tesis (entradas)

Estudio de los Determinantes de la Recaudación en los Partidos de Fútbol de Primera División Tesis de Graduación de la Licenciatura en Economía de la Universidad Torcuato Di Tella

Alumnos: Claus M. Bittner Bittner y José M. Saracut Director de Tesis: Prof. Ernesto Schargrodsky1

Resumen

El siguiente trabajo estima los determinantes de la recaudación y de la cantidad de entradas vendidas para los partidos de fútbol de Primera División de Argentina del período 1995-2000 usando datos de panel con efectos fijos. Las regresiones de la Tabla 1 indican que tanto la recaudación como la cantidad de entradas vendidas se ven afectadas significativamente por la ubicación en la tabla de posiciones de ambos equipos (aunque es más importante la posición del equipo local), por la presencia de Diego Maradona en el campo de juego, por el día, hora y clima en que se juega el partido, por si el partido en cuestión es un clásico, y por si alguno de los equipos está amenazado por el descenso.

La Tabla 2 de “Efectos Fijos” señala cuánto recaudan en términos de dinero y de entradas los clubes por el solo hecho de ser ese club, e independientemente de todos los otros factores antes mencionados.

En la Tabla 3 de “Elasticidades-posición” se observa cuanto pierde o gana cada club en términos de recaudación y entradas vendidas por descender una posición en la tabla de posiciones. Esto  permite evaluar rigurosamente la fidelidad de cada hinchada. En oposición a ciertas creencias  populares, Boca Juniors y San Lorenzo muestran una elevada volatilidad. También se observa que algunos equipos que normalmente pelean el descenso venden más entradas cuando ocupan un peor lugar en la tabla.

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Universidad Torcuato Di Tella, Miñones 2177, (1428) Capital Federal, Argentina, Tel: 54-11-4784-0080, Fax: 54-11-4783-3220, Ernesto Schargrodsky: [email protected] [email protected],, Claus Bittner: [email protected] , José Saracut: [email protected].

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I. Introducción El objetivo de este trabajo es estudiar los determinantes de la recaudación y de la asistencia a los partidos de fútbol en Argentina teniendo en cuenta el período que va desde 1995 hasta 2000. A pesar de la existencia de estudios empíricos sobre el tema para otros países, la ausencia de los mismos para Argentina hace interesante a nuestra investigación. Ya que el fútbol es sin duda el deporte más popular de nuestro país, sería interesante poder entender  el comportamiento del público ante la performance de los clubes.

En la sección II comentamos en forma breve los estudios anteriores realizados sobre este tema. La siguiente sección tiene como objetivo informar al lector sobre los principales fundamentos del fútbol argentino. En las secciones IV y V especificamos y estimamos nuestra función de recaudación, basada en una muestra de 1565 partidos jugados en cinco años por 26 clubes de Primera División. Por último, presentamos nuestras conclusiones en la sección VI.

II. Investigaciones Previas  Nuestra motivación para la realización del trabajo es encontrar una ecuación lineal muy simple que caracterice de la mejor manera posible los factores que influyen en la demanda de entradas. A su vez, nos llama poderosamente la atención que no existan, o al menos no hemos encontrado, trabajos previos con relación al tema en un país en donde este deporte es tan popular.

De todas formas sí encontramos análisis similares para otros países, de los cuales los más destacados son los siguientes: •

The Demand for Semi-Pro League Football in Malaysia 1989-91: A Panel Data  Approach por Peter Wilson y Benson Sim de la Universidad de Singapur  en Applied   Economics, 1995 donde los autores tratan de estimar una función de demanda para la

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venta de entradas para la Liga Semi-Profesional de Fútbol de Malasia entre 1989 y 1991. Para esto definen una función de demanda lineal que es estimada usando OLS (Mínimos Cuadrados Ordinarios) y un modelo con efectos fijos. Utilizan como variables explicativas al nivel de precio promedio real de la entrada, población total de la ciudad de donde es el equipo (esta variable captura el tamaño de mercado del equipo local), la variable análoga al tamaño de mercado para el equipo visitante ajustada por la distancia en km. entre la ubicación de ambos equipos, al igual que variables que se refieren a la calidad del equipo y a en qué división se encuentra, la cantidad de  jugadores "estrellas" y la cantidad de jugadores juga dores extranjeros que tiene cada equipo; junto con otras que miden los clásicos y el primer partido de cada equipo en la temporada, y variables para medir la incertidumbre sobre el resultado del partido y del campeonato. La conclusión a la que llegan los autores es que son realmente importantes para la cantidad de entradas vendidas, el tamaño de mercado y las oportunidades de consagrarse como campeones, la división en que se encuentra y el número de los  jugadores "estrella", aunque sólo para el equipo local.

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The Demand for English League Football: a Club-level Analysis. Por R. Simmons de

University of Salford, UK, en  Applied Economics Ec onomics, 1996. En este caso, el autor estima una ecuación de la demanda para 19 equipos de la Liga Inglesa de Fútbol durante el  período de 1962/3 a 1991/2, teniendo en cuenta por un lado la cantidad de entradas vendidas con y sin ajustar por la venta de abonos por temporada. El autor encuentra que, tanto para la cantidad ajustada y desajustada de entradas vendidas y para casi todos los clubes, aumentos en el precio real de la entrada tienen un efecto significativo y negativo a largo plazo. A su vez, observa que la elasticidad-precio es mayor para la cantidad ajustada de entradas vendidas, por lo que argumenta que los espectadores casuales son más sensibles a cambios en los precios que los espectadores que tienen el abono en su poder. También encuentra que la posición del equipo en la liga, la cantidad de goles anotados y el promedio del descenso y las posibilidades de consagrarse primero son factores importantes para entender el comportamiento de la cantidad de espectadores.

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•

The Demand for Standing and Seated Viewing Accomodation in the English Football   League,  por S. M. Dobson de University of Hull, UK y J. A. Goddard de Dundee

Institute of Technology, UK, en  Applied Economics, 1992. Los autores estiman dos ecuaciones de demandas distintas, una para la cantidad de plateas y otra para las  populares, y encuentran algunas diferencias significativas entre estas. El resultado de los equipos en las fechas anteriores, las posibilidades que tienen los equipos de consagrarse campeones y la distancia entre las ciudades de donde son los equipos son determinantes importantes para la demanda de populares, mientras que la historia (éxitos pasados) de cada club es muy importante para la demanda de plateas.

III. El fútbol en Argentina En Argentina el fútbol es sin duda el deporte más popular. La Asociación del Fútbol Argentino (AFA) agrupa a los clubes afiliados en los distintos campeonatos: el de Primera División A, el único tenido en cuenta en nuestro estudio porque existe una gran dificultad  para encontrar la información necesaria para las categorías menores, el Nacional B, la Primera B, Primera C y Primera D. Existe una gran diferencia entre la Primera A y la Primera D, no sólo con respecto al nivel de juego, sino también respecto a la concurrencia a los estadios, los sueldos de los jugadores y la cantidad y calidad de jugadores "estrella".

En la Primera A hay 20 equipos que juegan todos contra todos en 19 fechas. Cada temporada consiste de dos torneos: El Torneo Apertura se juega en el segundo semestre del año, mientras que el Clausura se juega en el primer semestre del año siguiente (se invierte la condición de local con respecto al Apertura). Durante el período de análisis, las fechas se estructuran de la siguiente manera: un partido televisado el viernes en horario nocturno, otro se juega en el mismo horario los sábados; a veces se programa algún otro partido para el viernes o sábado pero esto no es habitual; otro partido se juega los lunes por la noche, y el resto se juegan los domingos a las 15:30 hs. excepto uno, que es el más importante o clásico, que se juega a las 18:10 hs. (también en este caso puede darse que dos encuentros

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se realicen más tarde, por ejemplo ante la definición del campeonato). Tanto los viernes como los sábados y lunes, el partido al que hacemos referencia es televisado en directo. En caso en que en alguno de estos días se jueguen dos encuentros sólo uno será elegido como televisado. A su vez, el clásico de los domingos también es televisado en directo.

De todas formas encontramos ocasiones en las que la fecha se programa de forma distinta,  por ejemplo cuando la selección nacional juega un encuentro internacional (lo cual generalmente se hace los días domingo para lograr una mayor concurrencia de público); entonces los partidos del campeonato local de Primera A se juegan martes, miércoles y  jueves, siendo el miércoles el día con más encuentros.

Para nuestro análisis incluimos diez campeonatos: desde el Apertura 1995 hasta el Clausura 2000, por lo que el período estudiado abarca cinco años, comenzando en agosto de 1995 y concluyendo en julio de 2000.

Es consagrado campeón el equipo que finaliza con mayor cantidad de puntos luego de las 19 fechas. Para determinar los descensos, en cambio, se toma en cuenta un promedio de los  puntos obtenidos por cada c ada equipo en las tres últimas temporadas (incluyendo la actual). Por  lo tanto el promedio del descenso es el mejor indicador del peligro de descender con el que corre un equipo. Al final de la temporada descenderán al Nacional B los dos equipos con  peor promedio. Asimismo se incluyó desde la temporada (99/00) la regla de la Promoción: Además de los dos descensos directos para los clubes peor ubicados en la tabla del descenso, los clubes en las posiciones 17 y 18 de la tabla del descenso deberán revalidar su lugar en Primera A en dos enfrentamientos contra el tercer y cuarto equipo del Nacional B,  por lo que a partir de la última temporada incluida en el estudio, el peligro de descender  aumenta.

Los clubes que formaron parte de nuestro estudio fueron todos lo que participaron en la Primera División A en al menos una temporada durante el período analizado. Los 26 equipos incluidos son los siguientes: Boca Juniors, River Plate, San Lorenzo, Racing Club, Independiente, Huracán, Platense, Argentinos, Vélez, Lanús, Ferro, Español, Chacarita y

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Banfield de la Capital Federal y el Gran Buenos Aires; Estudiantes y Gimnasia de la ciudad de La Plata; Rosario Central y Newell´s Old Boys de la ciudad de Rosario; Unión y Colón de la ciudad de Santa Fe; Instituto, Belgrano y Talleres de la ciudad de Córdoba; Huracán de la ciudad de Corrientes, Gimnasia y Tiro de Salta y Gimnasia de Jujuy.

IV. Especificación del modelo y de los datos Podemos especificar a la demanda de partidos de fútbol de primera división de la Argentina como una ecuación lineal simple que relaciona a la recaudación de los clubes por la venta de entradas entre 1995 y 2000 (RECA) y 20 variables explicativas2:

RECAi = a1 POSLi + a2 POSVi + a3 PEOR5Li + a4 PEOR5Vi + a5 VIEi + a6 SABi + a7 LUNi + a8 ESi + a9 TVi + a10 NOCHEi + a11 CLASi + a12 GANLi + a13 PERLi + a14 GANVi + a15 PERVi-1 + a16 DMi + a17 LLi + a18 DESEMPi + a19 PBIi + a20 VIOLENCIAi + Dummies Clubes

 Posición actual en el campeonato

Las variables POSL y POSV miden la posición del equipo local y visitante, espectivamente, inmediatamente antes del partido considerado i. Las posiciones varían entre 1 y 20, donde 1 significa estar primero y 20 es estar último. Estas variables buscan capturar el efecto positivo sobre la recaudación cuando uno o ambos equipos están  posicionados en la parte superior de la tabla de posiciones. Se eliminó la primer fecha de cada campeonato al no haber una posición para cada equipo en la misma. Se espera un signo negativo que indica que los equipos en las primeras posiciones obtienen mayor  recaudación.

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Las fuentes de información para todas las variables se encuentran detalladas en el Apéndice.

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 Promedio del descenso actual 

Las variables PEOR5L y PEOR5V son dummies que valen 1 cuando el equipo local o visitante, respectivamente, se encuentran entre los últimos cinco equipos en la tabla de  promedios del descenso antes de comenzar el partido i (a menos que ya no tenga  posibilidades matemáticas de descender). Estas variables intentan capturar un efecto  positivo en la recaudación cuando uno o ambos equipos se encuentran enc uentran en peligro de d e sufrir  un descenso de categoría.

 Día del partido

Las variables VIE, SAB, LUN y ES son dummies que valen 1 cuando el partido se jugó el día viernes, sábado, lunes o un día de entre semana (martes a jueves), respectivamente. Estas variables tratan de capturar el efecto (esperablemente negativo) sobre la recaudación de un partido comparando siempre con jugar un domingo.

 Partidos televisados en directo

La variable TV es una dummy que vale 1 cuando el partido se televisa en directo. La misma  busca capturar un efecto negativo sobre la recaudación ya que para el público existe la alternativa de no concurrir al estadio para mirar el partido por televisión. De todas formas no sería incorrecto hallar un coeficiente positivo para esta variable ya que los partidos televisados no se eligen aleatoriamente, sino que son elegidos por su importancia para el campeonato y su tradición (generalmente el televisado del domingo es un encuentro clásico entre dos equipos “grandes” de Buenos Aires).

 Partidos en horario nocturno

La variable NOCHE es una dummy que identifica los partidos jugados en horario nocturno (después de las 19 horas). Esta variable debería arrojar un coeficiente negativo ya que se

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espera que sea incómodo para el espectador regresar tarde a su hogar, debido a la menor  frecuencia del transporte público y a la creciente inseguridad con respecto al día.

Clásico

La variable CLAS es una dummy que identifica los partidos conocidos como “clásicos”. Este tipo de partidos son aquellos donde se encuentrar dos equipos que poseen una  particular rivalidad (ejemplos son River Plate vs. Boca Juniors, San Lorenzo vs. Huracán, Independiente vs. Racing, etc.). Se espera un signo positivo asociado con esta variable, lo que significaría que la recaudación aumenta en aquellos partidos considerados como clásicos.

 Resultados en la fecha anterior 

Las variables GANL y GANV indican si el club local y visitante, respectivamente, ganaron en la fecha anterior a la que se está por jugar. Las variables PERL y PERV, en cambio, indican si el equipo local y visitante, respectivamente, perdieron en la fecha anterior. La inclusión de estas variables se debe a que se espera medir con ellas el efecto de como llegan ambos clubes al partido i comparando con haber obtenido un empate en la fecha anterior. El signo esperado para GANL y GANV es positivo mientras que para PERL y PERV es negativo.

 Partidos jugados por Diego Maradona

La variable DM es una dummy que vale 1 para los partidos en los que jugó Diego Maradona. Decidimos incluir esta variable al notar el hecho de que en los partidos en los que jugó Maradona la recaudación aumentó notablemente.

 El factor meteorológico

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La variable LL es una dummy que vale 1 cuando la ciudad en la que se jugó el partido sufrió precipitaciones ese día.

Variables macroeconómicas

Las variables macroeconómicas que se incluyen son la tasa de desempleo (DESEMP) y la variación porcentual trimestral del PBI medida contra el mismo trimestre del año anterior  (PBI). Se intenta medir con estas variables un efecto sobre la recaudación de un cambio en el ingreso real o en las condiciones laborales. Es esperable obtener un signo negativo para el coeficiente que antecede a DESEMP, y uno positivo para el que antecede a PBI (siempre  pensando que la asistencia a un partido de fútbol es un bien normal).

 La violencia en los estadios

La variable VIOLENCIA es una dummy que vale 1 cuando en la fecha anterior existió un hecho de violencia en un estadio, más específicamente una muerte relacionada con el fútbol. Es importante destacar que la misma se aplica para todos los partidos de la fecha, ya que la repercusión de la noticia en los medios la hace extensa a todos los seguidores del Torneo Argentino.

 Dummies a la ordenada

Se incluyen por último dummies para cada club, es decir variables que valen 1 cuando en el  partido i participa el respectivo club, y valen 0 cuando el mismo no participa. Se incluyen 26 dummies, es decir una para cada club utilizado en el modelo, y se elimina la constante en la regresión para poder incluir todas las dummies.

V. Estimación

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Elegimos como variable a ser explicada a la recaudación ya que no fue posible conseguir  una discriminación de cantidades y precios para todo el período en cuestión3. En la regresión principal (Columna 1 de Tabla 1) observamos que las variables que se refieren a la posición de los equipos, tanto local como visitante, son significativas y tienen coeficiente negativo (es decir, si los equipos que juegan ese partido se encuentran en la parte superior  de la tabla de posiciones recaudan más). Las variables PEOR5L y PEOR5V son antecedidas por un coeficiente positivo y son significativas (a un nivel del 9% para los equipos visitantes) lo que parecería indicar que el hecho de que un equipo se encuentre luchando por mantener la categoría genera una mayor concurrencia de su público a los estadios.

Tanto las variables VIE, LUN y ES tienen coeficientes negativos y son significativas, indicando que la recaudación es bastante menor que en los días domingo, comparativamente. El hecho de que un partido se juegue de lunes a viernes genera una muy fuerte caída en la recaudación. En cambio, la variable SAB no es significativa, a pesar de ser antecedida por un coeficiente negativo, ya que la recaudación en promedio baja muy  poco con respecto a la de los días domingos. La variable TV tiene coeficiente positivo y significativo; es decir que cuando el encuentro es televisado la concurrencia es alta. Interpretamos que esto se debe a que los partidos televisados en directo son por lo general  partidos importantes, ya sean partidos clásicos, por la definición del campeonato, o por la  permanencia en la categoría. La variable NOCHE tiene coeficiente negativo y es significativa, indicando que la afluencia de público a un partido nocturno caerá,  probablemente debido de bido a las incomodidades que el horario acarrea. La variable CLAS tiene coeficiente positivo y significativo, indicando que en promedio el hecho de que un partido sea clásico genera un aumento de la recaudación de $ 95.790.

La variable GANL es positiva con un nivel de significación del 12.6%, indicando una reacción positiva del público local ante una victoria de su equipo en la fecha anterior. La variable PERL es negativa, como se esperaba, pero su efecto no es tan importante ya que no es significativa. La variable GANV también es negativa pero su nivel de significación es 3

En todas las regresiones utilizamos errores estándares robustos. Usamos para realizar las mismas el

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muy bajo (al 64%), ya que se podría pensar que el resultado del equipo visitante en la fecha anterior no tiene porque afectar mucho a la recaudación del partido, ya que puede pensarse que la mayor proporción de público es convocada por el equipo local. La variable PERV es  positiva, pero no significativa.

La dummy DM tiene coeficiente positivo y significativo, lo que nos dice que por el solo hecho de que Maradona juegue, aumenta en gran forma la recaudación. La variable meteorológica LL tiene coeficiente negativo, como se esperaba, pero no es significativa.

La variable DESEMP es positiva, este signo no es el esperable si el fútbol se trata de un  bien normal. Pero se podría pensar pen sar que es un bien inferior; es decir, que a mayor desempleo más gente concurre a los estadios. Lo mismo sucede para la variable PBI que arroja un signo negativo. De todas formas, ninguna de estas dos variables es significativa. Tampoco es significativa la variable VIOLENCIA.

Además de presentar las regresiones que consideran a la recaudación como variable dependiente, la Columna 2 de la Tabla 1 también incluye la cantidad de entradas vendidas como variable dependiente utilizando un menor número de observaciones para el cual este dato está disponible.

Entre los resultados más importantes, con respecto a la columna anterior, podemos destacar  que cuando la variable explicada es la cantidad de entradas vendidas, las variables POSL y POSV son significativas y negativas, manteniendo la misma relación inversa que tenían con la recaudación. Así, al observar que el coeficiente de POSL es -171.51 vemos que en  promedio cuando cuand o el equipo local loca l cae en una un a posición vende 171 entradas menos. PEOR5L y PEOR5V son ambas positivas, pero sólo la primera es significativa. Ahora encontramos que las variables VIE y SAB no son significativas; en cambio, LUN y ES si lo son (y con coeficiente negativo).

 programa econométrico STATA.

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De igual manera, es importante destacar que el hecho de que el equipo local haya ganado en la fecha anterior influye positivamente en la cantidad de entradas vendidas (por el contrario, si el local perdió en la fecha anterior, se va a ver reducida la cantidad de entradas vendidas).

CLAS es positiva y muy significativa, lo que nos dice que el hecho de que el equipo juegue un clásico la cantidad de entradas vendidas aumenta significativamente. Un clásico va a vender en promedio 5260 entradas más que un partido común. Los efectos de TV, NOCHE, DM, LL, PBI y DESEMP son similares a los registrados para la recaudación, aunque ahora LL y DESEMP son significativos.

 Efectos Fijos por Equipo Equipo Observando las variables dummies para cada club, podemos ver que, independientemente de todos los otros factores analizados, los clubes que más recaudan son Boca y River, seguidos en un segundo nivel por Talleres de Córdoba. Los clubes que tienen un coeficiente más bajo, contribuyendo muy poco a la recaudación de un partido, son Deportivo Español y Huracán de Corrientes.

 Elasticidades Posición Posición – Interactuando al equipo equipo con el número de posición. posición. Ahora sustituimos las variables POSL y POSV de la regresión principal por nuevas variables que interactúan la posición con los efectos fijos de cada club. Estas variables nos ayudan a explicar qué sucede con la recaudación de un equipo determinado cuando el mismo cae un lugar en la tabla de posiciones. Esperaríamos normalmente que tal variable tenga un signo negativo, ya que a mayor posición, peor ubicado se encuentra el equipo en la tabla. De esta forma podríamos evaluar la lealtad de los seguidores de cada equipo, es decir, ver si acompañan al equipo sólo cuando el mismo está bien ubicado en la tabla de  posiciones o si lo acompañan independientemente de los resultados (como suele creerse,  por ejemplo, de los simpatizantes de Boca Juniors o San Lorenzo de Almagro).

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Como estos coeficientes están expresados en resultados absolutos, su interpretación requiere expresar los coeficientes como porcentajes de los efectos fijos para cada club. De esta forma, la columna de porcentajes de la tabla de elasticidades de posición, indica la variación porcentual en la recaudación cuando el equipo varía su ubicación en la tabla de  posiciones.

Interpretando los resultados obtenidos, vemos que al bajar posiciones en el campeonato la mayoría de los clubes sufre de una disminución en la recaudación. San Lorenzo de Almagro, Rosario Central, Boca Juniors, Racing y Gimnasia (La Plata) muestran mayor  volatilidad (menor lealtad) que sus respectivos rivales Huracán, Newell’s Old Boys, River  Plate, Independiente y Estudiantes (La Plata). En particular, puede observarse que San Lorenzo y Boca Juniors, contrariando a la creencia popular, muestran alta volatilidad. También debe señalarse que algunos equipos muestran elasticidades-posición de signo  positivo. Se trata en general de equipos que fueron amenazados por el descenso y cuya recaudación aumenta al bajar posiciones. Resultados similares son obtenidos cuando consideramos a la cantidad de entradas vendidas como la variable dependiente.

VI. Conclusión  Nuestro trabajo de investigación intenta explicar el comportamiento de la recaudación y del número de entradas vendidas para los partidos de fútbol del Campeonato de Primera División de Argentina. Para analizar el comportamiento de la recaudación y las entradas vendidas hemos utilizado variables que miden la performance de los equipos, incluyendo sus probabilidades de descender y de salir campeones, la presencia de jugadores destacados, información meteorológica, variables macroeconómicas, televisión y violencia.

Pudimos ver que existe una relación directa entre una mejora en la posición en la tabla y la recaudación, así como entre el peligro de descender y la recaudación. Asimismo, el hecho de que un equipo se encuentre entre los mejores cinco, con claras posibilidades de consagrarse como campeón, afecta positivamente a la recaudación.

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También observamos que los partidos entre equipos con rivalidad histórica obtienen una recaudación sensiblemente mayor que la media. Además encontramos que los partidos que no se juegan durante el fin de semana tienen una recaudación menor que los partidos que sí lo hacen, lo mismo para los que se juegan de noche.

Debido a que varios de los trabajos previos comentados incluyen a la presencia de "jugadores estrella" como variable explicativa, hicimos lo mismo para Diego Maradona y encontramos que esta variable es determinante para la recaudación. Pudimos ver que la televisación en directo de un partido no reduce la recaudación sino que la incrementa; esto  posiblemente se deba a un problema de “observational equivalence” ya que los partidos televisados son los que más trascendencia tienen.

Con respecto a las variables macroeconómicas, incluimos a la variación del PBI y a la tasa de desempleo sin que mostrasen importante significatividad.

Al sustituir la variable explicada recaudación por cantidad de entradas vendidas pudimos ver a simple vista que los resultados más importantes no cambiaron demasiado.

 Nuestro estudio también incluyó la interacción de la variable posición y club midiendo la sensibilidad de la hinchada de cada club a la ubicación de su equipo en la tabla de  posiciones.

Debemos aclarar que sería realmente interesante obtener información sobre la evolución de la cantidad de socios y abonados de los clubes, ya que los mismos tienen derecho a ingresar  a los estadios sin pagar una entrada, así como datos sobre la capacidad de los estadios.

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Apéndice

•

Obtuvimos las variables recaudación, resultados, promedios, fechas y horarios de los  periódicos Olé y La Nación y de la revista El Gráfico.

•

La cantidad de entradas vendidas, al igual que la televisación de los partidos, fueron obtenidas a través del boletín oficial de la AFA.

•

La variable lluvia nos fue suministrada por el Servicio Meteorológico de la Fuerza Aerea Argentina. La información obtenida indica las precipitaciones de más de 1 mm. y están medidas entre las 9 hs. del de l día del partido y las 9 hs. del día posterior.

•

La variable distancia fue obtenida del Atlas Vial publicado por YPF.

•

Los hechos de violencia fueron extraídos del diario Clarín.

•

Con respecto a las variables macroeconómicas: tanto la serie del PBI como la del desempleo fueron obtenidas del Informe Económico publicado por el Ministerio de Economía.

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Tabla 1: Efectos sobre la Recaudación y las Entradas. Recaudación (1)

Entradas (2)

Posición Local en Tabla

-2897.94***

-171.51***

Posición Visitante en Tabla

-2766.69***

-172.31***

Local en Peores 5

14501.32**

807.00**

8281.15*

299.73

Viernes

-20494.08*

-1368.60

Sábado

-7299.37

-927.90

-24268.39*

-2771.24***

-19081.77***

-1477.37**

TV

24644.69**

1406.68*

Noche

-18275.24*

-1367.17**

160293**

7989.57***

95789.12***

5260.32***

Lluvia

-10683.71

-1076.06**

Ganó Local en fecha anterior

10080.55

895.08**

Perdió Local en fecha anterior

-2339.73

-1019.54**

Ganó Visitante en fecha anterior

-3108.48

-125.15

Perdió Visitante en fecha anterior

2836.14

-227.16

Desempleo

2016.72

275.30***

PBI

-374.31

-2.18

Violencia en fecha anterior

7837.45

176.05

Visitante en Peores 5

Lunes Entre Semana

Maradona Clásico

Nota: * Variable significativa al nivel del 10%, ** Variable significativa al nivel del 5%, ***Variable significativa al nivel del 1%. El nivel de significatividad fue calculado utilizando errores estándares robustos. Se incluyeron efectos fijos por clubes.

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Tabla 2: Efectos Fijos por Club En términos de recaudación En términos de entradas (en pesos) (cantidad de entradas) Boca Boca Junior Juniors s

221934 221934.90 .90

Boca Boca Junior Juniors s

14383.2 14383.2

Rive Riverr Plat Plate e

1707 170762 62.0 .00 0

Rive Riverr Plat Plate e

1190 11904. 4.6 6

Talleres (Córdoba)

69349.63

Talleres (Córdoba)

5843.4

Belgrano (Córdoba)

55238.50

Independiente

4550.7

Vélez Sarsfield

53131.98

Belgrano (Córdoba)

4506.9

Independiente

51472.19

Racing Club

4457.6

Gimnasia y Tiro (Salta)

51469.57

Instituto (Córdoba)

4363.5

Instituto (Córdoba)

44474.43

Vélez Sarsfield

4160.6

Racing Club

44363.97

Newell´s Old Boys

3534.4

Newell´s Old Boys

42742.45

Rosario Central

3208.4

Estudiantes (La Plata)

41943.01

Estudiantes (La Plata)

3168.3

Chacarita Juniors

36815.86

Gimnasia y Tiro (Salta)

3100.8

Rosario Central

36724.83

Chacarita Juniors

2775.6

Colón (Santa Fe)

36298.88

Colón (Santa Fe)

2374.2

 Argentinos Juniors

33618.63

San Lorenzo

2108.8

Huracán

28923.83

Huracán

2077.7

Unión (Santa Fe)

26895.83

Argentinos Juniors

1975

San Lorenzo

25045.87

Ferro Carril Oeste

1904.7

Ferro Carril Oeste

23970.13

Unión (Santa Fe)

1699.2

Gimnasia (Jujuy)

22000.32

Banfield

1519.9

Gimnasia (La Plata)

21139.32

Gimnasia (La Plata)

1482.4

Banfield

20433.55

Gimnasia (Jujuy)

1123.8

Platense

18732.53

Lanús

Lanús

14092.08

Platense

777.4

Huracán (Corrientes)

13800.62

Deportivo Español

82.7

Deportivo Español

12580.18

Huracán (Corrientes)

965

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Nota: Los efectos fijos por club representan el monto recaudado y las entradas vendidas que son explicadas por la mera participación de cada equipo en un partido, independientemente de todos los factores considerados en la Tabla 1.

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Tabla 3: Elasticidad Posición de Cada Equipo En términos de recaudación Porcentaje Valor  del Efecto absoluto Fijo

En términos de entradas Porcentaje Valor  del Efecto absoluto Fijo

Huracán (Corrientes)

-2944.4

-21.34%

Huracán (Corrientes)

-353.2

-905.64%

San Lorenzo

-2994.5

-11.96%

Vélez Sarsfield

-551.2

-13.25%

Rosario Central

-4307.1

-11.73%

Gimnasia (Jujuy)

-122.3

-10.88%

Vélez Sarsfield

-5316.9

-10.01%

Deportivo Español

-8.9

-10.76%

Boca Juniors

-20448.3

-9.21%

Gimnasia y Tiro (Salta)

-288.1

-9.29%

 Argentinos Juniors

-3093.6

-9.20%

Boca Juniors

-1186.0

-8.25%

Gimnasia (Jujuy)

-2007.1

-9.12%

Gimnasia (La Plata)

-112.5

-7.59%

River Plate

-13411.4

-7.85%

San Lorenzo

-155.8

-7.39%

Racing Club

-3419.2

-7.71%

Rosario Central

-234.8

-7.32%

Gimnasia y Tiro (Salta)

-3678.8

-7.15%

Argentinos Juniors

-129.7

-6.57%

Gimnasia (La Plata)

-1133.5

-5.36%

Racing Club

-281.6

-6.32%

Independiente

-2559.9

-4.97%

River Plate

-650.3

-5.46%

Unión (Santa Fe)

-1174.2

-4.37%

Newell´s Old Boys

-187.0

-5.29%

Newell´s Old Boys

-1661.8

-3.88%

Lanús

-41.8

-4.33%

Huracán

-602.3

-2.08%

Huracán

-64.8

-3.12%

Ferro Carril Oeste

-394.8

-1.65%

Estudiantes (La Plata)

-97.8

-3.09%

Estudiantes (La Plata)

-339.7

-0.81%

Unión (Santa Fe)

-25.2

-1.48%

Lanús

-81.2

-0.58%

Independiente

-55.8

-1.23%

Deportivo Español

146.2

1.16%

Ferro Carril Oeste

5.9

0.31%

Belgrano (Córdoba)

1758.7

3.18%

Talleres (Córdoba)

39.1

0.67%

Colón (Santa Fe)

1209.4

3.33%

Chacarita Juniors

100.1

3.61%

Chacarita Juniors

1578.6

4.29%

Belgrano (Córdoba)

177.2

3.93%

Instituto (Córdoba)

3013.8

6.78%

Colón (Santa Fe)

103.0

4.34%

Banfield

1496.1

7.32%

Banfield

74.2

4.88%

Talleres (Córdoba)

5155.8

7.43%

Instituto (Córdoba)

393.9

9.03%

Platense

1723.6

9.20%

Platense

128.2

6.49%

Nota: Las elasticidades-posición de cada equipo representan la variación en el monto recaudado y en las entradas vendidas de cada equipo cuando el equipo desciende un lugar en la tabla de posiciones. Un gran valor negativo significa que la hinchada es poco fiel (aumenta mucho la venta de entradas cuando el equipo anda bien). Un valor positivo significa que ese club vende más entradas por bajar posiciones. Las columnas de porcentajes representan la proporción de la elasticidad respecto de los Efectos Fijos de cada club.

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