Estimação dos Determinantes do Desempenho das Equipas de Futebol na Primeira Divisão Portuguesa

Abstract

O futebol é o desporto mais popular na Europa, onde os jogadores assumem um papel fundamental. Nos últimos anos, temos assistido a uma inflação generalizada do preço dos jogadores, o que pode representar um aumento da visibilidade deste desporto. Por conseguinte, tem-se tornado cada vez mais importante compreender quais os fatores que influenciam o desempenho dos jogadores de futebol de forma a entender e a interpretar estas variações no seu valor de mercado, bem como na própria performance das equipas. Em Portugal, embora a visibilidade atual deste desporto seja inquestionável, a dificuldade em aceder a dados económicos e financeiros dos clubes profissionais revela-se como uma potencial motivação para adiamento de um estudo científico mais alargado deste tema. É neste sentido que surge esta dissertação, visando colmatar uma parte desta lacuna na literatura, estudando o impacto das medidas de performance nos jogadores da primeira liga portuguesa e, consequentemente, nos resultados das equipas. O principal objetivo passou por estabelecer uma relação entre a percentagem dos pontos por época de cada equipa como o respetivo posicionamento na liga (variáveis dependentes) e um conjunto de variáveis independentes, escolhido com base na prática em estudos feitos para outros países, balanceando esta seleção com a informação de acesso livre. Neste sentido, o conjunto de variáveis explicativas escolhido passou pelos salários dos jogadores, percentagem de lotação nos estádios, idade média do plantel, número de jogadores por equipa, o saldo de transferências e a percentagem de jogadores estrangeiros. Para o efeito, optou-se por recorrer aos dados das últimas dez épocas (de desde a época 2013/14 a 2022/23), incluindo um global de 31 equipas, cuja informação se recolheu de fontes públicas e gratuitas online, via web scraping, distinguindo este trabalho dos demais existentes pela quantidade mais significativa de dados utilizada. Como ponto de partida, fez-se um estudo descritivo das variáveis, não só para avaliar possíveis falhas de informação, bem como ganhar uma perceção mais palpável dos dados. Numa análise posterior, já numa perspetiva de modelação e estimação, utilizaram-se três técnicas: o Estimador de Efeitos Fixos (EEF), Método dos Momentos Generalizados (MMG) e Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). Nas três opções os resultados corroboraram-se mutuamente, revelando que uma melhor assistência nos seus estádios e, sobretudo, despesas salariais mais elevadas melhoram o desempenho das equipas ao longo da temporada.

Football is the most popular sport in Europe, where the players assume a fundamental role. In recent years, we have seen a generalised inflation in the price of players, which may represent an increase in the visibility of this sport. It has therefore become increasingly important to learn about the factors that influence the performance of football players in order to understand and interpret these variations in their market value, as well as the performance of the teams themselves. In Portugal, although the current visibility of this sport is unquestionable, the difficulty in accessing economic and financial data from professional clubs is a potential motivation for postponing a broader scientific study of this subject. This dissertation aims to fill a gap in the literature by studying the impact of performance measures on players in the Portuguese top league and, consequently, on team results. The main objective was to establish a relationship between each team’s percentage of points per season and its position in the league (dependent variables) and a set of independent variables, chosen on the basis of practice in studies carried out in other countries, balancing this selection with freely available information. The set of explanatory variables chosen included players’ salaries, the percentage of stadium attendances, the average age of the squad, the number of players per team, the transfer balance and the percentage of foreign players. For this purpose, we chose to use data from the last ten seasons (from 2013/14 to 2022/23), including a total of 31 teams, whose information was collected from public and free online sources using web scraping, distinguishing this work from others because of the more significant amount of data used. As a starting point, a descriptive study of the variables was carried out, not only to analyse possible gaps in information, but also to gain a more accurate perception of the data. In a further analysis, from a modelling and estimation perspective, three techniques were used: the Fixed Effects Estimator, the Generalised Method of Moments and the Least Squares Method. In all three options, the results supported each other, revealing that better attendance at their stadiums and, above all, higher wage bills improve the performance of the teams throughout the season.