CC BY
8517 (272) - 2012
Оценка стоимости нематериальнъхактивов
УДК 657.92
СРАВНИТЕЛЬНЫМ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ СТОИМОСТИ РЕГИСТРАЦИИ СПОРТСМЕНА
Н. С. СЕМЕНЦОВ,
аспирант E-mail: sementsov-n@bk. ru Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук
В статье предлагается реализация сравнительного подхода к оценке регистраций спортсменов. Новизна исследования заключается в анализе футбольного трансферного рынка и разработке на основе этого анализа математических моделей. На примере футбольного клуба «Зенит» произведен расчет стоимости регистраций полевых игроков и соотнесение полученных результатов с оценками специализированных СМИ.
Ключевые слова: нематериальные активы, переход, спортсмен, регистрация, трансфер, контракт, футбол.
Как известно, в 2018 г. России предстоит принять чемпионат мира по футболу. При этом руководством Российского футбольного союза перед национальной сборной ставится задача выиграть данный турнир. Существует много исследований о нефутбольных факторах, влияющих на успех футбольных сборных. К таковым относят население страны, ее климат, богатство, культурные и законодательные особенности, эффект родных стен и пр. В авторском исследовании предлагается заострить внимание на факторе микроэкономики футбола. То есть сильная, стремящаяся занять 1-е место
сборная, потребует сильных клубов, в том числе в экономическом смысле слова.
Если в качестве индикатора экономического развития рассмотреть стоимость клуба, то самые экономически сильные клубы находятся в Англии, Испании, Германии, Италии и Франции. Двадцатка самых дорогих футбольных клубов мира представлена только этими странами [9]. При этом футбольные лиги этих стран формируют пятерку лидеров рейтинга национальных футбольных лиг УЕФА [6].
Если обратить внимание на результаты выступления национальных сборных на чемпионате мира, то рассматриваемые страны находятся в числе десятка сильнейших по совокупности результатов (табл. 1).
Поэтому справедливо полагать, что экономический фактор является важной (но не единственной) составляющей успеха национальной сборной. Если в качестве показателя развития экономики футбольных клубов рассматривать стоимость футбольных клубов, то среди задач футбольной администрации, нацеленной на золото 2018 г., следует поставить становление такого футбола, при котором футбольные клубы целенаправленно наращивают собственную стоимость. Указанное возможно при
Таблица 1
Результаты выступлений национальных сборных на чемпионатах мира по футболу
Страна Место Рейтинг*
1 2 3 4
Бразилия 5 2 2 1 6,625
Германия 3 4 4 1 6,125
Италия 4 2 1 1 5,375
Аргентина 2 2 0 0 3,000
Уругвай 2 0 0 3 2,375
Франция 1 1 2 1 2,125
Нидерланды 0 3 0 1 1,625
Испания 1 0 0 1 1,125
Англия 1 0 0 1 1,125
Швеция 0 1 2 1 1,125
СССР / Россия 0 0 0 1 0,125
* За 1-е место 1 очко; за 2-е - 0,5, за 3-е - 0,25, за 4-е - 0,125 очка.
переходе клубов на самоокупаемость, что потребует рациональной трансферной политики на основе профессиональной оценки стоимости.
В настоящее время оценка стоимости предмета трансферной сделки недостаточно проработана. Однако сформулированный методический подход позволяет решать подобные оценочные задачи [5]. Он выражается в следующих тезисах:
- под предметом трансферной сделки понимается регистрация игрока - особый нематериальный актив спортивной организации;
- в качестве объекта оценки следует рассматривать право получения компенсации за переход игрока;
- при принятии допущений о лояльности и добросовестности игрока возможно применение общей методологии оценки стоимости. Общая оценочная методология предполагает
три оценочных подхода: затратный; доходный и сравнительный [3]. Анализ перспективности подходов был проведен автором ранее в работе [5].
Наиболее простым и адекватным путем оценки стоимости регистрации спортсмена видится применение сравнительного подхода. Во-первых, сравнительный подход определяет стоимость в наиболее близком к рыночному виде. Вторая причина -наличие развитого трансферного рынка. Третья причина - сложность доступа к нужной информации для реализации двух других подходов.
Сравнительный подход. Сравнительный подход основан на принципах полезности, замещения, предложения и спроса, зависимости, соответствия и
конкуренции. Прочие принципы в отношении этого подхода справедливы, но их действие не так очевидно. Сравнительный подход наиболее предпочтителен к оценке стоимости такого рода объектов, так как существующий трансферный рынок достаточно активен, чтобы проанализировать необходимое количество аналогичных сделок.
Методы сравнительного подхода опираются на информацию с трансферного рынка. Суть данных методов заключается в анализе этих сделок, выделении набора ценообразующих факторов и моделировании статистической зависимости компенсации за переход спортсмена от ряда его характеристик.
Сравнительный подход реализуется в основном двумя методами: прямого сравнения и статистического моделирования. Основное их отличие - в объеме анализируемых объектов-аналогов. Методы прямого сравнения довольствуются подробным анализом 3-10 объектов, в то время как для реализации методов статистического моделирования потребуется статистически представительная выборка, что означает объем как минимум в несколько десятков единиц.
Методы прямого сравнения заключаются в определении стоимости объекта оценки как среднего (средневзвешенного) из скорректированных стоимостей объектов-аналогов: I (ССАп Вп)
С =-
IВ
п
где Со - стоимость объекта оценки;
ССАп - скорректированная стоимость объекта-аналога п;
Вп - удельный вес (значимость) объекта-аналога
п;
I Вп = 1-
Скорректированная стоимость объекта-аналога может определяться одним из трех способов:
1) аддитивно:
ССЛ = Сл + АК + АК2 +... + АК ;
А А 12 п
2) мультипликативно:
ССЛ = Сл ОК1 ОК.... ОК ;
А А 12 п
3) комбинированно:
+ АК.
ССЛ = Сл ОК, ОК,... ОК + АК1 + ак2
А А 12 п 1 2 п
где СА - стоимость объекта-аналога;
АК - абсолютная корректировка в денежных единицах;
ОК - относительная корректировка, в долях единицы.
Методы статистического моделирования заключаются в определении стоимости объекта оценки на основе корреляционно-регрессионной модели вида
Со=/ (^•••хЛ
где f - оператор функции;
хп - ценообразующий параметр п .
Описание сбора и анализа информации. При проведении работы использовались вторичные данные - проводился анализ электронных СМИ, в которых размещается информация о совершенных трансферных сделках (табл. 2).
Генеральной совокупностью авторского исследования может считаться совокупность трансферных сделок, совершенных с участием российских футбольных клубов за период с 2000 г. по начало 2011 г. Составленная база данных не может полностью соответствовать генеральной совокупности и является выборкой из нее. Однако она охватывает значительную часть (не менее половины) осуществленных в указанный период сделок. Поэтому выводы, полученные на основе анализа базы данных, можно распространить и на всю генеральную совокупность в целом.
Если стоимостная информация различалась в разных источниках, в анализе учитывалась информация, полученная из базы данных новостного портала [14]. Данный выбор сделан на основе полноты указанной базы данных.
В анализе фигурируют предполагаемые цены сделок, а не цены реальных сделок. В условиях необязательности раскрытия спортивными клубами информации цены реальных сделок могут отличаться от предполагаемых цен предложения как в сторону уменьшения, так и в сторону увеличения.
В исследовании была применена минимальная классификация спортсменов с делением на нападающих, полузащитников, защитников и вратарей.
При проведении сбора информации аккумулировались следующие показатели:
- сумма сделки;
- дата сделки;
Список использ
- индивидуальная и командная статистика за два предшествующих сделке спортивных сезона (количество забитых голов, автоголов, пропущенных голов (для вратарей), результативных пасов, проведенных игр, полученных предупреждений, количество матчей без пропущенных мячей (для вратарей), наличие у игрока капитанской повязки, сведения о вызове в национальную сборную, сведения об индивидуальных наградах);
- оставшийся срок текущего спортивного контракта.
В случае перехода спортсмена в середине сезона анализировались данные за полтора предшествующих переходу спортивных сезона.
Краткий анализ трансферного рынка. Для характеристики ценовых интервалов и выявления ценообразующих параметров был произведен анализ трансферного футбольного рынка.
Трансферный рынок - сегмент рынка, на котором осуществляются сделки между спортивными клубами по переходу спортсменов.
В анализ включены сделки 40 отечественных клубов за период с 2000 г. по начало 2011 г. Список включает все клубы, когда-либо выступавшие за указанный период в премьер-лиге. К 30 таковым клубам было добавлено еще 10 клубов из младших лиг, наиболее активных на трансферном рынке за указанный период. Прочие клубы из-за отсутствия информации о трансферной активности не представляют особого интереса.
В список вошли футбольные клубы «Алания», «Амкар», «Амур», «Анжи», «Балтика», «Волга», «Волгарь-Газпром», «Динамо» (Москва), «Звезда», «Зенит», «Иртыш», «КАМАЗ», «Краснодар», «Крылья Советов», «Кубань», «Локомотив» (Москва), «Луч-Энергия», «Мордовия», «Москва», «Нижний
Таблица 2
¡анных изданий
Информация Источник Время сбора информации Периодичность обновления информации
Суммы совершенных трансферных сделок Новостной портал Transfermarkt [14]. Новостной портал Чемпионат [10] Август -октябрь 2011 г Ежедневно
Персональная и командная спортивная статистика, суммы совершенных трансферных сделок Интернет-энциклопедия «Википедия» [2] Октябрь -ноябрь 2011 г Без определенной периодичности
Персональная спортивная статистика Сайт газеты «Спорт-Экспресс» [7]. Новостной портал Sportbox [13] Октябрь -ноябрь 2011г Ежедневно
Персональная и командная спортивная статистика, информация о совершенных трансферных сделках Сайты спортивных клубов Октябрь -ноябрь 2011г Ежедневно
Трансфер свободного агента
Новгород», «Ростов», «Ротор», «Рубин», «Сатурн», «Сибирь», «СКА-Энергия» (Хабаровск), «Сокол», «Спартак» (Москва), «Спартак» (Нальчик), «Терек», «Томь», «Торпедо» (Москва), «Черноморец», «ЦСКА», «Шинник», «Химки», «Урал», «Уралан», «Факел», «Чита».
Первой выявленной особенностью является высокая закрытость информации: 46,7 % от общего количества сделок 3 б94
совершены на неизвестную сумму. Данные сделки отсекаются от анализа. Также из анализа исключаются трансферы свободных агентов, так как они лишены стоимостного содержания. Оставшиеся 1 153 сделки, по которым известна сумма трансфера, уменьшаются на 78 арендных сделок. Полученная выборка из 1 075 сделок является базовой. Она содержит сделки между клубами, находящимися в разных странах. Рассмотрим только 288 сделок между отечественными клубами, концентрируясь на отечественном трансферном рынке. Распределение сделок по характеру информации представлено на рис. 1.
По страновой принадлежности сторон сделки распределились следующим образом:
- 288 - внутрироссийские;
- 239 - со стороны зарубежных стран (за исключением стран СНГ и Восточной Европы) и со стороны России;
- 159 - со стороны стран СНГ и Восточной Европы и со стороны России; 80 ООО ООО
- 72 - со стороны России и со 70 000 000 стороны зарубежных стран 60 000 000 (за исключением стран СНГ и 50 000 000 Восточной Европы); 40 000 000
- 27-со стороны России и со сто- 30 000 000 роны стран СНГ и Восточной 20 000 000 Европы. 10 000 000 Распределение количества сделок по роли игрока на поле показывает дефицит сделок в выборке по переходу игроков, выступающих на вратарской позиции (рис. 2).
Интересную динамику демонстрирует средняя цена сделки на внутреннем трансферном рынке (рис. 3).
Очевидный рост позволяет говорить об инфляционных процессах на данном рынке. При этом снижение показателя в начале 2011 г. можно игнорировать из-за неполноты данных за этот год.
4 248
1 075
Сделки, информация о сумме которых имеется
78
Арендные сделки
Данные о сумме сделки отсутствуют
Рис. 1. Распределение сделок по характеру информации
Вратари: 26
Полузащитники:
115
Защитники: 74
Нападающие: 73
Рис. 2. Распределение количества сделок по игровому амплуа футболистов
Объем сделок А
^^"Средняя сумма сделки А
/
ku Г
в
1 1
- 2 000000
- 1 500000
2 500 000
- 1 000 000
- 500 000
# # # ^ # ^ # ^ # ^
Рис. 3. Объем сделок (левая шкала) и средняя сумма сделок (правая шкала) на российском трансферном рынке с 2000 г. по начало 2011 г., евро
Для выявления ценообразующих параметров рассмотрим значения коэффициента линейной корреляции между суммами сделки и различными характеристиками игрока.
При выборе показателей для дальнейшего моделирования цены автор руководствуется значением коэффициента корреляции и разумными доводами. Так, возраст игрока имеет очевидное влияние на размер сделки, но при этом обладает достаточно низким значением коэффициента корреляции. Это
Таблица 3
Анализ факторов, влияющих на размер транс-ферной сделки
Показатель, проверяемый Коэффициент
на корреляцию с размером линейной
трансферной компенсации корреляции
Личные достижения игрока (признание 0,4725
игрока СМИ одним из лучших в лиге по
итогам сезона)
Количество голевых передач среднее за 0,4464
два сезона
Количество голевых передач за сезон М, 0,3344
предшествовавший сделке
Количество голевых передач за сезон 0,3195
N - 1
Срок до окончания контракта на момент 0,2987
перехода
Количество сыгранных матчей среднее 0,2834
за два сезона
Количество сыгранных матчей за сезон N 0,0984
Количество сыгранных матчей за сезон 0,2519
N - 1
Количество полученных предупрежде- 0,2620
ний среднее за два сезона
Количество полученных предупрежде- 0,1604
ний за сезон N
Количество полученных предупрежде- 0,1884
ний за сезон N - 1
Матчи без пропуска мячей за сезон N 0,0419
Матчи без пропуска мячей за сезон N - 1 0,2056
(для вратарей)
Количество забитых голов среднее за два 0,1502
сезона
Количество забитых голов за сезон N 0,1519
Количество забитых голов за сезон N - 1 0,1182
Возраст игрока 0,1078
Количество автоголов, забитых игроком 0,0644
в сезоне N
Наличие у игрока капитанской повязки в 0,0432
сезоне N
Наличие у игрока капитанской повязки в 0,0262
сезоне N - 1
Место команды игрока по итогам сезона -0,1902
N
может говорить о нелинейном характере зависимости стоимости от возраста: стоимость игрока возрастает до определенного момента зрелости, затем стоимость игрока начинает падать, отражая его старение.
Поскольку цены реальных сделок могут отличаться от предполагаемых цен как в сторону уменьшения, так и в сторону увеличения, рекомендуется использовать максимально возможное количество объектов-аналогов. Тогда возможные ошибки в ценах объектов-аналогов будут взаимокомпенсиро-ваться. Для осуществления максимального охвата имеющихся на рынке объектов-аналогов более удобен метод статистического моделирования цены.
Моделирование. Проанализировав ценооб-разующие параметры, имеем возможность для моделирования суммы трансферной сделки. В качестве основы при составлении моделей была использована модель Н. Роуботтома, представленная в работе [12]:
СЗ _ ^(11.9228+0.0601 ТУМ+0,0525 УП-0,0194 ИС+0,7684 ПУМ-0,0192 В) и
где СЗ - стоимость замещения регистрации спортсмена;
ТУМ - текущий уровень мастерства игрока (количества голов);
УП - уровень подготовки игрока (количества матчей);
ИС - игровой стандарт (позиция клуба); ПУМ - потенциальный уровень мастерства (участие в национальной сборной); В - возраст, В = (23 - Фактический возраст)2; И - уровень инфляции.
В модели рассматривается стоимость регистрации футболиста на английском рынке по состоянию на 1995 г. При этом не учитывалась специфика каждой позиции. Размер выборки составил 253 трансфера, а нормированный Я2 принял значение 0,58166.
При применении данной модели для оценки стоимости регистраций игроков основного состава футбольного клуба «Зенит», Санкт-Петербург (далее - ФК «Зенит») на начало 2011 г. коэффициент корреляции между рыночной стоимостью по версии электронных СМИ и расчетной стоимостью превысил 0,7 [5].
Основой для моделирования послужила выборка за период с 2000 г. по начало 2011 г. Поэтому значения сумм сделок были проиндексированы к началу 2011 г. В качестве базы для расчета индексов использовались суммарные бюджеты клубов премьер-лиги (табл. 4).
Таблица 4
Суммарный бюджет клубов российской премьер-лиги
Год Суммарный бюджет, млн долл. Темп роста Источник информации
2000 200,0* - Журнал «Профиль» [4]
2001 200,0* 1,00
2002 200,0* 1,00
2003 200,0 1,00
2004 235,0 1,18
2005 300,0 1,28
2006 350,0 1,17
2007 462,0 1,32
2008 749,0 1,62 Журнал «Финанс» [8]
2009 631,1 0,84
2010 598,0 0,95 Сайт euro-football.ru [11]
2011 618,0 1,03 Сайт euro-football.ru [11]
* Данные за этот год отсутствуют, поэтому сделано предположение о неизменности суммы бюджетов за 2000-2003 гг.
Индексы пересчета за исследуемый период составили:
- от 2000 г. к 2011 г. - 3,11;
- от 2001 г. к 2011 г. - 3,11;
- от 2002 г. к 2011 г. - 3,11;
- от 2003 г. к 2011 г. - 3,02;
- от 2004 г. к 2011 г. - 2,63;
- от 2005 г. к 2011 г. - 2,06;
- от 2006 г. к 2011 г. - 1,76;
- от 2007 г. к 2011 г. - 1,33;
- от 2008 г. к 2011 г. - 0,82;
- от 2009 г. к 2011 г. - 0,98;
- от 2010 г. к 2011 г. - 1,03. Обычно моделирование производится на основе метода наименьших квадратов, исходящего из предположения о нормальном распределении рассматриваемой случайной величины. Гистограмма распределения логарифмированно й (для наглядности) случайной величины - инфлированной трансферно й выплаты представлена на рис. 4.
Как видно, гистограмма на рис. 4 очень похожа на каноничный «колокол» нормального распределения. Но для получения точного подтверждения воспользуемся проверкой статистических критериев (табл. 5).
Как видно из анализа данных, представленных в табл. 5, р-значение по всем методам равно нулю. Это означает, что гипотеза о наличии у случайной величины распределения, отличного от нормального, отвергается, и принимается гипотеза о нормальном распределении случайной величины. Оценки параметров распределения статистически значимы, о чем говорят нулевые значения соответствующих р.
Это позволяет применить метод наименьших квадратов. Моделирование производилось с применением программного продукта Econometrical Views версии 7.
При применении базовой модели игроки, защищающие ворота, получают неадекватные действительности, заниженные оценки рыночной стоимости. Это обусловливает необходимость отдельного способа оценки данных игроков. Однако размер подвыборки «вратари» составляет 26 наблюдений, что не позволяет применить статистическое моделирование на требуемом уровне качества.
Модели определялись для подвыборок «полевые игроки», «нападающие», «полузащитники», «защитники». В результате был получен ряд моделей (табл. 6).
Как видно из анализа данных, представленных в табл. 6, наибольшим значением нормированного R2 обладает модель оценки стоимости регистрации полузащитников. Однако три коэффициента данной модели могут быть признаны статистически значимыми лишь условно, так как соответствующие р-значения превышают 5 %-ный уровень значимости.
Показатель нормированного R2 показывает, какая доля вариации зависимой случайной величины
Рис. 4. Гистограмма распределения логарифмированной случайной величины - инфлированной трансферной выплаты
24 -,
2
1
1
Таблица 5
Статистические критерии проверки выборки
Критерий Значение Уточненное значение ^-значение Стандартное отклонение г-статистика
Лиллиефорса 0,272767 МЛ 0,000000 - -
Крамера фон Мизеса 6,856915 6,868819 0,000000 - -
Уотсона 6,308680 6,319633 0,000000 - -
Андерсона - Дарлинга 37,55795 37,65678 0,000000 - -
Мю 1 412 007 - 0,000000 134 820,5 10,47324
Сигма 2 287 980 - 0,000000 95 498,42 23,95830
Таблица 6
Статистические модели для подвыборок по футболистам различных игровых амплуа
Переменная* Коэффициент Стандартное отклонение /-статистика ^-значение
Полевые игроки (262 наблюдения)
ТУМ* 0,050437 0,020932 2,409503 0,01670
УП* 0,014647 0,006740 2,172989 0,03070
В -0,005294 0,003016 -1,755464 0,08040
ЛД" 1,110363 0,220994 5,024393 0,00000
ПУМ 0,567532 0,137848 4,117080 0,00010
ИС -0,039861 0,006146 -6,485995 0,00000
с 13,27405 0,154119 86,128490 0,00000
Нормированный К2 0,377808 Стандартная ошибка регрессии 0,990529
Нападающие (73 наблюдения)
ТУМ ср -0,046996 0,038188 -1,230624 0,222800
УП ср 0,062026 0,017291 3,587224 0,000600
ЛД 1,198758 0,464173 2,582568 0,012000
ПУМ 0,346725 0,255351 1,357836 0,179100
ИС -0,031735 0,013581 -2,336656 0,022500
с 12,54550 0,372570 33,67289 0,000000
Нормированный К2 0,385363 Стандартная ошибка регрессии 0,958225
Полузащитники (115 наблюдений)
ПДЕ 0,027185 0,017046 1,594823 0,113700
УПе 0,012685 0,006976 1,818481 0,071800
ИС -0,037961 0,009748 -3,894325 0,000200
ПУМ 0,673463 0,203703 3,306107 0,001300
В -0,007912 0,004326 -1,828981 0,070200
ЛД 1,021986 0,318365 3,210107 0,001800
с 12,90757 0,243631 52,98002 0,000000
Нормированный К2 0,449926 Стандартная ошибка регрессии 0,962266
Защитники (74 наблюдения)
ТУМ ср 0,171683 0,087971 1,951588 0,055300
В -0,008295 0,007087 -1,170435 0,246100
ЛД 0,539296 0,489385 1,101987 0,274500
ИС -0,037479 0,009825 -3,814511 0,000300
ПУМ 0,866722 0,268991 3,222120 0,002000
УП ср 0,028599 0,018878 1,514939 0,134600
П ..* ср -0,083611 0,066862 -1,250488 0,215600
К**** 0,929185 0,546402 1,700553 0,093800
с 13,090530 0,372154 35,17500 0,000000
Нормированный К2 0,380993 Стандартная ошибка регрессии 0,957306
* Подстрочные индексы означают: ср - среднее значение за два сезона, предшествовавших сделке; 1 - значение за сезон, предшествующий сделке; 0 - значение за сезон, предшествующий предшествующему сделке; Е - суммарное значение за два сезона, предшествующих сделке.
** ЛД - личные достижения (1 - в случае признания игрока одним из лучших в сезоне, 0 - в прочих случаях). *** П - количество предупреждений.
**** к - наличие капитанской повязки у игрока в течение сезона, предшествующего сделке.
объяснена вариациями независимых случайных величин. При расчете приведенных моделей в качестве объясняющих переменных не использовался один важный параметр, а именно - оставшийся срок спортивного контракта на момент трансферной сделки. Причина в отсутствии достоверной информации по всем наблюдениям. В то же время данный параметр имеет очевидное влияние на стоимость регистрации: чем ближе дата истечения контракта игрока, тем меньших денег стоит его регистрация. Итогом такого обесценения во времени становится ситуация свободного агента, когда игрок по истечении спортивного контракта переходит в другой клуб без оплаты денежной компенсации.
Собранная информация подтверждает зависимость стоимости регистрации от оставшегося срока контракта (табл. 7). Расчеты показывают, что и в однофакторной, и в многофакторной моделях коэффициент, учитывающий оставшийся срок контракта, статистически значим на заданном уровне значимости (5 %).
Учет агентского вознаграждения. Как известно, отличительной чертой трансферного рынка является распространение на нем агентских отношений. То есть спортсмены сконцентрированы на профессиональной деятельности, а их интересы в переговорах со спортивными клубами представляют агенты. Труд агентов оплачивается либо по договоренности со спортсменом как доля от заработков спортсмена, либо в виде разового гонорара, пропорционального трансферной выплате. При втором варианте расходы на оплату агентских услуг ложатся на приобретающий клуб. Такая практика распространена среди спортивных клубов европейских футбольных лиг. Рассмотрим соотношение агентских издержек и
Модели, учитывающие оставш
трансферных выплат на примере клубов английской премьер-лиги (табл. 8). Источником информации являются финансовые отчеты английских клубов, обобщение которых доступно на тематическом сайте «Английский футбол» [1]. Суммы трансферных выплат за соответствующий период определены по данным новостного портала Transfermarkt [14]. Пересчет трансферных выплат из евро в фунты стерлингов произведен на основе соотношения курсов соответствующих валют по данным Банка России на дату, случайным образом выбранную из периода с 01.10.2010 по 30.09.2011. Как показал неглубокий анализ, соотношение курсов рассматриваемых валют в течение рассматриваемого периода колеблется вокруг значения 0,85, поэтому случайный выбор даты оправдан.
Как видно из анализа данных, представленных в табл. 8, расходы на оплату агентских вознаграждений могут варьироваться в пределах 5-56 %. Усредненное по клубам данное отношение составляет 19 %. Соотнесение суммы затрат на трансферы и суммы агентских отчислений дает оценку 13 %, что соответствует усредненному по суммам значению. По упоминаниям непосредственных участников рынка, на европейском трансферном рынке агенты получают фиксированные комиссионные - не более 5-7 % от суммы сделки [10].
Выявленное обстоятельство означает необходимость включения в стоимость регистрации затрат на оплату агентского вознаграждения. Это справедливо в отношении оценки стоимости регистрации спортсмена для нескольких целей: составления финансовой и управленческой отчетности, принятия управленческого решения, формирования объекта бухгалтерского учета.
Таблица 7
1ся срок контракта футболиста
Переменная Коэффициент Стандартное отклонение /-статистика р-значение
Однофакторная модель (94 наблюдения)
Оставшийся срок контракта 0,407610 0,135992 2,997301 0,00350
С 13,31873 0,251795 52,89515 0,00000
Нормированный К2 0,079060 Стандартная ошибка регрессии 1,096517
Многофакторная модель (94 наблюдения)
В -0,002430 0,003348 -0,725865 0,469900
ТУМ1 0,002516 0,015862 0,158603 0,874300
УП1 0,005116 0,009879 0,517883 0,605900
ПУМ 0,811113 0,212132 3,823617 0,000200
ЛД 0,869805 0,266032 3,269550 0,001500
Оставшийся срок контракта 0,314692 0,114141 2,757052 0,007100
С 12,87845 0,313232 41,11475 0,000000
Нормированный К2 0,387623 Стандартная ошибка регрессии 0,894147
Таблица 8
Агентские отчисления и трансферные платежи клубов английской премьер-лиги
с 01.10.2010 по 30.09.2011, ф. ст.
Футбольный клуб Агентские отчисления Затраты на трансферы Поступления от трансферов Сальдо Отношение агентских отчислений к транс-ферным выплатам, %
Манчестер Сити 9 663 700 156 230 684 35 578 980 -120 651 704 6
Тоттенхэм 7 571 815 22 349 251 2 513 220 -19 836 031 34
Ливерпуль 7 000 242 83 509 989 86 913 754 3 403 765 8
Челси 6 457 747 108 321 082 14 128 837 -94 192 245 6
Ньюкасл 6 380 488 11 303 069 35 750 239 24 447 170 56
Арсенал 4 648 532 19 694 742 7 877 897 -11 816 845 24
Манчестер Юнайтед 4 457 103 25 089 389 15 520 313 -9 569 076 18
Блэкберн 4 227 056 4 324 280 235 481 -4 088 799 98
Сандерленд 3 735 384 24 918 130 35 771 646 10 853 516 15
Астон Вилла 3 163 320 32 025 363 24 318 725 -7 706 638 10
Эвертон 2 931 127 1 455 698 5 651 535 4 195 837 201
Куинз Парк Рейнджерс 2 499214 5 124 914 0 -5 124 914 49
Стоук 2 207 698 18 067 785 5 801 386 -12 266 399 12
Болтон 1 941 896 4 619 701 1 198 810 -3 420 891 42
Вест Бромвич 1 305 576 11 842 534 6 721 901 -5 120 633 11
Вулверхэмптон 1 107 918 17 232 899 4 653 953 -12 578 946 6
Фулхэм 951 245 9 462 039 10 583 783 1 121 744 10
Норвич 710 251 4 272 903 184 103 -4 088 800 17
Уиган 659 800 12 930 026 2 911 397 -10 018 629 5
Суонси 248 633 1 699 742 0 -1 699 742 15
Итого... 71 868 745 574 474 220 296 315 960 -278 158 260 13
При оценке стоимости регистрации для купли-продажи оплата агентского вознаграждения является следствием сопутствующей сделки. То есть, реализуя объект оценки, продавец получит только стоимость регистрации, а покупатель оплатит в пользу третьей стороны (агента) еще и агентское вознаграждение. Поэтому включение данных расходов в стоимость в случае купли-продажи объекта оценки нецелесообразно.
Отечественный трансферный рынок, как и система финансовой отчетности спортивных организаций, отличается значительно меньшей степенью транспарентности. Поэтому сбор аналогичных данных по отечественному рынку невозможен. Кроме того, как отмечается участниками трансферного рынка, механизм агентских отношений зачастую становится в России коррупционным механизмом по разворовыванию клубных бюджетов.
Апробация. Полученные модели были использованы для оценки стоимости регистрации спортсменов ФК «Зенит» на начало 2011 г. Для удобства обозначим каждую модель как М с цифровым индексом (1 - полевые игроки, 2 - нападающие, 3 - полузащитники, 4 - защитники). Источником информации для формирования переменных в модель
является индивидуальная и командная статистика, доступная на сайте газеты «Спорт-Экспресс» [7] (табл. 9).
Результаты расчетов стоимости регистраций игроков приводятся в табличной форме. Согласование результатов от применения моделей производится путем усреднения (в случае сопоставимых результатов) или игнорирования результатов специализированных моделей (в случае расхождения результатов более чем на 50 %). Согласованные оценки стоимости регистраций приводятся округленно до сотен тысяч евро (табл. 10).
Для оценки адекватности полученных результатов сопоставим их с данными о рыночной (транс-ферной) стоимости игроков, представленными на сайтах [10, 14].
Суммарная рассчитанная стоимость регист-раций полевых игроков ФК «Зенит» и суммарные оценки стоимости, по мнению специализированных средств массовой информации, имеют значительное расхождение. При этом суммарная рассчитанная стоимость, размер которой в два и более раза меньше суммарных оценок СМИ, демонстрирует стоимость для купли-продажи. В то же время характеристики стоимости неизвестны. Поэтому
можно предположить, что стоимости регистраций игроков приведены с учетом агентских издержек. Кроме того, на результат оценки оказывают влияние фактор случайности, неучтенные переменные и корректность исходной информации.
Для определения иерархического сходства полученных результатов и оценок специализи-
Исходные данные для расчета стоим
рованных СМИ рассчитываются коэффициенты корреляции (табл. 12).
Коэффициент корреляции между рыночной стоимостью по версии источника [14] и расчетной стоимостью замещения превышает 0,75, как и коэффициент корреляции между трансферной стоимостью по версии источника [10] и расчетной
Таблица 9
ги регистраций игроков ФК «Зенит»
Игрок Позиция Переменные модели
ТУМ1 ТУМ ср УП1 УП ср упе ПДЕ П ср К1 ИС ПУМ В ЛД
А. Анюков Защитник 1 1 36 35 70 4 10,5 1 1 1 36 1
Б. Алвеш Защитник 4 5 39 40,5 81 12 8 0 1 1 49 1
Ф. Мейра Защитник 0 0,5 24 26 52 5 5,5 0 1 1 100 0
Н. Ломбартс Защитник 4 3 38 28 56 6 2,5 0 1 1 9 1
Д. Лазович Нападающий 7 6 33 28,5 57 34 1 0 1 1 25 0
А. Бухаров Нападающий 14 15 34 31,5 63 40 3 0 1 0 9 0
М. Данни Полузащитник 12 6 39 23,5 47 24 4 0 1 1 25 1
А. Кержаков Нападающий 17 16 33 31,5 63 39 5 0 1 1 36 1
Т. Губочан Защитник 1 0,5 34 23 46 3 4 0 1 0 9 1
Р. Широков Полузащитник 7 4 33 30,5 61 14 5 0 1 1 49 1
К. Зырянов Полузащитник 2 3,5 40 41 82 24 6 0 1 1 121 1
В. Файзулин Полузащитник 2 1,5 22 22 44 10 1 0 1 0 4 0
С. Хусти Полузащитник 4 3 20 21,5 43 15 2,5 0 1 0 25 0
А. Лукович Защитник 0 0 37 31 62 6 8,5 0 1 1 36 0
С. Семак Полузащитник 4 5 27 31 62 16 4 0 1 0 144 0
И. Денисов Полузащитник 1 1 35 34,5 69 7 8 0 1 1 16 1
В. Быстров Полузащитник 7 8,5 32 31 62 32 7 0 1 1 16 0
А. Ионов Полузащитник 2 1 17 14 28 4 2 0 1 1 1 0
А. Розина Полузащитник 6 5,5 25 28 56 17 2,5 0 1 0 16 0
Таблица 10
Расчет стоимости регистраций спортсменов ФК «Зенит», евро
Игрок Позиция Модель Согласованная оценка стоимости
М1 М2 М3 М4
А. Анюков Защитник 4 409 311 - - 4 801 152 4 600 000
Б. Алвеш Защитник 5 003 554 - - 4 878 754 4 900 000
Ф. Мейра Защитник 825 586 - - 700 695 800 000
Н. Ломбартс Защитник 6 093 737 - - 5 342 517 5 700 000
Д. Лазович Нападающий 1 994 255 1 700 198 3 244 939 - 1 800 000
А. Бухаров Нападающий 1 777 394 948 507 - - 1 800 000
М. Данни Полузащитник 8 505 393 - 6051 962 - 8 500 000
А. Кержаков Нападающий 9457 135 4 244 485 - - 9 500 000
Т. Губочан Защитник 2 800 591 - - 1 117 793 2 800 000
Р. Широков Полузащитник 5 331 206 - 4 555 041 - 4 900 000
К. Зырянов Полузащитник 3 135 390 - 4414 107 - 3 800 000
В. Файзулин Полузащитник 835 780 - 862 811 - 800 000
С. Хусти Полузащитник 803 335 - 826 569 - 800 000
А. Лукович Защитник 1 401 531 - - 981 688 1 400 000
С. Семак Полузащитник 474 051 - 421 557 - 400 000
И. Денисов Полузащитник 4 830 507 - 5 411 441 - 5 100 000
В. Быстров Полузащитник 2 061 161 - 3 516 125 - 2 100 000
А. Ионов Полузащитник 1 392 067 - 1 201 498 - 1 300 000
А. Розина Полузащитник 1 002 775 - 1 105 184 - 1 100 000
Таблица 11 Сопоставление результатов стоимости спортсменов ФК «Зенит», евро
Игрок Расчетная стоимость регистрации Рыночная стоимость Трансферная стоимость
А. Анюков 4 600 000 10 000 000 12 500 000
Б. Алвеш 4 900 000 14 000 000 18 000 000
Ф. Мейра 800 000 2 500 000 3 000 000
Н. Ломбартс 5 700 000 8 000 000 9 500 000
Д. Лазович 1 800 000 9 000 000 7 800 000
А. Бухаров 1 800 000 6 500 000 8 000 000
М. Данни 8 500 000 18 000 000 23 000 000
А. Кержаков 9 500 000 10 000 000 10 000 000
Т. Губочан 2 800 000 4 000 000 4 000 000
Р. Широков 4 900 000 5 000 000 6 000 000
К. Зырянов 800 000 3 000 000 4 000 000
В. Файзулин 800 000 2 000 000 2 000 000
С. Хусти 800 000 3 000 000 3 000 000
А. Лукович 1 400 000 3 200 000 4 000 000
С. Семак 400 000 1 000 000 2 000 000
И. Денисов 5 100 000 12 000 000 14 000 000
В. Быстров 2 100 000 8 500 000 -
А. Ионов 1 300 000 1 000 000 1 000 000
А. Розина 1 100 000 3 500 000 -
Итого... 59100 000 124 200 000 131 800 000
Таблица 12 Матрица коэффициентов корреляции
Рыночная стоимость [14] Трансферная стоимость [10] Расчетная стоимость
Рыночная стоимость [14] 1 0,985035659 0,78894987
Трансферная стоимость [10] 0,985035659 1 0,771516355
Расчетная стоимость 0,78894987 0,771516355 1
стоимостью. Это говорит о достаточно высокой степени иерархической корреляции результатов расчета стоимости регистраций и мнения электронных СМИ о стоимости регистраций.
Таким образом, можно заключить, что сравнительный подход к оценке стоимости регистрации
спортсмена применим на практике и дает сравнительно точное приближение к рыночной стоимости такого специфического объекта, как регистрация спортсмена. Полученные результаты можно считать адаптированными к географическим и современным условиям отечественного трансферного рынка. Вместе с тем для дальнейшего продвижения в рассматриваемой теме необходимо провести исследования в области учета агентских издержек и оставшегося срока спортивного контракта, а также проводить дальнейший сбор данных для уточнения и повышения качества полученных моделей.
Список литературы
1. Английский футбол - http://fapl. ru.
2. Интернет-энциклопедия «Википедия» -http://ru. wikipedia. org.
3. Об утверждении федерального стандарта оценки «Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки» (ФСО № 1): приказ Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации от 20.07.2007 № 256.
4. Профиль - http://www. profile. ru.
5 . Семенцов Н. С. Оценка регистрации спортсмена как нематериального актива // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 36.
6. Союз европейских футбольных ассоциаций -http://www. uefa. com.
7. Спорт-Экспресс - http://www.sport-express.ru.
8. Финанс - http://www. finansmag. ru.
9. Форбс - http://www. forbes. com.
10. Чемпионат. ру - http://www. Championat.
11. Euro-football - http://www. euro-football. ru.
12. Rowbotton N. Intangible asset accounting and accounting policy selection in the football industry, A thesis submitted to the Faculty of Commerce and Social Science of The University of Birmingham for the degree of Doctor of philosophy. 2008. Birmingham.
13. Sportbox - http://news. sportbox. ru.
14. Transfermarkt - http://transfermarkt. de.
