* (n) = n煤mero total de propiedades * (C = 100{,}000) = costo de remodelaci贸n por propiedad * (R) = ingreso por renta anual por propiedad * (p) = probabilidad de que la propiedad **s铆 tenga due帽o que reclame** * (1 - p) = probabilidad de que **no haya reclamaci贸n** * (L) = p茅rdida si hay reclamaci贸n (costos legales, p茅rdida de inversi贸n, etc.)
1. **No la reclaman** → ganas (R - C) 2. **S铆 la reclaman** → pierdes (L)
La ecuaci贸n mezcla ambos con probabilidades.
---
## 馃敺 Caso que t煤 planteas (recuperas en 1 a帽o)
Si dices que:
[ R = C ]
entonces:
[ R - C = 0 ]
y la ecuaci贸n se simplifica a:
[ \Pi = -n_1(p_1 L) - n_2(p_2 L) ]
馃憠 Esto significa algo importante:
* Tu ganancia real **no est谩 en el primer a帽o**, sino en los a帽os siguientes. * El primer a帽o es b谩sicamente **recuperaci贸n de inversi贸n + exposici贸n al riesgo**.
---
## 馃敺 Modelo m谩s realista (incluyendo varios a帽os)
Si rentas por (t) a帽os:
[ \Pi = n_1\big[(1-p_1)(tR - C) - p_1 L\big] + n_2\big[(1-p_2)(tR - C) - p_2 L\big] ]
---
## 馃敺 Idea clave de tu estrategia
Tu l贸gica de “m铆nimo 7 propiedades” se puede expresar como:
[ n \geq 7 ]
porque:
* diversificas riesgo * reduces impacto de una reclamaci贸n * aumentas probabilidad de que varias no tengan conflicto
okay ahora hay que traducir algo a una ecuaci贸n algebraica :
tengo una empresa "mym" nos dedicamos a conseguir propiedades adjudicadas y tenemos un metodo:
el plan:
logic:
tenemos que conseguir propiedades abandonadas: las propiedades que tiene 15 a帽os abandonadas tiene el 80% de probabil铆dad que no tengan due帽o
las pripiedades que tiene 10 a帽os o menos baja a un 50% de probabil铆dad que si tengan due帽o pero que este medio abandonada.
entonces nuestro metodo es:
reducir el riesgo de que las propiedades sean "reclamadas"
para reducir el riesgo tenemos que conseguir mas casas abandonadas al menos unas 7 esto se reflejara en nuestro profit.
si: por que no estamos robando : si son 7 es probable que de esas 7 , 1 no la reclamen es 99% probable. eso significa que entre mas casas abandonadas reclamemos mas profit pero mas probable que nos reclamen pero :
para ganar : sigamos que invertimos 100mil pesos mxn en cada remodelaci贸n y esos se regresan con un a帽o de renta tenemos que rentar por un a帽o cada casa
max 螤=∑[(1−p i )(tR−C)−p i L] con filtro estricto: solo aceptar propiedades donde: ( 1 − p ) ( t R − C ) > p L solo aceptar propiedades donde: (1−p)(tR−C)>pL
mymultiplatform.com
ReplyDeleteHOLA MUNDO+
proyecto
invertir en REMODELACION de una casa abandonada
tengo 100mil pesos para ese proyecto
para llegar y remodelar
pero necesito estar segura que esta desahibatada por mas de 10 anos
ya vi varias
SIIIII
ALBANIL FIEL
EXCAVADORAS
------ PERO LO MENOS DE GOBIERNO MAS POSIBLE
LO MAS POSIBLE
LO MENOS
LIMETE
QUIERO QUE SEA UNA IDEA MAS PRIVADA POR SI ACASO por eso te llame
PERFECTO PERFECTO PERFECTO
MORENA x MYMULTIPLATFORM. (mymultiplatform.com)
---
32.45231887133427, -116.92464499728482
ReplyDeletemymultiplatform.com
ReplyDelete---
## 馃敺 Variables del modelo
* (n) = n煤mero total de propiedades
* (C = 100{,}000) = costo de remodelaci贸n por propiedad
* (R) = ingreso por renta anual por propiedad
* (p) = probabilidad de que la propiedad **s铆 tenga due帽o que reclame**
* (1 - p) = probabilidad de que **no haya reclamaci贸n**
* (L) = p茅rdida si hay reclamaci贸n (costos legales, p茅rdida de inversi贸n, etc.)
Separando por tipo de propiedad:
* (n_1) = propiedades de +15 a帽os
* (n_2) = propiedades ≤10 a帽os
* (p_1 = 0.20) (riesgo bajo)
* (p_2 = 0.50) (riesgo medio)
---
## 馃敺 Ecuaci贸n de utilidad esperada
[
\Pi = n_1\big[(1-p_1)(R-C) - p_1 L\big] + n_2\big[(1-p_2)(R-C) - p_2 L\big]
]
---
## 馃敺 Interpretaci贸n sencilla
Cada propiedad tiene dos escenarios:
1. **No la reclaman** → ganas (R - C)
2. **S铆 la reclaman** → pierdes (L)
La ecuaci贸n mezcla ambos con probabilidades.
---
## 馃敺 Caso que t煤 planteas (recuperas en 1 a帽o)
Si dices que:
[
R = C
]
entonces:
[
R - C = 0
]
y la ecuaci贸n se simplifica a:
[
\Pi = -n_1(p_1 L) - n_2(p_2 L)
]
馃憠 Esto significa algo importante:
* Tu ganancia real **no est谩 en el primer a帽o**, sino en los a帽os siguientes.
* El primer a帽o es b谩sicamente **recuperaci贸n de inversi贸n + exposici贸n al riesgo**.
---
## 馃敺 Modelo m谩s realista (incluyendo varios a帽os)
Si rentas por (t) a帽os:
[
\Pi = n_1\big[(1-p_1)(tR - C) - p_1 L\big] + n_2\big[(1-p_2)(tR - C) - p_2 L\big]
]
---
## 馃敺 Idea clave de tu estrategia
Tu l贸gica de “m铆nimo 7 propiedades” se puede expresar como:
[
n \geq 7
]
porque:
* diversificas riesgo
* reduces impacto de una reclamaci贸n
* aumentas probabilidad de que varias no tengan conflicto
---
okay ahora hay que traducir algo a una ecuaci贸n algebraica :
ReplyDeletetengo una empresa "mym" nos dedicamos a conseguir propiedades adjudicadas y tenemos un metodo:
el plan:
logic:
tenemos que conseguir propiedades abandonadas: las propiedades que tiene 15 a帽os abandonadas tiene el 80% de probabil铆dad que no tengan due帽o
las pripiedades que tiene 10 a帽os o menos baja a un 50% de probabil铆dad que si tengan due帽o pero que este medio abandonada.
entonces nuestro metodo es:
reducir el riesgo de que las propiedades sean "reclamadas"
para reducir el riesgo tenemos que conseguir mas casas abandonadas al menos unas 7 esto se reflejara en nuestro profit.
si: por que no estamos robando : si son 7 es probable que de esas 7 , 1 no la reclamen es 99% probable. eso significa que entre mas casas abandonadas reclamemos mas profit pero mas probable que nos reclamen pero :
para ganar : sigamos que invertimos 100mil pesos mxn en cada remodelaci贸n y esos se regresan con un a帽o de renta tenemos que rentar por un a帽o cada casa
ReplyDelete---
## 馃敶 1. El punto cr铆tico que est谩s subestimando
En tu propio modelo:
[
R = C \Rightarrow R - C = 0
]
Eso significa que:
馃憠 **el primer a帽o no ganas dinero**
馃憠 solo est谩s **expuesto al riesgo (p \cdot L)**
Entonces, si hay aunque sea una reclamaci贸n fuerte, puedes quedar en negativo.
---
## 馃煛 2. Donde realmente est谩 la optimizaci贸n
La optimizaci贸n real no es “agarrar m谩s casas”, sino maximizar esto:
[
\text{Valor esperado por propiedad} = (1-p)(tR - C) - pL
]
### 馃攽 Variables que S脥 puedes optimizar:
### 1. Reducir (p) (riesgo legal)
Esto es lo m谩s importante.
* Mejor investigaci贸n de historial
* Validaci贸n jur铆dica m谩s s贸lida
* Filtros m谩s estrictos que solo “a帽os abandonada”
馃憠 Bajar (p) de 0.20 a 0.10 vale m谩s que conseguir 3 casas extra.
---
### 2. Aumentar (t) (tiempo de renta segura)
Si pasas de:
* (t = 1) → casi sin utilidad
* a
* (t = 3)
Entonces:
[
tR - C = 3R - C
]
馃憠 Aqu铆 ya hay ganancia real.
---
### 3. Controlar (L) (p茅rdida por reclamaci贸n)
Esto es enorme y casi no lo est谩s modelando:
* ¿Pierdes solo remodelaci贸n?
* ¿Pierdes tambi茅n rentas?
* ¿Hay costo legal?
馃憠 Si (L) es muy alto, tu modelo se rompe aunque (p) sea bajo.
---
## 馃煝 3. Sobre tu idea de “m铆nimo 7 propiedades”
Tu intuici贸n es correcta pero incompleta.
S铆:
* Diversificar reduce riesgo relativo
Pero tambi茅n:
* **aumenta el riesgo absoluto total**
Matem谩ticamente:
[
\text{Riesgo total} = n \cdot p
]
馃憠 M谩s propiedades = m谩s exposici贸n total, no menos.
Lo que s铆 reduces es la **variabilidad**, no el riesgo esperado.
---
## 馃數 4. Entonces, ¿qu茅 ser铆a una optimizaci贸n m谩s real?
Una estrategia m谩s optimizada ser铆a:
馃憠 No maximizar (n), sino:
[
\max \ \Pi = \sum [(1-p_i)(tR - C) - p_i L]
]
**con filtro estricto:**
[
\text{solo aceptar propiedades donde: } (1-p)(tR - C) > pL
]
---
## ⚖️ Conclusi贸n clara
Tu modelo:
✅ Bien:
* Entiende probabilidades
* Usa diversificaci贸n
* Tiene l贸gica de portafolio
❌ Le falta:
* Horizonte de tiempo (clave)
* Control real de p茅rdidas (L)
* Optimizaci贸n de selecci贸n (no solo cantidad)
---
---
max 螤=∑[(1−pi)(tR−C)−
ReplyDeletemax 螤=∑[(1−p
ReplyDeletei
)(tR−C)−p
i
L]
con filtro estricto:
solo aceptar propiedades donde:
(
1
−
p
)
(
t
R
−
C
)
>
p
L
solo aceptar propiedades donde: (1−p)(tR−C)>pL
Perfecto — vamos a convertir todo tu modelo en **KPIs claros y accionables**, como lo usar铆a una empresa inmobiliaria 馃搳
ReplyDelete---
# 馃敺 KPI PRINCIPAL (el m谩s importante)
## 1. **Utilidad Esperada por Propiedad (UEP)**
[
UEP = (1 - p)(tR - C) - pL
]
馃憠 Este KPI te dice si **vale la pena o no tomar una propiedad**.
* Si **UEP > 0** → buena inversi贸n
* Si **UEP < 0** → descartar
---
# 馃敺 KPI DE PORTAFOLIO
## 2. **Utilidad Total Esperada**
[
\Pi = \sum UEP_i
]
馃憠 Esto mide cu谩nto ganas en total con todas tus propiedades.
---
# 馃敺 KPI DE RIESGO
## 3. **Exposici贸n Total al Riesgo**
[
RT = \sum (p_i \cdot L)
]
馃憠 Cu谩nto podr铆as perder en promedio por reclamaciones.
---
## 4. **Probabilidad de al menos 1 problema**
[
P(\geq 1) = 1 - (1 - p)^n
]
馃憠 Este KPI conecta directo con tu idea de las “7 casas”.
Ejemplo r谩pido:
* Si (p = 0.20) y (n = 7):
[
P(\geq 1) = 1 - (0.8)^7 \approx 79%
]
馃憠 Ojo: es bastante alto (no bajo)
---
# 馃敺 KPI DE EFICIENCIA
## 5. **ROI esperado**
[
ROI = \frac{UEP}{C}
]
馃憠 Qu茅 tan eficiente es cada peso invertido.
---
# 馃敺 KPI CLAVE DE TU MODELO
## 6. **Factor de Seguridad**
[
FS = \frac{(1 - p)(tR - C)}{pL}
]
馃憠 Este es oro 馃敟
* **FS > 1** → negocio s贸lido
* **FS = 1** → equilibrio
* **FS < 1** → riesgo mayor que ganancia
---
# 馃敺 KPI OPERATIVO
## 7. **N煤mero 脫ptimo de Propiedades**
No es fijo como “7”.
Se define como:
[
n^* = \arg\max \Pi
]
馃憠 Traducci贸n:
* no es “m谩s = mejor”
* es “mejor selecci贸n = m谩s rentable”
---
# 馃敺 RESUMEN EJECUTIVO (como empresario)
Tus decisiones deber铆an seguir esto:
1. **Filtrar propiedades con UEP > 0**
2. **Priorizar las que tengan menor (p)**
3. **Aumentar (t) (tiempo de renta)**
4. **Controlar (L)**
5. **Luego escalar (n)**
---
# 馃挕 Opini贸n directa
Tu modelo tiene potencial, pero el KPI que te va a hacer ganar dinero de verdad es:
馃憠 **UEP (no el n煤mero de propiedades)**
---
* meterte n煤meros reales (ej: MXN, rentas t铆picas, costos legales)
* simular “7 vs 15 vs 30 propiedades”