Forbes 구단 가치 평가(2) 영업이익률

Won 4/13/2019

forbes 구단 가치 평가 두 번째 이야기

포브스는 매년 미국 4대 스포츠 리그(mlb, nfl, nba, nhl)의 구단 가치를 평가해 발표한다. 사실 미국 프로스포츠 구단들의 경영 실적 자료는 찾기 어렵다.(* 내가 못 찾는 걸 수도 있지만, 제대로 된 financial statement를 본적이 없다) 그래서 포브스가 발표한 게 맞다는 전제하에 각 구단의 revenue(매출), operating income(영업이익)을 분석했다.

첫 글에 크롤링 방법은 설명했다. 추출한 데이터를 구글 시트에 옮겼다.

value_usapro1 <- read_csv('https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTdzUiaT7H-LsoLvIeAzPTRB0iYrA0ueBsBNzb03uty4sgMeoP6V-1whkioFwUU0TUAkRYvm_QiBqHY/pub?gid=0&single=true&output=csv')   

value_usapro1 %>% head(10)

## # A tibble: 10 x 9
##    team   year league operatingIncome revenue debtValue oneYearValueCha…
##    <chr> <dbl> <chr>            <dbl>   <dbl>     <dbl>            <dbl>
##  1 ariz…  2012 mlb               27.2     186        39               13
##  2 atla…  2012 mlb               20.7     203         0                5
##  3 balt…  2012 mlb               12.9     179        33               12
##  4 bost…  2012 mlb               25.4     310        24               10
##  5 chic…  2012 mlb               28.1     266        66               14
##  6 chic…  2012 mlb               10.7     214         7               14
##  7 cinc…  2012 mlb               17.1     185        10               13
##  8 clev…  2012 mlb               30.1     178        27               16
##  9 colo…  2012 mlb               14.4     193        15               12
## 10 detr…  2012 mlb                8.2     217        39               24
## # … with 2 more variables: valueList <dbl>, rank <dbl>

먼저 2012년부터 2019년까지 각 리그별 구단 revenue, operating income의 합계와 평균 값을 구했다. 그리고 총 매출에서 영업이익을 나눈 값인 영업이익률도 산출했다. 편의상 roi라는 변수를 썼다.

value_usapro1[is.na(value_usapro1)] <- 0      

value_revenue <- value_usapro1 %>%      
  group_by(league, year) %>%      
  summarise(r_sum = sum(revenue), io_sum = sum(operatingIncome), teams = n())      
  
value_revenue <- value_revenue %>%         
  mutate(r_ave = r_sum / teams, io_ave = io_sum / teams, roi = (io_sum / r_sum * 100))       

value_revenue

## # A tibble: 30 x 8
## # Groups:   league [4]
##    league  year r_sum io_sum teams r_ave io_ave   roi
##    <chr>  <dbl> <dbl>  <dbl> <int> <dbl>  <dbl> <dbl>
##  1 mlb     2012  6359   432.    30  212.  14.4   6.79
##  2 mlb     2013  6808   394.    30  227.  13.1   5.79
##  3 mlb     2014  7098   291.    30  237.   9.69  4.09
##  4 mlb     2015  7864   617.    30  262.  20.6   7.85
##  5 mlb     2016  8394   675.    30  280.  22.5   8.05
##  6 mlb     2017  9027  1029.    30  301.  34.3  11.4 
##  7 mlb     2018  9460   858.    30  315.  28.6   9.07
##  8 mlb     2019  9895  1188.    30  330.  39.6  12.0 
##  9 nba     2012  3960   175.    30  132    5.82  4.41
## 10 nba     2013  3681   357.    30  123.  11.9   9.70
## # … with 20 more rows

분석 편의를 위해 소수점 지우고,

value_revenue$r_ave <- round(value_revenue$r_ave)  
value_revenue$io_ave <- round(value_revenue$io_ave)  
value_revenue$roi <- round(value_revenue$roi, 1)  
value_revenue$year <- as.character(value_revenue$year)  

그래프를 그려봤다.

평균 매출 (단위는 백만 달러)

ggplot(data = value_revenue, aes(x = year, y = r_ave, fill = league)) +  
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +    
  geom_text(aes(label = r_ave), size = 3, vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 1)) +  
  theme_set(theme_fivethirtyeight(base_family = "AppleGothic"))   

graph1

평균영업이익

ggplot(data = value_revenue, aes(x = year, y = io_ave, fill = league)) +  
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  
  geom_text(aes(label = io_ave), size = 3, vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 1)) +  
  theme_set(theme_fivethirtyeight(base_family = "AppleGothic"))  

graph2

영업이익률

ggplot(data = value_revenue, aes(x = year, y = roi, fill = league)) +  
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  
  geom_text(aes(label = roi), size = 3, vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 1)) +  
  theme_set(theme_fivethirtyeight(base_family = "AppleGothic"))  

graph3

nfl의 매출, 영업이익 모두 다른 리그에 비해 월등히 높다. mlb는 2019년 각 구단 평균 매출이 3.3억 달러로 2.67억 달러인 nba보다 높지만, 평균 영업이익은 낮다.

nba와 mlb 영업이익률 비교

ggplot(data = value_revenue %>%
         filter(league == "nba" | league == "mlb"), 
       aes(x = year, y = roi, fill = league)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  geom_text(aes(label = roi), size = 3, vjust = -0.5, position = position_dodge(width = 1)) +
  theme_set(theme_fivethirtyeight(base_family = "AppleGothic"))

graph4

mlb와 nba의 영업이익률을 비교한 그래프. 2013년을 기점으로 nba가 mlb를 추월했다. 2014년 애덤 실버 커미셔너가 취임하면서 nba의 영업이익률이 크게 올랐다. 지난해부터는 nfl과 비슷한 수준이 됐다.

돈을 많이 벌어야 하겠지만, 어떻게 벌고 얼마를 남기느냐도 중요하다. 남긴 돈은 투자 자금이 되고, 구단과 리그의 가치 상승으로 이어진다. 선순환 구조가 형성되는 것이다. 커미셔너의 역할과 능력도 중요하다.

“nba는 어떻게 mlb를 추월했을까” 기사 제목이네.