Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 33 y 34 - Inflación Semestral - 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 33 y 34 y los resolveremos en Excel y python:

33. La inflación en enero fue de 0.75%, en febrero de 1.03%, y en marzo, abril, mayo y junio fue, respectivamente, de 0.83%, 0.62%, 1.25% y 0.57%. ¿De cuánto fue en el semestre?

34. En el problema 33, ¿de qué porcentaje es la inflación mensual equivalente si fuera uniforme?

Vamos a construir el siguiente modelo en excel, para resolver nuestros problemas:

Que tiene la siguiente formulación:

Entonces, la inflación del semestre es de 5.15574% y la inflación mensual equivalente es de 0.84139%.

Ahora, vamos a resolverlo en python con el siguiente script:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 31 - Notas Universidad - 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 31 y lo resolveremos en Excel y python:

31. Un estudiante de economía obtuvo 8.65 de promedio final en el primer semestre. ¿Cuánto sacó en el noveno si del primero al segundo lo incremento en 2.31%, 1.83% en el siguiente y, respectivamente, 1.05%, 0.93%, 1.12%, 0.05% y 2.11% en los restantes, y en el último su promedio se redujo un 2.5% con respecto al anterior? Note que son nueve semestres.

Para resolver el ejercicio vamos a construir el siguiente modelo en excel:

Como podemos ver, la nota del noveno semestre fue 9.2575. La formulación del modelo es la siguiente:

Ahora, vamos a resolverlo utilizando la plataforma colab de google, mediante un script de python:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 30 - Ventas Tienda de Abarrotes - 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 30 y lo resolveremos en Excel y python:

30. Las ventas de una tienda de abarrotes se incrementaron 1.31% en el primer bimestre y en los siguientes cinco: 2.42%, 1.93%, 3.05%, 0.92% y 3.32%, respectivamente. ¿En qué porcentaje crecieron en el año?

Para resolver el problema vamos a construir el siguiente modelo en excel:

Con lo que podemos concluir que las ventas crecieron un 13.6446% durante el periodo.

La formulación del modelo es la siguiente:

Ahora, vamos a resolverlo en python con el siguiente script:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 29 - Deuda Externa - 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 29 y lo resolveremos en Excel y python:

29. La deuda externa del país se redujo 4.5% en el primer año, 6.35% en el segundo, y 5.63%, 4.29%, 7.21% y 6.04% en los restantes. ¿En qué porcentaje se redujo en el sexenio?

Para resolver el problema vamos a construir el siguiente modelo en excel:

Donde podemos ver que la deuda se redujo en el sexenio en un 29.5718%. La formulación del modelo es la siguiente:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 27 - Poder Adquisitivo de la Moneda - 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. ¿En qué porcentaje se pierde el poder adquisitivo de la moneda en un sexenio, si en el primer año se pierde 2.8%, en el segundo 3.25%, y en los siguientes 4, respectivamente, se pierde 4.75%, 4.54%, 5.03% y 6.15%?

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

Con lo que tenemos que la pérdida de valor de la moneda es de -23.7878%. Esta es la formulación del modelo:

Ahora, resolvamos el problema utilizando python:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 26 - Crecimiento Compuesto Capital - 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 26 y lo resolveremos en Excel y Python:

26. ¿Cuánto crece un capital en un año si los primeros dos bimestres crece 1.03% cada bimestre, en el tercero crece 2.05%, y en los últimos tres crece 1.75%, 1.90% y 0.95%, respectivamente?

Para responder el problema, vamos a construir el siguiente modelo en excel:

Donde podemos ver, que el crecimiento compuesto del capital durante el periodo será de 9.0256%.

La formulación de nuestro modelo es la siguiente:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 25 - Crecimiento Inflación Cuatrimestre - 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 25 y lo resolveremos en Excel y Python:

25. ¿De qué porcentaje será la inflación en el primer cuatrimestre del año, si en enero fue del

0.23%, en febrero del 0.65%, en marzo de 0.93% y en abril del 0.58%?

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

La formulación del modelo es la siguiente:

Matemática Financiera: Ejercicios 4.1, Problema 24 - Concepto Interés Compuesto - José Luis Villalobos

Hola a todos, hoy vamos a iniciar a resolver los problemas de los diferentes apartados del libro: Matemáticas Financieras Tercera Edición del autor José Luis Villalobos:

En esta oportunidad, las soluciones las vamos a plantear en Excel y en Python.

Nuestro recorrido, lo vamos a iniciar en el capítulo 4, para empezar a trabajar con ejercicios de crecimiento e indexación compuesta.

Hoy, trabajaremos los problemas de la sección de Ejercicios 4.1, iniciando con el número 24:

24. ¿Cuántos puntos porcentuales varió el índice de precios y cotizaciones (IPC) de la Bolsa Mexicana de Valores en 5 días de la semana, si el lunes aumentó 1.6%, el martes cerró a la baja en 0.98%, el miércoles creció 1.9 puntos, el jueves creció 0.8 puntos y el viernes creció otros 1.3 puntos?

Para resolver, vamos a construir el siguiente modelo en excel:

Que tiene la siguiente formulación:

Construyendo una Tabla de Amortización de Préstamos 2.0 con Python - numpy-financial y tabulate

 Hola a todos, hoy vamos a construir una versión 2.0 de nuestra tabla de amortización de préstamos. 

Con la ayuda del paquete numpy y de matplotlib incluiremos en nuestro script un par de arrays para guardar los datos relacionados con la porción correspondiente a los pagos asociados al capital y otro para extraer la porción de los intereses.

Teniendo separada esta información, la utilizaremos como un argumento en matplotlib para realizar una gráfica de barras apiladas como la que se puede ver en este ejemplo: