Metoda granicznej analizy danych a tradycyjne podejście wskaźnikowe w ocenie kondycji finansowej klubów Ekstraklasy

• Authors: Wyszyński Artur

Title variants

EN

Data envelopment analysis method in comparison with traditional indicator approach in the assessment of financial condition of Ekstraklasa clubs

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

Celem artykułu jest zastosowanie wskaźników efektywności technicznej uzyskanych za pomocą modeli CCR i BCC metody granicznej analizy danych (Data Envelopment Analysis — DEA), będących miernikami oceny kondycji finansowej klubów piłki nożnej, które w sezonie 2014/15 rozgrywały mecze w najwyższej klasie rozgrywek w Polsce. Za pomocą analizy statystycznej i dyskryminacyjnej zbadano współzależność pomiędzy miernikami efektywności a kondycją finansową klubów, obrazowaną przez trzy wskaźniki: bieżącą płynność, rentowność netto i zadłużenie. Wybór klubów podyktowany był dostępnością danych pochodzących z raportów instytucji finansowych Deloitte i Ernst & Young. Z badania wynika, że między miernikami efektywności i wskaźnikami finansowymi istnieje silna korelacja. Analizowaną współzależność potwierdziły również wyniki testowania istotności różnic wskaźników finansowych pomiędzy grupą klubów efektywnych i nieefektywnych. Wskaźnikiem najbardziej różnicującym kluby oraz mającym największy wpływ na wzrost efektywności jest płynność finansowa. Otrzymane wyniki wskazują, że mierniki efektywności obliczone za pomocą modeli CCR i BCC mogą być stosowane do oceny finansowej klubów sportowych.

EN

The aim of this article is to apply the technical efficiency indicators obtained using the CCR and BCC models of the Data Envelopment Analysis (DEA), which are measures of the financial condition of Ekstraklasa football clubs that played matches, in the highest class in Poland, in the season 2014/2015. Statistical and discriminatory analyses were used in order to examine the interdependence between the performance indicators and the financial condition of clubs illustrated by three indicators: current liquidity, net profitability and debt. The choice of football clubs was determined by the availability of data from reports of Deloitte as well as Ernst & Young. The research shows that there is a strong correlation between performance measures and financial indicators. The analyzed interdependence was confirmed by the results of testing the differences significance of financial indicators between the group of effective and ineffective clubs. Indicator which considerably differentiates clubs and has the greatest impact on results is financial liquidity. The results obtained indicate that measures computed using the CCR and BCC models can be applied to assess the financial condition of sports clubs.

Keywords

PL

DEA; efektywność techniczna; kondycja finansowa; kluby piłki nożnej; Ekstraklasa

EN

DEA; technical efficiency; financial condition; football clubs; Ekstraklasa

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2018
• Issue: 1
• Pages: 21-36

Dates

published

2018-01-28

Contributors

author

Wyszyński Artur

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

References

• Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078—1092.
• Baroncelli, A., Lago, U. (2006). Italian football. Journal of Sports Economics, 7(1), 13—28.
• Barros, C. P., Assaf, A., Earp, F. (2010). Brazilian Football League Technical Efficiency: A Simar and Wilson Approach. Journal of Sports Economics, 11(6), 641—651.
• Barros, C. P., Garcia-del-Barrio, P. (2008). Efficiency measurement of the English football Premier League with a random frontier model. Economic Modelling, Elsevier, 25(5), 994—1002, September.
• Barros, C. P., Leach, S. (2006a). Analyzing the performance of the English F.A. Premier League with an econometric frontier model. Journal of Sports Economics, 7(4), 391—407.
• Barros, C. P., Leach, S. (2006b). Performance evaluation of the English Premier League with data envelopment analysis. Applied Economics, 38(12), 1449—1458.
• Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E. L. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429—444.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M., Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Second Edition, Berlin: Springer.
• Dawson, P., Dobson, S., Gerrard, B. (2000). Stochastic frontier and the temporal structure of managerial efficiency in English soccer. Journal of Sports Economics, 1(4), 341—362.
• Emel, A. B., Oral, M., Reisman, A., Yolalan, R. (2003). A credit scoring approach for the commercial banking sector. Socio-Economic Planning Sciences, 37, 103—123.
• Feroz, E. H., Kim S., Raab, R. L. (2003). Financial Statement Analysis: A Data Envelopment Analysis Approach. Journal of the Operational research Society, 54(1), 48—58.
• Feruś, A. (2006). Zastosowanie metody DEA do określenia poziomu ryzyka kredytowego przedsiębiorstw. Bank i Kredyt, 37(7), 44—59.
• Fisher, R. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7, 179—188.
• Gonzalez-Gomez, F., Picazo-Tadeo, A. J. (2010). Can we be satisfied with our football team? Evidence from Spanish Professional Football. Journal of Sports Economics, 11(4), 418—442.
• Gospodarowicz, A. (2004). Możliwości wykorzystania metody DEA do oceny ryzyka kredytowego w kontekście Nowej Umowy Kapitałowej. W: A. Zeliaś (red.), Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych (s. 119—129). Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
• Guzik, B. (2009). Podstawowe modele DEA w badaniu efektywności gospodarczej i społecznej. Poznań: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego.
• Guzmán, I., Morrow, S. (2007). Measuring efficiency and productivity in professional football teams: evidence from the English Premier League. Central European Journal of Operations Research, 15(4), 309—328.
• Haas, D. J. (2003a). Productive efficiency of English football teams — a data envelopment approach. Managerial and Decision Economics, 24, 403—410.
• Haas, D. J. (2003b). Technical efficiency in the Major League Soccer. Journal of Sport Economics, 4(3), 203—215.
• Haas, D., Kocher, M. G., Slitter, M. (2004). Measuring Efficiency of German Football Teams by Data Envelopment Analysis. Central European Journal of Operations Research, 12, 251—268.
• Hofler, R. A., Payne, J. E. (1997). Measuring efficiency in the National Basketball Association. Economics Letters, 55, 293—299.
• Jardin, M. (2009). Efficiency of French football clubs and its Dynamice, https://mpra.ub.unimuenchen. de/19828/1/Efficiency_of_French_football_clubs_and_its_dynamics.pdf.
• Johnson, R. A., Wichern, D. W. (1992). Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition, Prentice Hall.
• Klecka, W. R. (1981). Discriminant analysis. Beverly Hills: Sage Publications.
• Simak, P. C. (1999). DEA based analysis of corporate failure. Manuscript. Toronto: University of Toronto.
• Sznajder, A. (2010). Równowaga sił konkurentów na rynku sportu profesjonalnego. Gospodarka Narodowa, 10, 79—95.
• Wyszyński, A. (2016). Efficiency of Football Clubs in Poland. Olsztyn Economic Journal, 11(1), 59—72.