FORMUŁA OPEN A FREKWENCJA NA TRYBUNACH



Podobne dokumenty
Wyniki spotkań. Speedway Ekstraliga: Wrocław - Bydgoszcz 51:39 Gorzów - Leszno 49:41 Częstochowa - Zielona Góra 50:40 Toruń Gdańsk 54:36.

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Niespodzianki w rundzie play off

KALENDARZ SPORTU ŻUŻLOWEGO

Stal lepsza w derbach województwa lubuskiego

śuŝel najlepszy nośnik reklamy

Dane adresowe klubów żużlowych: B

G Gdańsk. Dane adresowe klubów żużlowych: B

STUDIA I STOPNIA EGZAMIN Z EKONOMETRII

e) Oszacuj parametry modelu za pomocą MNK. Zapisz postać modelu po oszacowaniu wraz z błędami szacunku.

Plebiscyt Tygodnika Żużlowego rozstrzygnięty

RKS Kolejarz Rawicz Piotr DZIATKOWIAK ,50

4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej

MDMP: Złoto dla juniorów Unii Leszno

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

Próba zbadania zaleŝności występujących w Premier League

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

LISTA KLASYFIKACYJNA ZAWODNIKÓW EKSTRALIGI SEZONU 2013

Nowe stadiony na EURO Krzysztof Sachs. 1 grudnia 2010 r. Źródło zysków czy kosztów? Strona 1

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 4877 obserwacji Zmienna zależna: y

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 32 obserwacji Zmienna zależna: st_g

Materiał dla studentów

SCKM WŁÓKNIARZ Częstochowa Częstochowa, ul. Olsztyńska 123/127 tel. / fax fax wew 22 klub@wlokniarz.com

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

WILKI KROSNO SA NOWA IDEA NOWE AMBICJE NOWE MOŻLIWOŚCI. Oferta Sponsorska 2019 i zaproszenie do współpracy.

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Dane adresowe Dane adresowe klubów żużlowych: B

Opracowanie: Dariusz Ziaja

Ekonometryczna analiza popytu na wodę

MIASTO GORZÓW WIELKOPOLSKI. Oglądalność i ekspozycje telewizyjne w kontekście imprez żużlowych

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

Raport: BEZPIECZEŃSTWO NA STADIONACH EKSTRAKLASY W 2013 r.

Wyniki spotkań. Speedway Ekstraliga: I liga. II liga

PRZEMYSŁAW I PIOTR PAWLICCY NAJLEPSZY BRATERSKI DUET ŚWIATOWEGO ŻUŻLA

Metody Ilościowe w Socjologii

Kalendarz Sportu Żużlowego 2019

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 15-16

Uczestnik finałowej rundy SEC - Rybnik. - Złoty medal DMEJ Pilzno - Srebrny Kask, 1 miejsce - Brązowy Kask, 2 miejsce - MDMP, 2 miejsce

Halowe Mistrzostwa Wielkopolski. Wielkopolska Klubowa Liga Tenisowa / Wielkopolskiego Związku Tenisowego/

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

REGULAMIN ROZGRYWEK MŁODZIEŻOWEJ HOKEJ LIGI (1 LIGI) ORAZ CENTRALNEJ LIGI JUNIORÓW SEZON: 2019 / 2020

STAL GORZÓW - WARTOŚĆ EKSPOZYCJI WYBRANYCH MAREK RAPORT MEDIOWY

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT. Anna Rajfura 1

Systemy rozgrywek sportowych OGÓLNE ZASADY ORGANIZOWANIA ROZGRYWEK SPORTOWYCH

Załącznik nr 1 do Regulaminu Sprzedaży KS Widzew Łódź S.A. CENNIK

KOMUNIKAT WYDZIAŁU SPORTOWEGO PLK SA NR 01/2018/2019 z 24 sierpnia 2018 roku

Ekonometria. Modelowanie zmiennej jakościowej. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

KOMUNIKAT WYDZIAŁU SPORTOWEGO PLK SA NR 01/2019/2020 z 23 sierpnia 2019 roku

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

REGULAMIN DRUŻYNOWYCH MISTRZOSTW POLSKI

Regresja logistyczna (LOGISTIC)

TAURON BASKET LIGA SYSTEM ROZGRYWEK POLSKIEJ LIGI KOSZYKÓWKI SEZON 2010/2011

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Zasięg turnieju UEFA EURO U21. Raport Miasto Gospodarz KIELCE 1/07/2017

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

REGULAMIN GRAND PRIX POLSKI 2016 W KOSZYKÓWCE 3X3

GMINNA LIGA PIŁKI NOśNEJ

REGULAMIN FINANSOWY DLA KLUBÓW I ZAWODNIKÓW BIORĄCYCH UDZIAŁ W ROZGRYWKACH DM I LIGI I DM II LIGI ŻUŻLOWEJ. Rozdział 1 Postanowienia ogólne

Legenda: JAMRÓG Jakub Azoty Tauron Tarnów ,939 3,38 zawodnik krajowy kończący wiek juniora (obliczona KSM obniżona o 10%)

1 Regulamin rozgrywek

SYSTEM ROZGRYWEK Art. 4. Runda zasadnicza i finałowa

LEGIA WARSZAWA W DRODZE DO EKSTRAKLASY KOSZYKARZY OFERTA WSPÓŁPRACY LEGIA WARSZAWA KOSZYKÓWKA

Szanowni Państwo! KLUB ŻUŻLOWY ORZEŁ ŁÓDŹ Łódź, ul. Dziewiarska 14 Tel/fax: (42) , (42)

Kalendarz Sportu Żużlowego 2016

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Ile zarabiają managerowie Gdzie i komu w Polsce płacą najlepiej - raport Money.pl. Autor: Bartosz Chochołowski

REGULAMIN GRAND PRIX POLSKI 2017 W KOSZYKÓWCE 3X3

Regulamin Ligi Juniorów i Indywidualnych Mistrzostw Ligi Juniorów

Egzamin ze Statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne czerwiec 2007 Temat A

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011

WILKI KROSNO SA NOWA IDEA NOWE AMBICJE NOWE MOŻLIWOŚCI. Oferta Sponsorska 2019 i zaproszenie do współpracy.

II. REGULAMIN INDYWIDUALNYCH MISTRZOSTW POLSKI I MŁODZIEŻOWYCH INDYWIDUALNYCH MISTRZOSTW POLSKI

Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

KALENDARZ SPORTU ŻUŻLOWEGO 2015

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

Stanisław Cichocki. Natalia Neherbecka. Zajęcia 13

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

ANALIZA REGRESJI SPSS

Zmienne zależne i niezależne

WIDZEW ŁÓDŹ S.A. SPONSOR MECZU

Polski Związek Szachowy

Metoda Johansena objaśnienia i przykłady

Zadanie 1 1. Czy wykresy zmiennych sugerują, że zmienne są stacjonarne. Czy występuje sezonowość?

Transkrypt:

FORMUŁA OPEN A FREKWENCJA NA TRYBUNACH Polska Ekstraliga śuŝlowa 2006 2008 Wojciech Jankowski Szkoła Główna Handlowa w Warszawie luty 2009 r. STRESZCZENIE: Przed rozpoczęciem sezonu 2006 w polskich druŝynach ŜuŜlowych zniesiono limit miejsc dla zawodników zagranicznych. Celem niniejszego opracowania jest sprawdzenie statystycznej istotności tej zmiany oraz zbadanie jej wpływu na kształtowanie się frekwencji na trybunach. Badana próba składa się z 226 meczów Ekstraligi śuŝlowej w latach 2006 2008. Wyniki pokazują, Ŝe udział dodatkowego zawodnika z cyklu Grand Prix zwiększa liczbę kibiców na danym meczu średnio o ok. pół tysiąca. Kibice nie zwracają uwagi na obecność w składach druŝyn obcokrajowców spoza cyklu GP. Co więcej, udowodnione zostało, Ŝe istotny wpływ na frekwencję na trybunach mają bieŝące wyniki zespołu, średnia cena biletów oraz faza sezonu. 1 / 11

1. Wprowadzenie Według badań TNS OBOP sport ŜuŜlowy to szósta w kraju dyscyplina sportu pod względem popularności. KaŜda kolejka rozgrywek gromadzi na trybunach olbrzymie rzesze fanów. Szacuje się, Ŝe tylko mecze piłkarskiej Ekstraklasy cieszą się większą frekwencją na trybunach. NaleŜy jednak zaznaczyć, Ŝe jedna kolejka ŜuŜlowej Ekstraligi składa się z czterech spotkań, podczas gdy kolejkę piłkarską stanowi osiem spotkań. Polska Ekstraliga śuŝlowa uznawana jest za najlepszą ligę ŜuŜlową na świecie. Kibice przyzwyczaili się, Ŝe o sile ich zespołów decydują najlepsi zawodnicy w tej dyscyplinie sportu gwiazdy światowych torów. Od 1990 roku w składach polskich druŝyn regularnie występują obcokrajowcy. Do rozpoczęcia sezonu 2006 ich liczba w kaŝdej druŝynie była limitowana zmieniającymi się na przestrzeni lat regulaminami. Po wejściu Polski do Unii Europejskiej, respektując zasadę swobody wyboru miejsca pracy, z początkiem sezonu 2006 zniesiono wszelkie limity dotyczące startów obcokrajowców 1. Przed sezonem 2009 we wszystkich polskich klubach ŜuŜlowych zakontraktowano łącznie 164 zawodników zagranicznych 2. Ze względu na zniesienie limitu zwiększyła się konkurencja o miejsce w najlepszych polskich zespołach. Sternicy klubowi zaczęli zdecydowanie częściej sięgać po usługi zawodników z Czech, Niemiec czy Rosji. Co więcej, zanotowaliśmy wysyp zagranicznych juniorów. Zagraniczni młodzieŝowcy wyparli ze składów część adeptów polskich szkółek. Część polskich zawodników zmuszona została do przedwczesnego zakończenia kariery, a część zredukowała swoje oczekiwania, kontynuując karierę w klubach niŝszych lig. Mimo tych zmian rozgrywki uległy procesowi pełnej profesjonalizacji. Skumulowane zostały prawa telewizyjne, w wyniku czego rozgrywki zostały zaprezentowane ogólnopolskiej widowni za pośrednictwem transmisji telewizyjnych 3. Oglądalność rozgrywek w ogólnodostępnych pasmach charakteryzowała się zadowalającym poziomem. Zarządzający ligą znaleźli takŝe sponsora tytularnego rozgrywek 4. Polscy zawodnicy w dalszym ciągu święcą sukcesy na arenach międzynarodowych. 1 http://www.sport.pl/moto/1,64997,3029504.html dostępny 2 lutego 2009 r. 2 Ostafiński Dariusz. Obcokrajowca zatrudnię. w: Przegląd Sportowy. nr 33/2009. s. 32 3 http://ekstraliga.wp.pl/wiadomosc.html?wid=9731520&kat=33566&title=mnostwo-zuzla-w- TVP&ticaid=177ac dostępny 2 lutego 2009 r. 4 http://www.centernet.com.pl/index.php?strona=6&m=3&wiecej=47 dostępny 2 lutego 2009 r. 2 / 11

2. Hipoteza badawcza Od lat ŜuŜel definiowany jest jako sport regionalny. PróŜno szukać druŝyn ligowych w największych aglomeracjach. W Warszawie i Krakowie od kilku lat nie słychać hałasu motocykli ŜuŜlowych, a w Łodzi i Lublinie druŝyny zmagają się w najniŝszej klasie rozgrywkowej. Pomimo faktu, Ŝe do zakończenia ubiegłego sezonu tylko w jednym z 10 największych polskich miast znajdował się ekstraligowy klub ŜuŜlowy 5, na trybunach stadionów zasiadały tysiące fanów. Fenomen ŜuŜla lat 70-tych i 80-tych polegał na obserwowaniu zmagań wychowanków danych klubów 6. Kibice utoŝsamiali się z określonymi zawodnikami, przychodzili na stadiony obejrzeć wyczyny sąsiada czy znajomego. W dobie komercjalizacji sportu, wierność barwom klubowym zeszła na drugi plan. Dziś wychowankowie stanowią niewielki odsetek zawodników w poszczególnych druŝynach. W ich miejsce pojawili się obcokrajowcy, którzy róŝnie podchodzą do tematyki przywiązania do barw klubowych. Celem niniejszego opracowania jest zaprezentowanie wpływu wprowadzenia, począwszy od sezonu 2006, formuły open w rozgrywkach Ekstraligi śuŝlowej na liczbę widzów na trybunach. Celem nie jest pokazanie, jakie pozostałe czynniki kształtują frekwencję na trybunach. Hipoteza badawcza zakłada, Ŝe pojawienie się większej liczby obcokrajowców w polskich zespołach ekstraligowych ma statystycznie istotne znaczenie dla kształtowania się liczby widzów na trybunach. Narzędziem weryfikacji hipotezy badawczej będzie jednorównaniowy model regresji liniowej, za pomocą którego podjęta zostanie próba wyjaśnienia wpływu obcokrajowców na kształtowanie się frekwencji na trybunach. 3. Baza danych Zmienną objaśnianą w modelu jest liczba widzów na trybunach na poszczególnych spotkaniach Ekstraligi śuŝlowej w latach 2006-2008. Niestety, tylko jeden polski klub zdecydował się na wprowadzenie systemu pełnego ticketingu (Stal Gorzów w sezonie 2008 7 ) gwarantującego pełną wiarygodność danych o frekwencji. Pozostałe kluby podają jedynie 5 Obliczenia własne na podstawie danych GUS z 31.12.2007 r. 6 http://www.sport.pl/zuzel/1,64951,3779461.html dostępny 1 lutego 2009 r. 7 http://www.gorzow.pl/aktualnosci/2104-gorzowski Bilet_na_mecz_zuzla_kupimy_przez_internet dostępny 1 lutego 2009 r. 3 / 11

orientacyjne liczby widzów, opierając swoje szacunki na liczbie sprzedanych biletów oraz karnetów. Dlatego dane do bazy zaczerpnięte zostały z oficjalnych stron internetowych klubów Ekstraligi śuŝlowej. Listę witryn przedstawia tabela 2. W przypadku braku informacji na temat liczby widzów informacja została zaczerpnięta z portali internetowych www.przegladzuzlowy.pl oraz www.sportowefakty.pl. Zmienne objaśniające takŝe zostały zaczerpnięte z oficjalnych internetowych stron klubowych. W przypadku braków procedura imputacji była identyczna jak w przypadku zmiennej objaśnianej. Dane dotyczące wielkości poszczególnych miast zaczerpnięte zostały z zestawień zaprezentowanych przez GUS na dzień 31.12.2007 roku 8. W celu zbadania wiarygodności danych wykonana została alternatywna baza danych oparta na danych z kwartalnika Świat śuŝla. W toku wprowadzania danych zauwaŝano istotne róŝnice w poziomach zmiennej objaśnianej. Łącznie próba zawiera 226 rekordów. Z analizy wykluczone zostały pojedynki zakończone walkowerami. 4. ZałoŜenia Celem badania nie było stworzenie modelu prezentującego sposób kształtowania się wielkości widowni, dlatego w procesie tworzenia bazy danych zrezygnowano z czasochłonnego tworzenia niektórych mierników. ZałoŜono, Ŝe zbiór kandydatek na zmienne objaśniające jest bardzo liczny. Co więcej, część elementów kształtujących liczbę widzów na trybunach jest niemierzalna. Dla przykładu niezmiernie trudno było w bazie danych uwzględnić zmienne dotyczące warunków atmosferycznych, a doświadczenie pokazuje, Ŝe pogoda ma olbrzymie przełoŝenie na liczbę widzów na trybunach. Dlatego bazę danych ostatecznie ograniczono do 24 zmiennych. Skupiono się przede wszystkim na zmiennych dotyczących obecności oraz poziomu występu obcokrajowców w poszczególnych spotkaniach. W badaniu zastosowano liniowy model regresji. Aby wyeliminować efekt sezonowości, do bazy danych wprowadzono zmienną zerojedynkową. Czerwiec, lipiec i sierpień zostały sklasyfikowane jako miesiące letnie - 8 Powierzchnia i ludność w przekroju terytorialnym w 2008 r. Główny Urząd Statystyczny. Dostępny on-line dnia 30 grudnia 2008 r. 4 / 11

dodatkowa zmienna przyjmowała wtedy wartość 1, w przeciwnym przypadku wartość 0. Oczekiwanym znakiem przy parametrze był znak minus. W bazie danych znalazła się takŝe zmienna dotycząca średniej ceny biletów. Została ona oszacowana dla kaŝdego pojedynku oddzielnie za pomocą średniej waŝonej. W obliczeniach przyjęto poszczególne kategorie biletów uprawniające do wejścia na spotkanie z biletem ulgowym oraz róŝnicowanie cen biletów ze względu na sektory trybun. Miasta sklasyfikowano w skali przedziałowej z interwałem 50 tysięcy mieszkańców. Miasta powyŝej 350 tysięcy mieszkańców otrzymały jedną wspólną rangę. Poszczególne rangi wielkościowe prezentuje tabela 3. Zmienne dotyczące liczby obcokrajowców zostały podzielone na dwie kategorie. Pierwsza dotyczy zawodników z cyklu Grand Prix w poszczególnych latach, druga dotyczy wszystkich pozostałych obcokrajowców. Polaków startujących w cyklu Grand Prix nie traktowano jako obcokrajowców! Zmienne dotyczące punktów zdobytych przez obcokrajowców uwzględniły punkty bonusowe zdobyte przez zawodników. Powodem uwzględnienia bonusów był wpływ zespołowej jazdy na postrzeganie zawodnika zagranicznego przez kibica oraz przymus opłacenia takiej zdobyczy z klubowej kasy. Zakłada się, Ŝe zawodnik zagraniczny jeŝdŝący zespołowo jest w stanie przyciągnąć na trybuny większą liczbę kibiców niŝ zawodnik jeŝdŝący egoistycznie. Tworząc bazę danych, załoŝono, Ŝe mecze fazy play-off są kolejnymi kolejkami, aby moŝna było uwzględnić zjawisko trendu w modelu. Podobne rozwiązanie zastosowano w przypadku meczów baraŝowych. Mecze baraŝowe zaliczano zawsze do rozgrywek wyŝszej klasy rozgrywkowej. 5. Estymacja modelu Zmienne objaśniające wybrano metodą a posteriori z przyjętym kryterium statystycznej istotności parametrów na poziomie α = 0,1. Parametry modelu oszacowano waŝoną metodą najmniejszych kwadratów. Otrzymano następującą postać modelu (w nawiasach podano względne błędy oszacowania parametrów): 5 / 11

Y = 9036,82 + 1698,64X1 + 442,62X2-230,34X3 + 109,34X4-445,54X5-1827,90X6 + εt (16%) (29%) (57%) (81%) (49%) (20%) (26%) R 2 = 0,22, gdzie: Y teoretyczna liczba widzów na trybunach na danym spotkaniu, X 1 wynik gospodarzy pojedynku w poprzednim meczu (1 wygrana, 0 poraŝka) X 2 liczba obcokrajowców z cyklu Grand Prix, którzy wzięli udział w chociaŝ jednym biegu w meczu, X 3 - liczba obcokrajowców spoza cyklu Grand Prix, którzy wzięli udział w chociaŝ jednym biegu w meczu, X 4 średnia cena biletów (w zł), X 5 ranga wielkości miasta, X 6 zmienna wskazująca miesiące letnie (1- czerwiec, lipiec, sierpień; 0 w przeciwnym przypadku). Z modelu naleŝy usunąć zmienną X 3, poniewaŝ jest ona statystycznie nieistotna. Oznacza to, Ŝe liczba obcokrajowców spoza GP występujących w meczu nie ma wpływu na frekwencję na trybunach. Kiedy z modelu usunięta zostanie ta zmienna, pozostałe zmienne cechują się większą statystyczną istotnością. Inaczej kwestia przedstawia się w przypadku zawodników uczestniczących w cyklu GP. KaŜdy dodatkowy zawodnik z cyklu Grand Prix zwiększa liczbę widzów na trybunach, ceteris paribus, średnio o 443 osoby. Zmienna ta jest statystycznie istotna na poziomie istotności α = 0,1, co pokazuje, Ŝe widzowie podejmując decyzję o przyjściu na mecz, biorą pod uwagę obecność w składach druŝyn uczestników cyklu Grand Prix. Wiarygodność modelu moŝna ocenić za pomocą współczynnika determinacji. Jego wartość wynosi 0,22. Wartość pokazuje, Ŝe istnieją inne czynniki wyjaśniające liczbę widzów obserwujących spotkanie. 6 / 11

Ciekawe wnioski płyną z interpretacji pozostałych parametrów. Widać wyraźnie, Ŝe duŝe znaczenie ma dla kibiców wynik sportowy druŝyny w ostatnim spotkaniu. Zwycięstwo w poprzednim meczu, przy niezmienionych pozostałych warunkach, sprawia, Ŝe na trybunach zasiada średnio o prawie 1700 kibiców więcej. Otrzymany znak przy parametrze dotyczącym średniej ceny biletów jest niezgodny z przewidywanym. Badanie pokazuje, Ŝe wzrost średniej ceny biletu powoduje zwiększenie liczby widzów na trybunach. MoŜna to tłumaczyć wzrostem ceny biletów na meczach o wyŝszą stawkę. Adekwatne jest więc stwierdzenie, Ŝe wyŝsza stawka spotkania powoduje zwiększenie gotowości kibica do wydania większej ilości pieniędzy na bilety. Na podstawie modelu moŝna takŝe stwierdzić, Ŝe im większe miasto, tym mniej kibiców przychodzi na spotkania ŜuŜlowe. Jest to zgodne z prawdą, gdyŝ w analizowanym okresie największą średnią widownią cieszył się klub z najmniejszego miasta w całej stawce (Unia Leszno). Ostatni parametr wskazuje wyraźnie, Ŝe w modelu jest zauwaŝalna sezonowość. W miesiącach letnich na spotkania przychodzi średnio o ponad 1800 kibiców mniej niŝ na początku sezonu oraz wtedy, gdy waŝą się końcowe rozstrzygnięcia. Dla porównania oszacowano ten sam model przy uŝyciu danych z kwartalnika Świat śuŝla. Otrzymano następujące rezultaty: Y = 7591,29 + 1540,81X1 + 514,64X2-70,68X3 + 139,96X4-407,62X5-1815,24X6 + εt (19%) (36%) (50%) (251%) (40%) (22%) (27%) R 2 = 0,20 Choć otrzymano nieco inne wyniki liczbowe, interpretacja ekonomiczna jest identyczna. Co więcej, dodatkowa analiza potwierdziła, Ŝe zmienna dotycząca obcokrajowców spoza cyklu Grand Prix jest nieistotna statystycznie! Większą wartość parametru otrzymano przy zmiennej poświęconej obcokrajowcom startujących w GP. Syntetycznym wnioskiem z tej analizy jest więc stwierdzenie, Ŝe liczba obcokrajowców z Grand Prix ma wpływ na liczbę 7 / 11

widzów na trybunach, a udział kaŝdego dodatkowego obcokrajowca z GP zwiększa liczbę widzów średnio o pół tysiąca. 6. Wnioski końcowe Celem badania było zaprezentowanie wpływu otwarcia Ekstraligi śuŝlowej na obcokrajowców na proces kształtowania się frekwencji na trybunach. Udowodniono, Ŝe kaŝdy dodatkowy zawodnik z cyklu Grand Prix zwiększa liczbę widzów na trybunach średnio o pół tysiąca. Kibice, podejmując decyzję o przyjściu na mecz, nie kierują się obecnością w składach druŝyn obcokrajowców spoza cyklu GP. Model wykazał dodatkowo, Ŝe kibice analizują na bieŝąco wyniki zespołu. W przypadku zwycięstwa w ostatnim pojedynku na kolejnym pojawia się średnio ponad 1,5 tysiąca kibiców więcej. W miesiącach letnich frekwencja jest statystycznie istotnie niŝsza niŝ w pozostałych miesiącach. Kibice są gotowi zapłacić więcej za bilet, jeśli mecz toczy się o wyŝszą stawkę. Model nie wyjaśnia, jakie czynniki skłaniają kibiców do przyjścia na mecz. Badania ilościowe powinny być w tym przypadku poparte badaniami jakościowymi. Zaprezentowany model moŝe stanowić podstawę do dalszych opracowań na temat frekwencji na trybunach stadionów ŜuŜlowych. Podobna analiza moŝe wstępnie wyjaśnić zasadność występowania w polskich niŝszych ligach zespołów zagranicznych (łotewskich, ukraińskich, czeskich). Kolejnym zadaniem w tej tematyce powinno być określenie wpływu liczby wychowanków w druŝynie na kształtowanie się frekwencji na trybunach. 8 / 11

7. Załączniki: Tabela 1. Obcokrajowcy z cyklu Grand Prix w poszczególnych latach Wykaz obcokrajowców z cyklu Grand Prix 2006 2007 2008 Adams Leigh (Australia) Adams Leigh (Australia) Adams Leigh (Australia) Crump Jason (Australia) Andersen Hans (Dania) Andersen Hans (Dania) Hancock Greg (USA) Crump Jason (Australia) Crump Jason (Australia) Iversen Niels (Dania) Hancock Greg (USA) Dryml Lukas (Czechy) Jonsson Andreas (Szwecja) Harris Chris (Wielka Brytania) Hancock Greg (USA) Lindback Antonio (Szwecja) Jonsson Andreas (Szwecja) Harris Chris (Wielka Brytania) Nicholls Scott (Wielka Brytania) Lindback Antonio (Szwecja) Iversen Niels (Dania) Pedersen Bjarne (Dania) Nicholls Scott (Wielka Brytania) Jonsson Andreas (Szwecja) Pedersen Nicki (Dania) Pedersen Bjarne (Dania) Lindgren Fredrik (Szwecja) Richardsson Lee (Wielka Brytania) Pedersen Nicki (Dania) Nicholls Scott (Wielka Brytania) Rickardssson Tony (Szwecja) Zagar Matej (Słowenia) Pedersen Bjarne (Dania) Zagar Matej (Słowenia) Pedersen Nicki (Dania) Tabela 2. Lista oficjalnych stron internetowych (źródło danych dla podstawowej bazy) druŝyna GTś Grudziądz KM Ostrów Wielkopolski Kolejarz Opole Kolejarz Rawicz KSś Krosno Lokomotiv Daugavpils Lotos Gdańsk Orzeł Łódź Polonia Bydgoszcz PSś Poznań RKM Rybnik Speedway Miszkolc Speedway Równe Stal Gorzów Stal Rzeszów Start Gniezno Tś Lublin Unia Leszno Unia Tarnów Unibax Toruń Włókniarz Częstochowa WTS Wrocław ZKś Zielona Góra Przegladzuzlowy.pl Sportowefakty.pl adres oficjalnej strony internetowej http://www.gtz.grudziadz.net/ http://www.km.osw.pl/ http://www.speedwayopolski.pl/new/ http://www.kolejarz.rawicz.pl/ http://www.ksmkrosno.pl/ http://www.latvijasspidvejs.lv/ http://www.lotosgdansk.pl/ http://www.orzel.lodz.pl/ http://www.polonia.bydgoszcz.pl/ http://www.pszpoznan.pl/stare/ http://www.rkm.rybnik.pl/ http://www.boon.hu/engine.aspx/page/special-speedway-miskolc http://speedway-rivne.at.ua/ http://www.stalgorzow.pl/ http://www.stal.rzeszow.pl/ http://www.start.gniezno.pl/ http://www.tzlublin.com/ http://www.unia.leszno.pl/ http://www.unia.tarnow.pl/ http://www.speedway.torun.pl/ http://ckmwlokniarz.pl/ http://www.wts.pl/ http://www.zkzssa.pl/ portale internetowe http://www.przegladzuzlowy.pl/ http://www.sportowefakty.pl/ 9 / 11

Tabela 3. Wielkości miast według GUS (stan na 31.12.2007 r.) miasto liczba mieszkańców ranga Bydgoszcz 361 222 8 Częstochowa 242 300 5 Daugavpils 108 091 3 Gdańsk 455 717 10 Gniezno 69 732 2 Gorzów 125 411 3 Grudziądz 99 090 2 Krosno 47 479 1 Leszno 64 057 2 Lublin 351 806 8 Łódź 753 192 10 Miszkolc 175 701 * 4 Opole 126 748 3 Ostrów Wielkopolski 72 360 2 Poznań 560 932 10 Rawicz 21 128 1 Równe 247 900 * 5 Rybnik 141 080 3 Rzeszów 171 330 4 Tarnów 116 118 3 Toruń 206 619 5 Wrocław 632 930 10 Zielona Góra 117 523 3 * dane z 2005 r. Tabela 4a i 4b. Estymacja parametrów modelu. Tabela 4a. Estymacja parametrów modelu dla danych z oficjalnych stron internetowych klubów (program Gretl 1.8.0) --- Model 1: Estymacja WLS z wykorzystaniem 226 obserwacji 1-226 Zmienna zaleŝna: liczba_widzow współczynnik błąd standardowy t-studenta wartość p ---------------------------------------------------------------------- const 9036,82 1448,92 6,237 2,27e-09 *** wynik_gosp_pop_ 1698,64 500,758 3,392 0,0008 *** liczba_obco_gp_ 442,615 252,476 1,753 0,0810 * liczba_obco_spo -230,340 185,606-1,241 0,2159 cena_biletu 109,339 54,0142 2,024 0,0442 ** wielkosc_miasta -445,536 88,9248-5,010 1,12e-06 *** lato -1827,90 476,259-3,838 0,0002 *** Podstawowe statystki dla waŝonych danych: Suma kwadratów reszt 699,9724 Błąd standardowy reszt 1,787798 Wsp. determ. R-kwadrat 0,220918 Skorygowany R-kwadrat 0,199573 F(6, 219) 10,34999 Wartość p dla testu F 4,31e-10 Logarytm wiarygodności -448,4273 Kryt. inform. Akaike'a 910,8546 Kryt. bayes. Schwarza 934,7983 Kryt. Hannana-Quinna 920,5173 --- 10 / 11

Tabela 4b. Estymacja parametrów modelu dla danych pochodzących z kwartalnika Świat śuŝla (program Gretl 1.8.0) --- Model 1: Estymacja WLS z wykorzystaniem 226 obserwacji 1-226 Zmienna zaleŝna: liczba_widzow współczynnik błąd standardowy t-studenta wartość p ---------------------------------------------------------------------- const 7591,29 1458,95 5,203 4,50e-07 *** wynik_gosp_pop_ 1540,81 547,750 2,813 0,0054 *** liczba_obco_gp_ 514,643 259,079 1,986 0,0482 ** liczba_obco_spo -70,6784 177,098-0,3991 0,6902 cena_biletu 139,957 55,6483 2,515 0,0126 ** wielkosc_miasta -407,616 89,6521-4,547 9,02e-06 *** lato -1815,24 484,095-3,750 0,0002 *** Podstawowe statystki dla waŝonych danych: Suma kwadratów reszt 738,8870 Błąd standardowy reszt 1,836822 Wsp. determ. R-kwadrat 0,203613 Skorygowany R-kwadrat 0,181794 F(6, 219) 9,331987 Wartość p dla testu F 4,08e-09 Logarytm wiarygodności -454,5410 Kryt. inform. Akaike'a 923,0821 Kryt. bayes. Schwarza 947,0258 Kryt. Hannana-Quinna 932,7448 --- 8. Bibliografia: 1. Gruszczyński Marek. Podgórska Maria. Ekonometria. Szkoła Główna Handlowa. Warszawa 2004. 2. Maddala Gangadharrao Soundaryarao. Ekonometria. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa 2006. 3. Powierzchnia i ludność w przekroju terytorialnym w 2008 r. Główny Urząd Statystyczny. (dostępny on-line). 4. Rocki Marek. Ekonometria praktyczna. Szkoła Główna Handlowa. Warszawa 2000. 5. Świat śuŝla nr 4 (68) 2006. Wydawnictwo AWA-PRESS. ISSN 1429-3285. 6. Świat śuŝla nr 4 (72) 2007. Wydawnictwo AWA-PRESS. ISSN 1429-3285. 7. Świat śuŝla nr 4 (76) 2008. Wydawnictwo AWA-PRESS. ISSN 1429-3285. 11 / 11