¿Quién hizo más con lo que tenía?
Índice de Eficiencia Zona DOGSO: 140 observaciones de LaLiga para separar posición, capacidad financiera, rendimiento subyacente y conversión.
Por Jorge Chinarro
Publicado originalmente en Substack el 22 de agosto de 2026. Esta es la versión de referencia en Zona DOGSO.
- Puntos del Girona 2023/24 sobre su benchmark financiero
- +37,9
- Correlación entre LCPD y puntos finales
- 0,76
- Observaciones club-temporada (2019/20 a 2025/26)
- 140
Fuente: Índice de Eficiencia Zona DOGSO. Cálculo propio con datos de LaLiga, Football-Data.co.uk y Understat.
La pregunta
En fútbol solemos llamar “temporadón” a terminar tercero, cuarto o quinto. La clasificación ordena correctamente a los equipos según sus puntos, pero no responde a otra pregunta relevante para la gestión de un club:
¿Cuánto mérito relativo tiene ese resultado dadas las herramientas económicas disponibles?
Un cuarto clasificado es, por definición, mejor que un equipo que termina decimosexto. Ha sumado más puntos y ocupa una posición superior. Sin embargo, eso no implica necesariamente que haya convertido mejor sus recursos en rendimiento.
La campaña 2025/26 ofrece un contraste extremo. El Atlético de Madrid terminó cuarto con 69 puntos y el Levante descendió en la decimoctava posición con 42. Deportivamente no existe discusión: el Atlético fue muy superior. Pero el benchmark esperaba aproximadamente 75,2 puntos del Atlético, dado su LCPD de 336,3 millones, y solo 26,5 del Levante, cuyo límite post-invierno fue de 17,4 millones.
| Club 2025/26 | Posición | Puntos | LCPD | Puntos esperados | Diferencia |
|---|---|---|---|---|---|
| Atlético de Madrid | 4.º | 69 | 336,3 M€ | 75,2 | −6,2 |
| Levante | 18.º | 42 | 17,4 M€ | 26,5 | +15,5 |
Esto no convierte al Levante en “mejor equipo” ni transforma un descenso en éxito. Sí indica que, respecto a la capacidad financiera autorizada que recoge el modelo, obtuvo bastante más de lo esperable, mientras que el Atlético quedó por debajo de su benchmark.
Ese es el tipo de lectura que busca este estudio.
¿Qué clubes de LaLiga han convertido mejor su capacidad financiera autorizada en puntos?
La formulación es deliberadamente precisa. No pregunta qué club “gastó mejor”, porque los datos públicos utilizados no permiten afirmarlo. Tampoco pretende nombrar automáticamente a la mejor dirección deportiva. Busca construir un benchmark comparable y detectar desviaciones relevantes.
El origen del estudio es una intuición habitual en el fútbol: dos clubes pueden terminar cerca en la clasificación, pero hacerlo con recursos muy diferentes. El problema aparece cuando intentamos convertir esa intuición en una cifra. ¿Qué entendemos por recursos? ¿Presupuesto, coste salarial real, valor de mercado, límite regulatorio o gasto en fichajes? ¿Y cómo separamos una buena estructura deportiva de una temporada con una conversión extraordinaria?
Para responder, construí el Índice de Eficiencia Zona DOGSO (IEZD) a partir de siete temporadas completas de LaLiga, desde 2019/20 hasta 2025/26.
Lo que mide el LCPD —y lo que no
La variable económica es el último Límite de Coste de Plantilla Deportiva publicado por LaLiga dentro de cada temporada.
El LCPD establece el importe máximo que el club puede destinar a los costes de su plantilla deportiva dentro del marco de control económico. Incluye conceptos como salarios fijos y variables, Seguridad Social, primas colectivas, amortizaciones de fichajes y determinadas comisiones. También puede incluir costes vinculados a filiales, cantera u otras secciones según su clasificación regulatoria.
Pero existe una diferencia fundamental:
El LCPD no es el coste real de la plantilla ni garantiza que el club haya consumido todo el límite.
Además, cuando una entidad se encuentra excedida, la cifra publicada puede quedar muy lejos del coste contractual existente. Por eso aparecen observaciones extremas, como el Barcelona 2021/22, el Espanyol 2024/25 o el Sevilla 2024/25. Los tres casos con LCPD inferior a 10 millones de euros se mantienen en la base, pero quedan excluidos del modelo principal.
Esto determina la lectura correcta del estudio: comparamos puntos con capacidad financiera autorizada, no euros efectivamente gastados.
Cómo está construido el índice
La unidad de análisis es el club-temporada. Un mismo club cuenta de nuevo cada campaña porque cambian su plantilla, entrenador, LCPD y contexto. Girona 2023/24 y Girona 2024/25 son, por tanto, dos observaciones diferentes.
La base contiene 140 observaciones:
- 20 plazas de Primera División por temporada.
- 7 temporadas completas: 20 × 7 = 140.
- 28 clubes distintos por los ascensos y descensos del periodo.
- LCPD oficial de LaLiga.
- Resultados reconstruidos desde los 380 partidos de cada campaña.
- xG, xGA y xPoints agregados desde el historial partido a partido de Understat.
- Condición de recién ascendido.
- Participación en Champions, Europa League o Conference.
- Cambios de entrenador producidos durante la temporada.
El benchmark principal estima la relación entre el logaritmo del LCPD y los puntos, centrando las variables dentro de cada temporada. Esto evita que pequeñas diferencias en el total agregado de puntos de una campaña distorsionen la comparación.
Por qué utilizar el logaritmo
No resulta razonable asumir que añadir diez millones de LCPD produce el mismo efecto para todos. Pasar de 20 a 30 millones puede transformar la profundidad de un recién ascendido; pasar de 700 a 710 millones probablemente tiene un impacto marginal mucho menor.
El logaritmo representa esa idea de rendimientos decrecientes: los primeros incrementos de capacidad pesan más que los últimos. De forma simplificada:
Puntos esperados = efecto de la temporada + β × logaritmo del LCPD
La métrica principal es:
Puntos sobre lo esperado = puntos reales − puntos estimados por el benchmark financiero
La validación se realizó dejando fuera una temporada cada vez: el coeficiente se calcula con las otras seis y se utiliza para predecir la campaña excluida. El modelo principal obtiene un error absoluto medio fuera de muestra de aproximadamente 7,6 puntos.
También se probaron otras tres especificaciones:
- Ranking percentil de LCPD.
- Transformación hiperbólica para admitir cifras negativas.
- Logaritmo con límite inferior de 10 millones.
El Girona 2023/24 ocupa la primera posición bajo las cuatro.
La especificación principal explica aproximadamente el 65,8% de la variación dentro de cada temporada. En validación cruzada —entrenando con seis campañas y prediciendo la séptima— obtiene un error absoluto medio de 7,6 puntos y un RMSE de 9,9. Por eso una diferencia de dos o tres puntos no debe interpretarse como una frontera exacta: los casos más informativos son las desviaciones amplias y los patrones que se repiten.
Primer resultado: el dinero explica mucho, pero deja anomalías
La correlación simple de 0,76 confirma que la capacidad financiera y los puntos están estrechamente relacionados. No es una sorpresa: mejores salarios, mayor profundidad, jugadores más valiosos y capacidad para absorber lesiones tienden a concentrarse en los clubes con más recursos.
La utilidad del índice no consiste en negar esa realidad, sino en localizar las excepciones.
Los diez mayores sobre-rendimientos del modelo principal incluyen:
| Club-temporada | Puntos | LCPD | Puntos sobre el benchmark |
|---|---|---|---|
| Girona 2023/24 | 81 | 52,2 M€ | +37,9 |
| Barcelona 2023/24 | 85 | 204,2 M€ | +19,5 |
| Granada 2019/20 | 56 | 37,9 M€ | +19,1 |
| Betis 2021/22 | 65 | 61,3 M€ | +19,0 |
| Atlético de Madrid 2020/21 | 86 | 217,3 M€ | +17,8 |
| Levante 2025/26 | 42 | 17,4 M€ | +15,5 |
| Barcelona 2025/26 | 94 | 432,8 M€ | +14,6 |
| Athletic Club 2024/25 | 70 | 105,8 M€ | +14,6 |
| Athletic Club 2023/24 | 68 | 100,1 M€ | +14,2 |
| Osasuna 2019/20 | 52 | 40,5 M€ | +14,0 |
El ranking no debe leerse como una clasificación absoluta de gestiones. El mismo resultado puede nacer de mecanismos muy diferentes.
El otro lado del índice: cuando los recursos no llegan a convertirse en puntos
La eficiencia no solo identifica sorpresas positivas. También señala temporadas en las que el resultado quedó muy por debajo de lo esperable para la capacidad financiera autorizada.
| Club-temporada | Posición | Puntos | LCPD | Diferencia frente al benchmark |
|---|---|---|---|---|
| Almería 2023/24 | 19.º | 21 | 66,9 M€ | −26,2 |
| Valladolid 2024/25 | 20.º | 16 | 47,0 M€ | −26,1 |
| Espanyol 2019/20 | 20.º | 25 | 86,3 M€ | −25,5 |
| Granada 2023/24 | 20.º | 21 | 62,7 M€ | −25,1 |
| Sevilla 2023/24 | 13.º | 41 | 152,3 M€ | −19,7 |
| Real Sociedad 2024/25 | 12.º | 46 | 160,2 M€ | −16,3 |
| Athletic Club 2025/26 | 12.º | 45 | 132,1 M€ | −14,8 |
| Sevilla 2022/23 | 11.º | 49 | 191,4 M€ | −14,8 |
La tabla tampoco demuestra por sí sola mala gestión. Un bajo-rendimiento puede recoger lesiones, decisiones fallidas, calendario, transición generacional, inestabilidad institucional o una fotografía regulatoria que no coincide con el coste efectivo. Su función es localizar casos en los que la distancia entre recursos autorizados y resultado exige explicación.
Los extremos positivos y negativos son el comienzo del análisis, no su conclusión.
La gran diferencia: estructura frente a conversión
Para profundizar, el sobre-rendimiento se divide utilizando los xPoints de Understat:
Sobre-rendimiento financiero = (xPoints − benchmark financiero) + (puntos − xPoints)
La primera parte aproxima la calidad subyacente respecto a la capacidad autorizada. La segunda recoge la diferencia entre los puntos reales y los esperados por el modelo de ocasiones.
La identidad es exacta aritméticamente, pero su interpretación tiene límites: los xPoints son una estimación externa y dependen del modelo de Understat.
Girona 2023/24: un caso mixto
- Puntos reales: 81.
- Benchmark financiero: 43,1.
- xPoints: 63,8.
- Calidad subyacente sobre el benchmark: +20,7.
- Conversión sobre xPoints: +17,2.
El Girona no aparece primero únicamente porque ganara más partidos igualados de lo esperable. Su producción subyacente también fue extraordinaria para su dimensión financiera. Al mismo tiempo, los 81 puntos estuvieron claramente por encima de los 63,8 xPoints del modelo.
La lectura más prudente es doble: existió una base deportiva excepcional y también un nivel de conversión difícil de dar por permanente.
Granada 2019/20: sobre-rendimiento principalmente estructural
El Granada sumó 56 puntos con un benchmark de 36,9. De los 19,1 puntos de sobre-rendimiento, 15,6 proceden de sus xPoints por encima del benchmark y solo 3,4 de la conversión.
Dentro de este marco, es un caso más sustentado por el rendimiento subyacente que por la diferencia entre puntos y xPoints.
Atlético de Madrid 2020/21: conversión de élite
El Atlético fue campeón con 86 puntos. Sin embargo, sus xPoints fueron 66,4, ligeramente por debajo del benchmark financiero estimado. Casi todo su sobre-rendimiento aparece en la conversión: +19,6 puntos frente a xPoints.
Eso no convierte automáticamente el resultado en “suerte”. La capacidad de los grandes jugadores para decidir acciones, la calidad de los porteros, el manejo de ventajas o las limitaciones del propio modelo pueden producir diferencias persistentes. Lo que sí impide es atribuir todo el resultado a una superioridad subyacente capturada por xG.
- Calidad subyacente (xPoints − benchmark)
- Conversión (puntos − xPoints)
Las cifras de cada parte están redondeadas, por lo que su suma puede diferir en una décima del sobre-rendimiento total.
Fuente: xG y xPoints: Understat. Cálculo propioUnidad: puntos
Ver los datos
| Club-temporada | Calidad subyacente (xPoints − benchmark) | Conversión (puntos − xPoints) |
|---|---|---|
| Girona 2023/24 | 20,7 puntos | 17,2 puntos |
| Granada 2019/20 | 15,6 puntos | 3,4 puntos |
| Atlético de Madrid 2020/21 | −1,8 puntos | 19,6 puntos |
Ascender con poco no implica necesariamente ser ineficiente
Las 20 observaciones de recién ascendidos comparables promediaron −0,2 puntos frente al benchmark. Las 117 observaciones restantes, +0,04.
La diferencia es prácticamente nula dentro de esta muestra. Pero la composición sí cambia:
- Los ascendidos promediaron +2,0 puntos de calidad subyacente respecto al benchmark.
- Perdieron aproximadamente 2,2 puntos en conversión frente a xPoints.
Esto no demuestra que ascender no tenga coste competitivo. Los recién ascendidos obtuvieron muchos menos puntos absolutos —39,3 de media frente a 54,1—, pero también partían de límites financieros inferiores. Una vez incorporada esa capacidad al benchmark, no aparecen sistemáticamente más ineficientes.
Europa: más exigencia, pero también más capacidad de conversión
Los 50 clubes-temporada con participación europea promediaron +1,6 puntos frente al benchmark. Los 87 sin Europa, −0,9.
Entre los participantes de Champions aparece una combinación llamativa:
- Calidad subyacente media frente al benchmark: −5,3 puntos.
- Conversión media sobre xPoints: +6,2.
Una posible interpretación es que el benchmark económico exige muchísimo a los clubes de mayor dimensión. Otra es que el talento de élite convierte mejor determinadas situaciones que los modelos de ocasiones. También puede influir la selección: no estamos comparando grupos homogéneos ni aislando el efecto del calendario europeo.
Por ello, no sería correcto concluir que jugar Europa mejora el rendimiento liguero. El dato describe cómo se compone el resultado de esos clubes dentro de la muestra.
El cambio de entrenador aparece junto al bajo rendimiento
Las 91 observaciones sin una salida de entrenador durante la temporada promediaron +3,6 puntos respecto al benchmark. Las 46 con al menos una salida, −7,1.
La distancia es grande, pero la causalidad puede funcionar en sentido contrario:
El bajo rendimiento suele provocar el despido; el despido no tiene por qué ser la causa del bajo rendimiento acumulado.
El dato resulta útil como indicador de inestabilidad y como punto de partida para analizar decisiones. No sirve, por sí solo, para evaluar si los cambios mejoraron o empeoraron al equipo. Para eso sería necesario estudiar rendimiento antes y después, dificultad del calendario, entrenador interino y tiempo disponible.
Asociación, no causalidad: el bajo rendimiento suele provocar el despido.
Fuente: Índice de Eficiencia Zona DOGSO. Cambios de entrenador: Wikipedia (fuente secundaria)Unidad: puntos
Ver los datos
| Grupo | Media frente al benchmark |
|---|---|
| Sin salida de entrenador (91) | 3,6 puntos |
| Con al menos una salida (46) | −7,1 puntos |
El resultado es estable entre el LCPD de verano y el de invierno
Una objeción razonable es que el LCPD post-invierno incorpora decisiones tomadas con la temporada ya iniciada. Para comprobar cuánto altera el resultado, repetí el análisis con el límite publicado al cierre del mercado de verano.
La correlación de los residuos entre ambos cortes se mueve entre 0,956 y 0,997 según la temporada. En cinco de las siete campañas coinciden completamente los cinco primeros; en las otras dos coinciden cuatro.
Girona 2023/24 continúa primero con ambos cortes.
Esto no elimina el problema temporal, pero indica que el resultado principal no depende de haber escogido arbitrariamente una de las dos fotografías regulatorias.
En cinco de las siete temporadas coinciden los cinco primeros; en las otras dos coinciden cuatro. Girona 2023/24 sigue primero con ambos cortes.
Fuente: LCPD oficial de LaLiga. Validación propia
Ver los datos
| Temporada | Correlación |
|---|---|
| 2019/20 | 0,989 |
| 2020/21 | 0,992 |
| 2021/22 | 0,956 |
| 2022/23 | 0,997 |
| 2023/24 | 0,992 |
| 2024/25 | 0,971 |
| 2025/26 | 0,964 |
Una gran temporada no equivale a una ventaja permanente
La persistencia es probablemente la prueba más exigente. Si una temporada eficiente nace de una estructura diferencial, cabría esperar que una parte de esa ventaja sobreviviera. Pero el fútbol cambia con rapidez: entrenadores, jugadores, lesiones, Europa, contratos y límites financieros se mueven cada año.
El propio Girona muestra por qué no conviene convertir un máximo histórico en una etiqueta permanente:
| Temporada | Posición | Puntos | LCPD | Diferencia frente al benchmark |
|---|---|---|---|---|
| 2022/23 | 10.º | 49 | 43,5 M€ | +9,6 |
| 2023/24 | 3.º | 81 | 52,2 M€ | +37,9 |
| 2024/25 | 17.º | 41 | 98,9 M€ | −13,3 |
| 2025/26 | 19.º | 41 | 77,0 M€ | −10,0 |
Fuente: Índice de Eficiencia Zona DOGSOUnidad: puntos
Ver los datos
| Temporada | Diferencia frente al benchmark |
|---|---|
| 2022/23 | 9,6 puntos |
| 2023/24 | 37,9 puntos |
| 2024/25 | −13,3 puntos |
| 2025/26 | −10,0 puntos |
El salto de 2023/24 fue extraordinario y robusto dentro del modelo. Las dos temporadas posteriores recuerdan, sin embargo, que el índice mide cada campaña y no concede una reputación indefinida. El LCPD aumentó, el contexto competitivo cambió y los puntos ya no superaron el nuevo nivel esperado.
También existen indicios de repetición positiva. Barcelona aparece tres veces entre las temporadas robustamente altas de su historial comparable; Atlético de Madrid, Betis, Athletic Club, Getafe y Osasuna aparecen dos veces. Pero el número de campañas disponible no es igual para todos y algunos clubes tienen observaciones regulatorias excluidas.
La pregunta ejecutiva relevante no es únicamente quién sobre-rindió, sino quién puede explicar, proteger y repetir las causas de ese sobre-rendimiento.
Qué puede aprender una dirección de club
El IEZD no pretende reemplazar el análisis interno. Su utilidad es ordenar preguntas.
1. Separar resultado y proceso
Dos clubes pueden superar en 15 puntos su benchmark, pero uno hacerlo mediante xPoints y otro mediante conversión. La respuesta ejecutiva debería ser diferente.
- Si domina el rendimiento subyacente, conviene estudiar estructura de plantilla, entrenador, modelo de juego y reclutamiento.
- Si domina la conversión, debe analizarse qué parte es talento repetible y qué parte puede revertir.
2. No confundir límite con coste
Para una decisión interna, el denominador correcto debería ser el coste real y normalizado de la plantilla deportiva. El LCPD es una aproximación pública útil, pero no sustituye los datos contables y contractuales del club.
3. Investigar la persistencia
Una temporada aislada puede generar una historia. La ventaja competitiva aparece cuando el club repite el sobre-rendimiento, mantiene la producción subyacente y monetiza valor sin deteriorar la plantilla.
4. Añadir disponibilidad y cantera
El siguiente nivel debería incorporar minutos perdidos por lesión, edad, minutos de jugadores formados localmente, estabilidad contractual y coste real de personal deportivo. Solo merece hacerlo si existe cobertura histórica homogénea.
Lo que el índice no demuestra
Este análisis no permite afirmar que:
- El club mejor clasificado sea el más rentable.
- El LCPD equivalga al gasto o al presupuesto.
- Cada millón adicional produzca una cantidad fija de puntos.
- Un entrenador haya causado el sobre-rendimiento.
- La diferencia entre puntos y xPoints sea únicamente suerte.
- La participación europea o un despido produzcan por sí mismos un determinado resultado.
Tampoco controla todas las variables relevantes: lesiones, valor de mercado, minutos de cantera, calendario, cambios de propiedad, edad, duración contractual o calidad de los rivales europeos.
La siguiente fase: convertir el índice en una predicción para 2026/27
El estudio actual mira hacia atrás. El siguiente paso será más exigente: utilizar la relación histórica para estimar cuántos puntos debería conseguir cada club de LaLiga 2026/27 según su capacidad financiera y seguir la distancia entre esa referencia y la clasificación real.
La predicción no debe construirse todavía con falsa precisión. A fecha de este análisis, LaLiga mantiene publicada la información de LCPD correspondiente a 2025/26 y el mercado de verano 2026 sigue abierto. Utilizar el límite anterior junto a plantillas incompletas mezclaría periodos distintos.
Cuando se publique el corte oficial de verano 2026/27, el proyecto podrá producir:
- Una clasificación de puntos esperados según LCPD.
- Un intervalo razonable alrededor de cada estimación, no solo una cifra puntual.
- Los clubes que comienzan la temporada con mayor exigencia financiera.
- Un seguimiento mensual de puntos reales, xPoints y benchmark.
- Una revisión post-invierno con el nuevo límite oficial.
- Una evaluación final que separe predicción, desviación y explicación.
El objetivo no será adivinar la clasificación exacta. Será establecer una expectativa defendible antes de conocer el resultado y evitar que el relato posterior reescriba lo que realmente se esperaba de cada equipo.
Conclusión
El dinero explica una parte importante del rendimiento en LaLiga, pero no toda.
El Girona 2023/24 es el mayor caso de sobre-rendimiento de las 140 club-temporadas analizadas y mantiene la primera posición bajo distintas metodologías y utilizando tanto el LCPD de verano como el post-invierno. Su resultado combinó una producción subyacente extraordinaria para su capacidad autorizada con una conversión muy superior a sus xPoints.
Esa combinación resume la principal utilidad del estudio: no basta con preguntar quién consiguió más puntos con menos recursos. Hay que entender de dónde proceden esos puntos y qué parte puede sostenerse.
El índice no entrega una sentencia. Entrega una lista mejor de preguntas para la dirección deportiva, financiera y general de un club.
Si trabajas en dirección deportiva, finanzas o análisis de rendimiento y detectas una variable que cambiaría la interpretación, me interesa especialmente conocerla. El objetivo de Zona DOGSO Data Lab es mejorar el modelo, no proteger una clasificación.