Модели оптимизации трансферной стратегии профессионального футбольного клуба тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Дмитриев, Антон Геннадиевич

• Дмитриев, Антон Геннадиевич
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Дмитриев, Антон Геннадиевич

Введение.

Глава 1. Исследование трансферной политики профессиональных футбольных клубов.

1.1. Роль трансферов в экономике футбольного клуба и классификация игроков как объектов трансферных сделок.

1.2. Характеристика Российской футбольной премьер лиги как объекта исследования.

1.3. Исследование необходимости и возможности совершения трансфера игрока.

Глава 2. Система экономико-математических моделей анализа трансферных стратегий профессиональных футбольных клубов.

2.1. Концепция системы анализа трансферных стратегий (CATC).

2.2. Модуль CATC анализа текущей трансферной деятельности футбольного клуба.

2.3. Модуль CATC анализа потенциалов футбольного клуба.

2.4. Модуль CATC принятия решения об изменении клубной стратегии.

Глава 3. Модели оптимизации трансферной деятельности профессиональных футбольных клубов.

3.1. Модель календарного планирования деятельности клуба использующего трансферную стратегию производителя.

3.2. Модель управления спекулятивной деятельностью клуба.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели оптимизации трансферной стратегии профессионального футбольного клуба»

Актуальность исследования. В период бурного развития «управленческих» наук недостаточная изученность менеджмента в российском футболе открывает широкое поле для исследований. Наступление 21 века для российского футбола было ознаменовано глубоким кризисом, связанным со сменой поколений и отсутствием грамотного современного управления. Выращенные в сильной советской спортивной системе мастера, в силу возраста и иных причин, не могли представлять Россию на турнирах разного уровня. Подготовленные в «смутные», как для страны в целом, так и для футбола времена, спортсмены явно проигрывали в уровне профессионализма иностранным конкурентам. И если во внутренних чемпионатах ситуация компенсировалась неумеренным приглашением зарубежных легионеров, то на Олимпийских играх, чемпионатах мира и Европы сборные команды России били всевозможные антирекорды.

Футбольные функционеры, карьера которых не была ограничена 30-35 годами как у действующих игроков, продолжали в своих решениях нести наследие советской эпохи, с большим трудом перенимая зарубежный спортивный управленческий опыт. Потребовалось достаточно длительное время, чтобы профессиональный футбол из разряда социальной ответственности государства стал двигаться в сторону бизнеса. В таких условиях проявилась неразвитость и неэффективность в прошлом спортивной системы. Советское наследие массового и бесплатного спорта было разрушено, а ничего нового создано не было.

Иностранный опыт показывал, что футбольный клуб может быть объектом извлечения прибыли. Неудивительно, что российский футбол стал получать финансовые вливания, приглашать высококвалифицированных зарубежных специалистов и воссоздавать спортивные школы. Различные компании в поисках рекламных площадей стали инвестировать значительные суммы в футбольные клубы.

Одной из наиболее сложных и важных задач управления профессиональным футбольным клубом является определение оптимальной стратегии в области трансферной политики. Традиционно применяемые российскими и зарубежными профессиональными футбольными клубами методы ценообразования на рынке игроков и оценки возникающих затрат представляют собой интуитивные, часто субъективные методики, не использующие более эффективный и точный аппарат математических методов. Данная ситуация возникла вследствие того, что в основном, при оценке стоимости игрока значительную роль играет субъективное мнение лица принимающего решение о покупке, и главным критерием является спортивный, достигаемый исключительно за счет средств спонсоров, а не коммерческий результат, связанный с приобретаемым игроком.

Отсутствие формализованного алгоритма определения трансферной стратегии профессионального футбольного клуба приводит к искажению стоимости футболиста, вследствие чего становится невозможно определить показатели полезности и рентабельности игроков. В конечном итоге неоптимальные решения в трансферной политике приводят к снижению игровых результатов, потере конкурентных позиций в чемпионатах и кубках и, как следствие, - к снижению экономической устойчивости футбольного клуба.

Актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью комплексного повышения финансовой устойчивости футбольных клубов Российской Федерации совместно с их эффективностью функционирования, с целью повышении качества футбола в России и, как следствие, роста его уровня на международной арене.

Степень изученности проблемы

В связи с тем, что спорт как сфера бизнеса в нашей стране является новой и развивающейся отраслью, наблюдается лишь незначительное количество разработок, связанных с данной проблематикой, которые носят несистематизированный, сугубо практико-ориентировагшый и узкоспециализированный характер.

Развитие спорта как института рыночной экономики исследовали с разных точек зрения такие зарубежные ученые как В. Андрефт, Дж. Боург, М. Брукс, Б. Муллин, С. Раис, Б. Рейдер, X. Фишер, К. Хемпек, Ф. Шааф и др. Среди отечественных исследований, в которых анализируется развитие рыночных отношений в российском спорте и в спортивной индустрии, стоит выделить работы следующих авторов. В.В. Алешина, Бутова П.Ю., Воронина, М.И., Золотова, М.Я. Иоффе, М.Е. Кутепова, В.А. Леднева, И.И. Переверзина, A.B., Тукманова и др. В данных работах не используется математический аппарат для моделирования экономических процессов.

Применению математических методов в спортивном менеджменте были посвящены работы следующих авторов в области тактического принятия решений тренерами различных команд с целью повышения спортивных результатов клуба Д. Дайт, Ч. Мотли, М. Мэлоун, Р. Маккормик, С. Кларк, К. Льюис, М. Райт, , Г. Скалли, Д. Хант, Н. Хироши. Проблематика данных работ не отражает экономическую составляющую спорта.

Работы следующих авторов связанны с увеличением доходности спортивной лиги и клуба от маркетинговых мероприятий: А. Вилки, Д. Джонс, А. Дрэсси, Г. Леонард, В. Нил, Д. Стюарт, С. Смит, Д.Фергюссон, М. Хадури. В данных работах не находят отражения, возможности повышения эффективности деятельности клуба от использования собственных ресурсов.

Исследование и математическое моделирование трансферной политики на макро- и микро- уровне до настоящего времени не проводилось.

Цель и задачи исследования Цель исследования состоит в разработке моделей анализа, выбора и управления эффективностью трансферной стратегии футбольного клуба российской футбольной премьер лиги. Достижение этой цели позволит реализовать модели поведения футбольного клуба на трансферном рынке, которые могут быть использованы для трансформации целей руководства в соответствующие управленческие решения.

В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:

1. Исследовать и описать внешнюю и внутреннюю среду функционирования футбольного клуба, провести классификацию игроков с точки зрения трансферной политики и разработать систему моделей для анализа и распределения клубов по трансферным стратегиям (систему анализа трансферных стратегий (CATC)).

2. Выявить и описать основные трасферные стратегии футбольных клубов и построить референтную модель распределения клубов по трансферным стратегиям с учетом их текущей деятельности на трансферном рынке, являющуюся модулем CATC, провести апробацию на примере футбольных клубов Российской футбольной премьер лиги (РФПЛ)

3. Разработать методику оценки потенциалов российских футбольных клубов в рамках РФПЛ и построить дифференцированную модель эффективности их реализации, являющуюся модулем CATC.

4. Разработать дифференцированную модель изменения стратегий под требуемое использование потенциалов в рамках целеполагания РФПЛ и определить перспективные направления развития клубов и РФПЛ в целом, являющуюся модулем CATC.

5. Разработать модель календарного планирования выпуска игрока клубом-производителем.

6. Разработать модель управления спекулятивной стратегией клуба.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования являются клубы российской футбольной премьер лиги, представляющие собой хозяйствующие субъекты, принимающие решения на трансферном рынке.

Предметом исследования являются процессы формирования и проведения футбольным клубом трансферной политики и ее эффективность.

Теоретическая и методологическая основа исследования

Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых в предметных областях экономики, системного и финансового анализа, инвестиций, риск-менеджмента, теории оптимального управления, статистики, общего, стратегического и проектного менеджмента.

В качестве источников информации использовались справочно-информационные материалы, приведенные в периодической печати и материалы открытого доступа сайтов сети Интернет; аналитические отчеты связанные с исследуемой проблемой ведущих мировых консалтинговых компаний (РБК, Delloite и д.р); статистические материалы российских и международных футбольных организаций и объединений (Российского футбольного союза (РФС), Российской футбольной премьер - лиги (РФПЛ), Профессиональной футбольной лиги (ПФЛ), Союза европейских футбольных ассоциаций (УЕФА), Международной ассоциации футбольных федераций (ФИФА)); собственные наблюдения автора и опросы экспертов.

В диссертации учитывались законодательные и нормативно-правовые акты РФ.

Научная новизна

Новизна диссертационной работы состоит в разработке системы анализа трансферных стратегий (CATC), представляющей собой совокупность моделей и алгоритмов, а так же применении экономико-математических методов и моделей для оптимизации трансферной политики футбольного клуба. Приращение научных знаний заключается в развитии и применении экономико-математических методов и моделей анализа для спортивных организаций.

Предмет защиты составляют следующие положения и результаты, полученные лично автором и содержащие элементы научной новизны:

• Обоснованы и разработаны CATC, а так же методы сбора и обработки первичной информации для последующего использования в CATC. Впервые разработана система, позволяющая лицу принимающему решение проводить анализ трансферных стратегий и принимать на их основе управленческие решения по трансферным сделкам, что в свою очередь позволит повысить эффективность футбольного клуба.

• Разработана модель анализа текущей трансферной деятельности профессионального футбольного клуба, являющаяся модулем CATC. Отличительной особенностью данной модели является то, что она базируется на математическом обосновании комплексной эффективности выявленных автором трансферных стратегий, а не на субъективных оценках лица принимающего решения. На основе построенной экономико-математической модели можно проводить анализ движения денежных средств в национальной лиге при подготовке и проведении трансфера. В результате применения построенной модели был выявлен отток финансовых ресурсов в другие национальные первенства.

• Разработана методика оценки потенциала футбольных клубов и эффективности его реализации в рамках РФПЛ, являющаяся модулем CATC. Выявлены и проанализированы составляющие потенциала футбольного клуба, проведена оценка их значимости. Построена математическая модель, позволяющая провести распределение клубов по трансферным стратегиям, учитывая эффективность использования составляющих потенциала.

• Разработана модель управления изменением трансферной стратегии клуба, являющаяся модулем CATC. До настоящего времени не существовало инструмента, позволяющего аргументировать изменение направления трансферных потоков и, за счет этого, повысить эффективность функционирования профессиональных футбольных клубов, входящих в состав РФПЛ. В результате реализации разработанной модели был сделан вывод о приоритетных направлениях развития клубов в рамках национального первенства.

• Построена экономико-математическая модель производства игроков клубом. Данная модель впервые позволяет спланировать производство игроков в условиях календарного планирования, что в свою очередь приведет к сокращению трансферных расходов и перераспределению высвободившихся финансовых ресурсов по иным направления деятельности клуба.

• Разработана модель управления спекулятивной стратегией клуба. До настоящего времени не существовало экономико-математического аппарата анализа и принятия решений о покупке игрока с целью его дальнейшего развития и продажи, что в свою очередь приводит к увеличению прибыли от спекулятивных сделок.

Диссертационное исследование выполнено в соответствии с частью 1, п.п.1.4. - «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений», п.п.

Теоретическая значимость

Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в том, что разработанная методика анализа и принятия управленческих решений в трансферной деятельности может рассматриваться как расширение сферы применения экономико-математических методов и использоваться не только в рамках Российского футбольного первенства, но и для других национальных чемпионатов.

Практическая значимость Практическая значимость диссертационной работы заключается в возможности применения разработанных экономико-математических методов и моделей для повышения эффективности организации, планирования и мониторинга трансферной политики профессиональных футбольных клубов и национальных первенств. Построенные модели представляют собой законченные механизмы принятия решений и позволяют производить все необходимые вычисления без привлечения сторонних специалистов. Результаты исследования могут представлять интерес для основных представителей футбольной индустрии (РФС, РФПЛ, клубов и спортивных агентств)

Область применения результатов исследования

Полученные в диссертационном исследовании результаты можно применять для оптимизации процессов покупки, продажи и производства игроков, определения стратегии развития, как профессиональных футбольных клубов, так и национальных футбольных ассоциаций, а так же в учебном процессе при преподавании ряда курсов специализации «Спортивный менеджмент» для студентов высших учебных заведений.

Апробация исследования.

Результаты исследования были представлены на четырех научно-практических конференциях и форумах: Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации российского общества» (МФПА) - 2011; Вторая научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» (МЭСИ) — 2009; Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации российского общества» (МФПА) - 2009; Третий ежегодный научный форум «Роль бизнеса в трансформации Российского общества» (МФПА) - 2008; Вторая научно-практическая конференция «Роль бизнеса в трансформации Российского общества» (МФПА) - 2007; Первая научно-практическая конференция «Роль бизнеса в трансформации Российского общества» (МФПА) — 2006.

Публикации

По теме исследования соискателем опубликовано девять работ общим объемом 11,85 п.л. (лично соискателем 10,64), в том числе шесть статей - в изданиях, рекомендованных ВАК и одна монография.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Дмитриев, Антон Геннадиевич

Выводы по главе:

В данной главе были разработаны и реализованы модели оптимизации деятельности клубов, использующих производственную и спекулятивную стратегии поведения на трансферном рынке.

При разработке модели календарного планирования производства игроков клубом-производителем была обоснована ее актуальность, которая связана не только с необходимостью применения данной модели клубами, использующими производственную стратегию поведения, но и с быстроменяющейся экономической обстановкой в мировом футболе, связанной с политикой «честной игры». Реализация этой модели на примере юношеской команды клуба-производителя, позволила сделать вывод о том, что оптимальный план увеличения производства за сезон составляет не более двух игроков, с последующим его увеличением, которое связано с удовлетворением потребностей игроков на рынке. Данная цифра находит и практическое подтверждение.

При реализации данной модели появляется возможность принятия управленческого решения о покупке нового игрока, или увеличении количества групп игроков, для осуществления спекулятивных сделок. Так клубам-спекулянтам РФПЛ целесообразно проводить трансферные сделки со всеми группами за исключением «звездных» игроков. Основным фактором, препятствующим осуществлению переходов «звезд» в отечественные футбольные клубы является высокая трансферная стоимость.

Заключение.

Наиболее популярным видом спорта в мире является футбол. В международной федерации футбольных ассоциаций (FIFA) число стран-участниц превосходит число стран, являющихся членами ООН. Бюджеты лучших профессиональных футбольных клубов составляют сотни миллионов долларов. Российский футбол в последние годы также стремительно прогрессирует. Бюджеты ведущих российских ПФК оцениваются десятками миллионов долларов, а трансферные стоимости некоторых игрок могут превышать двадцать миллионов долларов. Футбол в России становится значимой частью социальной сферы и основным сегментом спортивной отрасли, а футбольные клубы полноправными хозяйствующими субъектами.

Особенностью и существенным отличием футбольного клуба от других организаций является то, что их основным ресурсом являются игроки. В связи с этим возникает необходимость в оптимизации трансферной стратегии футбольного клуба.

В исследовании были получены следующие результаты: 1. Сформирована концепция системы анализа трансферных стратегий, для чего были определены основные участники внешней и внутренней среды футбольного клуба. К элементам внутренней среды следует отнести: игроков, тренеров, скаутов, агентов. К элементам внутренней среды были отнесены международные и национальные футбольные ассоциации и лиги.

Поскольку основным объектом трансферных сделок являются игроки, то возникает необходимость в их классификации. Предложенная нами в настоящем исследовании классификация объединяет шесть групп игроков с учетом влияния трансферной стоимости, уровня заработной платы, игр за национальную сборную, возраста и эшелона происхождения. На основании разработанной классификации было выявлено, что РФПЛ преобладают в основном футболисты класса спутников. Это объясняется не высокой трансферной стоимостью и низким (по футбольным меркам) уровнем заработной платой, однако данный класс характеризуется приемлемым для российских футбольных клубов уровнем спортивных навыков.

В процессе разработки классификации игроков возникла необходимость в классификации национальных первенств, по которой мировые лиги были разделены на следующие классы: потребители, спекулянты, производители, закрытые и стареющие лиги. Эта, разработанная нами, классификация позволила определить место РФПЛ в европейском футбольном пространстве. РФПЛ относится к спекулятивному типу поскольку обладает среднем качеством подготовки собственных воспитанников, достаточно высоким уровнем чемпионата, возможностью развития игроков, количество сильных клубов ведущих борьбу за чемпионство в разные периоды варьировалось от двух до пяти, средними коммерческими возможностями, которые объясняются низким уровнем доходов большей части населения России.

Все перечисленное выше позволило сформировать концепцию системы анализа трансферных стратегий, на основе которой любой футбольный клуб сможет как оценить свою текущую трансферную политику и возможный потенциал, так и выбрать оптимальную стратегию поведения на трансферном рынке.

2. В рамках проведенного исследования нами были выявлены три стратегии поведения футбольных клубов на трансферном рынке: потребительская, спекулятивная, производственная. Потребительская стратегия направлена на покупку игроков класса «Звезды» (по предложенной нами классификации) с целью получения максимального спортивного и коммерческого результата. Данный тип стратегии характерен для клубов, обладающих значительными финансовыми ресурсами и популярностью у болельщиков. Стоит отметить тот факт, что основной доход клуб, использующий эту стратегию, получает от реализации своих коммерческих возможностей.

Спекулятивная стратегия подразумевает покупку игроков с целью дальнейшей перепродажи. Эту стратегию может использовать как мощный в финансовом плане клуб, у которого нет возможности бороться с еще более сильными соперниками, так и клуб с небольшими, однако стабильными и гарантированными во времени финансовыми возможностями.

Производственная стратегия рассчитана на производство собственных воспитанников и их дальнейшую продажу в клубы-спекулянты или потребители. Стратегия производства требует наименьших финансовых вложений, при условии наличия всей необходимой инфраструктуры.

С целью определения текущей стратегии футбольного клуба была разработана модель распределения клубов по трансферным стратегиям с учетом их текущей деятельности, являющаяся модулем CATC. В результате реализации данной модели было выявлено, что российский трансферный рынок ориентирован на импорт футболистов, однако достаточно низкие бюджеты клубов РФПЛ не позволяют привлекать игроков высокого качества, необходимых для эффективной реализации стратегии потребления. Такое потребление следует называть «низкоуровневым».

3. Разработана методика оценки потенциала футбольного клуба и эффективности их реализации, являющегося модулем CATC. При решении этой задачи нами были выявлены показатели потенциала клуба, проведена оценка их значимости для каждой стратегии, что позволило определить наиболее важные показатели влияющие на формирование стратегии:

• Для клубов-потребителей наибольшую значимость имеют такие составляющие потенциала как размер бюджета, уровень тренера, а так же присутствие титульного спонсора.

• Для клубов-производителей - показатель устойчивости менеджмента.

• Для клубов-спекулянтов наиболее значимыми потенциалами являются человеческие ресурсы, однако в отличие от производственной стратегии в спекулятивных сделках их важность заключается в возможности привлечения перспективных молодых футболистов с целью дальнейшей перепродажи.

Так же данная методика позволила сформировать информационную базу количественных показателей для модели оценки эффективности использования потенциалов.

Разработанная нами дифференцированная модель оценки эффективности использования потенциалов, позволяет лицу принимающему решение определить, какой стратегической группе принадлежит вверенный ему объект управления. Реализация данной модели показала, что основу РФПЛ составляют клубы, которым потенциал позволяет наиболее эффективно использовать стратегию производства. Данная информация в совокупности с информацией модуля оценки эффективности текущей деятельности позволяет сделать вывод о том, что клубы РФПЛ практически t-не используют собственный производственный потенциал, предпочитая стратегию «низкоуровневого» потребления, что, в свою очередь, влечет к утечке финансовых ресурсов в другие национальные первенства.

4. В настоящем исследовании разработана модель изменения стратегий под требуемое использование потенциалов в рамках целеполагания „ РФПЛ и определение перспективных направления развития клубов и РФПЛ в целом, являющуюся модулем CATC, что дает основания лицу принимающему решения решить проблему повышения эффективности клуба за счет изменения трансферной стратегии.

Данная модель позволяет устранить факторы неэффективности трансферных стратегий клубов РФПЛ: утечку финансовых ресурсов, подтвержденную ориентированной на импорт текущей деятельностью ФК, в другие лиги и нехватку финансовых ресурсов для развития потенциала. Для разработки данной модели было сделано предположение о том, что необходимо рассматривать внутреннюю трансферную стратегию, т.к. именно в ней заключаются резервы повышения эффективности совокупной трансферной деятельности. При реализации данной модели были получены результаты, которые показывают, что РФПЛ рекомендуется придерживаться спекулятивно-производственной стратегии поведения на трансферном рынке.

5. Разработана модель календарного планирования производства игроков клубом-производителем, которая позволяет спланировать производство игроков, что в свою очередь приведет к сокращению трансферных расходов и перераспределению высвободившихся финансовых ресурсов по иным направления деятельности клуба. Реализация этой модели позволила сделать вывод о том, что оптимальный план производства игроков для клуба составляет не более двух игроков за сезон, в течении первых трех периодов. В случае, превышения оптимального плана производства может возникнуть ситуация, которая не позволит игрокам приобретать необходимую игровую практику, что приведет к снижению трансферной стоимости, а при сохранении расходов на их содержание и к возможным убыткам клубов. Однако затем для поддержания предложения игроков на рынке требуется увеличение производства, которое не позволит образоваться дефициту.

6. Разработана модель управления спекулятивной стратегией клуба, в результате чего был сформирован экономико-математический аппарат анализа и принятия решений о покупке игрока с целью его дальнейшего развития и продажи, что в свою очередь приводит к увеличению прибыли от спекулятивных сделок.

Клубам-спекулянтам РФПЛ целесообразно проводить трансферные сделки со всеми группами за исключением «звездных» игроков. Основным фактором, препятствующим осуществлению переходов «звезд» в отечественные футбольные клубы, является высокая трансферная стоимость. Рассмотрен пример использования данной модели клубом-спекулянтом РФПЛ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Дмитриев, Антон Геннадиевич, 2011 год

1. Гражданский кодекс Российской Федерации: часть первая от 30.11.1994г. № 51-ФЗ (в ред. от 06.04.2011г. № 65-ФЗ)

2. Федеральный закон Российской Федерации от 07.12. 2007г. № 329 — ФЗ «О физической культуре и спорте в Российской Федерации» (в ред. от 21.04.2011г. № 76-ФЗ)

3. Регламент Российского Футбольного союза по статусу и переходам (трансферу) футболистов№

4. Референт-лист компании «Интраст». Спортивные комплексы России. — М.: 2007

5. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян.- М.: Юнити-Дана, 2004.

6. Алешин В.В. Олимпийский комплекс «Лужники»: менеджмент, маркетинг и экономика. М.: Советский спорт, 2000.

7. Аристова Л.В. Физкультурно-спортивные сооружения. М.: СпортАкадемПресс, 1999.

8. Арутюнов A.B. Принцип максимума Понтрягина: доказательство и приложения / A.B. Арутюнов, Г.Г. Магарил-Ильяев, В. М.Тихомиров. М.: Факториал Пресс, 2006.

9. Ашманов С. А. Математические модели и методы в экономике.- М.: МГУ, 1980.

10. Багриновский К.А. Микроэкономика: экономико-математические методы и модели / К.А. Багриновский, В.М. Матюшок— М.: Издательство РУДН, 2006.

11. Баркалов С.А. Математические основы управления проектами: учебное пособие / С.А. Баркалов, В.И. Воропаев, Г.И. Секлетова. М.: Высшая школа, 2008.

12. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: Издательство иностранной литературы, 1960.

13. Беллман Р. Прикладные задачи динамического программирования / Р. Беллман, С. Дрейфус. — М.: Наука, 1965.

14. Белолипетский A.A. Экономико-математические методы / A.A. Белолипетский, В.А. Горелик. М.: Академия, 2010.

15. Беляева A.A. Теория игр для экономистов: вводный курс / A.A. Беляева, С.Л.Печерский. М.: Высшая школа, 2008.

16. Болховер Д., Футбол как модель бизнеса: уроки бизнеса изнутри / Д. Болховер, К. Бреди. — М.: Баланс Бизнес Букс, 2005.

17. Васин A.A. Введение в теорию игр с приложениями к экономике / A.A. Васин, В.В. Морозов. — М.: Высшая школа, 2008.

18. Володин В.В. Повышение эффективности межотраслевой диверсификации с использованием проектного управления: монография. — М.,2005.

19. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2000.

20. Дик В.В. Синтез баз знаний и обратные вычисления для формирования экономических решений: монография / В.В. Дик, Б.Е. Одинцов, A.A. Приказчиков. -М.: Маркет-ДС, 2010.

21. Друкер П. Задачи менеджмента в 21 веке М.: Вильяме 2007.

22. Дэвид М. Левин Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Ехсе / Дэвид М. Левин, Дэвид Стефан, Тимоти С. Кребиль. 4-е изд. - М.: Вильяме, 2009.

23. Евпланов А. Голы, очки и дивиденды // Российская Бизнес-газета. — 2007.-№541.

24. Жолдак В.И. Основы менеджмента в спорте и туризме в 3-х томах. Т.З: Технология и техника управления. М.: Советский спорт, 2003.

25. Замков О.О. Математические методы в экономике / О.О.Замков, Ю.А.Черемных, A.B. Тостопятенко. М.: МГУ, 2007.

26. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. — М.: Айрис-пресс, 2002.

27. Исследование операций в экономики / под. ред. Н.Ш.Кремера. М.: Маркет ДС, 2009. - (Университетская серия)

28. Карманов М.В. Методология статистического исследования и прогнозирование развития физической культуры и спорта: автореферат дис. д.э.н. -М., 1999.-37с.

29. Кобелев Н. Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. — М.: Финстатинформ, 2007.

30. Колемаев В.А. Математическая экономика. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.

31. Колеснев В.И. Экономико-математические методы и модели. М.: ИВЦ Минфина, 2009.

32. Кротов В.Ф. Основы теории оптимального управления / В.Ф. Кротов, Б.А. Лагоша, С.М.Лобанов, Н.И. Данилина, С.И.Сергеев. М.: Высшая школа, 1990.

33. Кузин В.В. Оптимизация системы управления отраслью «физическая культура и спорт» в России в рыночных условиях // Теория и практика физической культуры. 2000. - № 6.

34. Кузин В.В. Экономика физической культуры и спорта. М.: СпортАкадемПресс, 2001.

35. Кутепов М.Е. Менеджмент в зарубежном спорте. М.: ГЦОЛИФК, 2000.

36. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.

37. Леднев В.А. Развитие рыночных отношений в индустрии спорта: ддиссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук -М., 2006.

38. Леднев В.А. Рыночные отношения в индустрии спорта: монография — М.: Экономика, 2005.

39. Леднев В.А. Становление индустрии спорта в российской экономике: монография. М.: Маркет ДС, 2004.

40. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. — М.: Наука, 2003.

41. Лугинин O.E. Экономико-математические методы и модели: теория и практика с решением задач / O.E. Лугинин, В.Н. Фомишина. — М.: Феникс, 2009.

42. Марков Д. Позиционирование клубов на трансферном футбольном рынке//www.sports.ru

43. Минюк С.Л. Математические методы и модели в экономике. М.: Дело, 2002.

44. Мур Д. Экономическое моделирование в Microsoft Ecxel. — М.: Вильяме, 2008.

45. Навоша Д. Самые богатые клубы мира // www.sports.ru

46. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование / И.В. Орлова, В.А. Половников. М.: ИНФРА-М, 2009.

47. Панков Д.А. Финансовый анализ и планирование деятельности спортивной организации / Д.А. Панков, С.Б. Репкин. М.: Новое знание, 2005.

48. Переверзин И.И. Менеджмент спортивной организации. М.: Физкультура и спорт, 2006. - с.

49. Петров П.К. Информационные технологии в физической культуре и спорте: учебное пособие. — М.: Акакдемия, 2008.

50. Понтрягин JI.C. Принцип максимума в оптимальном управлении. — М.: Едиториал УРСС, 2004.

51. Починкин A.B. Становление и развитие профессионального коммерческого спорта в России: монография. — М.: Советский спорт, 2006. -216с.

52. Правила УЕФА по лицензированию клубов и финансовому «Фэйр-плей» издание 2010

53. Прокопец М.А. Обзор наиболее интересных дел CAS, связанных с футболом, 2006 2007 годов // Спорт: экономика, право, управление.- 2007. -№ 3. - С.16 - 21.

54. Прокопец М. А. Ярмарка футбола: книга о футбольных агентах. М.: Новая Юстиция, 2009.

55. Профессиональный спорт / под общей редакцией С.И. Гуськова, В.Н. Платонова. Киев: Олимпийская литература, 2000.

56. Раппопорт JI.A. Студенческий спорт: реальность и тенденции развития. Екатеринбург, 2001.

57. Регламент Росгосстрах чемпионата России по футболу среди команд клубов Премьер Лиги на 2009 год

58. Регламент УЕФА по лицензированию клубов, издание 2008

59. Рожков П.А. Развитие физической культуры и спорта в современном мире: организационно- управленческие, финансовые и нормативно-правовые проблемы: монография. М.: Советский спорт, 2002.

60. Розен В. В. Математические модели принятия решений в экономике. — М.: Высшая школа, 2008.

61. Рубин Ю.Б. Теория и практика предпринимательской конкуренции: учебник. 7-е изд., перераб. и доп. - М.: Маркет ДС Корпорейшн, 2008. -608с.

62. Руководство УЕФА по лицензированию клубов, версия 2.0.

63. Саати Т. Принятие решений: метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

64. Садовский JI.E. Математика и спорт / JI.E. Садовский, Л.А.Садовский.--М.: Наука, 1985.-е.

65. Суслов П.Ф., Терминология спорта: толковый словарь спортивных терминов / П.Ф. Суслов, Д.А. Тышлер. М.: СпортАкадемПресс, 2001.

66. Терминология спорта: толковый словарь спортивных терминов / сост. Ф.П.Суслов, Д.А.Тышлер. М.,2001.

67. Товб A.C. Управление проектами: стандарты, методы, опыт /• A.C. Товб, Г.Л. Ципес. -М.: Олимп-Бизнес, 2008.

68. Томич М. Маркетинг в спорте: рынок и спортивные продукты. М., 2002. .

69. Томпсон Дж. Организации в действии: общественно-научные основы теории управления. М.: Вильяме, 2003.

70. Уловистова Н.В. Трудовые отношения в профессиональном спорте. — М.: Советский спорт, 2004.

71. Федосеева В.В. Математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.

72. Фомин Т.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности. М.: Финансы и статистика, 2009.

73. Харрис Г. Чел си. М.: Проспект, 2004.

74. Хемди A. Taxa. Введение в исследование операций / пер. с англ. 7-е изд. - М.: Вильяме, 2005.

75. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.

76. Черноморов Г.А. Теория принятия решений.-М.: Вильяме, 2004. с.

77. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. — СПб.: БХВ -Питербург, 2005.

78. Четыркин Е.М. Финансовая математика. — М.: Дело, 2009.

79. Чураков Е. П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике. М.: Финансы и статистика, 2004.

80. Шааф Ф. Спортивный маркетинг. М.: Филинъ, 1998. .

81. Шестаков М.П. Статистика: обработка спортивных данных на компьютере / М.П. Шестаков, Г.И. Попов. — М.: СпортАкадемПресс, 2002.

82. Шикин Е.В. Математические методы и модели в управлении / Е.В. Шикин, А.Г. Чхартишвили. -М.: Дело, 2006.

83. Экономика физической культуры и спорта : учебное пособие / под общ. ред. В.В. Кузина. М.: СпортАкадемПресс, 2001. .

84. Экономика физической культуры и спорта: учебное пособие / под ред. В.У. Агеевца, P.M. Орлова. СПб.: С.-Пб. ГАФК им. П.Ф.Лесгафта, 2000.

85. Brooks Chr.M. Sports Marketing. Competitive Strategies for Sports. Prentice Hall, 1994.

86. Charles M. Mottley «The Application of Operations-Research Methods to Athletic Games» Journal of the Operations Research Society of America, Vol. 2, No. 3 (Aug., 1954), pp. 335-338

87. Deloitte: «Football money league».: Sports Business Group, February 2009.

88. Donald G. Ferguson, J. С. H. Jones, Kenneth G. Stewart «Competition within a Cartel: League Conduct and Team Conduct in the Market for Baseball Player Services» The Review of Economics and Statistics, Vol. 82, No. 3 (Aug., 2000), pp. 422-430

89. Duckworth F. C. and Lewis A. J. «A Successful Operational Research Intervention in One-Day Cricket» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 55, No. 7, Part Special Issue: Local Search (Jul., 2004), pp. 749-759

90. D. Dyte and S. R. Clarke «A Ratings Based Poisson Model for World Cup Soccer Simulation» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 51, No. 8 (Aug., 2000), pp. 993- 998

91. Fort, Rodney D.Sports Economics. New Jersey: Upper Saddle River, 2003.

92. Hirotsu N. and M. Wright «Using a Markov Process Model of an Association Football Match to Determine the Optimal Timing of Substitution and Tactical Decisions» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 53, No. 1 (Jan, 2002), pp. 88-96

93. Michael A. Flynn and Richard J. Gilbert «The Analysis of Professional Sports Leagues as Joint Ventures» The Economic Journal, Vol. Ill, No. 469, Features (Feb, 2001), pp. F27-F46

94. Mohamed El-Hodiri and James Quirk «An Economic Model of a Professional Sports League» The Journal of Political Economy, Vol. 79, No. 6 (Nov. Dec, 1971), pp. 1302-1319

95. M. Wright and N. Hirotsu «The Professional Football: Tactics and Deterrents» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 54, No. 3 (Mar, 2003), pp.213- 221

96. N. Flirotsu and M. Wright «Determining the Best Strategy for Changing the Configuration of a Football Team» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 54, No. 8 (Aug, 2003), pp. 878- 887

97. R. Allan Freeze «An Analysis of Baseball Batting Order by Monte Carlo Simulation» Operations Research, Vol. 22, No. 4 (Jul. Aug, 1974), pp. 728-735

98. Scully W. Gerald. The Market Structure of Sports/ The University Chicago Press, 1995.

99. Sherwin Rosen and Allen Sanderson «Labour Markets in Professional Sports» The Economic Journal, Vol. Ill, No. 469, Features (Feb., 2001), pp. F47-F68

100. Stefan Szymanski «Income Inequality, Competitive Balance and the Attractiveness of Team Sports: Some Evidence and a Natural Experiment from English Soccer» The Economic Journal, Vol. Ill, No. 469, Features (Feb., 2001), pp. F69-F84

101. Stefan Szymanski «The Economic Design of Sporting Contests» Journal of Economic Literature, Vol. 41, No. 4 (Dec., 2003), pp. 1137-1187

102. Данные для оценки потенциала «База» команд РФПЛ

103. Стоимость игроков клубов РФПЛ (млн. фунтов) и направления их переходов.

104. Игрок Новые игроки Спек ирод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1. ЦСКА 1. Tomás Necid 4 4

105. Ouwo Moussa Maazou 3,56 3,561. Anton Vlasov 1. Georgi Schennikov. 1. Dmitri Ryzhov 1. Alan Dzagoev

106. Dudu Cearense 5,34 5,341. Jo 21,36 21,36 1.bos Kalouda 4,45 4,45 1. Dawid Janczyk 3,74 3,74 1. Pavel Mamaev 1,78 1,78 1. Ricardo Jesus 1,78 1,78 1. Anton Grigoriev 1. Rolan Gusev 0,66 0,66

107. Osmar Daniel Ferreyra 3,12 3,12 1,161.an Taranov 1,16 1. Ramon 7,12 7,12 1. Caner Erkin 3,56 3,56

108. Aleksandr Antipenko 0,45 0,45

109. Jurijs Laizans 0,4 0,41.ica Olic 1,78 1,78

110. Vladimir Gabulov 1,16 1,16итого 29,99 33,82 1,61 28,21 1,78 32,26 1,56 0 1,61

111. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр

112. KOJI-BO 8 7 2 7 1 ' 5 2 0 ' 2среди 3,74875 4,831429 0,805 4,03 . 1,78 6,452 0,78 ' #ДЕЛ/0! 0,8051. Зенит

113. Sébastien Puygrenier 5,34 5,34

114. Fernando Meira 5,162 5,1621.or Semshov • 4,45 4,45 1. Danny 26,7 . 26,7

115. Szabolcs Huszti 2,23 ■2,231. Ho Lee 0 0

116. Alejandro Domínguez 3,56 3,56

117. Erik Hagen : 0,267 0,267 14,691. Andrey Arshavin . 14,69

118. Nicolas Lombaerts • 3,56 3,56

119. Tomas Hubocan 2,85 2,85 :

120. Viktor Faizulin 1,78 1,781. Aleksey Ionov . .

121. Martin Skrtel ; 8,9 8,91. Ho Lee • : 0,712 0,712

122. FatihTekke 6,68 . . 6,68 ■ . •

123. Alejandro Domínguez 6,23 6,23

124. Pavel Pogrebnyak . 4,45 4,45

125. Konstantin Zyryanov 2,23 2,23

126. Aleksandr Panov 0,356 0,356

127. Dong-Jin Kim : 1,78 1,78

128. Anatoly Tymoshchuk ■ 12,9 12,91.la Maksimov 1. OlegVlasov. ; 0 ; 0

129. Velice Sumulikoski 0,72 0,72 4,45

130. Aleksandr Kerzhakov 4,45

131. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживиеш Внутр виеш внутр внсш внутр1. Pavel Mares 0,45 0,45

132. Martin Horák 0,18 0,18

133. Baye Djiby Fall 4,183 4,183

134. Stanislav Ivanov 2,314 2,3141. Jan Durica 2,23 2,23

135. Oleg Kuzmin 1,958 1,9581. Aleksandr Minchenkov 1. Artem Gomelko 1. Rusian Kambolov 1. Sergey Gurenko 0 0 41. Marat Izmailov 4

136. Aleksandr Samedov 2,67 2,671. Emir Spahic 0 0 1. Dmitri Torbinski 0 0 1.or Smolnikov 0 0 1.an Levenets 1,16 1,16

137. David Mudjiri 0,712 0,712

138. Peter Osaze Odemwingie 6,23 6,23

139. Guillermo Ariel Pereyra 3,12 3,12

140. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживиеш Внутр внеш внутр внеш внутр

141. Haminu Dramani 2,67 2,67

142. Renat Yanbaev 1,11 1,111. Guilherme 1Д1 1,11 1. Denis Glushakov 1. Aleksey Polyakov

143. Essau Kanjenda 0,712 0,7121.ryea Kingston 0,67 0,67

144. Garry O'Connor 3,56 3,561. Celsinho 1,78 1,78

145. Dmitri Loskov 1,335 1,335

146. André Bikey 1,335 1,3351. Amr Zaki 1,25 1,25

147. Winston Parks 0,623 0,6231.or Lebedenko 0,534 0,534

148. Vadim Evseev 0,356 0,356

149. Sergey Omeljanchuk 0,356- 0,356итого 45,711 26,217 4 39,169 6,542 20,254 5,963 4 0кол-во 22 16 2 15 7 10 6 1 1

150. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутрсреди 2,07777273 1,638563 2 2,611267 0,934571 2,0254 0,993833 4 01. Рубин

151. Anri I-Iagush 0,445 0,445

152. Petr Bystrov 0,623 0,6231. Roman Adamov 3,83 3,83

153. Alejandro Domínguez 3,56 3,56

154. Andrey Gorbanets 0,311 0,3111. César Navas 1,78 1,78

155. Aleksey Popov 0,89 0,891. Dmitri Vasiljev 0 0

156. Andrey Kobenko 0,89 0,89

157. Aleksey Rebko 0,712 0,712

158. Aleksandr Gatskan 0,356 0,3561. Jefthon 0 0 1. Pavel Kharchik 0 0 1. Roman Sharonov 0 0 1. Andrey Kobenko 0 0 1. Jefthon 0 0 1. Sergey Kozko 0 0

159. David Kvirkvelia 2,94 2,94

160. Gokdeniz Karadeniz 7,743 7,743

161. Stjepan Tomas 0,623 0,623

162. Sergey Rebrov 0,623 0,623

163. Sergey Ryzhikov 0,587 0,587

164. Aleksey Rebko 0,445 0,445

165. Gabriel Nicu Giurgiu 0,356 0,356

166. Cristian Daniel Ansaldi 3,204 3,2041. Sergey Semak 1,78 1,78

167. Aleksandr Orekhov 1,068 1,068

168. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1. Hasan Kabze 0,89 0,89 1. Evgeni Balyajkin 1. Savo Milosevic 0 0 1. Veljko Paunovic 0 0

169. Vladimir Bairamov 0 01. Calisto 0 0 1. Ansar Ayupov 0 0

170. Dzhambulad Bazaev 0 01. Mikhail Sinev 0 0 1. Jailson 0,178 0,178

171. Yitali Volkov 0,445 0,445

172. Sergey Budylin 1,335 1,335

173. Selim Benachour 0,89 0,891. Damani Ralph 0 0 1. Vitali Volkov 0 0 1. Jailson 0,178 0,178

174. Veljko Paunovic 0,712 0,7121. Gabriel 0,445 0,445

175. Fábio Felicio 0,311 0,311

176. Petr Gitselov 0,311 0,311

177. Sergey Budylin 1,557 1,557

178. Christian Noboa 1,335 1,335

179. Selim Benachour 1,335 1,3351. Aleksandr Yarkin 1. Andrés Scotti 0 0 1. Jsrgen Jalland 0 0 1. Mikhail Ashvetia 0 0

180. Andrey Konovalov 0,133 0,1331. Baiano 0,267 0,267

181. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр виеш внутр внеш внутр

182. Marat Makhmutov 0,225 0,225

183. Walter Ariel Garcia 0,667 0,667

184. Alejandro Dominguez 6,23 6,23

185. Cedric Roussel 0,222 0,222

186. Rafael Carioca 3,56 3,561.an Saenko 2,67 2,67 1. Evgeni Makeev 1. Vladislav Ryzhkov 1. Fedor Kudryashov 1. Artur Maloyan 1. Mozart 0 0 1. Egor Titov 0 0

187. Maksim Kalinichenko 0 0

188. Costin Florin Soava 0,178 0,178

189. Roman Pavlyuchenko 15,48 15,48

190. Egor Filipenko 0,67 0,671. Welliton 5,34 5,34

191. Soslan Dzhanaev 0,445 0,4451. Malik Fathi 3,56 3,56

192. Cristian Maidana 2,225 2,2251. Sergey Parshivlyuk 1.nas Dedura

193. Игрок Новые игроки Спек прод Новички сп скул я ц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1. Artem Dzyuba 1. Andrey Ivanov

194. Wojciech Kowalewski 0 0

195. Denis Boyarintsev 0 0

196. Dmitri Torbinski 0 0

197. Aleksey Rebko 0,445 0,445

198. Gabriel Tamas 2,67 2,67ntonio Geder 2,05 2,05

199. Stipe Pletikosa 2,23 2,23

200. Renat Sabitov 0,178 0,1781. Antonio Geder 1,6 1,6 1. Dmitri Khomich 1. Aleksandr Pradnikov

201. Fernando Cavenaghi 8 8

202. Mihajlo Pjanovic 0,267 0,267

203. Adrian Mihai Iencsi 0,03 0,03итого 26,928 28,675 0,445 24,705 2,223 28,497 0,178 0 0,445кол-во 12 12 3 8 4 9 3 0 3среди 2,244 2,389583 0,148333 3,088125 0,55575 3,166333 0,059333 #ДЕЛ/0! 0,1483331. Динамо

204. Ariur Yusupov 0,04 0,04

205. Adrian Ropotan 2,67 2,67

206. Vladimir Gabulov 2,225 2,2251.ke Wilkshire 1,96 1,96

207. Sergey Terekhov 0,13 0,131. Aleksandr Kokorin 1. Aleksandr Denisov 1. Nikita Chicherin 1. Cicero 0 0

208. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1. Агипав КНтаУюшБ 0 0 ог ЗетзЬоу 4,45 4,45 1. Баппу 26,7 26,7

209. Апс1геу КагрсмсИ 0,27 0,27

210. А1скзапс1г КеггЬакоу 7,12 7,12

211. Магст Kowalczyk 0,712 0,712

212. Кш11 КигосИкт 0,267 0,267

213. А1екзап<1г В11тпёко 0,222 0,2221. Сиз1бс110 1,335 1,335

214. Раэса! Mendy 0,04 • 0,041. Jorge Ьш'э 0,44 0,44 1. МатсИе 8 8

215. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр

216. Georgios Seitaridis 5,34 5,341. Costinha 5,34 5,34 1. Baffour Gyan 0,4 0,4

217. Maksim Romashenko 0,38 0,38

218. Sergey Yashin 0,36 0,36итого 18,153 52,98 0,36 14,379 3,774 21,05 31,93 0,36 0кол-во 15 20 1 10 5 16 4 1 0среди 1,2102 2,649 0,36 1,4379 0,7548 1,315625 7,9825 0,36 #ДЕЛ/0!1. КС

219. Aleksandr Budakov 0,311 0,311

220. Evgeni Pesegov 0,07 0,07

221. Vladislav Ignatiev 0,36 0,36

222. Vladislav Kulik 0,13 0,131. Jan Koller 1,07 1,07 1. Vitali Rushnitskiy 1. Sergey Shustikov 1. Andrey Tikhonov 0 0

223. Matthew Paul Booth 0 01. Evgeni Kaleshin 0 0

224. Aleksey Skvernyuk 0 0

225. Aleksandr Shvetsov 0,18 0,18

226. Carlos Darwin Quintero 0,4 0,4

227. Krzysztof Lagiewka 0,27 0,271. Evgeni Kaleshin 0 0 1. Ruslan Adzhindzhal 0 0 1. Andrey Tikhonov 0 0

228. David Yurchenko 0,13 0,13

229. Timofey Kalachev 0,89 0,89

230. Aleksandr Salugin 0,53 0,53

231. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1. Beom-Seok Oh 0,67 0,67

232. Aleksandr Belozerov 0,67 0,671. Oleg Ivanov 0,36 0,36

233. Carlos Darwin Quintero 0,31 0,311. Evgeni Savin 2,67 2,67

234. Sergey Politevich 0,23 0,231. Juan Escobar 0,18 0,18

235. Sergey Budylin 1,34 1,341.an Taranov 1,16 1,16 1. Jiri Jarosik 0,89 0,89 1. Benoît Angbwa 0 0 1. Marko Topic 0 0 1. Yaroslav Godzyur 0 0 1. Aleksey Medvedev 0 0

236. Andrey Gusin 0,04 0,04

237. Suad Filekovic 0,4 0,4

238. Maksim Budnikov 0,13 0,131.or Shevchenko 0,44 0,44

239. David Mudjiri 0,712 0,712

240. Makhach Gadzhiev 0,31 0,31

241. Aleksandr Makarov 1,07 1,071. Suad Filekovic 0 0 1. Timur Bitokov 0 0 1. Aleksandr Shvetsov 0 0

242. Maksim Budnikov 0,06 0,061.or Shevchenko 1. Karen Dohoyan 0 0

243. Baba Armando Adamu 0 0

244. Sergey Vinogradov 0 0

245. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживиеш Внутр виеш внутр виеш внутр

246. Bakhtijar Ashurmatov 0,13 0,13

247. Vitali Bulyga 0,62 0,621. Petr Nemov 0,11 0,11 итого 12,031 4,812 0 3,12 8,911 0,93 3,882 0 0кол-во 25 24 1 6 19 6 18 0 1среди 0,48124 0,2005 0 0,52 0,469 0,155 0,215667 #ДЕЛ/0! 01. Am кар

248. Vadim Gagloev 0,09 0,09

249. William Artur De Oliveira 0,56 0,561.or Usminskiy 0,27 0,27

250. Aleksey Pomerko 0,18 0,181. Jean Carlos 0,45 0,45

251. Mitar Novakovic 0,27 0,27

252. Vyacheslav Kalashnikov 0,27 0,27

253. Edin Junuzovic 1,16 1,161. Tomislav Dujmovic 0 0

254. Vyacheslav Krendelev 0,27 0,27

255. Nenad Injac 0,311 0,311

256. Marko Milovanovic 0,31 0,31

257. Aleksey Popov 0,89 0,891. Nenad Injac 0 0

258. Artur Stepanyan 0,09 0,091.an Starkov 0,62 0,62

259. Mikhail Afanasjev 0,45 0,45

260. Nikolay Zhilyaev 0,58 0,58

261. Vyacheslav Krendelev 0,27 0,27

262. Predrag Sikimic 0,11 0,111. Andrey Kobenko 0 0 1. Andrey Lavrik 0 0

263. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживисш Внутр внеш внутр внеш внутр1.an Levencts 1,16 1,16

264. Gennadi Oleksich 0,36 0,36

265. Evgeni Savin 2,67 2,671. Soldevilla 0,36 0,36 1. Miklos Gaal 0 0 1. Nikola Drincic 0 0

266. Sergey Narubin 0,57 0,571. Georgi Peev 0,36 0,36

267. Tomislav Dujmovic 0,27 0,27

268. Marko Milovanovic 0,27 0,271. Soldevilla 0,13 0,13 1. Anatoliy Didenko 0 0 1. Roman Vorobjov 0 0

269. Albert Sarkisian 0,09 0,09

270. Evgeni Yordanov 0,04 0,04

271. Aleksey Stepanov 0,44 0,44итого 6,97 6,901 0 3,67 3,3 1,341 5,56 0 0кол-во 22 16 0 13 9 6 10 0 0среди 0,31681818 0,431313 # ДЕЛ/0! 0,282308 0,366667 0,2235 0,556 #ДЕЛ/0! #ДЕЛ/0!1. Сатурн 1. Vladimir Kuzmichev 0 0

272. Denis Halilovic 0,13 0,131.onid Kovel 0,44 0,44

273. Solomon Okoronkwo 1,25 1,251. Aleksandr Sapeta 1. Evgeni Malkov 1. Fedor Pronkov 1. Artem Rebrov 1.liasu Shilla 0 0

274. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживиеш Внутр виеш внутр внеш внутр1.or Lebedenko 0 0

275. Dmitri Polovinchuk 0 01. Peter Petras 0 0

276. Artem Pershin 0,62 0,621. Jan Durica 2,23 2,23

277. Edgaras Cesnauskis 1,78 1,781. Jean 1,34 1,34 1. Marko Topic 0 0 1. Benoît Angbwa 0 0 1. Aleksey Ivanov 0 0 1. Andrey Gusin 0,04 0,04

278. Vladimir Yurchenko 0,36 0,361. Walid Hichri 0,76 0,76 1. Vadim Evseev 0,4 0,4

279. Makhach Gadzhiev 0,31 0,31

280. Roman Vorobjov 2,23 2,23

281. Andrey Karyaka 1,78 1,781. Zeläo 1,6 1,6

282. Dmitri Loskov 1,34 1,34

283. Aleksandr Makarov 1,07 1,071. Gogita Gogua 0 0

284. Rolandas Dziaukstas 0,2 0,2

285. Simon Vukcevic 1,78 1,781. Oleg Vlasov 0 0 1. Gogita Gogua 0 0 1. Dusan Petkovic 0 0 gor Lebedenko 0,53 0,53 1. Baffour Gyan 0,4 0,4

286. Sergey Yashin 0,36 0,36

287. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр

288. Dmitri Kirichenko 1,34 1,34

289. Aleksey Botvinjev 0,13 0,131. PetrNemov 0,11 0,11 1.liasu Shilla 0,89 0,89 1. Artem Pershin 1. Nikola Jolovic 0 0 1.ka Vucko 0 0 1. Jean 0,53 0,53 1. Adriano 0,36 0,36

290. Fredy José Bareiro 0,36 0,36

291. Spartak Gogniev 0,22 0,22

292. Renat Sabitov 0,18 0,18

293. Antonio Geder 1,6 1,6итого 15,47 11,02 0,18 6,98 8,49 4,57 6,45 0 0,18кол-во 27 18 1 9 18 10 8 0 1среди 0,57296296 0,612222 0,18 0,775556 0,471667 0,457 0,80625 #ДЕЛ/0! 0,18томь 1. Aleksey Polyakov 0 0

294. Vladimir Dyadyun 0,36 0,36

295. Sergey Golyatkin 0,11 0,11

296. Dmitri N. Smirnov 0,31 0,31

297. Sergey Kornilenko 0,36 0,36

298. Kirill Kovalchuk 0,32 0,32

299. Norbert Nemeth 0,18 0,18

300. Pompiliu Stoica 0,18 0,18

301. Sergey Kabanov 0,18 0,181. Dmitri Tarasov 0 0

302. Hrvoje Vejic 0,89 0,891. Aleksey Bugaev 0 0

303. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр

304. Beslan Adzhindzhal 0 01. Aleksandr Shirko 0 0 1. Sergey Kabanov 0 0

305. Sergey Lebedkov 0,13 0,13

306. Pompiliu Stoica 0,31 0,31

307. Denis Bolshakov 0,18 0,18

308. Andrey Kolesnikov 0,18 0,181.or Novakovic 0,36 0,36 1.or Strelkov 0,45 0,45 1. Beslan Adzhindzhal 0 0 1. Djordje Jokic 0 0 1. Goran Maznov 0 0 1. Denis Evsikov 0,4 0,4

309. Denis Bolshakov 0,18 0,18

310. Vitali Volkov 0,45 0,45

311. Andrey Kolesnikov 0,18 0,181.or Strelkov 0,36 0,36

312. Anton Arkhipov 0,27 0,27

313. Aleksandr Kulchiy 0 01. Evgeni Kaleshin 0 0

314. Vasili Khomutovskiy 0 0

315. Vitali Bulyga 0,62 0,62

316. Andrey Proshin 0,31 0,31

317. Sergey Serdyukov 0,31 0,311. Aleksandr Shirko 0 0

318. Dmitri Michkov 0,62 0,62

319. Denis Onishchenko 0,18 0,18

320. Sergey Lebedkov 0,13 0,13

321. Sergey Lebedkov 0,09 0,09

322. Игрок Новые игроки Спек ирод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр

323. Sergey Serdyukov 0,45 0,451.or Novakovic 0,31 0,31

324. Vitali Bulyga 0,27 0,271. Dmitri Tarasov

325. Stanislav Kuznetsov 0 0

326. Atanas Bornosuzov 0 01. Albert Borzenkov 0 0 1. Andrius Skerla 0 0 1. Oleg Shishkin 0 0

327. Denis Onishchenko 0,18 0,181. Sergey Rekhtin 0 0 1. Budun Budunov 0 0

328. Pavel Pogrebnyak 4,45 4,45

329. Aleksandr Russkikh 0,04 0,04

330. Branislav Krunic 0,89 0,89итого 5,89 9,26 0,04 0,67 5,22 2,09 7,17 0 0,04кол-во 26 27 2 5 21 4 23 0 2среди 0,22653846 0,342963 0,02 0,134 0,248571 0,5225 0,311739 #ДЕЛ/0! 0,021. Москва 1. Dmitri Tarasov 0 0 1. Zvonimir Vukic 1,8 1,8

331. Aleksey Rebko 0,72 0,721. Ricardo 0,62 0,62

332. Akes da Costa Goore 0,53 0,531.or Strelkov 0,45 0,45

333. Aleksandr Samedov 2,7 2,7

334. Edgaras Cesnauskis 1,78 1,78

335. Martin Jakubko 0,18 0,18

336. Aleksandr Sheshukov 1,2 1,2ч.

337. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживиеш Внутр виеш внутр внеш внутр1. Aleksandr Marenich 1. Aleksandr Stavpets 1. Tomas Cizek 0 0 1. Ricardo 0 0 1. Dmitri Godunok 0 0

338. Aleksey Meieshin 0,22 0,22

339. Petr Bystrov 0,62 0,62

340. Roman Adamov 3,82 3,82tanislav Ivanov 2,31 2,31

341. Oleg Kuzmin 1,96 1,96

342. Pompiliu Stoica 0,18 0,181. Maxi Moralez 1,7 1,7

343. Dmitri Golubov 0,27 0,271. Vitali Kaleshin 0 0 1. Maxi Moralez 4,45 4,45 1. Maxi Lopez 1,78 1,78 1. Anton Amelchenko 1. Damian Goravvski 0 0 1. Sergey Kozko 0 0

344. Andrey Topchu 0,89 0,89

345. Kirill Orlov 0,45 0,45

346. Sergey Semak 1,78 1,781. Andrey Topchu 0,4 0,4

347. Alexandru Epureanu 0,62 0,62

348. Pablo Barrientos 2,67 2,671. Roman Hubnik 2,22 2,22

349. Branislav Krunic 0,89 0,891. Pavel Golyshev

350. Aleksandr Filimonov 0 0

351. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнсш Внутр внсш внутр внеш внутр

352. Jerry-Christian Tchuisse 0 01. Stiga 0,36 0,36

353. Artem Kontsevoj 0,31 0,311. Arsen Goshokov

354. Viktor Vasin 0,11 0,111. Ricardo 0,62 0,62 1. Tiasse Kone 0,18 0,18 1. Marat Bikmaev 0 0 1. Kirill Kochubey 0 0 1. Nazir Kazharov 0 0 1. Gogita Gogua 0 0 1. Ricardo 0,45 0,45 1. Asian Abaev 0,06 0,06

355. Vladimir Zukhbaya 0,04 0,041. Oleg Patyak 0,04 0,04

356. Dmitri Yatchenko 0,4 0,41. Felipe 0 0 1.cian Dobre 0,2 0,2

357. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1. Rasim Khutov 0 0

358. Aleksandr Amisulashvili 0,36 0,361. Alvaro 0,13 0,13 1. Kazbek Geteriev 1. Viktor Vasin 1. Timur Taukenov 1. Sergey Pilipchuk 0 0 1.cian Dobre 0 0 1.van Gvazava 0 0 1. Vitali Lanko 0 0

359. Andrey Makushev 0,06 0,06

360. Asian Abaev 0,06 0,06

361. Aleksey Martynov 0,09 0,09

362. Vladimir Zukhbaya 0,04 0,04

363. Roman Uzdenov 0,27 0,27

364. Denis Evsikov 0,4 0,4

365. Timur Taukenov 0,09 0,09

366. Viktor Faizulin 1,78 1,78

367. Ricardo Jesus 1,78 1,781. Valentin Filatov 0 0 1. Vladimir Kisenkov 0 0 1. Vitali Shumeyko 0 0

368. Aleksey Martynov 0,09 0,09

369. Andrey Makushev 0,06 0,061. Roman Uzdenov 0,1 0,1

370. Andrey Sidelnikov од од1. Dejan Radic 0,2 0,2

371. Marat Dzakhmishev 0,2 0,21. Ricardo Jesus 0,27 0,27

372. Игрок Новые игроки Спек прод Новички спекуляц продаживнеш Внутр внеш внутр внеш внутр1.aki i Geperidze 0,02 0,02

373. Viktor Faizulin 0,22 0,221. Mario Juric 0 0 1. Mario Juric 0 0 1. Timur Bitokov 0 0 1. Gogita Gogua 0 0

374. Aleksandr Chikhradze 0 01. Eric Korchagin 0 0

375. Andrey Poroshin 0,27 0,27

376. Ruslan Mostovoi 0,09 0,09

377. Dmitri Michkov 0,62 0,62

378. Marat Ksanaev 0,1 0,1

379. Newton Ben Katanha 0,27 0,27итого 4,1 6,53 0,3 2,1 2 0,45 6,08 0 0,3кол-во 33 24 3 11 22 5 19 0 3среди 0,12424242 0,272083 0,1 0,190909 0,090909 0,09 0,32 #ДЕЛ/0! 0,11. Матрицы парных сравнений.

380. Матрица парных сравнений элементов первого уровня иерархии для клубовпотребителей

381. Стратегия ДПЛ ФР МР ЧР ЗНАЧ

382. ДПЛ 1 1/4 1 1/2 0,1199884911. ФР 4 1 3 3 0,511210281

383. МР 1 1/3 1 1/3 0,1202760751. ЧР 2 1/3 3 1 0,248525153

384. Матрица парных сравнений элементов ДПЛ для клубов-потребителей1. ДПЛ СР 3 НАП ЗНАЧ1. СР 3 1 2 0,6666671. НАП 1/2 1 0,333333

385. Матрица парных сравнений элементов ФР для потребителей1. ФР ПТС РБ ЗНАЧптс 1 1/2 0,3333331. РБ 2 1 0,666667

386. Матрица парных сравнений элементов ФР для потребителей1. МР СС СБ СШ ЗНАЧ1. СС 1 4 7 0,6955231. СБ 1/4 1 4 0,229048сш 1/7 1/4 1 0,075429

387. Матрица парных сравнений элементов ФР для потребителей1. ЧР Тр Ф Ск ЗНАЧ1. Тр 1 1/4 1/2 0,21. Ф 4 1 3 0,61. Ск 2 1/3 1 0,2

388. Матрица парных сравнений элементов первого уровня иерархии дляспекулянтов

389. Стратегия ДПЛ ФР МР ЧР ЗНАЧ

390. ДПЛ 1 1/2 1/2 1/4 0,1072531. ФР 2 1 3 1/3 0,2787021. МР 2 1/3 1 1/2 0,169471. ЧР 2 3 2 1 0,444574

391. Матрица парных сравнений элементов ДПЛ для спекулянтов1. ДПЛ СР 3 НАП ЗНАЧ1. СР 3 1 3 0,751. НАП 1/3 1 0,25

392. Матрица парных сравнений элементов ФР для спекулянтов1. ФР ПТС РБ ЗНАЧ1. ПТС 1 1/5 0,1666671. РБ 5 1 0,833333

393. Матрица парных сравнений элементов МР для спекулянтов1. МР СС СБ СШ ЗНАЧ1. СС 1 2 5 0,4545451. СБ 1/2 1 5 0,4545451. СШ 1/5 1/5 1 0,090909

394. Матрица парных сравнений элементов ЧР для спекулянтов1. ЧР Тр Ф Ск ЗНАЧ1. Тр 1 2 1/3 0,3108141. Ф 1/2 1 1/2 0,19581. Ск 3 2 1 0,493386

395. Матрица парных сравнений элементов первого уровня иерархии дляпроизводителей

396. Стратегия ДПЛ ФР МР ЧР ЗНАЧ

397. ДПЛ 1 1/2 1/4 1/4 0,0852841. ФР 2 1 1/3 1/3 0,1389441. МР 4 3 1 1/3 0,2970631. ЧР 4 3 3 1 0,478709

398. Матрица парных сравнений элементов ДПЛ для производителей1. ДПЛ СРЗ НАП ЗНАЧ1. СР 3 1 3 0,751. НАП 1/3 1 0,25

399. Матрица парных сравнений элементов ФР для производителей1. ФР ПТС РБ ЗНАЧптс 1 1/3 0,251. РБ 3 1 0,75

400. Матрица парных сравнений элементов МР для производителей1. МР СС СБ СШ ЗНАЧ1. СС 1 1/6 1/7 0,0643741. СБ 6 1 1/4 0,2561461. СШ 7 4 1 0,67948

401. Матрица парных сравнений элементов ЧР для производителей1. ЧР Тр Ф Ск ЗНАЧ1. Тр 1 3 5 0,626696ф 1/3 1 4 0,2796881. Ск 1/5 1/4 1 0,093616

402. Оценка тренерского штаба команд РФПЛклуб стоимость к.ф 2008 2009 2010 2008 2009 2010 1-Й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг итого и с уч кф1. ЦСКА

403. Амкар 31,862 0,34 0,34 0,23 3 1 1 3 1 3 12 2,81669

404. Динамо 43,654 0,47 0,47 0,36 3 3 1 0 0 3 10 3,614

405. Зенит 103,1 1,11 1,11 1,00 1 3 3 0 1 3 11 11

406. Крылья Советов 35,644 0,38 0,38 0,28 1 0 0 3 3 1 8 2,202819

407. Локомотив М 62,878 0,68 0,68 0,57 0 0 3 3 1 3 10 5,679142

408. Москва 24,03 0,26 0,26 0,15 3 3 0 3 0 3 12 1,807064

409. Рубин 59,407 0,64 0,64 0,53 0 3 3 3 1 3 13 6,89815

410. Сатурн 31,15 0,34 0,33 0,23 3 1 3 1 3 3 14 3,179056

411. Спартак М 56,025 0,60 0,60 0,49 1 1 1 1 3 0 7 3,46007

412. Спартак Нч 12,19 0,13 0,13 0,02 3 3 3 1 3 1 14 0,327561

413. Томь 10,012 0,11 0,11 0,00 3 3 1 3 1 3 14 01. Амкар

414. Амкар 31,862 1 0,342278 0,234724

415. Динамо 43,654 1,370096 0,468954 0,3614 3 1 1 1 0 0 6 2,1684

416. Зенит 103,1 3,23583 1,107554 1 0 0 1 1 0 1 3 3

417. Крылья Советов 35,644 1,118699 0,382906 0,275352 0 3 0 3 0 3 9 2,478171

418. Локомотив М 62,878 1,973448 0,675468 0,567914 1 0 3 3 3 1 11 6,247057

419. Москва 24,03 0,75419 0,258143 0,150589 0 1 1 0 3 3 8 1,20471

420. Рубин 59,407 1,864509 0,638181 0,530627 1 0 0 3 0 0 4 2,122508

421. Сатурн 31,15 0,977654 0,33463 0,227075 1 3 0 3 3 1 11 2,49783

422. Спартак М 56,025 1,758364 0,60185 0,494296 0 0 1 0 1 1 3 1,482887

423. Спартак Нч 12,19 0,382587 0,130951 0,023397 0 3 3 1 3 1 11 0,257369

424. Томь 10,012 0,31423 0,107554 0 1 3 1 3 1 3 12 0

425. ЦСКА 92,96 2,917582 0,998625 0,891071 0 1 1 0 1 0 3 2,6732121. Динамо

426. Амкар 31,862 0,729876 0,342278 0,23 0 1 1 1 3 3 9 2,112517

427. Динамо 43,654 1 0,468954 0,36 I 0 0клуб стоимость к.ф 2008 2009 2010 2008 2009 2010 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг итого и с уч кф

428. Зенит 103,1 2,361754 1,107554 1,00 1 1 0 3 3 1 9 9

429. Крылья Советов 35,644 0,816512 0,382906 0,28 0 1 0 1 1 1 4 1,101409

430. Локомотив М 62,878 1,440372 0,675468 0,57 0 3 3 1 3 3 13 7,382885

431. Москва 24,03 0,550465 0,258143 0,15 1 1 1 0 1 1 5 0,752943

432. Рубин 59,407 1,36086 0,638181 0,53 1 3 0 0 0 0 4 2,122508

433. Сатурн 31,15 0,713566 0,33463 0,23 1 0 1 0 0 3 5 1,135377

434. Спартак М 56,025 1,283388 0,60185 0,49 1 0 0 0 3 1 5 2,471479

435. Спартак Нч 12,19 0,279241 0,130951 0,02 0 3 3 0 3 3 12 0,280767

436. Томь 10,012 0,229349 0,107554 0,00 0 3 0 3 1 3 10 0

437. ЦСКА 92,96 2,129473 0,998625 0,89 0 3 1 3 3 0 10 8,9107081. Зенит

438. Амкар 31,862 0,30904 0,342278 0,234724 3 3 1 1 3 1 12 2,81669

439. Динамо 43,654 0,423414 0,468954 0,3614 1 1 3 0 0 1 6 2,1684

440. Зенит 103,1 1 1,107554 1 0 0

441. Крылья Советов 35,644 0,345723 0,382906 0,275352 0 3 1 3 1 3 11 3,028876

442. Локомотив М 62,878 0,609874 0,675468 0,567914 0 3 1 0 1 3 8 4,543314

443. Москва 24,03 0,233075 0,258143 0,150589 1 1 3 3 3 3 14 2,108242

444. Рубин 59,407 0,576208 0,638181 0,530627 3 0 3 0 3 0 9 4,775642

445. Сатурн 31,15 0,302134 0,33463 0,227075 1 1 1 3 1 1 8 1,816604

446. Спартак М 56,025 0,543404 0,60185 0,494296 0 0 0 0 1 3 4 1,977183

447. Спартак Нч 12,19 0,118235 0,130951 0,023397 1 3 3 3 0 1 11 0,257369

448. Томь 10,012 0,09711 0,107554 0 1 1 3 3 3 1 12 0

449. ЦСКА 92,96 0,901649 0,998625 0,891071 1 0 0 3 1 0 5 4,4553541. КС

450. Амкар 31,862 0,893895 0,342278 0,234724 3 0 3 0 3 0 9 2,112517

451. Динамо 43,654 1,224722 0,468954 0,3614 3 1 3 1 1 1 10 3,614

452. Зенит 103,1 2,892492 1,107554 1 3 0 1 0 1 0 5 5

453. Крылья Советов 35,644 1 0,382906 0,275352 3 3 0,826057

454. Локомотив М 62,878 1,764056 0,675468 0,567914 3 0 0 0 3 6 3,407485

455. Москва 24,03 0,674167 0,258143 0,150589 0 0 1 0 1 1 3 0,451766

456. Рубин 59,407 1,666676 0,638181 0,530627 1 0 0 3 1 0 5 2,653135

457. Сатурн 31,15 0,87392 0,33463 0,227075 1 1 1 0 3 1 7 1,589528клуб стоимость к.ф 2008 2009 2010 2008 2009 2010 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг итого и с уч кф

458. Спартак М 56,025 1,571793 0,60185 0,494296 0 0 0 0 1 3 4 1,977183

459. Спартак Нч 12,19 0,341993 0,130951 0,023397 1 0 1 0 1 3 6 0,140383

460. Томь 10,012 0,280889 0,107554 0 3 0 3 1 3 3 13 0

461. ЦСКА 92,96 2,608013 0,998625 0,891071 1 3 3 0 0 1 8 7,1285671. Локомотив М

462. Амкар 31,862 0,506727 0,342278 0,234724 1 3 0 0 0 1 5 1,173621

463. Динамо 43,654 0,694265 0,468954 0,3614 3 0 0 1 0 0 4 1,4456

464. Зенит 103,1 1,639683 1,107554 1 3 0 1 3 1 0 8 8

465. Крылья Советов 35,644 0,566876 0,382906 0,275352 0 3 3 0 3 0 9 2,478171

466. Локомотив М 62,878 1 0,675468 0,567914 0 0

467. Москва 24,03 0,382169 0,258143 0,150589 3 0 1 3 3 3 13 1,957653

468. Рубин 59,407 0,944798 0,638181 0,530627 1 3 3 0 0 3 10 5,306269

469. Сатурн 31,15 0,495404 0,33463 0,227075 1 1 1 0 3 1 7 1,589528

470. Спартак М 56,025 0,891011 0,60185 0,494296 0 1 3 3 1 3 11 5,437253

471. Спартак Нч 12,19 0,193867 0,130951 0,023397 0 3 1 3 1 3 11 0,257369

472. Томь 10,012 0,159229 0,107554 0 1 3 0 1 3 3 11 0

473. ЦСКА 92,96 1,478419 0,998625 0,891071 3 3 0 0 1 0 7 6,2374961. Москва

474. Амкар 31,862 1,325926 0,342278 0,234724 3 1 1 3 0 0 8 1,877793

475. Динамо 43,654 1,816646 0,468954 0,3614 1 1 1 3 1 1 8 2,8912

476. Зенит 103,1 4,29047 1,107554 1 1 1 0 0 0 0 2 2

477. Крылья Советов 35,644 1,483313 0,382906 0,275352 3 3 1 3 1 1 12 3,304228

478. Локомотив М 62,878 2,616646 0,675468 0,567914 0 3 1 0 0 0 4 2,271657

479. Москва 24,03 1 0,258143 0,150589 0 0

480. Рубин 59,407 2,472201 0,638181 0,530627 0 0 1 3 0 3 7 3,714389

481. Сатурн 31,15 1,296296 0,33463 0,227075 1 3 3 1 1 1 10 2,270755

482. Спартак М 56,025 2,331461 0,60185 0,494296 1 1 3 0 1 3 9 4,448661

483. Спартак Нч 12,19 0,507283 0,130951 0,023397 1 1 0 3 3 0 8 0,187178

484. Томь 10,012 0,416646 0,107554 0 1 0 3 3 0 3 10 0

485. ЦСКА 92,96 3,868498 0,998625 0,891071 0 0 3 0 3 0 6 5,3464251. Рубин

486. Амкар 31,862 0,536334 0,342278 0,234724 1 3 3 0 3 3 13 3,051414клуб стоимость к.ф 2008 2009 2010 2008 2009 2010 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг итого и с уч кф

487. Динамо 43,654 0,734829 0,468954 0,3614 1 0 3 3 3 3 13 4,6982

488. Зенит 103,1 1,735486 1,107554 1 0 3 0 0 3 3 9 9

489. Крылья Советов 35,644 0,599997 0,382906 0,275352 1 3 3 3 1 3 14 3,854933

490. Локомотив М 62,878 1,058427 0,675468 0,567914 1 0 0 3 3 0 7 3,9754

491. Москва 24,03 0,404498 0,258143 0,150589 3 3 1 0 3 0 10 1,505887

492. Рубин 59,407 1 0,638181 0,530627 0 0

493. Сатурн 31,15 0,524349 0,33463 0,227075 0 3 0 0 1 3 7 1,589528

494. Спартак М 56,025 0,943071 0,60185 0,494296 3 0 0 3 0 3 9 4,448661

495. Спартак Нч 12,19 0,205195 0,130951 0,023397 0 1 0 3 0 3 7 0,163781

496. Томь 10,012 0,168532 0,107554 0 0 3 0 0 3 3 9 0

497. ЦСКА 92,96 1,564799 0,998625 0,891071 3 0 0 0 1 0 4 3,5642831. Сатурн

498. Амкар 31,862 1,022857 0,342278 0,234724 1 0 3 0 0 1 5 1,173621

499. Динамо 43,654 1,401413 0,468954 0,3614 1 3 1 3 3 0 11 3,9754

500. Зенит 103,1 3,309791 1,107554 1 1 1 1 0 1 1 5 5

501. Крылья Советов 35,644 1,14427 0,382906 0,275352 1 1 1 3 0 1 7 1,927466

502. Локомотив М 62,878 2,018555 0,675468 0,567914 1 1 1 3 0 1 7 3,9754

503. Москва 24,03 0,771429 0,258143 0,150589 1 0 0 1 1 1 4 0,602355

504. Рубин 59,407 1,907127 0,638181 0,530627 3 0 3 3 1 0 10 5,306269

505. Сатурн 31,15 1 0,33463 0,227075 0 0

506. Спартак М 56,025 1,798555 0,60185 0,494296 1 1 0 1 0 1 4 1,977183

507. Спартак Нч 12,19 0,391332 0,130951 0,023397 0 0 1 3 0 1 5 0,116986

508. Томь 10,012 0,321413 0,107554 0 1 3 1 1 3 3 12 0

509. ЦСКА 92,96 2,98427 0,998625 0,891071 0 1 0 1 0 0 2 1,7821421. Спартак М

510. Амкар 31,862 0,56871 0,342278 0,234724 3 3 1 3 1 1 12 2,81669

511. Динамо 43,654 0,779188 0,468954 0,3614 1 3 3 3 0 1 11 3,9754

512. Зенит 103,1 1,84025 1,107554 1 3 3 3 3 1 0 13 13

513. Крылья Советов 35,644 0,636216 0,382906 0,275352 3 3 3 3 1 0 13 3,579581

514. Локомотив М 62,878 1,12232 0,675468 0,567914 3 1 0 0 1 0 5 2,839571

515. Москва 24,03 0,428916 0,258143 0,150589 1 1 0 3 1 0 6 0,903532

516. Рубин 59,407 1,060366 0,638181 0,530627 0 3 3 0 3 0 9 4,775642клуб стоимость к.ф 2008 2009 2010 2008 2009 2010 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг 1-й круг 2-ой круг итого и с уч кф

517. Сатурн 31,15 0,556002 0,33463 0,227075 1 1 3 1 3 1 10 2,270755

518. Спартак М 56,025 1 0,60185 0,494296 0 0

519. Спартак Нч 12,19 0,217581 0,130951 0,023397 1 3 1 3 3 3 14 0,327561

520. Томь 10,012 0,178706 0,107554 0 1 3 1 3 3 3 14 0

521. ЦСКА 92,96 1,659259 0,998625 0,891071 1 1 1 1 0 3 7 6,2374961. Спартак Нч

522. Амкар 31,862 2,613782 0,342278 0,234724 0 0 0 1 0 1 2 0,469448

523. Динамо 43,654 3,581132 0,468954 0,3614 3 0 0 3 0 0 6 2,1684

524. Зенит 103,1 8,457752 1,107554 1 1 0 0 0 3 1 5 5

525. Крылья Советов 35,644 2,924036 0,382906 0,275352 1 3 1 3 1 0 9 2,478171

526. Локомотив М 62,878 5,158162 0,675468 0,567914 0 0 1 0 1 0 2 1,135828

527. Москва 24,03 1,971288 0,258143 0,150589 1 1 3 0 0 3 8 1,20471

528. Рубин 59,407 4,873421 0,638181 0,530627 3 1 3 0 3 0 10 5,306269

529. Сатурн 31,15 2,555373 0,33463 0,227075 3 3 1 0 3 1 11 2,49783

530. Спартак М 56,025 4,59598 0,60185 0,494296 1 0 1 0 0 0 2 0,988591

531. Спартак Нч 12,19 1 0,130951 0,023397 0 0

532. Томь 10,012 0,821329 0,107554 0 3 0 0 3 0 1 7 0

533. ЦСКА 92,96 7,625923 0,998625 0,891071 0 0 0 1 3 1 5 4,4553541. Томь

534. Амкар 31,862 3,182381 0,342278 0,234724 1 0 1 0 1 0 3 0,704172

535. Динамо 43,654 4,360168 0,468954 0,3614 3 0 3 0 1 0 7 2,5298

536. Зенит 103,1 10,29764 1,107554 1 1 1 0 0 0 1 3 3

537. Крылья Советов 35,644 3,560128 0,382906 0,275352 0 3 0 1 0 0 4 1,101409

538. Локомотив М 62,878 6,280264 0,675468 0,567914 1 3 3 1 0 0 8 4,543314

539. Москва 24,03 2,40012 0,258143 0,150589 1 3 0 0 3 0 7 1,054121

540. Рубин 59,407 5,93358 0,638181 0,530627 3 0 3 3 0 0 9 4,775642

541. Сатурн 31,15 3,111266 0,33463 0,227075 1 0 1 1 0 0 3 0,681226

542. Спартак М 56,025 5,595785 0,60185 0,494296 1 0 1 0 0 0 2 0,988591

543. Спартак Нч 12,19 1,217539 0,130951 0,023397 0 3 3 0 3 1 10 0,233972

544. Томь 10,012 1 0,107554 0 0 0

545. ЦСКА 92,96 9,284858 0,998625 0,891071 0 0 1 0 1 0 2 1,782142

546. Расчет СКО для тренеров команд РФПЛкоманда кф Лмкар Динамо Зенит Крылья Советов Локомотив М

547. Амкар 0.342278 0 0 0 3 1.026835 3 1,026835 1 0,342278

548. Динамо 0.468954 3 1,406862 0 1 0,468954 3 1,406862 3 1,406862

549. Зенит 1,107554 0 0 1 1.107554 0 3 3.322662 3 3,322662

550. Крылья Советов 0.382906 0 0 0 0 0 0 0 0 0

551. Локомотив М 0,675468 1 0,675468 0 0 0 0 3 2,026405 0

552. Москва 0.258143 0 0 1 0.258143 1 0,258143 0 0 3 0,774428

553. Рубин 0,638181 1 0,638181 1 0,638181 3 1,914543 1 0,638181 1 0,638181

554. Сатурн 0.33463 1 0,33463 1 0,33463 1 0.33463 1 0,33463 1 0.33463

555. Спартак М 0,60185 0 0 1 0.60185 0 0 0 0 0 0

556. Спартак Нч 0,130951 0 0 0 0 1 0,130951 1 0,130951 0 0

557. Томь 0.107554 1 0,107554 0 0 1 0,107554 3 0,322662 1 0,107554

558. ЦСКА 0.998625 0 0 0 0 1 0,998625 1 0,998625 3 2,995875

559. Лмкар 0,342278 0 1 0.342278 3 1,026835 0 0 3 1,026835

560. Динамо 0.468954 1 0,468954 0 1 0,468954 1 0,468954 0 0

561. Зенит 1,107554 0 0 1 1,107554 0 0 0 0 0

562. Крылья Советов 0,382906 3 1,148719 1 0.382906 3 1,148719 0 3 1,148719

563. Локомотив М 0,675468 0 0 3 2,026405 3 2,026405 0 0 0

564. Москва 0,258143 1 0.258143 1 0.258143 1 0,258143 0 0 0 0

565. Рубин 0,638181 0 0 3 1,914543 0 0 0 0 3 : 1,914543

566. Сатурн 0,33463 3 1.003889 0 0 1 0.33463 1 0,33463 1 0,33463

567. Спартак М 0,60185 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,60185

568. Спартак Нч 0,130951 3 0.392854 3 0,392854 3 0,392854 0 0 3 0.392854

569. Томь 0,107554 3 0,322662 3 0,322662 1 0,107554 0 0 з- 0,322662

570. ЦСКА 0,998625 1 0,998625 3 2,995875 0 0 3 2,995875 3 2,995875

571. Амкар 0.342278 0 1 0,342278 1 0,342278 3 1,026835 0 0

572. Динамо 0,468954 1 0,468954 0 3 1,406862 3 1,406862 0 0

573. Зенит 1,107554 1 1,107554 0 0 0 1 1.107554 1 1,107554

574. Крылья Советов 0.382906 0 0 0 0 1 0.382906 0 3 1.148719

575. Локомотив М 0.675468 3 2,026405 3 2,026405 1 0,675468 0 0 0

576. Москва 0,258143 1 0.258143 1 0,258143 3 0.774428 1 0,258143 1 0.258143

577. Рубин 0.638181 0 0 0 0 3 1.914543 0 0 3 1,914543

578. Сатурн 0,33463 0 0 1 0,33463 1 0,33463 1 0.33463 1 0,33463

579. Спартак М 0,60185 1 0.60185 0 0 0 0 0 0 3 1.80555

580. Спартак Нч 0,130951 3 0.392854 3 0,392854 3 0,392854 1 0,130951 1 0,130951

581. Томь 0,107554 1 0,107554 0 0 3 0.322662 3 0,322662 0 0

582. ЦСКА 0,998625 1 0.998625 1 0,998625 0 0 3 2,995875 0 0

583. Амкар 0.342278 0 1 0,342278 1 0,342278 0 0 0 0

584. Динамо 0,468954 1 0,468954 0 0 0 1 0,468954 1 0,468954

585. Зенит 1,107554 1 1,107554 3 3,322662 0 0 0 3 3.322662

586. Крылья Советов 0.382906 3 1,148719 1 0,382906 3 1,148719 3 1.148719 0 0

587. Локомотив М 0,675468 3 2,026405 1 0,675468 0 0 0 0

588. Москва 0.258143 0 0 0 0 3 0,774428 0 0 3 0,774428

589. Рубин 0,638181 3 1,914543 0 0 0 0 3 1.914543 0 0

590. Сатурн 0.33463 3 1,003889 0 0 3 1,003889 0 0 0 0

591. Спартак М 0,60185 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1,80555

592. Спартак Нч 0,130951 1 0,130951 0 0 3 0,392854 0 0 3 0,392854

593. Томь 0,107554 3 0,322662 3 0,322662 3 0.322662 1 0.107554 1 0,107554

594. ЦСКА 0,998625 0 0 3 2,995875 3 2,995875 0 0 0 0

595. Амкар 0.342278 0 3 1,026835 3 1,026835 3 1,026835 0 0команда кф Лмкар Динамо Зенит Крылья Сонетов Локомотив М

596. Динамо 0,468954 0 0 0 0 0 1 0,468954 0 0

597. Зсннт 1,107554 0 0 3 3.322662 0 1 1.107554 1 1,107554

598. Крылья Советов 0.382906 0 0 1 0.382906 1 0.382906 0 3 1,148719

599. Локомопт М 0,675468 3 2.026405 3 2.026405 1 0,675468 0 0 0

600. Москва 0,258143 3 0,774428 1 0.258143 3 0,774428 1 0,258143 3 0.774428

601. Рубин 0,638181 0 0 0 0 3 1.914543 1 0,638181 0 0

602. Сатурн 0.33463 3 1.003889 0 0 1 0,33463 3 1,003889 3 1,003889

603. Спартак М 0.60185 1 0.60185 3 1,80555 1 0,60185 1 0,60185 1 0,60185

604. Спартак Нч 0,130951 3 0,392854 3 0.392854 0 0 1 0,130951 1 0.130951

605. Томь 0.107554 1 0.107554 1 0,107554 3 0,322662 3 0,322662 3 0.322662

606. ЦСКА 0.998625 1 0,998625 3 2,995875 1 0.998625 0 0 1 0,998625

607. Лчкар 0,342278 0 3 1.026835 1 0.342278 0 0 1 0,342278

608. Динамо 0.468954 0 0 0 1 0,468954 1 0,468954 0 0

609. Зенит 1.107554 1 1,107554 1 1,107554 0 0 0 0 0

610. Крылья Советов 0,382906 3 1,148719 1 0,382906 3 1,148719 0 0 0

611. Локомотив М 0,675468 1 0.675468 3 2.026405 3 2,026405 3 2,026405 0

612. Москва 0.258143 3 0,774428 1 0,258143 3 0,774428 1 0,258143 3 0.774428

613. Рубин 0 638181 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1,914543

614. Сатурн 0,33463 1 0,33463 3 1.003889 1 0.33463 1 0.33463 1 0,33463

615. Спартак М 0,60185 1 0,60185 1 0,60185 3 1,80555 3 1,80555 3 1,80555

616. Спартак Нч 0.130951 1 0,130951 3 0,392854 1 0.130951 3 0,392854 3 0,392854

617. Томь 0,107554 3 0.322662 3 0.322662 1 0,107554 3 0,322662 3 0,322662

618. ЦСКА 0.998625 0 0 0 0 0 0 1 0.998625 0 01. Спартак

619. Команда кф Москва Рубин Сатурн м Спартак Нч

620. Амкар 0.342278 3 1.026835 1 0.342278 I 0,342278 3 1,026835 • 0 0

621. Динамо 0,468954 1 0,468954 1 0.468954 1 0.468954 I 0,468954 3 1,406862

622. Зенит 1,107554 1 1,107554 0 0 1 1.107554 3 3,322662 1 1.107554

623. Крылья Советов 0,382906 3 1,148719 I 0,382906 1 0.382906 3 1,148719 1 0,382906

624. Локомотив М 0,675468 0 0 1 0,675468 1 0,675468 3 2.026405 ' 0 0

625. Москва 0,258143 0 3 0,774428 1 0.258143 1 0,258143 1 0.258143

626. Рубин 0,638181 0 0 0 3 1.914543 0 0 3 1.914543

627. Сатурн 0,33463 1 0,33463 0 0 0 1 0.33463 3 1,003889

628. Спартак М 0,60185 1 0,60185 3 1.80555 1 0.60185 0 1 0,60185

629. Спарюк Нч 0.130951 1 0.130951 0 0 0 0 1 0.130951 0

630. Томь 0,107554 1 0,107554 0 0 1 0,107554 1 0,107554 3 0.322662

631. ЦСКА 0,998625 0 0 3 2.995875 0 0 1 0.998625 0 0

632. Амкар 0,342278 1 0.342278 3 1,026835 0 0 3 1.026835 0 0

633. Динамо 0,468954 1 0,468954 0 0 3 1,406862 3 1,406862 0 0

634. Зенит 1,107554 1 1,107554 3 3.322662 1 1.107554 3 3.322662 0 0

635. Крылья Советов 0,382906 3 1,148719 3 1,148719 I 0.382906 3 1,148719 3 1,148719

636. Локомотив М 0,675468 3 2,026405 0 0 1 0,675468 1 0,675468 0 0

637. Москва 0.258143 0 3 0,774428 0 0 1 0,258143 1 0.258143

638. Рубин 0,638181 0 0 0 0 0 3 1,914543 1 0,638181

639. Сатурн 0,33463 3 1,003889 3 1.003889 0 1 0,33463 3 1.003889

640. Спартак М 0,60185 I 0.60185 0 0 1 0.60185 0 0 0

641. Спартак Нч 0,130951 1 0,130951 1 0,130951 0 0 3 0.392854 0

642. Томь 0,107554 0 0 3 0,322662 3 0,322662 3 0.322662 0 0

643. ЦСКА 0,998625 0 0 0 0 1 0.998625 1 0.998625 0 0

644. Амкар 0,342278 1 0.342278 3 1,026835 3 1,026835 1 0.342278 0 0

645. Динамо 0,468954 1 0.468954 3 1.406862 1 0,468954 3 1.406862 0 0

646. Зенит 1,107554 0 0 0 0 1 1.107554 3 3.322662 0 0

647. Крылья Советов 0,382906 1 0.382906 3 1,148719 1 0,382906 3 1,148719 1 0,3829061. Спартак

648. КомандакфМоскваРубинСатурн >М Спартак Пч

649. Локомотив М 0,675468 I 0.675468 0 0 1 0,675468 0 0 1 0,675468

650. Москва 0,258143 0 1 0,258143 0 0 0 0 3 0,774428

651. Рубин 0,638181 1 0,638181 0 3 1.914543 3 1,914543 3 1.914543

652. Сатурн 0,33463 3 1,003889 0 0 0 3 1,003889 1 0.33463

653. Спартак М 0.60185 3 1.80555 0 0 0 0 0 1 0.60185

654. Спартак 11ч 0,130951 0 0 0 0 1 0,130951 1 0,130951 0

655. Гочь 0,107554 3 0,322662 0 0 1 0,107554 1 0,107554 0 0

656. ЦСКА 0.998625 3 2,995875 0 0 0 0 1 0.998625 0 0

657. Лмкар 0.342278 3 1,026835 0 0 0 0 3 1,026835 1 0.342278

658. Динамо 0,468954 3 1,406862 3 1.406862 3 1.406862 3 1,406862 3 1,406862

659. Зенит 1,107554 0 0 0 0 0 0 3 3,322662 0 0

660. Крылья Советов 0.382906 3 1,148719 3 1.148719 3 1,148719 3 1,148719 3 1,148719

661. Локочошн М 0,675468 0 0 3 2,026405 3 2,026405 0 0 0 0

662. Москва 0,258143 0 0 0 1 0,258143 3 0,774428 0 0

663. Рубин 0,638181 3 1,914543 0 3 1,914543 0 0 0 0

664. Сагурн 0,33463 1 0,33463 0 0 0 1 0,33463 0 0

665. Спартак М 0,60185 0 0 3 1,80555 1 0.60185 0 0 0

666. Спартак Нч 0,130951 3 0,392854 3 0,392854 3 0,392854 3 0,392854 0

667. Томь 0,107554 3 0,322662 0 0 1 0.107554 3 0,322662 3 0.322662

668. ЦСКА 0,998625 0 0 0 0 1 0,998625 1 0,998625 1 0,998625

669. Амкар 0,342278 0 0 3 1,026835 0 0 1 0,342278 0 0

670. Динамо 0,468954 1 0,468954 3 1,406862 3 1,406862 0 0 0 0

671. Зешп 1,107554 0 0 3 3,322662 I 1,107554 1 1,107554 3 3.322662

672. Крылья Советов 0,382906 1 0,382906 1 0,382906 0 0 1 0,382906 1 0.382906

673. Локомотив М 0,675468 0 0 3 2,026405 0 0 1 0,675468 1 0.675468

674. Москва 0,258143 0 3 0,774428 1 0.258143 1 0.258143 0 0

675. Рубин 0,638181 0 0 0 1 0,638181 3 1,914543 3 1,914543

676. Сатурн 0.33463 1 0,33463 1 0,33463 0 3 1,003889 3 1,003889

677. Спартак М 0,60185 1 0,60185 0 0 0 0 0 0 0

678. Спартак Нч 0,130951 3 0.392854 0 0 0 0 3 0,392854 0

679. Томь 0.107554 0 0 3 0.322662 3 0.322662 3 0,322662 0 0

680. ЦСКА 0,998625 3 2,995875 1 0,998625 0 0 0 0 3 2,995875

681. Амкар 0,342278 0 0 3 1.026835 1 0,342278 1 0,342278 1 0,342278

682. Динамо 0,468954 1 0,468954 3 1,406862 0 0 1 0.468954 0 0

683. Зенит 1,107554 0 0 3 3,322662 1 1,107554 0 0 1 1,107554

684. Крылья Советов 0.382906 1 0.382906 3 1,148719 1 0.382906 0 0 0 0

685. Локомотив М 0.675468 0 0 0 0 1 0,675468 0 0 0 0

686. Москва 0.258143 0 0 0 1 0,258143 0 0 3 0,774428

687. Рубин 0,638181 3 1.914543 0 0 0 0 0 0 0

688. Сатурн 0,33463 1 0,33463 3 1,003889 0 1 0,33463 1 0.33463

689. Спартак М 0,60185 3 1.80555 3 1,80555 1 0,60185 0 0 0

690. Спартак Нч 0,130951 0 0 3 0.392854 1 0,130951 3 0,392854 0

691. Томь 0,107554 3 0.322662 3 0,322662 3 0.322662 3 0.322662 1 0.107554

692. ЦСКА 0,998625 0 0 0 0 0 0 3 2,995875 1 0,9986251. Команд кф Томь ЦСКА

693. Амкар 0,342278 1 0,342278 3 1,026835

694. Динамо 0,468954 3 1,406862 3 1,406862

695. Зенит 1,107554 1 1,107554 1 1,107554

696. Крылья Советов 0,382906 0 0 1 0,382906

697. Локомотив М 0,675468 1 0,675468 0 0

698. Москва 0,258143 1 0,258143 3 0,7744281. Команд кф Томь ЦСКА

699. Рубин 0,638181 3 1,914543 0 0

700. Сатурн 0,33463 1 0,33463 3 1,003889

701. Спартак М 0,60185 1 0,60185 1 0,60185

702. Спартак Нч 0,130951 0 0 3 0,392854

703. Томь 0,107554 0 3 0,3226621. ЦСКА 0,998625 0 0 0

704. Лмкар 0,342278 0 0 1 0,342278

705. Динамо 0,468954 0 0 3 1,406862

706. Зенит 1,107554 1 1,107554 3 3,322662

707. Крылья Советов 0,382906 3 1,148719 0 0

708. Локомотив М 0,675468 3 2,026405 0 0

709. Москва 0,258143 3 0,774428 3 0,774428

710. Рубин 0,638181 0 0 3 1,914543

711. Сатурн 0,33463 0 0 1 0,33463

712. Спартак М 0,60185 0 0 1 0,60185

713. Спартак Нч 0,130951 3 0,392854 3 0,392854

714. Томь 0,107554 0 3 0,3226621. ЦСКА 0,998625 0 0 0

715. Амкар 0,342278 1 0,342278 1 0,342278

716. Динамо 0,468954 3 1,406862 1 0,468954

717. Зенит 1,107554 0 0 3 3,322662

718. Крылья Советов 0,382906 0 0 0 0

719. Локомотив М 0,675468 3 2,026405 3 2,0264051. Москва 0,258143 0 0 0 0

720. Рубин 0,638181 3 1,914543 3 1,914543

721. Сатурн 0,33463 1 0,33463 3 1,003889

722. Спартак М 0,60185 1 0,60185 1 0,60185

723. Спартак Нч 0,130951 3 0,392854 3 0,392854

724. Томь 0,107554 0 1 0,107554

725. ЦСКА 0,998625 1 0,998625 0

726. Амкар 0,342278 0 0 3 1,0268351. Динамо 0,468954 0 0 0 01. Зенит 1,107554 0 0 0 0

727. Крылья Советов 0,382906 1 0,382906 3 1,148719

728. Локомотив М 0,675468 1 0,675468 3 2,026405

729. Москва 0,258143 0 0 3 0,774428

730. Рубин 0,638181 3 1,914543 3 1,914543

731. Сатурн 0,33463 1 0,33463 1 0,33463

732. Спартак М 0,60185 0 0 1 0,60185

733. Спартак Нч 0,130951 0 0 1 0,130951

734. Томь 0,107554 0 3 0,3226621. ЦСКА 0,998625 0 0 0

735. Амкар 0,342278 1 0,342278 1 0,342278

736. Динамо 0,468954 1 0,468954 0 0

737. Зенит 1,107554 0 0 1 1,107554

738. Крылья Советов 0,382906 0 0 3 1,148719

739. Локомотив М 0,675468 0 0 1 0,675468

740. Москва 0,258143 3 0,774428 0 0

741. Рубин 0,638181 0 0 1 0,638181г1. Команд кф Томь ЦСКА

742. Сатурн 0,33463 0 0 3 1,003889

743. Спартак М 0,60185 0 0 3 1,80555

744. Спартак Нч 0,130951 3 0,392854 3 0,392854

745. Томь 0,107554 0 1 0,107554

746. ЦСКА 0,998625 1 0,998625 0

747. Амкар 0,342278 0 0 3 1,026835

748. Динамо 0,468954 0 0 3 1,406862

749. Зенит 1,107554 1 1,107554 3 3,322662

750. Крылья Советов 0,382906 0 0 1 0,382906

751. Локомотив М 0,675468 0 0 3 2,026405

752. Москва 0,258143 0 0 3 0,774428

753. Рубин 0,638181 0 0 3 1,914543

754. Сатурн 0,33463 0 0 3 1,0038891. Спартак М 0,60185 0 0 0 0

755. Спартак Нч 0,130951 1 0,130951 1 0,130951

756. Томь 0,107554 0 3 0,3226621. ЦСКА 0,998625 0 0 01. Команда МО СКО1. Амкар 0,49763681 0,564874

757. Динамо 0,67454924 0,9126781. Зенит 0,58641042 0,648875

758. Крылья Советов 0,56662724 0,7861621. Локомотив 1. М 0,66982057 0,8591461. Москва 0,56586111 0,703061. Рубин 0,70943347 0,885775

759. Сатурн 0,50879878 0,557475

760. Спартак М 0,80283938 0,890096

761. Спартак Нч 0,49864742 0,7143011. Томь 0,4186747 0,5952351. ЦСКА 0,82467909 0,818916

762. Данные для оценки потенциала «Стадион» команд РФПЛ

763. Вместимость Клубная принадлежность Год рекон Кол-во видео табло Максимальный режим освещения1. Амкар 20000 1 1995 0 1643

764. Динамо 36540 1 1936 0 14001. Зенит 21570 0 1978 3 1400

765. Крылья Советов 34368 0 1957 1 1400

766. Локомотив М 28800 1 2002 2 1500

767. Москва 13300 1 1976 0 12001. Рубин 30000 0 2005 1 1385

768. Сатурн 16500 1 2002 0 1200

769. Спартак М 84745 0 1998 2 1450

770. Спартак Нч 14194 1 1960 0 12001. Томь 15000 0 2005 0 12001. ЦСКА 84745 0 1998 2 1450

771. Вр 2 0,01 1 0,07 1,0036 0,011. ПЗ 1 2 0,8 1 1,5 1 1 1,51. ПЗ 2 3 0,8 1 1 1 1 11. Нап 2 2 0,7 1 1 1 1 1