Avaliação de investimento dos times de 3 ligas europeias de futebol com modelos DEA e Clusters Dinâmicos

Transcrição

1 Avaliação de investimento dos times de 3 ligas europeias de futebol com modelos DEA e Clusters Dinâmicos Autores: Fernando do Valle Silva Andrade Gustavo Naciff de Andrade João Carlos C. B. Soares de Mello

2 Introdução

3 bilhões de euros Introdução O futebol tem sido alvo de investimentos cada vez maiores nos últimos anos, principalmente na Europa. Na temporada foram gastos 3 bilhões de euros na contratação de jogadores. Número de transferências por temporada Valor das transferências (em bilhões de euros) 0,40 1,70 1,95 3, Fonte: KEA e CDES (2013) Fonte: KEA e CDES (2013)

4 Introdução Gestão Eficiente Investimento Clube Retorno financeiro Retorno não financeiro Além dos indicadores financeiros tradicionais, o futebol possui variáveis mais difíceis de serem mensuradas e, por consequência, retornos não financeiros fundamentais para avaliação de sucesso dos clubes.

5 Objetivo do trabalho Aplicação de DEA a 57 clubes de 3 diferentes ligas europeias (Espanha, Inglaterra e Itália). Observar como investimentos em contratações trouxeram resultados dentro e fora de campo Dentro de campo: Zona na tabela de classificação Fora de campo: Público total As variáveis fazem parte estão relacionadas: o desempenho em campo na temporada, pode melhorar a capacidade de atrair público e, por consequência, mídia, atraem mais receitas (bilheteria, patrocínio, cotas de TV, premiações, etc.) Aplicação de modelo dentro de clusters para analisar benchmarks mais palpáveis

6 Data Envelopment Analysis MACBETH Referencial Teórico Clusters Dinâmicos

7 Técnicas utilizadas Data Envelopment Analysis (DEA) é uma técnica não paramétrica que utiliza programação linear para avaliar a eficiência de unidades produtivas que transformam recursos em produtos. Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation (MACBETH): A abordagem multicritério desenvolvida por Bana e Costa e Vansnick (1994), é uma ferramenta de apoio à decisão que permite medir a atratividade ou o valor de alternativas através da comparação não numérica (verbal) par a par. Clusters Dinâmicos: depende de uma (ou mais) variável(is) de agrupamento, que irá comparar a proximidade das condições ambientais que cada par de clubes estão submetidos.

8 Normalizados Dist. de Tchebycheff Métodos utilizados Tamanho do cluster: 3 vezes o número de variáveis do modelo DEA. Modelo DEA CCR Input: Valor gasto em contratações Outputs: Público dos jogos em casa Resultado obtido na liga Software: SIAD Sistema Integrado de Apoio à Decisão (Angulo-Meza et al., 2005). Clusters Dinâmicos Objetivo: Garantir que o conjunto de clubes analisados no modelo DEA apresentem condições ambientais e estruturais próximas. Variáveis Clusterização: Investimento em contratações Força das ligas (UEFA Country Coefficient Ranking) MACBETH Objetivo: Atribuir julgamentos de valor a cada uma das zonas de classificação das ligas. Zonas de classificação: Campeão Classificados para Champions League Classificados para a Europe League Zona Intermediária de Classificação Rebaixados para a segunda Divisão

9 Por que usar clusters? R. MADRID Contratação: 29,4 MM Liga: Espanhola VS SIENA Contratação: 8,8 MM Liga: Italiana Não são incomparáveis dado que possuem o mesmo processo produtivo : disputam ligas com competitividade semelhante e atuam no mesmo mercado (europeu), MAS... Apesar de serem comparáveis, um não representa um benchmarking palpável para o outro clube pois apresentam condições estruturais distintas. A proposta do artigo é avaliar a eficiência de clubes levando em consideração apenas benchmarkings tangíveis. Assim faz-se necessário aplicar técnica de clusterização

10 Por que não usar Clusters Fixos? C B A Cálculo de medidas de eficiência dentro de um cluster fixo: Possibilidade de exclusão de unidades produtivas semelhantes a uma unidade interna ao cluster. o clusters pode ser pequeno demais para a aplicação de abordagens DEA clássicas Possibilidade de exigir técnicas técnicas adicionais para comparação de DMUs de clusters distintos, como a utilizada por Gomes et al. (2012).

11 Por que usar Clusters Dinâmicos? São estabelecidos n clusters dinâmicos (igual ao número total de DMUs). É possível definir o número de DMU s em cada cluster de forma que a regra empírica de Banker et al. (1989) seja respeitada. As DMUs podem pertencer a mais de um cluster ao mesmo tempo para evitar a formação de conjuntos disjuntos. Somente a eficiência da DMU central em análise será considerada em cada cluster formado. Variáveis Clusterização: Investimento em contratações Força das ligas (UEFA Country Coefficient Ranking)

12 Resultados

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14 Avaliação dos Resultados Não há clubes ingleses eficientes em seus respectivos clusters. Grandes clubes ingleses Manchester United, Manchester City, Chelsea, Liverpool e Tottenham possuem em comum os mesmos clubes eficientes em seus clusters: Arsenal e Juventus Arsenal: classificação para a Champions League e quarto melhor público entre todos os clubes (segundo melhor entre os ingleses) investindo pelo menos 10 milhões de libras a menos que seus adversários. Não foi eficiente em seu cluster: Barcelona foi considerado no cluster apresentando 16 milhões de libras a menos de investimento, mais público e sendo campeão da Liga Espanhola. Juventus: conseguiu alcançar 100% de eficiência em seu próprio cluster. Conquistou o título italiano e manteve média de público compatível com seus rivais europeus, apesar de ter gasto mais de 60 milhões de libras.

15 Resultados Liga Investimento, público médio e eficiência por liga Investimento médio (em milhões de libras) Média de Público Média de Eficiência dos clubes Inglaterra 34, ,4% Espanha 7, ,3% Itália 23, ,6% As equipes espanholas investiram menos que a média das demais ligas e alcançaram o segundo melhor público na temporada. A eficiência média das equipes espanholas foi a maior dentre as três ligas.

16 Resultados Clubes eficientes Juventus: conquistou o título italiano e manteve média de público compatível com seus rivais europeus, apesar de ter gasto mais de 60 milhões de libras. Barcelona: segundo maior público entre todos os clubes e campeão da Liga Espanhola. Osasuna e Lazio: podem ser considerados benchmarks para clubes de baixo investimento, já que ambos não foram rebaixados mesmo com baixíssimo investimento Real Sociedad: conseguiu classificação para a Champions League gastando pouco mais de 3 milhões de libras. Dentro do cluster manteve média de público compatível com seus rivais. Napoli: apesar de ser o segundo clube que mais gastou dentro de seu cluster, foi o único a conseguir vaga na Champions League e obteve maior média de público. Deportivo de La Coruña: No seu cluster teve a 3ª melhor média de público, foi o 4º que menos investiu e foi rebaixado. Conseguiu aliar bons resultados em duas variáveis e atribuiu peso zero ao output de performance. Apesar de eficiente deve ser evitado como benchmark devido ao seu fraco desempenho.

17 Resultados 10 Clubes que mais investiram Dos 10 clubes que mais investiram, 7 conseguiram classificação para competições europeias. Apenas o Milan obteve menos de 94% de ocupação média do estádio. Queens Park Rangers investiu mais de 44 milhões de libras e teve resultados desastrosos, terminando a temporada em último lugar e sendo rebaixado, além de obter o pior público da Liga Inglesa.

18 Conclusão

19 Conclusão Aspectos conceituais A Análise Envoltória de Dados mais uma vez mostrou-se uma boa ferramenta para análise de eficiência aplicada a esportes. Além disso, a aplicação do modelo aliada à utilização de clusters dinâmicos permitiu a análise dentro de grupos mais homogêneos. O modelo de clusters dinâmicos com duas variáveis de agrupamento e métrica definida pela Distância de Tchebycheff também mostrouse válida, permitindo o fortalecimento da modelagem do ambiente no qual os clubes estão submetidos.

20 Conclusão Aplicação Desempenho melhor dos clubes espanhóis, que fizeram investimentos menores para alcançar seus resultados, mantendo o público em bom nível. O futebol inglês aparece como a liga de maiores investimentos e público, mas muitas vezes gastando mais do que seria recomendável para uma operação eficiente. Já a Liga Italiana apresenta clubes como Juventus, Lazio, Napoli e Milan com boa eficiência em suas operações, mas também conta com clubes com pouca capacidade de atrair público aos estádios e que precisam gastar muito para contar com jogadores que não são os mais bem classificados do mercado.