chooseCRANmirror(graphics = FALSE, ind = 1)
install.packages("WDI")
## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)
library(WDI)
indicators <- c("NY.GDP.MKTP.KD.ZG", "SE.XPD.TOTL.GD.ZS", "BAR.SCHL.15UP")
data <- WDI(country = "all", indicator = indicators, start = 2000, end = 2020)
names(data) <- c("Country", "CountryCode", "Year", "GDP_Growth", "Education_Expenditure", "Avg_Years_Schooling")
library(explore)
describe_all(data)
## # A tibble: 7 × 8
##   variable              type     na na_pct unique     min    mean    max
##   <chr>                 <chr> <int>  <dbl>  <int>   <dbl>   <dbl>  <dbl>
## 1 Country               chr       0    0      276   NA      NA      NA  
## 2 CountryCode           chr       0    0      267   NA      NA      NA  
## 3 Year                  chr       0    0      262   NA      NA      NA  
## 4 GDP_Growth            int       0    0       21 2000    2010    2020  
## 5 Education_Expenditure dbl     489    8.4   5258  -54.3     3.28   86.8
## 6 Avg_Years_Schooling   dbl    1967   33.9   3292    0.13    4.35   15.4
## 7 <NA>                  oth       0    0        0   NA      NA      NA
model <- lm(GDP_Growth ~ Education_Expenditure + Avg_Years_Schooling, data = data)
summary(model)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_Growth ~ Education_Expenditure + Avg_Years_Schooling, 
##     data = data)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -14.1147  -4.4643   0.6635   4.9433  18.7098 
## 
## Coefficients:
##                         Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)           2012.03194    0.28130 7152.673   <2e-16 ***
## Education_Expenditure   -0.33334    0.02115  -15.761   <2e-16 ***
## Avg_Years_Schooling     -0.02389    0.05630   -0.424    0.671    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 5.772 on 3789 degrees of freedom
##   (2004 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.06255,    Adjusted R-squared:  0.06205 
## F-statistic: 126.4 on 2 and 3789 DF,  p-value: < 2.2e-16
data$log_Education_Expenditure <- log(data$Education_Expenditure)
## Warning in log(data$Education_Expenditure): NaNs produced
data$log_Avg_Years_Schooling <- log(data$Avg_Years_Schooling)
model_log <- lm(GDP_Growth ~ log_Education_Expenditure + log_Avg_Years_Schooling, data = data)
summary(model_log)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_Growth ~ log_Education_Expenditure + log_Avg_Years_Schooling, 
##     data = data)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -13.1663  -4.6779   0.6089   4.8644  12.0298 
## 
## Coefficients:
##                             Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)               2011.70290    0.43764 4596.694   <2e-16 ***
## log_Education_Expenditure   -1.08470    0.12411   -8.740   <2e-16 ***
## log_Avg_Years_Schooling      0.01947    0.26619    0.073    0.942    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 5.753 on 3262 degrees of freedom
##   (2531 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.02371,    Adjusted R-squared:  0.02311 
## F-statistic: 39.61 on 2 and 3262 DF,  p-value: < 2.2e-16
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = Education_Expenditure, y = GDP_Growth)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  labs(title = "The Effect of Education Expenditure on Economic Growth", 
       x = "Education Expenditure (% GDP)", 
       y = "Economic Growth (%)")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## Warning: Removed 489 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_smooth()`).
## Warning: Removed 489 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).

##Grafik, eğitim harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisini incelemektedir. X ekseninde eğitim harcamalarının gayri safi yurt içi hasılaya (GSYH) oranı (% olarak) ve Y ekseninde ekonomik büyüme oranı (% olarak) yer almaktadır. Her nokta, veri setindeki bir ülkeyi temsil etmektedir.

#Grafiğin eğilim çizgisi, doğrusal regresyon yöntemi kullanılarak çizilmiştir ve eğitim harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Eğitim harcamalarının GSYH’ye oranı arttıkça, ekonomik büyümenin de arttığı görülmektedir.

#Ancak, grafikteki eğilim çizgisi düşük eğimli ve belirsiz görünmektedir. Bu durum, eğitim harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisinin kesin olmadığını veya diğer faktörlerin etkisinin olduğunu düşündürebilir.

#Sonuç olarak, bu grafik eğitim harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisini görselleştirerek incelememize olanak sağlar, ancak tek başına bu ilişkiyi kesin olarak belirlemeye yetmez. Daha kapsamlı bir analiz ve diğer faktörlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir

#Sonuç olarak, bu araştırma, eğitim yatırımlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkilerinin anlaşılmasında önemli bir adım atmıştır. Bulgularımız, eğitim politikalarının sadece ekonomik büyüme hedeflerine ulaşmak için değil, aynı zamanda toplumsal refahı artırmak için de kritik öneme sahip olduğunu göstermektedir. Eğitim yatırımlarının uzun vadeli ekonomik getirileri, bireylerin yeteneklerinin gelişmesi ve toplumsal eşitsizliklerin azalması yoluyla ortaya çıkabilir.

#Araştırmamız, politika yapıcılar için önemli ipuçları sunmaktadır. Eğitim politikalarının sadece bütçe harcamaları açısından değil, aynı zamanda eğitimin kalitesini artırmaya yönelik stratejilerle de desteklenmesi gerekmektedir. Bu, ekonomik büyümenin sürdürülebilirliği ve toplumların refah seviyelerinin artırılması açısından hayati öneme sahiptir.

#Özetle, bu çalışma, eğitim yatırımlarının ekonomik getirileri konusunda literatüre katkıda bulunmakta ve gelecekte yapılacak araştırmalar için yeni yollar açmaktadır. Eğitim politikalarının ekonomik ve toplumsal sonuçlarını daha iyi anlamak için daha kapsamlı ve bütüncül yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır.

library(quantmod)
## Loading required package: xts
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## Loading required package: TTR
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo

Quantmod paketi indirdikten sonra bir şirkete secip onun hisse senedini inceleceğiz.

Örnek olarak Apple’nin hisse senedi fiyatlarını indirelim. Yahoo-finance bize şirketlerin sembollerini verecektir. Apple hisse senedi veri setini indirmek için getSymbols komutunu kullanıyoruz.

getSymbols("AAPL", src = "yahoo")
## Warning: AAPL contains missing values. Some functions will not work if objects
## contain missing values in the middle of the series. Consider using na.omit(),
## na.approx(), na.fill(), etc to remove or replace them.
## [1] "AAPL"
head(AAPL)
##            AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
## 2007-01-03  3.081786  3.092143 2.925000   2.992857  1238319600      2.530319
## 2007-01-04  3.001786  3.069643 2.993571   3.059286   847260400      2.586482
## 2007-01-05  3.063214  3.078571 3.014286   3.037500   834741600      2.568063
## 2007-01-08  3.070000  3.090357 3.045714   3.052500   797106800      2.580745
## 2007-01-09  3.087500  3.320714 3.041071   3.306071  3349298400      2.795126
## 2007-01-10  3.383929  3.492857 3.337500   3.464286  2952880000      2.928890
tail(AAPL)
##            AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
## 2024-06-04    194.64    195.32   193.03     194.35    47471400        194.35
## 2024-06-05    195.40    196.90   194.87     195.87    54156800        195.87
## 2024-06-06    195.69    196.50   194.17     194.48    41181800        194.48
## 2024-06-07    194.65    196.94   194.14     196.89    53103900        196.89
## 2024-06-10    196.90    197.30   192.15     193.12    97262100        193.12
## 2024-06-11        NA        NA       NA         NA          NA            NA
chartSeries(AAPL)

chartSeries(AAPL, theme = 'white')

getSymbols("JPNRGDPEXP", src = "FRED")
## [1] "JPNRGDPEXP"
chartSeries(JPNRGDPEXP)

chartSeries(JPNRGDPEXP, theme = 'white')

getFX("USD/TRY",from="2023-05-25")
## 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)

getFX("USD/TRY",from="2023-05-25")
## Warning in doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler): Oanda only
## provides historical data for the past 180 days. Symbol: USD/TRY
## [1] "USD/TRY"