Previsão de consumo de ingressos para jogos do campeonato brasileiro

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 previsãopara 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 benchmarkLa estimación de la demanda en eventos deportivos es un tema crucial para la evaluación de la eficiencia de ventas y gestión de marketing de clubes deportivos. Estimaciones más precisas permiten que se cree un plan financiero y operativo más adecuado y que se ofrezca un servicio de mejor calidad a los aficionados. El objetivo de este estudio es analizar y estimar el consumo de entradas para partidos de fútbol en los estadios brasilenos. ˜ Se han comparado los resultados del modelo de regresión con errores normalmente distribuidos (benchmark), del modelo Tobit y del modelo lineal generalizado con distribución Gamma. Los modelos incluyen variables explicativas relacionadas con el entorno económico, la calidad del producto y los incentivos monetarios y no monetarios que se ofrecen a las personas para que asistan a los partidos en los estadios. Se demuestra que la mayoría de estas variables ha sido estadísticamente significativa para explicar la cantidad de personas que pagan para ir a los estadios. Se han utilizado diferentes medidas de calidad de estimación para evaluar el desempeno˜ de las previsiones de demanda y se ha concluido que el modelo lineal generalizado con distribución Gamma muestra mejores resultados para estimar el consumo de entradas de los partidos de fútbol del Campeonato Brasileno, ˜ en comparación con el benchmarkFor 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 benchmar

Previsão de consumo de ingressos para jogos do campeonato brasileiro

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 previsãopara 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 benchmarkLa estimación de la demanda en eventos deportivos es un tema crucial para la evaluación de la eficiencia de ventas y gestión de marketing de clubes deportivos. Estimaciones más precisas permiten que se cree un plan financiero y operativo más adecuado y que se ofrezca un servicio de mejor calidad a los aficionados. El objetivo de este estudio es analizar y estimar el consumo de entradas para partidos de fútbol en los estadios brasilenos. ˜ Se han comparado los resultados del modelo de regresión con errores normalmente distribuidos (benchmark), del modelo Tobit y del modelo lineal generalizado con distribución Gamma. Los modelos incluyen variables explicativas relacionadas con el entorno económico, la calidad del producto y los incentivos monetarios y no monetarios que se ofrecen a las personas para que asistan a los partidos en los estadios. Se demuestra que la mayoría de estas variables ha sido estadísticamente significativa para explicar la cantidad de personas que pagan para ir a los estadios. Se han utilizado diferentes medidas de calidad de estimación para evaluar el desempeno˜ de las previsiones de demanda y se ha concluido que el modelo lineal generalizado con distribución Gamma muestra mejores resultados para estimar el consumo de entradas de los partidos de fútbol del Campeonato Brasileno, ˜ en comparación con el benchmarkFor 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 benchmar

not available

A modelagem de equações estruturais permite especificar como variáveis não observáveis (conhecidas como variáveis latentes) podem ser mensuradas através de variáveis observáveis utilizando equações de mensuração. Ela também permite analisar várias relações de dependência entre variáveis que são intercorrelacionadas utilizando equações estruturais. Esta modelagem é uma extensão das técnicas de análise de regressão multivarida e análise fatorial e está sendo muito utilizada em diversas áreas, tais como: educação, marketing, psicologia, saúde, entre outras. Na estatística, pode ser utilizada na estimação de modelos multivariados como regressão, análise fatorial confirmatória, análise de caminho, entre outros. Neste trabalho, apresenta-se os principais tipos de modelos existentes nessa modelagem, os métodos de estimação para alguns casos típicos de modelos e as medidas de ajuste mais usuais para verificação da qualidade de ajuste dos modelos. Também apresentamos uma aplicação a um exemplo real sobre agricultores familiares modernos de Salto, através do qual tentamos explicitar melhor o uso das medidas de ajuste para esta modelagem.not availabl

not available

Sabemos que todos os modelos estatísticos envolvem uma certa imprecisão, de forma que uma avaliação da influência de pequenas perturbações no modelo torna-se importante. Se essas perturbações alterarem os resultados principais de uma análise de forma significativa, temos motivos para nos preocupar com o modelo utilizado. Caso contrário, temos que o modelo é robusto com respeito às peeturbações induzidas. Em 1995, Cadigan desenvolveu o método de influência local para modelos de equações estruturadas utilizando os métodos de estimação demáxima verossimilhança, mínimos quadrados generalizados e não-ponderados, baseado na medida de curvatura normal introduzida por Cook. Uma suposição usual nos modelos de equações estruturais é de que o vetor de variáveis observadas tem distribuição normal multivariada. Porém, quando esta suposição é violada, os resultados dos testes de hipóteses ficam comprometidos. Na prática, muitas vezes essa suposição é violada e, assim torna-se necessária a utilização de outros métodos de estimação ou até mesmo de outras distribuições com caudas mais leves ou mais pesadas do que as da normal. A classe de distribuições elípticas engloba as distribuições com as características citadas anteriormente e, portanto, no presente trabalho, desenvolvemos o ajuste do modelo e as medidas de curvatura para verificar infuência local em modelos de equações estruturais com distribuição elíptica para diferentes esquemas de perturbação e, então, fizemos uma aplicação utilizando a distribuição t multivariada, que tem caudas mais pesadas que as da normal. Disponibilizamos duas bibliotecas para o pacote R, uma para o ajuste do modelo e a outra para avaliação da influência local.not availabl

Ticket consumption forecast for Brazilian championship games

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

Comparação do Desempenho de Carteiras Utilizando ds Métodos Paridade de Risco, Mínima Variância e Equal Weighting: Um Estudo no Mercado Brasileiro em Períodos Pré, Durante e Pós A Crise de 2008

Objetivo: Comparação do desempenho de carteiras montadas de acordo com os métodos Paridade de Risco (PR), Mínima Variância (MV) e Equal Weighting (EW) no mercado brasileiro em períodos pré, pós e durante a crise internacional de 2008.Fundamento: Seleção de carteiras por meio do método MV tem base no artigo de Markowitz (1952). O método de alocação EW, estudado por Choueifaty e Coignard (2008), é o único portfólio na fronteira eficiente no caso de todos os ativos possuírem a mesma correlação. Maillard, Roncalli e Teïletche (2010) apresentam a metodologia PR como a mais eficiente na alocação de ativos por equalizar os pesos de cada ativo de acordo com sua contribuição ao risco do portfólio.Método: Foram construídas carteiras anuais com dados diários de todos os ativos brasileiros contemplando o período de 2007 a 2013. Foi utilizado o Índice de Sharpe (IS) para avaliar o desempenho das carteiras nos períodos anteriores, durante e após a crise. Resultados: O tradicional método MV apresenta maiores valores de IS em aproximadamente 70% das vezes. Já o método PR foi mais eficaz em períodos de crise. Contribuições: A comparação do desempenho de diferentes metodologias na construção de carteiras de risco brasileiras em períodos com diferentes volatilidades é a principal contribuição do trabalho. O fato de que o método EW apresentou a pior relação risco retorno em praticamente todos os períodos da amostra enseja ao mercado a busca por metodologias mais sofisticadas de alocação em ativos de risco.