UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID

Los han realizado el cálculo del precio con un modelo que mide el número de medallas en función del gasto gubernamental en , entre otras variables

Este grupo de investigadores ha analizado la figura del preparador técnico y ha descubierto que el efecto de despedir a un entrenador a mitad de temporada es más negativo que positivo cuando se suele repetir esta situación

Este tipo de datos y de investigaciones pueden servir de orientación y ayuda en el proceso de toma de decisiones

Resulta necesario invertir de media 40 millones de euros para que un país obtenga el máximo galardón en unos Juegos Olímpicos. Eso es lo que han calculado que cuesta la hazaña unos investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) que realizan diversos estudios en el área de Economía del Deporte.
Para llegar a este resultado, los investigadores han realizado el cálculo del precio con un modelo que mide el número de medallas en función del gasto gubernamental en deporte, entre otras variables. “Este modelo permite medir con precisión cuánto gasto extra es necesario para ganar una medalla más”, explican los profesores de la UC3M, Juan de Dios Tena y Ramón J. Flores, que han realizado este estudio en el seno del grupo de investigación en Economía del Deporte, liderado por el profesor David Forrest, de la Universidad de Salford (Inglaterra) e integrado también por Ismael Sanz, de la Universidad Rey Juan Carlos y Jaime Álvarez, de la Universidad Complutense de Madrid. “Hemos estimado la relación entre ese gasto y el éxito olímpico una vez se tiene también en cuenta el efecto de variables económicas, políticas y demográficas relevantes, como el tamaño del país”, señala Tena. Este trabajo fue presentado en el workshop “The Economic of the Olympic Games” en Groningen en julio de 2008 con el título “Can governments buy Olympic medals?” y en la actualidad se encuentra en proceso de revisión en una revista de investigación.

En el área de Economía del Deporte estos investigadores utilizan modelos econométricos (habitualmente de tipo regresivo) para analizar fenómenos deportivos en los que aparecen condicionantes de tipo económico. La idea general sobre la que parten es que existen muchas causas posibles de un fenómeno. “Un modelo regresivo proporciona una estimación del efecto individual de cada una de esas causas una vez que se controlan todas las demás”, indica el profesor Flores, lo que permite extraer conclusiones rigurosas que provienen de modelos estadísticos que permiten determinar la influencia concreta de un elemento en el contexto deportivo.

El dilema de despedir al entrenador

En el caso de los equipos de fútbol, por ejemplo, este grupo de investigadores ha analizado la figura del preparador técnico y ha descubierto que el efecto de despedir a un entrenador a mitad de temporada es más negativo que positivo cuando se suele repetir esta situación. “Un cambio de entrenador reduce en media el número de puntos obtenidos en los siguientes ocho partidos en una unidad”, comentan. A partir de los resultados obtenidos durante varias temporadas por los clubes de la liga argentina, el modelo econométrico que han desarrollado muestra una relación inversa entre el número de despidos y los resultados. En resumen, cuanto más despidos, peores resultados a medio plazo. “Trabajos similares realizados en ligas europeas, donde el número de despidos es menor, no muestran tal efecto, lo que sugiere que el abuso de despidos puede generar consecuencias negativas en este contexto”, concluyen estos profesores del departamento de Estadística de la UC3M.

Otro tema relacionado que han estudiado estos investigadores ha sido el efecto que tuvo la ley Bosman de 1995 en la competitividad de las grandes ligas de fútbol. Antes de la misma, en las competiciones nacionales regía una limitación muy fuerte en el número de extranjeros fichables por cada equipo, lo cual redundaba en que los buenos jugadores extranjeros disponibles recalasen habitualmente en los grandes clubes. Con la nueva legislación, eliminada dicha limitación, se incrementó enormemente la cantidad de jugadores disponibles, con lo cual los clubes de nivel medio bajo también pudieron reforzarse adecuadamente y aumentar su nivel, además de la competitividad de los torneos. “Para medir este aumento utilizamos medidas bien conocidas en la literatura, como por ejemplo el porcentaje de puntos sobre el total conseguidos por los dos, cuatro o diez mejores equipos de la liga, además de tener en cuenta otros factores que influyeron en la modificación del mercado, como la introducción de la Champions League y sus consiguientes recompensas”, comentan. La conclusión: tras la entrada en vigor de la ley Bosman se redujo el ratio de puntos de los dos mejores equipos clasificados en un 2 por ciento y el de los ocho mejores en un 4 por ciento.

Este tipo de datos y de investigaciones pueden servir de orientación y ayuda en el proceso de toma de decisiones. Además, las respuestas que obtienen se pueden extrapolar a contextos más amplios. “Nuestra intención es aplicarlos con profusión y colaborar en la resolución de preguntas que generan debate en la sociedad, que producen interesantes conclusiones y que raramente son estudiadas con el rigor que merecen”, aseguran estos profesores del campus de Colmenarejo de la UC3M, que tienen la impresión de que en este ámbito frecuentemente se presentan como ‘análisis’ trabajos que apenas van más allá de la mera opinión. “Debido al carácter mediático de todo lo relacionado con el deporte – denuncian – suelen aparecer estudios estadísticos de bajo nivel o realizados directamente por aficionados, obtenidos con métodos pedestres a partir de muestras que no ofrecen la más mínima garantía”.