El Liverpool,
Manchester City, Wolves y Cardiff los mejor gestionados
Autores: Carlos Gómez-González, Julio
del Corral, José Manuel Cordero y Cristina Polo
Hace unos días Mourinho declaraba que “Jurgen Klopp está en el club y no gana absolutamente nada durante tres años y medio y todavía tiene la confianza y las condiciones para seguir adelante”, pues bien los motivos son evidentes aplicando un análisis mínimamente riguroso: ser un buen entrenador no consiste en ganar consiste en obtener el mayor rendimiento posible a los recursos disponibles. Para ordenar a los entrenadores en función del rendimiento obtenido los economistas hemos desarrollado diversas metodologías. Una de ellas fue desarrollada en del Corral et al. (2017) que consiste en calcular un índice de eficiencia de los entrenadores como el inverso de la probabilidad de obtener más puntos que los realmente obtenidos calculando las probabilidades usando los datos de las casas de apuestas. Así, si un entrenador consigue muchos más puntos que los esperados tendrá una eficiencia próxima a 1, mientras que si un equipo consigue muchos menos puntos que los esperados la eficiencia será muy próxima a cero.
La siguiente tabla muestra la eficiencia de los equipos en la Premier 2018-2019, así como los puntos obtenidos, los esperados según las casas de apuestas y su diferencia.
Como puede verse el Liverpool es el equipo con una mayor diferencia entre los puntos conseguidos y los puntos esperados, y por ende el más eficiente. Sin embargo, a pesar de tener una actuación excelente siendo el segundo equipo en puntos esperados no le sirvió para ganar la Premier pues el Manchester City tuvo una buena actuación, pero su puntuación esperada era mucho mayor que el Liverpool. También puede verse como el West Ham con apenas 52 puntos es el tercero en eficiencia, el motivo es que el West Ham es un equipo del que se esperaba menos, así obtener 52 puntos es una actuación muy meritoria.
Otra pregunta relevante es cómo lo han hecho los gestores deportivos en el sentido de trasladar el gasto en salarios de los jugadores a una mayor cantidad de puntos esperados. ( Es bien conocida la relación positiva entre resultados deportivos y dinero gastado en jugadores, en el caso de la Premier 2018-2019 el coeficiente de correlación entre los puntos esperados y el salario medio fue de 0,90, que es muy alto. Por tanto si un equipo quiere aumentar sus puntos esperados lo más fácil sería incrementado su gasto en salarios ). Para ello se puede usar un modelo DEA con el objetivo de determinar quiénes han sido los mejores gestores deportivos. El input usado en el modelo DEA es el salario gastado en jugadores y el output los puntos esperados según las casas de apuestas.[
Gráficamente:
Los resultados del modelo DEA son los siguientes:
Los resultados muestran que los únicos equipos que consiguen ser plenamente eficientes fueron el Manchester City, Liverpool, Wolves y Cardiff. Por el contrario, uno de los equipos más ineficientes es el Manchester United, que dirigía Mourinho hasta hace poco, siendo el equipo que más gasta en salarios pero en número de puntos esperados resultó ser el quinto equipo en puntos esperados.
[1] Este análisis se ha propuesto por los autores de este
artículo en varios congresos científicos.
Autores: David Gómez-Pantoja, Carlos Gómez-González y Julio del Corral
La resaca de la Copa del Rey de
baloncesto sigue haciendo mella en el baloncesto nacional, e incluso europeo.
El órdago lanzado por el Real Madrid tras el arbitraje de la final ha dado
lugar al crecimiento de un sentimiento de descontento del conjunto merengue y
sus aficionados con la ACB. Este descontento es mayor aún tras las consideradas
escasas disculpas de los altos mandos de la competición por lo sucedido en el
Wizink Center.
La situación, con el Real Madrid
estudiando por múltiples vías sus posibilidades fuera de la ACB, parece cada
vez más irrecuperable al sumarse las informaciones que hablan de que FC
Barcelona y Kirolbet Baskonia acompañarían al conjunto madrileño en su marcha
de la liga española. Los tres equipos comparten una característica común, su
Licencia A de la Euroliga, y este movimiento, una salida hacia la cada vez más
posible Liga Europea de Baloncesto, sería el movimiento natural de los tres
conjuntos, olvidando así la utopía de participar en la NBA.
Estos tres equipos, junto a
Unicaja (que perdió su plaza de Licencia A con la entrada en vigor del formato
de Liga Regular de la Euroliga para dotar así de mayor atractivo a la ACB), ya
se levantaron de la mesa en la Asamblea General de la ACB de 2017 como queja
por la carga excesiva de partidos que suponía la competición nacional y la
negativa a plantear una posible reducción del número de equipos participantes.
Una carga extrema a ojos de los equipos Euroliga, puesto es esta competición la
que ha duplicado su calendario en tan solo 10 temporadas.
De este modo, la relación de los
grandes con la ACB parece cada vez más alejada, pero no son los únicos equipos
grandes de Europa que han levantado la voz en el último mes. Olympiakos tomó la
decisión de marcharse al descanso de la semifinal que disputaba ante
Panathinaikos en la copa griega por lo que consideraban un “atraco” por parte
de los árbitros. Ahora, los dos grandes de Grecia han contactado con la ABA
League para abandonar su liga y adherirse a una nueva. Igualmente, el Estrella
Roja también mostró su malestar con el arbitraje tras la disputa de la final de
copa contra el Partizan.
En el año 2001, una iniciativa
liderada por clubes españoles, griegos e italianos en contra de los beneficios
repartidos por la FIBA a los participantes de la Copa de Europa dio lugar al
nacimiento de la Euroliga. Aquel año, ganó la Euroliga a la FIBA, y desde
entonces el poder que la competición ha adquirido en el baloncesto europeo no
ha hecho más que crecer y crecer. Casi 20 años más tarde se presenta,
nuevamente, la posibilidad de que Euroleague Basketball, con Jordi Bertomeu a
la cabeza, aseste un golpe definitivo al baloncesto europeo y de lugar a la
Liga Europea gracias al descontento de algunos de los grandes equipos europeos con
sus propias ligas.
¿Son reales las posibilidades de
que esto suceda, de que cambie el baloncesto europeo de esta forma?
Rotundamente sí. ¿Por qué? Porque, pese a que las principales quejas surjan por
el arbitraje, el beneficio económico que supone la Euroliga para los clubes es
muy superior a lo ingresado actualmente por participar en una liga nacional.
Este puede ser el origen del cambio. En el caso de los clubes españoles, los
ingresos por los derechos televisivos de la ACB son inferiores al millón de
euros, mientras que la Euroliga les asegura casi cinco millones de euros.
Además, la Euroliga ha alcanzado un nuevo acuerdo económico con DAZN por los
derechos televisivos que aumentará los ingresos
a partir de la próxima campaña.
Pero, centrándonos en la ACB, es importante analizar también, además del rendimiento económico, la masa social, es decir, el seguimiento de la competición y de sus equipos. Además, es importante comparar estos datos con los de la Euroliga para poder responder a la gran pregunta: ¿Puede sustituir la Euroliga a las ligas nacionales y su seguimiento?
El primer dato a valorar es la
asistencia media por partido de cada competición en los últimos años, y en este
aspecto la ACB presenta valores muy negativos. La máxima competición española
alcanza su tope de asistencia media en la primera de las diez temporadas
analizadas, con 6.987 espectadores en 2008/09. A partir de esa temporada, el descenso
en la ACB es muy visible, estancándose su asistencia media en torno a los 6.200
espectadores las últimas tres temporadas.
Por su parte, la Euroliga ha
sabido reinventarse con sus cambios de formato y crecer progresivamente,
alcanzando sus mejores registros en las dos últimas temporadas con formato de
liga regular. Si hace diez años la máxima competición continental registraba
una asistencia media a sus partidos de 6.141 espectadores, la temporada
2017-2018 estableció su récord de asistencia con 8.458 espectadores de media.
Uno de los cambios en la
normativa que ha podido influenciar los números de asistencia en la Euroliga es
la obligatoriedad de todos los clubes con “Licencia A” a disputar sus encuentros
en un pabellón de más de 10.000 espectadores (norma incumplida únicamente por
el FC Barcelona). Sin embargo, mientras la Euroliga ha aumentado sus registros,
la ACB ha protagonizado un descenso y un estancamiento en su asistencia a los
pabellones. La diferencia de espectadores entre la ACB y la Euroliga en 10
temporadas ha pasado de +847 a -2.164, y en esto influye el interés que el
aficionado medio tiene por la competición.
Si se analiza la asistencia media de los tres conjuntos españoles con Licencia A (FC Barcelona, Kirolbet Baskonia y Real Madrid) los resultados que se obtienen son los siguientes:
En general, la asistencia siempre
ha sido superior en los partidos de Euroliga que en los de ACB para los tres
representantes . Sin embargo, como se observa en el gráfico referente al
período entre 2016 y 2018, es decir, las dos últimas temporadas, la diferencia
de asistencia media es cada vez mayor entre ambas competiciones.
Esta mayor asistencia a los
pabellones en Euroliga, permite sacar una conclusión: la Euroliga llama más la
atención a los aficionados de FC Barcelona, Kirolbet Baskonia y Real Madrid.
Son los vascos los que mejores números presentan con el formato de liga regular
en Euroliga, con una media de 11.454 asistentes por encuentro. El Real Madrid,
por su parte, recibe 10.037 asistentes de media en Euroliga con el nuevo
formato, mientras que el FC Barcelona se queda a la cola con tan solo 5.335
asistentes de media.
No obstante, para que la posibilidad de la Liga Europea se convierta en una realidad este modelo debe ser beneficioso para todos aquellos que tienen que dar el paso, es decir, para los Licencia A. Por ello, es necesario preguntarse cómo ha afectado el cambio de formato en la Euroliga a la asistencia in situ del resto de conjuntos con Licencia A y si este cambio ha sido beneficioso para los mismos.
Tomando como referencia en este
caso la ratio de asistencia, que se obtiene dividiendo la asistencia entre la
capacidad total del pabellón, se puede hablar de una mejora destacable en el
conjunto de los datos de asistencia de los equipos con Licencia A. Mientras que
los datos de estos equipos entre 2008 y 2016 eran muy dispares, la llegada de
la liga regular, con una mayor calidad de los rivales, ha propiciado que la
asistencia media de los “capos” de la competición se equilibre. El único pero
en este apartado es el Anadolu Efes debido a la baja asistencia que registró en
las dos temporadas con este formato, debido, en gran parte a su pobre
rendimiento deportivo en estas dos campañas.
Con toda esta información en la
mano la respuesta es clara: en cuanto a asistencia a los pabellones, la
Euroliga se ha desmarcado completamente de la ACB y, en general, de las ligas
nacionales. El formato de liga regular ha provocado que cada semana se puedan
presenciar varios duelos de gran nivel.
Habrá que esperar pues a la
evolución de los acontecimientos y a las decisiones que decidan tomar los
Licencia A, pero la posibilidad de que nazca la Liga Europea, tanto por
beneficio económico como por seguimiento in situ, no es algo descartable. Una
competición que serviría para cumplir las exigencias actuales de los grandes clubes
que reclaman un calendario más reducido, y que podría acabar definitivamente
con las competiciones nacionales tal y como las conocemos en la actualidad.
Este artículo se basa en el
Trabajo Fin de Grado de David Gómez-Pantoja bajo la tutorización de Julio del
Corral y Carlos Gómez González de ADE en la Facultad de Derecho y Ciencias
Sociales de Ciudad Real. Dicho TFG puede descargarse en este enlace: http://bit.ly/TFG_DavidGómezPantojaRuiz_Demanda_BalanceCompetitivo_ACByEuroliga
Una forma de medir lo bien o lo mal que lo han hecho los equipos en una liga es comparar los resultados obtenidos con los resultados esperados. Los resultados esperados pueden obtenerse a partir de los datos de las casas de apuestas. En concreto, nosotros hemos desarrollado una medida de eficiencia que se calcula como el inverso de la probabilidad de haber obtenido más puntos que los realmente obtenidos. Así, si un equipo obtiene muchos más puntos que los esperados su valor de eficiencia será próximo a 1, mientras que si obtiene una puntuación mucho menor que la esperado el índice tomará un valor cercano a 0. Esta metodología está validada en varios artículos científicos como éste.
La Liga 1: Los equipos modestos revientan la liga de la eficiencia
Hasta 6 equipos con los presupuestos más bajos de la primera división ocupan las posiciones más altas de la clasificación de la eficiencia. Mención especial para el Alavés de Abelardo Fernandez, que con 12 puntos más de los que predecían las casas de apuestas ocupa la primera posición. Muy meritorio también el cuarto puesto del recién ascendido Valladolid. En el polo opuesto encontramos los pésimos números de equipos muy consolidados: Real Madrid, Valencia, o Villareal. El primero destituyo a Julen Lopetegui a mitad de esta primera vuelta, y contrato a Solari, mientras que el Villareal ha despedido recientemente a Javier Calleja, y Luis Garcia Plaza ha ocupado su puesto.
La Liga 2: Se aprieta y el Alba tiene licencia para sonar
El Albacete de Luis Miguel Ramis, con permiso del Granada, es hasta la fecha el líder indiscutible de la liga de la eficiencia en La Liga 2. Con 11 puntos por encima de las predicciones de las casas de apuestas, el equipo de Luis Miguel Ramis es la gran sorpresa de la competición. No obstante, la liga está muy apretada, como es habitual, tanto en los puestos de cabeza como en los puestos que condenarían a los equipos a la 2B. La decimosegunda y decimotercera posición de los recién ascendidos Rayo Majadahonda y Extremadura mantienen a ambos con esperanzas de repetir al año que viene en la competición. Los peores números de eficiencia los registran Zaragoza, Tenerife y Córdoba, dejándose hasta 8 puntos en el camino con respecto a las previsiones.
Este lunes se completaba la primera vuelta de La Liga a expensas del partido aplazado por el Mundialito de clubes entre el Leganés y el Real Madrid. Con la primera vuelta finalizada es un buen momento para hacer balance de situación de los equipos.
Por ejemplo, en Internet es fácil encontrarse con encuestas para que los aficionados puntúen la actuación de los equipos hasta la fecha. Desde esta tribuna llevamos tiempo abogando por el uso de criterios objetivos para estos análisis. Por ejemplo, la diferencia entre el rendimiento esperado según las casas de apuestas y los puntos realmente conseguidos. El artículo titulado “Are former profesional athletes and native better coaches? Evidence from Spanish basketball” publicado en la revista académica más importante de Economía del Deporte desarrolla una metodología para obtener las puntuaciones más probables de los equipos de acuerdo a su potencial. En entradas de blog anteriores se pueden encontrar más detalles y ejemplos sobre este método.
En resumen, para calcular la puntuación esperada de cada equipo, basta con multiplicar las probabilidades de las posibles puntuaciones en cada jornada y realizar una suma hasta el final de temporada (1ª vuelta en este caso). El siguiente gráfico muestra el rendimiento del Real Madrid en la primera vuelta con una puntuación esperada de 44,8 puntos.
La eficiencia de los equipos de La Liga, que se calcula como el inverso de la suma de la probabilidad de obtener más puntos que los realmente obtenidos, se muestra en la siguiente tabla:
El campeón de la liga de la eficiencia en esta primera vuelta es el Valencia de Marcelino, que con 40 puntos ha conseguido su segunda mejor puntuación en la jornada 19, sólo superada por el Valencia de Benítez de la temporada 2003-2004. Se esperaba que obtuviese 30 puntos y consiguió estar 10 por encima. Como diría un amigo che “el murciélago sobrevuela la liga”.
Medalla de plata para el invicto Barcelona de Ernesto Valverde y Lionel Messi con una nota también de sobresaliente: 9,5. De hecho, si los culés repitiesen estos 51 puntos en la segunda vuelta lograrían el récord histórico de puntuación en La Liga. Cerrando el pódium está un clásico de esta clasificación, el milagroso Atlético de Madrid de Simeone. Los rojiblancos no se cansan de competir por encima de sus posibilidades.
Por el contrario, el farolillo rojo y, por tanto, líder indiscutible de la ineficiencia es el Real Madrid con un 0. Eso sí, con un partido menos, que en cualquier caso no le sacaría del pozo. Las valoraciones que las haga cada uno. ¿La culpa es del entrenador? Quién sabe. Lo cierto es que Zidane se ha ganado a pulso el crédito que le dan las dos últimas ligas de campeones. Casos similares se encuentran en la NBA, donde a los equipos les cuesta un mundo rescindir el contrato de entrenadores que consiguieron el anillo.
Los entrenadores de Las Palmas (Pako Ayestarán), Deportivo (Pepe Mel), Sevilla (Eduardo Berizzo) y, recientemente, Málaga (Míchel) corrieron distinta suerte y fueron destituidos. Estos equipos buscaron en el cambio de entrenador el revulsivo necesario, aunque ya sabemos que esto no siempre funciona. De hecho, el Sevilla despidió a Berizzo con una eficiencia de 0,8 y ahora el equipo hispalense ronda el 0,5. ¡A veces, más vale lo malo conocido que lo bueno por conocer!
Finalmente, tenemos que destacar la meritoria primera vuelta del recién ascendido Girona, que en estos momentos ocupa la cuarta posición, y del Eibar, que con uno de los presupuestos más bajos de la primera división ocupa puestos europeos. La línea del aprobado la marcan el Alavés y el Celta de Vigo.
En resumen, una apasionante primera vuelta para los analistas. ¡Hablamos al final de temporada!
Hoy 10 de enero se ha celebrado el sorteo de la cuarta ronda de la Copa del Rey de balonmano. El equipo de Cuenca, que tanto orgullo lucen el logo de la UCLM en su camiseta, no salió muy bien parado pues le tocó el Anaitasuna, uno de los rivales en teoría más fuertes con los que se podía enfrentar. Este mes de enero hay un parón en la Liga ASOBAL debido a la disputa del Campeonato de Europa, por lo que es buen momento para evaluar el rendimiento de los equipos en la primera vuelta de la liga.
Hace años desarrollé una metodología que permite obtener la eficiencia de los equipos en una liga comparando los resultados reales con los resultados previstos según las casas de apuestas. La idea es sencilla, los equipos que saquen más puntos que los esperados según las casas de apuestas serán eficientes (como hasta ahora el Valencia de Marcelino en La Liga) mientras que los equipos que obtengan menos puntos que los esperados según las casas de apuestas serán ineficientes (como hasta ahora el Real Madrid de Zidane). La eficiencia se calcula como el inverso (1-p) de obtener más puntos que los realmente obtenidos. Vamos a aclararlo con el ejemplo del Liberbank Ciudad Encantada.
El gráfico muestra la probabilidad de obtener cada una de las posibles puntuaciones según las casas de apuestas. La tabla por su parte muestra las probabilidades de obtener más puntos que 18 que fueron los realmente obtenidos. Si se suman estas probabilidades da 0,21, y por tanto 1-0,21=0,79 que es la eficiencia para este equipo. Cuanto más próximo a el valor de la eficiencia mejor la actuación del equipo, mientras que cuanto más se acerque a cero peor el rendimiento del equipo.
Esta metodología está publicada en un artículo publicado en Journal of Sports Economics, que es la principal revista en Economía del Deporte.
Los resultados son los siguientes:
El equipo más eficiente es el Quabit Guadalajara, que ha conseguido 20 puntos mientras que las casas de apuestas creían que iba a conseguir 15,3. Le sigue el Bada Huesca, que encabeza el grupo de los equipos que han conseguido el notable hasta ahora: Bada Huesca, MMT Seguros Zamora, Liberbank Ciudad Encantada, FC Barcelona Lassa y Fraikin BM. Granollers. Por el contrario BM Logroño La Rioja encabeza los equipos con peor rendimiento.
Veremos que nos depara la segunda vuelta. Desde la UCLM estaremos empujando para que el equipo conquense logre la clasificación para competiciones europeas así como los #Hispanos consigan una buena clasificación en el Europeo.
En Enero uno de los mejores periodistas deportivos de España, Javier Ares, lanzaba un tuit que decía: ¿Será casualidad que Chelsea y Liverpool, los dos primeros de la Premier, no estén jugando competición europea? La idea que hay detrás de esta pregunta es razonable, los equipos que no juegan competición europea pueden centrarse en la liga doméstica y así pueden obtener mejores resultados. Otro ejemplo bien recordado es el del Celta de Vigo en la temporada 2003/2004 que descendió a Segunda División en una temporada que disputó la Champions League. En este artículo se muestra que a pesar de que se pueden encontrar ejemplos en esta dirección, la estadística indica, que entre las temporadas 2005-2006 y 2015-2016, la dirección es la opuesta: los equipos que juegan Champions tienen un mejor rendimiento en la liga, si bien cuando se usan modelos avanzados de estadística la mejora es marginal.
La base de datos se compone de las ligas belga, alemana, inglesa, francesa, griega, italiana, holandesa, portuguesa, escocesa, española y turca. Las temporadas analizadas van desde la 2005-2006 hasta la 2015-2016.
Para tener una medida de la actuación en la liga se usa la medida de eficiencia desarrollada en el artículo publicado en Journal of Sport Economics del Corral, Gallardo y Maroto (2017) y que puede descargarse en este enlace. Esta medida se construye como uno menos la probabilidad de obtener más puntos que los realmente obtenidos, según las casas de apuestas. Así, los equipos que tienen un rendimiento muy superior al esperado como el Leicester en la temporada 2015-2016 tienen un valor muy próximo a uno, el del Leicester en esa temporada fue 0,9998, mientras que los equipos que tienen un rendimiento muy inferior al esperado como el Chelsea de Mourinho en la temporada 2015-2016 tienen un valor muy próximo a cero, en ese caso fue 0,02.[1]
Una primera aproximación es comparar la eficiencia de los equipos que juegan competición europea (cualquiera) o Champions (la fase de grupos) con los que no la juegan.
Observaciones
Eficiencia
No juega c. europea
1.385
0,50
Juega c. europea
717
0,58
No juega Champions
1.843
0,51
Juega Champions
259
0,63
Total
2.102
0,52
Es importante destacar que las diferencias son significativas estadísticamente en ambos casos. Estas diferencias pueden verse gráficamente en estos gráficos de cajas, donde la línea del medio representa la mediana y la caja representa los cuartiles inferiores y superiores.
Un análisis complementario es ver el número de observaciones que están por encima y por debajo de la media (0,52). De los equipos que jugaron Champions 167 obtuvieron una eficiencia mayor que la media mientras que fueron 92 los que obtuvieron una media inferior. Sin embargo, de los equipos que no jugaron Champions 906 obtuvieron una eficiencia por encima de la media mientras que 937 la obtuvieron inferior.
Así, en un primer análisis se ve como jugar competiciones europeas no sólo no es perjudicial para el rendimiento en liga, sino que es muy beneficioso.
Sin embargo, para conocer el efecto real de la participación en Champions para los equipos una forma más adecuada es utilizar las que se llaman técnicas de evaluación del impacto de políticas. En concreto, para cada participante en Champions puede buscarse al individuo más parecido que no participa, que sería el equipo de su misma liga con la calidad de equipo medida como valor en Transfermarkt más parecida. Así, puede verse el efecto de participar en Champions. Como algunos equipos no van a tener un buen contrafactual como por ejemplo el Real Madrid para la temporada 2015-2016 en la diferencia de calidad entre el Real Madrid y el mejor equipo que no juega Champions es tan grande que no sería un buen contrafactual. Una forma de evitar este problema es ir quitando observaciones de los equipos que participan muchas veces en Champions (ECL). Los resultados son los siguientes:
Observaciones
Ef. eq. Champions
Ef. Eq. no ECL
Toda la muestra
259
0,63
0,60
Quitar eq. 11 ECL
215
0,63
0,60
Quitar eq. >9 ECL
195
0,63
0,60
Quitar eq. >8 ECL
177
0,61
0,59
Quitar eq. >7 ECL
153
0,60
0,60
De hecho cuando se implementa la metodología del vecino más parecido el efecto de la política (participar) en Champions es 0,003. Así el participar en Champions no tiene efecto ni positivo ni negativo sobre la eficiencia en la liga.
Resumiendo, hay una creencia que participar en competiciones europeas perjudica al rendimiento de los equipos en las ligas nacionales. Sin embargo, la evidencia empírica sugiere que de haber efecto éste es positivo, es decir que participar en competiciones europeas no sólo no perjudica sino que beneficia al rendimiento en liga. Así, los aficionados al Sevilla si se clasifica para la Champions pueden estar tranquilos, su rendimiento en liga no va a ser peor por el mero hecho de jugar Champions.
[1] En estos enlaces puede verse aplicada y explicada dicha metodología para el fútbol español: enlace1, enlace2, enlace3 y en estos otros para la liga ACB: enlace4, enlace5.
Hace unos días se publicaba un artículo de mi cosecha (junto con Carlos Gómez-González y José Manuel Santos-Sánchez) titulado “A country-level efficiency analysis of the 2016 Summer Olympic Games in Rio: A complete picture”, aquí el enlace a la revista y aquí el enlace a una versión completa de acceso no restringido. Las tres contribuciones principales de dicho artículo son considerar el número de deportistas en los JJ.OO. como uno de los outputs para calcular la eficiencia de los países, una metodología para calcular la ineficiencia de los países que no obtienen ninguna medalla así como resaltar la importancia de estimar las funciones entre similares (e.g., países del mismo continente). España, en los Mundiales de Londres 2017, no ha conseguido ningún metal por primera vez en la historia de los Mundiales de Atletismo. Desde luego es un retroceso, pero a continuación voy a presentar los resultados replicando la metodología de dicho artículo.
Una de los argumentos que se ha usado en contra de la Federación Española, es que si el atleta cumplía los (duros)requisitos impuestos por la IAAF y el atleta demostraba encontrarse en forma el atleta sería seleccionado. Así, para quitar el sesgo de selección de atletas por parte de los países, también incluyo en el análisis un cuarto output: atletas con mínima y potencialmente participantes.[1]
En competiciones como los Juegos Olímpicos o Mundiales de atletismo es habitual usar como input (o predictor en función del objetivo) el PIB de los países. A continuación se muestran las correlaciones entre las medallas de los países en los Mundiales de Atletismo 2017, la puntuación obtenida según la IAAF (8 puntos por victoria, 7 punto segundo puesto, …, 1 punto octavo puesto), los atletas y el PIB de los países.
Medallas
Puntos
Participantes
Atletas con mínima
Medallas
–
Puntos
0.94
–
Participantes
0.60
0.76
–
Atletas con mínima
0.77
0.85
0.95
PIB
0.22
0.32
0.63
0.70
Como puede verse la correlación entre las medallas y el PIB es positiva pero no muy alta, relativamente normal pues el atletismo es dominado en varias disciplinas por países de renta baja como Jamaica, Kenia, Etiopía. Sin embargo, la correlación entre el número de participantes y el PIB es mucho más alta, y aún mayor respecto a los atletas con mínima. Los países que tengan una cantidad superior de medallas o participantes a los esperados dado su PIB serán considerados como más eficientes mientras que los países que tengan menos medallas de las esperadas. El nivel de eficiencia se encuentra entre 0 y 1, así cuanto más cerca a uno más eficiente. Más detalles técnicos sobre el cómputo de la eficiencia pueden verse en el citado artículo.
Antes de analizar los resultados de las funciones de producción que se estiman usando los datos de los países europeos, se muestra el gráfico que relaciona atletas con mínima para Londres 2017 y el PIB. Como puede verse España es uno de los países que más atletas con mínima tiene. En concreto se sitúa en sexto lugar detrás de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Francia y Polonia. Si bien la distancia con Francia es nimia. Así España parece que tiene un sistema atlético capaz de generar muchos atletas con mínima. Buena señal.
A continuación se presentan los gráficos que relacionan los cuatro outputs: medallas, puntuación IAAF, número de participantes, y atletas con mínima con el PIB para los países europeos mostrando la función de producción que indica la máxima cantidad de output que se puede producir dado el PIB. Como la frontera es estocástica es posible que algún país se sitúe por encima de la frontera.
El país más eficiente en cuanto al número de medallas es Polonia con una diferencia bastante notable respecto al siguiente país que sería la República Checa. Para ver cual es la probabilidad que dado el PIB España no saque medalla, esta probabilidad puede interpretarse como eficiencia de los países con cero medallas. Esta cifra es de 0,13, lo cual sugiere que España debería sacar al menos una medalla y que desde luego hay que intentar salir de este bache en medallas.
Como se ha podido ver antes la correlación entre el número de medallas y la puntuación IAAF es muy alta. La ventaja es que hay muchos más países con puntuación que con medallas así se pueden ver todos juntos. España nuevamente resulta muy ineficiente, con una eficiencia de 0,22. Al igual que en medallas España debería ver como mejorar en el número de atletas que se sitúen entre los 8 mejores de un mundial.
Sin embargo, España tanto en atletas en Londres como en atletas con mínima para Londres se sitúa como segundo país más eficiente dentro de los 15 países con mayor renta europeos sólo por detrás de Polonia. En este sentido, puede verse como un éxito. Para poder tener muchos atletas con medallas en eventos futuros es importante tener muchos atletas del nivel suficiente como para clasificarse para un mundial.
País
y1
y2
y3
y4
Ef. y1
(probit)
Ef. y1
(SF)
Ef. y2
Ef. y3
Ef. y4
Alemania
5
78
76
76
—
0.72
0.59
0.65
0.69
Reino Unido
6
105
92
77
—
0.76
0.70
0.69
0.71
Francia
5
68
55
51
—
0.73
0.59
0.63
0.64
Italia
1
9
37
32
—
0.37
0.12
0.59
0.55
España
0
14
59
49
0.13
—
0.22
0.70
0.71
Países Bajos
4
40
28
30
—
0.75
0.62
0.63
0.65
Turquía
2
21
27
24
—
0.61
0.40
0.63
0.60
Suiza
0
9
19
18
0.40
—
0.19
0.58
0.53
Suecia
1
8
32
26
—
0.46
0.20
0.69
0.67
Polonia
8
86
51
52
—
0.85
0.83
0.75
0.79
Bélgica
1
13
18
14
—
0.47
0.32
0.61
0.51
Noruega
2
14
13
16
—
0.65
0.37
0.57
0.57
Austria
0
3
5
5
0.60
—
0.09
0.38
0.28
Dinamarca
0
0
4
4
0.65
—
—
0.37
0.26
Irlanda
0
1
12
12
0.68
—
0.04
0.60
0.56
Finlandia
0
4
12
10
0.69
—
0.15
0.61
0.51
Portugal
2
17
21
24
—
0.69
0.55
0.71
0.74
Grecia
1
11
20
16
—
0.53
0.40
0.70
0.66
República Checa
3
37
27
24
—
0.77
0.78
0.74
0.75
Rumanía
0
0
15
10
0.72
—
—
0.67
0.55
Hungría
2
16
16
15
—
0.72
0.62
0.71
0.70
Ucrania
1
15
48
42
—
0.58
0.64
0.83
0.85
Eslovaquía
0
0
5
3
0.77
—
—
0.56
0.32
Luxemburgo
0
0
1
0
0.78
—
—
0.30
—
Bielorrusia
0
8
16
23
0.78
—
0.52
0.77
0.82
Azerbayán
0
8
4
4
0.78
—
0.52
0.57
0.46
Bulgaria
0
2
8
8
0.79
—
0.16
0.69
0.66
Croacia
2
19
9
7
—
0.76
0.78
0.71
0.63
Eslovenia
0
0
7
6
0.79
—
—
0.68
0.60
Lituania
1
10
15
14
—
0.64
0.64
0.78
0.78
Serbia
0
5
8
8
0.79
—
0.42
0.72
0.69
Letonia
0
0
12
8
0.80
—
—
0.78
0.72
Estonia
0
5
14
5
0.80
—
0.51
0.80
0.64
Chipre
0
0
5
4
0.80
—
—
0.70
0.60
Islanda
0
0
3
3
0.80
—
—
0.64
0.54
Bosnia-Herzegovina
0
0
3
4
0.80
—
—
0.65
0.62
Georgia
0
0
1
1
0.80
—
—
0.46
0.28
Albania
0
0
1
1
0.80
—
—
0.48
0.30
Armenia
0
0
1
0
0.80
—
—
0.49
—
Macedonia
0
0
1
0
0.80
—
—
0.50
—
Moldavia
0
1
5
5
0.81
—
0.22
0.78
0.76
Kosovo
0
0
1
0
0.81
—
—
0.55
—
Monaco
0
0
1
0
0.81
—
—
0.56
—
Montenegro
0
0
1
0
0.81
—
—
0.60
—
Andorra
0
0
1
0
0.81
—
—
0.62
—
San Marino
0
0
0
0
0.81
—
—
—
—
y1-medallas, y2-puntuación IAFF, y3-atletas participantes en Londres 2017, y4-atletas con mínima para Londres 2017
En resumen, la actuación de España en cuanto a número de medallas y puntuación IAAF fue mala siendo uno de los países más ineficientes, sin embargo en cuanto a participación tanto en participación efectiva como en atletas con mínima España es uno de los países más eficientes. Yo, que modestamente creo que algo de deporte sé, un buen sistema organizativo genera una gran cantidad de buenos atletas, que esos buenos atletas se conviertan en atletas excelentes (posibles ganadores de medalla) depende de muchos factores donde la suerte, en forma de atletas
[1] Para obtener el número de atletas con mínima se ha consultado el ranking de la IAAF 2017. Si un país tenía más de tres atletas con mínima se consideraban sólo 3. Además, no se incluyen los relevos. Así puede haber pequeñas diferencias entre las cifras de atletas con mínima y la cifra de atletas potencialmente participantes.
Hoy se ha publicado los resultados de uno de los rankings globales de universidades más influyentes, el ARWU (Academic Ranking of World University) más conocido como ranking de Shanghái. Este es el enlace: www.shanghairanking.com/ARWU2017.html.
Como es habitual la prensa del día está llena de titulares negativos hacia el sistema universitario español. Y no les falta razón, el sistema universitario español no es capaz de tener universidades entre las mejores de las mejores. No hay ninguna universidad española entre las 50 primeras, ni entre las 100, hay que llegar al rango 201-300 para encontrar a las primeras universidades españolas: la Universidad de Barcelona, que según mis cálculos a partir de la información que proporciona el ranking, estaría en la posición 201, la Pompeu Fabra en la 262 mientras que la Universidad de Granada se situaría en la posición 252.
Sin embargo, con un análisis más completo se ve que el sistema universitario español a pesar de no ser capaz de generar universidades excelentes sí es capaz de generar un buen número de universidades muy buenas (top-500) y universidades buenas (top-800) es más es uno de los pocos países eficientes en el número de universidades Top-800.
La correlación que hay entre el PIB de los países y el número de universidades entre las 800 primeras según el ranking de Shanghái es 0,89 y de 0,84 entre el PIB y el número de universidades.[1] Es decir, el número de universidades entre las mejores del mundo está muy correlacionado con el PIB. La pregunta que surge, es ¿cómo se sitúa España en número de universidades dado el PIB?
Es habitual que para responder a esta pregunta se calcule lo que se conoce producto medio, que consiste en dividir el output, número de universidades en Top-500 o Top-800, entre el input, el PIB. Sin embargo, esto sólo sería adecuado si la función de producción presentase lo que los economistas conocemos como rendimientos constantes a escala, en caso contrario como ocurre en este caso se pueden obtener resultados incorrectos, como que Estados Unidos es uno de los peores países. Una forma más adecuada es calcular la eficiencia de los países a través de una función frontera como por ejemplo a través del Análisis Envolvente de Datos.
España cuenta con 26 universidades (todas públicas) en el Top-800 y 11 en el Top-500. Un primer indicio positivo del sistema universitario español es que los Países Bajos es el único país que con un menor PIB supera a España en el número de universidades Top-500. Un segundo es que España se sitúa en novena posición en cuanto a número de universidades en Top-800, teniendo una cifra similar a países como Francia, Cánada, Corea del Sur y Australia, todos ellos países con renta superior a la española.
A continuación puede verse la tabla con estos datos así como los niveles de eficiencia de los países en un modelo DEA de rendimientos variables orientado al output usando como input el PIB del país y como outputs el número de universidades en Top-500 y en Top-800. Así mismo pueden verse los gráficos que relacionan estas variables teniendo color rojo los países que delimitan la frontera según el modelo DEA. En el modelo Top-800 España es uno de los seis países eficientes junto con Islandia, Nueva Zelanda, España, Italia, Reino Unido y Estados Unidos. Sin embargo, España presenta un índice de eficiencia medio en el modelo Top-500.
Nota: Estados Unidos se ha eliminado del gráfico para que sea más claro.
Nota: Estados Unidos se ha eliminado del gráfico para que sea más claro.
País
PIB (millones $)
Nº univ.
Top 800
Nº univ.
Top 500
Eficiencia
Top 800
Eficiencia
Top-500
EE.UU.
17,947,000
190
135
1.00
1.00
China
10,866,400
91
45
0.73
0.50
Japón
4,123,260
36
17
0.58
0.37
Alemania
3,355,770
46
37
0.84
0.90
Reino Unido
2,848,760
50
38
1.00
1.00
Francia
2,421,680
30
20
0.67
0.59
India
2,073,540
7
1
0.17
0.03
Italia
1,814,760
37
16
1.00
0.58
Brasil
1,774,720
13
6
0.36
0.22
Cánada
1,550,540
26
19
0.81
0.76
Corea Sur
1,377,870
28
12
0.96
0.51
Australia
1,339,540
27
23
0.95
1.00
Rusia
1,326,020
4
3
0.14
0.13
España
1,199,060
26
11
1.00
0.52
China Taipei
1,156,440
13
7
0.52
0.34
Méjico
1,144,330
2
1
0.08
0.05
Países Bajos
752,547
13
12
0.73
0.82
Turquía
718,221
7
1
0.41
0.07
Suiza
664,738
10
8
0.62
0.60
Arabia Saudí
646,002
4
4
0.25
0.30
Argentina
548,055
3
1
0.22
0.08
Suecia
492,618
11
11
0.85
1.00
Polonia
474,783
6
2
0.48
0.19
Bélgica
454,039
7
7
0.57
0.69
Irán
425,326
8
2
0.69
0.21
Tailandia
395,282
3
1
0.27
0.11
Noruega
388,315
4
3
0.36
0.34
Austria
374,056
8
4
0.75
0.47
Egipto
330,779
3
1
0.30
0.13
Sudáfrica
312,798
8
5
0.84
0.68
Hong Kong
309,929
6
5
0.63
0.69
Malasia
296,218
5
2
0.54
0.29
Israel
296,075
7
6
0.76
0.86
Dinamarca
295,164
6
5
0.65
0.72
Singapur
292,739
2
2
0.22
0.29
Chile
240,216
4
2
0.49
0.34
Irlanda
238,020
5
3
0.61
0.52
Finlandia
229,810
7
5
0.87
0.89
Portugal
198,931
6
5
0.80
1.00
Grecia
195,212
3
3
0.41
0.61
Rep. Checa
181,811
4
1
0.56
0.22
Nueva Zelanda
173,754
7
4
1.00
0.90
Eslovenia
42,747
1
1
0.50
0.64
Serbia
36,513
1
1
0.57
0.70
Estonia
22,692
1
1
0.81
0.88
Islandia
16,599
1
1
1.00
1.00
En resumen, España no tiene universidades excelentes por lo que debe mejorar en este aspecto. Sin embargo, España cuenta con un número adecuado de universidades en el Top-800 si bien es mejorable en el Top-500. Así, si España quiere que sus universidades pasen de ser buenas a excelentes en los rankings internacionales la primera medida a adoptar es apostar por la universidad y la investigación y esto implica entre otras muchas cosas más recursos. Si las universidades españolas con recursos comparables a las que aparecen en los primeros puestos España no consigue colocar a ninguna entre los primeros puestos entonces dígase y bien alto: LA UNIVERSIDAD ESPAÑOLA ES UN DESASTRE, hasta entonces, si bien mejorable, la universidad española desde luego no es ningún desastre pues consigue que la mayoría de sus universidades públicas sean reconocidas en los principales rankings internacionales de universidades.
[1] Se quita Estados Unidos y China pues con su inclusión aumenta la correlación de forma algo ficticia.
Autores: Andrés Maroto (@jazzandmar) y Julio del Corral (@jdelcorraltm)
Ahora que los equipos de la Liga Endesa están preparando sus plantillas de cara a la próxima temporada es buen momento para analizar los resultados de la temporada finalizada. Y como siempre desde este blog nos gusta hacerlo desde el punto de vista de la eficiencia de los entrenadores. Este año el galardón para el mejor entrenador de la ACB ha recaído en Txus Vidorreta, entrenador del Iberostar Tenerife, que ha llevado a los insulares a la fase final de la Copa del Rey y de los Play-Off de la Liga, consiguiendo el récord de victorias de la franquicia (22), así como a conquistar su primer título europeo tras vencer en la FIBA Champions League.
Al contrario que en años anteriores, en esta edición el premio se votaba entre los propios entrenadores de la Liga Endesa así como los miembros de la AEEB (Asociación Española de Entrenadores de Baloncesto) y, seguramente por esta razón, esta vez el galardón no ha recaído en el entrenador del equipo que ha logrado la primera plaza en liga regular (Pablo Laso) como ocurría en años anteriores. Por nuestra parte, en este blog siempre hemos creído que el premio debería llevárselo el entrenador que más rendimiento haya sacado a su plantilla y por eso llevamos tiempo haciendo análisis de la eficiencia de los mismos. ¿Qué tiene más mérito como entrenador? ¿Ganar 25 partidos de 32 con el Real Madrid o 22 con el Tenerife?
La cuestión seguro que no es fácil de responder y muchos usaran su percepción para decantarse por una u otra opción. Sin embargo, pueden usarse medios objetivos para responder a esta pregunta, así como para establecer un ranking de los entrenadores en una temporada. Una opción para ello es comparar los resultados obtenidos y los resultados esperados para un equipo a partir de las cuotas de apuestas deportivas. A partir de las cuotas de apuestas para un determinado partido se puede obtener la probabilidad de que suceda cualquiera de los dos resultados posibles (i.e., victoria del equipo local o victoria del equipo visitante) y a partir de las cuotas de todos los partidos de una temporada se puede calcular la probabilidad de obtener cada uno de los posibles número de victorias. Este método científico está validado dentro de la comunidad especializada y los resultados para temporadas anteriores pueden verse en un artículo que se publicó en el Journal of Sport Economics.
Para obtener una medida objetiva de la actuación de los entrenadores puede calcularse la probabilidad de haber obtenido más victorias que las realmente obtenidas. Entonces para calcular una medida objetiva del rendimiento del equipo lo único que hay que hacer es calcular el inverso de esa probabilidad para dar el rendimiento o eficiencia final en una escala entre 0 y 1. La siguiente tabla muestra el rendimiento de los entrenadores con la metodología descrita anteriormente para la presente campaña 2016/17 y que demuestra que, efectivamente, el entrenador que más rendimiento ha sacado a su equipo ha sido Txus Vidorreta (con una eficiencia técnica del 98%, la más alta de las últimas temporadas). El siguiente en el ranking sería Joan Plaza (con un 87% de eficiencia en el Unicaja Málaga) y completaría el podio de la fase regular Joan Peñarroya (77%) que ha llevado al Morabanc Andorra a la fase final de la Copa del Rey y a los Play-Off de la ACB.
*Sustituido por A. Martínez en la jornada 29
**Sustituido por L. Guil en la jornada 24
En la tabla anterior también se puede observar como Pedro Martínez, que finalmente consiguió ganar la liga ACB contra todo pronóstico al vencer al Real Madrid en la final, ocupa la quinta posición con una eficiencia del 72% (que no tiene en cuenta los resultados del play-off), justo por detrás de Sito Alonso que después de llevar al Baskonia a la 2ª posición de la fase regular y los cuartos de final de la Euroliga ha cambiado Vitoria por Barcelona este verano. Conviene resaltar que este tipo de indicador de la eficiencia no sólo coincide en la parte alta con el mejor entrenador de la temporada, sino que también lo hace en los puestos más bajos ya que los 3 entrenadores con peor rendimiento han sido los de los 3 equipos con menos de 10 victorias en la última temporada. Dos de ellos, además, fueron los únicos sustituidos a mitad de temporada (Tabak en el Real Betis y Casadevall en el Zaragoza).
Para los interesados pueden leer los análisis de eficiencia de los entrenadores de la Liga Endesa para la temporada anterior o para el período 2007-2014, así como uno similar para el caso de la NBA, en http://blog.uclm.es/juliocorral/blog/
Con el final del campeonato nacional de liga en primera división se ha abierto la caja de Pandora y un sinfín de rumores con respecto al futuro de muchos jugadores colapsan las líneas editoriales.
Los directores deportivos son los encargados ahora de tomar decisiones sobre los objetivos de los equipos para la próxima temporada. Para ello, se requiere un análisis exhaustivo del rendimiento de los equipos y la actuación de entrenadores y jugadores. En este caso, ¿son los puntos una variable totalmente fiable para analizar el rendimiento?
Desde la Universidad de Castilla-La Mancha pensamos que es interesante utilizar otras medidas que nos den pistas sobre el rendimiento de los equipos en base a su potencial. Para ello, como venimos haciendo desde hace ya algunas temporadas, hemos llevado a cabo un análisis alternativo que utiliza las cuotas de apuestas para extraer probabilidades de victoria y ofrecer una imagen completa de La Liga 2016-2017.
Las cuotas de apuestas, que llevan información implícita sobre el potencial de los equipos y las expectativas sobre el rendimiento, son convertidas a probabilidades de victoria. Este primer paso permite obtener los puntos esperados de los equipos y calcular la eficiencia de los mismos como: 1 – la probabilidad de haber obtenido más puntos que los realmente obtenidos. Para obtener información detallada sobre esta metodología consulta este artículo en el Journal of Sports Economics.
La tabla que se muestra a continuación contiene tres clasificaciones alternativas para la temporada 2016-2017 en La Liga:
La Liga esperada
¡Qué sorpresa…! Ahí están, un año más, el Barcelona y el Real Madrid acaparando todas las expectativas de ganar el título liguero. A base de méritos propios el Atlético de Madrid ha conseguido consolidarse como el tercero en discordia, seguido por un Sevilla algo alejado. El Athletic de Bilbao y el Villareal aspirarían a competir en la Europa League, mientras que Sporting, Granada y Osasuna estarían peleando por esquivar el infierno de 2ª división con Alavés, Leganés y Betis.
La Liga actual
La temporada 2016-2017 en La Liga nos ha dejado estos resultados. El Real Madrid ganó el título en la última jornada con un Barcelona que no dejó de apretar el acelerador hasta el final. El Atlético y el Sevilla cierran los puestos que dan acceso a la Champions League 2017-2018. Por abajo no ha habido sorpresas esta vez. Sporting, Granada y Osasunadijeron adiós a su andadura en la máxima categoría, quizá incluso mucho antes de lo esperado. Sólo el Sporting remó hasta el final contra un Leganés que mantuvo el pulso y repetirá al año que viene en 1ª división.
La Liga eficiencia
En el análisis de la primera vuelta, el Sevilla se consagró como campeón de invierno y se anticipó el buen papel de algunos equipos: “La liga de los equipos extraordinarios la completan en esta primera vuelta Real Sociedad, Alavés y Eibar ¡No se puede dar más con menos! ¡Enhorabuena!”.
Ahora, al final de temporada, la eficiencia se rinde a los pies del Alavés. El equipo blanquiazul que no ha podido conquistar la Copa del Rey ante el Barcelona en el Calderón, brilla con luz propia en esta clasificación. El mercado de apuestas lo esperaba allí, en el hoyo, peleando por salvar la categoría hasta el último momento con los de abajo. Sin embargo, en una temporada soberbia el Alavés ha terminado siendo el campeón de la liga eficiencia con 55 puntos (9ª posición) y 0.98 de coeficiente eficiencia. ¡Ánimo pues!
En esta liga destacan por abajo Granada y Osasuna. Ambos equipos, más algún otro como el Deportivo, y han obtenido muchos menos puntos de los que ya se les anticipaban. Es por ello que la lucha por evitarel descenso ha resultado ser un tanto descafeinada al final de temporada.
La liga de la eficiencia premia también el rendimiento de la Real Sociedad, Espanyol y Villareal con coeficientes por encima del 0,90 y puestos de acceso a Champions League ¡Trabajo más que bien hecho!
Por último, la tabla muestra como el Real Madrid tiene un valor de eficiencia mucho más alto que el Barcelona. Así, el Real Madrid necesitó hacer una buena campaña para ganar la Liga y que el Barcelona no la hiciese. Si se indaga más en los datos, se ve como la probabilidad de victoria promedio del Barcelona en casa fue 0,82 mientras que la del Real Madrid fue 0,80, fuera de casa las diferencias son mayores pues la probabilidad promedio de victoria del Barcelona fue de 0,69 mientras que la del Real Madrid de 0,64. Si uno lee la prensa estos día da la sensación que el Barcelona debe hacer una revolución para volver a ser un equipo ganador mientras que el Real Madrid lo único que debe hacer es mantenerse igual, los datos no muestran lo mismo pues dicen que el Barcelona es mejor equipo que el Real Madrid y que éste último ha ganado la Liga gracias a hacer una buena temporada mientras que su gran rival la ha hecho regular.
