Yoksulluk kişi sayısı oranı ve genel nufus ilikisi analizi
AGUID ISSAKH HAMIT
KARABUK UNIVERSITESIjuin 09, 2024
ÖZET
Yoksulluk oranlarının genel nüfus ile nasıl bir ilişki içinde olduğunu analiz etmektir.Yoksulluk oldukça karmaşık bir olgudur. Gelişmekte olan ülkelerin ve geçiş ekonomilerinin bugün karşılaştığı en ciddi problemlerden birisi büyümeyi hızlandırıp yoksulluğu azaltan reformlar belirleyip uygulamaktır. En iyi bilinen nüfus teorisi, Malthus’un nüfus teorisidir. İngiltere’nin hızla artan nüfusu, yanlış yönlendirilmiş bir Yoksul Yasası ile teşvik edilmiş ve bu Malthus’u çok derinden rahatsız etmiştir. 1798 yılında Malthus, “Nüfus İlkesi Üzerine Bir Deneme” adlı çalışmasında nüfus artışı ve gıda üretimi arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Malthus’un nüfus teorisi birçok insan tarafından desteklenmiştir ancak 19. yüzyıl sosyoloğu Karl Marx yoksulluk ve açlığın nüfus artışının değil kapitalist ekonominin bir sonucu olduğunu iddia etmiştir. Ayrıca zenginliğin adil bir şekilde dağıtılmasıyla, gıda kaynaklarının nüfus artışına ayak uyduracağını savunmuştur.
Anahtar Sözcükler:
Nüfus teorisi, Yoksulluk,yalnızlık, sosyo-kültürel donüşüm, sosyal hizmet uygulamaları
abstract:
Yoksulluk kişi sayısı oranı, toplumun genel düzeyine göre belirli bir sınırın altında gelire sahip olan bireylerin göreli anlamda yoksul sayıldığı bir istatistiktir. Bu oran, eşdeğer hanehalkı kullanılabilir fert medyan gelirinin yüzde 50’si dikkate alınarak belirlenen yoksulluk sınırına göre hesaplanır.Yoksulluk oranı, ekonomik eşitsizlikleri anlamamıza yardımcı olur ve yoksulluğun azaltılması için politika yapıcılar ve sivil toplum kuruluşları için bir rehber niteliği taşır. Ayrıca, yoksulluk oranı, farklı bölgeler ve hanehalkı tipleri arasındaki farkları da gösterir. Örneğin, tek kişilik hanehalklarında yoksulluk oranı daha düşükken, çekirdek aile bulunmayan birden fazla kişiden oluşan hanehalklarında daha yüksektir. Dünya genelinde yoksullukla mücadele, Birleşmiş Milletler’in Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri arasında yer almaktadır. Bu hedefler, yoksulluğun azaltılması, gelir eşitsizliğinin azaltılması ve insanların yaşam standartlarının yükseltilmesi için çeşitli önlemleri içermektedir. Yoksullukla mücadelede veri tabanlı politika yapmak için bu tür istatistiklerin düzenli olarak güncellenmesi önemlidir.
Introduction
Turkiye’de Yoksulluk kişi sayısı oranı ve genel nufus ilikisi:zaman serisi analizi ile incelemistir. Türkiye’de yoksulluk oranının ve yoksul kişi sayısının genel nüfus ile ilişkisini zaman serisi analizi kullanarak incelemektir.Bu tür bir analiz, Türkiye’deki yoksullukla mücadele politikalarının etkinliğini değerlendirmek, sosyo-ekonomik planlamaya katkı sağlamak ve gelecekteki yoksulluk oranlarını tahmin etmek için kritik öneme sahiptir.
Literature Review
Aktaş (2015) yılında yayımladığı makale, mutluluğun bireysel ve toplumsal düzeyde önemine odaklanmaktadır. Makale, Birleşmiş Milletler tarafından 20 Mart’ta kutlanan Uluslararası Mutluluk Günü’ne dikkat çekmekte ve bu günün mutluluğun evrensel bir insan hakkı ve hedef olarak kabul edilmesinin önemini vurgulamaktadır.
Bu makalede, mutluluğun nasıl ölçülebileceği ve farklı yaklaşımlarla nasıl artırılabileceği incelenmektedir. Özellikle Bhutan’ın “Gayri Safi Milli Mutluluk” felsefesi örnek gösterilerek, ekonomik büyümenin ötesinde, bireylerin ve toplumların refahının artırılmasının önemi üzerinde durulmaktadır. Çalışma, insanların mutluluklarını artırmak için başkalarına yardım etme gibi prososyal davranışların etkili olduğunu belirtirken, yalnızca kendine yönelik keyif verici aktivitelerin bu denli kalıcı bir etki yaratmadığını göstermektedir.
(ozel2015kentselÖzel?)’in 2015 yılında yayımlanan “Kentsel Dönüşüm ve Sosyal Etkileri” başlıklı makalesi, Türkiye’deki kentsel dönüşüm projelerinin toplumsal etkilerini kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Makalede, kentsel dönüşüm süreçlerinin ekonomik, sosyal ve mekânsal boyutları ele alınarak, bu süreçlerin şehir sakinlerinin yaşam kalitesine, sosyal yapıya ve kentsel çevreye olan etkileri tartışılmaktadır. Özel, kentsel dönüşümün temel amaçlarını, eskiyen ve yıpranan şehir bölgelerini yenilemek, yaşam koşullarını iyileştirmek ve ekonomik gelişmeyi teşvik etmek olarak tanımlar. Ancak, bu projelerin uygulanması sırasında karşılaşılan sorunlara ve zorluklara da dikkat çeker. Özellikle düşük gelirli ve dezavantajlı gruplar üzerinde önemli etkiler yaratabileceğini, bu grupların yerinden edilme ve sosyal uyum sorunları yaşayabileceğini belirtir.
Uzun (2001) Uzun’un 2001 yılında yayımlanan “Türkiye’de Yoksulluk” başlıklı makalesi, Türkiye’deki yoksulluk olgusunu kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Makalede, yoksulluğun tanımı, nedenleri, ölçüm yöntemleri ve Türkiye’deki durumu ayrıntılı bir biçimde incelenmiştir. Uzun, yoksulluğu sadece ekonomik bir sorun olarak değil, aynı zamanda sosyal, kültürel ve politik boyutları olan çok yönlü bir sorun olarak tanımlar. Makale, yoksulluğun bireylerin yaşam kalitesini nasıl etkilediğine ve toplumsal yapının geneline nasıl yansıdığına dair derinlemesine analizler sunar. Yoksulluğun nedenleri arasında, işsizlik, düşük gelir düzeyleri, eğitim yetersizlikleri ve bölgesel eşitsizlikler gibi faktörler vurgulanmaktadır. Türkiye’deki yoksulluk sorununun, kırsal ve kentsel alanlar arasındaki farklardan da kaynaklandığı belirtilmektedir. Kırsal alanlarda yaşayan insanların daha yüksek yoksulluk oranlarına sahip olduğu, kentlerde ise göçle birlikte yeni yoksulluk biçimlerinin ortaya çıktığı anlatılmaktadır. Makalede, yoksulluğun ölçülmesi için kullanılan farklı yöntemler de tartışılmaktadır. Mutlak ve göreli yoksulluk kavramları, çeşitli yoksulluk sınırları ve endeksleri açıklanarak, Türkiye’deki mevcut durumun nasıl değerlendirildiği ele alınır. Uzun, Türkiye’deki yoksulluğun zaman içindeki değişimini de analiz ederek, ekonomik krizlerin ve politika değişikliklerinin yoksulluk üzerindeki etkilerini değerlendirmiştir.
Uzun, yoksullukla mücadele için sosyal politika önerileri sunar. Bu öneriler arasında, eğitim olanaklarının artırılması, iş yaratma programlarının geliştirilmesi, sosyal güvenlik ağlarının genişletilmesi ve bölgesel kalkınma projelerinin desteklenmesi yer alır. Yoksulluğun azaltılması için kapsamlı ve entegre bir yaklaşımın benimsenmesi gerektiği vurgulanır.
Bilen, Şan, and Aydın (2005) Bilen’in 2005 yılında yayımlanan “Türkiye’de Yoksulluk” başlıklı makalesi, Türkiye’deki yoksulluk olgusunu detaylı bir şekilde ele almaktadır. Makalede, yoksulluğun tanımı, ölçüm yöntemleri, nedenleri ve sonuçları üzerinde durulmuş, ayrıca Türkiye’deki yoksullukla mücadele politikaları ve uygulamaları incelenmiştir.Makale, yoksulluğu sadece gelir yetersizliği olarak değil, aynı zamanda temel ihtiyaçların karşılanamaması olarak tanımlar. Yoksulluk, bireylerin eğitim, sağlık, barınma ve sosyal hizmetlere erişememesi gibi çok boyutlu bir sorun olarak ele alınır. Bilen, yoksulluğun ölçülmesi için kullanılan çeşitli yöntemleri tartışır, bunlar arasında mutlak yoksulluk, göreli yoksulluk ve sübjektif yoksulluk yer alır. Türkiye’de yoksulluk sınırları ve göstergeleri açıklanarak, yoksulluğun farklı boyutlarıyla nasıl değerlendirildiği üzerinde durulmuştur.Türkiye’deki yoksulluğun nedenleri arasında işsizlik, düşük gelir seviyeleri, eğitim eksiklikleri, sağlık hizmetlerine erişimdeki yetersizlikler ve bölgesel eşitsizlikler vurgulanmaktadır. Bilen, özellikle kırsal kesimde yaşayan insanların ve kentlerdeki gecekondu bölgelerinde yaşayanların daha yüksek yoksulluk oranlarına sahip olduğunu belirtir. Ekonomik dalgalanmalar ve krizler, gelir dağılımındaki adaletsizlikler ve sosyal güvenlik sistemindeki yetersizlikler de yoksulluğun yaygınlaşmasında önemli faktörler olarak gösterilmektedir.
Yoksulluk ve Eşitsizlik
Gelişmekte olan ülkelerde ana ekonomik ilgi gelir dağılımından çok büyüme üzerine olmuştur. Ancak kalkınma hedefleri açısından sadece büyüme istenilen hedefleri ortaya çıkarmamaktadır, dolayısıyla onun dağılımı da yoksulluk sorunuyla mücadelede mutlaka daha fazla dikkate alınmalıdır. Yakın geçmişte Afrika, Asya ve Latin Amerika ülkelerinde büyümeye rağmen milyonlarca insanın hayat standartlarının aynı seviyede kalması ve hatta bazı bölgelerde daha da gerilemesi bu yargıyı doğrulamaktadır.
Araştırma Tasarımı:Türkiye’de Yoksulluk Oranı ve Genel Nüfus İlişkisi
Araştırma Amacı
Bu araştırmanın temel amacı, Türkiye’de yoksulluk oranı ile genel nüfus arasındaki ilişkiyi zaman serisi analizi kullanarak incelemektir. Araştırma, yoksullukla ilgili değişikliklerin nüfus artışı ve diğer sosyo-ekonomik faktörlerle nasıl ilişkili olduğunu belirlemeyi hedeflemektedir.
Araştırma Soruları
-Türkiye’de yoksulluk oranı yıllar içinde nasıl değişmiştir? -Genel nüfus artışı, yoksulluk oranında nasıl bir etki yaratmaktadır? -Yoksulluk oranı ve yoksul kişi sayısında mevsimsel veya döngüsel değişiklikler var mıdır? -Yoksulluk oranının gelecekteki eğilimleri nelerdir?
<https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.NAHC?view=chart (yoksulluk kişi sayısı oranı) <https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL?view=chart(genel nufusu) <https://data.worldbank.org/indicator/AG.PRD.FOOD.XD?view=chart(Tarımsal verimlilik, gıda üretim endeksi)
library(WDI)df= WDI(indicator = c(yo="SI.POV.NAHC", pp="SP.POP.TOTL"),country = c("TR"), start=2005, end=2022)
names(df) <- c("Country", "CountryCode", "Year", "yoksll", "yo_yoksulluk.orani", "pp_populasyon")library(tidyverse)## Warning: le package 'tidyverse' a été compilé avec la version R 4.3.3## Warning: le package 'ggplot2' a été compilé avec la version R 4.3.2## Warning: le package 'readr' a été compilé avec la version R 4.3.2## Warning: le package 'dplyr' a été compilé avec la version R 4.3.3## Warning: le package 'forcats' a été compilé avec la version R 4.3.2## Warning: le package 'lubridate' a été compilé avec la version R 4.3.2## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(stevemisc)## Warning: le package 'stevemisc' a été compilé avec la version R 4.3.3##
## Attachement du package : 'stevemisc'
##
## L'objet suivant est masqué depuis 'package:lubridate':
##
## dst
##
## L'objet suivant est masqué depuis 'package:dplyr':
##
## tbl_dfstr(df)## 'data.frame': 18 obs. of 6 variables:
## $ Country : chr "Turkiye" "Turkiye" "Turkiye" "Turkiye" ...
## $ CountryCode : chr "TR" "TR" "TR" "TR" ...
## $ Year : chr "TUR" "TUR" "TUR" "TUR" ...
## $ yoksll : int 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 ...
## $ yo_yoksulluk.orani: num 18.6 16.3 16.7 17.1 16.9 16.1 16.3 15 15 14.7 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Poverty headcount ratio at national poverty lines (% of population)"
## $ pp_populasyon : num 68704715 69601333 70158112 71051678 72039206 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Population, total"library(explore)## Warning: le package 'explore' a été compilé avec la version R 4.3.3“Explore” işlevi, veri setinin genel yapısını ve özelliklerini anlamak için kullanıcıya geniş bir bakış sunar ve daha derinlemesine analizler yapmak için temel bir adım olabilir.
describe_all(df)## # A tibble: 6 × 8
## variable type na na_pct unique min mean max
## <chr> <chr> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Country chr 0 0 1 NA NA NA
## 2 CountryCode chr 0 0 1 NA NA NA
## 3 Year chr 0 0 1 NA NA NA
## 4 yoksll int 0 0 18 2005 2014. 2022
## 5 yo_yoksulluk.orani dbl 2 11.1 13 13.5 15.5 18.6
## 6 pp_populasyon dbl 0 0 18 68704715 76762992. 84979913Ekstra_veri <- df$countrylibrary(tidyverse)df <- df[complete.cases(df), ]df %>% describe_all()## # A tibble: 6 × 8
## variable type na na_pct unique min mean max
## <chr> <chr> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Country chr 0 0 1 NA NA NA
## 2 CountryCode chr 0 0 1 NA NA NA
## 3 Year chr 0 0 1 NA NA NA
## 4 yoksll int 0 0 16 2005 2012. 2020
## 5 yo_yoksulluk.orani dbl 0 0 12 13.5 15.5 18.6
## 6 pp_populasyon dbl 0 0 16 68704715 75787914. 83384680veri analizi
str(df)## 'data.frame': 16 obs. of 6 variables:
## $ Country : chr "Turkiye" "Turkiye" "Turkiye" "Turkiye" ...
## $ CountryCode : chr "TR" "TR" "TR" "TR" ...
## $ Year : chr "TUR" "TUR" "TUR" "TUR" ...
## $ yoksll : int 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 ...
## $ yo_yoksulluk.orani: num 18.6 16.3 16.7 17.1 16.9 16.1 16.3 15 15 14.7 ...
## $ pp_populasyon : num 68704715 69601333 70158112 71051678 72039206 ...model <- lm(yo_yoksulluk.orani ~ pp_populasyon, data = df)summary(df)## Country CountryCode Year yoksll
## Length:16 Length:16 Length:16 Min. :2005
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.:2009
## Mode :character Mode :character Mode :character Median :2012
## Mean :2012
## 3rd Qu.:2016
## Max. :2020
## yo_yoksulluk.orani pp_populasyon
## Min. :13.50 Min. :68704715
## 1st Qu.:14.40 1st Qu.:71792324
## Median :15.00 Median :75661726
## Mean :15.51 Mean :75787914
## 3rd Qu.:16.40 3rd Qu.:79536646
## Max. :18.60 Max. :83384680df$log_yo_yoksulluk.orani <- log(df$pp_populasyon)df$log_yo_yoksulluk.orani <- log(df$yo_yoksulluk.orani)model_log <- lm(yo_yoksulluk.orani ~ pp_populasyon , data =df)summary(model_log)##
## Call:
## lm(formula = yo_yoksulluk.orani ~ pp_populasyon, data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.1424 -0.5150 -0.1441 0.4183 1.3216
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.441e+01 3.049e+00 11.286 2.05e-08 ***
## pp_populasyon -2.493e-07 4.015e-08 -6.209 2.28e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.7431 on 14 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7336, Adjusted R-squared: 0.7146
## F-statistic: 38.56 on 1 and 14 DF, p-value: 2.278e-05library("wbstats")library(ggplot2)library("gtrendsR")## Warning: le package 'gtrendsR' a été compilé avec la version R 4.3.3library("usmap")## Warning: le package 'usmap' a été compilé avec la version R 4.3.3library("tidyverse")food<-wb_search("Food") head(food,24)## # A tibble: 24 × 3
## indicator_id indicator indicator_desc
## <chr> <chr> <chr>
## 1 1101000 1101000:FOOD AND NON-ALCOHOLIC BEVERAGES <NA>
## 2 1101100 1101100:FOOD <NA>
## 3 1101130 1101130:Fish and seafood <NA>
## 4 1101190 1101190:Food products n.e.c. (Class) <NA>
## 5 AG.AID.CREL.MT Cereal food aid deliveries (FAO, tonnes) Food aid ship…
## 6 AG.AID.FOOD.MT Total food (cereals and non-cereal) food aid … Food aid repr…
## 7 AG.AID.NCREL.MT Non-cereal food aid deliveries (FAO, tonnes) Non-cereal co…
## 8 AG.LND.BLY.HA Land under barley production (hectares) Land under ba…
## 9 AG.LND.CERE.ZS Cereal cropland (% of land area) Land under ce…
## 10 AG.LND.CREL.HA Land under cereal production (hectares) Land under ce…
## # ℹ 14 more rowsdata <- wb_data("AG.AID.CREL.MT",
start_date = 2000, end_date = 2012)farkli ulkeler yoksulluk analizi
ggplot(data, aes(date, AG.AID.CREL.MT, group = country)) +
geom_line(aes(color = country))+
theme(legend.position = "none")+
ylab("Cereal Food Aid")+
scale_x_continuous(name="Year", breaks=seq(2000,2012,1)) +
labs(title = "yoksulluk orani")## Warning: Removed 18 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
Malthus’un Nüfus Teorisi
Malthus’un nüfus teorisinde, nüfus 1, 2, 4, 8, 16, 32… olarak geometrik bir dizi biçiminde artarken, gıda maddeleri ise 1, 2, 3, 4, 5, 6 … şeklinde aritmetik bir dizi olarak artmaktadır.
A Simple ggplot with the mtcars Data in R
summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00sonuc
Nüfusun hızlı artması, ülkelerin üretimlerini daha da artırırken, fazla tüketimin olmasına da neden olmaktadır. Başka bir deyişle, nüfusun artması ile üretim ve tüketim arasında doğru bir orantı bulunmaktadır (Aktan, 2002: 1). Yapılan son çalışmalar, doğurganlık oranlarının yoksulluk üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğuna dair güçlü kanıtlar sunmaktadır. Bu sonuç, hem mikro hem de makro düzeyde yapılan çalışmalar ile desteklenmektedir. Aşırı nüfus sorunu, yoksulluk sorunuyla ilgili kaygılardan kaynaklanan bir başka sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Bununla başa çıkmak için, aşırı nüfus sorunu ve nüfus artışına yönelik sosyoekonomik kontrollerin incelenmesi dikkate alınmalıdır. Aktacs’ın makalesi, mutluluğun hem bireysel hem de toplumsal düzeyde önemini ve bunun ulusal ve küresel politikalarla nasıl desteklenebileceğini ele alarak, daha mutlu ve sağlıklı toplumlar oluşturma konusunda önemli bilgiler sunmaktadır.Özel’in makalesi, kentsel dönüşüm projelerinin olumlu ve olumsuz yönlerini kapsamlı bir şekilde ele alarak, bu projelerin başarılı olabilmesi için sosyal, ekonomik ve çevresel faktörlerin dengeli bir şekilde ele alınması gerektiğini savunur.
Uzun’un makalesi, Türkiye’deki yoksulluk sorununu çok boyutlu bir perspektiften ele alarak, yoksulluğun nedenlerini, etkilerini ve çözüm yollarını detaylı bir şekilde incelemektedir. Bu çalışma, yoksullukla mücadelede etkili politikaların geliştirilmesi için önemli bir kaynak niteliğindedir.
odev:Quantmod paketi
Başlangıç olarak, Yahoo Finance, Google Finance ve Federal Reserve Bank of St. Louis’in Federal Rezerv Ekonomik Verileri (FRED) dahil olmak üzere bazı açık kaynaklardan doğrudan mali verileri indirmek için Quantmod paketini indireceğiz. Bu paket, finansal veri analizi ve modellemesi yapmak isteyen kullanıcılar için geniş bir araç yelpazesi sunarak, karmaşık analizleri daha erişilebilir hale getirir.
library(quantmod)## Warning: le package 'quantmod' a été compilé avec la version R 4.3.3## Le chargement a nécessité le package : xts## Warning: le package 'xts' a été compilé avec la version R 4.3.2## Le chargement a nécessité le package : zoo## Warning: le package 'zoo' a été compilé avec la version R 4.3.2##
## Attachement du package : 'zoo'## Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## # #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or #
## # source() into this session won't work correctly. #
## # #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop #
## # dplyr from breaking base R's lag() function. #
## # #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning. #
## # #
## #################################################################################
## Attachement du package : 'xts'## Les objets suivants sont masqués depuis 'package:dplyr':
##
## first, last## Le chargement a nécessité le package : TTR## Warning: le package 'TTR' a été compilé avec la version R 4.3.2## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoogetSymbols("MBG.DE")## [1] "MBG.DE"dim(MBG.DE)## [1] 4428 6head(MBG.DE)## MBG.DE.Open MBG.DE.High MBG.DE.Low MBG.DE.Close MBG.DE.Volume
## 2007-01-02 39.25848 39.75753 39.25848 39.59118 4680909
## 2007-01-03 39.54959 39.70762 39.20026 39.50800 5474435
## 2007-01-04 39.22521 39.34166 38.84261 39.21689 6357571
## 2007-01-05 39.20026 39.62445 38.85924 39.20026 7139019
## 2007-01-08 39.31670 39.59118 38.71784 38.95905 4940122
## 2007-01-09 39.09213 39.25016 38.87588 39.06718 4608603
## MBG.DE.Adjusted
## 2007-01-02 16.18773
## 2007-01-03 16.15372
## 2007-01-04 16.03469
## 2007-01-05 16.02789
## 2007-01-08 15.92927
## 2007-01-09 15.97348tail(MBG.DE)## MBG.DE.Open MBG.DE.High MBG.DE.Low MBG.DE.Close MBG.DE.Volume
## 2024-05-31 66.13 66.62 65.67 66.40 4258600
## 2024-06-03 66.78 67.10 66.33 66.33 3259641
## 2024-06-04 66.14 66.42 65.11 65.53 3371598
## 2024-06-05 65.56 66.11 65.37 65.58 2829994
## 2024-06-06 65.65 66.03 65.29 65.78 2822962
## 2024-06-07 65.60 65.80 64.70 65.11 2832694
## MBG.DE.Adjusted
## 2024-05-31 66.40
## 2024-06-03 66.33
## 2024-06-04 65.53
## 2024-06-05 65.58
## 2024-06-06 65.78
## 2024-06-07 65.11MBG.DE.Open, hisse senedinin o günkü açılış fiyatı, Close, kapanış, High, en yüksek, Low, en düşük, Adjuste, Ayarlanmış fiyatlarını vermektedir.Volume, Kaç kişinin işlem yaptığını gösterir.
Bu zaman serisinin grafiğini chartSeries() ile gösterebiliriz.
chartSeries(MBG.DE)
chartSeries(MBG.DE, theme="white")
getSymbols("LRHU24TTTRM156S",src="FRED")## [1] "LRHU24TTTRM156S"chartSeries(LRHU24TTTRM156S,theme="white") 
chartSeries(LRHU24TTTRM156S,theme="black") 
getFX("USD/TRY",from="2020-01-01")## Warning in doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler): Oanda only
## provides historical data for the past 180 days. Symbol: USD/TRY## [1] "USD/TRY"chartSeries(USDTRY,theme="white")
getFX("USD/TRY",from="2024-01-01")## [1] "USD/TRY"chartSeries(USDTRY,theme="black")