Основные тенденции развития гольф-индустрии в России

Сначала мы разобрались с тем, какие макроэкономические показатели влияют на количество гольфистов в стране. Нам удалось построить хорошую эконометрическую модель для США, что показало возможность существования подобных моделей. Но, к сожалению, из-за очень низкого процентного показателя играющих в гольф людей и того факта, что гольф в нашей стране пока доступен только населению с очень высоким уровнем личных доходов, мы не смогли построить подобную качественную модель для России. Это также могло стать результатом проблемы выбора переменных, в том числе из-за их нестационарности и небольшого количества наблюдений.

После неудачи в выявлении макроэкономических факторов, влияющих на спрос в гольф-индустрии в России, мы перешли к менее масштабному анализу. Для этого были проведены два опроса и рассмотрены их результаты. Опросы проводились отдельно для гольфистов, и для людей, никогда не игравших в гольф. Мы провели анализ первого опроса и построили эконометрическую модель, показывающую зависимость количества сыгранных гольфистом раундов в месяц от различных факторов. Наиболее важными факторами оказались стоимость занятия гольфом, удаленность от дома, наличие свободного времени и возможность играть со знакомыми и семьей. Анализ результатов опроса для людей, не играющих в гольф, показал, что наибольшую преграду для потенциальных гольфистов составляет высокая стоимость игры на поле, а также отсутствие свободного времени. Мы также построили бинарную модель, определяющую вероятность того, что человек станет гольфистом.

То, что факторы в России, влияющие на спрос в гольф-индустрии, схожи с факторами в зарубежных странах позволило нам убедиться в том, что российский гольф может смело использовать методики и наработки других стран для популяризации гольфа.

Следующим шагом мы выявили наиболее оптимальный формат гольф-клуба, функционирование которого будет приносить прибыль его владельцу. Для этого, на основе финансовых отчетов зарубежных стран мы построили регрессию и увидели, что количество разовых посещений является наиболее значимым для доходов гольф клуба. Однако, на российском рынке преобладают гольф-клубы закрытого формата. На основании нашего анализа, очевидно, что они не соответствуют спросу, поскольку крайне ограничивают возможность разовых посещений. Соответственно, прибыльность таких гольф-клубов достаточно низкая, и владельцам приходится покрывать текущие расходы из собственных средств. Такая ситуация не стимулирует потенциальных владельцев к строительству новых гольф-клубов, и соответственно к развитию индустрии.

Таким образом, по нашему мнению, переход к более открытому формату увеличит количество сыгранных раундов, и повысит доходность клуба, необходимую для покрытия операционных расходов.

То, что факторы в России, влияющие на спрос в гольф-индустрии, схожи с факторами в зарубежных странах, позволило нам убедиться в том, что можно смело использовать методики и наработки других стран для популяризации гольфа. В то же время, для увеличения доходов и развития гольф-индустрии в России необходимо более внимательное отношение к факторам, определяющим спрос.

Подчеркнув необходимость увеличения спроса, а также, определив факторы, на него влияющие, мы предложили возможные инструменты для популяризации и развития гольфа в России.

Исходя из результатов проведённого нами опроса, который показал, что применяя эти инструменты, вместо существующего на сегодняшний момент увеличения числа гольфистов на 14% в год, в потенциале рост может происходить на 54% в год. Таким образом, к 2020 году количество гольфистов должно составить порядка 40 тысяч человек, что неизбежно приведёт к резкому росту российской гольф-индустрии.



Список использованной литературы

Научные статьи:

1. A. Quang Do and Gary Grundnitski. Golf Courses and Residential House Prices: an empirical examination, 1995.

2. Christine Fraser. Design Solutions That Encourage Golf Participation, 2014.

3. Darrell E. Napton, Christopher R. Laingen. Expansion of golf courses in the United States, 2008.

4. David Sowell. Eisenhower and golf: a president at play, 2007.

5. J. Andrew Hansz and Darren K. Hayunga. Club Good Influence on Residential Transaction Prices, 2012.

6. Kwame Owusu-Edusei, Moly Espey. Does Proximity to a golf course matter? 2003.

7. Rosalind H. Bark, Daniel E. Osgood, Bonnie G. Colby and Eve B. Halper. How do homebuyers value different types of green space? 2011.

8. Sarah Nicholls, John L. Crompton. The impact of a golf course on residential property value, 2007.

Исследования:

9. Ernst & Young: «Обзор гольф-индустрии в России», 2011.

10. HSBC, «Golf's 202 Vision: The HSBC Report».

11. KPMG “Golf and Economic Downturn”, 2010.

12. KPMG “Golf Participation in Europe”, 2015.

13. KPMG, «From North Cape to Cape Town. Golf Course Development Cost Survey in Europe, Middle East and Africa», 2014.

14. R&A «Pace of Play Global Survey».

15. Sports Illustrated Golf Group and Sports&Leisure Research Group: «Golf Consumer attitude & travel insights 2013».

16. Syngenta, «Growing golf in the UK».



Приложение

Приложение 1

1. Отношение к гольфу в разных странах

Источник: HSBC, «Golf's 202 Vision: The HSBC Report»



Приложение 2

1. Тест на нормальность распределения остатков в макроэкономической модели США

2. Тест на гестроскедастичность в макроэкономической модели США



3. Тест на серийную корреляцию в макроэкономической модели США

4. Корреляция переменных в макроэкономической модели США

	D(HE)	D(CCI)	D(DI)	D(TIME)	D(MEDAGE)	E(-1)
D(HE)	1
D(CCI)	0.62	1
D(DI)	0.2	0.05	1
D(TIME)	0.0016	-0.2	-0.01	1
D(MEDAGE)	0.34	0.11	-0.02	0.09	1
E(-1)	-0.14	-0.25	-0.11	-0.15	0.31	1



Приложение 3

Таблица 1. Макроэкономическая модель для России после процедуры Энгеля-Гранжера и процедура исправления ошибок

Несмотря на достаточно высокий R-квадрат, лишь один коэффициент значим, а также вероятность F-статистики больше 5%, в связи с чем мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что все коэффициенты равны нулю.

В модели также присутствует проблема серийной корреляции остатков (см.пункт 4)

Незначимость коэффициентов может возникать из-за проблемы мультиколлинеарности. Однако, при исключении переменных из модели, не удавалось пройти процедуру Энгеля-Гранжера.

Также строились модель модели ARDL(1,1,1), что их результаты также были неудовлетворительными



Таблица 2. Корреляция переменных в макроэкономической модели для России

	D(gdp)	D(gdp_per_capita_ppp)	D(house_price_index)	D(imports)	D(unemployment)	e(-1)
D(gdp)	1
D(gdp_per_capita_ppp)	0.8	1
D(house_price_ index)	0.27	0.17	1
D(imports)	0.99	0.81	0.29	1
D(unemployment)	0.54	-0.62	-0.07	0.56	1
e(-1)	0.17	0.24	-0.26	0.11	-0.35	1

3. Тест на гетроскедастичность в макроэкономической модели для России



4. Тест на серийную корреляцию остатков в макроэкономической модели для России.

5. Тест на Жака-Бера на нормальность распределения остатков



Приложение 4

1. Опрос для гольфистов



Приложение 5

1. Тест на нормальность распределения остатков в линейной модели расчета количества раундов в месяц

2. Тест гетроскедастичность в линейной модели расчета количества раундов в месяц



Приложение 6

1. Опрос для людей, неиграющих в гольф



Приложение 7

Таблица 1. Переменные, использованные в бинарных моделях

Переменная	Объяснение	Значения
Want_To_Try	Хочет ли человек попробовать научиться играть в гольф	0- не хочет 1- хочет
Age	Возраст респондента	Возраст в годах
Available_Time	Наличие свободного времени у респондента для занятия спортом	1- времени нет 2- время есть только в выходные дни 3- время есть
Pay_For_Range	Готовность респондента платить около 1'000 рублей в час за одну тренировку	1- не готов 2- готов
Pay_For_Course	Может ли респондендт позволить себе платить более 150 долларов за одну игру на поле	1- нет, не может 2- в принципе может, но хотелось бы платить меньше 3- да, может
Pay_For_Cheap_Course	Стал бы респондент играть на упрощенном поле, но менее чем за 50 долларов за игру	1. нет, не стал бы 2- не знает 3- да, стал бы



Таблица 2. Расчет модели пробита по результатам опроса для людей, не играющих в гольф

Таблица 3. Средние значения переменных для бинарной модели



4. Тест Жака-Бера на нормальность распределения остатков логит модели



Приложение 8

1. Тест на гетроскедастичность в линейной модели доходов гольф клуба.

2. Тест на нормальность распределения остатков в линейной модели доходов гольф клуба



Приложение 9

1. Факторы, влияющие на решение о строительстве гольф клуба в разных регионах

Источник: KPMG, «From North Cape to Cape Town. Golf Course Development Cost Survey in Europe, Middle East and Africa»

2. Эффект повышения стоимость недвижимость благодаря гольф полю

Источник: KPMG, «From North Cape to Cape Town. Golf Course Development Cost Survey in Europe, Middle East and Africa»



Приложение 10

1. Влияние спортивных звезд на принятие решений

Источник: HSBC, «Golf's 202 Vision: The HSBC Report»

Размещено на Allbest.ur