Diego Sebastián de Erice

Artículo publicado en el número 483 de la revista DA Retail y que a día de hoy sigue muy vigente. The eCommerce Rocket: cómo montar un eCommerce #Ecommerce #Retail linkedin.com/pulse/ecommerc…

Inspirada en la obra de @JavierGomaL, Mª Eugenia Bueno Pastor escribió este texto. E inspirado en ese texto, @morenoalva_pepe escribió este otro. E inspirado en esos dos textos, yo me limito a escribir este nexotuit.

Para Juan Miguel Zunzunegui, estar en Malinche el musical no es solo subirse al escenario… es ser parte de una historia que explica quiénes somos: un imposible encuentro de culturas que cambió todo y dio paso a lo que hoy conocemos🤝 #malincheelmusical #zunzunegui #nachocano

Dondequiera termine tu vida, está completa. El provecho de la vida no reside en la duración, reside en el uso. Alguno que ha vivido mucho tiempo, ha vivido poco -pon atención mientras estás ahí-. Radica en tu voluntad, no en el número de años, que hayas vivido lo suficiente #LEDM

Que filosofar es aprender a morir. ... toda la sabiduría y la razón del mundo se resuelve, a fin de cuentas, en enseñarnos a no tener miedo a morir. Si alguien enseñara a los hombres a morir, les enseñaría a vivir. #LosEnsayosDeMontaigne

Durante los próximos meses compatibilizaré mis lecturas de narrativa con Los Ensayos de Montaigne. Si me acuerdo, iré escribiendo por aquí cosas que me llamen la atención. #Libros

@JuanmiRamiro 😂

Si mi amigo Diego tiene razón, se la da uno y punto.

A ver, no es obligatorio tener opinión de todo. Si no sabes de un tema, puedes perfectamente no opinar y no pasa nada.

Es que ESE es precisamente el problema. Que un torneo de tenis (el más importante de nuestro país) esté construido en parte para el postureo, la comida vip etc en vez de para ver tenis. Dejando fuera aficionados que no pueden comprar una entrada mientras el estadio está vacío.

Las plataformas tipo Netflix están popularizando series y películas del género llamado "True crime". Pero esto ya existía. 'A sangre fría', de Truman Capote, es un novelón, de gran repercusión en su momento. Esta edición de 1967 fue comprada en Galerías Preciados. #Libros

👉 El infinito en un juego · 10-99 años · 1 a 4 participantes Basado en el libro “El infinito en un junco” Ilustrado por Lucía Dellavalle 🎯 Objetivo: Emprender un viaje por la historia del libro. Conseguilo en librerías, jugueterías y tiendas de Argentina y España. @Tinkuy_

En el hilo turras de hoy hablaremos de las tres cosas que son necesarias para abordar proyectos aparentemente imposibles, y las razones por las que por regla general se fracasa en ello.

💰 ¿Suben los salarios en España? En realidad llevan 30 años estancados. El sueldo medio real solo sube 5% desde 1995, frente al 31% de la OCDE. Datos de sueldos, generaciones e impuestos:

@jtllezz @JaimeObregon @Jongonzlz Bulos y falsedades soportados por datos explicados con infinita paciencia. La cosa va de pensar por ti mismo, no de creerse los que te digan unos u otros.

@JaimeObregon @DiegoSef @Jongonzlz Sus aportaciones son bulos y falsedades. Pero cada uno que se junte con quien quiera.

¿Os imagináis a Jon González (@Jongonzlz ) y a Jaime Gómez-Obregón (@JaimeObregon ) juntando fuerzas por el bien y franquiciando ideas para que colaboren sus seguidores más avezados?

Eso os digo yo siempre, hijos míos. ¡Somos hispanoamericanos!

¡El GitHub! Sé 0 de programación. Sorry, uno no puede saber de todo. github.com/jongonzlz/Calc…

@Jongonzlz Si necesitas un "doctor" en economía que te eche una mano, díselo a Pedro, que últimamente está muy pendiente de lo que haces. ; )

Quiero DEMOCRATIZAR el conocimiento del cálculo del IRPF y del salario neto, y las implicaciones de la progresividad en frío entre 2012 y 2026. Pero necesito fiscalistas y economistas con ojo al detalle y techies. Quiero que los que sabéis de fiscalidad auditéis los resultados de mi código para cada año atendiendo al más mínimo detalle (yo he tratado de hacerlo), Que los techies me propongáis mejoras en el código y optimizaciones en las salidas, y quiero que, finalmente, los que tenéis capacidad de montar una web con ello, os coordinéis y lo hagáis. También quiero que extraigáis un manual sencillo para que la gente lo entienda a partir de los cálculos que se hacen en el código. Y que se expliquen las distintas normativas y cómo impactaron. A TRABAJAR. GO GO GO! @Gsnchez @XMihura @Inspectores_IHE @frdelatorre @Jaume_Vinas @SantiCalvo_Eco Ahí va el código! import pandas as pd import numpy as np # ============================================================================= # 1. MÓDULO MACROECONÓMICO: INFLACIÓN ACUMULADA (DICIEMBRE A DICIEMBRE) # ============================================================================= IPC_ANUAL_DIC = { 2013: 0.003, 2014: -0.010, 2015: 0.000, 2016: 0.016, 2017: 0.011, 2018: 0.012, 2019: 0.008, 2020: -0.005, 2021: 0.065, 2022: 0.057, 2023: 0.031, 2024: 0.028, 2025: 0.029, 2026: 0.030 } def obtener_inflacion_acumulada(anio_base, anio_destino=2026): if anio_base == anio_destino: return 1.0 multiplicador = 1.0 for anio in range(anio_base + 1, anio_destino + 1): multiplicador *= (1 + IPC_ANUAL_DIC[anio]) return multiplicador INFLACION_A_2026 = {anio: obtener_inflacion_acumulada(anio, 2026) for anio in range(2012, 2027)} # ============================================================================= # 2. NORMATIVA FISCAL Y LABORAL (IRPF Y SS) # ============================================================================= def obtener_parametros(anio): p = {} # Bases y Tipos Generales SS p['base_max'] = { 2012: 39150.0, 2013: 41108.4, 2014: 43164.0, 2015: 43272.0, 2016: 43704.0, 2017: 45014.4, 2018: 45014.4, 2019: 48841.2, 2020: 48841.2, 2021: 48841.2, 2022: 49672.8, 2023: 53946.0, 2024: 56646.0, 2025: 58914.0, 2026: 61214.4 }[anio] p['ss_tipos'] = { 'comunes': [0.236, 0.047], 'desempleo': [0.055, 0.0155], 'fogasa': [0.002, 0.0], 'fp': [0.006, 0.001], 'atep': [0.015, 0.0] } # MEI y Solidaridad if anio == 2023: p['mei'] = [0.005, 0.001] elif anio == 2024: p['mei'] = [0.0058, 0.0012] elif anio == 2025: p['mei'] = [0.0067, 0.0013] elif anio >= 2026: p['mei'] = [0.0075, 0.0015] else: p['mei'] = [0.0, 0.0] if anio == 2025: p['solidaridad'] = [(1.10, 0.0092), (1.50, 0.0100), (float('inf'), 0.0117)] elif anio >= 2026: p['solidaridad'] = [(1.10, 0.0115), (1.50, 0.0125), (float('inf'), 0.0146)] else: p['solidaridad'] = [] # Mínimos y Gastos p['irpf_minimo'] = 5151 if anio <= 2014 else 5550 p['minimo_exento'] = { 2012: 11162, 2013: 11162, 2014: 11162, 2015: 12000, 2016: 12000, 2017: 12000, 2018: 12643, 2019: 14000, 2020: 14000, 2021: 14000, 2022: 14000, 2023: 15000, 2024: 15876, 2025: 15876, 2026: 15876 }[anio] p['gastos_fijos'] = 0 if anio <= 2014 else 2000 # Reducción Art 20 (y Metadatos para control) def get_art20_params(a): if a <= 2014: return {"U_Inf": 9180, "R_Max": 4080, "U_Sup": 13260, "R_Min": 2652} elif 2015 <= a <= 2017: return {"U_Inf": 11250, "R_Max": 3700, "U_Sup": 14450, "R_Min": 0} elif a == 2018: return {"U_Inf": "Transitorio", "R_Max": "Transitorio", "U_Sup": "Transitorio", "R_Min": "Transitorio"} elif 2019 <= a <= 2022: return {"U_Inf": 13115, "R_Max": 5565, "U_Sup": 16825, "R_Min": 0} elif a == 2023: return {"U_Inf": 14047.5, "R_Max": 6498, "U_Sup": 19747.5, "R_Min": 0} else: return {"U_Inf": 14852, "R_Max": 7302, "U_Sup": 19747.5, "R_Min": 0} p['art20_meta'] = get_art20_params(anio) def reduccion_trabajo(rn_previo): if anio <= 2014: if rn_previo <= 9180: return 4080.0 elif rn_previo <= 13260: return 4080.0 - 0.35 * (rn_previo - 9180.0) else: return 2652.0 elif 2015 <= anio <= 2017: if rn_previo <= 11250: return 3700.0 elif rn_previo <= 14450: return 3700.0 - 1.15625 * (rn_previo - 11250.0) else: return 0.0 elif anio == 2018: # Régimen Transitorio pre = 3700.0 if rn_previo <= 11250 else (3700.0 - 1.15625 * (rn_previo - 11250.0) if rn_previo <= 14450 else 0.0) post = 5565.0 if rn_previo <= 13115 else (max(0.0, 5565.0 - 1.5 * (rn_previo - 13115.0)) if rn_previo <= 16825 else 0.0) return (pre / 2.0) + (post / 2.0) elif 2019 <= anio <= 2022: if rn_previo <= 13115: return 5565.0 elif rn_previo <= 16825: return max(0.0, 5565.0 - 1.5 * (rn_previo - 13115.0)) else: return 0.0 elif anio == 2023: if rn_previo <= 14047.50: return 6498.0 elif rn_previo <= 19747.50: return max(0.0, 6498.0 - 1.14 * (rn_previo - 14047.50)) else: return 0.0 elif anio >= 2024: if rn_previo <= 14852: return 7302.0 elif rn_previo <= 17673.52: return 7302.0 - 1.75 * (rn_previo - 14852.0) elif rn_previo <= 19747.50: return 2364.34 - 1.14 * (rn_previo - 17673.52) else: return 0.0 return 0.0 p['reduccion_trabajo'] = reduccion_trabajo # Escalas IRPF if anio <= 2014: p['tramos_irpf'] = [(17707, 0.2475), (33007, 0.30), (53407, 0.40), (120000, 0.47), (175000, 0.49), (300000, 0.51), (float('inf'), 0.52)] elif anio == 2015: p['tramos_irpf'] = [(12450, 0.195), (20200, 0.245), (34000, 0.305), (60000, 0.38), (float('inf'), 0.46)] elif 2016 <= anio <= 2020: p['tramos_irpf'] = [(12450, 0.19), (20200, 0.24), (35200, 0.30), (60000, 0.37), (float('inf'), 0.45)] else: p['tramos_irpf'] = [(12450, 0.19), (20200, 0.24), (35200, 0.30), (60000, 0.37), (300000, 0.45), (float('inf'), 0.47)] # Deducción SMI def deduccion_smi(bruto): if anio == 2026: if bruto <= 17094: return 590.89 else: return max(0.0, 590.89 - 0.20 * (bruto - 17094.0)) elif anio == 2025: if bruto <= 16576: return 340.0 elif bruto <= 18276: return max(0, 340.0 - 0.20 * (bruto - 16576.0)) return 0.0 p['deduccion_smi'] = deduccion_smi return p # ============================================================================= # 3. GENERACIÓN DE HOJAS DE CONTROL DE PARÁMETROS # ============================================================================= def generar_hojas_control(): general = [] tramos_lista = [] for anio in range(2012, 2027): p = obtener_parametros(anio) tipo_emp = sum(x[0] for x in p['ss_tipos'].values()) tipo_tra = sum(x[1] for x in p['ss_tipos'].values()) general.append({ "Año": anio, "Base Máx. Anual": p['base_max'], "SS Empleador %": round(tipo_emp * 100, 2), "SS Empleado %": round(tipo_tra * 100, 2), "MEI Empleador %": round(p['mei'][0] * 100, 3), "MEI Empleado %": round(p['mei'][1] * 100, 3), "Gastos Fijos Art.19": p['gastos_fijos'], "Mín. Contribuyente": p['irpf_minimo'], "Mín. Exento Retención": p['minimo_exento'], "Art.20 Umbral Inf": p['art20_meta']['U_Inf'], "Art.20 Red. Máxima": p['art20_meta']['R_Max'], "Art.20 Umbral Sup": p['art20_meta']['U_Sup'], "Art.20 Red. Mínima": p['art20_meta']['R_Min'] }) for i, (lim, tip) in enumerate(p['tramos_irpf']): tramos_lista.append({ "Año": anio, "Nº Tramo": i + 1, "Hasta Base": lim if lim != float('inf') else "En adelante", "Tipo %": round(tip * 100, 2) }) return pd.DataFrame(general), pd.DataFrame(tramos_lista) # ============================================================================= # 4. MOTOR DETALLADO (PARA PESTAÑAS ANUALES DAT_YYYY) # ============================================================================= def calcular_cuotas_por_tramo(base_liq, tramos): cuotas_tramos = {f"T{i+1} ({round(tipo*100, 1)}%)": 0.0 for i, (_, tipo) in enumerate(tramos)} cuota_total = 0.0 if base_liq <= 0: return cuotas_tramos, cuota_total lim_ant = 0.0 for i, (lim, tipo) in enumerate(tramos): nombre = f"T{i+1} ({round(tipo*100, 1)}%)" if base_liq > lim: cuota = (lim - lim_ant) * tipo cuotas_tramos[nombre] = cuota cuota_total += cuota lim_ant = lim else: cuota = (base_liq - lim_ant) * tipo cuotas_tramos[nombre] = cuota cuota_total += cuota break return cuotas_tramos, cuota_total def procesar_ano(anio): p = obtener_parametros(anio) # Rango exhaustivo: 0 a 100.000€ de 1€ en 1€ salarios_brutos = np.arange(0, 100001, 1) resultados = [] for bruto in salarios_brutos: base_cotizacion = min(bruto, p['base_max']) exceso_base = max(0, bruto - p['base_max']) tipo_empresa = sum(x[0] for x in p['ss_tipos'].values()) + p['mei'][0] tipo_trabajador = sum(x[1] for x in p['ss_tipos'].values()) + p['mei'][1] cot_empresa = base_cotizacion * tipo_empresa cot_trabajador = base_cotizacion * tipo_trabajador if p['solidaridad'] and exceso_base > 0: tramo1_limite = p['base_max'] * 0.10 tramo2_limite = p['base_max'] * 0.50 exceso1 = min(exceso_base, tramo1_limite) exceso2 = min(max(0, exceso_base - tramo1_limite), tramo2_limite - tramo1_limite) exceso3 = max(0, exceso_base - tramo2_limite) cuota_sol_total = (exceso1 * p['solidaridad'][0][1]) + (exceso2 * p['solidaridad'][1][1]) + (exceso3 * p['solidaridad'][2][1]) cot_empresa += cuota_sol_total * (5/6) cot_trabajador += cuota_sol_total * (1/6) coste_laboral = bruto + cot_empresa rendimiento_previo_sin_fijos = bruto - cot_trabajador red_trabajo = p['reduccion_trabajo'](rendimiento_previo_sin_fijos) rendimiento_neto = max(0, rendimiento_previo_sin_fijos - p['gastos_fijos']) base_imponible = max(0, rendimiento_neto - red_trabajo) cuotas_tramos, cuota_integra = calcular_cuotas_por_tramo(base_imponible, p['tramos_irpf']) cuota_minimo = p['irpf_minimo'] * p['tramos_irpf'][0][1] cuota_teorica = max(0, cuota_integra - cuota_minimo) deduccion = p['deduccion_smi'](bruto) cuota_con_deduccion = max(0, cuota_teorica - deduccion) limite_retencion = max(0, (bruto - p['minimo_exento']) * 0.43) irpf_final = min(cuota_con_deduccion, limite_retencion) salario_neto = bruto - cot_trabajador - irpf_final fila = { "Salario Bruto": bruto, "Cot. Soc. Empresa": round(cot_empresa, 2), "Coste Laboral": round(coste_laboral, 2), "Cot. Soc. Trab.": round(cot_trabajador, 2), "Ren. Previo": round(rendimiento_previo_sin_fijos, 2), "Gastos Fijos": p['gastos_fijos'], "Red. Ren. Trab.": round(red_trabajo, 2), "Base Imponible": round(base_imponible, 2) } for k, v in cuotas_tramos.items(): fila[k] = round(v, 2) fila.update({ "Cuota Íntegra": round(cuota_integra, 2), "Cuota Mínimo Personal": round(cuota_minimo, 2), "Cuota Teórica": round(cuota_teorica, 2), "Deducción SMI": round(deduccion, 2), "Cuota tras SMI": round(cuota_con_deduccion, 2), "Límite 43% (Art 85.3)": round(limite_retencion, 2), "IRPF Final": round(irpf_final, 2), "Salario Neto": round(salario_neto, 2) }) resultados.append(fila) return pd.DataFrame(resultados) # ============================================================================= # 5. MOTOR RÁPIDO PARA COMPARATIVA INFLACIÓN # ============================================================================= def calcular_nomina_agregada(bruto, anio, p): base_cot = min(bruto, p['base_max']) exc_base = max(0, bruto - p['base_max']) t_emp = sum(x[0] for x in p['ss_tipos'].values()) + p['mei'][0] t_tra = sum(x[1] for x in p['ss_tipos'].values()) + p['mei'][1] cot_emp = base_cot * t_emp cot_tra = base_cot * t_tra if p['solidaridad'] and exc_base > 0: l1, l2 = p['base_max']*0.1, p['base_max']*0.5 e1, e2, e3 = min(exc_base, l1), min(max(0, exc_base-l1), l2-l1), max(0, exc_base-l2) q_sol = (e1*p['solidaridad'][0][1]) + (e2*p['solidaridad'][1][1]) + (e3*p['solidaridad'][2][1]) cot_emp += q_sol * (5/6); cot_tra += q_sol * (1/6) coste_lab = bruto + cot_emp rn_previo = bruto - cot_tra red20 = p['reduccion_trabajo'](rn_previo) base_imp = max(0, rn_previo - p['gastos_fijos'] - red20) q_integra = 0.0 lim_ant = 0.0 for lim, tipo in p['tramos_irpf']: if base_imp > lim: q_integra += (lim - lim_ant) * tipo lim_ant = lim else: q_integra += (base_imp - lim_ant) * tipo break q_min = p['irpf_minimo'] * p['tramos_irpf'][0][1] q_teorica = max(0, q_integra - q_min) q_smi = max(0, q_teorica - p['deduccion_smi'](bruto)) lim_ret = max(0, (bruto - p['minimo_exento']) * 0.43) irpf_final = min(q_smi, lim_ret) return coste_lab, cot_emp, cot_tra, irpf_final, bruto - cot_tra - irpf_final def generar_comparativa_inflacion(): # Análisis comparativo en saltos de 1.000€ salarios_2026 = np.arange(15000, 100001, 1000) p_2026 = obtener_parametros(2026) ref_2026 = {b: calcular_nomina_agregada(b, 2026, p_2026) for b in salarios_2026} resultados = [] for anio in range(2012, 2027): p_anio = obtener_parametros(anio) inf_acum = INFLACION_A_2026[anio] for bruto_26 in salarios_2026: bruto_nom = bruto_26 / inf_acum c_lab_n, c_emp_n, c_tra_n, irpf_n, neto_n = calcular_nomina_agregada(bruto_nom, anio, p_anio) c_lab_aj = c_lab_n * inf_acum c_emp_aj = c_emp_n * inf_acum c_tra_aj = c_tra_n * inf_acum irpf_aj = irpf_n * inf_acum neto_aj = neto_n * inf_acum neto_2026_real = ref_2026[bruto_26][4] dif_poder_adq = neto_aj - neto_2026_real resultados.append({ "Año a Comparar": anio, "Salario Equivalente (2026)": bruto_26, "Multiplicador IPC Acum.": round(inf_acum, 4), "IPC Acumulado (%)": f"{round((inf_acum - 1)*100, 2)}%", "Salario Bruto Nominal": round(bruto_nom, 2), "Coste Lab. (Euros 2026)": round(c_lab_aj, 2), "SS Emp. (Euros 2026)": round(c_emp_aj, 2), "SS Tra. (Euros 2026)": round(c_tra_aj, 2), "IRPF (Euros 2026)": round(irpf_aj, 2), "Neto Real en su Año": round(neto_aj, 2), "Neto Real en 2026": round(neto_2026_real, 2), "Variación Poder Adquisitivo Mensual vs 2026 (12 pagas)": round(dif_poder_adq / 12, 2), "Pérdida/Ganancia Anual Poder Adq.": round(dif_poder_adq, 2) }) return pd.DataFrame(resultados) # ============================================================================= # 6. EJECUCIÓN MAESTRA Y GENERACIÓN DEL EXCEL COMPLETO # ============================================================================= nombre_fichero = 'Auditoria_Integral_Nominas_e_Inflacion_2012_2026.xlsx' print("Iniciando la creación del mega-archivo Excel. ¡Paciencia, puede tardar un par de minutos!...") with pd.ExcelWriter(nombre_fichero, engine='openpyxl') as writer: # 1. Pestañas de Parámetros de Control print("Generando hojas de control normativo...") df_gen, df_tra = generar_hojas_control() df_gen.to_excel(writer, sheet_name='CONTROL_GENERAL', index=False) df_tra.to_excel(writer, sheet_name='CONTROL_TRAMOS_IRPF', index=False) # 2. Pestaña Comparativa Inflación print("Calculando y generando comparativa ajustada por IPC...") df_comparativa = generar_comparativa_inflacion() df_comparativa.to_excel(writer, sheet_name='COMPARATIVA_INFLACION', index=False) # 3. Pestañas Anuales Detalladas (de 1€ en 1€) for anio in range(2012, 2027): print(f"Calculando nóminas detalladas para el año {anio} (100.001 registros)...") df_ano = procesar_ano(anio) df_ano.to_excel(writer, sheet_name=f'DAT_{anio}', index=False) print(f"\n¡Éxito total! Archivo '{nombre_fichero}' creado correctamente con todas las auditorías solicitadas.")

Muchas gracias @Ruben_Amon y @guardian_el_ por esta maravillosa conversación. Morante: punto y aparte, es la excusa para hablar de un torero único, de arte y de liturgia, de la muerte prematura y del miedo a ella, de curiosidad, de aprovechar el tiempo.. open.spotify.com/episode/5bnwVM…

“El niño es la perfecta comunión con el ahora y vive cada instante como si fuese único, porque, de hecho, sabe -inconscientemente- que es único” del libro «El sentido de la vida» @Planetadelibros +info: bit.ly/3qTgYT4

Por mucho que se les intente silenciar, los contrapoderes siempre encuentran un resquicio por el que asomar la cabeza. Afortunadamente.