Final Projesi
Nouraldein Dodabi
2025-12-21
Ülkeler Arası Enflasyonun Belirleyicileri
Giriş :
Enflasyon, bir ekonomide fiyatlar genel düzeyinin zaman içinde artmasını ifade eden ve makroekonomik istikrar açısından önemli bir göstergedir. Enflasyon oranlarının yüksek ya da dalgalı seyretmesi, ekonomik belirsizliği artırarak yatırımlar üzerinde olumsuz etkiler yaratabilmekte, gelir dağılımını bozabilmekte ve uzun vadede ekonomik büyümeyi olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu nedenle enflasyonun hangi faktörlerden etkilendiğinin incelenmesi, iktisat literatüründe ve ekonomi politikalarında önemli bir yer tutmaktadır.
Enflasyonun Belirleyicileri ve Literatür Özeti
Bu çalışmada enflasyonun hangi makroekonomik değişkenler tarafından açıklandığını incelemeyi amaçladım. Enflasyon, iktisat literatüründe farklı teorik yaklaşımlar çerçevesinde ele alınmaktadır. Bu yaklaşımlar enflasyonun nedenleri konusunda farklı açıklamalar sunmakta ve kullanılan değişkenler de bu yaklaşımlara göre şekillenmektedir.
Monetarist yaklaşıma göre enflasyonun temel nedeni para arzındaki artışlardır. Bu görüşe göre, para arzı ekonomik büyümeden daha hızlı arttığında fiyatlar genel düzeyi yükselmekte ve enflasyon ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle birçok ampirik çalışmada para arzı değişkeni enflasyonun önemli bir belirleyicisi olarak ele alınmaktadır. Ben de çalışmamda bu yaklaşımı dikkate alarak para arzını enflasyonu açıklayan değişkenlerden biri olarak modele dâhil ettim.
Keynesyen yaklaşım ise enflasyonu daha çok toplam talep koşullarıyla ilişkilendirmektedir. Ekonomik büyüme dönemlerinde artan talep, üretim kapasitesinin sınırlarına yaklaştığında fiyatlar genel düzeyinde artışlara yol açabilmektedir. Bu nedenle Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH) büyüme oranı, enflasyonla ilişkilendirilen önemli değişkenlerden biridir. Literatürde yapılan bazı çalışmalarda ekonomik büyümenin enflasyon üzerinde pozitif veya negatif etkilerinin olabileceği belirtilmektedir. Bu doğrultuda ben de çalışmamda ekonomik büyüme değişkenini modele ekledim.
Enflasyon ile işsizlik arasındaki ilişki ise Phillips Eğrisi çerçevesinde ele alınmaktadır. Bu yaklaşıma göre kısa dönemde işsizlik ile enflasyon arasında ters yönlü bir ilişki bulunmaktadır. İşsizlik oranının düşmesi, ücretlerin artmasına ve dolayısıyla maliyetler üzerinden enflasyonun yükselmesine neden olabilmektedir. Ancak literatürde bu ilişkinin her dönem ve her ülke için geçerli olmadığı da vurgulanmaktadır. Bu nedenle çalışmamda işsizlik oranının enflasyon üzerindeki etkisini ampirik olarak test etmeyi amaçladım.
Bu konuda yapılan ampirik çalışmalara bakıldığında, enflasyonun tek bir değişkenle açıklanmasının zor olduğu görülmektedir. Bazı araştırmalar para arzının enflasyon üzerinde güçlü bir etkisi olduğunu bulurken, bazı çalışmalar ekonomik büyüme ve işsizlik gibi reel değişkenlerin daha belirleyici olduğunu göstermektedir. Ayrıca ülkelerin yaşadığı ekonomik krizler, küresel şoklar ve beklentiler gibi faktörlerin de enflasyon üzerinde önemli rol oynadığı belirtilmektedir.
Bu çalışmada literatürdeki bu farklı yaklaşımlar dikkate alınarak enflasyonun ekonomik büyüme, para arzı ve işsizlik oranı ile olan ilişkisi farklı yıllar için analiz edilmiştir. Böylece enflasyonun zaman içinde değişen yapısının daha net bir şekilde ortaya konulması amaçlanmıştır.
Dünya Bankası veri yükleme
library(WDI)FP.CPI.TOTL.ZG : Enflasyon, tüketici fiyatları (yıllık %)
NY.GDP.MKTP.KD.ZG : Gayri safi yurt içi hasıla (yıllık %) büyümesi
FM.LBL.BMNY.GD.ZS : Geniş para arzı (% GSYİH)
SL.UEM.TOTL.ZS : İşsizlik, toplam (% toplam işgücünün) (ILO tarafından modellenen tahmin)
data <- WDI(indicator = c("FP.CPI.TOTL.ZG", "NY.GDP.MKTP.KD.ZG", "FM.LBL.BMNY.GD.ZS", "SL.UEM.TOTL.ZS"))
write_csv(data, "enflasyon_veri.csv")
library(tidyverse)df <- read_csv("enflasyon_veri.csv")ekstra <- WDI_data$countrydfekstra <- left_join(df, ekstra)## Joining with `by = join_by(country, iso2c, iso3c)`df_ulkeler <- dfekstra %>% filter(region != "Aggregates")df_2000 <- df_ulkeler %>% filter(year == 2000)df_2000_temiz <- df_2000 %>% filter(!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))df_2000_temiz <- df_2000_temiz %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG))df_2000_temiz <- df_2000_temiz %>% filter(!is.na(FM.LBL.BMNY.GD.ZS))df_2000_temiz <- df_2000_temiz %>% filter(!is.na(SL.UEM.TOTL.ZS))2000 yılı için basit ve çoklu regresyonu
ggplot(df_2000_temiz, aes(NY.GDP.MKTP.KD.ZG, FP.CPI.TOTL.ZG)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Yorum
Grafikte, 2000 yılı itibarıyla ülkeler arasında ekonomik büyüme oranı ile enflasyon arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Grafik, iki değişken arasında zayıf ve negatif yönlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte bazı ülkelerde gözlenen aşırı yüksek enflasyon oranlarının genel eğilimi etkilediği görülmektedir.
regresyon_2000 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2000_temiz)summary(regresyon_2000)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2000_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -61.28 -14.70 -9.50 -1.89 466.53
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 26.933 6.640 4.056 8.52e-05 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -2.958 1.180 -2.507 0.0134 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 54.03 on 131 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.0458, Adjusted R-squared: 0.03851
## F-statistic: 6.287 on 1 and 131 DF, p-value: 0.01338Basit regresyonun yorumu (2000)
Basit doğrusal regresyon sonuçları, ekonomik büyüme ile enflasyon arasında negatif yönlü ve istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir çünkü p-value= 0.01338 ve bu değer 0.05ten daha küçüktür . Buna göre, büyüme oranındaki bir puanlık artış enflasyon oranını yaklaşık 2.96 puan azaltmaktadır. Ancak R²= 0.0458 olduğundan dolayı modelin açıklama gücü oldukça düşüktür yaklaşık %4 düzeyinde modeli açıklamaktadır, regresyonda görüldüğü gibi GSYH sıfır olsa bile enflasyon oranı 26.933 ,bu da enflasyonu büyük ölçüde model dışında kalan faktörler tarafından belirlendiğini göstermektedir.
bu analizden yola çıkarak regresyonu anlamsız oluduğunu düşünyorum çünkü bu sonuç şu nedenlerle de açıklanabilir :
1)Enflasyon sadece büyümeden değil;
-Para politikası -Döviz kuru -Beklentiler -Kurumsal yapı gibi birçok faktörden etkilenmektedir.
2)Ülkeler arası kesit veriler:
-Yapısal olarak heterojendir
-Aynı büyüme oranı farklı ülkelerde farklı enflasyon sonuçları doğurabilir.
3)Bazı ülkelerde görülen aşırı enflasyon oranları, regresyon sonuçlarını etkilemektedir.
regresyon_2000_coklu <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,data = df_2000_temiz)summary(regresyon_2000_coklu)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS +
## SL.UEM.TOTL.ZS, data = df_2000_temiz)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -59.81 -16.63 -8.83 1.64 460.89
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 34.9198 10.5814 3.300 0.00125 **
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -2.6369 1.1860 -2.223 0.02793 *
## FM.LBL.BMNY.GD.ZS -0.2499 0.1308 -1.911 0.05820 .
## SL.UEM.TOTL.ZS 0.2241 0.7757 0.289 0.77309
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 53.65 on 129 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.07355, Adjusted R-squared: 0.05201
## F-statistic: 3.414 on 3 and 129 DF, p-value: 0.0195Çoklu regresyonun yorumu (2000)
Çoklu regresyonda yaptığımızda model hala anlamlı p-value: 0.0195 < 0.05. R² ise 0.0458’den 0.07355’e yükselmiş bir iyileşme var ama hala düşük. GSYH,para arzı ve işsizlik sıfır olsa bile enflasyon yaklaşık 34.92’dir.değişkenlere tek tek bakıtığımızda para arzı ve işsizlik enflasyon üzerinde az bir etkisi var ve istatistiksel olarak her iki deiğişken anlamlı bir etkiye sahip deiğildir.
Basit modelde GSYH büyüme katsayısı, parasal koşulların etkisini de içerdiği için olduğundan daha büyük tahmin edilmiştir. diğer değişkenleri eklendiğinde katsayı küçülmüş ancak anlamlılığını korumuştur.
library(dplyr)df_ulkeler_temiz <- df_ulkeler %>% filter(!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG),
!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),
!is.na(FM.LBL.BMNY.GD.ZS),
!is.na(SL.UEM.TOTL.ZS))df_2000 <- df_ulkeler_temiz %>% filter(year == 2000)
df_2005 <- df_ulkeler_temiz %>% filter(year == 2005)
df_2010 <- df_ulkeler_temiz %>% filter(year == 2010)
df_2015 <- df_ulkeler_temiz %>% filter(year == 2015)
df_2020 <- df_ulkeler_temiz %>% filter(year == 2020)
df_2024 <- df_ulkeler_temiz %>% filter(year == 2024)2005 yılı için basit ve çoklu regresyonu
library(ggplot2)ggplot(df_2005, aes(NY.GDP.MKTP.KD.ZG, FP.CPI.TOTL.ZG)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Yorum
GSYH büyüme oranı arttıkça enflasyon oranı da çok zayıf bir şekilde artma eğiliminde. Ancak eğim oldukça küçük, yani ilişki pozitif ama zayıf.
regresyon_2005 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2005)summary(regresyon_2005)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2005)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -7.275 -4.111 -1.504 2.019 30.863
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.8669 0.8009 7.325 1.68e-11 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG 0.1368 0.1167 1.172 0.243
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 5.796 on 141 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.009653, Adjusted R-squared: 0.002629
## F-statistic: 1.374 on 1 and 141 DF, p-value: 0.243Basit regresyonun yorumu (2005)
Bu regresyon modeli anlamlı değil. GSYH büyümesi enflasyonu açıklamada yetersiz,( R²= 0.0096 ) çok düşük bir değer ve p-değeri 0.243 olduğu için ilişki istatistiksel olarak anlamlı değil.GSYH büyümesi sıfır olsa bile enflasyon ortalama %5.87.GSYH büyümesi 1 puan artarsa enflasyon yaklaşık 0.14 puan artıyor.
GSYH büyümesi enflasyonu %0.9 düzeyinde açıklıyor bu da enflasyonu çok büyük ölçüde model dışınde kalan fatörler (öğrneğin : para arzı, işsizlik,faiz oranları….vb) tarafından belirlendiği gösteriyor.
regresyon_2005_coklu <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,data = df_2005)summary(regresyon_2005_coklu)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS +
## SL.UEM.TOTL.ZS, data = df_2005)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -8.329 -3.498 -1.171 2.140 29.065
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 9.25519 1.15728 7.997 4.45e-13 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG 0.07572 0.10955 0.691 0.491
## FM.LBL.BMNY.GD.ZS -0.05685 0.01187 -4.789 4.23e-06 ***
## SL.UEM.TOTL.ZS -0.03924 0.07668 -0.512 0.610
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 5.405 on 139 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.151, Adjusted R-squared: 0.1326
## F-statistic: 8.238 on 3 and 139 DF, p-value: 4.39e-05Çoklu regresyonun yorumu (2005)
GSYH, para arzı ve işsizlik sıfır olsa bile enflasyon ortalama %9.25.Modelde GSYH büyümesi 1 puan artarsa enflasyon yaklaşık 0.08 puan artıyor, modeil anlamlı çünkü p-value = 0.0000439 ve bu değer oldukça çok küçüktür ,para arzı ve işsizlik bir birim artığında sırasıyla 0.06, 0.04 birim azalıyor.R² = 0.151 Model, enflasyondaki değişimin yaklaşık %15’ini açıklıyor,diğer değişkenler eklediğimizde Model, R² artığını görüyorüz.
sonuç olarak : Çoklu regresyon modeli anlamlıdır (p < 0.05). Enflasyonu en çok para arzı etkiliyor ve bu etki negatif. GSYH büyümesi ve işsizlik anlamlı değil, modelin anlamlılığı para arzındaki değişmelerden kaynaklanmaktadır.
2010 yılı için basit ve çoklu regresyonu
library(ggplot2)ggplot(df_2010, aes(NY.GDP.MKTP.KD.ZG, FP.CPI.TOTL.ZG)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Yorum
Regresyon çizgisi negatif eğimli, yani GSYİH büyüme oranı arttıkça enflasyon oranı hafif şekilde düşme eğiliminde. Ancak eğim oldukça küçük, bu da ilişkinin zayıf olduğunu gösteriyor.
regresyon_2010 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2010)summary(regresyon_2010)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2010)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -7.2668 -2.9732 -0.8854 2.2178 22.6147
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.41607 0.52797 10.258 <2e-16 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.10523 0.07865 -1.338 0.183
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4.074 on 145 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.0122, Adjusted R-squared: 0.005385
## F-statistic: 1.79 on 1 and 145 DF, p-value: 0.183Basit regresyonun yorumu (2010)
GSYH büyümesi sıfır olsa bile enflasyon ortalama %5.42.GSYH büyümesi 1 puan artarsa enflasyon yaklaşık 0.11 puan azalıyor.GSYİH büyümesi ile enflasyon arasında hafif negatif bir ilişki var, ancak bu ilişki istatistiksel olarak anlamlı değil çünkü p-value = 0.183 ve bu değer 0.05’ten daha büyüktür.R-squared: 0.0122 yani GSYH enflasyondaki değişimin yaklaşık %1.22’sini açıklıyor, sonuç olarak model anlamsızdır.
regresyon_2010_coklu <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,data = df_2010)summary(regresyon_2010_coklu)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS +
## SL.UEM.TOTL.ZS, data = df_2010)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -7.0827 -2.9816 -0.9084 2.0980 22.5667
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.5914704 0.7635947 7.323 1.62e-11 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.1128278 0.0813492 -1.387 0.168
## FM.LBL.BMNY.GD.ZS 0.0001567 0.0003282 0.478 0.634
## SL.UEM.TOTL.ZS -0.0202104 0.0572012 -0.353 0.724
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4.097 on 143 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.01474, Adjusted R-squared: -0.005933
## F-statistic: 0.7129 on 3 and 143 DF, p-value: 0.5458Çoklu regresyonun yorumu (2010)
çoklu regresyon yaptıktan sonra da modeil hala anlamsız olduğunu görüyorüz (p-value: 0.5458) ,GSYH, para arzı ve işsizlik sıfır olsa bile enflasyon ortalama5.59.GSYH bir birim artığında enflasyon 0.11 azalıyor, para arzı ve işsizlik bir birim daha artığında sırasıyla 0.0002 artıyor,0.02 azalıyor .R-squared: 0.01474 modeli hala açıklama gücü düşüktür.
sonuç olarak :
Model anlamlı değil.değişkenlerin hiçbiri (GSYİH büyümesi, geniş para/GDP, işsizlik) enflasyon üzerinde anlamlı etkiye sahip değil.
2015 yılı için basit ve çoklu regresyonu
ggplot(df_2015, aes(NY.GDP.MKTP.KD.ZG, FP.CPI.TOTL.ZG)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Yorum
2015 yılında GSYİH büyümesi ile enflasyon arasında negatif bir ilişki var: büyüme arttıkça enflasyon genelde azalıyor,Noktalar çoğunlukla X ekseninde -5 ile +10 arasında yoğunlaşmış.Görsel olarak, 2015 yılında büyüme-enflasyon ilişkisi negatif ve 2010’a göre daha güçlü görünüyor,ancak kesin ilşiki ve anlamlı olup olmadığını bakmak için regresyon oluşturacağım.
regresyon_2015 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2015)summary(regresyon_2015)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2015)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -17.903 -3.295 -0.807 1.694 38.593
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 6.0107 0.6407 9.381 < 2e-16 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.7563 0.1405 -5.385 2.88e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 6.321 on 144 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.1676, Adjusted R-squared: 0.1618
## F-statistic: 28.99 on 1 and 144 DF, p-value: 2.883e-07Basit regresyonun yorumu (2015)
2015 tek değişkenli regresyon anlamlı. GSYİH büyümesi ile enflasyon arasında güçlü ve istatistiksel olarak anlamlı bir negatif ilişki var p-value: 2.883e-07 bu değer oldukça çok küçüktür, R-squared: 0.1676 modeli %16 düzeyinde açıklıyor.
Ama ben anlamsız olduğunu düşünüyorum çünkü : istatistiksel olarak ilişkiyi gösteren güçlü kanıt yoktur (yüksek p-değeri, düşük R²) veya model yanlış belirtilmiştir,bununla birlikte enflasyonu ekileyen diğer unsurlar da var ve bu ilşiki anlamlı olmasının sebebi diğer deiğişkenlerden olabileceğini düşünyorum.
regresyon_2015_coklu <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,data = df_2015)summary(regresyon_2015_coklu)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS +
## SL.UEM.TOTL.ZS, data = df_2015)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -16.760 -2.842 -0.951 2.152 37.495
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 8.51195 1.19718 7.110 5.21e-11 ***
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.79612 0.13839 -5.753 5.19e-08 ***
## FM.LBL.BMNY.GD.ZS -0.03367 0.01108 -3.039 0.00283 **
## SL.UEM.TOTL.ZS -0.04044 0.08471 -0.477 0.63385
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 6.166 on 142 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.2189, Adjusted R-squared: 0.2024
## F-statistic: 13.26 on 3 and 142 DF, p-value: 1.106e-07Çoklu regresyonun yorumu (2015)
Model genel olarak güçlü biçimde anlamlıdır; büyüme ve geniş para payı enflasyonu istatistiksel olarak azaltıcı yönde etkiliyor. İşsizlik bu modelde anlamlı katkı vermiyor (p-value = 0.63385).p-value değeri 1.106e-07’e düşümüştür bu da modelin anlamlını artığını gösteriyor, R-squared değeri de 0.2189’a yükselmiştir yani modelin açıklama gücü artmıştır.
2015 yılında ekonomik büyüme ve para arzı değişkenleri enflasyon üzerinde anlamlı ve negatif etkiye sahipken, işsizlik oranı anlamlı bulunmamıştır. Bu sonuçlar, söz konusu dönemde enflasyon dinamiklerinin talep yönlü değil, daha çok yapısal ve arz yönlü faktörler tarafından şekillendiğini düşündürmektedir.
sonuç olarak diğer değişkenler eklediğimde meodeli anlamlını hala korumuştur.
2020 yılı için basit ve çoklu regresyonu
ggplot(df_2020, aes(NY.GDP.MKTP.KD.ZG, FP.CPI.TOTL.ZG)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Yorum
2020 yılına ait grafiK, GSYH büyüme oranı ile enflasyon arasında belirgin bir doğrusal ilişki olmadığını göstermektedir. Regresyon doğrusunun yatay seyretmesi ve noktaların düzensiz dağılımı, basit regresyon analizinde GSYH büyüme katsayısının anlamsız çıkmasını görsel olarak doğrulamaktadır.
regresyon_2020 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2020)summary(regresyon_2020)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2020)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -15.32 -8.59 -6.60 -4.29 547.32
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 8.8291 4.9284 1.791 0.0756 .
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.1343 0.4829 -0.278 0.7814
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 50.75 on 129 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.000599, Adjusted R-squared: -0.007148
## F-statistic: 0.07732 on 1 and 129 DF, p-value: 0.7814Basit regresyonun yorumu (2020)
GSYH büyüme oranı sıfır olduğunda enflasyonun tahmini değeri yaklaşık 8.83, GSYH büyüme oranı 1 birim arttığında enflasyon yaklaşık 0.13 puan azalıyor gibi görünüyorasda regresyon modeli anlamlı değil çünkü p-value: 0.7814 yani 0.05’ten büyüktür bu yüzden GSYH büyüme oranı enflasyonu açıklamada istatistiksel olarak anlamlı bir değişken değil. Modelin açıklama gücü yok denecek kadar az (R-squared: 0.000599),Daha iyi bir model için daha fazla bağımsız değişken eklemek gerekir.
regresyon_2020_coklu <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,data = df_2020)summary(regresyon_2020_coklu)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS +
## SL.UEM.TOTL.ZS, data = df_2020)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -24.31 -10.50 -6.78 -1.98 536.53
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 18.11040 9.39573 1.928 0.0561 .
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.46724 0.52316 -0.893 0.3735
## FM.LBL.BMNY.GD.ZS -0.14899 0.08056 -1.849 0.0667 .
## SL.UEM.TOTL.ZS 0.04622 0.73720 0.063 0.9501
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 50.46 on 127 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.02724, Adjusted R-squared: 0.004258
## F-statistic: 1.185 on 3 and 127 DF, p-value: 0.3181Çoklu regresyonun yorumu (2020)
2020 yılı için çoklu regresyon modeli genel olarak anlamsızdır (p-value: 0.3181), değişkenlere tek tek bakıtığımızda hiç birini enflasyonla anlamlı bir ilişki göstermiyor R-squared: 0.02724 bu modelin açıklama gücü çok zayıf olduğunu göstermektedir; bu durum, enflasyonun söz konusu dönemde klasik makro değişkenler dışında faktörler tarafından belirlendiğini göstermektedir.
2024 yılı için basit ve çoklu regresyonu
library(ggplot2)ggplot(df_2024, aes(NY.GDP.MKTP.KD.ZG, FP.CPI.TOTL.ZG)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Yorum
2020 ve 2024 yıllarına ait saçılım grafikleri birlikte değerlendirildiğinde, ekonomik büyüme ile enflasyon arasındaki ilişkinin her iki dönemde de zayıf olduğu görülmektedir. 2024 yılında regresyon doğrusunun hafif negatif eğimli olması, büyümenin enflasyon üzerinde sınırlı ve istatistiksel olarak zayıf bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir
regresyon_2024 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2024)summary(regresyon_2024)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2024)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -21.800 -5.361 -3.717 -2.439 210.486
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 8.6995 3.5410 2.457 0.0163 *
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.5202 0.5483 -0.949 0.3458
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 25.17 on 75 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.01186, Adjusted R-squared: -0.001316
## F-statistic: 0.9001 on 1 and 75 DF, p-value: 0.3458Basit regresyonun yorumu (2024)
Basit regresyon sonucunda 2024 yılında GSYH büyüme oranının enflasyon üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi bulunmamaktadır (p-value: 0.3458) > 0.05 . Bu durum, enflasyonun yalnızca reel büyüme ile açıklanamayacağını ve para arzı, faiz veya beklenti temelli faktörlerin dikkate alınması gerektiğini göstermektedir. R² = 0.01186 bu da modelin açıklama gücü çok zayıf olduğunu göstermektedir.
regresyon_2024_coklu <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,data = df_2024)summary(regresyon_2024_coklu)##
## Call:
## lm(formula = FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS +
## SL.UEM.TOTL.ZS, data = df_2024)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -24.634 -5.598 -3.980 -1.292 206.790
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 13.39366 6.72748 1.991 0.0502 .
## NY.GDP.MKTP.KD.ZG -0.63863 0.55841 -1.144 0.2565
## FM.LBL.BMNY.GD.ZS -0.05969 0.04796 -1.245 0.2173
## SL.UEM.TOTL.ZS 0.05260 0.52594 0.100 0.9206
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 25.23 on 73 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.03327, Adjusted R-squared: -0.006463
## F-statistic: 0.8373 on 3 and 73 DF, p-value: 0.4777Çoklu regresyonun yorumu (2024)
2024 yılı için hem basit hem de çoklu regresyon modelleri istatistiksel olarak anlamsızdır (p-value: 0.4777) bu değer oldukça büyüktür, R-squared: 0.03327 bu değer ilişki çok zayıf olduğunu göstermektedir; bu durum, enflasyonun söz konusu dönemde geleneksel makroekonomik değişkenlerden koptuğunu göstermektedir.2024 yılında enflasyon, ekonomik büyüme, işsizlik ve parasal genişleme gibi klasik makroekonomik göstergelerden ziyade arz yönlü şoklar, jeopolitik gelişmeler ve enflasyon beklentileri tarafından belirlenmiştir.
( 2000-2024 ) yıllar için basit regresyon tablosu oluşturma :
library(modelsummary)m2000 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2000)
m2005 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2005)
m2010 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2010)
m2015 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2015)
m2020 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2020)
m2024 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG, data = df_2024)modelsummary(
list(
"2000" = m2000,
"2005" = m2005,
"2010" = m2010,
"2015" = m2015,
"2020" = m2020,
"2024" = m2024
),
stars = TRUE,
statistic = "std.error",
title = "Tablo 1: Basit Regresyon Sonuçları (Enflasyon ~ Büyüme)"
)| 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2024 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| + p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001 | ||||||
| (Intercept) | 26.933*** | 5.867*** | 5.416*** | 6.011*** | 8.829+ | 8.700* |
| (6.640) | (0.801) | (0.528) | (0.641) | (4.928) | (3.541) | |
| NY.GDP.MKTP.KD.ZG | -2.958* | 0.137 | -0.105 | -0.756*** | -0.134 | -0.520 |
| (1.180) | (0.117) | (0.079) | (0.140) | (0.483) | (0.548) | |
| Num.Obs. | 133 | 143 | 147 | 146 | 131 | 77 |
| R2 | 0.046 | 0.010 | 0.012 | 0.168 | 0.001 | 0.012 |
| R2 Adj. | 0.039 | 0.003 | 0.005 | 0.162 | -0.007 | -0.001 |
| AIC | 1442.6 | 912.4 | 834.1 | 956.7 | 1404.6 | 719.2 |
| BIC | 1451.3 | 921.2 | 843.1 | 965.7 | 1413.2 | 726.3 |
| Log.Lik. | -718.318 | -453.179 | -414.058 | -475.353 | -699.288 | -356.616 |
| RMSE | 53.62 | 5.76 | 4.05 | 6.28 | 50.36 | 24.84 |
Tablo 1, farklı yıllar için enflasyon ile ekonomik büyüme arasındaki basit doğrusal regresyon sonuçlarını göstermektedir. Sonuçlar, büyüme oranının bazı yıllarda enflasyon üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu (ozellikle 2000 ve 2015’te büyüme katsayısı anlamlı), R² değerleri genel olarak düşük bu da genel olarak modelin açıklama gücünün düşük kaldığını göstermektedir.
( 2000-2024 ) yıllar için çoklu regresyon tablosu oluşturma :
M2000 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,
data = df_2000)
M2005 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,
data = df_2005)
M2010 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,
data = df_2010)
M2015 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,
data = df_2015)
M2020 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,
data = df_2020)
M2024 <- lm(FP.CPI.TOTL.ZG ~ NY.GDP.MKTP.KD.ZG + FM.LBL.BMNY.GD.ZS + SL.UEM.TOTL.ZS,
data = df_2024)modelsummary(
list(
"2000" = M2000,
"2005" = M2005,
"2010" = M2010,
"2015" = M2015,
"2020" = M2020,
"2024" = M2024
),
stars = TRUE,
statistic = "std.error",
title = "Tablo 2: Çoklu Regresyon Sonuçları"
)| 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2024 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| + p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001 | ||||||
| (Intercept) | 34.920** | 9.255*** | 5.591*** | 8.512*** | 18.110+ | 13.394+ |
| (10.581) | (1.157) | (0.764) | (1.197) | (9.396) | (6.727) | |
| NY.GDP.MKTP.KD.ZG | -2.637* | 0.076 | -0.113 | -0.796*** | -0.467 | -0.639 |
| (1.186) | (0.110) | (0.081) | (0.138) | (0.523) | (0.558) | |
| FM.LBL.BMNY.GD.ZS | -0.250+ | -0.057*** | 0.000 | -0.034** | -0.149+ | -0.060 |
| (0.131) | (0.012) | (0.000) | (0.011) | (0.081) | (0.048) | |
| SL.UEM.TOTL.ZS | 0.224 | -0.039 | -0.020 | -0.040 | 0.046 | 0.053 |
| (0.776) | (0.077) | (0.057) | (0.085) | (0.737) | (0.526) | |
| Num.Obs. | 133 | 143 | 147 | 146 | 131 | 77 |
| R2 | 0.074 | 0.151 | 0.015 | 0.219 | 0.027 | 0.033 |
| R2 Adj. | 0.052 | 0.133 | -0.006 | 0.202 | 0.004 | -0.006 |
| AIC | 1442.7 | 894.3 | 837.7 | 951.4 | 1405.0 | 721.5 |
| BIC | 1457.2 | 909.2 | 852.7 | 966.3 | 1419.4 | 733.3 |
| Log.Lik. | -716.355 | -442.173 | -413.869 | -470.712 | -697.519 | -355.773 |
| RMSE | 52.84 | 5.33 | 4.04 | 6.08 | 49.68 | 24.57 |
Tablo 2’de enflasyonu açıklamak üzere ekonomik büyüme, para arzı ve işsizlik oranının birlikte kullanıldığı çoklu regresyon sonuçları sunulmaktadır. Basit regresyon sonuçlarıyla karşılaştırıldığında, çoklu modellerin açıklama gücünün genel olarak arttığı görülmektedir. Bununla birlikte katsayıların işaretleri ve anlamlılık düzeyleri yıllara göre değişmektedir. Özellikle ekonomik büyüme ve para arzı değişkenleri bazı yıllarda istatistiksel olarak anlamlı bulunurken, işsizlik oranının enflasyon üzerindeki etkisi hiçbir yılda anlamlı çıkmamıştır. Bu bulgular, enflasyonun çok boyutlu bir olgu olduğunu ve ülkeler arası kesit verilerde tek tip bir ilişki yapısının bulunmadığını göstermektedir.
Sonuç
Bu çalışmada enflasyonun makroekonomik belirleyicilerini incelemek amacıyla 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2024 yıllarına ait veriler kullanarak basit ve çoklu regresyon analizleri yaptım. Çalışmada enflasyon oranını bağımlı değişken olarak aldım. Ekonomik büyüme, para arzı ve işsizlik oranını ise enflasyonu açıklayan bağımsız değişkenler olarak modele dâhil ettim.
Öncelikle çizdiğim grafiklerde, enflasyon ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin yıllara göre farklılaştığını gördüm. Bazı yıllarda değişkenler arasında belirgin bir ilişki varken, bazı yıllarda ilişkinin zayıf olduğu gözlemlendi. Özellikle 2015 yılına ait grafikte, ekonomik büyüme arttıkça enflasyonun azaldığı yönünde bir ilişki dikkat çekmektedir.
Basit regresyon sonuçlarına baktığımda, ekonomik büyümenin enflasyon üzerindeki etkisinin her yıl aynı olmadığını buldum. 2015 yılında ekonomik büyüme değişkeni enflasyon üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve negatif bir etkiye sahiptir. Buna karşılık 2020 ve 2024 yıllarında bu ilişkinin zayıfladığı ve bazı modellerde anlamsız hâle geldiği görülmektedir. Bu durum, özellikle küresel salgın ve ekonomik belirsizliklerin enflasyon üzerinde belirleyici olduğunu düşündürmektedir.
Çoklu regresyon analizlerinde ise enflasyonun tek bir değişkenle açıklanmasının yeterli olmadığını gördüm. Ekonomik büyüme ve para arzı bazı yıllarda enflasyonu anlamlı şekilde etkilerken, bu etkinin tüm dönemler için geçerli olmadığı sonucuna ulaştım. İşsizlik oranının enflasyon üzerindeki etkisi ise genel olarak istatistiksel olarak anlamsız çıkmıştır.
Ayrıca kurulan modellerin R² değerlerinin genellikle düşük olduğunu buldum. Bu sonuç, enflasyonun yalnızca büyüme, para arzı ve işsizlik gibi değişkenlerle değil; döviz kuru, beklentiler ve dışsal şoklar gibi başka faktörlerden de etkilendiğini göstermektedir.
Sonuç olarak, yaptığım analizler enflasyonun zaman içinde değişen ve çok boyutlu bir yapıya sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu nedenle enflasyonu açıklarken tek bir iktisadi yaklaşım yerine, birden fazla faktörün birlikte değerlendirilmesi gerektiğini düşünüyorum.