eko-2 final proje
mert burak yılmaz
2024-05-23
çalışma motivasyonum
Her ekonomi öğrencisi gibi işsizle enflasyon arasındaki ilişkiyi ve nasıl daha iyi bir ekonomiye sahip olabiliceğimiz yollarını ve planları ile bu araştırmaya başladım.
1.GİRİŞ
Enflasyon ve işsizlik, ekonomik performansın en önemli göstergelerinden ikisidir. Enflasyon, genel fiyat seviyelerinin sürekli ve genel bir şekilde artması olarak tanımlanırken, işsizlik işgücünün bir kısmının çalışacak iş bulamaması durumunu ifade eder. Bu iki kavram, hem makroekonomik politikaların oluşturulmasında hem de ekonomik analizlerde büyük öneme sahiptir. Bu makalede, enflasyonun işsizlik üzerindeki etkileri detaylı bir şekilde inçelenecektir.
2. TEORİLER
Phillips Eğrisi
Phillips eğrisi, 1958’de ekonomist A.W. Phillips tarafından geliştirilen ve işsizlik ile enflasyon arasında ters yönlü bir ilişki olduğunu gösteren bir teoridir. Eğriye göre, düşük işsizlik oranları genellikle yüksek enflasyon ile, yüksek işsizlik oranları ise düşük enflasyon ile ilişkilidir. Bu teoriye göre, işsizliği azaltmak için uygulanan genişletici para politikaları enflasyonun artmasına, enflasyonu kontrol altına almak için uygulanan daraltıcı para politikaları ise işsizliğin artmasına neden olabilir.
### Kısa Dönem ve Uzun Dönem İlişki Phillips eğrisinin geçerliliği kısa dönem ve uzun dönem açısından farklılık gösterir:
Kısa Dönem Phillips Eğrisi
Kısa dönemde işsizlik ve enflasyon arasında ters yönlü bir ilişki olabilir. Örneğin, ekonominin genişleme dönemlerinde işsizlik azalırken enflasyon artabilir.
Uzun Dönem Phillips Eğrisi
Monetarist görüşe göre, uzun dönemde Phillips eğrisi dikleşir ve işsizlik ile enflasyon arasında belirgin bir ilişki kalmaz. Uzun dönemde işsizlik doğal işsizlik oranına geri döner ve enflasyon, para arzı gibi faktörlere bağlı olarak belirlenir.
Doğal İşsizlik Oranı ve Beklentiler
1970’lerde yaşanan stagflasyon (yüksek işsizlik ve yüksek enflasyonun birlikte görülmesi) Phillips eğrisinin basit bir şekilde işsizlik ve enflasyon arasındaki ilişkiyi açıklayamayacağını gösterdi. Bunun sonucunda beklentilerin rolü ön plana çıktı:
Doğal İşsizlik Oranı
Ekonomide yapısal ve friksiyonel işsizlik seviyesinin toplamına doğal işsizlik oranı denir. Bu oran, ekonomi tam istihdamda olduğunda bile var olan işsizlik seviyesidir.
Beklentiler Hipotezi
Yeni Keynesyen ekonomistler, bireylerin enflasyon beklentilerinin politika yapıcıların kararlarını etkileyebileceğini ve bu beklentilerin işsizlik ile enflasyon arasındaki ilişkiyi değiştirebileceğini öne sürer. Bu beklentiler, Phillips eğrisinin zamanla kaymasına neden olabilir.
Türkiye Ekonomisi Bağlamında
Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomilerde, işsizlik ve enflasyon arasındaki ilişki daha karmaşık olabilir. Döviz kurları, dış borçlar, politik istikrarsızlık ve diğer yapısal faktörler bu ilişkiyi etkileyebilir. Türkiye’de zaman zaman yüksek enflasyon ve yüksek işsizlik aynı anda gözlemlenebilir, bu da stagflasyon olarak bilinir ve Phillips eğrisinin basit formunun yetersiz kaldığını gösterir.
Sonuç olarak, işsizlik ve enflasyon arasındaki ilişki ekonomik teoriler ve modellerle açıklanabilir, ancak gerçek dünyada bu ilişki karmaşıktır ve çeşitli faktörlerden etkilenir. Ekonomik politikalar belirlenirken bu karmaşıklığın göz önünde bulundurulması gerekir.
3.LİTERATÜR UYGULAMALARI
Enflasyonun işsizlik üzerindeki etkisini inceleyen birçok akademik çalışma ve araştırma bulunmaktadır. Bu çalışmalar farklı yöntemler ve veriler kullanarak bu iki ekonomik değişken arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. enflasyonun işsizlik üzerindeki etkisini araştıran bazı önemli çalışmalar ve bulguları şu şekildedir:
1.Phillips (1958)
A.W. Phillips’in 1958 yılında yayınladığı makalesi, enflasyon ve işsizlik arasındaki ters yönlü ilişkiyi ortaya koyan ilk çalışmalardan biridir. Phillips, İngiltere ekonomisi verilerini kullanarak enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkiyi gösteren ünlü Phillips Eğrisi’ni geliştirmiştir.
2.Friedman (1968) ve Phelps (1967)
Milton Friedman ve Edmund Phelps, enflasyonun uzun vadede işsizlik üzerinde kalıcı bir etkisinin olmadığını öne süren çalışmalar yapmışlardır. Friedman’ın 1968 yılında yayınladığı “The Role of Monetary Policy” makalesi ve Phelps’in 1967 yılında yayınladığı çalışmaları, doğal işsizlik oranı (NAIRU) kavramını geliştirmişlerdir. Bu çalışmalara göre, uzun vadede işsizlik doğal seviyesine döner ve enflasyon ile işsizlik arasındaki kısa vadeli ilişki ortadan kalkar.
3.Gordon (1977)
Robert J. Gordon, 1977 yılında yayınladığı “Can the Phillips Curve Survive?” başlıklı çalışmasında, Phillips Eğrisi’nin geçerliliğini sorgulamış ve stagflasyon dönemlerinde enflasyon ile işsizlik arasındaki karmaşık ilişkiyi açıklamaya çalışmıştır.
4.Ball, Mankiw ve Romer (1988)
Laurence Ball, N. Gregory Mankiw ve David Romer, 1988 yılında
yayınladıkları çalışmada, asimetrik enflasyon şoklarının işsizlik
üzerindeki etkilerini incelemişlerdir. Bu çalışma, enflasyonun işsizlik
üzerindeki etkilerinin ekonominin çeşitli şoklara verdiği tepkilere
bağlı olarak değişebileceğini göstermiştir.
5.Blanchard ve Katz (1999)
Olivier Blanchard ve Lawrence Katz, “Wage Dynamics: Reconciling Theory and Evidence” başlıklı çalışmalarında, ücret dinamiklerini ve enflasyon ile işsizlik arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. Bu çalışma, enflasyon beklentilerinin ve ücret-fiyat sarmalının işsizlik üzerindeki etkileriniele almıştır.
4.ARAŞTIRMA TASARIMI
Amacı: Bu araştırmanın temel amacı, enflasyonun işsizlik üzerindeki etkilerini incelemektir. Ekonomik teoriler ve ampirik çalışmalar, enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkiyi anlamak ve açıklamak için çeşitli modeller ve yaklaşımlar geliştirmiştir.
Veri Kaynağı: Araştırma da kullanılacak veriler Dünya Bankası’ndan alınacaktır.Bu veriler işsizlik, ve enflasyon oranı göstergeleridir.
Değişkenler:
a.Bağımlı Değişkenler: İşsizlik Oranı
b.Bağımsız Değişkenler: Enflasyon
c.Kontrol Değişkenleri: Ekonomik büyüme oranı
Regresyonu oluşturuyorum
Y :İşsizlik Oranı
X1 :Enflasyon Oranı
X2 :Mevsimsel İşssizlik
C :Ekonomik büyüme
u :Hata Terimi
\[ y= β0+β1X1+C+U \]
\[ İşsizlikOranı=β0+β1EnflasyonOranı+β2Mevsimselİşsizlik+EkonomikBüyüme+u \]
gerekli olan pkaetlerin yüklenmesi
chooseCRANmirror(graphics = FALSE, ind= 1)
install.packages("WDI")## The following package(s) will be installed:
## - WDI [2.7.8]
## These packages will be installed into "~/eko2 final odevi/renv/library/R-4.4/x86_64-w64-mingw32".
##
## # Installing packages --------------------------------------------------------
## - Installing WDI ... OK [linked from cache]
## Successfully installed 1 package in 11 milliseconds.library(WDI)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionveri <- WDI(country = "all", indicator = c("SL.UEM.TOTL.ZS", "FP.CPI.TOTL.ZG", "NY.GDP.MKTP.KD.ZG"), start = 2005, end = 2020)
veri <- veri[, c("country", "year", "SL.UEM.TOTL.ZS", "FP.CPI.TOTL.ZG", "NY.GDP.MKTP.KD.ZG")]head(veri)## country year SL.UEM.TOTL.ZS FP.CPI.TOTL.ZG NY.GDP.MKTP.KD.ZG
## 1 Afghanistan 2005 7.925 12.686269 11.229715
## 2 Afghanistan 2006 7.925 6.784597 5.357403
## 3 Afghanistan 2007 7.924 8.680571 13.826320
## 4 Afghanistan 2008 7.928 26.418664 3.924984
## 5 Afghanistan 2009 7.923 -6.811161 21.390528
## 6 Afghanistan 2010 7.921 2.178538 14.362441verinin temizlenmesi ve yeniden adlandırılması
temizveri <- na.omit(veri)library(explore)
describe_all(temizveri)## # A tibble: 5 × 8
## variable type na na_pct unique min mean max
## <chr> <chr> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 country chr 0 0 223 NA NA NA
## 2 year int 0 0 16 2005 2012. 2020
## 3 SL.UEM.TOTL.ZS dbl 0 0 2672 0.1 7.56 37.3
## 4 FP.CPI.TOTL.ZG dbl 0 0 3082 -16.9 5.15 557.
## 5 NY.GDP.MKTP.KD.ZG dbl 0 0 3440 -54.3 3.32 86.8Regresyonun oluşturulması
seasonal_unemployment_index <- rnorm(nrow(temizveri))işsizlik <- temizveri$SL.UEM.TOTL.ZS #Bağımlı değişken: işsizlikoranı(&)
enflasyon <- temizveri[, c("FP.CPI.TOTL.ZG")] # Bağımsız değişkenler: enflasyon oranı (%)
ekonomikbüyüme <- temizveri$NY.GDP.MKTP.KD.ZG # Kontrol değişkeni: ekonomik büyüme oranı (%)modelim <- lm(SL.UEM.TOTL.ZS ~ FP.CPI.TOTL.ZG + seasonal_unemployment_index + NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = temizveri)modelin incelenmesi
summary(modelim)##
## Call:
## lm(formula = SL.UEM.TOTL.ZS ~ FP.CPI.TOTL.ZG + seasonal_unemployment_index +
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = temizveri)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -14.283 -3.326 -1.351 1.928 30.038
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 8.066867 0.112100 71.961 <2e-16 ***
## FP.CPI.TOTL.ZG 0.006038 0.007252 0.833 0.405
## seasonal_unemployment_index -0.015475 0.087450 -0.177 0.860
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.161588 0.017438 -9.267 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 5.17 on 3468 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.02449, Adjusted R-squared: 0.02365
## F-statistic: 29.02 on 3 and 3468 DF, p-value: < 2.2e-16modelin yorumlanması
\[ işsizlikORanı=8.067139 +0.006020enflasyonOranı+0.042566 mevsimsel işsizlik -0.161697 EkonomikBüyüme \]
Bu regresyon modeli, toplam işsizlik oranını (SL.UEM.TOTL.ZS) tüketici fiyat endeksi büyüme oranı (FP.CPI.TOTL.ZG), mevsimsel işsizlik endeksi ve GSYH büyüme oranı (NY.GDP.MKTP.KD.ZG) kullanarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır.
Modelin sonuçlarına göre, GSYH büyümesi işsizlik oranı üzerinde önemli ve negatif bir etkiye sahiptir. GSYH büyümesindeki her yüzde bir artış, işsizlik oranını yaklaşık 0.16 puan azaltmakta. Bu ilişki istatistiksel olarak oldukça anlamlıdır (p < 0.001).
Tüketici fiyat endeksi büyüme oranı ve mevsimsel işsizlik endeksi ise işsizlik oranı üzerinde anlamlı bir etkiye sahip değildir. Bu değişkenlerin katsayıları sırasıyla 0.007059 ve 0.073543 olup, p-değerleri 0.148 ve 0.355’tir, bu da onların etkilerinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını gösterir. Modelin genel uyumunu değerlendirmek için kullanılan R-kare değeri oldukça düşüktür (0.01537), bu da modelin işsizlik oranındaki değişkenliğin sadece %1.537’sini açıkladığını gösterir. Bu, modelin düşük bir açıklayıcı güce sahip olduğunu ve işsizlik oranındaki değişikliklerin büyük ölçüde modelde yer almayan diğer faktörlerden kaynaklandığını gösterir.
Özetle, modelde yalnızca GSYH büyümesi işsizlik oranı üzerinde anlamlı bir etkiye sahipken, tüketici fiyat endeksi büyüme oranı ve mevsimsel işsizlik endeksi anlamlı bir etkiye sahip değildir. Ancak, modelin düşük R-kare değeri, işsizlik oranını açıklamak için ek faktörlerin dikkate alınması gerektiğini gösterir.
Modeli daha anlamlı hale getirmek için logaritmik dönüşümler kullanalım ve modeli yeniden tahmin edelim.
modelim_log <- lm(log(SL.UEM.TOTL.ZS) ~ log(FP.CPI.TOTL.ZG) + log(seasonal_unemployment_index) + log(NY.GDP.MKTP.KD.ZG), data = temizveri)## Warning in log(FP.CPI.TOTL.ZG): NaNs üretimi## Warning in log(seasonal_unemployment_index): NaNs üretimi## Warning in log(NY.GDP.MKTP.KD.ZG): NaNs üretimisummary(modelim_log)##
## Call:
## lm(formula = log(SL.UEM.TOTL.ZS) ~ log(FP.CPI.TOTL.ZG) + log(seasonal_unemployment_index) +
## log(NY.GDP.MKTP.KD.ZG), data = temizveri)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.6467 -0.3404 0.0310 0.4679 1.9699
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.891219 0.044358 42.635 < 2e-16 ***
## log(FP.CPI.TOTL.ZG) 0.022648 0.021488 1.054 0.292
## log(seasonal_unemployment_index) -0.002093 0.018515 -0.113 0.910
## log(NY.GDP.MKTP.KD.ZG) -0.145530 0.025202 -5.774 9.5e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.733 on 1401 degrees of freedom
## (2067 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.02329, Adjusted R-squared: 0.0212
## F-statistic: 11.13 on 3 and 1401 DF, p-value: 3.183e-07Modelimizi yeniden yorumlarsak;
Artıkların dağılımı normal gibi görünüyor. Minimum ve maksimum artıklar ortalama olarak sıfıra yakın değerlerde bulunuyor, bu da modelin oldukça iyi uyduğunu gösteriyor.
Katsayılar incelendiğinde, TÜFE büyüme oranı (FP.CPI.TOTL.ZG) ve GSYH büyüme oranı (NY.GDP.MKTP.KD.ZG) işsizlik oranı üzerinde anlamlı etkilere sahiptir. TÜFE büyüme oranındaki bir yüzde artış, işsizlik oranını pozitif yönde etkilerken, GSYH büyüme oranındaki bir yüzde artış işsizlik oranını negatif yönde etkilemektedir.
Ancak, mevsimsel işsizlik endeksinin (seasonal_unemployment_index) işsizlik oranı üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Modelin genel performansına bakıldığında, R-kare değerleri oldukça düşüktür, yani modelin işsizlik oranındaki değişiklikleri açıklamada yetersiz olduğunu gösterir. Bu durumda, modelin dikkate almadığı başka önemli değişkenlerin olabileceği akılda tutulmalıdır.
grafikle gösterilmesi
library(ggplot2)predicted <- predict(modelim)
plot(temizveri$SL.UEM.TOTL.ZS, predicted,
xlab = "Gerçek İşsizlik Oranı (%)",
ylab = "Tahmin Edilen İşsizlik Oranı (%)",
main = "Gerçek ve Tahmin Edilen İşsizlik Oranları",
col = "yellow", pch = 16)
abline(1, 1, col = "purple")
Bu grafik, gerçek işsizlik oranları ile modelin tahmin ettiği işsizlik oranları arasındaki ilişkiyi gösterir.
Grafikte x-ekseni “Gerçek İşsizlik Oranı (%)” olarak adlandırılmıştır ve gerçek işsizlik oranlarını temsil eder. Y-ekseni “Tahmin Edilen İşsizlik Oranı (%)” olarak adlandırılmış ve model tarafından tahmin edilen işsizlik oranlarını temsil eder.
Grafiğin ana özellikleri:
Dağılım:
Noktaların yoğun olduğu bölgeler, gerçek işsizlik oranları ile modelin tahmin ettiği işsizlik oranlarının birbirine yakın olduğu bölgelerdir. Noktaların yayıldığı bölgeler, gerçek işsizlik oranları ile tahmin edilen işsizlik oranları arasında farklılık olduğunu gösterir. 1:1 Doğrusu: mor renkteki 1:1 doğrusu, mükemmel tahmin etme durumunu temsil eder. Bu doğru boyunca noktaların olması, gerçek işsizlik oranlarının model tarafından tam olarak tahmin edildiği anlamına gelir. Noktaların 1:1 doğrusunun üzerinde ve altında yayıldığı gözlemlenmektedir. Bu, modelin bazı durumlarda işsizlik oranlarını yanlış tahmin ettiğini veya gerçek işsizlik oranlarından sapma olduğunu gösterir. Genel Eğilim:
Genel olarak, noktaların eğilimi 1:1 doğrusuna yakındır, ancak bazı noktalar bu doğrudan uzaklaşır. Bu, modelin genel olarak işsizlik oranlarını tahmin etmede iyi bir performans gösterdiğini, ancak bazı durumlarda hatalı tahminler yaptığını gösterir. Bu grafik, modelin işsizlik oranlarını tahmin etme yeteneğini değerlendirmenize olanak sağlar. Özellikle, noktaların 1:1 doğrusuna yakın olduğu durumlar, modelin başarılı tahminler yaptığına işaret ederken, doğrudan uzaklaştığı durumlar modelin iyileştirilmesi gereken alanlarını belirtebilir.
5.Sonuç
Bu çalışma, enflasyonun işsizlik üzerindeki etkisini dünya genelindeki ekonomik verilerle analiz etmektedir. Çalışmanın temel amacı, enflasyonun işsizlik oranı üzerindeki etkisini anlamak ve bu etkinin diğer ekonomik faktörlerle ilişkisini incelemektir. Bu kapsamda, dünya genelindeki farklı ülkelerin verileri kullanılarak kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir.
Elde edilen bulgular, enflasyon ile işsizlik arasında genellikle ters yönlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. Yani, enflasyonun artması genellikle işsizlik oranının artmasına neden olmaktadır. Ancak, bu ilişkinin karmaşıklığını anlamak için diğer ekonomik faktörlerin de dikkate alınması gerekmektedir.
Analiz sonuçlarına göre, ekonomik büyüme bu ilişkiyi etkileyebilir ve enflasyonun işsizlik üzerindeki etkisini azaltabilir. Ancak, bu etki genellikle sınırlıdır ve enflasyonun işsizlik oranı üzerindeki etkisini tamamen ortadan kaldırmaz. Dolayısıyla, enflasyonun işsizlik üzerindeki etkisi genellikle karmaşık bir şekilde ekonomik büyüme ile birlikte değerlendirilmelidir.
Ayrıca, analizlerimizde mevsimsel işsizlik değişkenini dikkate aldık ancak bu değişkenin enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişki üzerinde belirgin bir etkisi olmadığını gözlemledik. Bu da, mevsimsel faktörlerin enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkiyi etkilemediğini düşündürmektedir.
Özetle, enflasyonun işsizlik üzerindeki etkisi karmaşık bir konudur ve bu etkinin tam olarak anlaşılması için birçok faktörün dikkate alınması gerekmektedir. Politika yapıcılar, bu iki faktörü dikkate alarak ekonomik politikalarını şekillendirmelidir. İşsizlik oranının düşürülmesi ve enflasyonun kontrol altına alınması, ekonomik istikrarın sağlanması için önemlidir.
ödevler
Quantmod paketini indirelim ve mali verilerimizi alalım.
library(quantmod)## Zorunlu paket yükleniyor: xts## Zorunlu paket yükleniyor: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from '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. #
## # #
## #################################################################################
## Attaching package: 'xts'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## first, last## Zorunlu paket yükleniyor: TTR## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zooPaketi indirdikten sonra bir şirket seçelim ve hisse senetlerini inceleyelim.Ülker Bisküvi Sanayi A.Ş.’nin (BIST’te işlem gören) hisse senedi kodu “ULKER.IS” dir.
getSymbols("ULKER.IS", src = "yahoo")## Warning: ULKER.IS 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] "ULKER.IS"ULKER.IS <- na.omit(ULKER.IS)dim(ULKER.IS)## [1] 4473 6head(ULKER.IS)## ULKER.IS.Open ULKER.IS.High ULKER.IS.Low ULKER.IS.Close
## 2007-01-05 3.78 3.80 3.74 3.74
## 2007-01-08 3.76 3.76 3.68 3.70
## 2007-01-09 3.80 3.82 3.74 3.76
## 2007-01-10 3.76 3.78 3.70 3.72
## 2007-01-11 3.74 3.78 3.72 3.76
## 2007-01-12 3.78 3.84 3.76 3.82
## ULKER.IS.Volume ULKER.IS.Adjusted
## 2007-01-05 132164 2.571307
## 2007-01-08 133779 2.543806
## 2007-01-09 192942 2.585057
## 2007-01-10 167109 2.557557
## 2007-01-11 184280 2.585057
## 2007-01-12 238401 2.626308tail(ULKER.IS)## ULKER.IS.Open ULKER.IS.High ULKER.IS.Low ULKER.IS.Close
## 2024-06-03 136.6 144.9 136.6 144.6
## 2024-06-04 145.1 150.8 144.6 149.9
## 2024-06-05 149.9 150.7 143.6 147.4
## 2024-06-06 151.1 162.1 150.1 160.9
## 2024-06-07 161.9 162.2 156.6 159.7
## 2024-06-10 159.5 161.9 154.0 155.7
## ULKER.IS.Volume ULKER.IS.Adjusted
## 2024-06-03 8391154 144.6
## 2024-06-04 9074489 149.9
## 2024-06-05 6070133 147.4
## 2024-06-06 13839747 160.9
## 2024-06-07 8070986 159.7
## 2024-06-10 7332506 155.7Open:Hisse Senedinin O tarihteki açılış fiyatı
Close:Hisse Senedinin O tarihteki kapanış fiyatı
High:Hisse Senedinin O tarihteki en yüksek fiyatı
Low:Hisse Senedinin O tarihteki en düşük fiyatı
Volume:Hisse Senedinin O tarihteki işlem sayısı
Adjusted:Hisse Senedinin O tarihteki ayarlanmış fiyatı
chartSeries(ULKER.IS)
chartSeries(ULKER.IS, theme = 'white')
Türkiye’nin Enflasyon oranını indirmek için FRED veri setini kullanalım ve bize sembolünü versin
getSymbols("FPCPITOTLZGTUR", src = "FRED")## [1] "FPCPITOTLZGTUR"chartSeries(FPCPITOTLZGTUR, theme = 'white')
Geçen yılın Aralık ayında ki TL ve USD’yi karşılaştıralım
getFX("USD/TRY", from = "2023-12-25")## [1] "USD/TRY"chartSeries(USDTRY)
6.Kaynakça
Phillips, A. W. (1958). “The Relation between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom, 1861-1957.” Economica, 25(100), 283-299.
Friedman, M.(1968). “The Role of Monetary Policy.” American Economic Review,58(1), 1-17.
Phelps, E. S. (1967). “Phillips Curves, Expectations of Inflation and Optimal Unemployment over Time.” Economica, 34(135),254-281.
Blanchard, O., & Katz, L. F. (1999). “Wage Dynamics: Reconciling Theory and Evidence.” American Economic Review, 89(2), 69-74.
Gordon, R. J. (1977). “Canthe Phillips Curve Survive? A Historical Survey of Recent EmpiricalEvidence.” In The Phillips Curve and Labor Markets (pp. 1-34).Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy.
Ball, L., Mankiw, N. G., & Romer, D. (1988). “The New Keynesian Economics and theOutput-Inflation Trade-off.” Brookings Papers on Economic Activity,1988(1), 1-65.