Chinese Super League: attendance, pricing, and team performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of team performance, price dispersion – having multiple ticket prices for a single event, and market characteristics on fan attendance. By considering the context of the Chinese Super League (CSL), this study considers multiple strategies for enhancing the demand for sport in relation to factors on- and off-the-field of play. Design/methodology/approach This study uses economic demand theory to examine consumer interest in sporting events in relation to pricing. Through employing econometric modeling, regression analysis is used to estimate results from match-level data encompassing multiple seasons. Findings The findings estimated from the linear regressions indicate that using multi-tiered pricing for sporting events does not significantly enhance demand in this context. Furthermore, it is found that consumers are responsive to matches against rival teams and strong opponents. Research limitations/implications The results run counter to prior literature on price dispersion, indicating that attendance demand may not always be influenced by the number of price points. Practical implications The findings help to develop an understanding of how team performance and pricing are important parts of meeting organizational goals in sport. From this, strategies can be formed to help stakeholders and managers in improving organizational performance. Originality/value This research is one of the first to consider the CSL, where both single and multiple price points exist for sporting events. Thus, it helps to build both theoretical and empirical knowledge in regards to the importance of pricing systems.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».