özet

I. Giriş

Enflasyon, genellikle bir ekonominin genel fiyat seviyelerindeki sürekli artışı olarak tanımlanır. Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) gibi göstergelerle ölçülür ve genellikle yıllık bir yüzde olarak ifade edilir. Ekonomik büyüme ise bir ekonominin bir dönemdeki üretim veya gayri safi yurtiçi hasılasının (GSYİH) artışıdır.

Genel olarak, enflasyon ve ekonomik büyüme arasında negatif bir ilişki olduğu düşünülür. Yüksek enflasyon, tüketicilerin satın alma gücünü azaltabilir ve talebi düşürebilir, bu da ekonomik büyümeyi olumsuz etkileyebilir. Ayrıca, yüksek enflasyon dönemlerinde, firmaların maliyetleri artabilir ve yatırım yapma isteklerini azaltabilir. Ancak, bu ilişki her zaman kesin değildir ve birçok faktör bu ilişkiyi etkileyebilir.

Çeşitli ekonomik çalışmalar, enflasyon ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi analiz etmiştir. Örneğin, Romer (1993), yüksek enflasyonun ekonomik büyümeyi olumsuz etkilediğini bulmuştur. Benzer şekilde, Fischer (1993), enflasyonun ekonomik büyümeyi azalttığını göstermiştir. Ancak, bazı araştırmalar, düşük seviyelerdeki enflasyonun ekonomik büyümeyi destekleyebileceğini öne sürmektedir.

Enflasyon ve ekonomik büyüme arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamak, ekonomi politikalarının etkinliğini artırmaya ve ekonomik istikrarı sağlamaya yardımcı olabilir. Bu nedenle, politika yapıcılar, enflasyon ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi dikkate alarak politikalarını belirlemelidirler. Örneğin, fiyat istikrarını sağlamak ve enflasyonu kontrol altında tutmak, uzun vadeli ekonomik büyümeyi destekleyebilir.

Sonuç olarak, enflasyon ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki karmaşıktır ve birçok faktörü içerir. Bu makalede, bu ilişkiyi analiz ettik ve çeşitli faktörlerin etkilerini inceledik. Ekonomi politikalarının belirlenmesinde, bu ilişkinin anlaşılması önemlidir ve bu ilişkiyi daha fazla araştırmak için çaba harcanmalıdır.

II. Teori ve Literatür

Enflasyon-büyüme ilişkisinin pozitif yönlü olduğuna ilişkin görüş, gerek İkinci Dünya Savaşı’ndan sonra gelişmiş ülkelerde gözlenen yüksek enflasyon ve yüksek büyüme hızı deneyimleri ile gerekse bu döneme damgasını vuran ve Keynesyen okulu şahlandırıp daha sonra ise Keynesyen okulun tartışılmasına yol açan Phillips Eğrisi yaklaşımı 3 ile beslenmiştir. Keynesyen ve Paracı okula mensup bazı iktisatçılar, aşağıdaki nedenlerden dolayı enflasyonun ekonomik büyümeyi olumlu yönde etkileyeceğini ileri sürmektedirler: 1) Enflasyondaki artış bireylerin servetlerinde azalışa neden olmaktadır. Bu nedenle, bireyler enflasyon öncesi servet dengesine ulaşabilmek için tasarruf eğilimlerini arttırırlar ve sonuçta artan tasarruflar faiz oranlarını düşürmek ve yatırımları arttırmak suretiyle ekonomik büyümeyi arttırır. 2) Enflasyon,yatırım portföyünü finansal sektörden reel sektöre doğru kaydırmakta bu da sermayenin yoğunluğunu arttırmak suretiyle ekonomik büyümeyi hızlandırmaktadır. Diğer taraftan enflasyon, ekonominin işleyişi için bir katalizör görevi üstlenmektedir. Dolayısıyla, enflasyon ekonomik büyümenin ayrılmaz bir parçasıdır (Grimes, 1991, s.632-633). 3) Enflasyon döneminde bireylerin reel tasarruf düzeylerini koruyabilmek için ellerinde daha fazla para tutmak zorunda olmaları, senyoraj geliri ya da enflasyon vergisinin artmasına neden olmaktadır. Hane halkından devlete doğru yapılan bu gelir transferi sonucunda hükümet, elde ettiği geliri yatırımların finansmanında kullanacak ve enflasyonist süreç ekonomik büyümeyi arttıracaktır (Chowdhury, 2002, s.21-22). 4) Enflasyon dönemlerinde nominal ücretlerin enflasyona ayak uyduramaması, toplu pazarlıkların zaman alması veya hükümetlerin istikrar politikaları çerçevesinde reel ücretleri düşürme isteği, tasarruf eğilimi düşük olan kesimlerin reel gelirlerini azaltırken, tasarruf eğilimi yüksek olan kesimlerin reel gelirlerini arttırmak suretiyle ekonomik büyümeyi olumlu yönde etkileyecektir .

III. Veri Seti

Model çözümlemelerinde kullanılan veri seti, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası’nın elektronik veri dağıtım sisteminden (EVDS) temin edilmiştir. Veriler üçer aylık olup 1987:1- 2003:2 dönemini kapsamaktadır (1987=100). Çalışmanın veri setini oluşturan değişkenler, GSYİH; Gayri Safi Yurtiçi Hasıla, TÜFE; Tüketici Eşya Fiyatları Endeksini, TEFE; Toptan Eşya Fiyatları Endeksini ifade etmektedir. Söz konusu serilerde mevsimselliğin etkisi önemli görüldüğünden, çalışmaya başlamadan önce değişkenler X12arima programı yardımıyla mevsimsellikten arındırılmıştır. Değişken sembollerinin önündeki “L” harfi ilgili değişken serisine logaritmik transformasyonun yapıldığını, ∆ sembolü ise değişkenin birinci derece devresel farkının alındığını göstermektedir. Modelde enflasyon oranının ölçümünde, hem TÜFE hem de TEFE’den hareket edilmiş ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir.

Enflasyon ve ekonomik büyüme ilişkisi veri kaynaği

VERI TOPLAMA VE TEMIZLEME

chooseCRANmirror(graphics = FALSE, ind = 1)
install.packages("WDI")
## Installing package into 'C:/Users/abdul/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)
## package 'WDI' successfully unpacked and MD5 sums checked
## 
## The downloaded binary packages are in
##  C:\Users\abdul\AppData\Local\Temp\RtmpAH5y3s\downloaded_packages
library(WDI)
ku<-WDI(country="all",indicator= c( "AG.LND.AGRI.ZS","ER.H2O.FWAG.ZS"),start=2000)

taimlayici istatistikler

library(explore)
describe_all(ku)

veri temizleme

ku<-ku [complete.cases(ku) , ]
ku%>%describe_all()

regresyon analizi

model <- lm(ER.H2O.FWAG.ZS ~ AG.LND.AGRI.ZS , data = ku)
library(ggplot2)
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
## 
## ######################### 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
## Loading required package: TTR
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
library(ggplot2)

Veri alımı: Örnek olarak, enflasyonu temsil eden TÜFE ve ekonomik büyümeyi temsil eden GSYİH verilerini alalım

getSymbols("CPIAUCNS", src = "FRED") # TÜFE verisi
## [1] "CPIAUCNS"
getSymbols("GDPC1", src = "FRED")     # Reel GSYİH verisi
## [1] "GDPC1"
CPI <- na.omit(CPIAUCNS)
GDP <- na.omit(GDPC1)

Verileri birleştirme

A Subsection in the Introduction

(berber2004enflasyon?) Enflasyon ve ekonomik büyüme ilişkisi. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com. Here’s an obligatory citation to Xie (2013).

Literature Review

Research Design

Another Subsection From Kant, Who Writes as If He Does Not Want to Be Read

Another Subsection

## Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
## not found in Windows font database
## Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
## not found in Windows font database
## Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
## not found in Windows font database
## Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
## family not found in Windows font database
## Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
## family not found in Windows font database
## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
A Simple ggplot with the mtcars Data in R

A Simple ggplot with the mtcars Data in R

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

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.   :120.00

Results

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

plot(mtcars)

Sonuç ve Değerlendirme

Hocanın verdiği mini ödevler

  • 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. Paket, Jeffry A. Ryan tarafından oluşturulmuştur.
library(quantmod)
  • 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"
  • Artık Apple’nin 2 ocak 2007 sonrası günlük verilerine sahibiz. Dataya bir göz atalım. Datanın boyutuna dim() komutuyla bakalım, ve verinin ilk 6 ve son 6 gözlemine bir göz atalım.
dim(AAPL)
## [1] 4390    6
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      2.580744
## 2007-01-09  3.087500  3.320714 3.041071   3.306071  3349298400      2.795127
## 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
  • AAPL.Open: Hisse senedinin o günkü açılış fiyatı, Close: Kapanış, High: En yüksek, Low: En düşük, Adjuste: Yarlanmış fiyatlarını vermektedir, Volume: Kaç kişinin işlem yaptığını gösterir.

  • Bu zaman serisinin grafiğini chartSeries() ile gösterebiliriz.

chartSeries(AAPL)

  • Bu hem zaman serisinin grafiğini, hem işlem yapan kişi sayısını göstermektedir. Aynı grafiği beyaz olarak almak istiyorsak, chartSeries(, theme =‘white’) kullanabiliriz.
chartSeries(AAPL, theme = "white")

-Mesela, Japonya için Reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla verisini indirmek istiyorsak. FRED, bu veri setinin sembolünü bize verir. Bu zaman serisi için sembol JPNRGDPEXP’dir

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

chartSeries(JPNRGDPEXP, theme = 'white')

  • Farketiyseniz, src kaynağınızın neresi olacağını yazabilmenizi sağlıyor. Hiçbirşey yazmasak, sembolü Yahoo’da arayacaktır. Diyelim ki, son bir yıl için TL USD değerini istiyoruz. getFX(““) komutunu her döviz kuru için kullanabiliriz.
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)

chartSeries(USDTRY, theme = 'white')

Xie, Yihui. 2013. Dynamic Documents with r and Knitr. Boca Raton, FL: CRC Press.