Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• 1. Теоретическое обоснование
• 1.1 Трансферная стоимость
• 1.2 Влияние амплуа на стоимость игрока
• 1.3 Исследовательский вопрос
• 2. Методология исследования
• 3. Результаты
• 3.1 Рыночная стоимость
• 3.2 Трансферная стоимость
• Заключение
• Список литературы
• Приложения

Введение

В последние два десятилетия футбольный трансферный рынок постоянно растет. Рекорды трансферной стоимости футболистов устанавливаются практически каждое новое трансферное окно (период, когда игроки могут перемещаться из одного клуба в другой: как правило, в середине сезона - в январе, и между двумя отдельными сезонами - в июле и августе). В то же время рыночная стоимость конкретного игрока может увеличиваться в несколько раз всего за два-три года. Стоит отметить, что у многих современных клубов доходы от трансферов футболистов являются одной из основных статей получения прибыли. Из этого следует, что увеличение стоимости футболистов в клубе решает сразу две задачи: увеличивает конкурентоспособность клуба как спортивной организации и помогает клубу успешно вести операционную деятельность как коммерческой организации. Описанные выше факторы увеличивают интерес к исследованию трансферного рынка с экономической точки зрения в последние годы.

Многие организации проводят статистический анализ деятельности и результативности команд и отдельных игроков. Одна из самых популярных и общепринятых таких организаций является немецкий сайт Transfermarkt, который получил признание, как среди профессионалов рынка (клубы, аналитики, агенты рынка), так и среди исследователей в области спорта. Одно из самых значимых достижений сайта является расчет рыночной стоимости игрока и ее алгоритм расчёта. Этот алгоритм основан на статистических данных о результативности игроков и мнений многочисленных экспертов. Хотя результаты использования алгоритма (непосредственно сама рыночная стоимость) доступны для всех, алгоритм ее расчета не является открытым для общественности, что делает практически не возможным оценивать влияние того или иного показателя игрока на его рыночную стоимость.

Таким образом, менеджмент футбольных клубов, тренировка игроков и статистический анализ данных на сегодняшний день тесно взаимосвязаны и направлены на общую успешную деятельность клуба: как коммерческую, так и его непосредственную игровую составляющую. Именно поэтому определение стоимости спортсмена и, что более важно, влияние на его прогнозируемый прогресс имеет важное значение для устойчивости и/или выживания футбольных клубов.

Цель данного исследования - это изучить способ формирования двух стоимостей игрока: рыночной и трансферной, а также детерминант влияющих на каждую для возможности дальнейшего прогнозирования роста или снижения стоимости игрока и успешной операционной деятельности клуба.

Для достижения данной цели представляется важным решить целый ряд задач:

- изучить литературу по данному вопросу (ввиду малого количества русскоязычных работ, рассмотреть зарубежных авторов);

- определить методологии изучения таких феноменов, как рыночная и трансферная стоимости футболистов;

- разработать дизайн исследования;

- выдвинуть гипотезы о футорах, влияющих на рыночную и трансферную стоимость;

- сбор данных для исследования с использованием специализированного программного обеспечения;

- описание полученной выборки и экономический анализ данных;

- проверка подтверждения гипотез;

- описание результатов и выводов исследования.

В ходе проведенного исследования было получено три ключевых результата. Рыночная стоимость является результатом действий футболиста на поле (например, голов, точных пасов, отборов мяча и так далее), физиологических факторов (в первую очередь, роста и веса игрока), а также демографическими факторами (рейтинг сборной команды страны, за которую играет тот или иной футболист, возраст). В свою очередь, трансферная стоимость определяется как переменными, напрямую связанными с рыночной стоимостью, так и рядом внешних переменных (например, общими рыночными стоимостями клубов (как покупателей, так и продавцов), средней стоимостью игрока в портфеле агента и количеством слухов относительно перехода каждого из игроков, по которому была совершена сделка).

Таким образом, значимость коэффициентов при выше описанных внешних переменных, позволяет заключить, что окончательная рыночная стоимость определяется лишь в момент совершения сделки и не может быть предсказана точно заранее, так как переменные являются постфактумными.

Заключительными результатом стало обнаружение зависимости между коэффициентами при одинаковых переменных в игровых статистиках центральных полузащитников, в регрессиях для трансферной и рыночной стоимостях. Так становится ясно, если игрок полузащиты имеет определенные статистические показатели на высоком уровне: голевые передачи, обводки (или дриблинг), удачный процент длинных передач, игрок скорее всего будет переоценён в момент трансфера.

трансферная рыночная стоимость игрок

1. Теоретическое обоснование

В настоящее время большинство исследований на детерминанты трансферной стоимости футболистов можно разделить на две основные группы: первая ориентирована на изучение реальной трансферной стоимости (реальной суммы денежных средств, уплаченных за передачу данного игрока из одного клуба в другой, иначе говоря сумма сделки), вторая ориентирована на исследование так называемой рыночной стоимости (оценка стоимости вероятного трансфера игрока в случае, если трансфер произойдет в данный момент).

1.1 Трансферная стоимость

Трансферная стоимость - сумма сделки по передаче прав на пользование услугами конкретного футболиста между двумя контрагентами (как правило футбольными клубами, но в отдельных случаях это могут быть футбольные академии, инвестиционные компании и, в отдельных случаях, частыми лицами; (Greene, W., Ruijg, J. and van Ophem, H., 2015)).

Трансфер может быть совершен в определенный период времени (сроки регламентируются нормативными документами каждой конкретной лиги) (FIFA (2003). Существуют два периода трансферов: зимнее трансферное окно и летнее трансферное окно, продолжительность которых зависит от континентально футбольной ассоциации (УЕФА, КОНКАКАФ, КОНМЕБОЛ и т.д.).

Большинство современных футболистов имеют агентов, выступающих третей стороной, представляющей интересы спортсмена, при переговорах о совершении сделки; однако, ряд игроков обходится без услуг агентов (Behr, P., Guettler, A. and Truebenbach, F. (2012)), (Van den berg, E (2011)).

На сегодняшний день трансферная стоимость привлекает все большее внимание со стороны исследователей. Популяризация данного объекта исследования обосновано в первую очередь постоянно растущим рынком сделок (Cairns, J., Jennett, N. & Sloane, P. J. (1986)). Корме того трансферная стоимость легко подается исследованию из-за постоянно увеличивающегося набора данных о игроках, которые потенциально могут влиять на нее.

Рынок футбольных игроков начал расти после 1995 года.15 декабря 1995 годя завершился судебный процесс по делу Жана-Марка Босмана (Tervio, M. et al. (2006)), в результате которого Бельгийский суд постановил, что, так как принятое Евросоюзом законодательство, запрещает ограничение права человека на свободное передвижение, что требование компенсации по окончании действия контракта (с клуба покупателя), как и вся существовавшая на тот момент европейская трансферная система нелегитимна. После чего в корне изменились правила и стандарты трансферного рынка (появилось понятие свободного агента - игрок с завершившимся контрактом) (Feess, E. & Muehlheusser, G. (2003)). Это и послужило первым толчком к популяризации исследования рынка трансферов, так как стоимости трансферов начали постоянно расти и условия рынка стали более приближенные к прочим рынкам (Mьhlheusser, G. & Feess, E. (2002)). Именно поэтому внимание будет сосредоточено на работах после дела Босмана, то есть после 1995 года.

Целый ряд исследователей направили свои усилия на анализ детерминант стоимости прошедших трансферов.

Таблица 1. Исследования трансферной стоимости

Автор и дата публикации	Набор данных	Зависимая переменная/ методика	Результаты
Eschwiler and Vieth (2004)	254 трансфера совершенные в Бундеслиге, с 1997 по 2003	Логарифм трансферной стоимости/МНК	Положительные коэффициенты: логарифм спонсорских доходов и логарифм посещаемости клуба покупателя, участие клуба покупателя/продавца в розыгрыше Еврокубка, возраст, Рейтинг ФИФА родной страны футболиста, участие в международных кубках Отрицательные коэффициенты: квадрат возраста, квадрат числа участия в международных кубках
Dobson, Gerrard and Howe (2000)	114 трансферов в полупрофессиональном Английском футболе, с 1988-1997	Логарифм трансферной стоимости/МНК	Положительные коэффициенты: возраст, голы в предыдущих сезонах, среднее количество зрителей в предыдущем сезоне клуба покупателя, среднее количество зрителей в предыдущем сезоне клуба продавца, количество мест на стадионе клуба покупателя Отрицательные коэффициенты: квадрат возраста, разница по забитыми и пропущенными голам в предыдущем сезоне клуба продавца, разница по забитыми и пропущенными голам в предыдущем сезоне клуба покупателя, вместимость стадиона покупающего клуба
Frick and Lehmann (2001)	1211 трансферов, совершенные в Бундеслиге, с сезона 1983-1984 до сезона 1999-2000	Логарифм трансферной стоимости, приведенный к ценам 1985 года/МНК	Положительные коэффициенты: возраст, количество игр сыгранных за карьеру, количество голов забитых за карьеру, количество раз участия в интернациональных кубках, клуб продавец из западной Европы, клуб продавец из южной Америки, временные тренды Отрицательные коэффициенты: квадрат возраста, квадрат количества игр, сыгранных с начала карьеры, квадрат количества интернациональных кубков, клуб продавец из третьего дивизиона Германии, Азии, северной Америке
Carmichale, Forrest and Simmons (1999)	240 игроков, перешедших в Английской футбольной лиги, сравниваются с 1789 оставшимися в своих клубах в сезоне 1993-1994	Логарифм трансферной стоимости /Двухшаговая модель Хекммена для контроля смещения выборки	Положительные коэффициенты: возраст, количество игр, сыгранных за клуб, в котором сейчас играет футболист, количество игр сыгранных в других клубах, количество голов забитых в матчах чемпионата лиги, количество голов забитых в кубковых чемпионатах, количество раз играющих в интернациональных кубках Отрицательные коэффициенты: квадрат возраста, продающий клуб играет в дивизионах ниже первого
Feess, Frick and Muehlheusser (2004)	293 трансферов, совершенные в Бундеслиге, с сезона 1994-1995 до сезона 1999-2000	Логарифм стандартизированной трансферной стоимости /МНК с использованием двухшаговой модели Хекмена	Положительные коэффициенты: оставшиеся годы по контракту, оставшиеся годы по контракту, который был подписан до дела Босмана, возраст, количество игр, сыгранных за карьеру, количество раз сыгранных в интернациональных кубках, игрок амплуа форвард, клуб покупатель допущен до игры в кубках Европы, игрок родом из южной Америки Отрицательные коэффициенты: квадрат возраста, квадрат количества игр, сыгранных за карьеру, игрок полупрофессионал

В статье (Dobson, Gerrard and Howe, (2000)) изучили реальные трансферные стоимости игроков в английских непрофессиональных футбольных лигах и детерминанты, влияющие на них. Основным отличием их исследования было то, что они учитывали не только характеристики игрока, но также позиции и финансовые возможности клуба-покупателя и клуба-продавца. Авторы показали, что возможно учитывать так же и аренду игроков как временный трансфер.

Однако, стоит отметить, что исследование имеет ряд недочетов. Во-первых, набор детерминант весьма мал, возможно ввиду того что исследование проводилось не для профессиональных футбольных лиг и как следствие авторам было доступно меньшее количество данных. Сегодня общеизвестен факт того, что на трансферную стоимость игрока влияет значительно больнее количество регрессоров. Во-вторых, число наблюдений достаточно мало что бы говорить о точности полученных коэффициентов.

1.1. Рыночная стоимость

"Мы определяем рыночную стоимость профессионального спортсмена (например, футболиста) как денежную сумму, которую клуб хотел бы заплатить за право подписать контракт с данным игроком, причем данная стоимость не зависима от реальной величины трансфера" (Herm, Callsen-Bracker, Kreis, 2014, p.484). Единственным крупным ресурсом по оценке рыночной стоимости футболистов является немецкий сайт Transfermarkt, который признан как среди профессиональных игроков трансферного рынка, так и среди научных исследователей. Trasnfermarkt - большое сообщество любителей футбола и специалистов, а также сотрудников сайта, которые ведут статистику игроков по всему миру практически в каждом матче, а также субъективно оценивают деятельность того или иного игрока. Так, структура пользовательского волочения состоит из 6 ступенчатого уровня: обычные зарегистрированные пользователи, друзья (пользователи которые платят за расширенный доступ), эксперты (могут оценивать вероятность слухов и выставлять субъективные оценки игрокам по итогу матча), сборщики данных (люди, следящие за точностью и релевантностью базы дынных, большинство из сборщиков специализируется, как правило, на конкретном клубе или турнире), менторы - модераторы форумов, супер администраторы (занимаются обслуживанием, редактированием и продвижением сайта). Стоит отметить, что только последняя категория - супер администраторы - получает заработную плату за деятельность на сайте.

На основе информации об игроке и его клубе и оценок экспертов формируется оценка текущей стоимости каждого футболиста. Таким образом, сайт получает рыночную стоимость, алгоритм расчета которой принимает во внимание характеристики игроков и различные финансовые и спортивные характеристики клуба, за который игрок выступает. Так как алгоритм не является открытым для общественности, ряд исследователей направили свои усилия на поиск и определение факторов, влияющих на рыночную стоимость игроков, которые могут быть использованы в вышеупомянутом алгоритме.

В работе (Herm, Callsen-Bracker, Kreis, 2014) объяснили важность и объективность оценок Transfermarkt. Во-первых, результаты их эмпирического исследования показали, что рыночная стоимость, опубликованная на сайте Transfermarkt, объясняет большую часть трансферной стоимости. Также в данной работе впервые была учтена не только статистическая информация по игрокам (такая как возраст, точность ударов, число голов и передач, игра в воздухе, а также отборы мяча и дриблинг), но и влияние тренеров, агентов, медиа-экспертов и общественного внимания на рыночную стоимость игрока, придя к выводу, сайт Transfermarkt учитывает все это в своем алгоритме, что делает его оценки более приближенными к объективной рыночной стоимости.

Финансовое благосостояние клубов, играет значительную роль в их трансферной политике (Symanski, Kuypers, 1999). Журнал Harmondsworth, в своей работе выделяет основные статьи доходов клубов, играющих в высших лигах своих чемпионатов. Они утверждают, что так называемо "ядро" основных доходов клуба состоит из трех позиций: доходы от телевизионных трансляций, доходы от трансферного рынка и продажа билетов на домашние матчи команды.

Стоит отметить, что маркером роста трансферного рынка является так же и недавно установленный очередной рекорд по телевизионному контракту о трансляции матчей Английской премьер лиги. Две ведущие телевизионные компании Британии: BT и Sky - подписали контракт на 5 лет с Английской премьер лигой на сумму 5,14 миллиардов фунтов стерлингов. Однако, вместе с ростом рынка увеличивается и неравенство доходов клуба, в частности из-за распределения выплат от телевизионных контрактов между клубами. Так, в Испанской премьер лиге на протяжении последнего футбольного сезона 2014-2015 два самых популярных клуба Реал Мадрид и Барселона получили от телевизионных контрактов по 140 миллионов евро, в то время как победитель Испанского чемпионата Атлетико Мадрид получил только 42 миллиона.

В последние три десятилетия, в которые, наряду с ростом неравенства в распределении денег, резко увеличился общий размер трансферного рынка в мире: цены, предлагаемые за трансфер, растут в геометрической прогрессии; следствие данного факта - росте рисков при покупке того или иного игрока (Hernбndez-Lamoneda, L. and Sбnchez-Sбnchez, F. (2010)), (Kedar-Levy, H. & Bar-Eli, M. (2008)). Так, например, реальная трансферная стоимость молодого, перспективного игрока может быть сильно завышена относительно рыночной, клубом, имеющим возможность заплатить больше других, однако, риск того что игрок, особенной, молодой, не оправдает вложенные в него средства весьма велик. Более того на реальную трансферную стоимость будет влиять какие конкретно клубы вступили в переговоры за игрока, и, если это два принципиальных соперника напрямую конкурирующих за качественного игрока, цена трансфера может заметно возрасти по сравнению с его рыночной стоимостью (Andreff, W & Szymanski, S (2005)).

В рамках описанной выше ситуации, можно сделать вывод, что маленьким клубам все труднее выживать, а также совершать интересные трансферные сделки, оставаясь в ведущих лигах Европы. В статье "Spanish Football Clubs' Finances: Crisis and Player Salaries" журнала "International Journal of Sport Finance" (Barajas, Rodriguez, 2010, p.52-66) описаны сложности существования непопулярных клубов Испанской премьер лиги.

Как уже писалось выше, самой большой неопределенностью обладают молодые игроки - тренеры должны понять насколько перспективен тот или иной игрок, и скауты клуба должны оценить его справедливую стоимость, так как, как правило, молодые игроки, либо выходя из футбольных школ клубов, либо из команд дублеров, не имеют статистики в матчах высших лиг (Torgler, B. and Schmidt, S.L. (2007)). В статье "A web-oriented expert system for talent identification in soccer. Expert Systems With Applications" (Louzada, Maiorano, Ara A, 2016, p.400 - 412) авторы изучают именно прогнозируемую трансферную стоимость молодых игроков. Авторы статьи берут в качестве детерминант статистику игроков во время тренировочного процесса: точность длинных пасов, точность коротких пасов, сейвы (для голкиперов), удары с лету, удары с отскока, обводки 5 конусов, отборы, удары в створ, скорость 30 метровки, скорость 100 метровки.

1.2 Влияние амплуа на стоимость игрока

В статье "The labour market in association football: Who gets transferred and for how much?" (Carmichael, Forrest, Simmons, 1999, p.125-149) выделяется 4 специализации игрока на поле: вратари, защитники, нападающие и полузащитники. Стоит отметить, что коэффициенты полученные при детерминанте "голы", у каждого амплуа получились разные, а у такой специализации, как голкипер, коэффициент был незначим. Однако, у полузащитников коэффициент при голах был выше, чем у нападающих, так как забивающий голы полузащитник является более универсальным игроком в отличии от забивающего нападающего, для которого забивать мяч в сетку - это прямая обязанность.

Однако, важно отметить, что основных ролей на поле все-таки больше, чем четыре. Футбол считается спортом с весьма узкой специализацией из за расширенного количества амплуа на поле (Berri, D. J & Schmidt, M. B. 2013) Так, авторитетный в футбольном сообществе, сайт Whoscored.com, который занимается сбором статистических данных игрока, имеет более широкий список позиций игроков на поле. К выделенным выше авторами специализациям на поле можно добавить еще три: вингер (фланговый нападающий, при некоторых тактических схемах эту роль выполняют полузащитники, однако, все же детерминанты для данных амплуа должны быть разными), крайний полузащитник и крайний защитник. Выделив большее количество специализаций, мы сможем получить более релевантные оценки каждой детерминанты.

1.3 Исследовательский вопрос

Исследовательский вопрос, который мы ставим перед собой по результатам обзора литературы, можно сформулировать следующим образом: "В чем отличие наборов факторов переменных, объясняющих трансферную и рыночную стоимость?"

Для решения данного вопроса необходимо:

- построить модель, в которой независимой переменной будет рыночная стоимость;

- построить модель с независимой переменной в виде реальной трансферной стоимости;

- проанализировать выбранные детерминанты и полученные коэффициенты.

2. Методология исследования

В следствии того, что исследовательский вопрос направлен на изучение и рыночной и трансферной стоимости будут построены две регрессии в каждой из которых будут соответствующие зависимые переменные.

Независимые переменные можно разделить на три условные группы:

- физиологические данные игрока,

- статистические данные игрока, то есть показатели его действий на поле,

- и внешние данные, напрямую не зависящие от игрока.

В основном, большинство этих переменных уже были использованы предшествующими исследователями. Ввиду технической возможности был максимально расширен набор статистических данных игрока, что в дальнейшем поможет сделать более точные выводы о влиянии действий игрока на поле на зависимые переменные. Опираясь на опыт предыдущих исследований, сразу стоит отметить, что зависимые переменные, как рыночная стоимость игрока в первом уравнении, так и реальная трансферная стоимость будут прологарифмированы. Обосновывается это тем, что стоимости игроков, как рыночная, так и реальная трансферная, распределяются логарифмически, а также исследователи отмечают, что спецификации с логарифмической стоимостью имеют более релевантные результаты. Более того, в нашем случае из-за весьма широкой выборки распределение весьма ожидаемо будет стремиться именно к логарифмическому, как ни раз отмечалось исследователями.

Принципиальное отличие заключается в двух моментах. Первый обусловлен тем, что все данные о действиях игрока будут взяты на 90 минуте игрового времени, таким образом будут усреднены данные по игрокам, которые не выходят в стартовом составе. Вторым моментом является то, что большинство данных, взятых о действиях игрока на поле, будут представлены в процентном отношении удачных действий, то есть отвечать на вопрос "какой процент действий, совершённых игроком, был успешным". Предполагается, что в таком случае результаты о деятельности игрока будут более репрезентативными и дадут адекватный результат.

Исследование будет проводиться в два этапа: первый построение модели для рыночной стоимости игрока, в которую будут включены физические данные игрока, статистические и частично внешние. Таким образом, аналитическая функция зависимости между объясняющими переменными и объясняемыми будет выглядеть следующим образом:

T_value = f (Position, Height, Weight, Age, AgeAge, Goals, Assists, KeyPasses, ShortPass, LongPass, GoalsToShots, Aerial, MinsPlayed, Dribble, UnseccessfulTouches, Dispossessed, Taskle, ClearanceTotal, Interceptionall, OffsideGiven, RedCard, YellowCard, FoulGiven, Country, Club, SaveTotal, NtionalGame) (1)

Стоит сразу отметить, что на данном этапе исследования для каждого отдельного амплуа игроков будет построена своя регрессия. Так как стратегические задачи игроков на поле разные, соответственно, степень значимости и влияния на зависимую переменную того или иного коэффициента будут сильно отличаться в зависимости от амплуа. Также ввиду существенного отличия показателей между полевыми игроками и вратарём набор независимых переменных будет отличаться: так у полевых игроков из регрессии, разумеется, будет исключен показатель SaveTotal, а для регрессии вратарей не будут использованы показатели Goals, Assists, KeyPasses, GoalsToShots, Aerial, Dribble, UnseccessfulTouches, Dispossessed, Taskle, OffsideGiven. Исключение данных игровых показателей основывается на здравом смысле, так как все эти показатели, к примеру, у вратарей за крайне редким исключением будут равны 0. Таким образом, мы сможем отследить уровень влияния действий игрока на поле на рыночную стоимость (He, M, Cachucho, R & Knobbe, A. 2009).

Второй этап исследования - это построение регрессии на основе данных, взятых из одного летнего трансферного окна. В роли зависимой переменной - реальная трансферная стоимость игроков. В регрессию добавятся дополнительные независимые переменные, благодаря которым мы и рассчитываем объяснить разницу между рыночной и реальной стоимостью сделки за игрока. Таким образом аналитическая форма уравнения представляет следующий вид:

R_value = f (Position, Height, Weight, Age, AgeAge, Goals, Assists, KeyPasses, ShortPass, LongPass, GoalsToShots, Aerial, MinsPlayed, Dribble, UnseccessfulTouches, Dispossessed, Taskle, ClearanceTotal, OffsideGiven, Interceptionall, RedCard, YellowCard, FoulGiven, Country, Club, SaveTotal, NationalGame, ClubS, ClubValueB, ClubValueS, Agent) (2)

1) Физические данные

- Рост (Height) - количественная переменная, выраженная в сантиметрах. Предполагается, что данная переменная будет сильно влиять на вратарей.

- Вес (Weight) - количественная переменная, выраженная в килограммах.

- Возраст (Age) - количественная переменная в годах.

- Возраст в квадрате (AgeAge) - квадрат переменной возраст (количественная переменная). В большинстве исследований используется данная переменная, так как в начале при увеличении опытности игрока его стоимость увеличивается, однако, после определенного возраста его стоимость падает, ввиду того, что опытность игрока становится менее значимой на фоне ухудшающихся физических возможностей игрока в следствие увеличения возраста.

2) Статистические данные игрока

- Голы (Goals) - суммарное число, забитых голов в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут, проведенного на поле. Одна из самых очевидных статистик "полезности" игрока на поле, однако, в нашем случае будет интересно посмотреть, как сильно она будет влиять на стоимость защитников и полузащитников, так как это не является их непосредственной игровой задачей. Количественная переменная.

- Голевые передачи (Assists) - суммарное число голевых передач в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле. Количественная переменная.

- Ключевые пасы (KeyPasses) - пас после которого был нанесен удар по воротам, но не был забит гол. Суммарное число ключевых пасов в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле. Количественная переменная.

- Процент удачных коротких пасов (ShortPass) - отношение удачных коротких пассов к общему количеству сделанных коротких пасов. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.

- Процент удачных длинных пасов (LongPass) - отношение удачных длинных пассов к общему количеству сделанных длинных пасов. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.

- Количество фолов (FoulGiven) - количество фолов, совершенных на данном игроке, иначе данный показатель отражает как часто игрок провоцирует команду соперника останавливать его действия на поле против правил. Суммарное число в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.

- Количество минут (MinsPlayed) - количество, проведённых игроком на поле с момента старта сезона 15/16 "домашней лиги" до момента сбора данных. Количественная переменная.

- Желтые карточки (YellowCard) - количество полученных желтых карточек игроком в матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени.

- Красные карточки (RedCard) - количество полученных красных карточек игроком в матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени.

- Отношение ударов к голам (GoalsToShots) - конверсия числа забитых голов к ударам по воротам игрока.

- Процент удачной борьбы в воздухе (Aerial) - отношение выигранных игровых эпизодов головой на "верхнем ярусе" к общему числу попыток. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.

- Процент удачного дриблинга (Dribble) - отношение удачных обводок (дриблинга) к общему числу попыток. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.

- Процент удачного отбора мяча (Taskle) - отношение удачных перехватов мячей к общему числу попыток. Таким образом, значение данной переменной лежит от 0 до 1. Суммарное число в официальных матчах "домашней лиги" на 90 минут игрового времени, проведенного на поле.

- Неточные пассы (UnseccessfulTouches) - количество неточных пассов игрока на 90 минут времени.

- Потери мяча (Dispossessed) - количество потерь ввиду отбора мяча у игрока на 90 минут времени.

- Количество офсайдов (OffsideGiven) - число офсайдов, сделанных игроком на 90 минут игрового времени.

- Количество перехватов мяча (Interceptionall) - число перехватов мячей у команды соперника сделанных игроком на 90 минут игрового времени.

- Число игр, проведенных за сборную (NationalGame) - количество игр, проведенных игроком за национальную сборную в официальных матчах с начала его карьеры.

- Выносы мяча от своих ворот (ClearanceTotal) - количество выносов мяча от площади своих ворот за 90 минут игрового времени.

- Количество отраженных мячей (SaveTotal) - данная переменная будет использоваться только для игроков, стоящих на вратарской позиции. Общее число отраженных мячей за 90 минут игрового времени.

- Амплуа игрока (Position) - категориальная переменная от 1 до 6 определяющая позицию игрока на поле: 1 - вратарь, 2 - центральный защитник, 3 - фланговый защитник, 4 - центральный полузащитник, 5 - фланговый полузащитник, 6 - центральный нападающий.

Стоит сразу отметить, что безусловно, в зависимости от игры и выбранной тактической схемы, а также различных ситуаций, игрок может менять свое амплуа или быть универсальным и играть сразу несколько амплуа. Так не все тактические схемы подразумевают наличие опорных нападающих. Однако, данные амплуа выделяет один из наиболее релевантных сайтов посвящённых футбольной статистики - Whoscored.com. Именно опираясь на его данные, а в частности на первое амплуа, написанное в профиле игрока будет произведено разделение.

3) Внешние факторы

- Рейтинг клуба (Clubr) - рейтинг УЕФА домашнего клуба игрока. Рейтингом считается место в таблице УЕФА. Для данной переменной будет очевидно увидеть отрицательный коэффициент, так как чем ниже клуб в рейтинге, тем меньше трансферные стоимости его игроков, исходя из здравого смысла. Так как рейтинг УЕФА учитывает деятельность клуба в последние 5 лет, очевидно, что на верху рейтинга будут именитые клубы с большими возможностями как игровыми, так и финансовыми, а, следовательно, если дорогостоящий клуб будет иметь желание приобрести того или иного игрока, он будет иметь и возможность совершить трансфер, несмотря на стоимость сделки, что дает им силу в переговорах за игроков.

- Рейтинг национальной команды (Countryr) - рейтинг ФИФА национальной сборной игрока. Аналогично рейтингу клубов. Следовательно, мы так же рассчитываем увидеть отрицательный коэффициент. Однако, трансферы в ту или иную сборную это крайне редкий случай, но стоит отметить, что, если сборная игрока находится в верху рейтинга, и игрока привлекают к игре в сборной это свидетельствует о его высококачественном уровне игры, что и повышает его стоимость, как рыночную, так, следовательно, и трансферную.

- Количество слухов о переходе в тот или иной клуб игрока (Rumours) - одна из наиболее нетривиальных переменных данного исследования. В нашем случае мы будем учитывать слухи с конца периода зимнего трансферного окна и до конца летних трансферов, так как в исследовании будет рассмотрено, как уже писалось выше, летнее трансферное окно. В целях сбора информации для данной переменной была использована популярная краудсорсинговая немецкая платформа Transfermarkt. co. uk. Стоит сразу отметить, что данная платформа, благодаря ее структуре и системе сбора информации, наиболее релевантная как, в целом, в футбольной тематике, так и, в частности, в вопросе слухов.

- Рыночная трансферная стоимость клуба покупателя (ClubValueB) - суммарная рыночная стоимость в фунтах стерлингов игроков, играющих за клуб покупателя.

- Рыночная трансферная стоимость клуба продавца (ClubValueS) - суммарная рыночная стоимость в фунтах стерлингов игроков, играющих за клуб продавца.

- Портфель агента (Agent) - средняя рыночная стоимость в фунтах стерлингов игроков, находящихся в портфеле агента, владеющего игроком, который совершил рассматриваемый трансфер.

Выдвинем ряд гипотез, исходя из здравого смысла и проанализированной литературы:

Н₁: Игроки, выполняющие не только свои прямые обязанности, имеют более высокую рыночную стоимость. Таким образом, если защитник регулярно забивает его стоимость резко возрастет в отличии от центрфорвардов, чья непосредственная работа доставлять мяч в сетку. Стоит отметить, что статистические показатели игроков можно разделить на 3 условные группы: наступательные (к которым относятся: удары, голы, дриблинг, потери мяча и борьба в воздухе), оборонительные (к их числу относят отборы мяча, количество фолов сделанных на игроке, а также самим игроком, количество полученных желтых и красных карточек, выносы мяча от ворот, количество перехватов мяча, количество блокированных ударов, а также исключительно вратарский показатель - отраженные удары) и последняя наименее ярко выраженная группа - пассы (ключевые пассы, благодаря которым та или иная атака стала крайне "острой", но не голевой, и ассистирующие пассы - пасс, благодаря которому был забит гол). Следовательно, каждое амплуа на поле, так или иначе, имеет свою основную функцию: так игроки защиты должны в первую очередь выполнять оборонительные действия, полузащитники, в основном, выполняют действия, связанные с пассами, а форварды нацелены на реализацию атакующих действий. Таким образом, ожидается, что у игроков защиты коэффициенты при наступательных действиях будут выше, чем у игроков нападения.

Н₂: Чем больше количество слухов о переходе игрока в тот или иной клуб в рассматриваемый нами период, исходя из здравого смысла, тем выше фактическая трансферная стоимость футболиста.

4) Данные

Для исследования было собрано две базы данных одна для исследования детерминант рыночной стоимости, вторая для исследования реально стоимости.

База данных для изучения рыночной стоимости игрока состоит из игроков 5 ведущих лиг Европы (Премьер Лига, Ла Лига, Лига 1, Бундеслига 1, Серия А), то есть Английская, Испанская, Французская, Немецкая, Итальянская соответственно. В 5 регулярных чемпионатах Европы принимает участие 98 клубов в которых на момент сбора данных играло 2493 игрока. По каждому игроку были собраны статистические показатели о действиях на поле, предоставленные Opta Sport на сайте whoscored.com. Все показатели собраны с начала сезона 15/16 до 7 марта 2016 года. Остальные показатели: рыночная стоимость, рейтинг клуба UEFA, а так же рейтинг национальной сборной собраны и количество игр за национальную сборную страны с сайта transfermarkt. co. uk. Как уже писалось выше данные ресурсы, во-первых, наиболее популярны в футбольном сообществе, во-вторых, наиболее релевантные, благодаря своим многоступенчатым структурам для сбора дынных. Так, платформа transfermarkt. co. uk, как уже отмечалось, основана на краудсорсинге, данные предоставляются благодаря огромному количеству людей интересующихся футболом и статистическими показателями. В сего в структуре сайта 6 ступеней аналитиков, каждая из которых проверяет достоверность информации, предоставленной предыдущей.

Ввиду большого объема данных представленных на страницах известных веб-сайтов, сбор информации осуществлялся с помощью интернет-ботов. Такой подход позволяет минимизировать участие человека и сократить время на сбор данных. В процессе разработки ботов были использованы бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом для взаимодействия с веб-сайтами, такие как AngleSharp и Selenium. Были использованы современные инструменты программирования: Visual Studio 2015, C#6, MS.net Framework 4.5 Для ряда игроков часть данных была не доступна: в том числе, и рыночная стоимость поэтому мы их исключили из выборки.

Для изучения реальной рыночной стоимости были собраны данные за летнее трансферное окно сезона 15/16 во всех 5 лигах. Данный набор был собран на основе тех же платформ описанных выше, так же пользуясь специальным программным обеспечением. Из выборки были исключены: бесплатные переходы, когда игрока отпускают из клуба (кейс Босмана) по ряду причин, как, к примеру, дороговизна содержания того или иного игрока на контракте, переходы из дублирующих (молодежных) команд или футбольных академий, а также все заемные сделки, то есть когда клуб предоставляет игрока в аренду.

Для анализа данных, а также построения эконометрических моделей будет использован пакет STATA.

Первичный анализ описательных статистик выявил ряд интересных моментов:

1. Есть ряд наблюдений (игроков) у которых переменные вес и рост равны 0, проверив данные немногочисленные наблюдения стало очевидно, что достоверные данные по этим игрокам отсутствуют и они были удалены как статистические выбросы. Также описательные статистики, показали ряд "выбросов", которые были образованны в результате недостаточности данных их мы так же удалили.

2. Функция centile говорит о наличии некоторых статистических выбросов, однако, проанализировав их, становится очевидно, что они таковыми не являются. Так самый дорогостоящий игрок, исходя из рыночной стоимости, Лионель Месси должен быть удален как статистический выброс, поскольку его рыночная стоимость на сегодняшний день составляет 90 000 000 фунтов стерлингов, но данный показатель, как было замечено уже в обзоре литературы, весьма справедлив, и поэтому удалять данного игрока из выборки не разумно. Также и с игровыми показателями, удалять выбросы некорректно, поскольку значение игровых показателей благодаря релевантным источникам информации имеет место быть, как бы заурядно плохо или хорошо не играл тот или оной футболист.

3. Переменная Clubsr - рейтинг клуба сокращает выборку по первой базе данных более чем на 40 процентов. Данный феномен имеет место быть ввиду следующих причин. Рейтинг клуба УЕФА основывается на действиях клуба в официальных матчах организации, такие как Лига Европы или Лига Чемпионов. Очки рейтинга присваиваются клубу, даже если он попал на отборочный этап в ту или иную лигу. Таким образом, на сегодняшний день очки рейтинга имеют 449 клубов по всему миру. Однако, для того чтобы попасть хотя бы на отборочные соревнования УЕФА, надо в "домашней" лиге занять от 6 до 2 места (в зависимости от лиги), а из-за высокой конкуренции в рассматриваемых нами чемпионатах, многие клубы десятилетиями не могут выполнить данное условие. Резюмируя все вышесказанное, мы не можем присвоить клубам, не имеющим рейтинг значение ниже на один, то есть 450, по тому что рассматриваемые нами клубы не хуже тех что имеют очки рейтинга, просто из-за высокой конкуренции в своей "домашней" лиге они не могут их получить, а поскольку данная переменная сильно сокращает выборку мы вынуждены отказаться от ее дальнейшего использования при построении модели.

4. Остальные показатели не вызывают особого интересе так как большинство из них расположено в диапазоне от 0 до 1, поскольку в работе рассматривается успешность выполнения игроком того или оного действия, как уже писалось выше. Однако, о ширине нашей выборке может сказать показатель рейтинг стран, максимальное значение которого 179, если учитывать, что всего 203 страны имеют рейтинговые очки ФИФА, получается, что в нашей выборке приставлены игроки практически из всех стран, играющих в футбол.

Так же в ходе анализа данных были сопоставлены рыночная стоимость игрока на момент совершения летнего трансфера сезона 15/16 и непосредственной ценой сделки. Таким образом из 732 летних трансферов (за исключением заемных, бесплатных, а также переходов из дублирующих составов) только 212 лежат в диапазоне разницы 20% между рыночной стоимостью и реальной трансферной. Что в очередной раз подтверждает актуальность выбранного исследовательского вопроса.

Более подробные описательные статистики по каждой переменной после удаления выбросов, можно найти в приложении.

3. Результаты

Первым шагом в построении эконометрической модели является корреляционный анализ переменных. В ходе него было обнаружено два значения корреляции на максимальном уровне значимости, а, следовательно, игнорировать мы их не можем (то есть они были выше 0,7). Первое корреляционное значение (между ростом и весом игрока) равно 0,781. Данная корреляция весьма очевидна и объяснима на уровне здравого смысла, если принимать во внимание тот факт, что выборка данных осуществлялась по профессиональным спортсменам, у которых отношение роста и веса будет близко к оптимальному. Как правило, чем выше игрок, тем больше он будет весить. Однако, в ходе эконометрического анализа это недопустимо, а значит, придется выбирать между ростом и весом для каждого амплуа игроков отдельно, также основываясь на здравом смысле. Вторая весьма очевидная высокая корреляция - между возрастом игрока и возрастом игрока в квадрате (значение которой равно 0,9953), но поскольку необходимость обеих переменных была описана выше, и данная корреляция весьма ожидаема, мы не будем избавляться от данной мультиколлинеарности, оставив обе переменные.

3.1 Рыночная стоимость

Далее мы построим 6 регрессионных моделей (по одной для каждого амплуа), в которых зависимой переменной будет рыночная стоимость. Так как распределение рыночной стоимости сильно похоже на логарифмическое, более того, как уже отмечалось ранее, опыт предыдущих исследователи показывает, что при логарифмической стоимости результаты будут более релевантными. Соответственно, в качестве зависимой переменой будет выступать натуральный логарифм от рыночной стоимости.

В таблице ниже приставлены оценённые коэффициенты для каждого амплуа отдельно: 1 - вратарь, 2 - центральный защитник, 3 - фланговый защитник, 4 - центральный полузащитник, 5 - фланговый полузащитник, 6 - центральный нападающий.

Таблица 2. Оценённые коэффициенты регрессии для рыночной стоимости

Height	0,0506***	0			0	-0,0013
Weight	-	-0,0151	0,0068	0,0076	0,0160
Age	0,5037***	0,4824**	0,4416***	0,5831***	0,0641	0,3495
AgeAge	-0,0098***	-0,0097***	-0,0091***	-0,0118***	-0,0023	-0,0067
Goals		2,3012***	1,3944***	0,7906***	1,2548***	0,5594
Assists		1,2453	-0,2242	0,6334***	0,1194	0,9768*
KeyPasses		-0,1612	0,1503**	0,0721	0,0454	-0,0080
ShortPass	2,4691**	1,9602***	2,3397***	0,6117*	1,6893***	0,0234
LongPass	0,9623**	0,7090**	0,0729	0,6637*	-0,0318	0,5050**
GoalsToShots		-0,4268	-0,3345	-0,4648***	-1,2100**	-0,0096
Aerial		0, 1913	-0,0328	-0,1344	-0,0002	0,1235
MinsPlayed	0,0011***	0,0005**	0,0007***	0,0009***	0,0011***	0,0008***
Dribble		0,4742**	0,1357	0,2187*	0, 2090	0,4411
UnseccessfulTouches	-0,1017	-0,0152	-0,0093	0,0025	0,1143**	-0,0480
Dispossessed	0,4016**	0,1121	-0,0009	0,0140	-0,0286	0,0647
Taskle		0,7784**	0,0288	0,2677*	-0,6850***	-0,1293
Interceptionall	0	-0,0054	-0,0347	0,0110	-0,0569	-0,0163
FoulGiven	0,1528	0,0899	-0,0778**	-0,0102	0,0987**	0,0314
YellowCard	-0,4750	-0,4549	-0,2720**	0,0920	0,0633	-0,4822**
RedCard	0,1715	-1, 1939**	-0,2125	-0,4781	0,9955	-0, 2071
OffsideGiven	-	-0,2880	-0,1774**	0,0385	-0,0568	0,0802
ClearanceTotal	0,0796	0,0212	-0,0186	-0,0880***	-0,2296***	0,0372
SaveTotal	0,0214	-	-	-	-	-
Countryr	-0,0079**	-0,0040	-0,0081***	-0,0075***	-0,0080***	-0,0064*
TotalM _cons	0,0105*** 5,1035	0,0155** 6,4238***	0,0162*** 0,1739***	0,0189*** 5,3272***	0,0121*** 11,5562***	0,0169*** 9,3169***
Prob > F	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
Adj R-squared	0,4482	0,3411	0,3216	0,4683	0,4188	0,2717
Number of obs	167	246	642	786	227	208

Примечание:

* - значим на 10% уровне значимости

** - значим на 5% уровне значимости

*** - значим на 1% уровне значимости

1) 1 - Регрессия для вратарей

В первую очередь, стоит отметить, что для данной регрессии в выборе между весом и ростом, опираясь на здравый смысл, был оставлен рост, так как вратарь имеет преимущество в случае, если он выше - так ему проще будет отражать удары, дотягиваясь до трудно доставаемых мячей. Такие рассуждения оказались верными, подтверждением чему служит уровень значимости коэффициента регрессора Height. Поскольку у нас логарифмическая зависимость, то коэффициенты, полученные при количественных переменных следует умножать на 100 и тогда мы получим число процентов на которое увеличится или уменьшится (в зависимости от знака) при росте на одну единицу измерения рыночная стоимость футболиста. Таким образом, при увеличении роста вратаря на 1 сантиметр его стоимость вырастет на 5,06%. Весьма справедливы и объяснимый результат на уровне здравого смыла.

Далее рассмотрим коэффициенты, получившиеся при двух переменных рост (Age) и рост в квадрате (AgeAge). Интерполировать данные переменные, поскольку они обе оказались значимые, необходимо в паре. Смысл в том, что после определенного возраста с каждым дополнительным годом жизни стоимость игрока начинает падать и для каждого амплуа будет свой возраст, после которого рыночная стоимость игрока начнет снижаться. Для расчета данного возраста воспользуемся полученными коэффициентами и точкой формулой расчета вершины для квадратичных уравнений, поскольку зависимость между данными переменными очевидно квадратичная. Формула расчёта вершины, как и прежде выглядит так:

, (3)

где - как раз точка перегиба, после которой стоимость футболиста начнет снижаться;

- коэффициент, полученный при переменной Age;

коэффициент, полученный при переменной AgeAge.

Подставив полученные коэффициенты в описанную выше формулу, мы получили 25,8, то есть начиная с 26 года жизни вратарь начнет терять свою стоимость. Данный результат весьма неожиданный, поскольку позиция вратаря наиболее возрастная позиция на поле, так исходя из описательных статистик, средний возраст вратаря в ведущих европейских футбольных лигах - 31 год, а полученный нами результат утверждает, что после 26 вратари начинают терять свою стоимость. Однако, не стоит забывать, о квадратичной зависимости: так с каждым новым годом вратарь будет терять все большую стоимость и, возможно, при учете данных обстоятельств полученная цифра "переломного момента" смотрится весьма справедливо.

Следующие значимые коэффициенты в данной регрессии при переменных длинные пасы (LongPass) и короткие пассы (ShortPass). Необходимо отметить что в большинстве статистических показателей было взято отношение удачных действий игрока к общему количеству, как и в случае с длинными пасами. Таким образом, значение независимых переменных лежит в промежутке от 0 до 1 и выражено в долях, а, следовательно, данные коэффициенты не нужно умножать на 100, чтобы их интерпретировать. Следовательно, увеличение доли удачных длинных пассов у вратаря на 1% приведет к увеличению его стоимости на 0.96%, а при увеличении точности коротких передач на 1% стоимость вратаря будет увеличиваться на 2,4%.

Очередной коэффициент, оказавшийся значимым - минуты, проведенные на поле (MinsPlayed). Поскольку переменная количественная, то одна дополнительная минута, проведенная на поле, увеличит стоимость вратаря на 0,11%. На первый взгляд, число небольшое, но не стоит забывать, что замена вратаря - это крайне редко встречающееся явление, и если вратарь играет, то, как правило, весь матч целиком, более того, он скорее всего играет большинство, если не все матчи домашней лиги как основной вратарь команды.

Количество игр, проведенных за национальную сборную так же влияет на рыночную стоимость вратарей. Каждый дополнительный матч проведенный за национальную сборную вне зависимости от того товарищеский он или официальный увеличивает стоимость игрока на 1,05%. Выступление за национальные сборные является весьма престижным; кроме того это отличный индикатор высокого уровня игрока. Стоит заметить, что еще одним регрессором, связанным с выступлением за сборную является рейтинг страны (coutryr), так повышение на одну строчку рейтинга национальных сборных ФИФА увеличивает стоимость вратаря на 0,8%.

Крайне неожиданным результатом стало то, что исключительно вратарский показатель "сейвы" остался статистически незначимым, возможно это случилось, потому что половина вратарей, рассматриваемых в выборке практически не играют в "домашней лиге", а, следовательно, не имеют очки по данному показателю; кроме того, количество "сейвов" зависит не только от навыков самого вратаря, но и от качества оборонительных действий команды.

Остается отметить что всего было рассмотрено 175 вратарей поскольку в каждом клубе как правило два вратаря, содержать большее число не рентабельно и не имеет особого смысла

2) 2 - Регрессия для центральных защитников

Для данной регрессии было крайне сложно выбрать один показатель из двух: рост или вес. Так как на уровне здравого смысла для защитника важно и уметь сыграть в воздухе для чего необходим рост, и иметь навыки силовой борьбы, в которой большое значение имеет вес игрока. Поэтому в первую очередь была построена регрессия с обеими переменными и выбран вес (weight) так как он был более значим, но несмотря на это переменная вес все же оказалась за пределами диапазона допустимой значимости, хоть и не значительно.

Как и в случае с вратарями определим возраст, после которого каждый дополнительный год будет снижать рыночную стоимость центрального защитника. Подставив значения в формулу был получен результат 24,8 года, таким образом стоимость центрального защитника при прочих равных будет неуклонно падать каждый последующий год после 24 лет. Справедливо отметить что полевые игроки и их рыночная стоимость начинает падать раньше в отличии от вратарей, что весьма согласовывается со здравым смыслом, поскольку пик игровой формы полевых игроков наступает раньше, чем у вратарей, многие из которых играют на высоком уровне и после 40 лет (Reilly, T, Bangsbo, J & Franks, A. 2000.).