Wprzeprowadzonychbadaniachzałożonokoniecznośćdokonaniakorekt.Umożliwiatouw zględnieniepełnegokosztukapitałuorazprzekształceniewartościksięgowejw wartoś ćekonomicznąlub,inaczejmówiąc,skorygowanąwartośćksięgową.Przedprzystąpienie
mdowyliczeń,wybranepozycjeksięgowezostałyskorygowane–nale-ż y pamiętać,mdowyliczeń,wybranepozycjeksięgowezostałyskorygowane–nale-żezaczerpniętewprostzksiągrachunkowych,sąobarczoneszeregiemznie
kształceńspowodowanych,przyjętymiwramachsystemówrachunkowości,za-s a d a m i kkształceńspowodowanych,przyjętymiwramachsystemówrachunkowości,za-sięgowymi,wtymgłówniezakształceńspowodowanych,przyjętymiwramachsystemówrachunkowości,za-sadąmemoriałową[Mazur2011].Bazowy miobszaramikorektsą:badaniairozwój,marketing,goodwill,odroczonypodatekorazl e a s i n g operacyjny.Wprzypadkuklubówsportowychpodstawowakorektawprze- prowadzonejanaliziedotyczyławartościzawodnikówwykazywanejwbilansie.Po-zycjęwartościniematerialnychiprawnych,gdziedokonujesięujawnianiawartościksięg
owejzawodników,zastąpionoichwartościąrynkowąwposzczególnychsezo-n a c h podawaowejzawodników,zastąpionoichwartościąrynkowąwposzczególnychsezo-nychprzezportalebraowejzawodników,zastąpionoichwartościąrynkowąwposzczególnychsezo-nżowe[traowejzawodników,zastąpionoichwartościąrynkowąwposzczególnychsezo-nsfermarkt.pl].Autorzysąświadomi,ż e zastosowanakorektajestuproszczeniem,alezewzględównamałyzakresbadańi i c h wstępnycharakteruznali, że jesttodopuszczalne.
Dobadańwybranodwaklubypiłkarskieznajbardziejskomercjalizowanejligipił-karskiej[Markham2013],którarównieżbyławcześniejanalizowanaibadanaprzezwielu autorówwzakresiewycenywartości.Wybranemiernikimającharakterbiz- nesowy,dlategodobranedwaprzypadkipowinnypochodzićznajbardziejkomercyj-nejligipiłkarskiej.Analizowanedanepochodzązokresu5latzuwaginato,żeUEFAw swoi mrankinguoceniaklubyiprzyznajepunktywłaśniewtakimprzedzialeczasu.N a zebranej próbieprzeprowadzonoanalizękorelacjiw celu ustaleniajakierela-cjezachodząpomiędzytakimikluczowymimiaramijakEVA,VAIC,modelMarkhama,I C a w artościązawodnikówc z y wynikamisportowymi.W związkuz powyższymw
b a d a n i u zmiennymibyły:
– EVA, – VAIC,
– MultValue–wycenaprzeprowadzonametodąMarkhama[Markham2013], –
IC(MV-cBV)–wartośćkapitałuintelektualnegorozumianajakoróżnicamię-d z y wartościąrynkowąprzeIC(MV-cBV)–wartośćkapitałuintelektualnegorozumianajakoróżnicamię-dsiębiorstwaaskorygowanąwartością księgową, – MV –wartośćrynkowa,czylikapitalizacjaspółki,
– cBV–skorygowanawartośćksięgowa,
– FP–szacowanarynkowawartośćzawodnikówzportalubranżowegoTrans-fermarkt[transfermarkt.pl2018],
– UEFApoints – punktyUFEAprzyznawanezaosiągniętewynikisportowe.
WTabeli1zaprezentowanozebranedanenatematdwóchklubówwbadanymokresi
e:klubupiłkarskiegoManchesterUnited(oznaczanegojakoMU)iklubupił-Tabela1.Opracowanedanewybranychklubówza lata 2013–2017 (dane w milionach GBP)
EVA VAIC MV cBV
IC(MV-cBV)
Mult-Value FV UEFA
points MU2013 -16,88 1,88 1651,00 921,44 921,44 2671,60 593,44 130,59 MU2014 -1,62 1,93 1647,20 1009,22 1009,22 2431,04 715,22 128,95 MU2015 -20,89 1,38 1836,80 633,20 633,20 2319,94 394,20 103,08
MU2016 31,23 2,16 1799,00 629,31 629,31 2798,81 415,31 82,26
MU2017 8,10 1,81 1991,20 1038,60 1038,60 2812,64 857,60 95,19
Arsenal2013 -16,40 3,83 1600,00 854,40 854,40 946,52 649,40 113,59 Arsenal2014 -12,91 4,01 1500,00 747,60 747,60 343,89 553,60 112,95 Arsenal2015 -16,20 4,33 1550,00 611,81 611,81 382,52 454,81 110,08 Arsenal2016 -21,17 4,07 1800,00 762,25 762,25 374,36 580,25 105,26 Arsenal2017 2,71 4,61 1900,00 752,21 752,21 367,62 570,21 105,19 Źródło:opracowaniewłasne.
karskiegoA r s e n a l ( o z n a c z a n e g o jakoA r s e n a l ) . D o skrótowycho z n a c z e ń d o d a n o analizowany okres,stądprzykładowodaneza2013rokdlaManchester Unitedbędąo p i s a n e jakoMU2013, a za 2014rokdla ArsenalujakoArsenal2014.
Próbaskładasięz10elementów.Próbaniejestreprezentatywnaiprzeprowadzo-n a aPróbaskładasięz10elementów.Próbaniejestreprezentatywnaiprzeprowadzo-nalizaPróbaskładasięz10elementów.Próbaniejestreprezentatywnaiprzeprowadzo-niemacharakteruilościowego,Próbaskładasięz10elementów.Próbaniejestreprezentatywnaiprzeprowadzo-natomiastwykorzystaPróbaskładasięz10elementów.Próbaniejestreprezentatywnaiprzeprowadzo-niePróbaskładasięz10elementów.Próbaniejestreprezentatywnaiprzeprowadzo-nieparametrycz- analizaniemacharakteruilościowego,natomiastwykorzystanienieparametrycz-n e j aanalizaniemacharakteruilościowego,natomiastwykorzystanienieparametrycz-nalizykorelacji rangSpearmanapozwoli–nawetnatakmałejpróbie–
określić,c z y istniejąjakiekolwiekwstępnezależnościmiędzywybranymizmiennymiora zczym o ż n a domniemywać,żekierunekocenyefektywnościbiznesowejklubupowin ienp o d ą ż a ć dalejwkierunkupomiarukapitałuintelektualnego,czymożeekonomicz nejwartościdodanej.
Wprzedstawionychwynikach(Tabela2iwzałączniku–
Tabela3)wartozwrócićuwagęnanastępująceparykorelacjidobrychimocniejszych:MVw obecUEFApoints(zR=0,636364,p=–0,047912),MultValuezVAIC(zR=–
0,757576,p=0,011143).Wy-sokakorelacjapomiędzyICiFVbyłaoczekiwana,ponieważICjestliczonenabazieFVi ztego
samegopowoduwystępujewysokakorelacjapomiędzycBVorazFV.Wzwiąz-kuzpowyższymwdalszymtokubadańwartoprzyjrzećsięparomkoreacjiMV–
UEFApointsorazMultValuezVAIC.Szczegółowewartościkorelacjizpoziomamiistotności poszczególnychparmożnaznaleźćwzałącznikudorozdziału(Tabela3).
Zbadanazależnośćpomiędzywartościąrynkowąklubuailościąosiąganychpunk tówwrankinguUEFA(Wykres1)pokazuje,żewrazzwyższymiosiągnięciamisportowy
mimożnazaobserwowaćspadekwycenyrynkowejklubu.Jesttozastana-Tabela2.WynikikorelacjirangSpearmana
Zmienne
WartościkorelacjirangSpearmana R*
EVA VAIC MV cBV
IC(MV-cBV)
Mult-Value FV UEFA points
EVA 1,00 0,04 0,16 0,04 0,08 0,33 0,13 -0,42
VAIC 1,00 -0,30 -0,39 0,02 -0,76 -0,16 0,08
MV 1,00 0,28 0,60 0,37 0,12 -0,64
cBV 1,00 -0,55 0,38 0,94 0,36
IC(MV-cBV) 1,00 -0,03 -0,66 -0,89
Mult-Value 1,00 0,30 -0,22
FV 1,00 0,41
UEFApoints 1,00
*Zaznaczone na
czerwonowartościsąistotnedla p<0,05.Źródło:opracowaniewłasne.
2100
2000
1900
1800
1700
1600
1500
140080 90 100 110 120 130 140
UEFApoints
Wykres1.MaparozrzutukorelacjiMV (w milionach GBP) zUEFApoints.
Źródło:opracowaniewłasne.
MVmlnGBP
Ars enal20 17
Arsena rsrseen naal2
l2015 l2001 146
Arsen al20 1 3 M U
M U20 16
U2013 MU20 17MU 2015A201 4M
wiająceipozwalanapostawieniepytańbadawczychnaprzyszłość,czyidlaczegor y n e k
obniżawycenęklubuwrazzewzrostemosiągnięćsportowych.Możetowyni-kaćzdwóchprzyczynoktórychpisałjużMarkham[2013]wswojejpracy,żewycenaklubów nagiełdziepapierówwartościowychjestograniczonainieefektywnaprzezniskąpłyn nośćfinansową.Drugiargumentdotyczyłzjawiskainflacjiwynagrodzeńi wydatkówn
atransferywrazzosiąganymisukcesamisportowymiiwpływamifi-nansowymiklubówsportowychwAnglii.
Wykres2prezentującyzależnośćwycenywartościdodanejkapitałuintelektual-n e g o odwyceWykres2prezentującyzależnośćwycenywartościdodanejkapitałuintelektual-nyklubumetodąwieloczyWykres2prezentującyzależnośćwycenywartościdodanejkapitałuintelektual-nWykres2prezentującyzależnośćwycenywartościdodanejkapitałuintelektual-nikową,mimodobrejkorelacjiwcałejpró- odwycenyklubumetodąwieloczynnikową,mimodobrejkorelacjiwcałejpró-b i e pokazuje,żejeśliprzyjrzymysięzależnościdlawyodwycenyklubumetodąwieloczynnikową,mimodobrejkorelacjiwcałejpró-branegokluodwycenyklubumetodąwieloczynnikową,mimodobrejkorelacjiwcałejpró-bu,niekoniecznieodwycenyklubumetodąwieloczynnikową,mimodobrejkorelacjiwcałejpró-b ę d z i e mo żna tąza leżn oś ć potwierdzić,wida ćtoszcz egól ni epo rozrzuciedan ychdotyczącychklubuManchesterUnited(MU).
Podsumowanie
Nab a z i e przeprowadzonychb a d a ń n i e m o ż n a ostateczniepotwierdzić,ż e wybra-n e metodywycewybra-nywartościdodawybra-nejzastosowawybra-newklubachsportowychsąsilwybra-nie z a l e ż n e odwynikówsportowych,czywykazująconajmniejdobrązależnośćwobec
5,0
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
20040060080010001200140016001800200022002400260028003000 MultValue
Wykres2.MaparozrzutukorelacjiVAICzMultValue(w milionach GBP).
VAIC
siebie.Nawetdo b rz e skorelowanaparadwóchzmiennycht j. VAICorazMultValuep r z y
analiziewykresurozrzutupoddajewwątpliwośćistnienietakiejkorelacjiwra-m a c h klubów.Żebyostatecznieodrzucićlubpotwierdzićtozałożeniekonieczneby-łobyprzeprowadzeniea n a l i z y korelacjiwewnątrzwybranychklubówa n g i e l s k i c h , a l e wznaczniedłuższymszereguczasowym.Potwierdzatopodobnewnioskiosią -gniętewinnychbadaniachnadwycenąkapitałuintelektualnego.Badaniate[Pere-c h u d a 2016]podkreślają,żenależybyćostrożnymwanalizowaniupróbyzłożone jz klubówzróżnychrozgrywekpiłkarskich.Badaniemożebyćobarczonetrudnościąinte rpretacyjnąnawetnapróbieklubówwramachjednejligi,ponieważpodlegająo n e ró żnymuwarunkowaniomzewnętrznymiwewnętrznym,takimjakinnypoziomi źródłafinan sowania,odmiennastrategiapozyskiwaniazawodników,strukturaprzychodówitp.
Bibliografia
BombiakE.(2011),Istotaipomiarkapitałuintelektualnegoprzedsiębiorstwa,ZeszytyNaukoweUniwersy-tetuprzyrodniczo-humanistycznegow Siedlcach, nr 88, s. 85–87.
CyfertS . , K r z a k i e w i c z K .
( 2 0 1 7 ) , Strategicznyw y m i a r dynamicznychzdolnościpolskichprzedsiębiorstw,W U E , Poznań.
DamodaranA.(1994),ValuationandSecurityAnalysis for InvestmentandCorporate Finance,JohnWiley&S o n s , I n c . , N e w York.
Damodaran . (1996),А InvestmentValuation,JohnWiley& Sons, NewYork.
DemirE.,DanisH.
(2011),TheEffectofPerformanceofSoccerClubsonTheirStockPrices:EvidencefromTurkey.EmergingMar ketsFinanceandTrade,47, s. 58–70.
DudyczT.,Osbert-PociechaG.,BryczB.(2012),Efektywność–
rozważanianadistotąipomiarem,WUE,Wrocław.
Dzionek-KozłowskaJ.(2007),Systemekonomiczno-społecznyAlfredaMarshalla,PWN,Warszawa,s.119–
192.EhrbarA.(2000),EVA.Strategiatworzeniawartościprzedsiębiorstwa,WIGPress,Warszawa.
FernandezP.
(1997),Valuationo f brandsa n d intellectualcapital,SSRN,https://pdfs.semanticscholar.org/6640/edf87 716e4b6833054c714b12ce048e5bd3b.pdf[odczyt: 13.01.2013].
FischerM . , (2007),ValuingBrands:A Cost-effectivea n d
Easy-to-implementM e a s u r m e n t Approach,M A : MarketingScienceInstitute,Cambridge.
GórskiJ . , S i e r p i ń s k i W.( 1 9 7 5 ) , Historiapowszechnejmyśliekonomicznej1 8 7 0 – 1 9 5 0 ,PWN,Warszawa,s . 6 2 – 6 3 .
MarkhamT.
(2013),Whatistheoptimalmethodtovalueafootballclub?,SSRN,http://ssrn.com/abstract=2238265 [odczyt: 10.06.2016].
Mazur A. (2011),Zasadyrachunkowościbankowej,WUE,Katowice.
Rappaport .А (1999),Wartośćdlaakcjonariuszy.Poradnikmenedżeraiinwestora,WIGPress,Warszawa,s . 1 5 – 2 0 , 3 7 – 6 7 .
PerechudaI.
(2016),Marketvalue,bookvalueandintellectualcapitalvalueincaseoffootballclubslistedo n stockexcha nge,Proceedings8th InternationalSc ie nt if ic ConferenceMa nag ing an d M o d e l l i n g of F i n a n c i a l Risks,VŠB-TUofOstrava,FacultyofEconomics,Department of Finance, 3, s. 798–806.
PerechudaI.
(2016),WybraneperspektywywartościfirmynaprzykładzieklubówpiłkarskichweWłoszech,Z e s z y t y NaukoweUniwersytetuEkonomicznegowKatowicach,nr 283,Katowice.
PulicA .
( 1 9 9 8 ) , M e a s u r i n g theperformanceo f intellectualpotentiali n knowledgeeconomy,2 n d WorldCongre ssof Measuring and ManagingIntellectualCapital, McMasterUniversity,Hamilton.
SimonC . , SullivanM . , SrivastavaR . , M c I n i s h T.,WoodR . , CapraroA .
(2001),T h e Valueo f CorporateReputation:EvidenceFromEquityMarkets,CorporateReputationReview,nr 1,Singapore,s. 62–68.
SłońskiT.(2013),Wykorzystaniekoncepcjiwartościpozbawionejwwycenęmarkidlapotrzebrestruktury-zacjimajątkowejprzedsiębiorstwa,ZeszytyNaukoweUniwersytetuSzczecińskiego, nr 761, Szczecin.
SzablewskiA.(2014),Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa–
logikaiprawidłowości,www.vbm.edu.pl/U s e r F i l e s / v b m / F i l e / a r t . e
- f i n a n c e . 0 2 . 0 9 . 0 8 . p d f [ o d c z y t :
1 0 . 1 1 . 2 0 1 4 ] . SzymanskiS.
(2012),InsolvencyinEnglishprofessionalfootball:IrrationalExuberanceorNegativeShocks,InternationalA ssociationofSportsEconomists&NorthAmericanAssociationofSportsEconomists,workingpaper nr 12–02, s. 2.
Ujwary-GilA.
(2009),KapitałIntelektualnyaWartośćRynkowaPrzedsiębiorstwa,WydawnictwoC.H.Beck,M o n a c h i u m .
WnuczakP.
(2011),Zastosowanieekonomicznejwartościdodanej(EVA)wprocesieoptymalizacjistrukturykapitałuprze dsiębiorstwa,ZeszytyNaukoweUniwersytetuSzczecińskiego,Finanse,RynkiFinansowe,U b e z p i e c z e n i a , Szczecin,s.505–516.
Zagóra-JonsztaU.(2014),RozważaniawokółwartościodMarksadoczasówwspółczesnych,ZeszytyNa-ukoweUniwersytetuSzczecińskiego,Finanse,RynkiFinansowe,Ubezpieczenia,nr60,http://ww w.wneiz.pl/nauka_wneiz/frfu/60-2013/FRFU-60-673.pdf[odczyt: 20.04.2018].
www.inwestycjegieldowe.com,WycenaprzedsiębiorstwmodelemEVA[dok.elektr.],https://www.inwesty-cjegieldowe.com/2014/05/08/wycena-przedsi%C4%99biorstw-modelem-eva/[odczyt:08.05.2014].
www.nbportal.pl,Ekonomicznawartośćdodana[dok.elektr.],www.nbportal.pl/slownik/pozycje-slowni-ka/ekonomiczna-wartosc-dodana[odczyt 20.04.2018].
www.transfermarkt.pl,Informacyjnastronainternetowapiłkinożnej[dok.elektr.],www.transfermarkt.pl/prem ier-league/marktwerte/wettbewerb/GB1[odczyt 20.04.2018].
Załączniki
Tabela3.WynikikorelacjirangSpearmana zistotnościąp istatystykąt
Paryzmiennych
SpearmanR* Valid
N Spearman
R t (N-2) p-value
EVA&VAIC 10 0,04 0,12 0,91
EVA& MV 10 0,16 0,47 0,65
EVA&cBV 10 0,04 0,12 0,91
EVA&IC(MV-cBV) 10 0,08 0,22 0,83
EVA&MultValue 10 0,33 1,00 0,35
EVA& FV 10 0,13 0,36 0,73
EVA&UEFApoints 10 -0,42 -1,30 0,23
VAIC&EVA 10 0,04 0,12 0,91
Tabela3.ciąg dalszy
Paryzmiennych
SpearmanR* Valid
N Spearman
R t (N-2) p-value
VAIC& MV 10 -0,30 -0,88 0,40
VAIC&cBV 10 -0,39 -1,21 0,26
VAIC&IC(MV-cBV) 10 0,02 0,05 0,96
VAIC&MultValue 10 -0,76 -3,28 0,01
VAIC& FV 10 -0,16 -0,47 0,65
VAIC&UEFApoints 10 0,08 0,22 0,83
MV &EVA 10 0,16 0,47 0,65
MV &VAIC 10 -0,30 -0,88 0,40
MV &cBV 10 0,28 0,84 0,43
MV &IC(MV-cBV) 10 0,60 2,12 0,07
MV &MultValue 10 0,37 1,13 0,29
MV & FV 10 0,12 0,33 0,75
MV &UEFApoints 10 -0,64 -2,33 0,05
cBV&EVA 10 0,04 0,12 0,91
cBV&VAIC 10 -0,39 -1,21 0,26
cBV& MV 10 0,28 0,84 0,43
cBV&IC(MV-cBV) 10 -0,55 -1,87 0,10
cBV&MultValue 10 0,38 1,17 0,28
cBV& FV 10 0,94 7,75 0,00
cBV&UEFApoints 10 0,36 1,08 0,31
IC(MV-cBV)&EVA 10 0,08 0,22 0,83
IC(MV-cBV)&VAIC 10 0,02 0,05 0,96
IC(MV-cBV)& MV 10 0,60 2,12 0,07
IC(MV-cBV)&cBV 10 -0,55 -1,87 0,10
IC(MV-cBV)&MultValue 10 -0,03 -0,09 0,93
IC(MV-cBV)& FV 10 -0,66 -2,49 0,04
IC(MV-cBV)&UEFApoints 10 -0,89 -5,55 0,00
Tabela3.WynikikorelacjirangSpearmana zistotnościąp istatystykąt
MultValue&EVA 10 0,33 1,00 0,35
Tabela3.ciąg dalszy
Paryzmiennych
SpearmanR* Valid
N Spearman
R t (N-2) p-value
MultValue&VAIC 10 -0,76 -3,28 0,01
MultValue& MV 10 0,37 1,13 0,29
MultValue&cBV 10 0,38 1,17 0,28
MultValue&IC(MV-cBV) 10 -0,03 -0,09 0,93
MultValue& FV 10 0,30 0,88 0,40
MultValue&UEFApoints 10 -0,22 -0,65 0,53
FV &EVA 10 0,13 0,36 0,73
FV &VAIC 10 -0,16 -0,47 0,65
FV & MV 10 0,12 0,33 0,75
FV &cBV 10 0,94 7,75 0,00
FV &IC(MV-cBV) 10 -0,66 -2,49 0,04
FV &MultValue 10 0,30 0,88 0,40
FV &UEFApoints 10 0,41 1,26 0,24
UEFApoints &EVA 10 -0,42 -1,30 0,23
UEFApoints &VAIC 10 0,08 0,22 0,83
UEFApoints & MV 10 -0,64 -2,33 0,05
UEFApoints &cBV 10 0,36 1,08 0,31
UEFApoints &IC(MV-cBV) 10 -0,89 -5,55 0,00
UEFApoints &MultValue 10 -0,22 -0,65 0,53
UEFApoints & FV 10 0,41 1,26 0,24
*zaznaczone na
czerwonokorelacjesąistotnez p
<0,05000.Źródło:opracowaniewłasne
Tabela3.WynikikorelacjirangSpearmana zistotnościąp istatystykąt
ValueAddedCoefficientsas
ameasureofeffectivenessinprofessionalfootballc l u b s – C a s e analysisofManchesterUnitedand Arsenal London
S U M M A RY
Nowadays,footballisthemostpopulargamearoundtheworld,andespeciallythePremierL e a g u e isoneofthemostspectacularLeagueinEuropeancountries,whichiswhythestudywas selecteda n d d o n e o n t h e exampleo f ManchesterUniteda n d A r s e n a l footballc l u b s . Fo otballischaracterizedbylargemoneytransfersandahighlevelofmarketvalue.Theaimoft h e articl eistoassesstheimpactofaddedvalueontheeffectivenessoffootballclubs.Duetot h e specificityoft heclubs’activities,inthispaperwasstudiedhastheaddedvaluethepotentialtomeasurec h a n g e o f e f f i c i e n c y a n d increaseo f t h e profits.T h e f i e l d o f developmenti s intellectualproperty,esp eciallyhumancapital:knowledge,skills,experienceandqualification.I t isnecessarytofocusonsuchfac tors.ThestudyinagivenarticlewasbasedontheEVA, VAICan dMarkhammethods.
Keywords:football,EVA,VAIC,value
Wartośćdodanajakomiernik efektywności wprofesjonalnychklubachp i ł k a r s k i c h –
a n a l i z a przypadkówManchesterUnitedi ArsenalLondyn ST R E S ZC Z E N I E
Wobecnychczasachpiłkan o ż n a j es t najbardziejp o pu la r n ą dyscyplinąsportowąn a ca łymś wiecie,azwłaszczaligaangielskajestjednąznajbardziejoglądalnychligwkrajacheuropej-s k i c h , dlategod o ba da ń z o wiecie,azwłaszczaligaangielskajestjednąznajbardziejoglądalnychligwkrajacheuropej-s ta ł y wybraneprzykładyklubówpiłkarwiecie,azwłaszczaligaangielskajestjednąznajbardziejoglądalnychligwkrajacheuropej-skichManchewiecie,azwłaszczaligaangielskajestjednąznajbardziejoglądalnychligwkrajacheuropej-sterUnite di ArsenalLondyn.Piłkanożnacharakteryzujesiędużymiprzepływamipieniężnymiiwyso-k i m poziomemwartościrynArsenalLondyn.Piłkanożnacharakteryzujesiędużymiprzepływamipieniężnymiiwyso-kowej.CelemtegoartyArsenalLondyn.Piłkanożnacharakteryzujesiędużymiprzepływamipieniężnymiiwyso-kułujestocenawpływuwartościdodanej n a efektywnośćdziałalnościklubówpiłkarskich.Wpracybadanorównieżczywzwiązkuzespe cyfikądziałalności klubów,wartośćdod an ap osi ad a potencjałdo pomiaru efektywnościd z i a ł a ń i p o m i a r u rentowności.D z i e d z i n ą wartąpodkreśleniaw prowadzonychb a d a n i a c h j e s t własnośćintelektualna,szczególniekapitałludzki:wiedza,umiejętności,doświa dczeniai kwalifikacje.Niezbędnejestskupieniesięwbadaniachnatychczynnikach.Badaniewdanym artykulezostałoprzeprowadzonenapodstawiemetodEVA,VAICimetodyMarkhama.
Słowakluczowe:piłkanożna,EVA,VAIC,wartość