abstract

İklim değişikliği, günümüzde dünya genelinde ciddi bir endişe kaynağı haline gelmiş ve insanlığın karşı karşıya olduğu en büyük zorluklardan biri olarak kabul edilmektedir. Atmosferdeki sera gazlarının artması, küresel ısınma, deniz seviyesinin yükselmesi ve iklim desenlerindeki değişimler gibi belirtiler, iklim değişikliğinin etkilerini giderek daha belirgin hale getirmektedir. Bu etkilerin, ekonomik sistemler üzerinde de derin ve çeşitli sonuçları bulunmaktadır.

Bu makalenin amacı, iklim değişikliğinin ekonomiye olan etkilerini anlamak ve analiz etmektir. İklim değişikliğinin ekonomiye etkisi karmaşık ve çok yönlüdür; bu nedenle, makalede çeşitli boyutları ele alınacaktır. Öncelikle, iklim değişikliğinin ekonomik büyüme, gelir dağılımı ve işsizlik gibi temel makroekonomik göstergeler üzerindeki etkileri incelenecektir.

Anahtar Kelimeler: İklim Değişikliği, Ekonomik Büyüme, Karbon Emisyonu, İşsizlik

Giriş

Günümüzde, iklim değişikliği küresel düzeyde ciddi bir endişe kaynağı olarak kabul edilmekte ve insanlığın karşı karşıya olduğu en büyük tehditlerden biri olarak öne çıkmaktadır. Bilimsel kanıtlar, sera gazlarının atmosferdeki yoğunluğunun artmasıyla birlikte küresel ısınmanın hızlandığını, deniz seviyesinin yükseldiğini ve iklim desenlerindeki değişmelerin daha belirgin hale geldiğini göstermektedir. Bu değişiklikler, insanlığın yaşam alanları, ekonomik faaliyetleri ve toplumsal yapıları üzerinde derin ve geniş çaplı etkileri olan bir dönüşümü tetiklemektedir.

İklim değişikliğinin ekonomi üzerindeki etkileri, çok boyutlu ve karmaşıktır. Bu etkiler, ekonomik büyüme, gelir dağılımı, işsizlik, tarım, enerji, turizm gibi sektörel ekonomilerden, finansal sistemlere, altyapıya ve kamu hizmetlerine kadar geniş bir yelpazede hissedilmektedir. Özellikle, iklim değişikliğinin sıcaklık artışı, kuraklık, sel ve toprak erozyonu gibi doğal afetlerle ilişkilendirilen risklerin ekonomik ve sosyal maliyetleri giderek daha açık bir şekilde görülmektedir.

Sera gazlarının yüksek miktardaki emisyonundan kaynaklanan sıcaklık artışı gibi çeşitli faktörlerle ilişkili olan iklim değişikliği ve küresel ısınma, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için önemli bir tehdittir. İklim değişikliklerine bağlı olarak düzenli aralıklarla oluşan seller, sıcak hava dalgası ve fırtınalar; tarımsal üretim ve hayvancılık sektörü üzerinde olumsuz etki yaratarak tarım sektörüne zarar vermektedir. Bu etkilerin görüldüğü ülkeler sel ve fırtına nedeniyle büyük kayıplar yaşamaktadırlar. Çevre ekosistemini değiştiren son on yıldaki dünya sıcaklık artışına rağmen teknolojilerini geliştiremeyen az gelişmiş ülkelerdeki çiftçiler geleneksel yetiştirme yöntemlerini kullanmaktadırlar. Dolayısıyla bu ülkelerde çıktının arttırılması için ileri tarım metotlarının uygulanamaması bu kayıplara karşı ülkeleri savunmasız bırakmaktadır. Bunun bir sonucu olarak tarımsal üretim azalmakta ve buna bağlı olarak da tarımın Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH) içindeki payı azalmaktadır. Bu ise ülkelerin GSYH’sını düşürmektedir

Büyük ölçüde fosil yakıtların yakılmasının bir sonucu olarak ortaya çıkan iklim değişikliği dünyanın ısısını arttırarak çeşitli sorunlara yol açmaktadır. Bu çerçevede başta su kaynakları, orman ve bitki örtüsü, biyoçeşitlilik, tarım ve insan sağlığı gibi pek çok alan üzerinde etkili olmaktadır. Diğer yandan yağış rejiminin değişmesi, sıcaklık artışları, kuraklık, çölleşme ve doğal afetler gibi iklim değişikliğinin son yıllarda artan olumsuz etkileri; tarımda verimlilik ve büyüme oranlarını etkileyerek ekonomi üzerinde önemli bir tehdit unsuru oluşturmaktadır. İklim değişikliği senaryoları daha yüksek sıcaklıkları, yağış değişikliklerini ve daha yüksek atmosferik Karbondioksit (CO2) yoğunluğunu içermektedir . Sanayi Devrimi sonrası artan enerji ihtiyacının fosil yakıtlarla karşılanması atmosferdeki sera gazı salınımını arttırmıştır. Ölçümler atmosferdeki CO2, metan ve azot oksit yoğunluğunun 1750’den beri insan faaliyetlerinin sonucu olarak belirgin bir şekilde artmış olduğunu göstermektedir. CO2 en önemli antropojenik sera gazıdır. Sanayi Devrimi öncesi 280 ppm miolan küresel atmosferdeki CO2 yoğunluğu, 2005’de 379 ppm’e kadar yükselmiş olup bu rakam 180 ila 300 ppm arasındaki doğal aralığı aşmaktadır .Devam eden yıllarda sürekli olarak artış göstermiş olan atmosferdeki CO2 yoğunluğu 2017 yılında 406 ppm’e ulaşmıştır Bu bağlamda, bu makalenin amacı, iklim değişikliğinin ekonomi üzerindeki etkilerini anlamak ve analiz etmektir. Makalede, iklim değişikliğinin ekonomik sistemler üzerindeki etkilerinin doğası, boyutları ve muhtemel sonuçları tartışılacak ve iklim değişikliğiyle başa çıkmanın yolları üzerine düşünülecektir. Ayrıca, iklim değişikliğiyle mücadelede etkili politika ve stratejilerin geliştirilmesinin önemi vurgulanacak ve bu stratejilerin ekonomik dönüşümü nasıl şekillendirebileceği üzerine odaklanılacaktır.

Bu makale, iklim değişikliğinin ekonomi üzerindeki etkilerini anlamak ve iklim değişikliğiyle mücadelede etkili politika ve stratejiler geliştirmek için bir başlangıç noktası oluşturmayı amaçlamaktadır. İklim değişikliğiyle mücadele etmek, ekonomik kalkınma hedeflerine ulaşmak ve toplumun refahını korumak için acil ve ortak bir çaba gerektirmektedir.

Literatür Taraması

İklim değişikliği, tarımsal verimliliği ve bu yolla ekonomik büyümeyi etkileyen önemli bir faktördür. Sera gazı salınımının artmasına bağlı olarak iklim değişikliğinin hız kazanması, tarım sektörü üzerindeki olumsuz etkilerini gözle görülür bir hale getirmiş ve bu durum ülke ekonomilerinde sürdürülebilirliğe ilişkin endişeleri arttırmıştır. Bu doğrultuda iklim değişikliğinin tarım sektörü ve ekonomik büyüme üzerindeki etkisi, araştırmacıların gündemi haline gelmiştir. Bu alanda yapılan ampirik çalışmalar incelendiğinde iklim değişikliği göstergesi olarak çeşitli hava kirliliği göstergeleri, yağış miktarı ve sıcaklık gibi farklı değişkenlerin kullanıldığı dikkati çekmektedir. Bunun yanında söz konusu çalışmalar hem panel veri hem de zaman serisi analizi yöntemlerini içermektedir.

Dell vd. (2008), iklim değişikliklerinin dünyadaki ekonomik faaliyetler üzerindeki etkisini incelemek için son 50 yılda sıcaklık ve yağıştaki yıllık değişimi kullanmışlardır. Bulgular yüksek sıcaklıkların fakir ülkelerde ekonomik büyümeyi önemli ölçüde azalttığını, ancak zengin ülkelerde fazla etkisi olmadığını göstermektedir. Buna göre, 1950-2003 arası döneminde fakir ülkelerde, bir yıl içinde sıcaklıktaki 1°C’lik bir yükselmenin, o yıldaki ekonomik büyümeyi 1.1 puan azalttığı tespit edilmiştir.

Brown vd. (2010), iklim değişikliğinin büyüme üzerindeki etkisini 1961-2003 döneminde 133 ülke için araştırmışlardır. Sonuçlara göre, aşırı yağışların (sel ve kuraklık) ekonomik büyüme üzerindeki olumsuz etkisi söz konusuyken sıcaklığın büyüme üzerinde önemli bir etkisi tespit edilememiştir

Abidoye ve Odusola (2015), 1961-2009 döneminde 34 Afrika ülkesinde ekonomik büyüme ve iklim değişikliği arasındaki ilişkiyi araştırmıştır. Analiz sonuçları iklim değişikliğinin ekonomik büyümeye olumsuz bir etkisi olduğunu ortaya koymaktadır. Sonuçlar, sıcaklıktaki 1°C’lik artışın GSYH artışını 0,67 puan düşürdüğünü ortaya koymaktadır.

Apata (2010)’nın çalışmasında, Nijerya’da küresel ısınmanın tarıma etkileri ve iklim değişikliğine uyumun belirleyicileri araştırılmış olup 1971-1980, 1981-1990 ve 1991-2000 olmak üzere üç farklı döneme ait veriler kullanılmıştır. Çalışmada, Nijerya’da hızlı iklim değişikliğinin tahıl üretimi ve insan nüfusu üzerindeki etkilerini araştırmak için çok terimli seçim ve stokastik simülasyon modeli kullanılarak çiftlik düzeyindeki iklim uyum ölçümlerinin belirleyicileri analiz edilmiştir. Analizler neticesinde elde edilen bulgulara göre, tahıl üretimi olumsuz iklim koşullarında nüfus artışına ayak uydurmazsa açlıkla ilişkili ölümler artabilecektir. Bununla birlikte, iklim değişikliğine uyumun çiftlik verimliliği üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir.

Başoğlu ve Telatar (2013)’ın çalışmalarında, iklim değişikliğinin tarım sektörü üzerindeki etkilerini 1973-2011 dönemi yıllık verileri ile Türkiye için incelenmektedir. Analiz sonuçları, yağış miktarındaki değişmelerin tarım sektörünün GSYH içindeki payını pozitif yönde etkilerken sıcaklıktaki değişmelerin negatif yönde etkilediğini ortaya koymaktadır.

Belloumi (2014), 1961’den 2011’e kadar olan dönemde panel veri analiz tekniğini kullanarak, 11 Doğu ve Güney Afrika ülkesinde iklim değişikliğinin tarımsal üretim üzerindeki etkisini incelemiştir. Sonuçlar, Güney Afrika ülkelerinde yağışların tarımsal üretimi olumlu yönde etkilediğini gösterirken yıllık ortalama sıcaklıktaki genel artışın olumsuz yönde etkilediğini göstermektedir.

Khalid vd. (2016) ise çalışmalarında iklim değişikliğinin hem tarım sektörü hem de genel ekonomi üzerindeki etkisini 1990-2014 döneminde 10 ülke için araştırmışlardır. Bu doğrultuda iklim değişikliği göstergesi olarak kullanılan CO2 emisyonunun tarımsal katma değer ve ekonomik büyüme üzerindeki etkisi ayrı ayrı modellenmiştir. Analiz sonuçları, ele alınan dönemde iklim değişikliğinin söz konusu ülkelerin GSYH’sını olumsuz yönde etkilediğini, tarımsal katma değer üzerinde ise etkisi bulunmadığını ortaya koymaktadır.

Araştırma Tasarımı

1) Araştırmanın Amacı

Bu araştırmanın temel sorusu şudur: İklim değişikliğinin ekonomi üzerindeki etkisi nedir ve bu etkiler nasıl analiz edilebilir? #### 2) Veri Kaynağı

Veriler, ulusal ve uluslararası kaynaklardan toplanacaktır. Türkiye’de iklim değişikliği ile ilgili ekonomik veriler Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ve diğer resmi kurumların sağladığı veri tabanlarından elde edilecektir. Ayrıca, uluslararası kaynaklar olan Dünya Bankası, Uluslararası Para Fonu (IMF) ve diğer uluslararası kuruluşların veri tabanları da kullanılacaktır.

3) Değişkenler

Bu araştırmada kullanılacak ana değişkenler şunlardır:

-Bağımlı Değişken: Ekonomik büyüme (GSYİH büyüme oranı) -Bağımsız Değişken: İklim değişikliği göstergeleri (CO2 emisyonları, ortalama sıcaklık, yağış miktarı vb.) -Kontrol Değişkenleri: Diğer ekonomik faktörler (enflasyon oranı, işsizlik oranı, dış ticaret dengesi vb.)

4) Ekonometrik Model

Elbette, iklim değişikliğinin ekonomiye etkisini anlatan bir ekonometrik model denklemi aşağıdaki gibi olabilir:

\[ Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 + \varepsilon \]

Burada:

\(Y\) ekonomik büyüme veya diğer ekonomik göstergeleri temsil eder.
\(X_1\), \(X_2\) ve \(X_3\) iklim değişikliği ile ilişkilendirilen değişkenlerdir, örneğin CO2 emisyonları, ortalama sıcaklık, yağış miktarı gibi.
\(\beta_0\) sabit bir katsayıdır ve modelin kesişim noktasını temsil eder.
\(\beta_1\), \(\beta_2\) ve \(\beta_3\) katsayılar, ilgili bağımsız değişkenlerin etkilerini temsil eder.
\(\varepsilon\) hata terimidir, modelde gözlemlenemeyen diğer faktörlerin etkisini temsil eder.

5) Veri Toplama ve Temizleme

Gerekli paketleri yükleme

library(WDI)

Verileri İndirme Verileri WDI veri tabanından indirelim. “EN.ATM.CO2E.PC”:Bu kod, “Kişi başına düşen karbon dioksit emisyonları” göstergesini ifade eder. Yani, belirli bir ülkede veya bölgede bir yıl içinde kişi başına düşen ortalama CO2 emisyonlarını ölçer.

“NY.GDP.MKTP.CD”:Bu kod, “Piyasa fiyatlarıyla cari ABD Doları cinsinden GSYİH” göstergesini ifade eder. Yani, bir ülkenin belirli bir yıl içindeki toplam ekonomik çıktısının (GSYİH) piyasa fiyatlarıyla cari ABD Doları cinsinden değerini ölçer.

veri <- WDI(country = "TR", indicator = c("EN.ATM.CO2E.PC", "NY.GDP.MKTP.CD"), start = 2000, end = 2020)

veri_df <- as.data.frame(veri)

veri_df <- na.omit(veri_df)

model <- lm(EN.ATM.CO2E.PC ~ NY.GDP.MKTP.CD, data = veri_df)

summary(model)

## 
## Call:
## lm(formula = EN.ATM.CO2E.PC ~ NY.GDP.MKTP.CD, data = veri_df)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.58771 -0.21981 -0.04781  0.14714  0.71436 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    2.606e+00  2.367e-01  11.011 1.09e-09 ***
## NY.GDP.MKTP.CD 2.268e-12  3.377e-13   6.715 2.04e-06 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.3666 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7035, Adjusted R-squared:  0.6879 
## F-statistic: 45.09 on 1 and 19 DF,  p-value: 2.035e-06

ggplot(data = veri_df, aes(x = NY.GDP.MKTP.CD, y = EN.ATM.CO2E.PC)) +
  geom_point(color = "blue") +
  labs(title = "Türkiye'deki CO2 Emisyonları ve Ekonomik Büyüme",
       x = "GSYİH (USD)",
       y = "CO2 Emisyonu (kişi başına)") +
  theme_minimal()

Results

Bu makale, iklim değişikliğinin ekonomik sistemler üzerindeki geniş çaplı ve karmaşık etkilerini anlamak ve analiz etmek amacıyla çeşitli boyutları ele almıştır. İklim değişikliğinin ekonomik büyüme, sektörel ekonomiler, gelir dağılımı, işsizlik gibi makroekonomik göstergeler üzerindeki olumsuz etkileri net bir şekilde ortaya konmuştur. Tarım, enerji, turizm ve altyapı gibi kilit sektörlerin iklim değişikliğine karşı kırılganlığı, bu sektörlerdeki üretkenliğin ve sürdürülebilirliğin tehlikeye girdiğini göstermektedir.

Tarım sektörü, kuraklık, sel ve aşırı hava olaylarının artmasıyla birlikte ciddi verim kayıpları ve gelir azalması yaşamaktadır. Enerji sektöründe, iklim değişikliği yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişi teşvik ederken, fosil yakıtlara olan bağımlılığı azaltma yönündeki baskılar artmaktadır. Turizm sektörü ise, iklim değişikliğinin doğal güzellikler ve turistik destinasyonlar üzerindeki olumsuz etkilerinden dolayı ekonomik kayıplar yaşamaktadır.

Bu bağlamda, iklim değişikliğiyle etkili bir şekilde mücadele etmek ve ekonomik sistemlerin sürdürülebilirliğini sağlamak için politika yapıcıların, iş dünyasının ve toplumun geniş kesimlerinin işbirliği içinde hareket etmesi gerekmektedir. Yeşil ekonomiye geçiş, sürdürülebilir kalkınma politikaları ve sera gazı emisyonlarını azaltmayı hedefleyen düzenlemeler, iklim değişikliğiyle mücadelede önemli adımlar olacaktır. Aynı zamanda, bu politikalar ekonomik büyüme ve yenilik fırsatlarını da beraberinde getirecektir.

Sonuç olarak, iklim değişikliği sadece çevresel bir sorun değil, aynı zamanda ciddi ekonomik ve sosyal sonuçları olan bir krizdir. Bu nedenle, iklim değişikliğiyle mücadele etmek, ekonomik kalkınma ve toplumsal refahın korunması için hayati öneme sahiptir. Gelecek nesiller için daha sürdürülebilir ve dirençli bir dünya inşa etmek adına, şimdi harekete geçmek ve gerekli önlemleri almak kaçınılmaz bir zorunluluktur.

Kaynaklar

Abidoye, Babatunde O. ve Odusola, Ayodele F. (2015), “Climate Change and Economic Growth in Africa: An Econometric Analysis”, Journal of African Economies, 24(2), s. 277-301.

Acharya, Shankar Prasad ve Bhatta, Guna Raj (2013), “Impact of Climate Change on Agricultural Growth in Nepal”, NRB Working Paper No. 15, https://www.nrb.org.np/ecorev/pdffiles/nrbwp201315.pdf (04.08.2018).

Afzal, Muhammad; Ahmed, Tanvir ve Ahmed, Gulzar (2016), “Empirical Assessment of Climate Change on Major Agricultural Crops of Punjab, Pakistan”, MPRA Paper No. 70958, https://mpra.ub.uni-muenchen.de/70958/ (03.08.2018).

Khalid, Ali Awais; Mahmood, Faisal ve Rukh, Gul (2016), “Impact of Climate Changes on Economic and Agricultural Value Added Share in GDP”, Asian Management Research Journal, 1(1), s.35-48.

Mahato, Anupama (2014), “Climate Change and its Impact on Agriculture”, International Journal of Scientific and Research Publications, 4(4), s.1-6.

Masud, M. M.; Rahman, M. S.; Al-Amin, A. Q.; Kari, F. ve Filho, W. L. (2012), “Impact of Climate Change: An Empirical Investigation of Malaysian Rice Production”, Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 19(4), s.431-444.

Quantmod Paketi

İlk olarak Quantmod paketini bir seferlik olmak üzere, Packages sekmesinden yüklüyoruz.

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

Örnek olarak Mercedes-Benz Group AG’nin hisse senedi fiyatlarını Yahoo Finance üzerinden indirelim.Hisse senedinin sembolü olarak “MBG.DE” kullanacağız.

getSymbols("MBG.DE")

## Warning: MBG.DE 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] "MBG.DE"

Artık Mercedes’in 2 Ocak 2007 sonrası günlük verilerine sahibiz.Datanın boyutuna dim() komutuyla bakalım ve verinin ilk 6 ve son 6 gözlemine bir göz atalım.

dim(MBG.DE)

## [1] 4430    6

head(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        15.97348

tail(MBG.DE)

##            MBG.DE.Open MBG.DE.High MBG.DE.Low MBG.DE.Close MBG.DE.Volume
## 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
## 2024-06-10       64.79       65.52      64.29        65.52       3433214
## 2024-06-11          NA          NA         NA           NA            NA
##            MBG.DE.Adjusted
## 2024-06-04           65.53
## 2024-06-05           65.58
## 2024-06-06           65.78
## 2024-06-07           65.11
## 2024-06-10           65.52
## 2024-06-11              NA

MBG.DE.Open,hisse senedinin o günkü açılış fiyatı,MBG.DE.Close,kapanış,MBG.DE.High,en yüksek,MBG.DE.Low,en düşük,MBG.DE.Adjusted,ayarlanmış fiyatları vermektedir. Volume kaç kişinin işlem yağtığını gösterir.

Bu zaman serisin grafiğini chartSeries() ile gösterdim

chartSeries(MBG.DE)

Başka bir örnek hisse senedini de Porsche Automobil Holding SE üzerinden inceleyelim.Hisse senedinin sembolü olarak “PAH3.DE” kullanacağız.

getSymbols("PAH3.DE")

## Warning: PAH3.DE 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] "PAH3.DE"

Artık Porsche’un 28 Ocak 2009 sonrası günlük verilerine sahibiz.Datanın boyutuna yine dim() komutuyla bakalım ve verinin ilk 6 ve son 6 gözlemine bir göz atalım.

dim(PAH3.DE)

## [1] 3906    6

head(PAH3.DE)

##            PAH3.DE.Open PAH3.DE.High PAH3.DE.Low PAH3.DE.Close PAH3.DE.Volume
## 2009-01-28     38.29518     40.42364    37.82504      39.93640         901566
## 2009-01-29     39.89366     40.00479    37.91052      38.40630         629474
## 2009-01-30     38.05584     40.94507    37.95326      39.32095        1467863
## 2009-02-02     37.01297     37.42328    35.64529      36.10688        1350452
## 2009-02-03     36.25220     36.49155    35.09822      35.95302        1183009
## 2009-02-04     34.46566     36.75653    33.90149      35.86754        1688343
##            PAH3.DE.Adjusted
## 2009-01-28         26.19167
## 2009-01-29         25.18818
## 2009-01-30         25.78804
## 2009-02-02         24.75651
## 2009-02-03         24.65102
## 2009-02-04         24.59241

tail(PAH3.DE)

##            PAH3.DE.Open PAH3.DE.High PAH3.DE.Low PAH3.DE.Close PAH3.DE.Volume
## 2024-06-04        50.46        50.50       49.70         50.18         493127
## 2024-06-05        50.46        50.74       50.00         50.10         516425
## 2024-06-06        50.40        50.42       49.75         50.08         559884
## 2024-06-07        50.08        50.16       49.25         49.44         553700
## 2024-06-10        49.38        49.70       48.62         49.57         820051
## 2024-06-11           NA           NA          NA            NA             NA
##            PAH3.DE.Adjusted
## 2024-06-04            50.18
## 2024-06-05            50.10
## 2024-06-06            50.08
## 2024-06-07            49.44
## 2024-06-10            49.57
## 2024-06-11               NA

chartSeries(PAH3.DE)

Şimdi FRED üzerinden 2 örnekle verilere bakalım.

Kanada’nın enflasyon tüketici fiyatlarının yüzdelik oranının verisini indirmek istiyorum.FRED bu veri setinin sembolünü veriyor.Bu zaman serisi için sembol FPCPITOTLZGCAN ’dır.

getSymbols("FPCPITOTLZGCAN",src ="FRED")

## [1] "FPCPITOTLZGCAN"

chartSeries(FPCPITOTLZGCAN,theme = "white")

getFX("USD/TRY",from = "2020-06-01")

## 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")

İkinci bir örnek olarak “Tüm Kentsel Tüketiciler için Tüketici Fiyat Endeksi: ABD’de Gıda Şehir Ortalaması” verisini indirmek istiyorum.Bu zaman serisi için sembol CPIUFDSL ’dır.

getSymbols("CPIUFDSL",src ="FRED")

## [1] "CPIUFDSL"

chartSeries(CPIUFDSL,theme = "white")

getFX("USD/TRY",from = "2024-04-01")

## [1] "USD/TRY"

chartSeries(USDTRY,theme = "white")

İklim Değişikliklerinin Ekonomiye Etkisi

Ezgi Akkuş

2024-05-27