APLICACIÓN DE ANALISIS ENVOLVENTE DE DATOS PARA …

APLICACIÓN DE ANALISIS ENVOLVENTE DE DATOS PARA ANALIZAR

LA EFICIENCIA DE LOS EQUIPOS DE FÚTBOL PROFESIONAL

COLOMBIANO EN LOS PERIODOS COMPRENDIDOS ENTRE 2018 Y EL

PRIMER SEMESTRE DE 2019.

MARIA ALEJANDRA ARENAS URIBE

MARY ANGELICA ROA PEREZ

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BOLÍVAR

FACULTAD DE INGENIERÍAS

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

CARTAGENA DE INDIAS D.T Y C.

Diciembre 2019

APLICACIÓN DE ANALISIS ENVOLVENTE DE DATOS PARA ANALIZAR

LA EFICIENCIA DE LOS EQUIPOS DE FÚTBOL PROFESIONAL

COLOMBIANO EN LOS PERIODOS COMPRENDIDOS ENTRE 2018 Y EL

PRIMER SEMESTRE DE 2019.

MARIA ALEJANDRA ARENAS URIBE

MARY ANGELICA ROA PEREZ

Trabajo de Grado para Optar al Título de Ingeniero Industrial

Director

MANUEL SOTO DE LA VEGA

Director de programa

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BOLÍVAR

FACULTAD DE INGENIERÍAS

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

CARTAGENA DE INDIAS D.T Y C.

Diciembre 2019

Cartagena de Indias, 2 de diciembre 2019

Señores:

COMITÉ CURRICULAR

Programa de Ingeniería Industrial

Facultad de Ingeniería

Universidad Tecnológica de Bolívar

Cartagena de Indias D.T y C

Respetados Señores:

Por medio de la presente me permito someter para estudio, consideración y aprobación

el proyecto de trabajo de grado titulado “Aplicación de Análisis Envolvente de Datos para

analizar la eficiencia de los equipos de fútbol profesional colombiano en los periodos

comprendidos entre 2018 y el primer semestre de 2019” desarrollada por las estudiantes

María Alejandra Arenas Uribe y Mary Angélica Roa Pérez, en el marco de su formación

como Ingeniero Industrial.

Como director del proyecto considero que se cumple con el alcance y los requisitos

exigidos para tal propósito, por lo que amerita ser presentado formalmente para su evaluación.

Cordialmente,

_________________________

Enrique De La Hoz Domínguez

Director de Trabajo de Grado

Cartagena de Indias, 2 de diciembre 2019

Señores:

COMITÉ CURRICULAR

Programa de Ingeniería Industrial

Facultad de Ingeniería

Universidad Tecnológica de Bolívar

Cartagena de Indias D.T y C

Respetados Señores:

Por medio de la presente nos permitimos someter para estudio, consideración y

aprobación el proyecto de trabajo de grado titulado “Aplicación de Análisis Envolvente de

Datos para analizar la eficiencia de los equipos de fútbol profesional colombiano en los

periodos comprendidos entre 2018 y el primer semestre de 2019”, desarrollado en el marco

de nuestra formación como Ingeniero Industrial.

Cordialmente,

_________________________ __________________________

María Alejandra Arenas Uribe y Mary Angélica Roa Pérez

Investigador(es)

AGRADECIMIENTOS

Recorrer el camino de la Ingeniería es como crecer en la innovación y la creatividad. Es

descubrir que lo que alguna vez nos pareció difícil se transformó en una meta más que está

siendo alcanzada. En primer lugar, darle gracias a Dios por poner tanta sabiduría en mí,

discernimiento y permitirme conocer este mágico mundo, por presentarme personas quienes

contribuyeron a mi formación y quienes me brindaron todo su apoyo, paciencia, dedicación

y empeño; mis profesores de toda la carrera a quienes admiro con toda certeza y les estaré

siempre agradecida, especialmente a Enrique José de la Hoz Domínguez, quien me prestó

toda su atención, conocimiento y su valioso tiempo como tutor y profesor. A mi familia, por

ser el motor de mi vida y la principal fuente de convencimiento, seguridad, templanza, actitud

y compromiso y empujarme cada día más al éxito absoluto.

María Alejandra Arenas Uribe.

A Dios por todo. A mis padres, Jaider y Elemileth, por creer y confiar en mí, aun cuando ni

yo misma lo hacía. A mi hermana, Laura, por estar siempre a mi lado. A nuestro tutor y

profesor Enrique de la Hoz, por los conocimientos transmitidos e incluso por los llamados de

atención. Y a mi tío Carlos, por ser un gran apoyo en la distancia.

Mary Angélica Roa Pérez.

TABLA DE CONTENIDO

CAPÍTULO 1. Planteamiento del problema ............................................................................... 11

1.1. Descripción del problema ............................................................................................. 12

1.2. Objetivos ......................................................................................................................... 13

1.3. Justificación del problema ............................................................................................ 13

CAPÍTULO 2. Estado del arte ..................................................................................................... 16

2.1. Análisis del fútbol como actividad económica ............................................................ 16

CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA ............................................................................................... 27

3.1 Implementación ............................................................................................................. 27

3.2 Implementación ............................................................................................................. 31

3.2.1 Recolección de datos:................................................................................................. 31

3.2.2 Variables ..................................................................................................................... 32

3.3 Modelo ............................................................................................................................ 33

3.3.1 DMUs: ......................................................................................................................... 33

3.3.2 Escenarios .......................................................................................................................... 34

3.3.1.1. Escenario 1: Balance general organizacional vs. Rendimientos deportivos. ........... 35

3.3.1.2. Escenario 2: Escenario deportivo ................................................................................ 36

3.3.1.3. Escenario 3: Balance general y estado de resultados vs. Rendimientos deportivos 38

CAPÍTULO 4. PRESENTACION Y ANALISIS DE RESULTADOS ..................................... 40

4.1.1. Escenario 1: Balance general organizacional vs. Rendimientos deportivos. ........ 40

4.1.2. Escenario 1I: Escenario deportivo. .......................................................................... 51

4.1.3. Escenario 1II: Balance General y Estado de Resultados vs Rendimientos

Deportivos .................................................................................................................................. 63

ANEXOS ........................................................................................................................................ 79

ANEXO A. Escenario 1. Variables 2018 IP............................................................................. 79

ANEXO B. Escenario 1. Variables 2018 IIP ........................................................................... 80

ANEXO C. Escenario 1. Variables 2019 IP............................................................................. 81

ANEXO D. Escenario 2. Variables 2018 IP............................................................................. 82

ANEXO E. Escenario 2. Variables 2018 IIP ........................................................................... 83

ANEXO F. Escenario 2. Variables 2019 IP ............................................................................. 84

ANEXO G. Escenario 3. Variables 2018 IP ............................................................................ 85

ANEXO H. Escenario 3. Variables 2018 IIP ........................................................................... 85

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Componentes del balance general del campeón y sub campeón de la Liga Águila

2018-I. ................................................................................................................................. 14

Tabla 2. Algunos estudios realizados al fútbol profesional haciendo uso del análisis DEA.

............................................................................................................................................. 21

Tabla 3. Variables que componen el modelo DEA BCC o modelo DEA convencional. ... 29

Tabla 4. Funciones para extraer resultados del modelo básico. .......................................... 30

Tabla 5. Equipos que conformaron los torneos entre 2018 y el primer semestre de 2019. 33

Tabla 6. Eficiencia por equipos de 2018-I en el primer escenario...................................... 40

Tabla 7. Comparación de equipos de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el primer

escenario. ............................................................................................................................ 41

Tabla 8. Eficiencia por equipos de 2018-II en el primer escenario. ................................... 44

Tabla 9. Comparación de equipos de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el primer

escenario. ............................................................................................................................ 45

Tabla 10. Eficiencia por equipos de 2019-I en el primer escenario. ................................... 48

Tabla 11. Comparación de equipos de 2019-I eficiente vs equipo no eficiente en el primer

escenario. ............................................................................................................................ 49

Tabla 12. Eficiencia por equipos de 2018-I en el segundo escenario. ................................ 52

Tabla 13. Comparación de equipo de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el segundo

escenario. ............................................................................................................................ 53

Tabla 14. Eficiencia por equipos de 2018-II en el segundo escenario. ............................... 56

Tabla 15. Comparación de equipo de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el segundo

escenario. ............................................................................................................................ 57

Tabla 16. Eficiencia por equipos de 2019-I en el segundo escenario. ................................ 59

Tabla 17. Comparación de equipo de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el segundo

escenario. ............................................................................................................................ 61

Tabla 18. Eficiencia por equipos de 2018-I en el tercer escenario. .................................... 63

Tabla 19. Comparación de equipo de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el tercer

escenario. ............................................................................................................................ 64

Tabla 20. Eficiencia por equipos de 2018-II en el tercer escenario. ................................... 67

Tabla 21. Comparación de equipo de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el tercer

escenario. ............................................................................................................................ 68

Tabla 22. Eficiencia por equipos de 2019-1 en el tercer escenario. ................................... 71

Tabla 23. Comparación de equipo de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el tercer

escenario. ............................................................................................................................ 72

Tabla 24. Cantidad de equipos eficientes en cada escenario para cada periodo y promedio de

equipos eficientes en cada escenario entre los periodos comprendido entre 2018 y el primer

semestre de 2019. ................................................................................................................ 75

LISTA DE ILUSTRACIONES

Ilustración 1. Cantidad de veces que los equipos eficientes fueron tomados como equipo

referente de comparación. ................................................................................................... 43

















LISTA DE ANEXOS

ANEXO A. Escenario 1. Variables 2018 IP ....................................................................... 79

ANEXO B. Escenario 1. Variables 2018 IIP ...................................................................... 80

ANEXO C. Escenario 1. Variables 2019 IP ....................................................................... 81

ANEXO D. Escenario 2. Variables 2018 IP. ...................................................................... 82

ANEXO E. Escenario 2. Variables 2018 IIP. ..................................................................... 83

ANEXO F. Escenario 2. Variables 2019 IP. ....................................................................... 84

ANEXO G. Escenario 3. Variables 2018 IP. ...................................................................... 85

ANEXO H. Escenario 3. Variables 2018 IIP. ..................................................................... 85

ANEXO I. Escenario 3. Variables 2019 IP......................................................................... 86

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INTRODUCCIÓN

Sin duda alguna, el fútbol es un deporte que mueve masas, capta medios de comunicación y

despierta pasiones y muchos sentimientos; gracias a esto, hoy en día se puede considerar como

una actividad económica de gran importancia para varios países, la cual, hace aportes

significativos al PIB nacional de cada uno de ellos.

Los clubes de fútbol actualmente, no se limitan solo a la consecución de premios y trofeos, sino

que, además, son empresas que buscan ser gestionadas eficazmente con el fin de conseguir

resultados operacionales al mismo tiempo que se alcanza un rendimiento financiero óptimo.

Para lograr una rentabilidad económica viable para el plantel, no es suficiente tener jugadores

de alto rendimiento, efectividad y famosos entre los aficionados, es decir, que resulta necesario

e imperante la planeación y desarrollo de estrategias enfocadas a la maximización del

rendimiento del equipo en función de los campeonatos disputados, y la implementación de un

programa de gestión para la mercadotecnia con el objetivo de desarrollar y vender la imagen de

la institución; tampoco es necesario invertir grandes cantidades de dinero en enriquecimiento

de patrimonio, mejoras y renovación en las plantillas o uniformes, para conseguir

clasificaciones y victorias.

Dado que el futbol cada vez se vuelve más cotidiano e interesante para el público y los

resultados cada vez más son cruciales, es importante realizar un análisis a través de la

programación lineal y el análisis envolvente de datos, de qué manera es calculada la eficiencia

en los equipos de la Liga Águila en el futbol colombiano mediante un modelo implementado

en el software Rstudio que sustente como se determina en la actualidad el desempeño de un

equipo, de qué forma afectan los factores deportivos y económicos al resultado y cómo nos

ayudan estos a desarrollar estrategias de mejora que maximicen el rendimiento en los diferentes

escenarios.

El objetivo de la presente investigación es a través de la implementación del modelo básico

radial de programación lineal en el software R studio, calcular y analizar qué tan eficiente es un

equipo de la Liga Águila entre 2018 y 2019 primer periodo y cómo contribuye a la optimización

de los resultados propuestos por medio de la creación de 3 escenarios basados en variables

estadísticas deportivas y financieras agrupadas según la relación característica que existe entre

ellas.

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CAPÍTULO 1. Planteamiento del problema

1.1. Descripción del problema

En la liga de Fútbol Profesional Colombiano participan 20 equipos, los cuales asumen

la representación de casi todas las regiones del país; estos periódicamente hacen inversiones

con miras a la renovación de sus plantillas y al fortalecimiento de las relaciones comerciales

con las marcas patrocinadoras, de tal forma que se vean aumentados tanto el desempeño

deportivo, como sus activos financieros. Este torneo fue clasificado como el cuarto mejor del

mundo según el ranking publicado en enero de 2019 por la Federación de Historia y Estadísticas

del futbol. (International Federation of Football History and Statistics [IFFHS], 2019. (…)

(IFFHS, 2109).

Sin embargo, hasta hoy, no se destaca un modelo que describa satisfactoriamente la

forma en la cual se desempeñan los equipos, la forma en la cual gestionan los recursos de los

que disponen o cuáles son las variables y los patrones a tener en cuenta para definir las

estrategias organizacionales que conlleven a la optimización en el logro de resultados; debido

a esto, muchos planteles destinan dinero y tiempo a factores que no son determinantes para la

maximización del rendimiento en el deporte, dejando a un lado aquellos de gran importancia,

que una vez identificados y tratados, inciden directamente en el alcance de los dos principales

objetivos de todas las organizaciones de naturaleza deportiva: la consecución de campeonatos

y el óptimo rendimiento económico.

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1.2. Objetivos

1.2.1 Objetivo general:

Analizar la eficiencia de los equipos del Fútbol Profesional Colombiano aplicando la

metodología DEA en diferentes escenarios planteados.

1.2.2 Objetivos específicos:

Comparar los métodos de desempeño y el rendimiento de los equipos de fútbol profesional

colombiano y su incidencia en los resultados obtenidos en los diferentes escenarios de

competencia.

Implementar el modelo DEA en el software R.

Crear un ranking de desempeño para los diferentes escenarios puestos en estudio.

1.3. Justificación del problema

Los clubes de fútbol, empresas que deben mostrar grandes resultados con la consecución

de premios y trofeos como producto final al cliente (hinchas y patrocinadores), en su desempeño

deben hacer esfuerzos significativos por mantenerse visibles y apreciables ante sus

consumidores; por ende, es indispensable la aplicación de un método eficaz en la administración

y gestión de recursos humanos, técnicos, físicos y financieros, en la búsqueda del equilibrio en

la relación costo beneficio.

Tras observar el desempeño de los planteles, se evidencia que, para alcanzar el punto

óptimo de rendimiento deportivo en el equipo, no es suficiente tener jugadores considerados

como jugadores de alto rendimiento, efectivos y famosos entre los aficionados, así como

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tampoco es necesario invertir demasiados recursos en renovaciones de plantillas, uniformes o

consecución de patrocinadores. Tal es el caso del torneo de apertura de 2018 cuando el Deportes

Tolima se impuso como campeón sobre el conjunto antioqueño, Atlético Nacional donde es

evidente que el campeón no necesitó de una gran cantidad de capital financiero para alcanzar el

campeonato de la Liga Águila 2018-I como se muestra en la Tabla 1:

Tabla 1. Componentes del balance general del campeón y sub campeón de la Liga Águila 2018-I(miles de millones).

Equipos Activos Pasivos Patrimonio

Sub

Campeón Nacional $ 97.951.298 $ 58.416.762 $ 39.534.536

Campeón Tolima $ 27.427.241 $ 15.413.738 $ 12.013.503

Fuente: Superintendencia de Sociedades. Informe de Activos financieros 2018.

En tal sentido, se hace necesario la aplicación de un método que permita a los directivos

de los planteles llevar al nivel máximo la planeación y el desarrollo de estrategias enfocadas a

la optimización del rendimiento del equipo en función de los campeonatos disputados a nivel

nacional e internacional, con el objetivo de desarrollar y vender la imagen de la institución a

sus consumidores, de manera que haya una incidencia directa en el aumento del patrimonio y

de los resultados deportivos de esta.

Por tal razón se propone la aplicación de la metodología DEA, la cual ha sido

ampliamente utilizada para la estimación de la eficiencia relativa de un conjunto de unidades

productivas. (María Somarriba, 2008)

En síntesis, este trabajo se encamina a la aplicación del Análisis Envolvente de Datos

(DEA) para:

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● Identificar el modelo DEA como herramienta eficaz que conlleva al uso efectivo

de los recursos con los cuales cuenta una organización de tipo deportivo en el contexto

colombiano.

● Mediante la aplicación del DEA, presentar un análisis de la información obtenida

en la etapa de recolección de insumos, con lo cual se plasma la realidad del contexto futbolístico

en Colombia

● Determinar que variables futbolísticas son más relevantes que otras, al ponerlas

en distintos escenarios de evaluación a través de escenarios desarrollados en el software “R”.

Con base en los resultados, se lanzan conclusiones, observaciones y propuestas, en aras

de proponer mejoras de gran importancia para los equipos del fútbol profesional colombiano,

transmitiendo un punto de vista que puede ayudar a centrar y dirigir sus objetivos y políticas

organizacionales al aumento del desempeño y los resultados deportivos en simultáneo con la

correcta administración y planeación de las inversiones realizadas.

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CAPÍTULO 2. Estado del arte

2.1. Análisis del fútbol como actividad económica

La existencia del fútbol se remonta a la época del siglo XIV en Inglaterra cuando la

monarquía de Eduardo II tenía el poder (Norbert Elías y Eric Dunning, 1992) y expedía

prohibiciones debido a los problemas de orden público que se generaban en las ciudades del

país; este juego surge como una actividad recreativa que responde a la necesidad de ocio (José

Caride, 2012) de los individuos, consolidándose como deporte varios siglos más tarde.

En 1863, se da la separación del “rugby-Football”, un juego que hasta entonces se

practicaba en el país; esta modalidad mezclaba la forma actual de juego de ambos deportes y al

separarse, en Londres se oficializan las primeras reglas del fútbol y el rugby, adoptando cada

uno estilos de juegos propios y distintos. En este contexto entonces, se creó la primera

asociación de fútbol y la más antigua que existe: La asociación de fútbol de Inglaterra (La FIFA,

2018).

Desde entonces el fútbol ha tenido un crecimiento constante, hasta convertirse en el

deporte más popular del mundo, con millones de personas involucradas en las operaciones, las

cuales a su vez hacen parte de una sociedad de consumo y que son alcanzadas, ya sea de manera

directa o indirecta por los productos que se derivan de las actividades futbolísticas que abarcan

un gran margen ocupacional, desde la formación de jugadores de alto rendimiento, ingreso a

los estadios, transporte, venta de indumentaria y elementos inherentes a esta práctica deportiva,

venta de publicidad y canales de televisión locales o satelitales, venta de alimentos y bebidas,

etc.

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En 1990 se crea en España la Ley 10/1990 mediante la cual se hacen regulaciones a las

entidades y clubes deportivos y se decreta la naturaleza competitiva de las ligas o torneos tanto

nacionales, como internacionales (Jefatura del Estado, 1990). De igual forma, en 2011 en

Colombia, con la declaración de la Ley 1445-11, los clubes profesionales de fútbol dejan de ser

organizaciones o asociaciones sin ánimo de lucro para convertirse en sociedades anónimas en

las que los accionistas pueden recibir de los beneficios sociales una parte proporcional a su

inversión inicial al final del ejercicio (Lisandro Peña Nossa, 2014). Es evidente entonces, que

el fútbol dejó de ser un juego que se practicaba durante el tiempo libre, para ser una actividad

mercantilizada que conjuga el juego y el deporte para alcanzar rendimientos financieros.

Según Bero Rigauer, sociólogo deportivo alemán, hasta los deportes se rigen por las normas de

efectividad y productividad que han sido adoptadas por las empresas y compañías de diversos

sectores en las sociedades industrializadas (Elías y Dunning, 1992), esta situación entonces,

conlleva a que los ranking, los estudios de eficiencia y eficacia, los informes y los balances

financieros que se llevan a cabo en los clubes deportivos, sean muy comunes de tal forma que

se realizan con cierta periodicidad con el fin de monitorear, controlar y mejorar la organización

y el desempeño empresarial.

Según un estudio realizado por Deloitte (2017), los clubes con más riqueza futbolística,

son, en orden, Real Madrid, Barcelona F.C y el conjunto inglés Manchester United (Deloitte,

2017); teniendo en cuenta el flujo de caja no solo de los tres equipos anteriormente

mencionados, sino de todos los planteles que existen en el mundo, el fútbol puede ser

considerado como la decimoséptima economía mundial, dada la confluencia de empresas

relacionadas con el tema futbolístico que abarcan diversas ramas productivas que van desde

fabricantes de bienes, hasta prestadores de servicios.

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Adicionalmente, a partir de esta actividad se logran generar alrededor de 140.000 empleos de

tiempo completo en España, de los cuales, 66.000 puestos de trabajo están relacionados de

forma directa con el deporte, 60.000 de manera indirecta y el restante, los 14.000 trabajos

restantes, son inducidos [KPMG], 2015. (…) (KPMG Sports, 2015).

Un ranking generado en 2018 por una compañía de investigación, Cies Football

Observatory (Centro Internacional de Estudios Deportivos), recoge y ordena los 10 países que

más jugadores exportan en el mundo; la lista la encabezan Brasil, Francia y Argentina, [CIES

Football Observatory], 2018. (…) (CIES Football Observatory,2018) los cuales suman en total

3067 jugadores ubicados en distintos planteles con sedes en varios lugares del mundo, entre

ellos sobresalen, Neymar da Silva Santos Jr. (Brasil) que juega para el Paris Sant Germain de

Francia, Antoine Griezmann (Francia) y Lionel Messi (Argentina), quienes lo hacen para el

equipo español Barcelona F.C. Si se tiene en cuenta que tan solo el pase de estos tres jugadores

suma en total 490 millones de Euros, se observa con mayor claridad la naturaleza económica

del fútbol como negocio.

A nivel global, hay 81 ligas de fútbol registradas en la primera división, unas de más

renombre que otras, con 3 o 4 equipos que se mantienen en las primeras posiciones y se destacan

por un desempeño superior al de los demás en períodos consecutivos, y el caso del fútbol

profesional colombiano (FPC), no es la excepción. No obstante, el mismo desempeño de los

equipos sudamericanos comparados con los equipos de otras ligas, europeas o inglesas, por

ejemplo, es inferior; teniendo en cuenta resultados como el del enfrentamiento Real Madrid vs

Millonarios en 2012, cuando el equipo colombiano fue contundentemente derrotado 8 goles por

0, independientemente de haberse coronado campeón en el torneo de ese mismo año.

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A pesar de esto, Colombia hace parte del top 10 de equipos que más jugadores exportan

hacia otros países junto con Argentina y Brasil, y hoy tiene en el extranjero a más de 300

jugadores (CIES Football Observatory, 2018) los cuales hicieron parte de un equipo del Fútbol

Profesional Colombiano, demostraron su potencial y en su momento, fueron comprados o

cedidos por solicitud propia y/o directa del cuerpo administrativo de los equipos de otros países,

por lo tanto, en el último informe de Comportamiento Financiero de los Clubes de Fútbol

publicado por la Superintendencia de Sociedades en 2018, se determinó que anualmente se

adelantan negociaciones por intercambio de futbolistas nacionales exportados hacia otros países

por un valor de $185.000 millones de pesos [Superintendencia de Sociedades], 2018. (…)

(Superintendencia de Sociedades, 2018) y sumado a eso, un reporte realizado en 2018 por la

entidad financiera Banco Davivienda, el fútbol profesional colombiano representa el 0.11% del

producto interno bruto (PIB) nacional. (Davivienda, 2018)

Para analizar todos los datos y la información que genera este deporte como actividad

económica, se han hecho diversos estudios que involucran distintas tecnologías, que van desde

programas ofimáticos hasta softwares especializados en temáticas ingenieriles, financieras y

económicas; entre estas, se destaca el uso del software analítico de datos “R “.

R, es un lenguaje de programación que es utilizado para realizar análisis estadístico de un

conjunto de datos y un adecuado análisis gráfico a través de una serie de herramientas como

funciones, librerías, instrucciones o comandos que nos permite obtener conclusiones más

acertadas partiendo de un tipo de información específica. Es un lenguaje robusto y poderoso

que enriquece el concepto del estudio de datos estadísticos, puede adaptarse con bases de datos

de diferentes tamaños y tipos y nos proporciona la ventaja de poder trabajar con un entorno

amplio llamado R Studio (Pablo Emanuel Goette, 2014). Este software empezó a usarse

Página 20 | 87

mayormente en el campo de la investigación biomédica, bioinformática y la economía,

aprovechando que es capaz de brindar la información analizada de diversas formas prácticas,

haciendo uso de una amplia gama de modelos lineales y no lineales, algoritmos de clasificación

y agrupamiento de variables e incluso, gráficos de alta calidad.

Para llevar a cabo un mejor análisis estadístico de un conjunto de datos se conjuga la técnica

conocida como programación lineal, desarrollada por Dantzig alrededor de los años 1947, con

el fin de optimizar una función objetivo de forma lineal, maximizando o minimizando funciones

lineales expresadas en varias variables de decisión, cada una con sus restricciones,

contribuyendo de esta manera con la optimización de la función inicial, y aumentando

automáticamente la productividad y los beneficios. La programación lineal en R está basada en

una serie de modelos los cuales se ajustan según la tipología de datos que estemos manejando.

Para resolver problemas de esta naturaleza, el lenguaje sigue las indicaciones de un paquete

especializado llamado “boot” el cual tiene integrado la función “simplex” encargada de aplicar

este mismo algoritmo, facilitando así la solución de este tipo de problemas.

En varios países, recientemente se han desarrollado investigaciones en el campo del fútbol

profesional aplicando análisis cuantitativo en el área de Soccer Analytics inmerso en el famoso

mundo de R studio y el apoyo de herramientas como Shiny, ggplot2, dplyr entre otras.

En Sevilla, por ejemplo, hace pocos meses en 2019, unos estudiantes realizaron un trabajo

investigativo a manera de proyecto de grado mediante el cual buscaban identificar equipos

europeos ineficientes para determinar qué factores estaban incidiendo en su desempeño y

posteriormente, plantear las soluciones necesarias para que este rendimiento aumentara y

pudieran hacer parte de una liga que se pretende crear a futuro: La Super Liga Europea. (Antonio

Aranda, 2019). En Chile, se realizó una investigación futbolística que consistía en 4 categorías:

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la primera, hace referencia al conjunto de datos históricos tomados de fuentes de información

secundarias como periódicos y otros medios digitales relacionados con el fútbol. Las otras

categorías se componen de modelos de probabilidades, rendimiento individual de jugadores y

análisis espacio/tiempo de eventos en el juego. (Ismael Gómez, 2019)

En Colombia, se han realizado en su gran mayoría análisis financieros y administrativos para el

fútbol profesional colombiano, enfocados a desarrollar modelos de gestión para los clubes

deportivos o evaluar el manejo financiero que le dan a los activos y al enriquecimiento de

patrimonio conjugado con la consecución de resultados deportivos. A continuación, se muestra

una tabla que recopila algunos estudios que se han hecho con R como herramienta analítica en

diferentes lugares del mundo:

Tabla 2. Algunos estudios realizados al fútbol profesional haciendo uso del análisis DEA.

Título País Autores Año Metodolo

gía DEA Evaluación de la

eficiencia

relativa de las

inversiones

económicas vs

rendimiento

deportivo de los

equipos de

futbol

profesional

colombiano

Colombia Malka

García

Pereira,

Andreina

Muñoz

Jiménez,

Enrique de

la Hoz

Domínguez

2015 CCR

(Modelo

básico

convencional

)

Eficiencia y

efectividad de

los equipos de

fútbol en

Colombia desde

la perspectiva

del Análisis

Envolvente de

Datos

Colombia Olga Lucia

Larrea,

Serna,

Elkin

Alberto

Arias Arias

2015 CCR

(Modelo

básico

convencional

)

Aplicación del

análisis DEA a

los equipos de la

Liga profesional

de futbol de

España

España Carlos

Giner

Vicente,

Antonio

Muñoz

Porcard

2008 CCR

(Modelo

básico

convencional

)

Página 22 | 87

Liga Española

de fútbol.

(2002/02-

2009/10)

España María José

Canós,

Danós, R.

Sala

Garrido

No

inform

ado

CCR

(Modelo

básico

convencional

)

Una aplicación

de la

metodología

DEA en los

clubes de fútbol

de la liga

italiana

España Carlos

Pérez-

Valenzuela

Gutiérrez

2018 CCR

(Modelo

básico

convencional

)

Fútbol

Colombiano

como

negocio:

conversión

a

sociedades.

Colomb

ia

Erikson

Hernán

Valero

Garzón

20

19

No

aplica

Estrategia

financiera y

administrati

va para un

club

profesional

de futbol en

Colombia

Colomb

ia

Camilo

Andrés

Ruiz

Medina

20

12

No

aplica

El

ecosistema

del fútbol

en

Colombia y

su

asociación

con el

direccionam

iento

estratégico

de los

clubes en la

primera

división

colombiana

Colomb

ia

Oscar

Medina

Rodrig

uez

Natalia

Ospino

Nuñez

20

18

Análisis

Causa

Efecto

Una

aplicación

de la

metodologí

a DEA en

los clubes

de fútbol de

la liga

española

(temporada

2015/16)

España Juan

Francis

co

Sanche

z

Murgad

o

20

17

Modelo

Básico

Convenc

ional

Página 23 | 87

Análisis

dinámico de

la

eficiencia:

una

aplicación a

la Superliga

Europea.

España Antoni

o Jesus

Aranda

Alba

Antoni

o

Plácido

Moreno

Beltrán

20

19

método

Dynamic

DEA.

Modelo de

predicción

de

resultados

en el fútbol

profesional

Colombiano

Colomb

ia

Carlos

Adolfo

Gomez

20

19

No

aplica

Estrategia

financiera y

administrati

va para un

club

profesional

de futbol en

Colombia

Colomb

ia

Camilo

Andres

Ruiz

Medina

20

12

No

aplica

Asistencia

en los

estadios de

futbol:

análisis

para el

futbol

profesional

colombiano

Colomb

ia

Alejand

ro

Gallo

Gonzal

ez

20

13

Método

DEA

Convenc

ional

Fútbol

profesional

colombiano

: inversión,

desempeño

deportivo y

financiero

Colomb

iano

Andrés

Felipe

Jaramill

o

Rosero

20

17

Análisis

estadístic

o

Los efectos

jurídicos en

el ámbito

del derecho

laboral

respecto de

los

jugadores

del fútbol

profesional

colombiano

tras la

entrada en

vigencia de

la ley 181

Colomb

ia

Andrea

Acero

Mirand

a

20

12

No

aplica

Página 24 | 87

de 1995

hasta el año

2112

FÚTBOL:

MOTOR

EN LA

ECONOMÍ

A

COLOMBI

ANA

Colomb

ia

Banco

Davivie

nda S.A

20

18

No

aplica

Modelamie

nto

predictivo

del ganador

de un

partido de

fútbol de la

categoría A

del fútbol

profesional

colombiano

usando

aprendizaje

de máquina

Colomb

ia

Edwin

Fernan

do

Arias

Roa

20

19

Aprendiz

aje de

Máquina

Respecto de

la

capacidad

de los

clubes

deportivos

profesionale

s para

actuar como

emisores de

los

diferentes

productos

que se

ofrecen en

el mercado

público de

valores

Colomb

ia

Univers

idad

Javeria

na

20

19

No

aplica

Modelo de

negocios de

los clubes

de Fútbol

Argentino:

El caso del

Club

Atlético

Argenti

na

Agustín

Ongarat

o

20

13

Modelo

de

Negocio

Canvas

Página 25 | 87

Vélez

Sarsfield

Modelo de

negocios

para

equipos de

fútbol

profesional

Colombiano

Colomb

ia

Luis

Gabriel

Jaramill

o

Giraldo

Carlos

David

Restrep

o Lopez

Carlos

Alejand

ro

Giraldo

Escobar

20

16

No

aplica

Economía,

gestión y

fútbol: de la

pasión a la

sostenibilid

ad

financiera

Colomb

ia

Ramon

Mesa

Callejas

Jair

Osorio

Agudel

o

Carlos

Castaño

Rio

20

16

No

aplica

Un análisis

de

causalidad

entre el

fútbol y la

economía

en

Colombia

Colomb

ia

Cindy

Ruiz

Rodrig

uez

Romme

l

Amaya

Medina

20

16

No

aplica

Comparativ

a entre

productivid

ad

deportiva y

eficiencia

técnica en

clubes de

fútbol

profesional.

España Ana

Magaz

Gonzal

ez

Fernan

do

Mallo

Fernán

dez

José

Fanjul

Suárez

20

16

Método

Convencional

DEA

Economía,

gestión y

fútbol : de

la pasión a

la

sostenibilid

ad

financiera

Colomb

ia

Ramón

Mesa

Callejas

Jair

Alberto

Osorio

Carlos

Castaño

Ríos

20

16

No

aplica

Página 26 | 87

Análisis

Financiero

y la toma de

decisiones

en la

Asociación

de Fútbol

Profesional

de la

provincia

de

Tungurahua

Ecuado

r

Maurici

o Árias

Ana

Váscon

ez

20

14

No

aplica

Página 27 | 87

CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA

3.1 Implementación

Se utiliza la metodología Data Envelopment Analysis (DEA) con el fin de calcular la

eficiencia de una muestra de unidades de decisión (DMU’s o decisión making units) haciendo

comparación entre un conjunto de entradas (inputs) y un conjunto determinado de salidas

(outputs). Este método, evalúa la eficiencia respecto a las funciones de producción, es decir el

máximo nivel de salidas alcanzables o el mínimo nivel de entradas necesarias; la eficiencia hace

referencia a la optimización del comportamiento de cada una de las variables que son

observadas y puestas en análisis. (Agustín Arieu, 2004).

Para nuestro trabajo de grado definimos:

𝒀𝒊𝒐 = La salida i de la DMU 0;

𝑿𝒊𝒐 = La entrada j de la DMU 0;

µ𝒊 = Factor de peso que se le da a la salida i;

𝑽𝒋 = Factor de peso que se le da a la entrada j;

𝒓 = Número de DMUs;

m = Número de entradas; en nuestro caso (3)

n = Número de salidas; en nuestro caso (3)

Nota: Múltiples entradas y múltiples salidas; para cada salida hay una entrada.

Página 28 | 87

Entonces, conceptualmente, nuestra función objetivo es:

Max Z = ∑ µ𝒊 𝒀𝒊𝒐𝑚

𝑖=1

∑ 𝑽𝒋 𝑿𝒋𝒐𝑛𝑖=1

S.A.

∑ µ𝒊 𝒀𝒊𝒓𝒎𝒊=𝟏

∑ 𝑽𝒋 𝑿𝒋𝒓𝑛𝑖=1

<= 1 ; r =1,2,…,r.

µ𝒊 >= 0 ; i = 1,…,m.

𝑽𝒋 >= 0 ; i = 1,…,r.

DEA in R studio (Análisis envolvente de Datos en el Software R studio)

Se utiliza metodología DEA (Data Envelopment Analysis) en el software R, la cual se

conoce como DeaR y dispone de tres funciones de datos, cada formato de lectura responde a

una determinada tipología de modelo DEA. En el presente trabajo, usaremos el modelo DEA

BCC o modelo DEA convencional mediante la implementación de la función read_data() en el

software R, enfocada en el modelo básico radial para calcular y analizar la eficiencia a partir de

entradas y salidas respecto a un conjunto de DMUs (equipos que de 2018 a 2019 IP jugaron en

la liga Águila Colombiana).

Modelo read_data(), para modelos DEA convencionales (o clásicos)

Esta función tiene los siguientes argumentos:

Página 29 | 87

Tabla 3. Variables que componen el modelo DEA BCC o modelo DEA convencional.

ARGUMENTO DEFINICIÓN

Datadea Dataframe, conjunto de datos a analizar.

Dmus Indica el número de la columna donde se encuentran las

DMUs (por defecto se consideran las de la primera columna).

Ni Número de inputs

No Número de outputs

Inputs Número de columnas donde se encuentran los inputs.

Outputs Número de columnas donde se encuentran los outputs.

nc_inputs Si hay inputs controlables se indica cuál de todos no es

controlable.

nc_outputs Si hay outputs no controlables se indica cuál de todos no es

controlable.

nd_inputs Si hay inputs no discrecionales se indica cuál de todos es

no discrecional.

nd_inputs Si hay outputs no discrecionales se indica cuál de todos es

no discrecional.

ud_inputs Si hay inputs no deseables se indica cuál es no deseable.

Página 30 | 87

ud_outputs Si hay outputs no deseables se indica cuál es no deseable.

Modelo básico radial DEA en R

Son modelos orientados a un conjunto de entradas o salidas bajo rendimiento de escala

constante (modelo BCC DEA) no crecientes, no decrecientes o generalizados. (Vicente Coll-

Serrano, Rafael Benitez y Vicente J. Bolós, 2018)

Para extraer los resultados del análisis DEA, deaR cuenta con una serie de funciones

específicas. Estas funciones son:

Tabla 4. Funciones para extraer resultados del modelo básico.

FUNCIONES DESCRIPCIÓN

efficiencies() Extrae las puntuaciones de eficiencia.

slacks() Extrae las holguras.

targets() Extrae los valores objetivo (targets).

lambdas() Extrae las intensidades o lambdas.

references() Extrae el conjunto de referencia de las DMUs ineficientes

rts() Extrae los rendimientos a escala que caracterizan a una

DMU.

multipliers() Extrae los multiplicadores (o pesos) del modelo DEA

en forma multiplicativa.

Página 31 | 87

Summary() Resume los resultados del análisis DEA.

Los argumentos de esta función se refieren a:

Objeto: Objeto al cual le hemos asignado los resultados de un modelo

DEA.

exportExcel: El valor por defecto para este argumento es TRUE lo

cual automáticamente crea un fichero Excel con los resultados. De

lo contrario el valor por defecto será FALSE.

· Filename: El valor por defecto es NULL lo cual le da

un nombre por defecto al fichero de Excel: Resultadoxxx.

3.2 Implementación

3.2.1 Recolección de datos:

Para la obtención de los datos hicimos uso de fuentes secundarias que manejan datos de tipo

cuantitativo, principalmente, de rankings publicados en las páginas web de los diarios Marca y

As y del sitio web del canal Win Sports. Los datos recolectados pueden ser encontrados en los

anexos de este proyecto bajo los nombres de:

“Escenario 1: Variables 2018-I” (Ver Anexo A.)

“Escenario 1: Variables 2018-II” (Ver Anexo B.)

“Escenario 1: Variables 2019-I” (Ver Anexo C.)

“Escenario 2: Variables 2018-I” (Ver Anexo D.)

“Escenario 2: Variables 2018-II” (Ver Anexo E.)

“Escenario 2: Variables 2019-I” (Ver Anexo F)

“Escenario 3: Variables 2018-I” (Ver Anexo G.)

Página 32 | 87

“Escenario 3: Variables 2018-II” (Ver Anexo H.)

“Escenario 3: Variables 2019-I” (Ver Anexo I.)

3.2.2 Variables

Las variables que se encuentran en las tablas son:

⮚ Goles a favor: Cantidad de goles anotados por un equipo.

⮚ Goles en contra: Cantidad de goles recibidos en el propio arco.

⮚ Puntos en la tabla de reclasificación: Sumatoria de la cantidad de puntos

acumulados por los equipos durante los torneos y que los clasificarán a torneos internacionales.

⮚ Remates realizados: Cantidad de balones lanzados al arco del equipo contrario

en busca de convertirlos en gol.

⮚ Pases totales: Cantidad total de pases realizados por los equipos durante todos

los partidos del torneo.

⮚ Centros: Cantidad de veces que un jugador del equipo lanza el balón al centro

del campo del equipo contrario para convertirlo en gol.

⮚ Activos: Cantidad de activos (fijos y variable) financieros que poseen los

equipos.

⮚ Pasivos: Cantidad de deudas y compromisos que tiene los equipos.

⮚ Patrimonio: Cantidad de dinero que pertenece a los equipos. Se calcula

restándole a los activos las obligaciones o pasivos del plantel.

⮚ Ingresos por la actividad: Son los ingresos recibidos por el equipo producto de

las operaciones, por ejemplo, venta de merchandinsing, venta de boletería, etc.

Página 33 | 87

3.3 Modelo

3.3.1 DMUs:

Para implementar el modelo en la herramienta analítica “R” se procede a definir los DMUs que

conformarán el estudio, en este caso, son los 20 equipos que hacen parte de los campeonatos

comprendidos entre 2018 y el primer semestre de 2019 y cuyo objetivo es lograr la mayor

eficiencia posible en los escenarios que posteriormente serán evaluados:

Tabla 5. Equipos que conformaron los torneos entre 2018 y el primer semestre de 2019.

2018-I Equipos 2018-II Equipos 2019-I Equipos

Alianza Petrolera Alianza Petrolera Alianza Petrolera

América de Cali América de Cali América de Cali

Atlético Bucaramanga Atlético Bucaramanga Atlético Bucaramanga

Chicó Chicó Cúcuta

Deportivo Cali Deportivo Cali Deportivo Cali

Envigado Envigado Envigado

Huila Huila Huila

Jaguares F.C Jaguares F.C Jaguares F.C

Junior Junior Junior

La Equidad La Equidad La Equidad

Página 34 | 87

Leones FC Leones FC Medellín

Medellín Medellín Millonarios

Millonarios Millonarios Nacional

Nacional Nacional Once Caldas

Once Caldas Once Caldas Pasto

Pasto Pasto Patriotas

Patriotas Patriotas Rionegro Águilas

Rionegro Águilas Rionegro Águilas Santa Fe

Santa Fe Santa Fe Tolima

Tolima Tolima Unión Magdalena

3.3.2 Escenarios

Para implementar el modelo CCR se deben tener variables de entrada y variables de salida. Para

este proyecto, se evaluarán dos posibles escenarios con tres variables de entrada y tres variables

de salida escogidas bajo criterio propio, para cada uno de los periodos, lo cual nos arrojará al

final 6 escenarios en total. En cada uno de los escenarios se explica por qué se discrimina cada

una de las variables y por qué se clasifica en esa categoría.

Página 35 | 87

3.3.1.1. Escenario 1: Balance general organizacional vs. Rendimientos deportivos. (Ver

Anexo A-C)

Mediante este escenario se pretende evaluar la incidencia de los componentes del balance

general de los planteles (activos, pasivos y patrimonio) en los resultados deportivos obtenidos.

Variables de entrada:

o Pasivos: Los pasivos son las deudas y obligaciones que tiene una compañía con sus clientes

internos y externos; los sueldos de los jugadores y las cuentas por pagar a proveedores de

uniformes son un ejemplo de estos. Se toma como variable de entrada porque consideramos que

mientras más alto es el sueldo que se le debe pagar a un jugador o mientras más se invierte en

la adquisición de indumentaria, mayor será la eficiencia de los equipos.

o Patrimonio: El patrimonio organizacional es el capital propiedad de los accionistas del plantel

deportivo. Consideramos esto como una variable de entrada, puesto que a priori, entre más

riqueza patrimonial tenga un equipo, mayor será su eficiencia y mejores sus resultados.

o Activos: Son todos aquellos bienes que posee el plantel, entre ellos se encuentran las

inversiones, los equipos de entrenamiento, la indumentaria, etc. Se considera una variable de

entrada, puesto que se supone que entre mayor cantidad de activos posea una empresa, mayor

será la eficiencia de sus jugadores.

Variables de salida:

o Goles a favor: Cantidad de goles que el equipo marcó a un equipo rival. Se considera variable

de salida puesto que cuando se realice el análisis, a mayor cantidad de goles anotados, mayor

habrá sido la eficiencia en definición del equipo evaluado.

Página 36 | 87

o Goles en contra: Cantidad de goles que el equipo recibió en su propio arco por parte de un

equipo rival. Se considera variable de salida, puesto que, a mayor cantidad de goles recibidos,

menor habrá sido la eficiencia en defensa del equipo evaluado.

o Puntos en la tabla de reclasificación: Sumatoria de los puntos que los partidos van acumulando

a lo largo del torneo. Se considera variable de salida puesto que, a mayor cantidad de puntos en

el ranking, los equipos tendrán la posibilidad de clasificar a un torneo internacional, lo cual será

indicador de eficiencia en el juego.

3.3.1.2. Escenario 2: Escenario deportivo (Ver Anexo D-F)

Mediante este escenario se pretenden evaluar variables deportivas de ataque para determinar

que incidencia tienen sobre los resultados deportivos.


o Remates realizados: La cantidad de remates realizados hace referencia a la

cantidad de balones que fueron enviados al arco del equipo contrario

independientemente de si estos terminaron en gol o no. Se considera variable

de entrada ya que suponemos que entre más balones sean lanzados en

dirección del arco del equipo contrario, mayor será la probabilidad de encajar

alguno, aumentando la cantidad de goles a favor al final e indicando eficiencia

del equipo en cuestión.

o Pases totales: Los pases totales hacen referencia a la cantidad de pases de

juego que se dieron entre dos o más jugadores del equipo durante todos los

partidos del torneo. Consideramos esta variable como una entrada porque se

Página 37 | 87

supone que entre más se pase el balón entre jugadores del mismo equipo,

mayor es la probabilidad de encajar un gol en el arco contrario y mayor será

su eficiencia en términos de goles a favor.

o Centros: Los centros hacen referencia a la cantidad de veces totales que un

jugador del equipo intentó lanzar el balón hacía el centro del arco contrario

con el objetivo de convertir un gol. Se considera esta variable de entrada

porque creemos que entre más intentos de gol se realicen, mayor será la

probabilidad de anotar un gol y esto aumentará la eficiencia del equipo

medida en cantidad de goles a favor.


o Goles a favor: Hace referencia a la cantidad de goles que el equipo marcó a

un equipo rival. Se considera variable de salida puesto que cuando se realice

el análisis, a mayor cantidad de goles anotados, mayor habrá sido la eficiencia

en ataque del equipo evaluado.

o Goles en contra: Hace referencia a la cantidad de goles que el equipo recibió

en su propio arco por parte de un equipo rival. Se considera variable de salida,

puesto que, a mayor cantidad de goles recibidos, menor habrá sido la

eficiencia en defensa del equipo evaluado.

o Puntos en la tabla de reclasificación: Sumatoria de los puntos que los equipos

van acumulando a lo largo del torneo. Se considera variable de salida puesto

que, a mayor cantidad de puntos en el ranking, los equipos tendrán la

posibilidad de clasificar a un torneo internacional, lo cual será indicador de

eficiencia en el juego.

Página 38 | 87

3.3.1.3. Escenario 3: Balance general y estado de resultados vs. Rendimientos

deportivos (Ver Anexo G-I)

En este escenario se pretende identificar si componentes del balance general y

del estado de resultados, en este caso, activos, pasivos e ingresos operacionales,

tienen alguna incidencia en la eficiencia deportiva de los equipos al final del

torneo.


o Pasivos: Los pasivos son las deudas y obligaciones que tiene una compañía

con sus clientes internos y externos; los sueldos de los jugadores y las cuentas

por pagar a proveedores de uniformes son un ejemplo de estos. Se toma como

variable de entrada porque consideramos que mientras más alto es el sueldo

que se le debe pagar a un jugador, mayor es su eficiencia, de igual forma,

mientras más se invierte en la adquisición de indumentaria, mayor es el

rendimiento de los equipos.

o Patrimonio: El patrimonio organizacional es el capital propiedad de los

accionistas del plantel deportivo. Consideramos esto como una variable de

entrada, puesto que a priori, entre más riqueza patrimonial tenga un equipo,

mayor será su eficiencia y mejores sus resultados.

o Cantidad de ingresos por la actividad: Se considera como variable de entrada

porque, se supone que parte de los ingresos generados por la actividad serán

destinados a la renovación de plantillas mediante la compra de jugadores

nuevos; entre más altos sean los ingresos generados por la actividad, se

Página 39 | 87

adquirirán jugadores con alto valor en el mercado y a priori, de alto

rendimiento deportivo.


o Goles a favor: Cantidad de goles que el equipo marcó a un equipo rival. Se

considera variable de salida puesto que cuando se realice el análisis, a mayor

cantidad de goles anotados, mayor habrá sido la eficiencia en definición del

equipo evaluado.

o Goles en contra: Cantidad de goles que el equipo recibió en su propio arco

por parte de un equipo rival. Se considera variable de salida, puesto que, a

mayor cantidad de goles recibidos, menor habrá sido la eficiencia en defensa

del equipo evaluado.

o Puntos en la tabla de reclasificación: Sumatoria de los puntos que los equipos

van acumulando a lo largo del torneo. Se considera variable de salida puesto

que, a mayor cantidad de puntos en el ranking, los equipos tendrán la

posibilidad de clasificar a un torneo internacional, lo cual será indicador de

eficiencia en el juego.

Página 40 | 87

CAPÍTULO 4. PRESENTACION Y ANALISIS DE RESULTADOS

Luego de hacer uso del paquete de herramientas analítico de “R” y evaluar los distintos

escenarios anteriormente propuestos, se presenta a continuación la interpretación y el análisis

de los resultados arrojados por el programa. Para este capítulo, es pertinente recordar que la

eficiencia es el logro de mejores y buenos resultados empleando la menor cantidad de recursos posibles.

(Robbins y Coulter, 2010)

4.1.1. Escenario 1: Balance general organizacional vs. Rendimientos deportivos.

Para este escenario se cruzaron variables financieras con variables deportivas de resultados;

aquellos equipos cuya eficiencia tiene valor de 1, son considerados eficientes en el escenario

“Balance general organizacional vs. Rendimientos deportivos.

Periodo: 2018-I

Tabla 6. Eficiencia por equipos de 2018-I en el primer escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

América de Cali 1

Atlético Bucaramanga 1

Chicó 1

Huila 1

Alianza petrolera 0,8726

Leones FC 0,86553

Rionegro Águilas 0,70937

Once Caldas 0,5861

Jaguares F.C 0,57463

Pasto 0,54505

Tolima 0,29139

Página 41 | 87

Patriotas 0,28272

La Equidad 0,23638

Santa Fe 0,19771

Medellín 0,16192

Envigado 0,13242

Millonarios 0,11538

Deportivo Cali 0,10044

Junior 0,08352

Nacional 0,07146

En este caso, los equipos eficientes fueron América de Cali, Atlético Bucaramanga, Chicó y Huila.

Para analizar mejor el resultado del análisis arrojado por el software, tomamos como referencia los

valores de las variables de uno de los equipos clasificados como eficientes y uno de los que presentó el

valor eficiencia más bajo, es decir, Atlético Bucaramanga vs Atlético Nacional y procedemos a hacer la

comparación pertinente:

Tabla 7. Comparación de equipos de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el primer escenario.

EQUIPO PASIVOS PATRIMONIO ACTIVOS

GOLES

A

FAVOR

GOLES EN

CONTRA

PUNTOS EN LA

TABLA DE

RECLASIFICACIÓN

NACIONAL $ 58.416.762 $ 39.534.536 $ 97.951.298 27 20 79

ATL.

BUCARAMANGA $ 3.223.268 $ 41.831,00 $ 3.641.578 27 23 61

DIFERENCIA $ 55.193.494 $ 39.492.705 $ 94.309.720 0 -3 18

Fuente: Superintendencia de Sociedades. Informe de activos financieros de los equipos en 2018.

Página 42 | 87

En este escenario entonces, es evidente que las grandes inversiones sin discriminación, no significan

necesariamente un aumento en la eficiencia deportiva de los equipos cuando esta es medida en término

de goles a favor o en contra y en la cantidad de puntos logrados en una tabla de ponderación.

Adicionalmente, las holguras arrojadas como resultados indican que cada equipo con una eficiencia

menor a 1 para aumentarla en ese periodo debía:

Alianza petrolera: alcanzar 66 puntos en la tabla de reclasificación.

Deportivo Cali: haber recibido 10 goles menos durante el torneo y alcanzar 75 puntos en la

tabla de reclasificación.

Envigado: haber recibido 2 goles menos durante el torneo y haber alcanzado 68 puntos en la


Jaguares FC: anotar 3 goles más en el torneo y alcanzar 51 puntos en la tabla de

reclasificación.

Junior: anotar 7 goles más en el torneo y recibir 11 goles menos al final del torneo.

La equidad: anotar 4 goles más durante el torneo y recibir 9 goles menos.

Leones FC: anotar 8 goles demás al final del torneo y lograr 34 puntos más en la tabla de

reclasificación.

Medellín: recibir 4 goles menos y sumar 8 puntos más en la tabla de reclasificación.

Millonarios: recibir 3 goles menos al final del torneo y sumar 2 puntos más en la tabla de

reclasificación.

Nacional: anotar 2 goles adicionales en el torneo y disminuir en 18 unidades la cantidad de

goles recibidos.

Once Caldas: anotar 19 goles más en el torneo y terminar con 47 unidades adicionales en los

puntos en la tabla de reclasificación.

Pasto: anotar 4 goles más en el torneo y tener 17 puntos adicionales en la tabla de

reclasificación.

Página 43 | 87

Patriotas: anotar 1 gol más en el torneo.

Rionegro Águilas: anotar 4 goles más en el torneo y haber recibido dos goles menos durante

los partidos.

Santa Fe: anotar 1 gol adicional y haber recibido 4 goles menos durante el torneo.

Tolima: anotar 3 goles más durante el torneo y haber recibido 15 goles menos durante los

partidos.

A pesar de tener 4 equipos eficientes en este escenario, es importante destacar que no todos son tomados

como referentes para otros equipos y que uno de ellos es el más eficiente entre los cuatro; esto puede ser

fácilmente visualizado en la Ilustracion 1:


referente de comparación.

Es decir, que entre los cuatro equipos destacados como eficientes, el más eficiente fue el

Atlético Bucaramanga debido a que es el que menos activos y patrimonio posee, sin embargo,

Página 44 | 87

todas sus variables de salida, goles a favor y en contra y puntos en la tabla de reclasificación,

están por encima del promedio de los 20 equipos que conformaron el torneo de apertura.

América de Cali, a pesar de ser un equipo eficiente, no fue tomado como referencia por otros

equipos porque el patrimonio de este plantel deportivo es negativo, es decir, que ni sus activos

ni su patrimonio, son capaces de saldar las obligaciones que posee y como el objetivo de estas

organizaciones es conseguir buenos resultados financieros al mismo tiempo que se consiguen

resultados deportivos, el equipo no es tomado como un referente óptimo de eficiencia para los

demás equipos que tienen falencias y quieren ser eficientes en un futuro.

Periodo: 2018-II

Tabla 8. Eficiencia por equipos de 2018-II en el primer escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

América de Cali 1


Chicó 1

Huila 1

Leones FC 1


Jaguares F.C 0,7304


Pasto 0,55972

Once Caldas 0,52353

Patriotas 0,36046

Tolima 0,29431

Página 45 | 87

La Equidad 0,23638

Santa Fe 0,21956

Medellín 0,20446

Envigado 0,17744

Millonarios 0,12408

Junior 0,10709


Nacional 0,07146

En este caso, los equipos eficientes fueron América de Cali, Atlético Bucaramanga, Chicó, Huila y

Leones FC y Alianza Petrolera que tuvo una eficiencia del 99%.

Para este periodo, compararemos los componentes del balance general de Atlético Bucaramanga con los

de Junior:

Tabla 9. Comparación de equipos de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el primer escenario.

PASIVOS PATRIMONIO ACTIVOS GOLES A FAVOR

GOLES EN

CONTRA

PUNTOS EN LA TABLA DE

RECLASIFICION

JUNIOR $ 46.819.808 $ 32.784.861 $ 79.604.669 42 24 74

ATL.

BUCARAMANGA $3.223.268 $418.310 $3.641.578 27 23 61

DIFERENCIA 93.12% 98.72% 95.43% 35.71% 4.17% 17.57%

Para este periodo, este escenario evidencia nuevamente que las inversiones no garantizan la eficiencia

deportiva de los equipos.

Página 46 | 87

Adicionalmente, las holguras arrojadas como resultados indican que cada equipo con una eficiencia

menor a 1 para aumentarla en ese periodo debía:

Alianza Petrolera: solamente hacer un gol más durante el torneo para alcanzar una eficiencia

del 100%.

Deportivo Cali: anotar 27 goles en el torneo y haber recibido 7 goles en total durante todos

los partidos del torneo.

Envigado: aumentar 3 unidades en la cantidad de goles anotados.

Jaguares FC: anotar 21 goles durante el torneo.

Junior: haber recibido 11 goles menos durante el torneo y alcanzar 94 puntos en la tabla de

reclasificación.

La Equidad: haber anotado 27 goles durante el torneo y haber recibido en total 9 goles.

Medellín: haber recibido 9 goles durante el torneo y sumar 32 unidades a los puntos en la


Millonarios: anotar un gol más durante el torneo.

Nacional: anotar 8 goles más en el torneo y haber recibido 10 goles menos.

Once Caldas: aumentar en 35 unidades la cantidad de puntos obtenidos en la tabla de

reclasificación.

Pasto: haber anotado 4 goles más durante el torneo.

Patriotas: anotar 7 goles más en el torneo.

Rionegro Águilas: anotar 2 goles más en el torneo.

Santa Fe: haber recibido 10 goles menos durante el torneo y alcanzar 66 puntos en la tabla

de reclasificación.

Tolima: haber recibido 4 goles menos durante el torneo y sumar un punto más en la tabla de

reclasificación.

Página 47 | 87

Ilustración 2. Cantidad de veces que los equipos eficientes fueron tomados como equipo referente de comparación.

En este escenario se tiene 5 equipos con eficiencia del 100% y un equipo que alcanzó un nivel de

eficiencia de 99%. En este caso, el equipo más eficiente fue otra vez Atlético Bucaramanga puesto que,

los valores de sus variables deportivas caen nuevamente superiores al promedio de cada una de las

variables deportivas de los equipos que disputaron el torneo de finalización. (Ver Anexo B)

Página 48 | 87

Periodo: 2019-I

Tabla 10. Eficiencia por equipos de 2019-I en el primer escenario.

EQUIPOS EFICIENCIA

América de Cali 1

Huila 1

Medellín 1

Unión Magdalena 1

Atlético Bucaramanga 0,89734


Santa Fe 0,69293

Patriotas 0,55257

Pasto 0,52521


Tolima 0,31244


Cúcuta Deportivo 0,23362

La Equidad 0,18627

Nacional 0,18205

Millonarios 0,15713

Envigado 0,13603


Junior 0,10776

Once Caldas 0,0569

Página 49 | 87

Para este periodo, tenemos 4 equipos eficiente, América de Cali, Huila, Medellín y Unión Magdalena.

Es importante mencionar, que tres de los 4 equipos eficientes tienen un patrimonio negativo, por lo cual

para visualizar la diferencia de eficiencia tomaremos como referencia los valores del balance general de

Medellín vs. Once Caldas:

Tabla 11. Comparación de equipos de 2019-I eficiente vs equipo no eficiente en el primer escenario.

EQUIPOS PASIVOS PATRIMONIO ACTIVOS

GOLES A

FAVOR

GOLES EN

CONTRA

PUNTOS EN LA TABLA

DE RECLASIFICACIÓN

ONCE

CALDAS $ 5.416.762 $ 39.534.536 $ 97.951.298 20 16 56

MEDELLIN $ 3.502.074 $ 846.737 $ 4.348.811 30 24 59

DIFERENCIA 35.35% 97.86% 95.56% 33.33% 33.33% 5.08%

En este periodo es mucho más evidente que las inversiones, las obligaciones y el patrimonio

organizacional no tienen incidencia directa en el desempeño deportivo de un equipo. En este caso, el

Medellín con inversiones y patrimonio más bajo, fue capaz de obtener mejores resultados que Once

Caldas, uno de los equipos financieramente robustos en este periodo.

Adicionalmente a eso, las holguras generadas como resultado nos indican que los equipos que quieran

aumentar su eficiencia para un periodo futuro deberían:

Alianza Petrolera: anotar 13 goles más en el torneo y recibir 5 goles menos para alcanzar una

eficiencia del 100%.

Atlético Bucaramanga: anotar 8 goles más para alcanzar una eficiencia de 100%

Cúcuta Deportivo: anotar 35 goles en el torneo y recibir 17 goles menos.

Deportivo Cali: anotar 11 goles más en el torneo y recibir 5 goles menos.

Envigado: anotar 24 goles en total durante el torneo y recibir 2 goles menos en el torneo.

Jaguares FC: anotar un gol más durante el torneo.

Página 50 | 87

Junior: aumentar en 9 la cantidad de goles anotados y haber recibido 10 goles menos durante

el torneo.

La Equidad: anotar 1 gol más.

Millonarios: aumentar en 7 unidades la cantidad de goles anotados.

Nacional: anotar 8 goles más durante el torneo y recibir un gol menos.

Once Caldas: anotar 9 goles más y recibir 7 goles menos en el torneo.

Pasto: anotar 7 goles más en el torneo.

Patriotas: anotar 8 goles más y recibir 8 goles menos en el torneo.

Rionegro Águilas: aumentar en 5 unidades la cantidad de goles anotados en el torneo.

Santa Fe: anotar 10 goles más durante el torneo.

Tolima: aumentar en 6 unidades la cantidad de goles anotados y disminuir en 12 unidades la

cantidad de goles recibidos en el torneo.


Página 51 | 87

En este escenario tenemos 4 equipos eficientes cuando se evalúa rendimientos financieros vs.

Desempeño deportivo. Sin embargo, el conjunto deportivo Medellín es tomado como equipo referencia,

la razón de ser de los equipos es la generación de rendimientos deportivos en simultaneo con

rendimientos financieros, y en este caso, es el único equipo de los 4 que no tiene patrimonio negativo.

En la anterior figura, es evidente que el equipo referencia de este periodo fue Deportivo

Independiente Medellín, ya que con menos activos o inversiones, la cantidad de goles a favor y

puntos en la tabla de reclasificación son mayores o iguales al promedio; en el caso de la cantidad

de goles en contra anotados al plantel, la diferencia hasta el promedio es de solo 0.1. (Ver Anexo

C)

4.1.2. Escenario 1I: Escenario deportivo.

Para la evaluación de este escenario, se analizaron solamente variables deportivas, las

variables de resultado que hemos venido analizando desde el escenario anterior: goles a

favor, goles en contra y puntos en la tabla de reclasificación, con las siguientes tres

variables definidas como:

o Variables de ataque: remates realizados, pases totales y centros.

Página 52 | 87

Periodo: 2018-I

Tabla 12. Eficiencia por equipos de 2018-I en el segundo escenario.

EQUIPOS EFICIENCIA

Alianza petrolera 1

América de Cali 1

Chicó 1

Medellín 1

Once Caldas 1

Santa Fe 1

Nacional 0,9959


Tolima 0,95812

Rionegro Aguilas 0,95705

Leones FC 0,95679


Patriotas 0,9111

Junior 0,84563

La Equidad 0,84207

Envigado 0,82144

Millonarios 0,81322

Jaguares F.C 0,7679

Pasto 0,68303

Huila 0,64541

Página 53 | 87

En este escenario, tenemos 6 equipos con una eficiencia del 100%; adicionalmente tenemos

cinco equipos con una eficiencia que se encuentra entre el 95 y 99% y es importante mencionar

que no hay eficiencias menores al 50%.

Para este periodo compararemos uno de los equipos con eficiencia de 100% con el equipo con

valor de eficiencia más bajo, es decir, compararemos los valores de las variables de Alianza

Petrolera vs. Huila.

Tabla 13. Comparación de equipo de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el segundo escenario.

A pesar de las diferencias en ciertas variables como pases totales y remates realizados, es

evidente el concepto de eficiencia en esta comparación. De 233 remates y 6512 pases totales

realizados por el equipo Alianza Petrolera, 24 terminaron en gol mientras que, de 267 remates

y 8421 pases totales realizados por Huila, 21 de ellos terminaron en gol.

Adicionalmente, según las holguras proporcionadas por el análisis para que los equipos con

eficiencia menor a 1 alcancen este valor deberían:

Atlético Bucaramanga: Aumentar en 13 unidades la cantidad de remates realizados

para aumentar en 4 unidades la cantidad de goles a favor.

EQUIPOS

REMATES

REALIZADOS

PASES

TOTALES CENTROS

GOLES A

FAVOR

GOLES EN

CONTRA

PUNTOS EN LA TABLA

DE RECLASIFICACION

HUILA 267 8421 414 21 13 52

ALIANZA

PETROLERA 233 6512 418 24 26 42

DIFERENCIA 12.73% 22.67% 0.96% 12.5% 50% 19.23%

Página 54 | 87

Deportivo Cali: aumentar en 7 unidades la cantidad de remates realizados, realizar

91 centros adicionales, haber recibido un gol menos en el torneo y sumar 4 puntos en

la tabla de reclasificación.

Envigado: aumentar 1 punto en la tabla de reclasificación.

Huila: realizar 84 pases totales más, aumentar en 65 unidades la cantidad de centros

realizados, sumar 1 gol a la cantidad de goles anotados y haber recibido 3 goles

menos durante el torneo.

Jaguares FC: aumentar 4 unidades a la cantidad de remates realizados y haber

recibido 2 goles menos durante el torneo.

Junior: aumentar en 1393 la cantidad de pases totales realizados durante el torneo y

en 42 unidades la cantidad total de centros, anotar 10 goles más y haber recibido 3

goles menos durante los partidos del torneo.

La Equidad: aumentar en 570 unidades la cantidad de pases totales realizados y en

33 la cantidad de centros, anotar 8 goles más y haber recibido 4 goles menos durante

el torneo.

Leones FC: realizar 49 remates más, aumentar en 1399 la cantidad de pases totales

realizados y anotar 3 golas más durante el torneo.

Millonarios: realizar 41 pases y 68 centros adicionales.

Nacional: aumentar en 58 unidades la cantidad de remates realizados, realizar 5019

pases adicionales, anotar 6 goles más y haber recibido 11 goles menos durante el

torneo.

Pasto: aumentar en 25 unidades la cantidad de remates realizados y centros

igualmente.

Página 55 | 87

Patriotas: realizar 1830 pases adicionales y anotar 3 goles más durante el torneo.

Rionegro Águilas: realizar 3 remates y 996 pases totales adicionales, y anotar 8 goles

más en el torneo.

Tolima: realizar 280 pases y 142 centros adicionales, anotar 8 goles adicionales y

haber recibido 8 goles menos durante el torneo.


En este escenario el conjunto Deportivo Independiente Medellín fue tomado como equipo

referente para comparación aproximadamente 12 veces, debido a la efectividad que tuvo en las

diferentes variables de ataque. Adicionalmente, todos los valores de sus variables están por

encima del promedio del conjunto de valores de las mismas variables de los 20 equipos que

hicieron parte del torneo de apertura en 2018. (Ver Anexo D)

Página 56 | 87

Periodo: 2018-II

Tabla 14. Eficiencia por equipos de 2018-II en el segundo escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

Alianza petrolera 1

Envigado 1

Jaguares F.C 1

Junior 1

Once Caldas 1

Santa Fe 1

Tolima 1

Medellín 0,97983

Leones FC 0,96687

Nacional 0,96035

Huila 0,95439

Chicó 0,93232

Millonarios 0,92921

Patriotas 0,91637




La Equidad 0,88418

América de Cali 0,77318

Pasto 0,68718

Página 57 | 87

En este periodo, tenemos 7 equipos con el máximo valor de eficiencia y 4 equipos que tiene un

porcentaje de eficiencia no menor al 95%. Igual que para el periodo anterior, no hay equipos

que tengan una eficiencia menor al 50%.

En este caso compararemos uno de los equipos con eficiencia del 100% con el equipo que ocupa

el último lugar en la tabla de eficiencia, en este caso, es el Deportivo Pasto con una eficiencia

de 68.7%.

Tabla 15. Comparación de equipo de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el segundo escenario.

EQUIPOS

REMATES

REALIZADOS

PASES

TOTALES CENTROS

GOLES A

FAVOR

GOLES

EN

CONTRA

PUNTOS EN LA

TABLA DE

RECLASIFICACION

PASTO 223 7280 324 11 21 35

ALIANZA

PETROLERA 196 6693 335 22 33 42

DIFERENCIA 12.11% 8.06% 3.28% 50% 36.36% 16.67%

Existen diferencias significativas en las variables pases totales y remates realizados, sin

embargo, es evidente el cumplimiento del concepto de eficiencia puesto que Alianza Petrolera

realizo menos remates, pero convirtió más goles. De igual forma, con menor cantidad de pases,

realizó más centros que Deportivo Pasto y alcanzó más puntos en la tabla de reclasificación.

Además, según las holguras proporcionadas por la herramienta, para que los equipos que tienen

una eficiencia menor al 100% alcancen este valor en un futuro deberían:

América de Cali: realizar 27 remates adicionales, aumentar en 150 unidades la

cantidad de centros y anotar 2 goles más en el torneo.

Página 58 | 87

Atlético Bucaramanga: realizar 307 pases adicionales y anotar un gol más durante el

torneo.

Chicó: realizar 54 remates y 5 centros adicionales y sumar 1 punto adicional en la

tabla de la reclasificación.

Deportivo Cali: realizar 56 centros adicionales, anotar 9 goles más y haber recibido

4 goles menos durante el torneo.

Huila: aumentar en 113 unidades la cantidad de pases totales realizados, realizar 35

centros adicionales y anotar 11 goles más en el torneo.

La Equidad: realizar 1098 pases adicionales, anotar 5 goles más y haber recibido 4

goles menos durante el torneo.

Leones FC: realizar 477 pases adicionales y sumar 17 puntos en la tabla de

reclasificación.

Medellín: realizar 6 remates adicionales y sumar 1 punto en la tabla de

reclasificación.

Millonarios: realizar 20 remates y 68 centros adicionales.

Nacional: realizar 8 centros adicionales, anotar 9 goles más y haber recibido 5 goles

menos durante el torneo.

Pasto: realizar 112 pases adicionales y anotar 6 goles más durante el torneo.

Patriotas: aumentar en 885 la cantidad de pases totales y anotar 7 goles más durante

el torneo.

Rionegro Águilas: realizar 32 centros adicionales y anotar 2 goles más durante el

torneo.

Página 59 | 87


En este escenario el conjunto Deportes Tolima fue tomado más de 10 veces como equipo

referente para la comparación de la eficiencia de los distintos planteles debido a que con menos

recursos, fue capaz de lograr resultados que están por encima del promedio del grupo.

Periodo 2019-I

Tabla 16. Eficiencia por equipos de 2019-I en el segundo escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

Alianza petrolera 1


Página 60 | 87

Cúcuta Deportivo 1

Deportivo Cali 1

Envigado 1

Huila 1

Junior 1

Medellín 1

Millonarios 1

Pasto 1

Patriotas 1

Rionegro Águilas 1

Tolima 1

Unión Magdalena 1

América de Cali 0,99982


Nacional 0,98247

Santa Fe 0,92679

La Equidad 0,85569

Once Caldas 0,81551

Para este escenario, tenemos 14 equipos con una eficiencia del 100%, 3 equipos que tienen una

eficiencia no menor al 98% y es importante resaltar que no hay equipo con una eficiencia menor

al 80%.

Para este caso comparamos los valores de las variables de uno de los equipos con eficiencia del

100% con las del ultimo equipo de la tabla anterior, es decir, Once Caldas:

Página 61 | 87

Tabla 17. Comparación de equipo de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el segundo escenario.

EQUIPOS

REMATES

REALIZADOS

PASES

TOTALES

CENTROS

GOLES A

FAVOR

GOLES

EN

CONTRA

PUNTOS EN LA TABLA

DE

RECLASIFICACION

ONCE

CALDAS

288 8849 344 20 16 56

ALIANZA

PETROLERA

244 6903 353 17 19 59

DIFERENCIA 15.28% 21.99% 2.55% 15% 15.79% 5.08%

La diferencia entre los remates realizados y los pases totales es evidente, sin embargo, también

es evidente que Alianza Petrolera realizó menos remates y menos pases, pero logró anotar más

goles y conseguir más puntos en la tabla de reclasificación.

Según las holguras proporcionadas por el software, los equipos que quieran aumentar su

eficiencia hasta el 100% deberían:

América de Cali: realizar 1 remate adicional, aumentar en 78 unidades la cantidad de

centros realizados y haber recibido 8 goles menos durante el torneo.

Jaguares FC: sumar 5 puntos adicionales en la tabla de reclasificación.

La Equidad: sumar 5 puntos adicionales en la tabla de reclasificación.

Nacional: realizar 53 centros más durante el torneo.

Once Caldas: anotar 2 goles adicionales en el torneo.

Santa Fe: aumentar en 13 unidades la cantidad de centros y anotar 4 goles adicionales

en el torneo.

Página 62 | 87


A pesar de tener una eficiencia del 100%, equipos como Tolima, Rionegro Águilas,

Envigado y Deportivo Cali no fueron tomados como equipos referentes de eficiencia

para compararlos con otros. El equipo más referente fue Cúcuta Deportivo el cual

fue consultado 5 veces.

Página 63 | 87

4.1.3. Escenario 1II: Balance General y Estado de Resultados vs Rendimientos

Deportivos

Periodo: 2018-I

Tabla 18. Eficiencia por equipos de 2018-I en el tercer escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

Alianza petrolera 1

América de Cali 1


Chicó 1

Huila 1

Leones FC 1

Once Caldas 1



Pasto 0,72939

Envigado 0,69998

Patriotas 0,63831

La Equidad 0,56475

Tolima 0,50631

Medellín 0,41946


Nacional 0,1517

Junior 0,12082

Santa Fe 0,1171

Página 64 | 87

Millonarios 0,11246

En este caso, los equipos eficientes fueron Alianza petrolera, América de Cali, Atlético Bucaramanga,

Chicó, Huila, Leones FC y Once Caldas.

Para este periodo, compararemos los componentes del balance general de América de Cali con

Millonarios:

Tabla 19. Comparación de equipo de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el tercer escenario.

EQUIPO ACTIVOS PATRIMONIO INGRESOS

GOLES

A

FAVOR

GOLES EN

CONTRA

PUNTOS EN LA TABLA

DE RECLASIFICACIÓN

AMÉRICA DE

CALI

$11.917.296 -$16.932.619 $13.712.768 22 31 47

MILONARIOS

$

66.394.278 $ 42.266.812 $31.482.895 19 18 51

DIFERENCIA 82.05% 59.94% 56.44% 13.63% 41.94% 7.84%

Teniendo en cuenta este escenario, podemos decir que una vez más, las grandes inversiones no señalan

que se produzca un aumento en la eficiencia deportiva en los equipos, más, sin embargo, lo vemos

reflejado en término de variables deportivas como lo son cantidad de goles a favor, contra o la cantidad

de puntos obtenidos en la tabla de reclasificación.

Adicionalmente, las holguras arrojadas según los equipos menos eficientes indican que:

Rionegro Águilas: Haber anotado 8 goles más durante el torneo.

Jaguares F.C: Haber anotado 4 goles más durante el torneo.

Envigado: Haber recibido 5 goles menos durante el torneo.

Patriotas: Haber anotado 8 goles más durante el torneo.

Página 65 | 87

La Equidad: Haber anotado 12 goles más durante el torneo.

Tolima: Haber anotado 17 goles más durante el torneo.

Medellín: Haber recibido 4 goles menos durante el torneo.

Deportivo Cali: Haber anotado 8 goles más durante el torneo.

Nacional: Haber anotado 16 goles más durante el torneo.

Junior: Haber anotado 14 goles más durante el torneo.

Santa Fe: Haber anotado 2 goles más durante el torneo.

Millonarios: Haber anotado 6 goles más durante el torneo.

De nuestros 7 equipos más eficientes, concluimos que el más eficiente es la Alianza Petrolera, lo vemos

reflejado en la siguiente gráfica:


Página 66 | 87

Este resultado debido a que se encuentra dentro de los equipos que menos ingresos posee en comparación

con el resto de equipos, más, sin embargo, vemos reflejado que en términos de goles a favor, goles en

contra está por encima del promedio de los 20 equipos que conforman el torneo.

Al igual que en otros escenarios descritos anteriormente, América de Cali a pesar de considerarse un

equipo eficiente, no es tomado como referencia por el resto de equipos debido a que el patrimonio sigue

siendo negativo, es decir, ni sus activos ni su patrimonio, son capaces de saldar las obligaciones

que posee por lo tanto no es tomado como referente óptimo de eficiencia para los equipos que

se encuentran en pro de mejoras y que buscan aumentar su rendimiento tanto deportivo como

económico en un futuro.

Página 67 | 87

PERIODO 2018-II

Tabla 20. Eficiencia por equipos de 2018-II en el tercer escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

Alianza petrolera 1

América de Cali 1


Huila 1

Leones FC 1

Once Caldas 1



Chicó 0,72045

Envigado 0,69998

Pasto 0,67539

Patriotas 0,63831

La Equidad 0,56475

Tolima 0,50631

Medellín 0,45464


Nacional 0,1517

Junior 0,14133

Santa Fe 0,12928

Millonarios 0,11246

Página 68 | 87



Para este periodo, compararemos los componentes del balance general de Alianza Petrolera con

Millonarios:

Tabla 21. Comparación de equipo de 2018-II eficiente vs equipo no eficiente en el tercer escenario.


GOLES

A

FAVOR

GOLES

EN

CONTRA

PUNTOS EN LA TABLA

DE

RECLASIFICACIÓN

ALIANZA

PETROLERA

$8.079.307 $4.049.627 $2.755.483 22 33 42

MILONARIOS

$

66.394.278 $ 42.266.812 $31.482.895 19 18 51

DIFERENCIA 87.83% 90.42% 91.25% 13.64% 45.45% 17.65%



reflejado en término de variables deportivas como lo son cantidad de goles a favor, contra o la cantidad

de puntos obtenidos en la tabla de reclasificación.


Rionegro Águilas: Haber anotado 3 goles más durante el torneo.

Jaguares F.C: Haber anotado 6 goles más durante el torneo.

Envigado: Haber anotado 1 gol más y haber recibido 4 goles menos durante el torneo.

Pasto: Haber anotado 2 goles más durante el torneo.

Patriotas: Haber anotado 5 goles más y haber recibido 8 goles menos durante el torneo.

La Equidad: Haber recibido 21 goles menos durante el torneo.

Página 69 | 87

Tolima: Haber anotado 3 goles más y recibido 32 goles menos durante el torneo.

Medellín: Haber recibido 11 goles menos durante el torneo y alcanzar 93 puntos en la tabla de

reclasificación.

Deportivo Cali: Haber anotado 13 goles más y recibido 32 goles menos durante el torneo.

Nacional: Haber anotado 11 goles más y haber recibido 38 goles menos durante el torneo.

Junior: Haber recibido 27 goles menos durante el torneo y alcanzar 74 puntos en la tabla de

reclasificación.

Santa Fe: Haber recibido 10 goles menos durante el torneo y alcanzar 65 puntos en la tabla de

reclasificación.

Millonarios: Haber anotado 2 goles más y recibido 10 goles menos durante el torneo.




Página 70 | 87


con el resto de equipos, sin embargo, vemos reflejado que, en términos de goles a favor, goles en contra

está por encima del promedio de los 20 equipos que conforman el torneo.

América de Cali no es tomado como referencia por el resto de equipos debido a que el patrimonio sigue





Página 71 | 87

PERIODO 2019-1

Tabla 22. Eficiencia por equipos de 2019-1 en el tercer escenario.

EQUIPO EFICIENCIA

Alianza petrolera 1

América de Cali 1


Huila 1

Leones FC 1

Once Caldas 1



Chicó 0,72045

Envigado 0,69998

Pasto 0,67539

Patriotas 0,63831

La Equidad 0,56475

Tolima 0,50631

Medellín 0,45464


Nacional 0,1517

Junior 0,14133

Santa Fe 0,12928

Millonarios 0,11246

Página 72 | 87



Para este periodo, compararemos los componentes del balance general de Atlético Bucaramanga con

Millonarios:

Tabla 23. Comparación de equipo de 2018-I eficiente vs equipo no eficiente en el tercer escenario.


GOLES A

FAVOR

GOLES EN

CONTRA

PUNTOS EN LA

TABLA DE

RECLASIFICACIÓN

ATLÉTICO

B/MANGA

$3.641.578 $418.310 $4.674.288 17 26 46

MILONARIOS

$

66.394.278 $ 42.266.812 $31.482.895 19 18 51

DIFERENCIA 94.52% 99.01% 85.15% 10.52% 30.77% 9.80%



reflejado en término de variables deportivas como lo son cantidad de goles en contra.


Rionegro Águilas: Haber anotado 12 goles más, haber recibido 1 gol menos durante el torneo y

sumar 22 puntos más en la tabla de reclasificación.

Jaguares F.C: Haber anotado 1 gol menos, haber recibido 2 goles menos durante el torneo y

alcanzar 39 puntos en la tabla de reclasificación.

Envigado: Haber anotado 1 gol menos, haber recibido 12 goles menos durante el torneo y restar

1 punto en la tabla de reclasificación.

Página 73 | 87

Pasto: Haber anotado 18 goles menos, haber recibido 3 goles menos durante el torneo y restar

35 puntos en la tabla de reclasificación.

Patriotas: Haber anotado 2 goles más, haber recibido 3 goles menos durante el torneo y alcanzar


La Equidad: Haber anotado 3 goles más, haber recibido 15 goles menos durante el torneo y


Tolima: Haber anotado 6 goles más, haber recibido 3 goles menos durante el torneo y alcanzar


Medellín: Haber anotado 10 goles más, haber recibido 15 goles menos durante el torneo y


Deportivo Cali: Haber anotado 4 goles más, haber recibido 22 goles menos durante el torneo y


Nacional: Haber anotado 8 goles más, haber recibido 29 goles menos durante el torneo y


Junior: Haber anotado 8 goles más, haber recibido 27 goles menos durante el torneo y alcanzar


Santa Fe: Haber anotado 12 goles más y haber recibido 1 gol menos durante el torneo.

Millonarios: Haber anotado 12 goles menos, haber recibido 13 goles menos durante el torneo y




Página 74 | 87



con el resto de equipos, al mismo tiempo, vemos reflejado que, en términos de goles a favor, goles en

contra y puntos de reclasificación está por debajo del promedio de los 20 equipos que conforman el

torneo.

América de Cali no es tomado como referencia por el resto de equipos debido a que el patrimonio sigue





Página 75 | 87

Tabla 24. Cantidad de equipos eficientes en cada escenario para cada periodo y promedio de equipos eficientes en cada escenario entre los periodos comprendido entre 2018 y el primer semestre de 2019.

CANTIDAD DE EQUIPOS EFICIENTES POR ESCENARIO EN CADA PERIODO

ESCENARIO 1

ESCENARIO 2

ESCENARIO 3

2018-I 4 6 7

2018-II 5 7 6

2019-I 4 14 6

PROMEDIO 4,3 9 6,3

Página 76 | 87

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Luego del análisis y la interpretación de los resultados y teniendo en cuenta los objetivos

planteados al principio de este trabajo se puede concluir que:

Las inversiones no tienen incidencia directa en los resultados deportivos de los equipos; en la

evaluación de los dos escenarios financieros fue evidente que, por lo general, los planteles

deportivos más adinerados resultaban siendo ineficientes puesto que los valores que tomaban

las variables de salida respectivas caían dentro del promedio del grupo. Es importante entonces

no solo saber gestionar los recursos económicos de los cuales se dispone, sino saber gestionar

los recursos deportivos, jugadores, espacios de entrenamiento, etc y evaluar otros factores como

la forma de juego actual u otros factores no mencionados en este trabajo pero que son de

conocimiento pleno del cuerpo técnico de cada equipo, como, por ejemplo, el desempeño de la

defensa o la capacidad de definición de los delanteros de los equipos.

Durante 2018 y el primer periodo de 2019 las variables deportivas tuvieron más influencia en

los resultados logrados por los equipo, o sea que las variables de juego de ataque, tiene

incidencia directa sobre los resultados deportivos que se obtengan; es importante resaltar que

las eficiencias en el escenario deportivo son altas, no hay una que sea menor al 60%; por ende,

los administradores del equipo y los encargados de los entrenamientos de personal deben poner

mucha atención a la forma o estilo de juego que han adoptado hasta ahora, tener en cuenta las

variables de salida del escenario y en caso tal de que algunos de los jugadores tenga falencias

en definición o defensa, trabajar para aumentar este desempeño y así, aumentar inmediatamente

la eficiencia deportiva.

Página 77 | 87

REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA

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10. KPMG Sports. 2015. Socioeconomic impact of professional football in Spain.

11. Cies Football Observatory. 2018. Football Player Exports.

12. Superintendencia de Sociedades. 2018. Comportamiento financiero de los equipos de

fútbol colombiano.

13. Davivienda. 2018. Fútbol: Motor en la economía colombiana.

14. Antonio Jesús Aranda Alba, (2019). Análisis Dinámico de la Eficiencia: una aplicación

a la Superliga Europea, Universidad de Sevilla.

Página 78 | 87

15. Agustín Arieu (2004). Eficiencia técnica comparada en elevadores de granos de

Argentina, bajo una aplicación de análisis de envolvente de datos. La situación del

puerto de Bahía Blanca.

16. Vicente Coll-Serrano, Rafael Benitez y Vicente J. Bolós. (2018). Data Envelopment

Analysis with deaR, Versión 1.0 (Español).

17. Robbins Y Coulter. 2010. Administración, décima edición. P-7

Página 79 | 87

ANEXOS

ANEXO A. Escenario 1. Variables 2018 IP

ANEXO A. Escenario 1. Variables 2018 IP

Equipos Pasivos Patrimonio Activos

Goles

a

favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion

Alianza

petrolera $ 4.029.680 $ 4.049.627 $ 8.079.307 24 26 42

América de Cali $ 28.849.915 -$ 16.932.619 $ 11.917.296 22 31 47

Atlético

Bucaramanga $ 3.223.268 $ 418.310 $ 3.641.578 22 24 61

Chicó $ 3.046.161 $ 7.744.060 $ 10.790.221 16 32 36

Deportivo Cali $ 39.384.415 $ 28.489.035 $ 67.873.450 27 19 61

Envigado $ 21.021.643 $ 3.640.896 $ 24.662.539 19 19 46

Huila $ 5.799.147 -$ 3.247.306 $ 2.551.841 21 13 52

Jaguares F.C $ 4.997.938 $ 2.866.256 $ 7.864.194 16 23 39

Junior $ 46.819.808 $ 32.784.861 $ 79.604.669 21 19 74

La Equidad $ 14.014.283 $ 1.615.761 $ 15.630.044 18 15 62

Leones FC $ 3.502.074 $ 846.737 $ 4.348.811 13 23 22

Medellín $ 49.035.884 -$ 17.821.260 $ 31.214.624 36 26 86

Millonarios $ 24.127.466 $ 42.266.812 $ 66.394.278 19 18 51

Nacional $ 58.416.762 $ 39.534.536 $ 97.951.298 27 13 79

Once Caldas $ 21.615.510 -$ 11.968.176 $ 9.647.334 27 29 67

Pasto $ 6.118.743 -$ 624.081 $ 5.494.662 15 19 35

Patriotas $ 9.531.901 $ 3.774.236 $ 13.306.137 18 19 51

Rionegro

Águilas $ 4.618.304 $ 3.011.288 $ 7.629.592 18 22 62

Santa Fe $ 15.768.099 $ 16.446.530 $ 32.214.629 20 19 59

Tolima $ 15.413.738 $ 12.013.503 $ 27.427.241 28 18 85

Elaboración propia, basados en: Diario virtual AS.COM

Página 80 | 87

ANEXO B. Escenario 1. Variables 2018 IIP

ANEXO B. Escenario 1. Variables 2018 IIP

Equipos Pasivos Patrimonio Activos

Goles

a favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion

Alianza petrolera $ 4.029.680 $ 4.049.627 $ 8.079.307 22 33 42

América de Cali $ 28.849.915 -$ 16.932.619 $ 11.917.296 19 20 47

Atlético

Bucaramanga $ 3.223.268 $ 418.310 $ 3.641.578 27 23 61

Chicó $ 3.046.161 $ 7.744.060 $ 10.790.221 19 28 36

Deportivo Cali $ 39.384.415 $ 28.489.035 $ 67.873.450 19 15 61

Envigado $ 21.021.643 $ 3.640.896 $ 24.662.539 20 28 46

Huila $ 5.799.147 -$ 3.247.306 $ 2.551.841 13 22 52

Jaguares F.C $ 4.997.938 $ 2.866.256 $ 7.864.194 13 29 39

Junior $ 46.819.808 $ 32.784.861 $ 79.604.669 42 24 74

La Equidad $ 14.014.283 $ 1.615.761 $ 15.630.044 23 16 62

Leones FC $ 3.502.074 $ 846.737 $ 4.348.811 15 28 22

Medellín $ 49.035.884 -$ 17.821.260 $ 31.214.624 40 28 86

Millonarios $ 24.127.466 $ 42.266.812 $ 66.394.278 23 23 51

Nacional $ 58.416.762 $ 39.534.536 $ 97.951.298 27 20 79

Once Caldas $ 21.615.510 -$ 11.968.176 $ 9.647.334 26 18 67

Pasto $ 6.118.743 -$ 624.081 $ 5.494.662 11 21 35

Patriotas $ 9.531.901 $ 3.774.236 $ 13.306.137 17 26 51

Rionegro Águilas $ 4.618.304 $ 3.011.288 $ 7.629.592 26 24 62

Santa Fe $ 15.768.099 $ 16.446.530 $ 32.214.629 29 15 59

Tolima $ 15.413.738 $ 12.013.503 $ 27.427.241 38 28 85

Elaboración propia, basados en: Diario virtual AS.COM

Página 81 | 87

ANEXO C. Escenario 1. Variables 2019 IP

ANEXO C. Escenario 1. Variables 2019 IP

Equipos Pasivos Patrimonio Activos Goles a

favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion

Alianza

petrolera $ 4.029.680 $ 4.049.627 $ 8.079.307 17 19 59

América de Cali $ 28.849.915 -$ 16.932.619 $ 11.917.296 35 27 82

Atlético

Bucaramanga $ 3.223.268 $ 418.310 $ 3.641.578 17 26 46

Cúcuta

Deportivo $ 17.813.939 -$ 776.367 $ 17.037.572 25 27 63

Deportivo Cali $ 39.384.415 $ 28.489.035 $ 67.873.450 28 26 77

Envigado $ 21.021.643 $ 3.640.896 $ 24.662.539 22 20 47

Huila $ 5.799.147 -$ 3.247.306 $ 2.551.841 19 32 35

Jaguares F.C $ 4.997.938 $ 2.866.256 $ 7.864.194 20 27 38

Junior $ 46.819.808 $ 32.784.861 $ 79.604.669 34 24 85

La Equidad $ 14.014.283 $ 1.615.761 $ 15.630.044 21 22 42

Medellín $ 3.502.074 $ 846.737 $ 4.348.811 30 24 59

Millonarios $ 49.035.884 -$ 17.821.260 $ 31.214.624 37 20 78

Nacional $ 24.127.466 $ 42.266.812 $ 66.394.278 30 29 74

Once Caldas $ 58.416.762 $ 39.534.536 $ 97.951.298 20 16 56

Pasto $ 21.615.510 -$ 11.968.176 $ 9.647.334 31 18 70

Patriotas $ 6.118.743 -$ 624.081 $ 5.494.662 20 31 50

Rionegro

Águilas $ 9.531.901 $ 3.774.236 $ 13.306.137 17 30 40

Santa Fe $ 4.618.304 $ 3.011.288 $ 7.629.592 17 24 53

Tolima $ 15.768.099 $ 16.446.530 $ 32.214.629 36 22 83

Unión

Magdalena $ 3.108.640 -$ 479.248 $ 2.629.392 26 38 45

Elaboración propia, basados en: WIN Sports

Página 82 | 87

ANEXO D. Escenario 2. Variables 2018 IP

ANEXO D. Escenario 2. Variables 2018 IP.

Equipos

Remates

realizados

Pases

totales Centros

Goles a

favor Goles en contra

Pts

reclasificacion

Alianza petrolera 233 6512 418 24 26 42

América de Cali 237 7386 285 22 31 47

Atlético

Bucaramanga 250 7563 304 22 24 61

Chicó 209 6497 350 16 32 36

Deportivo Cali 224 6726 347 27 19 61

Envigado 197 6508 276 19 19 46

Huila 267 8421 414 21 13 52

Jaguares F.C 239 7392 291 16 23 39

Junior 290 10653 391 21 19 74

La Equidad 244 8254 326 18 15 62

Leones FC 235 7190 221 13 23 22

Medellín 285 8850 335 36 26 86

Millonarios 274 6710 437 19 18 51

Nacional 321 13203 309 27 13 79

Once Caldas 230 7856 347 27 29 67

Pasto 248 6853 374 15 19 35

Patriotas 194 8253 252 18 19 51

Rionegro Águilas 234 8224 273 18 22 62

Santa Fe 221 6031 383 20 19 59

Tolima 294 9422 494 28 18 85

Fuente: Super Sociedades, Informe Clubes de Fútbol Profesional Colombiano

Página 83 | 87

ANEXO E. Escenario 2. Variables 2018 IIP

ANEXO E. Escenario 2. Variables 2018 IIP.

Equipos

Remates

realizados

Pases

totales Centros

Goles a

favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion


América de Cali 292 7374 479 19 20 47

Atlético

Bucaramanga 251 8273 330 27 23 61

Chicó 240 6153 314 19 28 36

Deportivo Cali 254 7510 387 19 15 61

Envigado 259 6463 229 20 28 46

Huila 204 6717 322 13 22 52

Jaguares F.C 214 7964 268 13 29 39

Junior 318 11554 346 42 24 74

La Equidad 248 9129 318 23 16 62

Leones FC 219 7879 265 15 28 22

Medellín 337 10063 421 40 28 86

Millonarios 253 6806 347 23 23 51

Nacional 312 9084 407 27 20 79

Once Caldas 271 8912 297 26 18 67

Pasto 223 7280 324 11 21 35

Patriotas 243 8212 302 17 26 51


Santa Fe 290 6329 356 29 15 59

Tolima 298 9455 386 38 28 85


Página 84 | 87

ANEXO F. Escenario 2. Variables 2019 IP

ANEXO F. Escenario 2. Variables 2019 IP.

Equipos

Remates

realizados

Pases

totales Centros Goles a favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion


América de Cali 377 10031 545 35 27 82

Atlético

Bucaramanga 204 8270 264 17 26 46

Cúcuta Deportivo 279 7395 367 25 27 63

Deportivo Cali 387 9000 522 28 26 77

Envigado 251 7250 232 22 20 47

Huila 250 7300 334 19 32 35

Jaguares F.C 245 6933 287 20 27 38

Junior 319 13151 390 34 24 85

La Equidad 258 8939 307 21 22 42

Medellín 295 8007 314 30 24 59

Millonarios 331 11029 340 37 20 78

Nacional 315 11568 442 30 29 74

Once Caldas 288 8849 344 20 16 56

Pasto 298 9262 317 31 18 70

Patriotas 263 7560 259 20 31 50


Santa Fe 259 6976 343 17 24 53

Tolima 353 10473 543 36 22 83

Unión Magdalena 299 9691 450 26 38 45


Página 85 | 87

ANEXO G. Escenario 3. Variables 2018 IP

ANEXO G. Escenario 3. Variables 2018 IP.

Equipos Pasivos Patrimonio Activos Goles a

favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion


América de Cali $ 28.849.915

-$

16.932.619 $ 11.917.296 35 27 82

Atlético

Bucaramanga $ 3.223.268 $ 418.310 $ 3.641.578 17 26 46

Cúcuta Deportivo $ 17.813.939 -$ 776.367 $ 17.037.572 25 27 63

Deportivo Cali $ 39.384.415 $ 28.489.035 $ 67.873.450 28 26 77

Envigado $ 21.021.643 $ 3.640.896 $ 24.662.539 22 20 47

Huila $ 5.799.147 -$ 3.247.306 $ 2.551.841 19 32 35

Jaguares F.C $ 4.997.938 $ 2.866.256 $ 7.864.194 20 27 38

Junior $ 46.819.808 $ 32.784.861 $ 79.604.669 34 24 85

La Equidad $ 14.014.283 $ 1.615.761 $ 15.630.044 21 22 42

Medellín $ 3.502.074 $ 846.737 $ 4.348.811 30 24 59

Millonarios $ 49.035.884

-$

17.821.260 $ 31.214.624 37 20 78

Nacional $ 24.127.466 $ 42.266.812 $ 66.394.278 30 29 74

Once Caldas $ 58.416.762 $ 39.534.536 $ 97.951.298 20 16 56

Pasto $ 21.615.510

-$

11.968.176 $ 9.647.334 31 18 70

Patriotas $ 6.118.743 -$ 624.081 $ 5.494.662 20 31 50


Santa Fe $ 4.618.304 $ 3.011.288 $ 7.629.592 17 24 53

Tolima $ 15.768.099 $ 16.446.530 $ 32.214.629 36 22 83

Unión

Magdalena $ 3.108.640 -$ 479.248 $ 2.629.392 26 38 45


ANEXO H. Escenario 3. Variables 2018 IIP

ANEXO H. Escenario 3. Variables 2018 IIP.

Equipos Activos Patrimonio Ingresos Goles

a favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion


América de Cali $ 11.917.296 -$ 16.932.619 $ 13.712.768 19 20 47

Atlético

Bucaramanga $ 3.641.578 $ 418.310 $ 4.674.288 27 23 61

Chicó $ 10.790.221 $ 7.744.060 $ 3.303.101 19 28 36

Deportivo Cali $ 67.873.450 $ 28.489.035 $ 10.640.544 19 15 61

Envigado $ 24.662.539 $ 3.640.896 $ 4.603.539 20 28 46

Huila $ 2.551.841 -$ 3.247.306 $ 4.306.833 13 22 52

Jaguares F.C $ 7.864.194 $ 2.866.256 $ 3.583.700 13 29 39

Página 86 | 87

Junior $ 79.604.669 $ 32.784.861 $ 43.399.307 42 24 74

La Equidad $ 15.630.044 $ 1.615.761 $ 8.174.490 23 16 62

Leones FC $ 4.348.811 $ 846.737 $ 3.040.304 15 28 22

Medellín $ 31.214.624 -$ 17.821.260 $ 17.574.840 40 28 86

Millonarios $ 66.394.278 $ 42.266.812 $ 31.482.895 23 23 51

Nacional $ 97.951.298 $ 39.534.536 $ 35.323.613 27 20 79

Once Caldas $ 9.647.334 -$ 11.968.176 $ 6.441.868 26 18 67

Pasto $ 5.494.662 -$ 624.081 $ 4.334.848 11 21 35

Patriotas $ 13.306.137 $ 3.774.236 $ 5.667.691 17 26 51


Santa Fe $ 32.214.629 $ 16.446.530 $ 38.432.250 29 15 59

Tolima $ 27.427.241 $ 12.013.503 $ 11.494.369 38 28 85

Fuente: Elaboración propia

ANEXO I. Escenario 3. Variables 2019 IP

ANEXO I. Escenario 3. Variables 2019 IP.

Equipos Activos Patrimonio Ingresos

Goles a

favor

Goles en

contra

Pts

reclasificacion


América de Cali $ 11.917.296 -$ 16.932.619 $ 13.712.768 35 27 82

Atlético

Bucaramanga $ 3.641.578 $ 418.310 $ 4.674.288 17 26 46

Cúcuta Deportivo $ 17.037.572 -$ 776.367 $ 1,556,691 25 27 63

Deportivo Cali $ 67.873.450 $ 28.489.035 $ 10.640.544 28 26 77

Envigado $ 24.662.539 $ 3.640.896 $ 4.603.539 22 20 47

Huila $ 2.551.841 -$ 3.247.306 $ 4.306.833 19 32 35

Jaguares F.C $ 7.864.194 $ 2.866.256 $ 3.583.700 20 27 38

Junior $ 79.604.669 $ 32.784.861 $ 43.399.307 34 24 85

La Equidad $ 15.630.044 $ 1.615.761 $ 8.174.490 21 22 42

Medellín $ 4.348.811 $ 846.737 $ 3.040.304 30 24 59

Millonarios $ 31.214.624 -$ 17.821.260 $ 17.574.840 37 20 78

Nacional $ 66.394.278 $ 42.266.812 $ 31.482.895 30 29 74

Once Caldas $ 97.951.298 $ 39.534.536 $ 35.323.613 20 16 56

Pasto $ 9.647.334 -$ 11.968.176 $ 6.441.868 31 18 70

Patriotas $ 5.494.662 -$ 624.081 $ 4.334.848 20 31 50


Santa Fe $ 7.629.592 $ 3.011.288 $ 5.612.447 17 24 53

Tolima $ 32.214.629 $ 16.446.530 $ 38.432.250 36 22 83

Unión Magdalena $ 2.629.392 -$ 479.248 $ 3.045.073 26 38 45

Fuente: Elaboración propia

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APLICACIÓN DE ANALISIS ENVOLVENTE DE DATOS PARA …