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A medida que individuos exploran estrategias para abordar sus obligaciones financieras, surge la cuestión crucial de si deberían enfocarse en liquidar primero la deuda más grande o la más pequeña. | Foto: Getty Images

Economía

¿Qué es mejor, pagar la deuda más grande o pequeña?

En el debate financiero sobre la gestión de deudas, surge la interrogante de si es más beneficioso saldar primero la deuda más grande o la más pequeña. Las respuestas divergen, y comprender las implicaciones a largo plazo es esencial.

8 de diciembre de 2023 Por: Redacción El País

En el complejo escenario financiero actual, muchas personas se encuentran navegando por las aguas turbulentas de las deudas. Una de las preguntas más comunes que surgen en este contexto es si es mejor abordar primero la deuda más grande o la más pequeña. La respuesta no es tan sencilla como podría parecer, ya que depende de diversos factores que influyen en la situación financiera de cada individuo.

Ventajas de pagar la deuda pequeña

Al abordar primero la deuda más pequeña, se experimentan ventajas. Psicológicamente, saldar una deuda menor puede brindar una sensación de logro y motivación, impulsando a las personas a mantenerse comprometidas con su plan de pago. Este enfoque, conocido como el “método de bola de nieve”, propuesto por el experto en finanzas Dave Ramsey, se centra en liquidar las deudas más pequeñas primero, creando así un impulso positivo.

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Dentro del complejo panorama financiero, la decisión de priorizar el pago de la deuda más grande o más pequeña es objeto de análisis. | Foto: Getty Images

Otra ventaja de saldar la deuda más pequeña es liberar dinero mensualmente. Al eliminar un pago mensual, se libera un flujo de efectivo que puede ser dirigido hacia otras deudas o destinado a un fondo de emergencia. Este enfoque táctico puede mejorar la flexibilidad financiera a corto plazo y proporcionar un colchón financiero que sirva de apoyo en caso de imprevistos.

Enfrentando la deuda grande: Estrategias a largo plazo

Por otro lado, algunos expertos argumentan a favor de abordar la deuda más grande primero, haciendo hincapié en los beneficios a largo plazo. La deuda grande a menudo lleva consigo tasas de interés más altas, lo que significa que, con el tiempo, se pueden acumular mayores cantidades de intereses. Al concentrarse en la deuda más grande, se puede reducir la carga financiera a largo plazo y ahorrar dinero en intereses.

Antes de adquirir un crédito es indispensable que verifique su capacidad de endeudamiento.
La elección entre estos enfoques tiene implicaciones directas en la salud financiera a corto y largo plazo. | Foto: Getty Images

Además, abordar la deuda grande puede tener un impacto más significativo en la salud financiera general. Al eliminar una suma considerable de deuda, se mejora la relación deuda-ingreso, lo que puede tener un efecto positivo en la calificación crediticia y abrir oportunidades financieras futuras, como la posibilidad de obtener tasas de interés más bajas en préstamos.

Entendiendo el método avalanche

En el vasto paisaje de estrategias para saldar deudas, el método Avalanche destaca como una ruta inteligente y eficiente. En lugar de abordar las deudas de manera indiscriminada, este enfoque se centra en priorizar y eliminar las deudas con las tasas de interés más altas primero. Esta táctica no solo ahorra tiempo, sino que también maximiza los ahorros al reducir los pagos de intereses a largo plazo.

Salir de deudas es el sueño de muchos y solo puede lograrlo si organiza sus finanzas.
La respuesta implica consideraciones que van más allá del mero tamaño de la deuda. | Foto: Getty Images

Organizando las deudas por tasa de interés

La clave del éxito del método Avalanche radica en la organización. La primera tarea es ordenar todas las deudas según sus tasas de interés, desde la más alta hasta la más baja. Este paso proporciona una visión clara del terreno financiero y permite identificar las deudas que están cobrando los intereses más significativos.

*Este artículo fue creado con ayuda de una inteligencia artificial que utiliza machine learning para producir texto similar al humano, y curado por un periodista especializado de El País.

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