viernes, 1 de enero de 2021

Matemática Financiera: Ejercicios 4.3, Problema 27 - Pago de Intereses Compra de Camioneta - José Luis Villalobos

Hola a todos, hoy vamos a continuar con los ejercicios del libro: Matemáticas Financieras Tercera  Edición del autor José Luis Villalobos. 

Vamos a trabajar el problema 27 y lo resolveremos en excel y python:

27. Empleando tasas de interés efectivas, determine qué le conviene más al comprador de una camioneta, si le cobran intereses del

a) 20.6% compuesto mensual.

b) 21% capitalizable por trimestres.

c) 21.4% nominal semestral.

d) 20.5% capitalizable por días.

Para resolver el problema, debemos llevar todas las tasas a la misma unidad de tiempo y capitalización y encontrar la tasa más baja. En mi caso, lo voy a hacer calculando la tasa efectiva anual equivalente de cada una. Para hacerlo, vamos a construir el siguiente modelo financiero en excel:


Con lo que podemos concluir que la alternativa con menor costo financiero para el comprador de la camioneta es la c) con una tasa del 21,40% Nominal Semestral.

La formulación que soporta los cálculos del modelo es la siguiente:


Para resolver en python construimos el siguiente script en la plataforma colab:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.3, Problema 26 - Pago de Intereses Compra de Impresora - José Luis Villalobos

Hola a todos, vamos a iniciar este 2.021 siguiendo adelante con los ejercicios del libro: Matemáticas Financieras Tercera  Edición del autor José Luis Villalobos. 

Vamos a trabajar el problema 26 y lo resolveremos en excel y python:

26. ¿Cuánto se paga por concepto de intereses, si una impresora láser, cuyo precio de contado es de $6,500, se liquida con el 40% de anticipo y un abono a los tres meses. El tipo de interés es del 16% nominal trimestral?

Para resolver el problema, vamos a construir primero nuestro modelo en excel:


Entonces, los intereses pagados en la compra de la impresora son de $156.

La formulación que soporta el modelo es la siguiente:


Para resolver en Python, vamos a construir el siguiente script en la plataforma colab: