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Autores: Julio del Corral (@jdelcorraltm) y Andrés Maroto (@jazzandmar)

El pasado 26 de abril Steve Kerr fue nombrado entrenador del año en la NBA por parte de los 130 periodistas de EEUU y Canadá que siguen habitualmente el torneo de baloncesto americano. El técnico jefe de los Golden State Warriors, que no consiguió el galardón el curso pasado a pesar de hacer campeones a la franquicia californiana y lograr el mejor récord de victorias del curso, sí que lo ha conseguido este año tras conseguir el mejor récord en temporada regular de la Historia (73-9) superando a los míticos Chicago Bulls de la temporada 1995-96 donde, precisamente, Kerr era jugador a las órdenes de Phil Jackson. Kerr, que es el tercer entrenador de los Warriors en llevarse el premio (tras Alex Hannum y Don Nelson) tendrá que compartir dicho galardón con su asistente Luke Walton que capitaneó al equipo durante los primeros 43 partidos (con balance 39-4) mientras que Kerr se recuperaba de varias operaciones en la espalda.

Kerr recibió un total de 381 puntos (incluyendo 64 votos en primer lugar), únicamente 46 puntos más que el segundo clasificado, Terry Stotts, técnico jefe de Portland Trail Blazersque ha llevado a la franquicia de Portland a los play off contra todo pronóstico como 5º clasificado del Oeste y que en estos días precisamente se juega un puesto en la final del Oeste frente a los Warriors de Kerr. Han completado los puestos de honor Gregg Popovich (3º) de los San Antonio Spurs, Steve Clifford (4º) de los Charlotte Hornets; y Dwane Casey (5º) de los Toronto Raptors.

Es bien sabido que este tipo de galardones suelen premiar al entrenador del equipo más fuerte como puede verse en análisis anteriores publicados, tanto para el mundo del baloncesto NBA (o ACB) como para otros deportes como el fútbol. Sin embargo, se debería premiar a aquellos entrenadores que consiguen sacar un mayor rendimiento de su plantilla y recursos.

Durante los últimos años hemos publicamos similares posts analizando la eficiencia de los entrenadores de la NBA desde 1993 hasta la actualidad. Para ello, evaluamos objetivamente el trabajo de cada entrenador comparando sus resultados con aquellos previstos a través del sistema de apuestas sobre los partidos a jugar. La probabilidad de ganar cada partido está implícita en dichas apuestas y esto permite calcular la función de probabilidad del número de victorias de una temporada para cada equipo y entrenador.

En la siguiente tabla se muestran los resultados para la actual temporada.

Equipo	Entrenador	Eficiencia	Victorias	Ef. Ranking	NBA Ranking
Golden State Warriors	Steve Kerr	0,99	73	1	1
Toronto Raptors	Dwane Casey	0,96	56	2	4
San Antonio Spurs	Gregg Popovich	0,93	67	3	2
Charlotte Hornets	Steve Clifford	0,93	48	4	10
Portland Trail Blazers	Terry Stotts	0,89	44	5	12
Miami Heat	Eric Spoelstra	0,81	48	6	7
Los Angeles Clippers	Doc Rivers	0,81	53	7	6
Denver Nuggets	Michael Malone	0,78	33	8	22
Dallas Mavericks	Rick Carlisle	0,78	42	9	14
Memphis Grizzlies	Dave Joerger	0,72	42	10	15
Detroit Pistons	Stan Van Gundy	0,69	44	11	13
Washington Wizards	Randy Wittman	0,65	41	12	17
Boston Celtics	Brad Stevens	0,56	48	13	9
Orlando Magic	Scott Skiles	0,52	35	14	20
Indiana Pacers	Frank Vogel	0,48	45	15	11
Chicago Bulls	Fred Hoiberg	0,47	42	16	16
Milwaukee Bucks	Jason Kidd	0,47	33	17	23
New York Knicks	Derek Fisher / Kurt Rambis	0,44	32	18	24
Cleveland Cavaliers	David Blatt / Tyronn Lue	0,43	57	19	3
Sacramento Kings	George Karl	0,37	33	20	21
Minnesota Timberwolves	Sam Mitchell	0,35	29	21	26
Atlanta Hawks	Mike Budenholzer	0,34	48	22	8
New Orleans Pelicans	Alvin Gentry	0,29	30	23	25
Utah Jazz	Quin Snyder	0,27	40	24	19
Brooklyn Nets	Lionel Hollins / Tony Brown	0,27	21	25	28
Los Angeles Lakers	Byron Scott	0,23	17	26	29
Oklahoma City Thunder	Billy Donovan	0,20	55	27	5
Houston Rockets	Kevin McHale / JB Bickerstaff	0,18	41	28	18
Phoenix Suns	Jeff Hornacek / Earl Watson	0,04	23	29	27
Philadelphia 76ers	Brett Brown	0,03	10	30	30

Viendo los resultados obtenidos con nuestra metodología y el ranking oficial se observa que este año coincide el primer puesto, aunque hay otros entrenadores cuya eficiencia no les coloca lejos de su ranking de victorias (tanto entre los mejores equipos de este curso, como es el caso de Casey, Popovich, Spoelstra, Rivers…; como entre los peor clasificados, como Hoiberg, Karl, Gentry, Scott, Hornacek..). También coincidimos en el peor entrenador del año, Brett Brown de los Philadelphia 76ers. En general, el coeficiente de correlación entre ambas medidas es del 64%.

La verdad es que poco debate ha habido, tanto entre el público como en la prensa especializada, de que efectivamente Kerr, Stotts y Popovich han sido los mejores entrenadores del curso (más allá de poner en valor el trabajo de Walton en los primeros partidos de los Warriors). Y de hecho todos ellos aún pueden mejorar su actuación ya que están dirigiendo a sus equipos en las semifinales de conferencia en estos momentos.

Sin embargo, sí se pueden apreciar diferencias significativas a partir de ahí. Steve Clifford (Charlotte Hornets) sería el 4º mejor entrenador del año, logrando una eficiencia incluso superior a la de Terry Stotts. Otros entrenadores infravalorados por su número final de victorias serían Michael Malone (Denver Nuggets) o Rick Carlisle (Dallas Mavericks). Por el contrario, entrenadores cuyos equipos están aún en semifinales de conferencia, como Tyronn Lue (que sustituyó a David Blatt a mitad de temporada) caería al 19º puesto a pesar de que los Cleveland Cavaliers han acabado 3º en el ranking de victorias. Algo parecido sucede con Billy Donovan, entrenador de los Oklahoma City Thunder (5º clasificados) que caería al 27º puesto en términos de eficiencia, o incluso el ganador del año pasado, Mike Budenholzer, entrenador de los Atlanta Hawks.

Por último, otro dato interesante es que en general el cambio de entrenador no ha supuesto grandes réditos ya que todos los equipos (Nicks, Nets, Lakers, Cavs, Rockets o Suns) que han cambiado de entrenador se sitúan por debajo de la media de eficiencia (que es del 53%).

Es obvio que estos galardones deberían premiar no solo el número total de victorias al final de la temporada. La metodología desarrollada por nosotros no es perfecta pero es un buen punto de partida para ofrecer un ranking objetivo que parece bastante coherente con la opinión del seguidor de la NBA. Por esta razón, quizás debería cambiarse el sistema de votaciones por algún tipo de indicador científico objetivo, como este propuesto aquí, para otorgar los premios oficiales al final de cada temporada.

Hace unos días se daba a conocer que el título de entrenador de la temporada regular en la ACB iba para Xavi Pascual, entrenador del F.C. Barcelona Lassa. Nuevamente, como pasó en temporadas anteriores en el caso de Pablo Laso y el Real Madrid, este galardón ha recaído en el entrenador del equipo que ha logrado la primera plaza en la fase regular de la ACB. Como hemos dicho, no es nuevo que en este tipo de premios se acostumbra en exceso a premiar a entrenadores de los mejores equipos, con lo que siempre generan cierto debate entre la prensa especializada y los aficionados en general, así como ocurre con los galardones personales a jugadores. Por nuestra parte, creemos que estos premios sin embargo no deberían otorgarse al entrenador del equipo campeón sino al entrenador que más rendimiento haya sacado a su plantilla.

No queremos poner en duda, ni mucho menos, el trabajo de Xavi Pascual al frente del F.C. Barcelona Lassa en esta temporada. Los números dicen que su equipo ha logrado la primera plaza de la fase regular con 29 victorias. Sin embargo, la pregunta que surge en la ACB de esta temporada es ¿qué tiene más mérito para un entrenador? ¿Ganar 29 partidos de 34 con el Barça o, por ejemplo, ganar 17 partidos con el Fuenlabrada, además de meter al equipo en la fase final de la Copa del Rey y los play offs por la Liga, cuando no hace mucho luchaba por permanecer en la categoría? ¿Qué debería valorarse más: lograr 28 victorias con el Valencia Basket después de hacer un inicio de campaña perfecto y quedarse a una única victoria del liderato final (liderato que hubieran conseguido de no ser por aquel triple estratosférico de Llull en La Fonteta desde su canasta en el último segundo de aquel partido); o conseguir clasificar al UCAM Murcia para los play-offs con 18 victorias? Y qué decir del mérito de lograr 14 victorias en el Baloncesto Sevilla quedándose a las puertas de dichos play-offs cuando el curso pasado también luchaba por no descender? Y estos son sólo unos ejemplos de las preguntas que podría hacerse cualquier aficionado o seguidor de la liga española de baloncesto.

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 analizarse en un artículo que se publicó en el Journal of Sport Economics el año pasado.

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 equipolo 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 2015/16.

Entrenador	Equipo	Eficiencia	Victorias
Pedro Martínez	Valencia Basket	0,97	28
Jota Cuspinera*	Montakit Fuenlabrada	0,91	17
Luis Casimiro	Baloncesto Sevilla	0,88	14
Xavi Pascual	F.C. Barcelona Lassa	0,87	29
Fotsis Katsikaris	UCAM Murcia	0,86	18
Pablo Laso	Real Madrid	0,81	29
Txus Vidorreta**	Iberostar Tenerife	0,80	16
Velimir Perasovic	Laboral Kutxa	0,72	24
Aito G, Reneses	Herbalife Gran Canaria	0,63	21
Ibon Navarro	ICL Manresa	0,52	10
Joan Ponsarnau	Gipuzkoa Basket	0,42	7
Joan Plaza	Unicaja	0,35	20
Sito Alonso	Dominion Bilbao Basket	0,31	16
Salva Maldonado	Joventut Badalona	0,28	13
Andreu Casadevall***	CAI Zaragoza	0,25	13
Joan Peñaroya	MoraBanc Andorra	0,25	12
Sergio Valdeolmillos****	Movistar Estudiantes	0,14	9
Moncho Fernández	Obradoiro CAB	0,12	10

^*Sustituyó a Zan Tabak

^**Sustituyó a Alejandro Martínez

^***Sustituyó a Joaquín Ruíz Lorente

^****Sustituyó a Diego Ocampo

Como puede verse en la tabla anterior, el mejor entrenador del año según este estudio sería Pedro Martínez con un rendimiento del 97% en el Valencia Basket, seguido por los entrenadores del Montakit Fuenlabrada, Jota Cuspinera, y del Baloncesto Sevilla, Luis Casimiro, con un rendimiento del 91% y del 88% respectivamente. Cabe también destacar los casos de Fotsis Katsikaris en el UCAM Murcia, con un 86% con 18 victorias, o incluso el de Ibon Navarro que ha conseguido salvar al Manresa del descenso con 10 victorias, obteniendo un 52% de eficiencia. Xavi Pascual, entrenador del año para la AEEB, sin embargo, se situaría en la cuarta posición, con un 87%. Y para demostrar que no todo debería ser el número de victorias para valorar el rendimiento de un entrenador véase la posición de Joan Plaza, con un 35% de rendimiento a pesar de las 20 victorias del Unicaja. También son destacables los resultados de entrenadores que en cursos anteriores lograron buenas posiciones relativas, como es el caso de Sito Alonso con el Dominion Bilbao Basket (31%), Salva Maldonado con el Joventut Badalona (25%), o Moncho Fernández con el Obradoiro (último con sólo un 12% de eficiencia), que este año no han logrado los resultados obtenidos en campañas anteriores.  

Para los interesados pueden leer los análisis obtenidos para la temporada anterior o para el período 2007-2014 en la ACB o sobre la NBA.

Sin duda la actuación del Leicester logrando la victoria en la Premier 2015-2016 ha sido una de las mayores sorpresas agradables del fútbol europeo de los últimos años. Pero, ¿cuán grande ha sido? Una forma de hacerlo es calcular la eficiencia de los equipos en esa liga como el inverso de la probabilidad de haber obtenido más puntos que los realmente obtenidos a partir de las cuotas asignadas por las casas de apuestas. La interpretación de este índice es bien sencilla: cuanto más próximo a 1 mejor la actuación mientras que cuanto más próximo a 0 peor la actuación.

A continuación se reproduce la tabla de eficiencia para los equipos de la Premier League en la temporada 2015-2016

Como puede verse la eficiencia del Leicester es prácticamente 1. En concreto, los resultados indican que la probabilidad de haber obtenido una mayor puntuación por el Leicester es de 1,3/10.000. Pero es que esta probabilidad no es la correcta del todo, pues las closing odds reflejan o deberían reflejar toda la información previa a un determinado partido. Así esta probabilidad está realizada con la información que el Leicester iba ganado la mayoría de partidos, así puede entenderse como una cota muy superior. De una forma muy prudente podría considerarse 10 veces más complicado, así una probabilidad para el Leicester obtuviese al menos 81 puntos estaría en torno a 1/100.000. Es decir, si jugase un solo número a la Lotería del Navidad tendría más probabilidades de que me tocase que el Leicester hiciese esta liga!!

También ha sido muy reseñable la liga realizada por el West Ham con una eficiencia del 0,98. Por el contario la liga del Aston Villa ha sido sencillamente desastrosa, al igual que el Chelsea entrenado por Mourinho gran parte de la temporada

Una vez concluida la liga BBVA es hora de hacer balance. Una forma de hacerlo es ver como se han cumplido las expectativas de los equipos, es decir si han tenido una mejor actuación de lo esperado, lo que se espera o peor. Para ello se puede calcular un índice de eficiencia como el inverso de la probabilidad de haber conseguido más puntos de los realmente obtenidos según las casas de apuestas. Este índice tiene una interpretación muy sencilla, tomará un valor próximo a 1 cuando el equipo haya rebasado todas las expectativas mientras que tomará un valor próximo a cero si ha obtenido muchos menos puntos de los esperados.

La principal ventaja de este método es que para tener una eficiencia próxima a 1 no es necesario ganar la liga pues obtener una clasificación para puestos europeos para algunos equipos puede resultar más meritorio que ganar la liga para otros. A continuación se presenta la tabla de eficiencias de la liga BBVA en la temporada 2015-2016.

¿Está siendo el Cholo Simeone el mejor entrenador de la liga? ¿La actuación de Benítez y Pepe Mel era merecedora de despido? ¿Abelardo tiene razón en exigir refuerzos?

Una forma de responder a estas preguntas se puede hacer calculando de forma objetiva una medida que muestre lo bien o lo mal que lo están haciendo los equipos dado su potencial. Lo que se espera de un equipo de fútbol es a través de las cuotas de las casas de apuestas deportivas. Las cuotas reflejan el inverso de las probabilidades establecidas por la casa de apuestas ajustadas ligeramente para que la casa tenga un pequeño margen (este suele rondar el 7%). Varios trabajos han obtenido que las probabilidades calculadas a partir de las cuotas de las casas de apuestas son eficientes en el sentido que reflejan bien las probabilidades de los resultados. La probabilidad de obtener una determinada cantidad de puntos para cada equipo puede calcularse a partir de las probabilidades asociadas a las cuotas de los partidos de ese equipo, esto estadísticamente hablando es la función de densidad de los puntos conseguidos por un entrenador. El gráfico a continuación muestra la función de densidad de los puntos del FC Barcelona y del Sporting de Gijón en la primera vuelta, que son los equipos que más puntos se espera que consiga y que menos respectivamente. Como es de esperar la función de densidad del FC Barcelona se sitúa mucho más a la derecha que la función de densidad del Sporting de Gijón.

Nota: Las cuotas previstas para el Sporting de Gijón-FC Barcelona, partido que ha quedado pendiente, las ha proporcionado un trader profesional de CODERE APUESTAS

 Una vez calculada estas funciones se puede calcular la probabilidad de que el número de puntos obtenido por un equipo sea igual o menor que un determinado número de puntos. Para ello lo único que hay que hacer es sumar la probabilidad de haber obtenido desde cero puntos hasta una determinada cantidad de puntos. Este valor lo etiqueto como eficiencia, pues es una medida de lo bien (valores próximos a 1) o mal que lo han hecho los equipos y por tanto sus entrenadores.

La siguiente tabla muestra la eficiencia de cada uno de los equipos en la Liga BBVA en la temporada 2015/2016.

Notas: elaborada usando la media de las cuotas de 4 casas de apuestas.

Los equipos están ordenados en orden decreciente de la eficiencia.

Para el Sporting de Gijón y FC Barcelona la eficiencia se refiere a las 18 jornadas que han disputado

Como puede verse aunque la actuación del Atlético de Madrid del Cholo Simeone ha vuelto a ser excelente, hay dos equipos que le superan en eficiencia, Villarreal y Eibar. Marcelino es un habitual en estar en la cabeza de la eficiencia de los entrenadores (ver aquíy aquí). Le sigue muy de cerca el Eibar. La gran actuación del Cholo Simeone ha dejado de ser noticia, pero no por ello deja de tener mérito. En sus tres primeras temporadas el Cholo tuvo una eficiencia conjunta de 0,87, la temporada pasada de 0,72, y en lo que va de temporada 2015-2016 de 0,93. Kiko Llaneras en un reciente artículoen El Español señalaba que los clubes de fútbol suelen tener tendencia a volver a la media, es decir después de una serie de mala racha será sucedida de una buena racha, mientras que después de una buena racha vendrá una mala racha. Sin embargo el Cholo parece estar eximido de esta tendencia a volver a la media y después de una buena racha le sucede una mejor.

Respecto a la pregunta de si Benítez y Pepe Mel merecían el despido tiene distinta respuesta. La eficiencia de Benítez en la jornada 18 que fue en la que se produjo su despido mostraba una eficiencia de 0,23, mientras que la eficiencia del Betis en la jornada 19 era de 0,50. Una eficiencia por debajo de 0,30 en un buen número de jornadas puede verse como que la actuación está bastante por debajo de lo que se espera del equipo, y una posible solución es el cambio de entrenador. En cambio una eficiencia de 0,50 dice que el equipo está obteniendo los puntos que se esperan de él. Así un cambio de entrenador puede inducir a una mejoría, pero también es posible que las cosas puedan empeorar. Y si los gestores no están contento con el resultado del equipo, tienen que mirar a que jugadores han fichado para que se espere menos de lo que creen los gestores.

Por último, y dado que soy de Gijón me gustaría hablar sobre el Sporting de Gijón. Hace poco su entrenador Abelardo dijo que el equipo necesita refuerzos, antes de saber de la lesión de uno de sus mejores jugadores. Así Abelardo hacía poca autocrítica, es verdad si se analizan los puntos esperados el Sporting es el equipo que menos puntos se espera que consiga con 19 puntos en una vuelta, este hecho da la razón a Abelardo al demandar nuevos jugadores, sin embargo la eficiencia del equipo hasta la jornada 18 es de 0,26 que se sitúa por debajo de 0,30. Este hecho evidencia que Abelardo en lo que va de temporada no está consiguiendo que sus jugadores rindan a buen nivel en lo que se refiere a puntos conseguidos, que en definitiva es lo que importa pues como se dice en Gijón “En la rula no preguntan, apuntan”

Julio del Corral Cuervo es profesor de Economía en la Universidad de Castilla-La Mancha.

Uno de los mitos del deporte considera que “entrenador nuevo victoria segura”. Esto quiere decir que con los mismos jugadores un equipo al que no le vayan bien los resultados podrá mejorarlos simplemente cambiando de entrenador. Este hecho se aplica de forma bien distinta entre deportes, por ejemplo es raro una temporada que en la ACB haya más de 3/4 cambios de entrenador, de hecho es relativamente habitual temporadas en las que no haya ningún cambio de entrenador (lo mismo sucede en la NBA), mientras que en España pero en la liga BBVA es raro la temporada en la que casi la mitad de equipos no cambien de equipos. Pero también hay diferencias entre países por ejemplo en la Liga Brasileira es habitual que un mismo equipo tenga al menos tres entrenadores (Por ejemplo, en la Serie A del 2010 13 equipos de 20 tuvieron al menos  tres entrenadores) hecho que no sucede ni de lejos en la liga BBVA.

Muchos estudios han intentado analizar si un cambio del entrenador mejora el rendimiento del equipo, muchos de ellos con resultados contradictorios. Pero en esta breve entrada voy a analizar qué opina el mercado de estos cambios. El mercado en este caso son las casas de apuestas a través de las cuotas. La estrategia es la siguiente: calcular la diferencia que hay entre la probabilidad de victoria otorgada por las casas de apuestas y la probabilidad predicha de victoria a través de un modelo probit ordenado que usa como variables explicativas la media de las cuotas como local para el equipo local y la media de las cuotas para el equipo visitante como visitante durante toda la temporada. Si la diferencia es mayor para los nuevos entrenadores comparando la última jornada del entrenador cesado y la primera del nuevo, el mercado cree que “entrenador nuevo victoria segura”. Para contrastar esto se estima un modelo lineal que usa los datos de la liga BBVA entre las temporadas 2000/2001 y 2012/2013. Durante este tiempo hubo 132 cambios de entrenador pero dado que algunos entrenadores sólo lo hicieron por una jornada no se tiene en cuenta estas observaciones. En concreto se incorporan los últimos partidos de los entrenadores cesados y el primero de los entrenadores nuevos. Si el entrenador es nuevo, el valor de la dummy cambio entrenador será 1. Por tanto, si el mercado cree que a entrenador nuevo victoria segura el signo de esa dummy será positivo y significativo.

Sin embargo, los resultados muestran que el signo es negativo, aunque el coeficiente no resulta significativo. Por lo que, al menos en esta muestra, el mercado no creía que “entrenador nuevo, victoria segura”.

Y que ocurre, si el equipo contrata a un entrenador que ha sido más eficiente en las temporadas anteriores. ¿El mercado cree que lo hará mejor?

Para analizar esto, se calcula la diferencia entre la variable dependiente del modelo anterior para el entrenador cesado y el nuevo entrenador. Previamente se han obtenido las medidas de eficiencia para los entrenadores, como algunos de ellos estuvieron muy pocas jornadas sólo se usan 104 de los cambios de entrenador.

Los resultados muestran que la variable de diferencia en la eficiencia de los entrenadores no resulta significativa por lo tanto el mercado no cree que contratar un entrenador que lo ha hecho mejor antes vaya a mejorar el rendimiento del equipo. A que se deben estos resultados, bien sencillo el mercado cree que lo que se espera de un equipo depende fundamentalmente de la calidad de los jugadores, lesiones de jugadores, etc. Quiere esto decir que los entrenadores no son importantes, evidentemente no. Los entrenadores pueden jugar un papel clave para que los jugadores actúen por encima de lo que se espera de ellos o por debajo, es decir un buen entrenador puede ser clave para la eficiencia del equipo, pero lo que se espera del equipo vendrá determinado por los jugadores. Así que estos días de entrada y salida de jugadores serán clave para muchos equipos.

La semana pasada se dio a conocer  que el título de entrenador de la temporada regular en la ACB iba para Pablo Laso, entrenador del Real Madrid. Se da la circunstancia de que este galardón, el tercero en los últimos tres años para el vitoriano, se ha dado siempre que el Real Madrid ha acabado con él como campeón de la ACB en su fase regular. No es nuevo que en este tipo de premios se acostumbra en exceso a premiar a entrenadores de los mejores equipos, con lo que siempre generan cierto debate entre la prensa especializada y los aficionados en general, así como ocurre con los galardones personales a jugadores como se vio ayer con la polémica suscitada a raíz del MVP de la Liga Regular para Felipe Reyes. Por nuestra parte, creemos que estos premios sin embargo no deberían otorgarse al entrenador del equipo campeón sino al entrenador que más rendimiento haya sacado a su plantilla.

No queremos poner en duda, ni mucho menos, el trabajo de Laso al frente del Real Madrid en estos últimos cuatro años. Los títulos (el último la reciente y esperada novena Euroliga ganada en Madrid), así como la influencia de público regularmente al Palacio de Deportes de Madrid, dan buena muestra del excelente trabajo de Laso. Sin embargo, la pregunta que surge en la ACB de esta temporada es ¿qué tiene más mérito para un entrenador? ¿Ganar 27 partidos de 34 con el Real Madrid o, por ejemplo, ganar 20 partidos con el Bilbao Basket cuando en verano estaba a punto de desaparecer, o conseguir clasificar al Joventut para los play-offs con 19 victorias, o incluso ganar 16 partidos en la mejor temporada del UCAM Murcia quedándose a las puertas de dichos play-offs? Y estos son sólo unos ejemplos de las preguntas que podríamos hacernos. 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.

A continuación se muestran las funciones de densidad para el Real Madrid y el Bilbao Basket con una línea vertical que indica el número de victorias una vez acabada la temporada regular (jornada 33, que es cuando se otorgó el premio).

Como puede verse en el gráfico anterior, obtener 27 victorias por el Real Madrid tiene un mérito relativo para Laso ya que era lo más probable (o incluso alguna más). Sin embargo, puede verse como tienen mucho más mérito las 20 victorias con el Bilbao Basket de Sito Alonso, pues a priori era casi imposible obtener tal número de victorias.

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 equipolo 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 2014/15.

Entrenador	Equipo	Eficiencia	Victorias
Sito Alonso	Dominion Bilbao Basket	0.876	20
Salva Maldonado	FIATC Joventut Badalona	0.870	19
Moncho Fernández	Obradoiro CAB	0.870	15
Diego Ocampo	UCAM Murcia	0.857	16
Joan Plaza	Unicaja Málaga	0.834	24
Alejandro Martínez	Iberostar Tenérife	0.762	16
Pedro Martínez	La Bruixa d’Or Manresa	0.714	10
Txus Vidorreta	Movistar Estudiantes	0.640	15
Ruiz Lorente	CAI Zaragoza	0.639	17
Aito G. Reneses	Herbalife Gran Canaria	0.589	18
Pablo Laso	Real Madrid	0.554	27
Joan Peñaroya	Morabanc Andorra	0.517	12
Luis Casimiro*	Baloncesto Sevilla	0.417	11
Joan Ponsarnau	Guipúzcoa Basket	0.307	10
Ibon Navarro**	Laboral Kutxa Baskonia	0.199	18
Carles Durán***	Valencia Basket	0.190	19
Xavi Pascual	FC Barcelona	0.162	24
Jesús Sala****	Montakit Fuenlabrada	0.138	8

^*Sustituyó a Scott Roth

^**Sustituyó a Marco Crespi

^***Sustituyó a Velimir Perasovic

^****Sustituyó a Hugo López, que a su vez había sustituido a Luis Casimiro

Muchos premios otorgados a los entrenadores sólo se fijan en la actuación deportiva de los equipos bajo el supuesto que aquellos entrenadores que han conseguido una mejor actuación deportiva como una mejor clasificación en una liga han sido mejores entrenadores. Por ejemplo, en la Liga BBVA el segundo equipo clasificado fue el Real Madrid de Ancelotti con lo que se podría argumentar que Ancelotti fue el segundo mejor entrenador en la liga por detrás únicamente de Luis Enrique. Sin embargo, este análisis sólo sería correcto si todos los equipos en una liga dispusiesen del mismo talento deportivo, que como es óbice decir, en la Liga BBVA el talento deportivo no está igualmente repartido entre los equipos. Por este motivo para determinar adecuadamente si la actuación de un entrenador ha sido buena o mala hay que conocer primero los resultados esperados del equipo al que entrena. Para posteriormente comparar la actuación del equipo con lo que se esperaba de él. Si un equipo ha obtenido mejores resultados que los que se esperaban de él, será en gran parte por culpa del entrenador. Al igual que si un equipo no consigue obtener los resultados esperados para él también será mayoritariamente por culpa del entrenador.

Una forma de obtener lo que se espera de un equipo de fútbol es a través de las cuotas de las casas de apuestas deportivas. Las cuotas reflejan el inverso de las probabilidades establecidas por la casa de apuestas ajustadas ligeramente para que la casa tenga un pequeño margen (este suele rondar el 7%). Varios trabajos han obtenido que las probabilidades calculadas a partir de las cuotas de las casas de apuestas son eficientes en el sentido que reflejan bien las probabilidades de los resultados. La probabilidad de obtener una determinada cantidad de puntos para cada equipo puede calcularse a partir de las probabilidades asociadas a las cuotas de los partidos de ese equipo, esto estadísticamente hablando es la función de densidad de los puntos conseguidos por un entrenador. El gráfico a continuación muestra la función de densidad de los puntos del FC Barcelona, primer clasificado en la liga BBVA, y Valencia CF. Como es de esperar la función de densidad del FC Barcelona se sitúa mucho más a la derecha que la función de densidad de la Valencia.

 Una vez calculada estas funciones se puede calcular la probabilidad de que el número de puntos obtenido por un equipo sea igual o menor que un determinado número de puntos. Para ello lo único que hay que hacer es sumar la probabilidad de haber obtenido desde cero puntos hasta una determinada cantidad de puntos. Este valor lo etiqueto como eficiencia, pues es una medida de lo bien (valores próximos a 1) o mal que lo han hecho los equipos y por tanto sus entrenadores.

La siguiente tabla muestra la eficiencia de cada uno de los equipos en la Liga BBVA en la temporada 2014/2015. Como puede verse los tres entrenadores más eficientes fueron Nuno, Unai Emery y Paco Jémez por este orden.

Eficiencia de los entrenadores en la Liga BBVA 2014/2015

Notas: elaborada usando las cuotas de www.betexplorer.com

Los equipos están ordenados en orden decreciente de la eficiencia.

Se muestra el entrenador que cerró la temporada

Destaca el hecho de que Ancelotti haya tenido una mejor actuación que Luis Enrique en términos de eficiencia dado que se les supone plantillas similares y ha sido Luis Enrique el vencedor de liga. En el siguiente gráfico se muestra las funciones de densidad para el Real Madrid y FC Barcelona.

En el gráfico se aprecia como la expectativa de puntos del Real Madrid está por debajo unos 4 puntos de la expectativa de puntos del FC Barcelona. Dos son los factores que pueden llevar a esta situación, la primera es que el FC Barcelona tenga mejor equipo que el Real Madrid y por lo tanto es más probable que tenga más puntos. Una segunda está relacionada con las lesiones de algunos jugadores clave del Real Madrid a lo largo de la campaña. En cualquier caso, Ancelotti no es ni mucho menos el culpable de estas dos hipótesis, si bien es cierto que sería necesario un análisis más detallado para conocer el por qué el FC Barcelona tiene una expectativa mayor de puntos importante respecto al Real Madrid.

Otro hecho a destacar es que el cuarto y quinto equipos en potencial de plantilla según www.transfermrkt.com han tenido actuaciones casi inmejorables y sin embargo se han quedado a más de 15 puntos de luchar por la liga, liga donde ninguno de los dos primeros equipos en potencial han hecho una campaña extraordinaria. Pero este hecho, apunta que lo ocurrido en la temporada 2013-2014 donde el Atlético de Madrid ganó la liga es muy complicado que vuelva a suceder en un futuro próximo, donde las dos primeras posiciones son conocidas de antemano: Real Madrid y Barcelona, Barcelona y Real Madrid. Lo bueno para el fútbol español, es que cada vez está más próxima la ansiada final de Champions entre Real Madrid y FC Barcelona.

Julio del Corral Cuervo es profesor de Economía en la Universidad de Castilla-La Mancha.