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Una manera para saber cómo de bien o de mal ha sido la temporada de un equipo en una liga es comparar los resultados conseguidos con lo que se esperaba de ellos. Una forma de obtener lo que se espera de un equipo es a través de las apuestas deportivas, de esta forma se puede obtener la diferencia entre los puntos conseguidos y los esperados. Si esta diferencia es positiva es que el equipo ha batido a las expectativas, si por el contrario la diferencia es negativa es que el equipo ha sido batido por las expectativas. Para poner una puntuación de 0 a 10 es un poquito más complejo pero la intuición es la misma. Una forma de poner nota a la temporada de un equipo en una liga es mediante el inverso de la probabilidad de haber obtenido más puntos.[1] Así, si un equipo consigue muchos más puntos que los esperados su nota será próxima al diez, mientras que si consigue muchos menos puntos que los esperados su nota será próxima al cero. A continuación se muestra la tabla con los resultados de La Liga 2021-2022.

Tabla 1. Eficiencia equipos La Liga 2021-2022

Equipo	Puntos	Puntos esperados	Diferencia	Eficiencia (0-10)
Real Madrid	86	75,0	11,0	9,4
Betis	65	56,5	8,5	8,8
Sevilla	70	63,6	6,4	8,2
Elche	42	36,6	5,4	8,0
Cádiz	39	36,9	2,1	6,5
Real Sociedad	62	60,4	1,6	6,1
Osasuna	47	45,9	1,1	5,9
Barcelona	73	72,5	0,5	5,5
Valencia	48	47,8	0,2	5,4
Atl. de Madrid	71	71,9	-0,9	4,7
Granada	38	39,9	-1,9	4,3
Espanyol	42	44,5	-2,5	4,0
Rayo Vallecano	42	45,2	-3,2	3,6
Athletic Bilbao	55	58,4	-3,4	3,5
Villarreal	59	62,7	-3,7	3,4
Mallorca	39	43,0	-4,0	3,2
Celta de Vigo	46	51,5	-5,5	2,6
Getafe	39	45,4	-6,4	2,1
Levante	35	41,9	-6,9	1,9
Alavés	31	38,8	-7,8	1,6

Puede verse que el Real Madrid no sólo ha ganado la liga de los puntos sino que también ha ganado la liga de la eficiencia que no tiene por qué ser así. En los otros dos puestos del pódium se sitúan los equipos sevillanos. Mención especial merece el Sevilla que con una nota de 8,2 están poniendo en tela de juicio al entrenador. Por el contrario los equipos que peor lo han hecho son Alavés, Levante y Getafe. Me ha sorprendido no ver más abajo al Granada, y no tanto porque haya descendido sino porque mi intuición me decía que sus puntos esperados serían mayores. Pero no, su puntuación esperada ha sido de 40 puntos que le situaría justo en la primera posición de no descenso teniendo por detrás a Elche, Cádiz y Alavés. Así que su descenso no se debe tanto a sacar poco rendimiento de la plantilla, que es obvio que no ha sido bueno, pero tampoco tan malo como intuye mucha gente.

A continuación se muestra un gráfico con los primeros cuatro equipos clasificados donde se ve la evolución de la diferencia entre los puntos conseguidos y los esperados en cada jornada. Por otra parte, se muestra la evolución de los puntos esperados por partido.

Como puede verse el Real Madrid ha tenido una tendencia creciente durante toda la temporada. La temporada del FC Barcelona ha tenido tres partes bien diferenciadas. Una primera muy mala hasta la jornada 16, a partir de ahí tuvo una tendencia positiva hasta la jornada 30, para terminar con un tramo final más irregular. El Atlético de Madrid tuvo un primer tramo bastante malo hasta la jornada 25, remontando a partir de ahí. Mención especial merece el Sevilla con un primer tramo excelente donde llegó a tener cerca de diez puntos más de los esperados. Sin embargo, desde la jornada 20 tiene una ligera tendencia decreciente que le lleva a terminar la terminar con más de seis puntos de los esperados, o notable alto en términos de nota.

A pesar de este buen rendimiento del Sevilla la pregunta que surge es, ¿por qué hay aficionados que dudan del entrenador? Dejando aparte estilos de juego, pues esta métrica no lo tiene en cuenta, la explicación es que muchos aficionados del Sevilla tienen preferencias inconsistentes temporalmente, es decir que dan más valor a los eventos presentes (últimas jornadas) que a los pasados (primeras jornadas). De esta forma creen que la temporada ha sido mediocre como lo ha sido el segundo tramo de la temporada, olvidando que el primer tramo fue excelente y que la puntuación conjunta es alta.[2]

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[1] Una explicación más detallada puede consultarse aquí que es la versión en abierto de un artículo publicado en Journal of Sports Economics.

[2] Más detalles sobre Economía del Comportamiento en deporte se encuentran aquí en este artículo que publiqué junto con Carlos Varela-Quintana en Papeles de Economía Española.

Recuerdo el preolímpico de balonmano femenino jugado en España para clasificarse para Tokyo 2020 donde Senegal renunció a participar con lo que jugaron España, Suecia y Argentina. A priori España y Suecia eran bastante superiores a Argentina. Empezó el torneo con un empate de Suecia y España y eso hizo que todo se desenvolviese por circunstancias normales. El siguiente partido fue Suecia con Argentina y ganó Suecia. Mientras que en el tercer partido a España le servía un empate pero ganó con rotundidad con lo que se clasificaron para los Juegos Olímpicos Suecia y España. Pero, durante ese torneo me di cuenta de que el sistema de todos contra todos en un grupo de cuatro donde dos reciben el premio, en este caso clasificarse para los Juegos Olímpicos, puede tener muchos problemas. Desde entonces, tengo la idea de hacer un artículo científico sobre este sistema analizando resultados históricos de este tipo de torneo, así como hacer simulaciones de posibles alternativas, pero de momento sigue en idea 😊.

La fase de ascenso a División de Honor de balonmano que se está celebrando este fin de semana es un ejemplo de los problemas de este sistema. Al igual que en el preolímpico los dos primeros clasificados obtendrían el ascenso de categoría. Había cuatro contendientes, el equipo manchego de Vino Doña Berenguela Balonmano Bolaños, Grafometal La Rioja, Cicar Lanzarote Ciudad de Arrecife y Gurpea Beti-Onak de Villaba.

Comenzó la fase con empate entre el conjunto manchego y el riojano. El conjunto navarro ganó al equipo canario. En la segunda jornada el Beti-Onak ganó a Bolaños, logrando así el ascenso, mientras que el Grafometal derrotó al Cicar Lanzarote dejando sin opciones al equipo canario. Así, en la jornada tres tenían opciones de ascenso el conjunto manchego y el riojano. El Grafometal jugaría con un ya ascendido equipo navarro, mientras que la Bolañegas jugarían con el equipo canario ya sin opciones de ascenso. Eso sí, sabrían el resultado previo con lo que sabrían en primer lugar si tenían opciones y en segundo lugar el resultado necesario para lograrlo.

Cualquiera que haya deporte sabe que en este tipo de competiciones se digiere muy mal el éxito y peor el fracaso. No hay tiempo para asimilar tanto uno como otro, y que incluso luchando a tope vas a estar muy lejos del rendimiento habitual con lo que se estaría desvirtuando la competición pues dos equipos se estarían disputando un premio muy sustancioso jugando contra dos equipos que por mucho que luchasen es muy probable que jugasen lejos de su nivel. Obviamente también puede dar lugar a biscottos implícitos o explícitos, pero es que incluso eliminado la existencia de biscottos estaríamos ante una competición desvirtuada.

¿cómo se pude organizar algo parecido y en tres jornadas? Pues sencillo, se hacen unas semifinales en la jornada 1, los vencedores juegan entre ellos para dilucidar el primer equipo que asciende, y los que pierdan juegan entre ellos para ver qué equipo queda eliminado. En la jornada 3, se jugarían la última plaza de ascenso o de clasificación para el preolímpico el perdedor de los ganadores, y el ganador de los perdedores. En las dos primeras jornadas en caso de empate habría 7 metros, para evitar distintos minutos en pista entre equipos, y en el partido de la jornada 3 sí que se podría jugar prórroga.

De esta forma, siempre que un equipo juegue, lucha por sus objetivos con posibilidad de alcanzarlo. Los resultados de un equipo siempre dependen de sí mismo, evitando tener que esperar a los resultados de otros equipos para ver si consiguen o no su objetivo. En definitiva, creo que es un sistema sencillo y que tiene muchas más ventajas que desventajas.

Qué como concluyo la fase de ascenso, pues el Grafometal y el Beti-Onak empataron y de esta forma El Grafometal La Rioja consiguió el ascenso, y el conjunto navarro consiguió el primer puesto de la fase y dejó en intrascendente el partido entre Bolaños y el conjunto de Lanzarote. Casualidades de la vida era el resultado que les convenía a los dos. Repito casualidades de la vida, porque para un gijonés, como yo, cualquier posible biscotto por debajo del nivel del Alemania-Austria del Mundial 82 no es biscotto.

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Autores: Julio del Corral, Carlos Varela-Quintana y Juan Prieto-Rodríguez.

Con la estimación realizada se puede calcular el efecto marginal asociado a que el equipo favorito juegue la vuelta en casa en lugar de fuera, es decir, cómo cambia la probabilidad de que el favorito gane la eliminatoria si en vez de jugar la vuelta fuera la jugase en casa como pretendía hacer la UEFA con el Chelsea. Ya están disponibles las cuotas para el Chelsea-Real Madrid. La probabilidad implícita para el Chelsea es de 0,47 y la probabilidad implícita para el Real Madrid, una vez corregida la desventaja de jugar fuera sería de 0,34, con lo que el equipo favorito es el Chelsea. En el siguiente gráfico puede verse que la probabilidad de ganar la eliminatoria del Chelsea jugando en casa la ida es del 48%, mientras que si jugase la vuelta en casa sería del 70%. Es decir, si se hubiese cambiado el orden el Real Madrid tendría 22 puntos porcentuales menos de probabilidad de victoria. Este sería el coste esperado del cambio propuesto por la UEFA en términos de probabilidad de victoria.

Para valorar este coste en euros sólo tenemos que multiplicar 22% por los 12,5 millones que se reciben por pasar a la semifinal. De esta forma, el coste monetario del cambio del orden de los partidos de esta eliminatoria es de 2,75 millones de euros. Esta cifra debe verse como una aproximación muy conservadora por tres motivos: no incluye las ganancias asociadas a la final. Es evidente que, si un equipo llega a semifinales, puede llegar a la final (lo que supondría 15 millones adicionales) o ganarla (5 millones adicionales). En segundo lugar, los cálculos se han hecho usando los datos disponibles que obligan a utilizar resultados de eliminatorias en las que la Regla del Gol Visitante estaba en vigor. Sin embargo, como mostramos en una entrada  de Nada es Gratis, la Regla del Gol Visitante sirve para atenuar la ventaja de jugar en casa la vuelta. Por tanto, como la eliminatoria del Chelsea y el Real Madrid se va a jugar sin ella, el que juegue en casa la vuelta tendrá una ventaja mayor que la que hubiese tenido en años anteriores. Por último, en el fútbol el dinero es importante pero lo más importante son los sentimientos, muchos madridistas estarán muy contentos si el Real Madrid consigue clasificarse para semifinales, y el 22% de esa felicidad estamos convencidos de que supone mucha felicidad.

Para ello, se usaron los datos de las principales ligas de fútbol europeas y mediante una regresión polinómica se establecieron los coeficientes correctores de las diferencias de calidad. Éstos van de 1,20, cuando el equipo de fuera es claramente favorito, a 1,40, cuando el equipo de fuera sigue siendo favorito, pero por un margen menor. 

Hace unos días tuvo lugar el sorteo de los cuartos de final de la Champions League. El sorteo emparejó al Chelsea con el Real Madrid, en ese mismo orden, es decir, la ida se jugaría en Stamford Bridge y la vuelta en el Santiago Bernabéu. La UEFA intentó cambiar el orden de los partidos bajo el pretexto de evitar que coincidiesen en Madrid fans del Chelsea con fans del Manchester City. El Real Madrid se negó y se mantuvo el orden de los partidos.

¿Hizo bien el Real Madrid en negarse a cambiar el orden de los cuartos frente al Chelsea? A continuación, vamos a valorar en euros la consecuencia de esta decisión. Para ello se usan los datos de las eliminatorias de la Champions League a doble partido entre las temporadas 2004-2005 y 2020-2021. Se han eliminado de la muestra aquellas eliminatorias donde el resultado se debió a algún motivo extra-deportivo. Así, el número de eliminatorias es de 932 de las cuales 527 (56,5%) venció el equipo que jugó en casa la vuelta por 405 (43,4%) victorias del equipo visitante en la vuelta. Lo que a priori da una ventaja de jugar la vuelta de 13 punto porcentuales. Sin embargo, como es bien sabido, muchos emparejamientos no son aleatorios por lo que es necesario usar una metodología que corrija este hecho.

Para ello, se estima un modelo probit con la siguiente estrategia empírica. Para determinar el equipo favorito de la eliminatoria se cogen las probabilidades implícitas en el partido de ida según las casas de apuestas. Para ello, se usaron los datos de las principales ligas de fútbol europeas y mediante una regresión polinómica se establecieron los coeficientes correctores que van desde 1,20 cuando el equipo de fuera es muy favorito a 1,40 cuando el equipo de fuera es muy poco favorito. De esta forma, se considera que el equipo favorito será aquel que tenga el valor más alto de probabilidad de victoria en la ida una vez corregida la del equipo de fuera.

Con la estimación realizada se puede calcular el efecto marginal de la variable dummy de que juega el equipo favorito la vuelta en casa, es decir, cómo cambia la probabilidad de que el favorito gane la eliminatoria si en vez de jugar la vuelta fuera la jugase en casa como pretendía hacer la UEFA con el Chelsea. Ya están disponibles las cuotas para el Chelsea-Real Madrid. La probabilidad implícita para el Chelsea es de 0,47 y la probabilidad implícita para el Real Madrid una vez corregida la desventaja de jugar fuera sería de 0,34, con lo que el equipo favorito es el Chelsea. En el siguiente gráfico puede verse que la probabilidad de ganar la eliminatoria del Chelsea jugando en casa la ida es del 48%, mientras que si jugase la vuelta en casa sería del 70%. Es decir, si se hubiese cambiado el orden el Real Madrid tendría 22 puntos porcentuales menos de probabilidad de victoria. Este sería el coste del cambio en términos de probabilidad de victoria.

Para valorar este coste en euros sólo hay que calcular el 22% de los 12,5 millones que se reciben por pasar a la semifinal. De esta forma, el coste monetario del cambio del orden de los partidos es de 2,75 millones de euros. Esta cifra debe verse como una aproximación muy conservadora por tres motivos: una vez que en equipo llega a semifinales, es evidente que puede llegar a la final (15 millones adicionales) o ganar (5 millones adicionales). En segundo lugar, los cálculos se han hecho cuando la Regla del Gol Visitante estaba en vigor pero como mostramos en este artículo de Nada es Gratis la Regla del Gol Visitante sirve para atenuar la ventaja de jugar en casa la vuelta, con lo que como se va a jugar sin ella el que juegue en casa la vuelta tendrá una ventaja mayor que la que hubiese tenido con la regla. Por último, en el fútbol el dinero es importante pero lo más importante son los sentimientos, muchos madridistas estarán muy contentos si el Madrid consigue clasificarse para semifinales, y el 22% de esa felicidad estamos convencidos de que supone mucha felicidad.

Por tanto, puede decirse que Čeferin, al intentar cambiar de orden la eliminatoria, estaba intentando meterle al Real Madrid un gol de, al menos, 3 millones de euros. Pero el Real Madrid, no será más que un club, ni falta que le hace, pero viste la camiseta que representa la mejor historia del futbol mundial y también sabe parar penaltis que se tiran en los despachos.

Disclaimer: el autor de este blog creía que la ventaja de jugar en casa la vuelta era un poco mito, hasta que leyó la literatura y analizó los datos junto con Carlos Varela-Quintana y Juan Prieto-Rodríguez.

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Con la primera vuelta terminada, aunque es cierto que cuando escribo estas líneas ya se han disputado dos jornadas de la segunda vuelta en LaLiga2 y una jornada en LaLiga es hora de hacer balance en los equipos, para ver si han cumplido sus expectativas en puntos. La diferencia entre los puntos conseguidos y los puntos esperados según las casas de apuestas proporciona una medida de lo bien o lo mal que lo han hecho los entrenadores. En concreto, para tener una medida de la eficiencia sigo la metodología de este artículo (https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1527002515595266) que proporciona una eficiencia de 1 o próxima a 1 para los equipos que han realizado una temporada muy por encima de sus expectativas según las casas de apuestas, y de 0 o próxima a 0 para los equipos que hayan realizado una temporada muy por debajo de sus expectativas. La siguiente tabla muestra la eficiencia de los entrenadores en LaLiga.

Sin lugar a dudas, el equipo que peor ha rendido dado lo que se esperaba de él ha sido el Levante, seguido del Atlético de Madrid. Y esto sí que es noticia pues si por algo se ha caracterizado la época del Cholo Simeone es por conseguir más puntos de los esperados. De hecho de no ser el Cholo tener el status que tiene está en unas cifras que muchos equipos se plantearían su despido. De hecho todos los equipos con menor rendimiento han cambiado de entrenador a excepción del Atleti: Cádiz, Alavés, Getafe, FC Barcelona y Levante ya han cambiado de entrenador en búsqueda de un mejor rendimiento a pesar de que la literatura lo que dice es que cambiar el entrenador no proporciona en media una mejora en el rendimiento respecto a la alternativa que es seguir con el mismo entrenador.

Otro resultado interesante de esta tabla es ver los puntos esperados. Esta clasificación la encabeza el Real Madrid con 38 puntos esperados, seguido por el Atlético de Madrid con 37, FC Barcelona 36 y Sevilla 33. De esta clasificación no sorprende ver al Atlético de Madrid por encima del FC Barcelona, aunque es la primera vez que lo consigue pues el bajón de calidad en el equipo del FC Barcelona respecto a la temporada pasada es evidente. De hecho, me ha sorprendido ver que en puntos esperados haya tan poca diferencia entre el Real Madrid y el FC Barcelona, por lo que la sideral diferencia en puntos entre el Real Madrid y el FC Barcelona en esta primera vuelta se debe a la diferencia en rendimiento que han sabido sacar los entrenadores de sus respectivas plantillas.

A continuación se muestra la misma tabla para LaLiga2.

Los equipos más eficientes han sido la Ponferradina, Almería y Tenerife. Por el contrario los menos eficientes han sido Fuenlabrada, Real Sociedad B y Alcorcón. Es destacable ver en esta última clasificación a la Real Sociedad B cuando su entrenador es Xabi Alonso, es jugador internacional y clasificado por muchos expertos como un futuro entrenador de la élite. Esto es una muestra más que hay muy pocos entrenadores que consiguen sacar más rendimiento del esperado de su equipo de forma consistente y lo que hay es temporadas buenas y malas de los entrenadores y no tanto buenos y malos entrenadores.

Estos días se viene celebrando el Campeonato de Europa de balonmano femenino. España, en el anterior gran campeonato logró el segundo puesto, teniendo incluso balón para poder ganar. En este campeonato, en cambio, España ya no puede llegar a semifinales a falta de dos partidos de la conocida como Main Round. Pero, este resultado ¿es un fracaso?, como algunos medios han dejado caer.

Lo primero, en deporte, a mi no me gusta hablar de fracaso, si acaso se puede hablar de no conseguir un determinado objetivo, como en este caso pues España ha quedado apeada de las medallas, que era el objetivo.   

España dejó de tener opciones de llegar a semifinales tras perder con Francia, dado que había perdido con Rusia y empatado con Suecia en el grupo inicial. Pero, ¿se le puede exigir a las guerreras un mejor resultado? Para responder a esta pregunta he creado un índice muy sencillo y con muchos inconvenientes que consiste en ver el número de jugadoras de la selección en el Europeo que juegan en alguno de los equipos clasificados en este momento entre los cuatro primeros equipos de uno de los dos grupos de la máxima competición por equipos, la DELO EHF Champions League. Los problemas de este índice son evidentes: a) Los países con equipos top-8 tendrán un mayor número de jugadoras. b) Este índice computa por igual que la jugadora sea una superestrella o que no lo sea. c) Es posible que haya jugadoras que por nivel pudiesen jugar en alguno de los equipos top-8 pero que por distintas circunstancias deciden no hacerlo

Sin embargo, creo que este índice sí es útil para aproximar la calidad de las jugadoras de las distintas selecciones. De hecho, puede verse que los equipos con una posición más alta en este índice tienden a estar mejor clasificados en el Europeo y viceversa. Pues bien, España sólo cuenta con una jugadora en los equipos top-8, Carmen Martin, jugadora que por cierto se perdió el Mundial del año pasado. En realidad, España tiene otra jugadora en los equipos top-8, Shandy Barbosa, pero no ha podido acudir al Europeo por lesión.

La moraleja creo que es sencilla, el no alcanzar las semifinales en el Europeo no puede ser visto como un fracaso pues dada la calidad de la selección no se le puede exigir dicho resultado. Lo que sí fue un gran éxito fue el subcampeonato del mundo del año pasado. En masculino, España contaría con hasta 11 jugadores en los equipos top-8. Por tanto, lo que hay que hacer es que con su trabajo y el de mucha gente involucrada las jugadoras españolas puedan llegar a estar en lo alto de este sencillo índice. Cuando llegue, que llegará, se les podrá exigir, mientras tanto lo que hay que pedir es trabajo a las jugadoras y cuerpos técnicos y el resto a apoyar tanto en las victorias como en las derrotas.

Adenda: Qué por qué hay tanta diferencia entre el rendimiento de un año y el siguiente, pues como aficionado creo que las diferencias radican en defensa/portería, la ausencia de Shandy Barbosa y el rendimiento de Alicia Fernández, que el año pasado iba de recital en recital mientras que en este año su rendimiento no está siendo tan excelso.

Nota: Agradezco enormemente la ayuda recibida de Teresa Romero Madrid para enlazar las distintas bases de datos, así como a Isidro Aguillo la base de datos de Webometrics

Estrenaba el curso con una entrada en el blog universidadsi que tenía por título “Ranking de Shanghái: ¿comparando España con Estados Unidos? Sí, con Estados Unidos”. En dicha entrada se usaba como indica el propio título los resultados en el Ranking de Shanghái también conocido como ARWU. Es bien sabido que cada ranking universitario tiene sus ventajas y desventajas. En particular la principal desventaja de ARWU es que sus métricas están pensadas para clasificar a las mejores universidades y por tanto varios de sus indicadores no tienen tanto sentido para clasificar universidades a partir, digamos, del puesto 200. Por tanto, resulta razonable que haya investigadores que digan que es necesario un análisis de robustez usando otros rankings. En concreto, Isidro Aguillo (@isidroaguillo), responsable del ranking Webometrics propone el uso de éste, y es justamente lo que se realiza en esta entrada: comparar los resultados de la comparación de Estados Unidos y España usando datos de ARWU y datos de Webometrics.

¿Qué países aglutinan las mejores universidades del mundo según el ranking de Shanghái y Webometrics?

Comparando el número de universidades entre ambos rankings se aprecia que en ARWU hay más universidades de China, Japón y Corea del Sur mientras que en Webometrics hay más universidades de Estados Unidos y Reino Unido teniendo el resto de los países cifras similares en ambos rankings. Si se analiza el Top 100, hay un claro dominador, Estados Unidos, aglutina más del 40% de las universidades excelentes del mundo. El siguiente país es Reino Unido, con 8 universidades. España no cuenta con ninguna universidad en el Top 100. Sin embargo, se sitúa como el sexto país en el número de universidades Top 1.000 en ambos rankings.

El peso de Estados Unidos va bajando de más del 40-55% en el Top 100, a algo más de un 25-30% en el Top 500 y a un 20-25% en el Top 1.000. Se podría pensar que este descenso se debe a que en Estados Unidos hay pocas universidades más allá de las de élite, pero como veremos en detalle, no es así. Estados Unidos tiene un sistema universitario que es el mejor, sin duda, en cuanto al número de universidades excelentes, pero tiene problemas de equidad, pues muchas de sus instituciones no son capaces de entrar en el grupo de universidades buenas (Top 1.000).

Comparando España con Estados Unidos: ¿es una cuestión de tamaño?

Para hacer cualquier comparación entre universidades de distintos países debe ser tenido en cuenta el tamaño de las universidades. En el gráfico 2 se observa el tamaño, medido como el número de estudiantes, de las universidades públicas en Estados Unidos[1] y en España, que sí aparecen en el ARWU 2020 y en el top 1.000 de Webometrics 2020 respectivamente.

Para que la comparación sea adecuada se ha dividido la muestra en universidades pequeñas (menos de 10.000 estudiantes), medianas (10.001-20.000), grandes (20.001-40.000) y muy grandes (más de 40.001). Para complementar este gráfico se muestra una tabla con el número de universidades de cada tamaño y con el número de estudiantes distinguiendo entre universidades que forman parte de ARWU y del top 1.000 de Webometrics 2020 y las que no.

Gráfico 2

Nota: sólo se han tenido en cuenta aquellas instituciones catalogadas como “colleges, universities, and professional schools”. El tipo de institución viene delimitada por la variable sector, tomando las instituciones públicas valor 1.

En el gráfico 2 se ve claramente que la proporción de universidades públicas que forman parte de ARWU y Webometrics 2020 es mucho mayor en España que en Estados Unidos. Esta diferencia parece muy importante en el grupo de universidades medianas (10.001-20.000).

En cifras, el 83% de las universidades públicas presenciales españolas forman parte de ARWU 2020, siendo este valor del 79 en Webometrics. En Estados Unidos la cifra es del 22% en ARWU y del 34% en Webometrics. Si se mira el número de estudiantes de estas universidades, los porcentajes son del 93% en España y del 50% en Estados Unidos en ARWU mientras que en Webometrics son del 86% y 61% respectivamente.

Los resultados, teniendo en cuenta el tamaño, medido como el número de estudiantes, van en la misma dirección, pues para los cuatro tamaños de universidades España tiene una proporción mayor que Estados Unidos en ARWU 2020 tanto en número de universidades como en estudiantes. En Webometrics sucede lo mismo con excepción del rango de universidades muy grandes en donde la Universidad Rey Juan Carlos no aparece en el top 1000 en Webometrics.

Especialmente relevantes son las diferencias en los tamaños mediano y grande. En el tamaño mediano (10.001-20.000), España tiene 21 universidades públicas y tan sólo 2 universidades no forman parte de ARWU 2020 (Universidade Da Coruña y la Universidad de Almería) y 3 universidades no forman parte del top 1000 de Webometrics (Universitat de les Illes Balears, Universidad de Valladolid y Universidade de Vigo), lo que supone todas las universidades españolas de este rango forman parte del top 1000 bien en ARWU o Webometrics. En Estados Unidos el porcentaje de universidades del tamaño mediano en top 1000 es del 17% en ARWU y del 32% en Webometrics. Por lo que aunque la diferencia es menor en Webometrics, sigue siendo una diferencia muy alta a favor de las universidades españolas.

En el tamaño grande (20.001-40.000), España cuenta con 13 universidades y todas forman parte de ARWU 2020 y de Webometrics. En Estados Unidos el 70% de universidades públicas en este rango forman parte de ARWU 2020 y el 86% en Webometrics. En conclusión, aunque el ranking Webometrics es más favorable para las universidades de Estados Unidos que ARWU, se sigue viendo el resultado principal del análisis con ARWU: España es mejor que Estados Unidos teniendo universidades buenas (top 1000), si bien la diferencia entre Estados Unidos y España para tener universidades excelentes es sideral, como también lo son las diferencias de presupuesto entre las universidades excelentes de Estados Unidos y cualquier universidad española.

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[1] Sólo se han tenido en cuenta aquellas instituciones catalogadas como “colleges, universities, and professional schools”. El tipo de institución viene delimitada por la variable sector, tomando las instituciones públicas valor 1.

Hace unos días me llamó mucho la atención este tuit de Kiko Llaneras (@kikollan) y su correspondiente hilo, así como este retuit y su pequeño pero interesante hilo.

Hay tres elementos interesantes. Primero, las predicciones en sí mismas tanto de las casas de apuestas como de expertos de la carrera hacia la presidencia de Estados Unidos. Hay un claro favorito, Joe Biden (veremos esta noche, aunque con Estados Unidos contando votos igual lo sabemos dentro de un mes 😊). Segundo, la diferencia entre la probabilidad según las casas de apuestas y el resto de probabilidades. Las casas de apuestas daban una probabilidad a Joe Biden del 64%, mientras que las otras tres eran: 85%, 89% y 96%. Y tercero, la estrategia de las casas de apuestas para fijar cuotas, es decir para fijar probabilidades implícitas.

Respecto del primer punto, decir que yo soy un firme defensor de usar las casas de apuestas. He usado los datos de casas de apuestas en varios de mis artículos publicados en revistas científicas (e.g., Journal of Sports Economics, Revista de Psicología del Deporte, Economics and Business Letters) y en muchos de los artículos en este blog para analizar la eficiencia de los entrenadores. Además, en un capítulo de libro de próxima aparición titulado “The Economics of Sports Betting and Sports Betting in Economics” escrito con Carlos Gómez González empezamos el último epígrafe así:

“To conclude the chapter, we want to emphasise some lines of research that can further benefit from the use of odds in the near future. To emphasise the usefulness of betting data in research in economics, it is necessary to come back to the book The Wisdom of Crowds by Surowiecki (2005) and the idea of why the many are smarter than the few. Betting markets work so well as outcome predictors because of the amount of information that agents bring from different sources. This is why the predictions in larger, more liquid markets (important events) are usually more accurate. Predictions based on information from such a large group of people are therefore a lot more likely to beat the predictions of any expert alone (Butler, Butler and Eakins, 2020). Other types of evaluations, such as the values of teams and players in the market offered on specific websites, are also based on the concept of the wisdom of the crowds.”

En el tercer aspecto importante del hilo decía que es interesante analizar el comportamiento de las casas de apuestas para fijar precios. Como bien decía Bryan Fernández “cada error, por pequeño que sea, en el cálculo de una probabilidad por parte de una casa de apuestas supone muchos millones”.

Un artículo precioso del 2004 titulado “Why Are Gambling Markets Organised so Differently from Financial Markets” de uno de mis economistas de referencia Steven Levitt decía que si los apostadores se comportan sin ningún sesgo y son capaces de anticipar las probabilidades reales lo mejor que puede hacer la casa de apuestas es fijar las cuotas que tengan implícitas las probabilidades verdaderas. De esta forma la casa de apuestas tendrá el mismo volumen de apuestas en cada posibilidad, que se conoce como libros balanceados ‘balance the book’, y así la casa de apuestas ganará el margen más conocido como overround. Sin embargo, si los apostadores tienen algún sesgo, la casa de apuestas puede ganar más dinero tomando posición en esa apuesta, es decir, si se produce el resultado por el que apuesta la casa de apuestas, esta ganará dinero mientras que lo perderá si no se produce el resultado por el que apostó.

Añade el artículo, las casas de apuestas no deberían alejar mucho las cuotas fijadas de las cuotas ‘reales’ (aquellas que reflejan las probabilidades verdaderas) pues si hay un grupo de apostadores sin sesgo estos pueden explotar esta diferencia entre la cuota ofrecida y la cuota ‘real’ y en un mercado tan líquido como la carrera presidencial. En resumen, las cuotas ofrecidas por una casa de apuestas deben estar entre lo que considera sus probabilidades reales (pongamos 85% gana Biden) y el comportamiento de sus apostantes (pongamos 55% gana Biden). Así, el 64% de victoria de Biden es posible en parte que venga por un sesgo en los apostantes o que sea más o menos la probabilidad verdadera.

Pero, ¿por qué pueden existir sesgos al apostar? Para responder a esta pregunta primero hay que delimitar los motivos que llevan a la gente a apostar en un evento como por ejemplo a la carrera presidencial. Básicamente hay cuatro:

• Para ganar dinero- si creo que las cuotas no reflejan bien las probabilidades reales es posible ganar dinero. En este caso, si nos creemos que las probabilidades reales están más cerca del 85% de Biden que el 65% de Biden apostando por Biden ganaría dinero. Al menos haciendo esto en muchas apuestas. También se puede intentar ganar dinero con las conocidas como surebets. Las surebets aparecen cuando dos casas de apuestas ofrecen cuotas tan diferentes que es posible ganar dinero apostando de una manera en una casa y en de otra en la otra casa. Por ejemplo, si en la casa A la cuota de Biden es 2,10 y en la casa B la cuota por Trump es 2,10 ganaría dinero apostando un euro por Biden en la casa A y un euro por Trump en la casa B.
• Por diversión- si me interesa un evento pero no tengo especial predilección por ningún contendiente y además creo que las cuotas reflejan bien las probabilidades verdaderas puedo apostar algún dinerillo para hacer el evento más emocionante. Por ejemplo, asumiendo que me da igual Biden o Trump y que creo que las cuotas reflejan bien las probabilidades, podría poner 5 eurillos por alguno de ellos y así darle una mayor emoción al recuento. Como veremos después este tipo de apuesta puede ser peligrosa y llevar a comportamientos indeseados.
• Amante al riesgo- apostar por el contendiente preferido. Es posible que la cuota de las casas de apuestas se deba a que muchos fans de Trump hayan apostado por Trump.
• Averso al riesgo- apostar por el contendiente no preferido. Si uno se pone muy nervioso en un evento puede apostar por su contendiente no preferido, de esta forma se llevará una alegría bien en términos monetarios o en otros términos.

Así, la diferencia de probabilidades implícitas entre los expertos y las casas de apuestas es posible que se deba a que muchos fans de Trump amantes al riesgo hayan apostado por él. Lo ideal sería tener los datos en directo de las apuestas recibidas. Así se podría obtener una información aún mayor del mercado de casas de apuestas para predecir muchos eventos.

Relacionado con este tema hoy el Ministerio de Garzón ha aprobado una nueva normativa del juego que afecta especialmente a la publicidad del mercado de apuestas. Aquí el hilo de twitter explicando las medidas la cuenta de La Moncloa. Me gustaría ver en qué estudios se han basado para hacer esta legislación, pero mucho me temo que no va a haber estudios y sí mucha ideología.

Hemos visto que de los cuatro tipos de apostantes el único que tendría un perjuicio claro serían los apostantes ‘por diversión’ que la diversión en vez de hacerlo para un evento concreto, por ejemplo yo recuerdo apostar en un partido de balonmano de selecciones en un Europeo para ver el partido con mayor emoción pues me daba igual el resultado pero como buen aficionado al balonmano quería ver ese partido. Lógicamente aposté una cantidad modesta. Y esa es la clave, todos los apostadores deberían tener claro que si se apuesta por diversión se debe hacer con un dinero que te sobre, que no te resulte imprescindible. Mi intuición es que para ello es mucho más importante la educación que la prohibición de la publicidad en un mercado ya plenamente consolidado. Es más, en ausencia de publicidad la única forma de que se instale una nueva empresa en el sector es poniendo precios más bajos, y como explicamos en primero de Economía ante precios más bajos la cantidad demandada es mayor. Espero que se realice una evaluación dentro de un tiempo de los efectos de esta nueva legislación. El primer efecto lo digo yo, los clubes de fútbol en España tendrán menos ingresos con lo que serán menos competitivos en competiciones europeas, y como hoy es día de Champions pues a ver la Champions 😊.

Este domingo “terminó” una liga rara, muy rara, tan rara que falta un partido por disputar y que encima aunque el Deportivo ya esté descendido a 2ªB el Fuenlabrada se metería en el play-off por el ascenso en caso de victoria en tierras gallegas. Veremos si se juega el partido y como es el desenlace del play-off. Para como le gusta decir a uno de mis economistas del deporte favoritos, David Berri, los play-off son para disfrutar (o para sufrir) pero nunca deben ser usados para evaluar.

En este artículo voy a proporcionar dos tipos de eficiencia. En primer lugar, la que yo denomino como eficiencia de los entrenadores, que es la habilidad de un entrenador y resto del cuerpo técnico, de tener una actuación mejor de la que se espera de ellos según las casas de apuestas. Uno se puede imaginar que equipos como el Racing de Santander o el Deportivo de la Coruña estarán en la parte baja pues han tenido una puntuación muy por debajo de lo que se esperaba de ellos. Por otra parte, también evalúo la capacidad de los equipos de trasladar salarios, medido como el tope salarial que desde hace unas temporadas establece La Liga, en puntos esperados. Este tipo de eficiencia, la denomino como eficiencia de gestión. Nadie se sorprenderá al ver que los equipos eficientes organizativamente son los equipos aragoneses (Huesca y Zaragoza) junto con el Fuenlabrada.

Para calcular la eficiencia de los entrenadores sigo la metodología de este artículo que proporciona una eficiencia de 1 o próxima a 1 para los equipos que han realizado una temporada muy por encima de sus expectativas según las casas de apuestas, y de 0 o próximo a 0 para los equipos que hayan realizado una temporada muy por debajo de sus expectativas. La siguiente tabla muestra la eficiencia de los entrenadores.

Sin lugar a dudas, el equipo que peor ha rendido dado lo que se esperaba de él ha sido el Racing de Santander, seguido del Deportivo de la Coruña. Por el contrario, equipos que han tenido un mayor rendimiento de lo que se esperaba han sido Cádiz, Fuenlabrada, Elche, Mirandés y Lugo, todos ellos han obtenido al menos 6 puntos encima de lo previsto.

Para calcular la eficiencia de gestión realizo un modelo DEA orientado al input usando para ello como input el tope salarial y como output los puntos esperados según las casas de apuestas. Un equipo mejor gestionado debería ser capaz de estar en la frontera, es decir, tener el máximo de puntos esperados que se pueden tener dado un determinado tope salarial, o más concretamente en la orientación input que no se puedan tener los mismos puntos esperados con un menor valor del tope salarial. El inverso de este índice se interpreta como la cantidad de tope salarial con la que podrían haber alcanzado los mismos puntos esperados en caso de ser eficiente. Por ejemplo, Las Palmas y Fuenlabrada tuvieron los mismos puntos esperados, 58. El Fuenlabrada fue un equipo eficiente, mientras que Las Palmas tiene una eficiencia de 0,33. Esto implica que el inverso de esa eficiencia es de 3, y por lo tanto que podría haber obtenido los 58 puntos esperados con 3 veces menos de tope salarial.

Según el modelo DEA hay tres equipos que son eficientes: Fuenlabrada, Zaragoza y Huesca. Por el contrario los equipos menos eficientes desde el punto de eficiencia de gestión han sido el Tenerife, Almería y Las Palmas.

Comentar que el equipo de mi ciudad, el Sporting de Gijón, debe mejorar en ambos aspectos pues presenta una eficiencia de gestión 0,53 y una eficiencia del entrenador de 0,24 si quiere optar a volver a la Primera División del fútbol español, y no volver a pasar apuros para mantener la categoría. Por su parte, el quipo de la región donde vivo, el Albacete aunque la eficiencia del entrenador se sitúa cerca del 0,5 tras obtener sólo un punto menos por los previstos por las casas de apuestas la eficiencia de gestión es 0,51, siendo uno de los equipos con menor eficiencia de gestión.

Ayer terminó una liga rara, muy rara como casi todo lo que sucede desde marzo. En primer lugar, la fecha de fin (19 de julio) es cuando los equipos suelen empezar a entrenar, la fecha también implica calor mucho calor, además de tener que jugar el último tramo con menos descanso del habitual lo que llevó a que se permitieran 5 cambios por equipo además de las pausas de hidratación. Pero, aunque haya sido una liga rara es obligado que los equipos hagan balance. Algunos equipos lo harán con la sonrisa de haber conseguido objetivos y otros con pesar.

En este artículo voy a proporcionar dos tipos de eficiencia. En primer lugar es lo que yo denomino como eficiencia de los entrenadores, que es la habilidad de un entrenador, con todo su cuerpo técnico, de tener una actuación mejor de la que se espera de ellos según las casas de apuestas. Uno se puede imaginar que equipos como el Granada estará en la parte alta, mientras que equipos como el Espanyol estarán en la parte baja. Por otra parte, también evalúo la capacidad de los equipos de trasladar salarios, medido como el tope salarial que desde hace unas temporadas estable La Liga, en puntos esperados. Este tipo de eficiencia, la llamo eficiencia de gestión. Nadie se sorprenderá al ver que uno de los equipos eficientes es el Real Valladolid, como a nadie le sorprenderá ver al Valencia a la cola.

Para calcular la eficiencia de los entrenadores sigo la metodología de este artículo que proporciona una eficiencia de 1 o próxima a 1 para los equipos que han realizado una temporada muy por encima de sus expectativas según las casas de apuestas, y de 0 o próximo a 0 para los equipos que hayan realizado una temporada muy por debajo de sus expectativas. La siguiente tabla muestra la eficiencia de los entrenadores.

Sin lugar a dudas, el equipo que mejor ha rendido dado lo que se esperaba de él ha sido el Granada que con 15 puntos más de lo que se esperaba ha conseguido meterse en competiciones europeas con un equipo destinado a luchar por la permanencia. Le siguen el Levante y el Real Madrid, que con un rendimiento post COVID increíble ha logrado conseguir un nuevo título de liga. La parte baja está compuesta por el Real Betis, Leganés, Celta de Vigo y Espanyol que ha conseguido 18 puntos menos de los esperados por las casas de apuestas, lo que conlleva una eficiencia de 0,01.

Para calcular la eficiencia de gestión realizo un modelo DEA usando para ello como input el tope salarial y como output los puntos esperados según las casas de apuestas. Un equipo mejor gestionado debería ser capaz de estar en la frontera, es decir, tener el máximo de puntos esperados que se pueden tener dado un determinado tope salarial. Según el modelo DEA hay siete equipos que son eficientes: Mallorca, Valladolid, Osasuna, Getafe, Real Sociedad, Sevilla y FC Barcelona.

Como equipos menos eficientes no hay sorpresas: el Valencia y el Espanyol. Son dos equipos que llevan un tiempo fuera de rumbo y claro esto se traslada a lo que se espera de ellos. Así el Valencia, con un tope salarial con el que debería luchar con el Sevilla por la cuarta plaza Champions y prácticamente la única abierta sólo consigue 55 puntos esperados, estando muy cerca del Getafe con 53 puntos esperados, pero casi un tercio de tope salarial. A continuación, se presenta el gráfico y la tabla en la que puede verse todos los resultados con detalle.

Hoy de noche se podrá realizar el mismo análisis con los equipos de La Liga Smartbank. Aquí dejo de hablar como economista de deporte y paso a hablar como manchego de adopción, y esperemos que sea con el Alba en segunda en la temporada 2020-2021.

Ayer por distintos avatares no pude ver la comparecencia en el Congreso del Ministro de Universidades, Manuel Castells, en el Congreso de los Diputados. Con lo que he tenido que leer lo que dijo. Leyendo la prensa está claro que una de las medidas que más ha llamado la atención es la eliminación de la figura de los “falsos asociados”, que puede verse en el titular de periódicos tan dispares como El Mundo o El Diario.

¿Qué es un profesor asociado de universidad?

Según la LOU los profesores asociados son “especialistas de reconocida competencia que acrediten ejercer su actividad profesional fuera del ámbito académico universitario”. A su vez  tendrán “tareas docentes a través de las que se aporten sus conocimientos y experiencia profesionales a la universidad” cuyo contrato podrá ser renovado “siempre que se siga acreditando el ejercicio de la actividad profesional fuera del ámbito académico universitario”. Es decir, en teoría, son profesionales cuyo principal trabajo está fuera de la universidad y que por diversos motivos en los que el económico tiene una importancia muy pequeña les interese impartir docencia como segunda actividad. En este esquema encajan perfectamente profesionales de la Medicina, de la Abogacía y muchas más profesiones, que dotarán sus clases de un indudable valor añadido con su know-how obtenido en su trabajo diario.

Una amplia proporción de los profesores asociados en la universidad española se circunscriben con esta definición. Por ejemplo, según los datos obtenidos en el Portal de Transparencia de mi universidad, la Universidad de Castilla-La Mancha, había en 2019, 453 profesores asociados Ciencias de la Salud y 610 profesores asociados. De los 610 profesores asociados que no son de Ciencias de la Salud hay una proporción que sí que tienen un trabajo no universitario bien definido. En mi centro, la Facultad de Derecho y Ciencias Sociales de Sociales, contamos con profesionales de la Abogacía que estoy seguro son un complemento perfecto a los profesores universitarios a tiempo completo que vivimos para lo bueno y para lo malo encerrados en las paredes universitarias.

Entonces, ¿quiénes son los “falsos asociados”?

Los “falsos asociados” son aquellos profesores universitarios, que si bien tienen que estar dados de alta como autónomos, están dados de alta como autónomos de una forma “ficticia”.

Pero, si ganan poco dinero y encima parte de ese dinero lo tienen que gastar como cuota de autónomo. ¿Por qué aceptan este trabajo?   

Para responder a esta pregunta, es necesario conocer el retrato robot de estos “falsos asociados”. Un nexo común que tienen todos ellos es el sueño de convertirse en PDI de universidad a tiempo completo. Algunos de ellos todavía no son doctores, si bien se encuentran en proceso de serlo. Otros sí que tienen son doctores, pero aún no han logrado acreditarse como ayudante doctor o como contratado doctor. Y para aquellos que desconozcan el sistema de contratación de las universidades españolas sin alguna de estas acreditaciones resulta muy complicado conseguir una plaza de PDI. Otros sí que tienen en su bolsillo la acreditación de ayudante doctor o contratado doctor, si bien todavía no han logrado una plaza de esta categoría.

Una vez categorizado el retrato robot de los “falsos asociados” resulta más sencillo responder a la pregunta anterior. El motivo principal que les lleva a aceptar ser “falso asociado” es hacer méritos para poder convertirse en PDI a tiempo completo en el futuro.

Los méritos son básicamente de dos tipos: docentes e investigadores. La docencia en España se mide, por desgracia, en su mayoría al peso. Es decir, cuantas más clases des más méritos tienes para poder acreditarte como ayudante doctor, contratado doctor, titular o hasta catedrático. A mi por ejemplo, me denegaron la acreditación a profesor titular hace ya varios años porque había dado “pocas clases”. Así, dar clases y cuantas más mejor les ayuda a poder obtener la acreditación correspondiente. El segundo tipo de méritos que persiguen es el investigador. Para tener los requisitos que las acreditaciones exigen en cuanto a artículos, libros, congresos se necesita tiempo y mucho buen hacer.

Antes de ver qué pasaría si se eliminase esta figura voy a considerar los motivos que llevan a la universidad a usar esta figura. El principal es la flexibilidad. En la universidad muchos de los profesores permanentes dan menos docencia de la que les corresponde como máximo por ley por diversos motivos relacionados con el trabajo universitario (investigación, docencia, gestión), o bien reducen su docencia o incluso renuncian a ella por tener de forma no permanente un trabajo fuera de la universidad (por ej., la política). Así, la figura de profesor asociado otorga cierta flexibilidad que ayuda a las universidades a cubrir toda la docencia a impartir. El segundo motivo y éste no debería existir, es que los profesores asociados cobran poco dinero, y por ende resultan baratos para las universidades. En un contexto de financiación escasa de las universidades españolas impartir parte de la docencia de forma más barata ayuda a cuadrar presupuestos.

Repito esto no debería existir pues no es de recibo que el sueldo recibido por cualquiera que imparta clases en la universidad se pueda considerar como bajo. La formación que se necesita para impartir docencia en la universidad es muy alta y la remuneración debería ir en consonancia con la formación y conocimientos.

Entonces, ¿Qué pasaría si se elimina la figura de “falso asociado”?

Antes de ello hay que tener en cuenta una cosa que la mayoría de economistas tenemos claro. Cualquier política puede terminar perjudicando al colectivo que se pretende favorecer. Así, cualquier medida no solo debe poner en su preámbulo que se quiere evitar tal o cual disfunción sino que la medida debe lograr lo que persigue y no lo contrario.

Así, si se suprime la figura de “falso asociado” muchos de ellos pueden verse expulsados de la lucha por un puesto como PDI universitario y tomarán otros caminos. Por lo que, si a los “falsos asociados” se les suprime esta vía para perseguir su sueño de convertirse en PDI a tiempo completo habrá que darles otra vía, pues de lo contrario, como se dice vulgarmente habremos hecho pan como unas tortas.