años = 60 # cantidad de años a evaluar el VAN
itera= 3 # cantidad de iteraciones del VAN por cada año
# nota: si sale un error al finalizar es posible que tengas una
#cantidad de años que supera el recurso disponible, es bueno ver en
# los resultados, el ultimo año con resultados para ir ajustado
# Lista para almacenar los valores de VAN en cada iteración
valores_VAN = []
valores_GOC = []
# Inicialización de la variable para el cálculo del inventario
Qmc_anual_anterior = 0
# Inicialización de la variable para la iteración
nuevo_B_anual_anterior = 0
# Definir la función para calcular el nuevo beneficio anual
def calcular_nuevo_beneficio_anual(B_anual, Qmc_anual, Qcc_anual, Qrc_anual, i, T):
nuevo_B_anual = (2204.6 * (s - r) * Qrc_anual * 1000000 - m * Qmc_anual * 1000000 - c * Qcc_anual * 1000000 - f * 1000000) / 1000000
VAN = nuevo_B_anual * ((((1 + i) ** T) - 1) / (((1 + i) ** T) * i))
return nuevo_B_anual, VAN
# Iterar para cada año
for year in range(1, años):
print(f"Año {year}:")
# Calcular Qmc_anual para el año actual
Qmc_anual = Qmc_anual_anterior if year > 1 else 0
# Actualizar el inventario para el año actual
df['Ton Parcial'] -= Qmc_anual / len(df)
# Asegurarnos de que los valores no sean negativos
df['Ton Parcial'] = df['Ton Parcial'].clip(lower=0)
# Crear DataFrame
df_original = df.copy() # Crear una copia del DataFrame original
# Crear la columna 'Xi' que es el promedio entre 'Inferior' y 'Superior'
df['Xi'] = (df['Inferior'] + df['Superior']) / 2
# Calcular el tonelaje acumulado desde abajo hacia arriba
df['ton_acum'] = df['Ton Parcial'][::-1].cumsum()[::-1]
# Crear la columna 'Fino' que es la multiplicación de 'Xi' por 'Ton Parcial' dividido entre 100
df['Fino'] = (df['Xi'] * df['Ton Parcial']) / 100
# Calcular el fino acumulado desde abajo hacia arriba
df['fino_acum'] = df['Fino'][::-1].cumsum()[::-1]
# Calcular la Ley Media Ponderada
df['LeyMedia'] = (df['fino_acum'] / df['ton_acum']) * 100
# Calcular el tonelaje total
ton_total = df['Ton Parcial'].sum()
# Crear la columna 'Qm' que es el tonelaje acumulado dividido en el tonelaje total, multiplicado por 100
df['Qm'] = ton_total
# Crear la columna 'Qc' que es el tonelaje acumulado dividido en el tonelaje total, multiplicado por 100
df['Qc'] = (df['ton_acum'] / ton_total) * 100
# Crear la columna 'Qr' que es el fino acumulado
df['Qr'] = ton_total * df['Qc'] / 100 * df['LeyMedia'] / 100 * y
# Crear la columna 'Qr2' que es el fino acumulado
df['Qr2'] = C * df['LeyMedia'] * (y / 100)
print(df)
# Iterar para cada iteración dentro del año
for iteracion in range(1, itera):
print(f"Iteración {iteracion}:")
###opcion que cada año comience con B de la ultima iteracion
#Inicialización de variables para el primer año
if iteracion == 1 and year == 1:
B_anual_actual = 0
else:
#Usar el beneficio anual obtenido en la última iteración del año anterior como B_anual inicial
B_anual_actual = nuevo_B_anual_anterior
###opcion que cada año comience con B=0
#if iteracion == 1:
# # En la primera iteración de cada año, establecer B_anual_actual en 0
# B_anual_actual = 0
#else:
# # En las iteraciones posteriores dentro del mismo año, utilizar el beneficio anual calculado en la iteración anterior
# B_anual_actual = nuevo_B_anual_anterior
# Imprimir el beneficio anual actual
print(f"B_anual_actual en Iteración {iteracion}, Año {year}: {B_anual_actual}")
