования
становится наиболее точная оценка факторов, которые могут быть не достаточно
качественно оценены. Обычно решения принимаются с учетом того, что реализация
проекта с использованием NPV не учитывает возможность нелинейного развития
событий. Наша модель поможет избежать недооценки проектов (трансферов), и устранить
высокий уровень неопределенности на разных этапах реализации проекта.
Основой для построения экономических моделей являются гипотезы о структуре и
взаимоотношении экономических показателей, и причинности тех или иных процессов. В
таком случае, проверка гипотез будет осуществлена тремя способами:
- Статистическое
наблюдение
и
изучение
действительных
процессов,
происходящих в экономике (футбола);
- Проверка с помощью специально поставленного экономического эксперимента
(определение действенности предположений и измерение количественных
границ);
- Тестирование или имитация - «проигрывание модели» с помощью набора
данных (Власов 2005). В текущем исследовании финансово-экономическая
оценка проекта проведена с помощью программы Microsoft Excel 2010.
В исследовании, помимо общей доходности и эффективности проекта (трансфера)
для клуба, важным объектом выступает игрок (футболист). Каждый игрок в течение своей
карьеры пытается максимизировать свою стоимость. С течением времени эта стоимость
изменяется исходя из различных факторов (выступления за клуб, возраст и т.д.). Конечное
право на игрока всегда получает клуб, за который он выступает. Игрок, в свою очередь,
получает от клуба заработную плату (ежемесячные выплаты и премиальная часть). Так
как все доходы от деятельности игрока на футбольном поле в конечном итоге
29
принадлежат клубу, то покупка игрока для клуба – это определенный инвестиционный
проект.
Для создания теоретической модели введем предпосылки, обозначив исходные
данные модели за переменные. Каждый переход (покупка/продажа) игрока может быть
успешным, принося для футбольного клуба определенную доходность, обозначим ее за R
(Return)
–
доходность
проекта
(заключение
крупного
успешного
контракта
с
футболистом).
Проектная деятельность, в частности трансферная деятельность футбольного клуба
подвергается определенной оценке. У проекта существует вероятность того что он будет
успешным. Обозначим за P (Probability) – вероятность того, что проект станет финансово
успешным. В таком случае, мотивация игрока показывать качественную игру, будет
рассматриваться как ключевой критерий успешности заключения контракта и получения
максимальной отдачи от проекта. Тогда проект, может иметь стоимость в зависимости от
P, где P ∈ {PL, PH}.
При заключении контракта и реализации проекта мы будем исходить из того, что
мотивация игрока не на самом высоком уровне, а находится в интервале {PL, PH}, где:
PL - вероятность, когда футболист полностью не замотивирован, (P = PL если
футболист имеет минимальный уровень мотивации игрока);
PH - вероятность успеха, когда футболист замотивирован (P = PH, если игрок
выполняет профессиональные обязанности по максимуму).
Таким образом, проект инвестирования в футбольный контракт (покупка
футболиста), может сгенерировать денежный поток - R.
Доходность проекта, принимаемую за R, в рамках модели разделим на две
составляющих:
RE - доходность для футболиста;
RL - для инвесторов (для клуба совершающего трансфер).
Совершение операций по трансферам осуществляется в период действия
трансферных окон, таким образом, в модели будет существовать три периода
(схематически представлено на рисунке 1):
30
T0 - период, когда игрок не заключил контракт (новый контракт);
T1 - игрок имеет заключенный контракт;
T2 - срок действия контракта истек.
Рис. 1. Периоды реализации проекта
В первом периоде в проект закладываются начальные инвестиции – I0 и считается
сумма средств, уже потраченных на проект – A. Таким образом, в проект вводятся
переменные:
I0 – начальные инвестиции,
I – инвестиции (продажа прав на футболиста инвестиционной компании),
А – вложенная сумма денег.
При совпадении ключевых параметров модели, будем считать, что проведенная
работа позволит провести комплексную адаптацию модели и будет применима для
рассматриваемого рынка. Это позволит максимально протестировать поставленные
гипотезы и тем самым значительно улучшить предполагаемые результаты заключения
инвестиционных проектов.
Следующим этапом работы будет тестирование данной модели. Используя
имеющиеся базы данных по стоимостям контрактов самых дорогих игроков, проверим
выдвинутые рабочие гипотезы, тем самым определим приемлемость использования
предложенной модели для достижения цели исследования.
31
5. Описание результатов
5.1 Модель контрактных отношений на рынке футбола – условия заключения
финансово-успешного контракта.
При тестировании теоретической модели мы полагаем, что игрок является активом,
обладает способностью создавать ценность, что в конечном итоге может объяснить
значительные инвестиционные вложения в игрока. Таким образом, первичным условием
для успешной реализации проекта будет выявление и тестирование экономических
предпосылок в соответствии с моделью.
Значения R - доходности по контракту, в нашей модели примем в соответствии с
данными о стоимости игрока в млн. евро на момент 01.06.2013 (по данным собранным с
порталов Transfermarkt и CIES).
Моделирование экономических предпосылок успешности проекта, позволит
проверить модель на состоятельность для рассматриваемого рынка футбола.
Во-первых, проверяем необходимое, но не достаточное условие для запуска
проекта:
PH*R ≥ I (4)
Сумма, которую получат все владельцы капитала PH*R, должна быть больше
инвестиций в проект I.
Где, I – это объем предполагаемых инвестиций, которые могут быть вложены в
покупку контракта. Одним из этапов карьеры в развитых футбольных странах выступает
продажа прав на футболиста инвестиционным компаниям или спортивным фондам.
Исходя из того, что выборка игроков это ТОП-лучших потенциальных кандидатов,
минимальные инвестиции вложенные в покупку такого игрока, для того чтобы контракт
был успешным, будем оценивать в 20 млн. евро.
В таблице 5, представлен анализ трансферов, не выполняющих условий
успешности проекта в соответствии с нашими предпосылками.
Можно сделать вывод, что несмотря на известность и качество игроков, даже при
максимальной мотивации их не стоит приобретать за 20 млн. евро. В таком случае
присутствует риск вложений в заведомо убыточный проект. Остальные игроки, исходя из
полученных данных, могут оправдать инвестиции в 20 млн. евро.
32
Таблица 5
Оценка инвестирования в покупку игроков.ТОП-60
Игрок
Daniel Sturridge
PH*R
15,30
I
20
PH*R-I
- 4,70
David de Gea
17,34
20
- 2,66
Danny Welbeck
14,26
20
- 5,74
Phil Jones
17,39
20
- 2,62
Jan Vertonghen
19,36
20
- 0,64
Romelu Lukaku
19,36
20
- 0,64
До того момента пока права на футболиста могут быть проданы какому-либо
инвестору, в развитие игрока необходимо вложить определенную сумму денег - А. Таким
образом А - сумма денег вложенная в футболиста на начальном этапе развития карьеры.
Проведенные исследования показывают, что такие вложения можно оценить в
пределах 3 млн. евро в Западной Европе (Захаров И., Forbes 2010).
Таким образом, условие нулевой прибыли инвестора проверяется неравенством:
PH * RL ≥ I-A (5)
Результат показывает, что замотивированный игрок, приносит пользу инвестору,
при доходности для инвестора равной 14.7 млн. евро.
Проект, где NPV > 0 может обеспечить только замотивированный игрок.
Когда мотивация игрока находится не на должном уровне, возникают частные
выгоды, которые появляются в результате того, что он не выполняет свои функции
качественно, но при этом все равно имеет выгоды от контракта B > 0. Этот вопрос
рассматривается в рамках проблемы классического стимулирования работников на рынке
труда. Таким образом, при заключении контракта у футболиста возникают частные
выгоды. Обозначим B – как частные выгоды футболиста.
Оцениваем частные выгоды футболиста, которые в среднем по выборке составляют
9,5 млн. евро. По сути это та сумма, на которую может вести торги футболист
(устанавливая стоимость собственного контракта) и футбольный клуб, когда В > 0,
сохраняется условие совпадения стимулов:
PH *RE ≥ PL*RE + B (6)
33
Таким образом, если футболист не замотивирован то возникает ситуация:
- Либо инвестор не захочет участвовать в проекте,
- Либо сам футболист не захочет участвовать.
Успешность проекта определяется выполнением двух условий (7) и (8).
(PL* RL - (I - A)) > 0 (7)
(PL * RE +B - A) > 0 (8)
(PL* RL - (I-A)) + (PL * RE + B - A) > 0
Проверка на практике показывает, что проекты, где игроки имеют высокую
мотивацию, получаются более эффективными и успешными. Более подробно мотивация
будет рассмотрена при тестировании гипотезы 2 текущего исследования.
Таким образом, в рамках гипотезы 1 стоит вопрос – какую именно стратегию
необходимо выбрать клубу во время заключения контракта с игроком, чтобы игроку было
выгодно играть и показывать максимальную эффективность на протяжении действия
контракта.
Теперь вычислим максимальный доход покупателя, сохраняющий стимулы для
футболиста:
E(P)=PH * (R - B / ∆P)= 14 млн. евро.
Условие окупаемости для клуба будет выражено неравенством:
PH * (R - B / ∆P) ≥ I – A (9)
Исходя из уравнения получаем А - критическое значение (минимальный взнос
средств, если у футболиста не достаточно усилий, у покупателя может быть не достаточно
стимулов для покупки).
A ≥ I - PH * (R – B / ∆P) (10)
Таким образом, чтобы клуб проинвестировал в проект покупки футболиста,
необходимо, чтобы значение переменной А - было не ниже уровня 3 млн. евро.
Проведение адаптации модели и тестирование на реальных данных, позволяет
сделать вывод о состоятельности первой гипотезы и оправданности построения данной
модели.
34
Оценка значений успешности проекта для разных категорий трансферов из команд
лучших европейских чемпионатов, позволяет сделать вывод о том, что модель требует
дальнейшей проработки, что будет частично осуществлено в рамках тестирования
последующих гипотез исследования.
5.2 Фактор замотивированности игрока.
Вторая гипотеза, нашего исследования касается вопроса мотивации игрока при
заключении контракта с профессиональным футбольным клубом.
Как
уже
упоминалось,
прямые
показатели
эффективности
являются
недостаточными для прогнозирования будущей стоимости игрока, мы надеемся
обеспечить более точные прогнозы, и, следовательно, более полное объяснение
стоимости.
Предпосылки, введенные в рамках базовой модели, ограничивают переменную
мотивации границами от PL до PH. Примем за данность, что максимальная
замотивированность спортсмена будет выражаться в значении PH = 0,95. Для нас важно
оценить уровень минимальной мотивации PL, в зависимости от текущего состояния
игрока.
В используемой выборке PL (итог) – будет складываться из основных, на наш
взгляд, факторов текущей заинтересованности в прогрессе игрока и дальнейших
карьерных перспектив.
PL = P(club) + P(age) + P(cont. age) + P(nationality) + P(nat.team) (11)
Следует описать каждую из составляющих формулы PL (11), для формирования
наиболее точного значения мотивационной составляющей:
1) Клуб, в котором футболист выступает на текущий момент P(club) ∈ (0,1;0,3)
Исследования показывают, что существует эволюция в концентрации талантов в
ТОП 5 лигах Европы (Kesenne 2007, Szymanski 1999, Kuypers 1999, Noll 1999; Dobson,
Goddard 2001, Durand 2005, Lago 2006, Baroncelli, Lago 2006). Таким образом, мы исходим
из того, что переменная оказывает влияние на футболистов и может быть экспертно
оценена.
35
Если клуб входит в ТОП-5 мотивация игрока часто очень низкая, так как он достиг
своей цели и его главная задача сохранять хорошую спортивную форму максимально
длительное время, P(club) = 0,1.
Если клуб входит в ТОП-10 мотивация игрока обычно выше, особенно если игрок
хочет сменить клуб, либо подняться в команду из ТОП-5, при этом он достаточно доволен
своим текущим положением P(club) = 0,2.
Если клуб входит в ТОП-20 мотивация игрока представляется наиболее высокой
для игроков представляющих нашу выборку ТОП-60. Такие игроки стремятся попасть в
наиболее сильную команду, и мотивация будет оценена как P(club) = 0,3.
Таблица 6
Ранжирование команд ТОП-5 Европейских лиг
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Команда
FC Barcelona
FC Real Madrid
FC Man United
FC Man City
FC Bayern Munich
FC Chelsea
FC Dortmund
FC Arsenal
FC Juventus
FC Liverpool
FC Tottenham
FC Milan
FC PSG
FC Napoli
FC Atletico Madrid
FC Roma
FC Leverkusen
FC Fiorentina
FC Everton
FC Malaga
P (club)
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.2
0.2
0.2
0.2
0.2
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
2) P (age) – переменная возраста, влияющая на мотивацию спортсмена с точки
зрения развития его футбольной карьеры. В выборку из 60 футболистов входят
футболисты в возрасте от 20 до 30 лет на 01.06.2013 г.
Карьера профессионального игрока, как правило, ограничивается возрастом 18 - 35
лет (футболисты редко играют в возрасте более 40 лет).
В моделях большинства исследователей используется возраст игрока (по
состоянию на начало трансферного периода), причем «возрастные коэффициенты»
показывают, что игроки достигают переломного момента в возрасте 24 – 25 лет (E.Van
36
Den Berg 2011). После переломного момента, уровень пиковой производительности
оценивается негативно, и производительность игрока уменьшается (Frick 2007).
На наш взгляд, если игрок находится в начале своей карьеры, то его мотивация
очень часто самая высокая. Он предельно мотивирован, что выражается в выполнении
функциональных обязанностей на футбольном поле. Возраст футболиста до 23 лет,
P(age)= 0,2.
Если игрок находится в самом расцвете карьеры, обычно это уже второй или
третий крупный контракт футболиста. Мотивация снижается, игрок стремится не
опускаться ниже своего уровня. Возраст футболиста в «расцвете сил» от 23 до 28 лет,
P(age) = 0,15.
С наступлением 29 лет, получив долгосрочный контракт, игрок снижает
требования к себе, играет на опыте, стремится избежать травм и в лучшем случае,
пытается сохранить место в составе сильного клуба. Возраст футболиста от 29 лет,
P(age)= 0,1.
3) P (cont age) – длительность контракта, является одним из самых интересных в
точки зрения мотивации факторов в исследовании. Средний срок контракта в
нашей выборке составляет 3,38 лет.
Как отмечено в теоретических исследованиях, длительность заключаемого
контракта напрямую влияет на качество игры, показываемой футболистом. Переменная
длительности контракта будет влиять на мотивацию игрока следующим образом:
Если игрок только что заключил крупный контракт более чем на 5 лет, то
ближайший год он часто показывает не самые лучшие результаты P(cont age) = 0,1.
С течением времени футболисту необходимо доказывать, что его форма находится
в соответствии с условиями контракта. Таким образом, если контракт будет действовать
ближайшие 3 или 4 года, мотивация игрока составит P(cont age) = 0,15.
В заключительной фазе срока действия контракта футболист показывает
повышенную мотивацию, в связи с тем, что ему нужно заключить новый выгодный
контракт с командой, либо обратить на себя внимание других клубов. Таким образом,
если контракт истекает менее чем через 2 года, футболист начинает задействовать
максимальные мотивационные ресурсы P(cont age) = 0,2.
37
4) P (nationality) Исходя из анализа мнений футбольных экспертов, максимальную
мотивацию, несмотря на другие факторы, показывают нации из Восточной и
Западной Европы (Великобритания, Франция, Германия, Бельгия, Нидерланды).
Мотивацию игроков этих национальностей из Западной и Восточной Европы,
оценим как P(nationality) = 0,05.
Страны Южной Америки, Южные европейские страны (Бразилия, Аргентина,
Колумбия, Уругвай, Испания, Португалия, Италия) будут иметь низкую мотивацию
исходя из менталитета P(nationality) = 0 (например, как в исследованиях Wilson D.P., Ying
Y.-H. 2003, Andreff, 2004).
5) P (nat.team) Переменная оценивает выступает ли игрок за Национальную
сборную. Если выступает то P(nat.team) = 0, если не выступает, то он будет
стремиться попасть в нее P(nat.team) = 0,05.
Используя данные других исследователей, мы так же придадим вес переменной
P(nat.team), только если игрок еще не выступает за сборную (Poli, Ravenel, 2008).
Таким образом, исходя из выборки исследования и включенных факторов
мотивации, PL игрока в условиях предельно высокой мотивации будет составлять:
PL = P(club) 0,3 + P(age) 0,2 + P (cont.age ) 0,2 + P (nationality) 0,05 + P (nat.team) 0,05
= 0,8 (12)
Оценив изменение трансферной стоимости, с помощью данных портала
Transfermarkt и CIES, мы определили три группы трансферов:
- PL = (0,4;0,45), 19 игроков;
- PL = (0,5;0,6), 26 игроков;
- PL = (0,65;0,8), 15 игроков.
Первая группа игроков с суммарной итоговой мотивацией находящейся на низком
уровне PL = (0,4;0,45) представлена в таблице 7.
Наименьшую мотивацию, исходя из выборки, показали следующие игроки из ТОП5 чемпионатов. С мотивацией на уровне P=0.45 (Cesc Fàbregas, Franck Ribéry, Bastian
Schweinsteiger, Robin van Persie). Таким образом, 52% игроков ухудшили свою
трансферную цену, 21% игрока остались на тех же позициях, 27% игроков улучшили
трансферную
стоимость.
На
игроков,
улучшивших
трансферную
стоимость
воздействовали дополнительные факторы. Например, Gonzalo Higuaín перешел в другую
38
команду (FC Napoli), Sergio Ramos выиграл с командой Лигу Чемпионов УЕФА, забив 5
голов в 6 решающих матчах, Santi Cazorla и Bastian Schweinsteiger пользовались особым
доверием тренеров в отличие от прошлого сезона.
Таблица 7
Игроки с низкой мотивацией из выборки исследования ТОП-60
Место в
рейтинге
1
2
5
10
13
14
15
16
19
25
27
31
35
38
39
43
45
46
48
Игрок
Lionel Messi
Cristiano Ronaldo
Sergio Aguero
David Silva
Sergio Ramos
Andrés Iniesta
Cesc Fàbregas
Robin van Persie
Santi Cazorla
Franck Ribéry
Bastian
Schweinsteiger
Pedro Rodríguez
Vincent Kompany
Gonzalo Higuaín
Ángel Di María
Javier Hernández
Yaya Touré
David de Gea
Jordi Alba
Команда
Transfermarkt
06.2013, млн.
Евро
Transfermarkt,
05.2014, млн.
Евро
Barcelona
Real Madrid
Man City
Man City
Real Madrid
Barcelona
Barcelona
Man United
Arsenal
Bayern Munich
107.36
107.36
54.778
53.68
35.624
75.152
59.048
48.312
26.84
45.14
128.832
107.36
48.312
42.944
42.944
59.048
53.68
42.944
32.208
45.0912
Bayern Munich
Barcelona
Man City
Real Madrid
Real Madrid
Man United
Man City
Man United
Barcelona
37.576
32.208
37.576
31.72
42.944
23.18
38.674
18.2512
26.84
42.944
26.84
37.576
40.7968
32.208
17.08
32.208
18.2512
26.84
Дельта
трансфера
за период,
млн.евро
21.5
6.5
- 10.7
7.3
- 16.1
5.4
5.4
5.4
0.0
-
-
5.4
5.4
9.1
10.7
6.1
6.5
-
PL
(ИТОГ)
0.40
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.45
0.40
0.45
0.45
0.45
0.45
Использованы данные портала CIES и Transfermarkt.
В целом, игроки из этой выборки провалили текущий сезон, показывая
значительно худшие результаты, чем в прошлом году. Некоторые игроки пропустили
значительную часть сезона из-за травм (Robin van Persie, Lionel Messi, Bastian
Schweinsteiger). Итого 73,6% игроков с низкой мотивацией ухудшили показатели
стоимости, что подтверждает гипотезу исследования.
Вторая группа игроков (26) с суммарной итоговой мотивацией находящейся на
среднем уровне PL = (0,5;0,6), (таблица 8).
Анализ таблицы показал, что исходя из выборки, игроки с мотивацией на среднем
уровне в 17 случаях их 26 увеличили стоимость. Два игрока (Radamel Falcao, Thiago Silva)
не изменили стоимостные характеристики, 7 игроков ухудшили трансферную стоимость.
Однако ухудшение было не таким большим, как у игроков с низкой мотивацией в среднем
всего на 4,6 млн. евро, тогда как с низкой мотивацией на 8,1 млн.евро.
39
В целом отклонение по данной группе игроков составило 2,5 млн.евро, что говорит
о том, что игроки в основном остались при такой же стоимости трансфера.
Таблица 8
Игроки со средней мотивацией из выборки исследования ТОП-60
Место в
рейтинге
6
8
12
17
18
20
21
22
23
24
29
30
32
33
36
40
41
42
44
47
49
50
51
52
55
56
Игрок
Команда
Transfermarkt
06.2013, млн.
Евро
Radamel Falcao
Wayne Rooney
Karim Benzema
Sergio Busquets
Thomas Muller
Luis Suárez
Juan Mata
Mesut Özil
Gerard Piqué
Stephan El
Shaarawy
Theo Walcott
Thiago Silva
Toni Kroos
Claudio Marchisio
Daniel Sturridge
Marco Reus
Arturo Vidal
Shinji Kagawa
Oscar dos Santos
Manuel Neuer
Luka Modrić
Joe Hart
Jack Wilshere
Danny Welbeck
Mats Hummels
Phil Jones
Atletico Madrid
Man United
Real Madrid
Barcelona
Bayern Munich
Liverpool
Chelsea
Real Madrid
Barcelona
64.416
69.784
42.944
45.14
34.404
38.674
48.312
42.944
42.944
64.416
48.312
36.5024
48.312
48.312
55.8272
42.944
53.68
38.6496
Дельта
трансфера
за период,
млн.евро
- 21.5
6.4
3.2
13.9
17.2
5.4
10.7
4.3
Milan
Arsenal
PSG
Bayern Munich
Juventus
Liverpool
Dortmund
Juventus
Man United
Chelsea
Bayern Munich
Real Madrid
Man City
Arsenal
Man United
Dortmund
Man United
24.644
26.84
42.944
34.404
33.306
16.104
32.208
37.576
22.57
30.012
32.208
37.576
25.742
30.012
15.006
25.742
18.3
26.84
30.0608
42.944
42.944
30.0608
21.472
42.944
47.2384
18.2512
36.5024
37.576
42.944
17.1776
35.38
18.3
27.816
19.3248
2.2
3.2
8.5
3.2
5.4
10.7
9.7
4.3
6.5
5.4
5.4
8.6
5.4
3.3
2.1
1.0
Transfermarkt,
05.2014, млн.
Евро
-
-
-
PL
(ИТОГ)
0.60
0.55
0.55
0.50
0.50
0.50
0.55
0.50
0.50
0.60
0.60
0.60
0.55
0.55
0.55
0.60
0.55
0.50
0.60
0.50
0.50
0.50
0.60
0.55
0.60
0.55
Использованы данные портала CIES и Transfermarkt.
Заключительная группа игроков (15) с максимальной суммарной итоговой
мотивацией PL = (0,65;0,75) (таблица 9).
Исходя из результатов оценки игроков с максимальной мотивацией, в группу с
высокой мотивацией попали наименее известные, молодые игроки, срок контракта
которых истекает в ближайшее время.
Удивительным оказался тот факт, что из 15 игроков, попавших в выборку, 9
игроков (60%), сменили футбольный клуб, осуществив выгодные трансферы для своих
бывших команд. Однако из-за перехода в более сильную команду несколько игроков
40
потеряли место в основном составе и, тем самым, стоимость игроков снизилась (André
Schurrle -5,4 млн. евро, Stevan Jovetić -4,9 млн. евро). В среднем стоимость контрактов
игроков в данной выборке выросла на 5,74 млн. евро.
Таблица 9
Игроки с максимальной мотивацией из выборки исследования ТОП-60
Место в
рейтинг
е
Игрок
3
4
7
Edison Cavani
Eden Hazard
Mario Balotelli
9
Gareth Bale
11
26
Mario Götze
Lucas Moura
28
Erik Lamela
34
37
André Schurrle
Marek Hamšík
53
Stevan Jovetić
54
Marouane Fellaini
Robert
Lewandowski
Jan Vertonghen
Isco Alarcón
Romelu Lukaku
57
58
59
60
Команда
дельта
трансфер
а за
период,
млн.евро
Transfermarkt
06.2013, млн.
Евро
Transfermarkt
, 05.2014,
млн. Евро
59.048
42.944
25.742
64.416
48.312
32.208
5.4
5.4
6.5
0.65
0.65
0.70
69.784
85.888
16.1
0.70
45.14
37.576
59.048
35.4288
13.9
2.1
0.65
0.65
24.644
31.72
7.1
0.70
26.84
37.576
21.472
42.944
-
5.4
5.4
0.75
0.70
31.72
26.84
-
4.9
0.70
30.012
24.6928
-
5.3
0.70
30.012
20.374
26.84
20.374
53.68
23.6192
37.576
26.84
23.7
3.2
10.7
6.5
0.65
0.70
0.70
0.65
Napoli / PSG
Chelsea
Man City/Milan
Tottenham /
Real Madrid
Dortmund /
Bayern Munich
PSG
Roma /
Tottenhem
Leverkusen /
Chelsea
Napoli
Fiorentina /
Man City
Everton / Man
United
Dortmund /
Bayern Munich
Tottenham
Malaga
Chelsea
-
PL
(ИТОГ)
Использованы данные портала CIES и Transfermarkt.
Таким образом, основная гипотеза исследования, заключавшаяся в том, что
высокий уровень мотивации ведет к росту стоимости игрока в следующем периоде
подтвердилась. Более того, уровень мотивации сказался на хорошей игре исследуемых
футболистов, что позволило им сменить команду, заключив более выгодные личные
соглашения.
5.3 Неполнота контракта и асимметрия информации при осуществлении
трансфера
Тестирование гипотезы основано на модели, предложенной Aghion P., Bolton P.
(1992), основанной на отношениях предприниматель, инвестор. Предприниматель
41
заинтересован в реализации проекта, и стремиться найти средства для финансирования
инвестиционного проекта.
Модель анализирует неполноту долгосрочных финансовых контрактов между
предпринимателем, без первоначального богатства и богатого инвестора.
Будущие решения, касающиеся этого проекта, должны быть приняты в ситуации с
существующей неполнотой контракта, которая не может быть полностью определена в
начальном контракте.
В рамках тестирования гипотезы рассматриваются вопросы:
1) Как должен быть структурирован первоначальный контракт, чтобы добиться
идеального совпадения целей между двумя агентами
2) Когда первоначальный контракт не может обеспечить совпадение этих целей,
как должны распределяться и контролироваться права участников сделки для
достижения эффективности проекта.
Таким образом, для нашего рынка рассматриваются условия, передачи прав и
ограничений по контракту от профессионального футболиста к третьей стороне и
связанные с этим частные издержки.
Рассмотрим условия функционирования адаптированной модели с помощью
анализа воздействия эффектов неполноты контракта и асимметрии информации37 на нашу
систему.
Модель Aghion P., Bolton P. (1992) находит подтверждение ситуации, когда права
на некоторые управленческие действия – являются субститутом финансовых ресурсов для
предпринимателя.
Дополним
модель,
рассмотренную
в
рамках
гипотезы
1
следующими
предпосылками:
Допустим, что агент футболиста решил повысить вероятность заключения
выгодного контракта с большим футбольным клубом. Он совершает какое-то действие Sпередача права на окончательное принятие решения инвестиционной компании.
Асимметрия информации (англ. asymmetric(al) information, несовершенная информация, неполная
информация) – неравномерное распределение информации о товаре между сторонами сделки. (С. Брю 2002).
37
42
При действии «S», повышается вероятность успешности реализации проекта на
величину τ=0.05.
S: (PL;PH) = (PL + τ ;PH + τ) (11)
В условиях данных нашей модели, прирост ожидаемой финансовой реализации
проекта τ*R составит от 0,8 до 5,4 млн. евро, в среднем величина ожидаемой
результативности вырастет на 2 млн. евро.
Для того чтобы действие «S» произошло, необходимо произвести частные
издержки (γ).
Доход с учетом агентских издержек (Закладываемый доход для игрока) выразится
неравенством:
ICE: ((PH + τ) - (PL + τ)) * RE - γ > B - γ (12)
Исходя из имеющихся данных, рассмотрим различные варианты влияния действия
S на общее состояние контракта:
1) Вариант, когда τ*R< γ действие S снижает общее благосостояние, (при этом
собственный доход футболиста увеличивается).
Закладываемый доход P (доход за вычетом агентских издержек):
P = (PH + τ) * (R - B / ∆p) (13)
Если по результатам проекта, возникает ситуация, что инвестор только лишь
окупает собственные вложения, то действие S, приводит к росту благосостояние
футболиста.
Таким образом, результативность и величина располагаемого дохода по
рассматриваемому проекту будет отличаться, в зависимости от контроля за действиями. В
таблице 10 приведены итоговые значения результативности проектов.
Исходя из базовой модели, когда право остается у игрока, передача контроля
приводит к падению NPV на значение (γ-τ*R):
Выборка показывает, что NPV проект изменяется разнонаправленно. NPV проекта
по выборке снижается в пределах от 1,6 до 6,2 млн. евро, а в среднем на 5 млн. евро, а
также к росту P на величину τ * (R - B /p).
43
Таблица 10
Величина располагаемого дохода и результативность проекта
Контроль за действиями находится у
Контроль за действиями находится у
инвестора проекта
футболиста
P = (PH + τ) * (R - B/p)
P = PH * (R - B/p)
NPV= (PH + τ) * R - I - γ
NPV = PH * R - I
Если же агентские издержки (γ = 2 млн. евро) будут меньше, чем то τ*R > γ, и в
таком случае все стороны проекта будут иметь заинтересованность.
Таким образом, мы находим подтверждение модели (Aghion P., Bolton P., 1992) и
на футбольном рынке, когда в качестве инвестиционного проекта рассматривают
заключение контракта с профессиональным футболистом. В некоторых случаях, игроки
умышленно соглашаются на структуру контракта, снижающую их стоимость, но в
конечном итоге увеличивающую общую сумму контракта.
Результаты данной работы позволяют поверить в правильность предложенных
предпосылок и оценить значимость проведенных теоретических преобразований в
исследовании. Этот факт, безусловно, имеет важное значение для дальнейшего, более
глубокое развитие этого направления.
44
Заключение
Рынок
профессионального
футбола
на
сегодня
является
сильно
капитализированным, что делает его с одной стороны, очень привлекательным для
инвесторов, с другой стороны, в силу своей специфичности, он остается малоизученным.
Все это свидетельствует о значительном потенциале для фундаментальных исследований
с точки зрения оценки эффективности инвестиционных вложений. Футболисты
выступают в качестве основных источников финансовых затрат на этом рынке. За
последние два десятилетия эволюция капитала на трансферном рынке Европы привела к
увеличению суммы выплат за контракты более чем в пять раз. Все это говорит о
безусловной актуальности проведенного исследования, направленного на изучение
стоимости футбольных трансферов, как с теоретической, так и с практической точки
зрения.
На сегодняшний момент регуляция процесса чрезмерно завышенных трансферов со
стороны внешних стейкхолдеров (ФИФА) не приводит к необходимым изменениям и
качественной смене парадигмы контрактных отношений в футболе. Поэтому данная
работа может быть использована в качестве инструмента, предлагающего вариант
решения проблемы завышенной стоимости контрактов футболистов. Футбольный
трансферный
рынок
становится
все
меньше
и
меньше
связан
с
рыночными
ограничениями, однако это не говорит о том, что данный рынок будет эффективным по
определению. Участники рынка часто показывают иррациональное поведение вне
зависимости от финансовых стимулов, характерных для футбольной индустрии. Работа
представляет интерес с точки зрения новизны подхода, примененного к анализу
футбольной отрасли впервые.
В работе была протестирована теоретическая модель определения стоимости
инвестиционных проектов, адаптированная для рынка игровых видов спорта в частности
на примере футбольных трансферов. Данная модель показала состоятельность своего
использования применительно к футбольному рынку, где игроки могут рассматриваться
как участники контрактных отношений и иметь схожие мотивы и поведенческие
характеристики, когда необходимо заключить контракт с клубом, который, в свою
очередь, выступает в роли инвестора.
Так же в модели были определены факторы, влияющие на стоимость спортсмена,
которым ранее не уделялось должного внимания в научных исследованиях. Вероятно, это
является одной из причин значительного завышения стоимости контрактов. Чем больше
45
трансфер переоценен, тем больше разница между трансферной суммой контракта
спортсмена и реальной стоимостью, что приводит к формированию экономического
пузыря
на
футбольном
рынке,
и
является
препятствием
к
справедливому
ценообразованию. На наш взгляд, результаты данного исследования, позволяют повысить
качество оценки стоимости трансферов.
В частности, тестирование модели на реальных данных, позволило сделать вывод,
что на практике, одним из вариантов решения проблемы завышенной стоимости
трансферов, может стать фактор высокой замотивированности игрока. Таким образом,
уровень мотивации положительно сказывается на росте стоимости игрока в следующем
периоде.
Стоит отметить и несколько ограничений, которые мы принимаем во внимание для
данного
исследования.
Выборка,
использованная
для
исследования,
является
репрезентативной (в сравнении с размером генеральной совокупности), но существует
некоторое смещение в сторону дорогих игроков. Возможно результаты, полученные для
выборки с менее дорогими игроками, будут несколько другими. Однако, учитывая что
основная проблема кроется в значительных суммах контрактов, мы считаем, что
наибольший интерес представляют как раз контракты топовых игроков. Еще одним
ограничением является использование данных только европейских лиг. В свою очередь,
российский трансферный рынок может отличаться в силу кросс-культурных факторов и
особенностей экономики, и имеет место ограниченная диффузия российских игроков,
концентрирующая их в местном чемпионате (практически в полном объеме). При
исследовании
отечественного
рынка
футбола,
вероятно,
будут
появляться
дополнительные условия. Препятствием для изучения российского рынка на данный
момент выступает ограничение, связанное с закрытостью данных о футбольных клубах.
Данные ограничения, в случае их нивелирования, могут открыть новые направления для
расширения и дальнейшего развития проведенного исследования.
На наш взгляд выводы, сделанные в работе, вносят важный вклад в создание новых
знаний о футбольном рынке, создают платформу, которая может послужить точкой опоры
для дальнейших исследований в этом научном направлении. Применимость в
практической деятельности может быть выражена в адаптации подходов к трансферной
политике, способствующих совершенствованию селекционной деятельности футбольных
клубов и сокращению финансовых затрат.
46
Как было отмечено в исследовании – футбол один из самых сложных видов спорта,
с точки зрения вклада действий игрока в результаты команды. Определение факторов
стоимости игроков в футболе, дает основу для применения в других командных видах
спорта (баскетбол, хоккей), для которых результат работы отдельного игрока более
очевиден, а оценка трансферной стоимости также важна.
Это позволяет говорить о важности и определенном интересе проведенного
исследования не только для рынка футбольных трансферов, но и для изучения экономики
спорта в целом.
47
Список литературы
Нормативные правовые акты
1.
Регламент РФС по статусу и переходам (трансферу) футболистов. Общероссийской
общественной организации «Российский футбольный союз» № 85/7.1, 2012.
2.
Regulations on the Status and Transfer of Players. Fédération Internationale de Football
Association, [Эл. ресурс], (www.FIFA.com)
3.
Deloitte. All to play for Football Money League, Sports Business Group, 2014.
4.
Deloitte. Captains of industry Football Money League, Sports Business Group, 2013.
5.
UEFA. ‘UEFA Report’. [Эл. ресурс], http://www.uefa.com, 2013.
6.
UEFA (2013), UEFA Club Benchmarking Report 2013/2014 Season, Andrea Traverso,
2013.
7.
UEFA (2012), UEFA Club Licensing and Financial Fair Play Regulations, [Эл. ресурс],
2012.
8.
UEFA (2011), The European Club Licensing Benchmarking Report [Эл. ресурс], 2011.
Специальная литература
9.
Aghion P., Bolton P. An Incomplete Contracts Approach to Financial Contracting.
Review of Economic Studies 59, 473-494, 1992.
10.
Aghion P., Bolton P. An incomplete contracts approach to bankruptcy and the optimal
financial structure of the firm. Harvard University Discussion Paper, No. 1370, 1988.
11.
Andreff W., The Taxation of Player Moves from Developing Countries, in R. Fort, J.
Fizel, eds., International Sports Economics Comparisons, Westport: Praeger, 87-103, 2004.
12.
Andreff W., Dutoya J., J.A European model of sports financing: under threat?, 2009.
13.
Azar Ofer H., Michael Bar-Eli. Do soccer players play the mixed-strategy Nash
equilibrium?: Ben-Gurion University of the Negev, 2008.
14.
Bolton P., Scharfstein, D. A theory of predation based on agency problems in financial
contracting, American Economic Review, 80, 94-106, 1990.
15.
Barajas A., Ignacio U., Kase K., Castillo P. Transfer market: analysis of variables which
determine the players: Market value. European Association for Sport Management (EASM),
Conference Abstracts, 2006.
16.
Bairner R., Findlay J. The Efiects of the Bosman Ruling on National and Club Teams in
Europe, 2012.
17.
Beech John, Finance in the Football Industry: Centre for the International Business of
Sport, Coventry University, Managing Football: An International Perspective, 2010.
48
18.
Bosca Jose E., Vicente Liern, Aurelio Martinez, Ramon Sala. Increasing offensive or
defensive efficiency? An analysis of Italian and Spanish football: Universidad de Valencia,
Spain, 2006.
19.
Carmichael F., Forrest D., S. Robert. The labour market in association football: who gets
transferred and for how much?: Blackwell Publishers Ltd and the Board of Trustees of the
Bulletin of Economic Research, 1999.
20.
Chiappori P., S. Levitt. Testing Mixed-Strategy Equilibria When Players Are
Heterogeneous: The Case of Penalty Kicks in Soccer, The American economic review, 2002.
21.
Coloma German. Penalty kicks in soccer: an alternative methodology for testing mixed-
strategy equilibria: CEMA University, Buenos Aires, Argentina, 2003.
22.
Dagaev D., Sonin K. Winning by Losing: Incentive Incompatibility in Multiple
Qualifiers, CEPR Discussion Paper 9373, 10 March 2013.
23.
Darby P. Moving players, traversing perspectives: Global value chains, production
networks and Ghanaian football labour migration: University of Ulster, United Kingdom, 2013.
24.
Dejonghe T., Opstal W.V., The Consequences of an Open Labour Market in Separated
Product Markets in European Professional Football, Review of Business and Economics, 2009.
25.
Dietl H.M., Egon F., Lang M., Rathke A. Salary cap regulation in professional team
sports: Contemporary Economic Policy, 2011.
26.
Drawer S., C.W. Fuller. An economic framework for assessing the impact of injuries in
professional football: Safety Science 40, 537–556, 2002.
27.
Feess E., G. Muehlheusser. Transfer Fee Regulations in European Football. European
Economic Review, 47, 645–680, 2003.
28.
Franck Egon, Financial Fair Play in European Club Football – What is it all about?
University of Zurich, Zurich, 2014.
29.
Holmström, B. Moral hazard and observability. Bell Journal of Economics, , 74–91,
1979.
30.
Houston Robert G., JR and Dennis P. Wilson. Income, leisure and proficiency: an
economic study of football performance: Applied Economics Letters, 9, 939-943, 2002.
31.
Huerta-Palacios Ignacio, Professionals play minimax, Rewiew of Economic Studies 70,
395-415, 2003.
32.
Kennedy Peter, David Kennedy. Football supporters and the commercialisation of
football: comparative responses across Europe, Glasgow Caledonian University, Scotland, 2012
33.
Ma A. Adverse selection in dynamic moral hazard; Quarterly Journal of Economics, 106,
255-75, 1991.
49
34.
Naidenova Iuliia, Petr Parshakov, Alexey Chmykhov. Soccer sponsor: fan or
businessman? working papers: SERIES: Financial Economics, WP BRP, 28 feb. 2014.
35.
Nevill A., Holder R., Watts A. The changing shape of “successful” professional
footballers: University of Wolverhampton, 2009.
36.
Poli, R. and Ravenel, L., Annual review of the European players’ labour market. Editions
CIES-CERSOT, Neuchâtel, 2008.
37.
Rossi G. Contract Duration and Football Player Performance: The Empirical Evidence of
Serie A, 2012.
38.
Ryan P.A., Ryan G.P. Capital Budgeting Practices of the Fortune 1000: How Have
Things Changed?, 2002.
39.
Simmons, R. Implications of the Bosman Ruling for Football Transfer Markets.
Economic Affairs, 17(3), 13–18, 1997.
40.
Shavell, S. Risk sharing and incentives in the principal and agent relationship: Bell
Journal of Economics, 55–73, 1979.
41.
Szymanski S., The champions league and the Coase theorem: Scottish Journal of Political
Economy, 2007.
42.
Terviö Marko, Transfer Fee Regulations and Player Development: Journal of the
European Economic Association, 2006.
43.
Tirole J., Fudenberg D. Moral Hazard and renegotiation in agency contracts.
Econometrica, 56, 1990.
44.
Tirole J., Fudenberg D., Game Theory: Cambridge, MA: MIT Press, 1991.
45.
Tirole J. The Theory of Corporate Finance. Princeton, Oxford: Princeton University
Press, 2006.
46.
Torgler B., S.Schmidt. What shapes player performance in soccer? Empirical findings
from a panel analysis: Applied Economics, 39, 2007.
47.
Yamamura E. Technology transfer and convergence of performance: an economic study
of FIFA football ranking : Applied Economics Letters, 16, 261–266, 2009.
48.
Van den Berg E. The valuation of human capital in the football player transfer market,
Financial Economics Erasmus School of Economics, 2011.
49.
Vauhkonen J. Essays on financial contracting. Bank of Finland Studies E:30 – 2004.
50.
Vroomann J., Theory of the beautiful game: the unification of European football: Scottish
Journal of Political Economy, 2007.
51.
Wilson, D.P., Ying, Y.-H., Nationality preferences for labour in the international football
industry, Applied Economics, 2003.
50
52.
Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: ЗАО «Олимп-
Бизнес», 2008.
53.
Бригхэм Ю., Эрхардт М. Анализ финансовой отчётности. Financial management.
Theory and Practice: Пер. с англ. под. ред. к.э.н. Е. А. Дорофеева. 10-е изд. СПб.: Питер,
121-122, 2007.
54.
Власов М.П., П.Д. Шимко. Моделирование экономических процессов, Ростов-на-
Дону, «Феникс», 2005.
55.
Захаров И. Сколько стоит вырастить чемпиона, Forbes, 2010.
56.
Поляков К. Л., Жукова Л. В. Оценка человеческого капитала в профессиональном
футболе, Прикладная эконометрика, № 29, 2013.
57.
Садыков Евгений, Чем определяется сумма контракта футболиста и его
трансферная цена?: math-hse.info/f/2013-14/Football_economics/25-02-2014, Семинар по
экономике футбола, ВШЭ, 25.02.2014.
58.
Фёдоровых Д.А. Моделирование рентоориентированного поведения и коррупции
на смешанных рынках: видео-лекция, ВШЭ, 2012.
59.
Чижевский
В.С.
Моделирование
ценообразования
на
трансферном
рынке
футбольных игроков; Альтернативы регионального развития (Шабунинские чтения), II
Международная научно-практическая конференция, Волгоград, 7 – 8 октября 2011 г.
60.
Ясин Е. Г. Теория информации и экономические исследования, М., 1970.
Электронные ресурсы
61.
http://www.fifa.com/
62.
http://transfermarkt.de
63.
http://www.football-observatory.com/CIES-Football-Observatory-Annual
64.
http://uefaorg/Publications/
65.
http://www.rma.ru
66.
http://www.sportbusiness.com
67.
http://www.fourfourtwo.com
68.
http://www.worldsoccer.com
69.
http://www.footballdatabase.eu/transferts.php
70.
http://www.espn.com
71.
http://expert.ru
72.
http://www.sports.ru
51
Дополнительные профильные материалы
73.
Аминов Алишер. Комитет по развитию футбола РФ. http://www.sports.ru/, 2014
74.
Амортизация
или
как
учитываются
трансферы
игроков
http://www.sports.ru/tribuna/blogs/footballfinances/380644.html
75.
Банников С.Е., Минязев Р.И., Босоногов А.Г., Стаин Н.А., ФУТБОЛ. Учебное
электронное текстовое издание. ГОУ ВПО «Уральский государственный технический
университет − УПИ», Екатеринбург, 2006.
76.
Бэттл Ричард, Адам Булл, Мартин Хокинс, Саймон Хирн, Рич Паркс и Александр
Торп. Недосягаемые: Рейтинг самых богатых футбольных клубов. «Делойт», 2011.
77.
Игра или кошелек. Что победит в Европе? Журнал Эксперт – интернет статья
http://expert.ru/russian_reporter/2012/22/igra-ili-koshelek, 2012.
78.
Инфографика.
Самое
безумное
трансферное
окно
в
истории
футбола.
http://www.sports.ru/tribuna/blogs/visual/505190.html/
79.
Кюфнер Андреас. Департамент международного маркетинга «ФК Бавария». Что
важнее, зарабатывать или побеждать - Как зарабатывает «Бавария». Блог факультета
«Менеджмент в игровых видах спорта» на портале, http://www.sports.ru
80.
Экономика
европейского
мяча.
Журнал
Эксперт
–
интернет
статья:
http://expert.ru/russian_reporter/2012/22/ekonomika-evropejskogo-myacha, 2012.
81.
Фронт сменился – таблица с футбольными бюджетами. Журнал Эксперт – интернет
статья: http://expert.ru/south/2010/24/front_smestilsya, 2010.
52
Приложения
Приложение 1
Таблица 4
Классификация научных работ по экономике спорта
Год
Автор
Название
публикации
1956
Rottenberg S.
1971
El-Hodiri M.,
Quirk J.
1971
Sloane P.
The baseball
players labor
market
An economic
model of a
professional sports
league
The Football Club
as a Utility
Maximiser
1976
Cialdini R.,
Borden R.,
Thorne A.,
Walker M.,
Freeman S.,
Sloan L.
Heath C.,
Tversky, A.
1991
1993
Carmichael F.,
Thomas D.
1995
Fort R.,
Quirk J.
1995
Scully G.
Basking in
refiected glory:
Three (football)
field studies.
Область
спортивных
исследований
Спортивный
рынок труда
Спортивные
лиги
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Основные идеи исследований
Исследование бейсбольного рынка
труда. Классификация и анализ
контрактов
Модели футбольных лиг распределение футбольных
талантов по командам
Исследование целевых функций
для футбольных команд. Изучение
фактора прибыльности
футбольной команды
Эффект BIRG.38 Тенденция
"греться в лучах славы", была
исследована на основе трех
экспериментов. Все три
исследования показали, что этот
эффект находит свое отражение
Исследование предпочтений и
личной осведомленности в ставках
на футбольном рынке
Preference and
Belief: Ambiguity
and Competence in
Choice under
Uncertainty.
Bargaining in the
transfer market:
Theory and
evidence.
Букмекерские39
ставки и
тотализаторы40
Crosssubsidization,
incentives, and
outcomes in
professional
team sports leagues
The market
structure of sports
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Исследование теории Нэша в
переговорном процессе на
футбольном трансферном рынке.
Агентское сотрудничество и
Парето-эффективность.
Примеры бизнес картелей.
Исследование изменения
распределения доходов и
максимизации прибыли и влияние
на конкурентный баланс
Футбольный
трансферный
рынок
Рассматриваются факторы,
определяющие зарплату игроков;
методы управления и значения
Футбольный
трансферный
рынок
Эффект BIRG (Basking in reflected glory) – проявляется в том, что человек не имеет никакого отношения к
успеху, но ассоциирует себя с ним в полной мере.
39
Букмекер (англ. bookmaker) – профессиональный спорщик, занимающийся приемом денежных ставок на
различные предстоящие события (чаще спортивные мероприятия) с заранее оговоренными выигрышами, а
также выплатой выигрышей.
40
Тотализатор (фр. Totalisateur – суммировать, подводить итоги) – один из видов заключаемых пари. Бюро
принимающее ставки и выплачивающее выигрыш (в отличие от букмекерских контор участник может лишь
предполагать сколько он выиграет). Организаторы берут себе процент от всех сделанных ставок, не
принимая участия в рисках азартной игры.
38
53
1996
Vrooman J.
The baseball
players market
reconsidered
Бейсбольный
трансферный
рынок
1997
Dixon M.,
Coles S.
Букмекерские
ставки и
тотализаторы
1997
Simmons R.
Modelling
Association
Football Scores and
Ineficiencies
in the Football
Betting Market.
Implications of the
Bosman Ruling41
for Football
Transfer Markets.
1998
Adnett N.,
Bougheas S.
Спортивные
лиги
1999
Torgler B.,
Schmidt S.
1999
Carmichael F.,
Forrest D.,
Simmons R.
2000
Kesenne S.
Transferable
training and the
hold-up problem:
Policy implications.
What shapes
players
performance in
soccer
The Labour Market
In Association
Football: Who Gets
Transferred And
For How Much
The Impact of
Salary Caps in
Professional Team
Sports.
2000
Ericson T.
The Bosman Case:
Efiects of the
Abolition of the
Transfer Fee.
Футбольный
трансферный
рынок
Футбольный
трансферный
рынок
Футбольный
трансферный
рынок
Футбольный
трансферный
рынок
Футбольный
трансферный
рынок
франшизы. Изучение
экономического роста, за счет
продажи телевизионных прав.
Насыщение рынка телетрансляций
Объяснение парадокса «Янки».
Изучение влияния таланта
конкретного игрока на результаты
команды
Исследование влияния
потенциальных букмекерских
ставок на результаты матчей с
помощью параметрической
модели
Оценка последствий решения
Европейского суда 1995 г. по делу
Жан-Марка Босмана по
функционированию футбольного
трансферного рынка. Роль
трансферных рынков в
профессиональном футболе –
влияние на компенсацию за
обучение, развитие и замену
игроков
Идеи использования исследований
профессиональных и
непрофессиональных спортивных
лиг для социальных наук
Влияние зарплаты игроков на
индивидуальные статистические
показатели. Изучение и анализ
эффекта уменьшающей отдачи
Исследование влияния атрибутов
игроков, на вероятность обмена
или продажи и относительное
влияние таких переменных
Исследование влияния на потолок
зарплат в профессиональном
спорте. Влияние конкурентного
баланса на уровень и
распределение заработной платы
игроков, на собственников
прибыли и общего дохода лиги.
Влияние введения меры «потолка
зарплат» на
конкурентоспособность между
клубами и распределение
заработной платы между игроками
Тестирование и анализ Правила
Босмана (англ. Bosman ruling)
англ. Bosman ruling - закон, действующий в странах ЕС, разрешающий игрокам, у которых истёк срок
контракта с клубом, перейти в другой клуб без денежной компенсации
41
54
The Bosman ruling
and the emergence
of a single market
in soccer talent
The FavouriteLongshot Bias and
Market Eficiency
in UK Football
Футбольный
трансферный
рынок
Тестирование и анализ Правила
Босмана (англ. Bosman ruling)
Букмекерские
ставки и
тотализаторы
Houston R.,
Wilson D.
Income, Leisure
and Proficiency:
An Economic
Study of Football
Performance
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
2002
Drawer S.,
Fuller C.
An economic
framework for
assessing the
impact of injuries
in professional
football
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
2002
Chiappori P.,
Levitt S.,
Groseclose T.
Теоретическое
моделирование
2003
Szymanski S.
2003
Feess E.,
Muehlheusser
G.
Testing MixedStrategy Equilibria
When Players Are
Heterogeneous:
The Case of
Penalty Kicks in
Soccer
The Economic
Design of Sporting
Contests.
Transfer Fee
Regulations in
European Football
Исследование, направленное на
изучение количества забитых
голов в матчах с различными
шансами на успех и сравнение со
ставками в букмекерских
заведениях с помощью
тестирования регрессии
Исследование факторов успеха в
футболе. Эмпирическое
исследование на командах в
зависимости от рейтинга ФИФА,
выявляющее зависимость
проводимого восстановления
(отдыха) на доходность клубов
Влияние травм игроков на
клубные выступления.
Разработка модели затрат и выгод,
которые могут быть использованы
для оценки ряда стратегий по
предупреждению травматизма в
профессиональном футболе
Тестирование теоремы Фон
Неймана «Minimax». Модель
пенальти42 – оптимальный выбор
стратегии пробития футбольных
пенальти
2003
PalaciosHuerta I.
Professionals play
minimax
Теоретическое
моделирование
2000
Antonioni P.,
Cubbin J.
2000
Cain M.,
Law D.,
Peel D.
2002
Спортивные
лиги
Дизайн спортивных турниров
Футбольный
трансферный
рынок
Анализ влияния трех различных
систем на трансферную стоимость.
Показывается, что различные
системы отличаются только по
отношению к длине контракта,
если контракт, который
максимизирует ожидаемую
совместную прибыль клуба и
игрока и является возможным в
рамках каждой системы
Исследование и развитие
теоретико-игровой модели
штрафных ударов в футболе и
проверка предположения
и предсказания модели с
использованием данных
на двух европейских футбольных
лигах
Пенальти - наносится со специальной отметки, расположенной в 11 метрах от ворот. Назначается в
случае, если игрок нарушает правила в своей штрафной. Laws of the game (Law 14–The Penalty Kick). FIFA
42
55
2003
Coloma G.
Penalty kicks in
soccer: an
alternative
methodology for
testing
mixed-strategy
equilibria
Теоретическое
моделирование
2004
Andreff W.
The taxation of
player moves from
developing
countries
Футбольный
трансферный
рынок
2004
Fees E.,
Frick B.,
Muenlheusser
G.
Футбольный
трансферный
рынок
2004
Szymanski S.,
Kesenne S.
Legal restrictions
on outside trade
clauses
– theory and
evidence from
German soccer.
Competitive
Balance and
Gate Revenue
Sharing in Team
Sports.
2005
Szymanski S.,
Valletti T.
Incentive effects of
second prizes.
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
2006
Tervio M.
Transfer fee
regulations
and player
development
Футбольный
трансферный
рынок
2006
Hofimann R.,
Lee C.,
Matheson V.,
Ramasamy B.
Barajas A.,
Ignacio U.,
Kase K.,
Castillo P.
International
Women's
Football and
Gender Inequality.
Transfer market:
analysis of
variables which
determine the
players: Market
value
Социальные
аспекты в
футболе
2006
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Футбольный
трансферный
рынок
56
Проверка модели, для смешанной
стратегии равновесия Нэша в игре
между бьющим и вратарем, в
футбольных пенальти. Разработка
альтернативной методологии
тестирования, основанной на
использовании одновременного
уравнения регрессии и
непосредственно проверки
условия равновесия
Спортивные модели в
развивающихся странах.
Перемещение игроков из третьего
мира в европейские и
североамериканские рынки труда
В работе рассмотрено влияние
длительности контракта игрока на
его уровень заработной платы.
Выявлено, что длительность
оказывает положительное влияние
В данной работе показано, что при
разумных условиях, увеличивая
распределение доходов среди
команд, в спортивной лиге будет
происходить еще более неравное
состязание, что снизит
конкурентное равновесие
В статье рассматривается
оптимальность второго места.
Рассматривается целесообразность
вторых мест с точки зрения
конкурентного баланса, который
имеет значение для участия в
спортивных соревнованиях
Работа посвящена изучению
стоимости трансферов в
профессиональном спорте, где
игроки могут заключать
долгосрочные контракты. Они не
могут перейти клубы, прежде чем
их контракт истекает, если
старый клуб согласен отпустить
их; трансферная стоимость
является цена этого соглашения
Исследование направлено на
выявление факторов,
способствующих успеху в спорте в
свете гендерных различий
Создание стоимости бренда
футбольной индустрии и бизнесмодель футбольных клубов
Increasing
offensive or
defensive
efficiency? An
analysis of Italian
and Spanish
football
Explaining
International
Soccer Rankings.
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Оценка технической
эффективности:
эмпирические результаты
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Theory of the
Beautiful Game:
the Unification of
European
Football.
Regulations
Players’ Agents: A
Global Perspective
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Агентская
деятельность
The Peculiar
International
Economics of
Professional
Football
in Europe
Футбольный
трансферный
рынок
The champions
league and the
Coase theorem
Спортивные
лиги
Frick B.
The Football
Players' Labor
Market: Empirical
Evidence from the
Major European
Leagues
Футбольный
трансферный
рынок
2008
Azar O.,
Bar-Eli M.
Теоретическое
моделирование
2009
Yamamura E.
Do soccer players
play the mixedstrategy Nash
equilibrium?
Technology
transfer and
convergence of
performance:
an economic study
of FIFA football
ranking
Исследование роли новых
переменных в виде численности
населения и включением в
международную историю в
объяснении рейтинга ФИФА по
футболу.
Исследование влияния талантов
футболистов на внутреннее
качество и богатство лиги в виде
эффекта спирали в Европейском
футболе
Исследование изменения в
сознании игроков и менеджеров в
Европе. Влияние и на рост числа и
сложности трансферов.
Трансферы как использование
сравнительных преимуществ.
Последствия введения правила
Босмана в Европейской
спортивной индустрии.
Исследование конкурентного
баланса внутри и между
национальными лигами и влияние
на уровень заработной платы
игроков, с использованием
упрощенной модели «две страны четыре команды»
В данной работе рассматривается
актуальность теоремы Коуза к
анализу спортивной
лиги
Чем определяется сумма контракта
футболиста и его трансферная
цена? Рассматриваются
имеющиеся данные о различных
аспектах этого рынка
(вознаграждение, трансферы,
контракты и мобильность)
Тестирование равновесия по Нэшу
при футбольных пенальти
2006
J.E. Bosca,
V.Liern,
A.Martinez,
R.Sala
2007
Macmillan, P.,
Smith I.
2007
Vrooman J.
2007
Parrish R.
2007
Kesenne S.
2007
Szymanski S.
2007
Футбольный
трансферный
рынок
57
Применимость основ развития
экономики, «механизм
догоняющего», путем передачи
технологий из развитых стран в
развивающиеся.
2009
Nevill A.,
Holder R.,
Watts A.
The changing shape
of “successful”
professional
footballers
Футбольный
трансферный
рынок
2009
Leeds M.,
Marikova A.,
Leeds E.
International
Soccer Success and
National
Institutions
Факторы
успеха в спорте
2009
Andreff W,
Dutoya J,
Montel J.
A European model
of sports financing:
under threat?
2010
Beech J.
Finance in the
Football Industry
2011
Frick B.
Performance,
salaries, and
contract length:
empirical evidence
from German
soccer
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Теория
финансов и
экономические
механизмы в
футболе
Футбольный
трансферный
рынок
2011
Dietl H.,
Franck E.,
Lang M.,
Rathke A.
Salary Cap
Regulation In
Professional Team
Sports
Футбольный
трансферный
рынок
2011
Van den Berg
E.
The valuation of
human capital in
the football player
transfer market.
Футбольный
трансферный
рынок
2012
Rossi G.
Contract Duration
and Football Player
Performance:
The Empirical
Evidence of SerieA
Футбольный
трансферный
рынок
58
Исследование, направленное на
измерение факторов физического
развития: размера тела,
физическая форма и возрастные
характеристики. Выявление
факторов создающих
преимущество для более
успешных профессиональных
футболистов и изменение влияния
со временем
Исследования, направленные на
влияние политического режима,
колониального наследия на
футбол. Показывается, что прокси
для этих переменных влияют на
результаты футбольных
национальных команд
Европейская модель спортивного
финансирование. Отношение
массового спорта и
профессионального
Исследование футбольной
отрасли, в частности трансферное
ценообразование. Покупка и
продажа игроков
Исследование производительности
игрока и срок действия контракта.
Влияние увеличения
производительности игрока на
попытку увеличить усилия для
того, чтобы извлечь выгоду в
предстоящем контракте
Анализируются эффекты потолка
зарплат в команде спортивной
лиги и максимизация стоимости
клубов. Влияние потолка зарплат
на сбалансированность лиги и
уменьшение суммарных выплат
заработной платы
Оценка человеческого капитала
футболистов. Исследования на
трансферном рынке, попытка
найти четкий набор оценок
человеческого капитала в
сочетании с различными
объективными показателями для
оценки эффективности отдельных
игроков
Изучение взаимосвязи между
контрактом игрока, сроком
заключения и производительность
в профессиональном футболе.
Теоретические идеи, связанные с
моральным риском и уклонение
2012
Binder J.,
Findlay J.
2012
Kennedy P.,
Kennedy D.
2013
Dagaev D.,
Sonin K.
2013
Darby P.
2013
Van Long N.
2013
Pauly M.
2013
Поляков К.,
Жукова Л.
2014
Koopman S.,
Rutger L.
The Efiects of the
Bosman Ruling on
National and
Club Teams in
Europe
Football supporters
and the
commercialisation
of football:
comparative
responses across
Europe
Winning by
Losing: Incentive
Incompatibility in
Multiple Qualifiers
Футбольный
трансферный
рынок
Moving players,
traversing
perspectives:
Global value
chains, production
networks and
Ghanaian football
labour migration
The theory of
contests: A unified
model and review
of the literature.
Футбольный
трансферный
рынок
Can strategizing in
round-robin
subtournaments be
avoided? Social
Choice and
Welfare.
Оценка
человеческого
капитала в
профессионально
м футболе
A dynamic
bivariate Poisson
model for analysing
and forecasting
match results in the
Спортивные
лиги
поведения. Это открытие
контрастирует с литературой
предполагая, что моральный риск
широко распространен в футболе
Исследование эффекта правила
Босмана
Спортивные
лиги
Описание и анализ реакции
болельщиков на
коммерциализацию в Европейском
футболе
Спортивные
лиги
Стратегическое манипулирование
в параллельных отборочных
турнирах.
На примере футбола показывают,
какие факторы надо учесть, чтобы
превратить спорт в пополняющую
ВВП страны отрасль экономики.
В данной статье рассматривается
производство и
транснациональной экспорт
футболистов Ганы на рынке труда
Спортивные
лиги
В работе рассматриваются
проблемы устойчивости и
стабильности частичной налоговой
координации между
региональными или
национальными суверенными
правительствами, направленными
на максимизацию налоговых
поступлений от спортивных лиг
Математическая модель
стратегического манипулирования
на Чемпионатах Мира по Футболу
и Олимпийских играх
Футбольный
трансферный
рынок
Оценка человеческого
(интеллектуального) капитала
футболиста и влияние на цену
трансфера
Букмекерские
ставки и
тотализаторы
Исследование на основе
статистической модели для
анализа и прогнозирования
результатов футбольных матчей,
которая предполагает двумерное
59
English Premier
League
The Dynamic
Skellam Model
with
Applications
Букмекерские
ставки и
тотализаторы
Torgler B.,
Schmidt S.
What shapes player
performance in
soccer? Empirical
findings from a
panel analysis
Футбольный
трансферный
рынок
2014
Naidenova Iu.,
Parshakov P.,
Chmykhov A.
Soccer sponsor: fan
or businessman?
Коммерциализ
ация
спортивных
лиг
2014
Franck E.
Financial Fair Play
in European Club
Football –
What is it all
about?
Финансовый
фейр-плей
2014
Koopman, S.,
Rutger L.
2014
60
распределение Пуассона с
коэффициентами интенсивности,
которые изменяются
стохастически с течением
времени. Проверяется стратегии
ставок, которые применяются по
итогам матчей с 2010-2011 и 20112012 сезонов английской
футбольной Премьер-лиги
Исследование враждующих
футбольных команд с помощью
большой, несимметричной панели
данных на основании семи сезонов
еженедельных матчей в немецкой
бундеслиге.
Результаты исследования
показывают, что
производительность игрока влияет
не только на абсолютный уровень
доходов, но и на относительный.
Дополнительный анализ влияния
производительности команды
эффектов свидетельствует о
прямом воздействие атрибутов
напарника на индивидуальную
производительность игрока.
В работе исследуется, как
футбольное спонсорство влияет на
финансовые показатели спонсоров
на основе данных о семи
европейских футбольных лигах, и
78 компаниях, которые являются
или являлись спонсорами команд.
Авторы исследования пришли к
следующему выводу: поддержка
футбольных команд увеличивает
продажи компаний, хотя и совсем
незначительно, и уменьшает
рыночную капитализацию. Вывод
авторов, с точки зрения бизнеса
спонсорство футбольных команд
иррационально – это не
коммерческое, а имиджевое
вложение
Исследования новой концепции
УЕФА (UEFA Club Licensing) и
регулирования в рамках правил
финансового фейр-плей (Financial
Fair Play Regulations).
Приложение 2
Расчет оценки мотивации игроков
Игрок
Клуб
PCLUB
Игрок
Сборной
Национальность
PN
Возраст
Page
Год
оконч.
контра
кта
Лет
P NT
Pcon
PL
t age
ИТОГ
Lionel
Messi
Barcelona
0.1
0.05
Argentina
0
25
0.15
2018
5
0.1
0.40
Cristiano
Ronaldo
Real
Madrid
0.1
0.05
Portugal
0
28
0.1
2015
2
0.2
0.45
Edison
Cavani
Napoli
0.3
0.05
Uruguay
0
26
0.15
2017
4
0.15
0.65
Eden
Hazard
Chelsea
0.2
0.05
Belgium
0.05
22
0.2
2017
4
0.15
0.65
Sergio
Aguero
Man City
0.1
0.05
Argentina
0
24
0.15
2017
4
0.15
0.45
Radamel
Falcao **
Atletico
Madrid
0.3
0.05
Colombia
0
26
0.15
2018
5
0.1
0.60
Mario
Balotelli
Milan
0.3
0.05
Italy
0
22
0.2
2017
4
0.15
0.70
Wayne
Rooney
Man
United
0.1
0.05
England
0.05
27
0.15
2015
2
0.2
0.55
Gareth
Bale
Tottenha
m
0.3
0.05
Wales
0.05
23
0.15
2016
3
0.15
0.70
David
Silva
Man City
0.1
0.05
Spain
0
27
0.15
2017
4
0.15
0.45
Mario
Götze **
Dortmund
0.2
0.05
Germany
0.05
21
0.2
2016
3
0.15
0.65
Karim
Benzema
Real
Madrid
0.1
0.05
France
0.05
25
0.15
2015
2
0.2
0.55
Sergio
Ramos
Real
Madrid
0.1
0.05
Spain
0
27
0.15
2017
4
0.15
0.45
Andrés
Iniesta
Barcelona
0.1
0.05
Spain
0
29
0.1
2015
2
0.2
0.45
Cesc
Fàbregas
Barcelona
0.1
0.05
Spain
0
26
0.15
2016
3
0.15
0.45
Robin
van
Persie
Man
United
0.1
0.05
Netherlan
ds
0.05
29
0.1
2016
3
0.15
0.45
61
Sergio
Busquets
Barcelona
0.1
0.05
Spain
0
24
0.15
2015
2
0.2
0.50
Thomas
Muller
Bayern
Munich
0.1
0.05
Germany
0.05
23
0.15
2017
4
0.15
0.50
Santi
Cazorla
Arsenal
0.2
-
Spain
0
28
0.1
2016
3
0.15
0.45
Luis
Suárez
Liverpool
0.2
0.05
Uruguay
0
26
0.15
2018
5
0.1
0.50
Juan
Mata
Chelsea
0.2
0.05
Spain
0
25
0.15
2016
3
0.15
0.55
Mesut
Özil
Real
Madrid
0.1
0.05
Germany
0.05
24
0.15
2016
3
0.15
0.50
Gerard
Piqué
Barcelona
0.1
0.05
Spain
0
26
0.15
2015
2
0.2
0.50
Stephan
El
Shaarawy
Milan
0.3
-
Italy
0
20
0.2
2018
5
0.1
0.60
Franck
Ribéry
Bayern
Munich
0.1
0.05
France
0.05
30
0.1
2017
4
0.15
0.45
Lucas
Moura
PSG
0.3
-
Brazil
0
20
0.2
2017
4
0.15
0.65
Bastian
Schweins
teiger
Bayern
Munich
0.1
0.05
Germany
0.05
28
0.1
2016
3
0.15
0.45
Erik
Lamela
Roma/tote
nhem
0.3
0.05
Argentina
0
21
0.2
2016
3
0.15
0.70
Theo
Walcott
Arsenal
0.2
0.05
England
0.05
24
0.15
2016
3
0.15
0.60
Thiago
Silva
PSG
0.3
0.05
Brazil
0
28
0.1
2017
4
0.15
0.60
Pedro
Rodrígue
z
Barcelona
0.1
0.05
Spain
0
25
0.15
2016
3
0.15
0.45
Toni
Kroos
Bayern
Munich
0.1
0.05
Germany
0.05
23
0.15
2015
2
0.2
0.55
Claudio
Marchisi
o
Juventus
0.2
0.05
Italy
0
27
0.15
2016
3
0.15
0.55
Leverkuse
n/chealse
0.3
0.05
Germany
0.05
22
0.2
2016
3
0.15
0.75
André
Schurrle
62
**
Vincent
Kompany
Man City
0.1
0.05
Netherlan
ds
0.05
27
0.15
2018
5
0.1
0.45
Daniel
Sturridge
Liverpool
0.2
0.05
England
0.05
23
0.15
2018
5
0.1
0.55
Marek
Hamšík
Napoli
0.3
0.05
Slovakia
0.05
25
0.15
2016
3
0.15
0.70
Gonzalo
Higuaín
Real
Madrid
0.1
0.05
Argentina
0
25
0.15
2016
3
0.15
0.45
Ángel Di
María
Real
Madrid
0.1
0.05
Argentina
0
25
0.15
2018
5
0.1
0.40
Marco
Reus
Dortmund
0.2
0.05
Germany
0.05
24
0.15
2017
4
0.15
0.60
Arturo
Vidal
Juventus
0.2
0.05
Chile
0
26
0.15
2016
3
0.15
0.55
Shinji
Kagawa
Man
United
0.1
0.05
Japan
0.05
24
0.15
2016
3
0.15
0.50
Javier
Hernánde
z
Man
United
0.1
0.05
Mexico
0
25
0.15
2016
3
0.15
0.45
Oscar dos
Santos
Chelsea
0.2
0.05
Brazil
0
21
0.2
2017
4
0.15
0.60
Yaya
Touré
Man City
0.1
0.05
Ivory
Coast
0.05
30
0.1
2017
4
0.15
0.45
David de
Gea
Man
United
0.1
-
Spain
0
22
0.2
2016
3
0.15
0.45
Manuel
Neuer
Bayern
Munich
0.1
0.05
Germany
0.05
27
0.15
2016
3
0.15
0.50
Jordi
Alba
Barcelona
0.1
0.05
Spain
0
24
0.15
2017
4
0.15
0.45
Luka
Modrić
Real
Madrid
0.1
0.05
Croatia
0.05
27
0.15
2017
4
0.15
0.50
Joe Hart
Man City
0.1
0.05
England
0.05
26
0.15
2016
3
0.15
0.50
Jack
Wilshere
Arsenal
0.2
0.05
England
0.05
21
0.2
2018
5
0.1
0.60
Danny
Welbeck
Man
United
0.1
0.05
England
0.05
22
0.2
2016
3
0.15
0.55
Stevan
Fiorentina
0.3
0.05
Monteneg
ro
0.05
23
0.15
2016
3
0.15
0.70
63
Jovetić
/ ManCiti
0.3
Marouan
e Fellaini
Everton /
MU
0.3
0.05
Belgium
0.05
25
0.15
2016
3
0.15
0.70
Mats
Hummels
Dortmund
0.2
0.05
Germany
0.05
24
0.15
2017
4
0.15
0.60
Phil
Jones
Man
United
0.1
0.05
England
0.05
21
0.2
2016
3
0.15
0.55
Robert
Lewando
wski
Dortmund
0.2
0.05
Poland
0.05
24
0.15
2014
1
0.2
0.65
Jan
Vertongh
en
Tottenha
m
0.3
0.05
Belgium
0.05
26
0.15
2016
3
0.15
0.70
Isco
Alarcón
Malaga
0.3
0.05
Spain
0
21
0.2
2016
3
0.15
0.70
Romelu
Lukaku
Chelsea
0.2
0.05
Belgium
0.05
20
0.2
2016
3
0.15
0.65
64