La statistica applicata all analisi delle revenues di una squadra di calcio
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- Dario Marchi
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1 La statistica applicata all analisi delle revenues di una squadra di calcio 1 dicembre 2017
2 Obiettivo dell analisi Obiettivo dell analisi è quello di comprendere se sia possibile intraprendere una pianificazione strategica incentrata su fonti di ricavo non direttamente e non strettamente connesse al risultato sportivo in modo da assicurare stabilità e crescita del fatturato anche nell ipotesi di una stagione calcistica non caratterizzata dal raggiungimento di significativi risultati data l imprevedibilità e il grande numero di variabili che possono caratterizzare le singole partite e l intera stagione sportiva.
3 1 Composizione per natura (media e TV, commercial, match day) Dimensione statistica per singola tipologia (media, varianza, volatilità) Analisi delle revenues su serie storiche e confronto con un panel di TOP TEAM (anche in forma grafica) 5 Individuazione di correlazioni tra revenues e altre grandezze (es: Embedded Value) Correlazione diretta/indiretta tra le singole tipologie di revenues Analisi dell andamento delle singole tipologie di revenues in relazione al risultato sportivo
4 1 STEP raccolta dei dati Importi in / / / / / / / / / / / /201 6 Ricavi da gare Diritti TV e proventi media Ricavi da sponsorizzazioni e pubblicità Ricavi da vendite di prodotti e licenze Proventi da gestione diritti calciatori Altri ricavi Totale Importi in / / / / / / / / / / / /2016 Commercial Broadcasting Matchday Totale I dati devono essere raccolti mediante appositi spreadsheets che contengono molteplici informazioni.
5 2 STEP elaborazione dei dati Statistica della regressione R multiplo 0, R al quadrato 0, R al quadrato corretto 0, Errore standard 9899, Osservazioni 11 ANALISI VARIANZA gdl SQ MQ F Significatività F Regressione , , Residuo , ,71 Totale Coefficienti Errore standard Stat t Valore di significatività Inferiore 95% Superiore 95% Inferiore 95,0% Superiore 95,0% Intercetta , , , , , , , , Variabile X 1 1, , , , , , , , I dati devono essere elaborati per ricavare dimensioni statistiche utili all analisi.
6 3 STEP rappresentazione dei dati Per una migliore interpretazione dei dati abbiamo bisogno di una rappresentazione grafica y y = 0,3386x ,8 R² = 0,0652 x y Xi-media Yi-media quadrati , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , y Lineare (y) 50521, ,91 var , ,5 sqm 9336, ,9414 cov ,5
7 4 STEP analisi dei dati Ricerca della correlazione tra due distinte voci di ricavo. L indicatore ro può assumere valori compresi fra -1 e +1 [-1 = perfetta correlazione negativa; 0 = nessuna correlazione; +1 = perfetta correlazione positiva]. L indicatore Rquadro è una misura della regressione e può assumere valori compresi tra 0 e 1 [0 = la regressione stima l insieme dei dati molto male ; +1 = la regressione stima l insieme dei dati molto bene ] y y = 0,3386x ,8 R² = 0,0652 y Lineare (y) Elevata dispersione e pessima regressione: le due voci di ricavo non sono fra loro correlate
8 Conclusioni A. L analisi ha confermato la stretta dipendenza dai risultati sportivi per alcune voci di ricavo (ad esempio i ricavi «Match day») B. Alcune voci di ricavo sono positivamente correlate tra loro C. La maggiore stabilità al conto economico proviene dai ricavi di tipo «commercial» che presuppongono: Gestione attiva del brand Eventuale «rebranding» Sviluppo di attività aggiuntive rispetto all evento sportivo (museo, academy o soccer school, centro medico polispecialistico, etc) o ad esso strettamente connesse (stadio di proprietà) Commercial revenue ENGINE OF GROWTH
9 Sviluppi successivi Lo sviluppo successivo consiste nella misurazione della sensitività dell Embedded Value della società in relazione alla composizione percentuale delle sue fonti di revenues. A parità di volume totale delle revenues l Embedded Value della società protrebbe aumentare al crescere della componente «Commercial»
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s a Inferenza: singolo parametro Sistema di ipotesi: : β j = β j0 H 1 β j0 statistica test t confronto con valore t o p-value
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