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Type: Artigo Científico
Title: Ticket consumption forecast for Brazilian championship games
Author: Bortoluzzo, Adriana Bruscato
Bortoluzzo, Mauricio Mesquita
Machado, Sérgio Jurandyr
Melhado, Tatiana Terabayashi
Trindade, Pedro Iaropoli
Pereira, Bruno Santos
Publication Date: 2017
Original Abstract: A estimação da demanda em eventos esportivos é uma questão crucial para a avaliação da eficiência de vendas e gestão de marketing de clubes desportivos. Estimativas mais precisas permitem que seja feito um plano financeiro e operacional mais adequado e que o serviço prestado aos fãs possua maior qualidade. O foco deste estudo é analisar e prever o consumo de ingressos em jogos de futebol nos estádios brasileiros. Foram comparados os resultados preditivos do modelo de regressão com erros normalmente distribuídos (benchmark), do modelo Tobit e do modelo linear generalizado com distribuição Gama. Os modelos incluem variáveis explicativas relacionadas com o ambiente econômico, a qualidade do produto, bem como incentivos monetários e não monetários que as pessoas possuem para assistirem aos jogos nos estádios. A maioria dessas variáveis foi estatisticamente relevante para explicar a quantidade de público pagante nos estádios. Foram utilizadas diferentes medidas de qualidade de previsão para avaliar o desempenho das previsões de demanda e concluímos que o modelo linear generalizado com distribuição Gama apresentou melhores resultados para previsão do consumo de ingressos para os jogos do Campeonato Brasileiro de futebol, quando comparados ao benchmark.
Keywords in original language : Gestão esportiva
GLM
Demanda de ingressos
Futebol
Abstract: For the efficiency of sales and marketing management of athletic clubs, it is crucial to find a way to appropriately estimate the level of demand for sporting events. More precise estimates allow for an appropriate financial and operational plan and a higher quality of service delivered to the fans. The focus of this study is to analyze and forecast the ticket consumption for soccer games in Brazilian stadiums. We compare the results of the regression model with normally distributed errors (benchmark), the TOBIT model and the Gamma generalized linear model. The models include explanatory variables related to the economic environment, product quality, as well as monetary and non-monetary incentives that people are given to attend sporting events at stadiums. We show that most of these variables are statistically significant to explain the amount of fans that go to stadiums. We used different measures of accuracy to evaluate the performance of demand forecasts and concluded that Gamma generalized linear model presented better results to forecast the ticket consumption for Brazilian championship games, when compared to a benchmark.
Keywords (english terms): Sports management
GLM
Ticket consumption
Soccer
Language: Inglês
CNPq Area: Multidisciplinar
URI: https://www.scielo.br/j/rausp/a/CqwZqrJWCBhrz7P3NrhjqGM/?lang=en
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