El uso de datos en el deporte: las apuestas deportivas

En abril en este mismo foro el profesor Jaume García-Villar les habló en este artículo de la necesidad de que los equipos deportivos usen la información estadística de forma adecuada. Éste concluye que el fútbol español debe procurar que el análisis riguroso, competente, no sólo llegue a lo que ocurre en el campo sino también a los “despachos”. Este pequeño artículo ahonda en esta dirección.

En Gijón, recientemente Plácido Rodríguez organizó una vez más, y ya van 13, el Gijón Sports Economics Conference. Esta edición llevó como título “Incertidumbre en el resultado, balance competitivo, ligas y fans”, pues bien, en varios de los trabajos presentados se usó información procedente de las apuestas deportivas. Aunque el mercado de las apuestas deportivas es muy interesante en sí mismo no les voy a hablar de él, sino que les voy a hablar de distintas utilidades para clubes y gestores de los deportes.

En primer lugar, me gustaría hacer un pequeño análisis del balance competitivo. Como es bien sabido tanto La Liga como la Premier League se decidieron mucho antes de la última jornada con las victorias del FC Barcelona y Manchester City, respectivamente. En España este hecho se ve como algo negativo y en muchos foros se pueden escuchar frases como “tenemos una liga muy poco competida” y se alude al reparto de los derechos televisivos como el principal mal. Vamos a ver los datos. Para ello, se parte de las cuotas de los partidos, y éstas se pasan a probabilidades.[1] Una vez obtenidas las probabilidades para cada partido puede obtenerse la probabilidad que tiene un equipo de obtener cada una de las posibles puntuaciones, obteniendo así lo que denomino función de densidad. Si se juntan en un mismo gráfico las funciones de densidad de todos los equipos de una liga se puede ver como de competida se espera que haya sido una liga. A continuación, se muestra el gráfico para la Premier League y La Liga en esta temporada.

En este gráfico se aprecia como en La Liga hay dos equipos que pelean claramente por el título (FC Barcelona y Real Madrid), un equipo que les pisa los talones a cierta distancia (Atlético de Madrid) y el resto a mayor distancia. Por su parte, en la Premier se encuentra destacado el Manchester City, seguido de cerca por 4 equipos (Chelsea, Manchester United, Tottenham y Liverpool), a continuación se encuentra el Arsenal y después el resto de equipos con poca diferencia entre ellos. Otra forma de ver esta misma información es con la tabla de los puntos esperados por los equipos.

Premier League La Liga
Equipo Puntos esperados Equipo Puntos esperados
Manchester City FC 87,6 FC Barcelona 88,7
Tottenham Hotspur FC 76,4 Real Madrid CF 86,4
Manchester United FC 76,1 Atlético de Madrid 73,1
Liverpool FC 76,1 Sevilla FC 60,1
Chelsea FC 75,3 Valencia CF 59,7
Arsenal FC 69,0 Villarreal CF 56,0
Southampton FC 50,6 Real Sociedad 55,7
Leicester FC 48,4 Athletic Club Bilbao 51,9
Everton FC 45,8 Celta de Vigo 51,1
Crystal Palace FC 44,0 SD Eibar 47,0
West Ham United FC 43,2 Real Betis Balompié 46,9
Newcastle United FC 42,7 RCD Espanyol de Barcelona 46,3
Watford FC 42,5 Getafe CF 45,2
AFC Bournemouth 41,5 Girona FC 44,8
Burnley FC 39,6 Deportivo de La Coruña 40,8
West Brom Albion FC 39,6 CD Leganés 40,8
Stoke City FC 39,6 Deportivo Alavés 39,8
Brighton & Hove Albion FC 38,4 Levante UD 38,0
Swansea City AFC 36,6 Málaga CF 37,6
Huddersfield Town AFC 34,3 UD Las Palmas 36,2

Un hecho a destacar es que las puntuaciones son bastante parejas entre los equipos que se espera que ocupen la misma posición. Las únicas diferencias importantes estiban en los puestos 4-6 donde la puntuación esperada de los ingleses (Liverpool, Chelsea, Arsenal) es muy superior a la puntuación esperada por los tres clubes españoles (Sevilla, Valencia y Villarreal). Para un análisis más exhaustivo podrían analizarse la matriz de probabilidades entre los equipos.

Al final de cada temporada todos los equipos hacen balance de si sus equipos lo han hecho bien, mal o regular. En un artículo publicado en el Journal of Sports Economics junto con Andrés Maroto y Andrés Gallardo diseñamos una forma de calcular una nota para los equipos entre 0 y 1 que denominamos eficiencia. Esta medida se obtiene como el inverso de la probabilidad de obtener más puntos, según las casas de apuestas, que los realmente obtenidos. Así, si un equipo obtiene muchos más puntos que los esperados según las casas de apuestas su eficiencia será próxima a 1, mientras que si un equipo obtiene en una liga muchos menos puntos que los esperados su valor de eficiencia será próximo a cero.

A continuación, se muestra las eficiencias obtenidas por los equipos de la Premier y los equipos de La Liga (hasta la jornada 37).

Premier League La Liga
Equipo Eficiencia Puntos Equipo Eficiencia Puntos
Manchester City 0,981 100 Betis 0,980 60
Burnley 0,979 54 Valencia 0,957 70
Manchester United 0,772 81 Levante 0,909 46
Everton 0,697 49 Getafe 0,887 52
Huddersfield 0,684 37 Alavés 0,880 47
Bournemouth 0,667 44 At. Madrid 0,842 78
Brighton 0,625 40 Villarreal 0,775 60
Newcastle 0,601 44 Girona 0,759 48
Tottenham 0,555 77 Barcelona 0,739 90
Crystal Palace 0,531 44 Eibar 0,726 50
West Ham 0,470 42 Espanyol 0,571 46
Liverpool 0,463 75 Leganés 0,551 40
Leicester 0,457 47 Sevilla 0,375 55
Watford 0,451 41 Celta 0,355 46
Swansea 0,334 33 Sociedad 0,222 49
Chelsea 0,249 70 Ath. Bilbao 0,184 43
Arsenal 0,227 63 Real Madrid 0,079 75
Stoke 0,198 33 La Coruña 0,067 29
West Brom 0,126 31 Las Palmas 0,033 22
Southampton 0,027 36 Málaga 0,008 20

Así pues, en la liga inglesa hay empate técnico entre el Manchester City de Guardiola que ha llegado a los 100 puntos y el Burnley que ha logrado una más que meritoria séptima plaza. En La Liga, por arriba están Betis y Valencia, mientras que los peores equipos han sido los tres descendidos. A estos tres les sigue el Real Madrid con una eficiencia menor a 0,10. Así, la temporada en liga del Real Madrid no tiene otro nombre que desastre absoluto.

Un uso que se podría hacer de esta medida es para otorgar los premios al mejor entrenador. El mejor entrenador debe ser aquel que consiga los mejores resultados dado los recursos (calidad plantilla) de los que dispone. Así, el premio al mejor entrenador de la Premier podría ser otorgado tanto a Sean Dyche, entrenador del Burnely, como a Pep Guardiola, entrenador de los citizens. Sin embargo, estos premios acostumbran a tener un sesgo hacia los entrenadores de los clubes más poderosos que son los que pueden ganar títulos. Por ejemplo, en La Liga de la temporada 2013-2014 cualquier aficionado o periodista otorgaría el premio a mejor entrenador a Simeone al ganar la liga, pero al calcular la eficiencia se ve como el resultado de Valverde con el Athletic Club fue igual de meritorio. Por ello, sugiero que se tengan en cuenta estos tipos de medidas para otorgar los premios al mejor entrenador de la liga.

Un hecho repetido en los clubes de fútbol es que los contratos a los entrenadores suelen ser de varias temporadas de duración, pero si el equipo atraviesa por malos resultados el entrenador suele ser cesado durante la temporada, teniendo el club que pagar los emolumentos del resto de temporadas. Cualquiera que haya analizado el rendimiento de los entrenadores conocerá que contratar a un afamado entrenador no garantiza el buen rendimiento del equipo.[2] Estrictamente hablando contratar a buenos futbolistas tampoco garantiza el éxito de un equipo si bien su rendimiento es menos aleatorio.[3] Por lo tanto, dado que su rendimiento es mucho más aleatorio, los clubes deberían plantearse los contratos tipo a los entrenadores. En este sentido los clubes deberían hacer al menos dos cosas:

  • Fijar cláusulas de despido objetivo donde el entrenador pueda ser despedido sin tener que pagar el resto del contrato. Por ejemplo, si la eficiencia baja de 0,25 que el club sólo tenga que abonar los emolumentos de lo que queda de temporada y si baja de 0,10 que el despido sea gratuito.
  • A cambio, el club debería poner salarios variables o primas por resultados mucho más importantes. Así, si se excede de 0,75 que el entrenador obtenga una cuantiosa prima y si excede de 0,90 ó 0,95 mucho más.

Sabiendo que los entrenadores son cesados de sus puestos si tienen una mala actuación, Carlos Gómez González, Andrés Maroto, Rob Simmons y yo mismo nos hemos preguntado si en la NBA además de despedir a los entrenadores por su mala actuación influyen otras cuestiones como la raza. El despido hace unos días de Dwane Casey, supone un buen ejemplo. Durante la temporada regular consiguió el récord de victorias de la franquicia siendo incluso elegido como el mejor entrenador de la fase regular por sus compañeros entrenadores pero en los play-off se topó con LeBron James. Resultado cesado, raza de Dwane: negra. Con esto no digo que este despido sea por racismo, pues desconozco mucha información al respecto, lo que si es cierto es que en este trabajo que estamos elaborando encontramos que los entrenadores negros a igualdad de rendimiento medido como victorias y eficiencia tienen una probabilidad mayor y significativa de ser cesados de su cargo.[4]

Por último, en un trabajo reciente obtuvimos que el número de espectadores incrementa si el equipo está teniendo una eficiencia alta, ceteris paribus. Así, si los equipos actuasen conforme a la teoría económica deberían incrementar el precio de las entradas si el equipo tiene una eficiencia alta mientras que deberían bajar el precio de las entradas si el equipo atraviesa una mala racha.

Como resumen, y sumándome al profesor García-Villar, los gestores del deporte deben usar más y mejor los datos disponibles, y una fuente para estos datos son las casas de apuestas deportivas.

 

PD: Agradezco los comentarios recibidos de Carlos Gómez González así como a Andrés Maroto su continua colaboración.

Julio del Corral

Universidad de Castilla-La Mancha

Julio.corral@uclm.es

Twitter: @jdelcorraltm

[1] Para pasar de cuotas a probabilidades hay que calcular el overround, que es el precio de las apuestas y se calcula como la suma del inverso de las cuotas para un evento, en caso de fútbol victoria local, empate o victoria visitante. Para calcular la probabilidad de cada una de los posibles resultados basta con dividir el inverso de la cuota por el overround. Así, si las cuotas son 1,26; 6,62 y 9,32 para victoria local, empate y victoria visitante, el overround sería 1,05=(1/1,26)+(1/6,62)+(1/9,32), y las probabilidades serían 0,76, 0,14 y 0,10. Estos valores proceden de dividir el inverso de las cuotas por el overround.

[2] Por ejemplo, Mourinho, al frente del Chelsea en la temporada 2015-2016 consiguió 50 puntos y una eficiencia de 0,01.

[3] Por ejemplo, los dos mejores futbolistas en las últimas 10 temporadas han sido Messi y Ronaldo, en cambio en las últimas 10 temporadas ningún entrenador entraría en este listado más de 2 o 3 veces como mucho.

[4] La última versión puede descargarse aquí.

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