Vysílací práva fotbalových soutěží: Predikce hodnoty vysílacích práv Chance ligy

Abstract

Diplomová práce Vysílací práva fotbalových soutěží: Predikce hodnoty vysílacích práv Chance ligy sumarizuje současné teore琀椀cké poznatky a rozšiřuje výzkum v oblas琀椀 昀椀nancování profesionálního evropského fotbalu a konkrétního zdroje příjmů klubů v podobě vysílacích práv. V rámci vlastního výzkumu práce predikuje aktuální roční peněžní hodnotu vysílacích práv české nejvyšší fotbalové soutěže v reakci na proběhnuvší tendr o tento ar琀椀kl z roku 2023. Predikce formou ekonometrické regrese z rodiny GLM byla provedena s využi琀m průřezových dat elitních evropských fotbalových lig. Datový soubor ve své počáteční podobě čítal 90 nezávislých proměnných kontrolujících vliv sportovní kvality, atrak琀椀vity, popularity, marke琀椀ngu a infrastruktury soutěží i demogra昀椀ckých a 昀椀nančních aspektů příslušných zemí. Charakteris琀椀ky druhé smluvní strany v podobě vysilatele byly v tomto ohledu řešeny minimálně. V rámci stanovení závislé proměnné byla kontrolována časová souvislost i rozdíl mezi čistým a hrubým příjmem z vysílacích práv. Finální model, ke kterému studii napomohla metoda zpětného výběru a korelační ma琀椀ce, a který čítal 16 prediktorů, přiřkl vysílacím právům Chance ligy roční peněžní hodnotu ve výši 43,51 milionů eur (rozmezí 29,46 a 57,57 milionů eur v rámci kon昀椀denčního intervalu s 95 %...

Master thesis Broadcas琀椀ng Rights of Football Compe琀椀琀椀ons: Predic琀椀on of the Value of Chance Liga Broadcas琀椀ng Rights summarizes current theore琀椀cal pieces of knowledge and broadens research in the case professional European football 昀椀nancing - especially for the area of broadcas琀椀ng rights income source. In the case of own research, the thesis predicts a current monetary value of Czech top-琀椀er football compe琀椀琀椀on broadcas琀椀ng rights for the sake of reac琀椀on to the auc琀椀on of this ar琀椀cle from 2023. The predic琀椀on through an econometric regression from GLM family was undertaken u琀椀lizing cross-sec琀椀onal data of elite European football leagues. The dataset was in its rudimentary appearance consisted of 90 independent variables controlling for in昀氀uence of sports quality, a琀琀rac琀椀vity, popularity, marke琀椀ng and infrastructure of compe琀椀琀椀ons and demographic and 昀椀nancial aspects of respec琀椀ve countries. Characteris琀椀cs of the second side of broadcas琀椀ng contracts, i.e. broadcas琀椀ng companies, were tackled minimally. In the case of dependent variable assessment, both 琀椀me relatedness and gross and net broadcas琀椀ng income di昀昀erence were taken into account. A 昀椀nal model that was built up through backward selec琀椀on and correla琀椀on matrices and that considered 16 predictors assigned to Chance Liga...