Season Ticketing as a Risk Management Tool in Professional Team Sports: A Pricing Analysis of German Soccer and Basketball
Notice bibliographique
Résumé
Ticket sales remain a significant source of revenue in professional team sports. However, season ticket revenue, as an effective risk-reducing instrument, is rarely analyzed in the literature. This study aims to determine, from a price and product perspective, the extent to which different factors affect season ticket prices. Using three different professional German sports leagues, a ticket-pricing model was developed as the empirical model. Consistent with other pricing studies, an ordinary least-squares (OLS) model and a Tobit model were fit. The results indicate that different season ticket rights, type of season ticket, club league membership, fan club membership, club stadium utilization rate, club sporting performance, and club market size have significant negative or positive impacts on season ticket price. Whereas, for example, a reserved seat in the stadium has a positive impact, the population of the club’s city has a negative impact. Based on the results, club managers should consider all traditional season ticket rights and season ticket discounts when calculating season ticket pricing. These and further implications are discussed with respect to the risk management issues of season ticket pricing in light of the COVID-19 pandemic and differences in local market constellations of professional team sports clubs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».