Final do trabalho

Ao final de toda a pesquisa feita, sobre a gerência de esportes, e quais fatores são importantes no seu estudo, determinamos nosso modelo matemático para tentar verificar a eficiência dela e com isso, nessa última semana o trabalho foi finalizado, segue abaixo o trabalho final:
https://drive.google.com/file/d/1WWGSOP-V1AxeLYW-kwZ8pc_AFjigRHVR/view

Um relatório mais detalhado do desenvolvimento do trabalho pode ser obtido no link abaixo:
https://drive.google.com/file/d/1D44nmd98c-KU0o1G2QFuReDqhILYDkYa/view?usp=sharing

Além disso, gostaríamos de agradecer ao professor Prof. Dr. Antônio Carlos Zambroni de Souza, pela oportunidade do desenvolvimento de um trabalho bastante legal e produtivo, em que conseguimos utilizar todos os conceitos de aula em conjunto com as referências bibliográficas e aplicá-los. E também, agradecer ao monitor Pedro Vanconcelos, por ter disponibilizado ajuda para esclarecer dúvidas e auxiliar no desenvolvimento do trabalho.

Pontuação pelos títulos conquistados

Para definir como cada conquista irá influenciar na eficiência da gestão do clube ao longo do ano, usaremos como referência o critério de pontuação para o Ranking PLURI de conquistas (RPC) que é da PLURI consultoria, ela será de grande auxílio, visto que seria difícil determinar por nós mesmos como uma conquista poderia ser quantificada. O(s) título(s) conquistado(s) é uma das variáveis mais importantes para definir o quão boa foi a gestão do clube, visto que o time joga para isso. Agora, basta relacionar os dados de receitas, despesas, superávit/déficit e demais variáveis com esses títulos, na nossa modelagem.

Fonte: IPEG – Índice PLURI de Eficiência na Gestão do Futebol 2013 – 01/09/2014

http://www.pluriconsultoria.com.br/

Relação entre Receita, Gastos e Desempenho em Campeonatos

Para melhorar nosso modelo, resolvemos investigar a relação entre a variação de receita e de gastos de alguns grandes clubes com variação do desempenho deles no campeonato brasileiro. Com isso esperamos estabelecer uma conexão entre a parte financeira do clube e o seu desempenho esportivo.

Para isso usamos os dados fornecidos no artigo de Rafael Valente feito para a ESPN. Nesse artigo ele apresentava as dívidas e as receitas de alguns clubes nos anos de 2016 e 2017. Também pesquisamos a pontuação de tais clubes nos campeonatos brasileiro nestes anos. 

Com esses dados em mãos, plotamos os seguintes gráficos:

Devemos agora analisar os resultados obtidos para aplicar os conceitos apresentados no capítulo 6 (Introdução à Identificação de Sistemas Dinâmicos) do livro "Introdução à Modelagem, Análise e Simulação de Sistemas Dinâmicos". Talvez seja necessário coletar mais dados para aumentar a qualidade da análise.

Referências:
VALENTE, Rafael. Receitas, dívidas, gastos: um raio-x das finanças dos grandes em 2017. ESPN Internet Ventures. 2 de Maio de 2018. Disponível em: <https://www.espn.com.br/futebol/artigo/_/id/4259761/receitas-dividas-gastos-um-raio-x-das-financas-dos-grandes-em-2017>

SOUZA, Antonio Carlos Zambroni de. PINHEIRO, Carlos Alberto Murari. Introdução à Modelagem, Análise e Simulação de Sistemas Dinâmicos. Editora Interciência. Capítulo 6.

Relação entre o desempenho do clube e seu investimento

Como nosso objetivo é a modelagem de gerência de esportes, buscamos saber mais a relação do desempenho de um clube e seu investimento. E esse desempenho, pode ser avaliado por títulos, colocação e por pontos conquistados em uma competição, e também, a diferença dos times europeus que investem mais em relação aos brasileiros, e como isso reflete na superioridade deles. Com isso, buscamos notícias relacionados à isso, e são bastante interessantes, como pode-se ver nas notícias que seguem nos links, no campeonato brasileiro de 2017 os 3 times que "custaram" menos, foram o 3 piores. No meio da tabela, acontece algo parecido, exceto pela Chapecoense, que nesse ano após a tragédia sofrida conseguiu um ótimo desempenho e o São Paulo, que foi o 2º que mais "custou" e não terminou numa colocação boa. E nas primeiras posições podemos ver algo parecido também, o primeiro colocado não foi o time que mais investiu, mas foi o 4º nesse quesito que é algo relevante, e o 1º nessa área foi o 2º no campeonato, pode-se se ver que os times do top 10 no investimento foram quase os mesmos no top 10 no campeonato, apesar de que não necessariamente na mesma ordem.

Agora em relação aos clubes europeus, pode-se se ver que os clubes brasileiros recebem cerca de 400 a até 500 milhões de receita a menos que eles, um número bastante expressivo, e isso reflete no nível dos jogadores e na disparidade dos times europeus quando jogam contra os brasileiros.

https://www.gazetadopovo.com.br/esportes/futebol/numeros-revelam-quanto-o-seu-clube-paga-por-ponto-no-brasileirao-dc4bj9q247zxyl3pccsy4n16i/

https://www.infomoney.com.br/negocios/grandes-empresas/noticia/6729563/verdadeira-diferenca-entre-futebol-brasileiro-europa-numeros

Uma modelagem mais complexa

Na tentativa de aperfeiçoar nossa modelagem, voltamos ao artigo de Stanislav Tripes e Jan Voracek que citamos há algumas semanas, quando postamos sobre a definição dos parâmetros. Nesse artigo, os autores explicaram um pouco sobre o modelo que usaram.

Eles escolheram como modelo geral para avaliar o desempenho do clube o Balanced Scorecard (BSC), uma metodologia de medição e gestão de desempenho desenvolvida em 1998 pelos professores da Harvard Business School (HBS) Robert Kaplan e David Norton. Essa metodologia divide o processo interno de uma empresa em quatro grupo: marketing; finanças; recursos humanos, e operações.

Para modelar a parte de marketing (que se relaciona fortemente com os outros grupos citados) os autores disseram que usaram o modelo Bass diffusion. Esse modelo consiste de uma equação diferencial que descreve como um novo produto será aceito por uma população. A formulação desse modelo é feita através das seguintes equações:

onde
f(t) é a taxa de variação da parte do mercado potencial que aderiu ao produto,
F(t) é a parte do mercado potencial que aderiu ao produto,
p é o coeficiente de inovação,
q é o coeficiente de imitação.

onde
S(t) são as vendas,
m é potencial de mercado final.

onde
t* é período de pico de vendas.

Percebemos então que se trata de um modelo não linear e precisaríamos resolver uma equação diferencial não linear para obter F(t). Isso torna esse modelo muito complicado para ser aplicado em nosso trabalho e optaremos por outra abordagem mais simples na qual seja mais fácil a aplicação dos conceitos introdutórios de modelagem e análise de sistemas dinâmicos.
Depois que o trabalho estiver mais avançado, compararemos as nossas respostas, obtidas com um modelo simplificado, com as respostas obtidas por Tripes e Voracek que usaram o modelo Bass diffusion.

Referências:

TRIPES, Stanislav. VORACEK Jan. Leveraging Knowledge for Improved Sport Club Performance Management. 2012. Knowledge and Learning: Global Empowerment; Proceedings of the Management, Knowledge and Learning International Conference 2012, International School for Social and Business Studies, Celje, Slovenia.

Balanced scorecard. Disponível em: <https://pt.wikipedia.org/wiki/Balanced_scorecard>

Bass Diffusion model. Disponível em: <https://en.wikipedia.org/wiki/Bass_diffusion_model>

WANG, Chengjun. Bass Diffusion Model. Disponível em: http://weblab.com.cityu.edu.hk/blog/chengjun/files/2012/04/Bass-Diffusion-Model.pdf

Finanças dos clubes de futebol

Para aperfeiçoar nosso modelo, precisamos saber como funciona as finanças dos clubes de futebol, ou seja, como eles se mantêm financeiramente, por exemplo, como estão as dívidas nos últimos anos, o que contribuiu para elas, quais as fontes de receitas dos clubes, e suas porcentagens, há algum fator super relevante para o balanço financeiro de um clube? Através de pesquisas, podemos ver que os clubes de futebol brasileiro dependem muito dos direitos de imagem da TV, além disso, da venda de jogadores a preços muito altos para o mercado exterior, essa venda, em alguns times, é umas das principais variáveis para o equilíbrio da balança financeira, por isso, esses fatores devem ser levados em conta. Abaixo, segue notícias com informações e estatísticas mais detalhadas sobre essas finanças que serão importantes para nossos modelos.

                 


https://globoesporte.globo.com/futebol/brasileirao-serie-a/noticia/analise-itau-bba-mostra-faturamento-recorde-de-brasileiros-mas-preve-problemas.ghtml

https://www.em.com.br/app/noticia/economia/2018/09/04/internas_economia,985860/clubes-de-futebol-brasileiros-faturam-r-5-bilhoes-mas-divida-e-maior.shtml

https://brasil.elpais.com/brasil/2018/08/10/deportes/1533935291_781308.html

https://www.torcedores.com/noticias/2019/02/opiniao-os-clubes-brasileiros-e-suas-dividas

https://globoesporte.globo.com/blogs/blog-do-rodrigo-capelo/post/2019/02/15/a-balanca-comercial-do-futebol-brasileiro-nunca-esteve-tao-positiva-sobrou-r-12-bilhao.ghtml

https://super.abril.com.br/mundo-estranho/como-um-time-de-futebol-se-sustenta/

Primeira modelagem

Para iniciarmos a modelagem do nosso clube de futebol formulamos uma primeira hipótese sobre o comportamento do sistema. Essa hipótese consiste na analogia entre o fluxo de caixa do clube e e um tanque de água: 

• O dinheiro recebido de patrocinadores e da venda de produtos por exemplo seriam um fluxo de água entrando no tanque (L(t));
• Gastos seriam representados por uma torneira aberta por onde sai água do tanque (G(t));
• O nível da água no tanque seria o dinheiro total do clube (D(t));

Na modelagem de sistemas hidráulicos, existem dois parâmetros importantes: a capacitância (C)  e a resistência (R) hidráulica. Temos então que analisar o que esses parâmetros significariam em nossa analogia:

• Num sistema hidráulico, a capacitância está relacionada à área do fundo do tanque e consequentemente relaciona uma variação de vazão com a variação no nível do tanque (C = Δq/(dh(t)/dt)). Também está relacionada com o total de água que o tanque pode armazenar. No nosso caso esse parâmetro poderia representar o porte do clube: se é um clube que disputa a série A do brasileirão ou se é um time de alguma cidade pequena;
• A resistência hidráulica (q(t) = h(t)*R) relaciona a vazão em uma tubulação com um dado desnível. Em nosso caso, isso representaria a relação entre o quanto a empresa tem que gastar para se manter e o seu nível econômico.

Com isso podemos modelar o sistema:

C*dD(t)/dt = L(t) - G(t) = L(t) - D(t)/R

Então:

D(t) = R*L - C*R*(dD(t)/dt)

O diagrama de blocos para essa modelagem é o seguinte:

Com essa primeira modelagem definida, podemos partir para as simulações e analisar as respostas obtidas. 

Mas lembramos que esse modelo ainda tem que ser melhorado para incluir outros parâmetros importantes e expressar melhor a relação entre eles.

Referências:

SOUZA, Antonio Carlos Zambroni de. PINHEIRO, Carlos Alberto Murari. Introdução à Modelagem, Análise e Simulação de Sistemas Dinâmicos.

Definição dos parâmetros da modelagem

Com base na definição do tema (gerenciamento de um time de futebol), nós pesquisamos artigos e publicações acadêmicas sobre o assunto. Dentre os vários textos encontrados, um que nos chamou atenção foi o artigo "Leveraging knowledge for improved sport club performance management" feito por Stanislav Tripes e Jan Voracek. Nesse texto eles analisam a estrutura de um clube, processam as informações adquiridas através da modelagem de sistemas dinâmicos e discutem os resultados encontrados.

Ao longo do texto, eles apresentam mapas mentais e diagramas para demonstrar as relações entre os parâmetros encontrados e as tendências observadas, que gradualmente seriam transformadas no modelo final. Com base nesses diagramas conseguimos definir os principais parâmetros da nossa modelagem, por exemplo: custos, patrocínios, ganhos, marketing, sucesso em competições, satisfação dos membros da equipe, número de membros na equipe, entre outros.

 Fonte: TRIPES e VORACEK, 2012.

Fonte: TRIPES e VORACEK, 2012.

Fonte: TRIPES e VORACEK, 2012.

Os próximos passos agora são a pesquisa de dados estatísticos para formular hipóteses quanto à relação matemática entre os parâmetros, a seleção e o ajuste do modelo.

Referências:

TRIPES, Stanislav. VORACEK Jan. Leveraging Knowledge for Improved Sport Club Performance Management. 2012. Knowledge and Learning: Global Empowerment; Proceedings of the Management, Knowledge and Learning International Conference 2012, International School for Social and Business Studies, Celje, Slovenia.

QUANTO VALE UM JOGADOR DE FUTEBOL?

Afinal, o que faz um jogador de futebol profissional ser tão valioso ao ponto de custar 222 milhões de Euros? Este exemplo refere-se à maior transação da história do futebol, a ida de Neymar para o PSG no dia 03/08/2017. Dentre os motivos dos valores tão altos podemos citar:

• Idade do jogador;
• A grande quantidade de gols marcados;
• Qualidade técnica apurada;
• Condicionamento físico;
• Baixo histórico de lesões;
• Presença na mídia.

Dentre estes fatores, o que pode parecer o mais inesperado é a presença na mídia. Um jogador que está em grande fase, também deve fazer dinheiro para o clube e patrocinadores fora dos campos. Quando um contrato está para ser concretizado, clubes, empresários e patrocinadores levam em consideração o retorno que este jogador pode trazer em açoes de marketing. Jogadores que apresentam grande simpatia dentro e fora de campo, são articulados na hora de dar entrevistas e são muito queridos pelas torcidas e patrocinadores, acabam se valorizando e justificando os altos valores que são pagos a eles no momento de uma negociação.

Definição do tema a ser trabalhado

A ideia a ser trabalhada é a de um gerenciamento de um time de futebol. Para isso, precisaríamos definir os parâmetros que influenciam o gerenciamento de um time, entre eles, podemos citar: patrocinadores, fornecedora de material esportivo, caixa do próprio clube, renda com torcida, venda de camisas, verba de premiações, gastos com salários e com contratações de jogadores, etc. A partir disso, vamos modelar um sistema que fará uma relação entre essas variáveis e a expectativa desse time para a temporada, se é favorito aos títulos,  se só se manterá nas competições, ou se terá um péssimo desempenho, acredita-se que essa proposta de trabalho é atrativa para várias pessoas, visto que o futebol é o esporte mais popular no país e pretende-se desenvolver um trabalho legal com isso. Para isso, vamos ao longo das semanas postando notícias relacionadas a essas variáveis, e buscar alguns dados estatísticos que possam contribuir no processo.

O que é modelagem?

A modelagem que vamos tratar, é a modelagem matemática, muito importante no estudo de sistemas dinâmicos, já que ela permite o estudo de um sistema físico, relacionado-o com o comportamento dele na prática, na forma de  uma equação matemática. Entretanto, podemos modelar sistemas não somente relacionados à física, mas sim, qualquer sistema de interesse, como no nosso caso, a gerência de esporte. Para modelar, é preciso ter o conhecimento sobre o tema. A representação, se dá por meio de diagramas de blocos, como abaixo:

O que é a gerência de esportes?

A gerência de esportes é a aplicação dos princípios de gestão e administração em organizações esportivas, como clubes, entidades organizadoras de campeonatos( federações, ligas, etc), entre outras. Para isso, é fundamental o conhecimentos sobre o mundo esportivo, por exemplo, a indústria esportiva, quais marcas de equipamentos esportivos estão em alta, quais jogadores se encaixam melhor no time, patrocinadores que investirão mais, estratégias para atrair torcedores e corresponder às expectativas dos espectadores, etc. Ela é fundamental hoje em dia, visto que os esportes, há muito tempo, são vistos como um negócio, gerando milhões em receitas para as organizações esportivas.

Sobre o blog

Este blog é destinado à disciplina de Modelagem e Análise Sistemas Dinâmicos (EEL503) da Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI, ministrada pelo professor Antônio Carlos Zambroni de Souza, e tem por objetivo postar informações, como notícias e como está o andamento do desenvolvimento de um trabalho, à respeito da modelagem de gerência de esportes, que será desenvolvido ao longo desse semestre.