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EEUU

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Datos macroeconómicos, correlaciones y actividad sectorial para EEUU.

IPC (var. mensual)
0.64% ↓ -0.23pp
Apr 2026
Fed Funds
3.64% → +0.00pp
Apr 2026
Desempleo
4.30% → +0.00pp
Apr 2026
Nómina no agríc.
158,736k ↑ +0.1%
Apr 2026
💡 ¿Cómo usar el panel de análisis macro?

Seleccioná indicadores en el sidebar izquierdo y comparalos en un único gráfico interactivo. Podés usar presets para cargar combinaciones predefinidas, o armar la tuya.

Variables (sidebar)Hacé clic en cualquier indicador para seleccionarlo. Aparece como traza en el gráfico. Quitalo con × en los chips.
FrecuenciaResamplea los datos. Mensual = 1 punto/mes · Trimestral = cada 3 meses · Anual = 1 punto/año.
TransformacionesCrudo = valores originales · % cambio = vs período anterior · YoY = vs mismo mes del año anterior · Δ = diferencia absoluta · ∑ = suma acumulada.
Escala LogIdeal para series con crecimiento exponencial (ej. tipo de cambio). Permite ver variaciones relativas en lugar de absolutas.
Base 100Reindexar todas las series para que empiecen en 100. Permite comparar variables con escalas muy distintas (ej. inflación % vs reservas en MM USD).
AutoActualización automática al cambiar controles. Destildalo para configurar todo y luego presionar ↺ Actualizar.
Vista TablaMuestra los valores exactos en vez del gráfico. Útil para exportar o verificar datos puntuales.
Corr. vsCalcula correlación estática de cada serie contra la variable elegida. Aparece en el panel de estadísticas bajo el gráfico.
Presets rápidos
Período

Variables

Seleccionadas
Ninguna.

Industrias GDP

0/8
Ninguna.

Elegí un preset o seleccioná variables para visualizar.

Correlación Rolling

💡 ¿Cómo funciona?

En lugar de una correlación única para todo el período, calcula la correlación en ventanas móviles sucesivas. Revela cambios de régimen que la correlación estática oculta.

+1 (azul intenso)Movimiento idéntico. Si sube X, sube Y en la misma proporción.
−1 (rojo intenso)Movimiento opuesto. Si sube X, baja Y.
≈0Sin relación lineal en ese período.
VentanaMeses por cálculo. Chica (12) = sensible a cambios rápidos. Grande (36+) = señal más suave y estable.

💡 Un cruce por cero puede indicar un cambio estructural: crisis, giro de política monetaria, shock externo.

Causalidad de Granger

💡 ¿Cómo funciona?

Prueba estadística: ¿el pasado de X mejora la predicción de Y más allá de lo que Y predice por sí sola? Si sí → X "Granger-causa" Y.

⚠️ No es causalidad real: es poder predictivo. Una correlación espuria podría dar p < 0.05 sin que haya relación causal verdadera.

p < 0.05 ✓Evidencia de que X predice Y con ese lag. Se rechaza la hipótesis nula.
p ≥ 0.05Sin evidencia suficiente. X no mejora la predicción de Y en ese lag.
LagsRezagos a evaluar. Lag 6 mensual = ¿el valor de X hace 6 meses ayuda a predecir Y hoy?
EstacionariedadGranger requiere series sin tendencia. Si aparece advertencia ADF, aplicá YoY o Δ primero para evitar resultados espurios.
Pares clásicos:

Ratio entre variables (A ÷ B)

💡 ¿Para qué sirve?

Divide dos series en cada punto del tiempo y grafica el cociente. Útil para ver relaciones relativas que no son evidentes en los gráficos individuales.

Ratio subeA crece más rápido (o cae más lento) que B.
Ratio bajaB gana terreno sobre A.
Ratio = 1Ambas variables en equilibrio relativo.
NormalizadoOpcionalmente reindexado a 100 en el primer punto para ver tendencia porcentual.

💡 Ejemplos útiles: Reservas ÷ M2 (cobertura monetaria), PIB ÷ Deuda (sostenibilidad fiscal), TC ÷ Inflación (tipo de cambio real).

Ratios clásicos:

GDP por industria — BEA

USD miles de millones · Anual Ver módulo →
💡 ¿Qué son estos datos y cómo usar el panel?

BEA GDP by Industry — Bureau of Economic Analysis (EEUU). GDP en miles de millones de dólares corrientes, anual. Agrupa ~98 industrias BEA en 14 categorías comparables.

1. Seleccioná sectoresUsá el panel izquierdo con filtro, o hacé clic en un preset para cargar una combinación típica.
2. Ajustá el períodoDefiní el rango de fechas con los botones de período o los campos Desde/Hasta.
3. Elegí transformaciónPara comparar crecimiento entre sectores usá YoY. Para ver niveles absolutos, dejá Dato crudo.
Base 100Reindexar todas las series al primer punto. Ideal para comparar sectores de distinto tamaño en términos relativos.
Correlación Rolling¿Dos sectores se mueven juntos? ¿En qué períodos se desacoplaron? Calculá la correlación entre dos sectores en ventanas móviles.
Granger¿El pasado de un sector predice otro? Ej: ¿Manufactura lidera a Transporte? Usá lags cortos si la frecuencia es mensual.
Presets rápidos
Período

Sectores

Seleccionados
Ninguno.

Seleccioná sectores o un preset para visualizar.

Correlación Rolling — Sectores

💡 ¿Cómo funciona?

Calcula la correlación entre dos sectores en ventanas móviles, mostrando cómo cambia la relación a lo largo del ciclo económico.

+1Los sectores se mueven exactamente juntos (co-movimiento positivo).
−1Movimiento opuesto: cuando uno crece, el otro cae.
VentanaEn años. Ej: 10 = correlación de cada década consecutiva.
RotacionesUn cambio de signo puede indicar una rotación sectorial o un shock que afectó a los sectores de forma distinta.

Causalidad de Granger — Sectores

💡 ¿Cómo funciona?

Prueba si la actividad pasada de un sector ayuda a predecir la de otro. Útil para detectar relaciones líder-seguidor entre sectores.

p < 0.05 ✓El sector X tiene poder predictivo sobre Y con ese lag. No implica causalidad real.
LagsPeríodos anuales. Lag 4 = ¿el GDP de X hace 4 años predice el de Y hoy?
Advertencia ADFSi la serie tiene tendencia, el test puede dar falsos positivos. Aplicá YoY o Δ primero.
Ejemplos típicos¿Construcción lidera a Inmobiliarias? ¿Manufactura lidera a Transporte?
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