Partes con un capital de 100 euros y te ofrecen un juego: se tira una moneda al aire y si sale cara, tu capital se multiplica por 1.5 (te dan 50 euros); pero si sale cruz, te quedas con el 60% de él (pierdes 40 euros).
El juego tiene un valor esperado de $5$ ($= .5 \times 50 - .5 \times 40$) por lo que, bajo cierto punto de vista, merece la pena apostar.
De acuerdo con Eurostat, el IRPF recauda en España aproximadamente el 7.5% del PIB nacional; en Dinamarca, como el 25%. Los tipos impositivos en Dinamarca,
son más altos que los españoles, pero tampoco puede decirse que estén desaforadamente por encima.
En cualquier caso, ese salto (del 7.5% al 25%), puede descomponerse en dos partes. La primera, efecto de cambiar los tipos impositivos en España (sobre la actual distribución de la renta).
Hay una cifra que me intriga. Ya hablé sobre ella hace años.
Buscando el otro día (infructosísimamente) información sobre la renta (y su distribución) de los autónomos, volví a encontrármela actualizada:
En resumen: el en 2015, 3.5 millones de empresarios y autónomos declararon ingresos netos (descontando gastos) de poco más de 8000 euros por barba.
Hipótesis que barajo:
Que ese número no signifique lo que y pienso que significa. Que en el denominador hay autónomos inactivos, autónomos a tiempo ultraparcial, autónomos que se dieron de alta un ratico para cobrar una factura pírrica, etc.
El código es
library(httr) library(plyr) base.url <- "http://www.infobolsa.es/1/wtdb/ChartIntraday" res <- POST(base.url, body = list(mv = "M SAN", date = "20160518", compressionMult = 1, isSession = 1)) dat <- content(res, as = "parsed", type = "application/json") dat <- dat$answer$LST$TV$T09 dat <- ldply(dat, unlist) Los mutatis mutandis, si alguien tiene la gentileza, en los comentarios.
Por su interés y oportunidad, reproduzco aquí y en su idioma original (la parque que nos es más relevante de) un breve editorial de Simon Baptist, economista jefe de The Economist Intelligence Unit.
Así reza:
This week we had some apparent good news with [Indian] GDP growth at the end of 2014 revised upward to 7.5% but, looking closer, a large part of the good performance is due to changes in the way that GDP is calculated.
El otro día hablaba con una colega sobre una charla a la que habíamos asistido. Yo le decía que sí, que estaba bien, pero que todo lo que habían contado era mentira. Debí haber sido más preciso y decir que no era verdad, que es distinto. Pero las canapescas circunstancias no eran propicias para el distingo. Mi interlocutora me escuchaba, pienso, entre sorprendida e incrédula. Todavía está en la edad en la que hay que creérselo todo —sí, esa edad y esa obligación existe— y tiempo tendrá de dejarse envenenar por el nihilismo.
¿Será necesario un doctorado en econometría para poner una lavadora? Con eso ironiza el autor de El nuevo sistema de precios para la electricidad (I): Entre la tarifa gusiluz y la tarifa batamanta.
Os cuento el contexto.
Al parecer, a partir de cierta fecha no muy remota, el precio de la electricidad en España variará de acuerdo con el precio en el mercado de generación y, por lo tanto, según la hora.
El IBEX 35 abre todas las mañanas a un precio y cierra a otro. El precio de apertura de un día no es necesariamente igual al del cierre del siguiente. Por lo tanto, la variación del índice en una jornada completa de 24 horas es igual a la suma de las variaciones dentro y fuera del horario de cotización.
Dicho lo cual:
Juan compra el IBEX todos los días a primera hora y lo vende en el último minuto.
Estos catorce mitos son, en realidad, siete y siete. Los primeros, de FEDEA:
El déficit de tarifa es consecuencia de una sobre retribución de la generación o del exceso de renovables del sistema y su generosa retribución o de las subvenciones soportadas El impacto en los hogares (o en las empresas) de eliminar el déficit de tarifa incrementando los precios es inasumible La retribución de todos los “fabricantes” de energía al precio que marca el fabricante más caro es una característica ESPECÍFICA de la generación eléctrica y enriquece a los productores Los precios de la generación en España son de los más elevados de Europa La causa del coste de la energía es el carácter oligopolístico del mercado de generación Los “excesivos” e “injustos” beneficios de las eléctricas españolas son una prueba del abuso al que someten al mercado Las subastas CESUR encarecen el precio de la energía Los otros siete, del Observatorio Crítico de la Energía:
Hace unos días recibí esto,
que es la rentabilidad de carteras de inversión (sospecho que no necesariamente reales) de usuarios de cierto portal que compiten por ver quién tiene más ojo en bolsa.
¿No os llama la atención esa rentabilidad >600%? ¿Cómo se puede alcanzar? ¿Es ese señor —a quien no conozco— un hacha de las inversiones?
Dos ideas me vienen a la cabeza. Una es esta que, pienso, no aplica.
Abundando en el tema de ayer, ahora, los mismos datos representados con mapas de calor:
Para obtenerlo, a lo que ya teníamos basta añadirle:
library(gplots) heatmap.2( as.matrix(ibex.scaled), Rowv=F, Colv=T, key=F, trace="none", col=redgreen, xlab="valor", ylab="", margins=c(5,10))
Pues esencialmente esto:
Es decir, un grupo numeroso de valores ha bajado de precio mientras que otros dos grupos han tenido una evolución en U y ha recuperado, con creces incluso, el valor que tenían hace un mes.
Y, como siempre, el código:
library(tseries) library(zoo) library(XML) library(reshape) library(ggplot2) foo <- function(simbolo, final = Sys.time(), profundidad = 30 * 24 * 3600 ){ precios <- get.hist.quote( instrument= simbolo, start = final - profundidad, end = final, quote=c("AdjClose"), provider="yahoo", origin="1970-01-01", compression="d", retclass="zoo") colnames(precios) <- simbolo return(precios) } # lista de símbolos del ibex tmp <- readHTMLTable("http://finance.
Quiero representar hoy la evolución del Ibex 35 a lo largo del año pasado al estilo GapMinder. En concreto, usando un MotionChart de Google.
Primero, bajo los símbolos de los activos del Ibex de Yahoo! Finance:
library(XML) simbolos <- readHTMLTable(htmlParse("http://finance.yahoo.com/q/cp?s=%5EIBEX+Components")) simbolos <- as.character(simbolos[[9]]$Symbol) simbolos <- gsub("-P", "", simbolos) Luego, creo una pequeña función y se la aplico a cada símbolo:
library(tseries) foo <- function( simbolo, final = Sys.time(), profundidad = 365 * 24 * 3600 ){ tmp <- get.
