Современные спортивные сооружения являются сложными многоцелевыми системами, которые включают в себя спортивные арены, зрительские комплексы, торговые предприятия, системы связи и безопасности, медицинской помощи, вспомогательных служб. Крупные спортивные сооружения могут одновременно обслуживать десятки и даже сотни тысяч болельщиков и спортсменов, предоставляя каждому клиенту соответствующий набор сервисных услуг. Значительное количество болельщиков, посещая спортивные сооружения, создают спрос на целый ряд сопутствующих товаров и услуг – на напитки, бутерброды, пиццу, спортивную прессу, сувениры.
Для того, удовлетворить весь предъявляемый спрос на высшем уровне, предоставить потребителям качественные товары и услуги, необходимо учесть многие экономические и иные факторы уже на стадии проектирования спортивных сооружений. Так, например, следует учесть, какое среднее количество болельщиков будет посещать данное спортивное сооружение, сколько потребуется билетных касс, как будут организовываться транспортные потоки для перевозки спортсменов и болельщиков, сколько и каких торговых предприятий потребуется и где они будут расположены.
Ответы на эти и многие другие вопросы должны быть получены в ходе маркетинговых и проектно-изыскательских работ на фазе проектирования спортивных сооружений. И уже на этой стадии в процесс активно включаются экономико-математические методы, задействуется существующий аппарат математического моделирования и прогно-зирования. Данные методы и расчеты совершенно необходимы для определения:
- Сроков окупаемости отдельных предприятий спортивного сооружения и всего комплекса в целом;
- Величины прибыли, получаемой:
— торговыми предприятиями спортивного сооружения;
— от продажи входных билетов;
— от размещенной в спорткомплексе рекламы;
— от продажи прав на теле- и радиотрансляцию;
— от аренды площадей и оборудования.
- Возможности многоцелевого использования спортивного сооружения;
- Исследования колебаний прибыли в зависимости от времени года (сезона);
- Изменений прибыли в зависимости от перемен в макроэкономической сфере.
Если проектирование спортивного сооружения производится без экономико-математической поддержки и учёта вышеперечисленных экономических параметров, то необходимые корректировки впоследствии приходится производить уже на действующем объекте, что существенно увеличивает соответствующие издержки.
В качестве иллюстрации вышесказанного приведём пример из недавно состоявшейся Олимпиады-2016 в Бразилии. Некачественное прогнозирование в части строительства и эксплуатации спортсооружений привело к тому, что спустя всего полгода после окончания Игр, олимпийский стадион, бассейн и многие другие сооружения стали приходить в негодность (см. фото).
Бразильский Олимпийский центр водных видов спорта в 2017 году
То же самое можно сказать и о строительстве очень дорогостоящих стадионов в России к футбольному ЧМ-2018. Объекты стоимостью в 25-35 млрд. рублей могут оказаться убыточными и приносить убытки в 2,4 млрд. рублей ежегодно.
Другим важным направлением применения экономико-математического моделирования в спортивных сооружениях и спортивной индустрии является их активное использование в системах бухгалтерского учёта и автоматизации систем управления предприятием. Суть данных процессов сводится к следующему. Многие сложные и рутинные вычислительные процедуры, которые повседневно осуществляются в структурных подразделениях спортивных организаций, клубов, спортивных сооружений, предприятиях-производителях спортивных товаров (таких, как учет материальных средств, прохождение финансовых потоков, расчет текущего баланса и проч.), можно существенно облегчить с помощью компьютеров. Однако включить в производственный процесс компьютеры без построения экономико-математических моделей нельзя, так как все вычислительные задачи должны быть представлены в понятной для компьютера форме (то есть в виде программного продукта). Поэтому, чтобы автоматизировать какие-либо производственные или вычислительные процессы, необходимо прибегнуть к экономико-математическому моделированию.
Экономико-математические методы и модели оказываются также чрезвычайно полезными в маркетинговых исследованиях. С помощью экономико-математических моделей обрабатываются данные опросов болельщиков и потенциальных потребителей продукции спортивного назначения, собирается необходимая спортивным клубам и организациям информация (например, по ключевым словам) из компьютерных сетей, производится учет рекламаций, контролируется число болельщиков, посетивших вебсайт клуба или спортивной организации и т. д.
Полученная таким образом информация используется для целей экономического прогнозирования, главным образом прогнозирования потребительского спроса, и, соответственно, прибыли спортивной организации. Как правило, в экономике спорта наиболее часто используются три основных класса моделей, которые применяются для анализа или прогноза.
- Модели временных рядов.
К этому классу можно отнести модели тенденции (тренда)
Y(t) = F(t) + qt
и сезонности Y(t) = S(t) + qt,
где F(t) – временная тенденция (тренд);
S(t) – периодическая (сезонная) компонента;
qt – случайная величина.
Модели данного вида используются для изучения и прогнозирования объема продаж входных билетов, спроса на спортивные товары и услуги и тому подобных исследованиях.
- Регрессионные модели.
В регрессионных моделях исследуется зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или нескольких величин. Регрессионные модели представляются в виде функции:
f(x, b) = f(x1, …, xk, b1, …, bj ),
где x1, …, xk – независимые переменные;
b1, …, bj — параметры.
В зависимости от вида функции f(x, b) регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные. Например, можно исследовать спрос на входные билеты на игры чемпионата России по футболу как функцию от времени проведения матча (дня недели, утренних или вечерних часов), от температуры воздуха и иных погодных условий, от среднего уровня дохода болельщиков, от интенсивности рекламы и тому подобных параметров.
- Системы одновременных уравнений.
Модели данного типа описываются системами уравнений. Уравнения, входящие в модель, могут быть дифференциальными, регрессионными, линейными или нелинейными; могут представлять собой равенства или неравенства. Модели, описываемые системами уравнений, обычно более сложны, чем модели регрессии или временных рядов. Модели данного класса могут быть использованы при построении моделей спроса и предложения, решении транспортных задач, задач оптимального распределения ресурсов, при анализе макроэкономического равновесия и некоторых других областях.
Пример построения модели спроса и предложения:
Пусть Qd – спрос на товар или услугу в момент времени t,
Qs – предложение на товар в момент времени t,
Рt – цена товара,
Yt – доход от реализации товара.
Сформируем систему уравнений «спрос-предложение»:
Qs = a1 + a2Pt + a3Pt-1+ qt (предложение)
Qd = b1+ b2Pt +b3Yt + ut (спрос)
Qd = Qs (равновесие).
Цена товара Pt и спрос на товар Q в момент равновесия определяются из уравнений модели, то есть являются внутренними переменными. Предопределенными в данной модели являются доход Yt и значение цены товара в предыдущий момент времени Pt-1.
Спортивное сооружение как понятие. Экономика спортивных сооружений
Стадионы, построенные к ЧМ-2018, могут принести убытки в 2,4 млрд. руб.
