Developing a Profitability Model for Professional Sport Leagues: The Case of the National Hockey League
Notice bibliographique
Résumé
Escalating costs in professional sport, increased competition from entertainment alternatives, and a recent labor dispute in the National Hockey League (NHL) provide the impetus to study the underlying structure of team profitability. The current study takes advantage of this opportunity by developing and testing a profitability model for NHL teams based on the underlying premise that there are multiple determinants to franchise profitability. An extensive data set of more than 40 variables was extracted from the 2001-02, 2002-03, and 2003-04 NHL seasons to explore the complex nature of franchise profitability. The number of variables is reduced using principal components analysis and the model interactions are tested using a regression analysis. The results demonstrate that having a winning team is an important feature but it is not the only factor related to profitability. Indeed, winning is not directly related to profits but indirectly influences profits through the level of market support. The resulting model implies that profitability is directly determined by market support and player investment while a variety of other influences on profitability are enabled through the direct considerations. These indirect determinants include improved performance; team playing style; team composition; historical performance; market competition; arena location; and level of sponsorship. Regional and local television, the intent of ownership, and market characteristics are additional considerations that should not be completely dismissed from the list of profit determinants. The model has implications for both theory and practice and contributes towards the development of a profitability model for all professional sport leagues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».