Capítulo 7 · 4 niveles
Préstamos, ahorros y escenarios hipotéticos
Las matemáticas del dinero en el tiempo que se les piden a los analistas: cuotas de préstamos, crecimiento de ahorros, cuánto tarda un pago y cómo trabajar hacia atrás desde una meta, como hace Buscar objetivo de Excel.
No todas las preguntas que recibe un analista son sobre el pasado. “¿Podemos pagar las estanterías nuevas?”, “¿Cuánto tendremos si apartamos el 5% de los ingresos?”, “¿Cuál es el préstamo más grande que podemos asumir si la cuota debe quedar por debajo de $2,000?” son preguntas sobre dinero en el tiempo, y el equipo de finanzas espera que el analista las responda con la misma fiabilidad que un informe de ingresos.
Todas descansan en una sola idea: el dinero de hoy y el dinero de mañana no son lo mismo, por culpa
del interés. Excel envuelve la aritmética en PMT, FV, NPER y Buscar objetivo (Goal Seek). En
este capítulo escribes las mismas fórmulas en Python, para que sepas qué hacen esas funciones y
puedas comprobarlas, y usas los ingresos reales de 2025 de Harbor & Pine para dimensionar los
números.
Calcularás una cuota de préstamo y el interés que cuesta, harás crecer un plan de ahorro y contarás los meses que tarda en pagarse un préstamo, detectarás las trampas de tasa y de periodo que hacen que las respuestas de una hoja de cálculo salgan mal por un factor de doce, y terminarás con un desafío final de escenarios hipotéticos: el préstamo más grande para un tope de cuota, la tasa más alta que soporta un presupuesto y una tabla de escenarios para la reunión de finanzas.
Niveles
- ¿Cuánto costará cada mes el préstamo de las estanterías?
de Daniel Brooks, Director de Operaciones
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- ¿Ahorrar para ello, o pedir prestado y pagar?
de Laura Bennett, Directora de Finanzas
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- La cuota que salió doce veces más grande
de Brian Mitchell, Analista Financiero
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- Desafío final: ¿qué podemos pagar?
de Laura Bennett, Directora de Finanzas
goal seek, bisection, present value, scenario analysis, pmt