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赛果不确定的偏好会影响NCAA篮球赛的收视率吗

时间:2019-07-07

  

赛果不确定的偏好会影响NCAA篮球赛的收视率吗

  本研究中使用的电视收视率数据均来自于2014-15 NCAA一级大学篮球赛季全国电视转播常规赛和季后赛分区比赛。因变量是每个比赛的全国电视观众总数,数据由尼尔森公司在集。总共存在948个竞赛级别的观察结果。鉴于电视收视率的独特性,有必要对现场体育出席需求的传统模式进行调整。具体而言,价格和市场相关因素不包括在建模中,因为电视上的比赛收视率的财务费用可以忽略不计,而且本研究中使用的所有比赛都是全国直播。因此,我们根据以下功能定义消费者观看比赛的决定: 我们的模型的结果表明,消费者对预期和实际结果不确定性的偏好在整个赛季中并不一致。在常规赛中,我们发现消费者偏好预期结果更加确定的比赛,而这种偏好在在常规赛快结束时和季后赛中会下降。季后赛开始后,消费者对实际比赛结果的不确定性的敏感性就会提高。这一结果也说明了消费者对投注市场相对结果的敏感性,为大学橄榄球中的类似发现提供了支持。我们发现季后赛比赛的收视率比三月的常规赛高出15.30%,比其它月份的常规赛高出66.55%。当然,这一增长的一部分是由于季后赛中比赛质量的提高。然而,我们的模型表示,ScoreSpread的效果在季后赛中大约是常规赛的四倍。这凸显了收视率与比赛结果之间很强的关系。 与Borland和Macdonalds(2003)对消费者需求的研究一样,目前我们的研究并没有找到观众对预期比赛不确定性的偏好的支持。在这种情况下,我们发现一个多元化的电视环境下,观众更喜欢强弱分明的比赛。大学篮球迷应该很熟悉一些弱队击败强队的故事。鉴于我们的研究结果与相对低一些的比赛质量的偏好一致,这些结果可能表明,在整个赛季期间,不仅仅是在季后赛中都存在观众希望看到比赛双方存在差距,但是弱队获胜的故事。一个相关的问题是,其它职业体育的电视观众是否对预期的比赛确定性具有相似的偏好。据我们所知,Borland和Macdonald引用的研究中,职业体育的电视观众没有发现这种效应。但未来应该继续研究这一发现在大学和职业体育的各种背景下的稳定性。最后,未来的工作应该继续考虑赛季的因素,因为许多联赛的赛季几乎涵盖了一整年的时间。我们的结果表明消费者偏好不是静态的,并且具有基于时间条件和比赛重要性而变化的能力。进一步研究与赛季时间相关的收视率趋势可能会对实时体育消费的性质产生更多深刻的理解。 我们使用普通最小二乘估计上面的特征函数。注意再过一个月这几笔钱请注意查收。 因为原始收视率过度分散,我们通过采用其自然对数来转换我们的因变量。一般估计方程如: 不同的赛区也可能影响收视率。观众可能会喜欢观看传统的强赛区(ACC, BigEast, Big10, Big 12, SEC, and Pac 12)之间的比赛。因此,我们用PowerConfOOCGm代表这些强赛区间的比赛。ConfTourney和ConfTournChamp分别表示这是赛区内的比赛或者是冠军锦标赛。为了衡量实际结果的不确定性,我们使用了ScoreSpread变量,它是由赛前收盘线点差设定的赛前预期与最终得分之间的差额。接近零的值表示赛前设定的期望值与实际比赛结果相符。如果比赛比预期的更具竞争力,则该变量取负值。我们根据总得分水平建立一个类似的变量。 TotalDiff是根据收盘价格上的总市场预期来衡量消费者对总比分的兴趣。 尽管现在很多人通过智能手机、平板和电脑观看体育比赛,但是传统的电视观众还是占了大部分。因此我们可以说,观众观看体育比赛主要通过两种方式:在体育场现场观看和在电视机前观看。在美国体育的电视转播的版图中,NCAA男篮比赛很突出。2016年起,男篮冠军锦标赛的转播权每年将花掉CBS和Turner 11亿美元。美国博彩协会也证实了人们对比赛的热情,2016年有92亿美元被投注在了疯狂三月的比赛中。这些数字不仅可以作为消费者对大学生篮球运动兴趣程度的指标,还可以证明电视收入对NCAA及其成员机构的重要性。 在美国,疯狂三月(March Madness)刚刚结束,弗吉尼亚大学获得了总冠军。之所以称为疯狂三月,这是因为NCAA篮球全国锦标赛在这个月举行,68支全国最好的球队一起角逐冠军。单场淘汰的赛制让比赛充满了不确定性,常常有各种意外发生,以弱克强是家常便饭,所以也称为“疯狂三月”。本文估计了NCAA第一级男子大学篮球比赛结果不确定性与电视收视率之间的关系。结果表明观众更喜欢预期更为确定的比赛,但也会对比赛结果不确定性较高的比赛做出积极响应。结果还表明,这些偏好在整个赛季中并不是一成不变的。在季后赛期间,对预期比赛确定性的偏好减少,而对比赛结果不确定性的偏好更高。从政策角度来看,目前的NCAA结构允许两支差距很大球队的比赛,并不会对电视收视率或相关收入产生负面影响。 与其他体育联赛相似,我们需要了解影响消费者对直播体育产品的兴趣的因素。比赛质量常常是考量的一个因素。大学体育并不像其他职业体育联盟有各种机制(工资帽,奢侈税)的人为限制,各个赛区本质上就是比赛相对质量的监管者,但是我们依然可以看到在一些赛区中球队水平差异巨大。此外,每年还有三分之一的比赛是与非同一赛区的球队交手,因此我们会看到2016年篮球收入3940万美元的篮球巨头杜克大学与篮球收入只有188万美元的伊隆大学在比赛中碰面。由于有很多大差距的比赛进行,如果大学篮球观众倾向于比赛预期的结果不确定性,那么补救不平衡的政策措施将值得考虑。 时间因素也可能与电视收视率的变化有关。在周中和周末进行的比赛有不同的标准起始时间。鉴于此,我们创建了一系列十个指标变量,识别开始时间(东部标准时间)以及比赛是在周中(周一至周五)还是周末(周六和周日)进行。为了控制收视率受到消费者可用的直接替代品数量的影响,我们包括了替代品的变量。该变量等于与给定比赛的两小时时间窗重叠的全国电视转播比赛的数量。我们最后还包括了播放比赛的电视频道变量(Channel)。 其中i代表独立的比赛。预期比赛质量的衡量标准是比赛开始前的相关数据统计。我们通过统计学家Ken Pomeroy的评分来衡量消费者对预期比赛质量的偏好。AvePomer是两个竞争球队的平均赛前Pomeroy评分。我们注意到平均Pomeroy值与绝对比赛质量之间的反比关系,随着Pomeroy平均值的增加,比赛质量水平降低。考虑到大学比赛中竞争质量的变化程度,使用这种评分的方式比简单的获胜百分比更好。尤其在赛季早期,有些赛区会在开始阶段安排较弱的竞争,而有些赛区则采取相反的方式。除了Pomeroy赛前比赛质量的衡量标准外,我们还利用了之前三个赛季(Ave3yrWinPct)中参赛队伍的平均胜率。为了测试预期的结果不确定性,我们利用赛前收盘线点差的绝对值(AbsClosingLine)。这是最常用来表示比赛结果不确定性的方式,并可以表示竞争球队之间的相对质量差异。该变量的较小值表明相对更高的竞争力。比赛前的超过/低于总体值(OverUnder)用以测量潜在的消费者对预期得分水平的偏好。

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