giriş: Ülkeler arası GSYİH (cari ABD doları), bir ülkenin belirli bir dönemde (genellikle bir yıl) sınırları içinde ürettiği tüm nihai mal ve hizmetlerin toplam piyasa değerinin, o dönemde geçerli olan döviz kurları kullanılarak ABD dolarına çevrilmesiyle hesaplanan ekonomik büyüklük göstergesidir. Bu ölçüt, ülkelerin ekonomik kapasitelerini ve küresel ekonomi içindeki göreli konumlarını karşılaştırmada yaygın olarak kullanılmaktadır. Cari ABD doları cinsinden GSYİH, uluslararası ticaret, finansal akımlar ve ekonomik güç dengeleri açısından pratik ve standart bir referans sunar. Ancak literatürde, bu göstergenin döviz kuru dalgalanmalarına duyarlı olduğu ve ülkeler arasındaki fiyat düzeyi ile satın alma gücü farklılıklarını yansıtmadığı vurgulanmaktadır. Bu nedenle, cari ABD dolarıyla hesaplanan GSYİH genellikle satın alma gücü paritesine dayalı GSYİH ve kişi başına düşen GSYİH gibi alternatif göstergelerle birlikte değerlendirilerek daha kapsamlı ekonomik analizler yapılır.

World Development Indicators (WDI), Dünya Bankası tarafından derlenen ve ülkelerin ekonomik, sosyal ve demografik göstergelerini içeren kapsamlı bir veri setidir. WDI veri yükleme süreci, genellikle Dünya Bankası’nın resmi web sitesi veya WDI veri tabanı aracılığıyla gerçekleştirilir. Kullanıcılar, ülke, yıl ve gösterge seçimi yaparak ihtiyaç duydukları verileri indirilebilir formatlarda (CSV, Excel vb.) temin edebilirler. Akademik ve ampirik çalışmalarda WDI verileri, güvenilirliği, uluslararası standartlara uygunluğu ve zaman serisi sürekliliği nedeniyle yaygın biçimde kullanılmaktadır. Veri yükleme aşamasında, seçilen göstergenin tanımı, ölçüm birimi ve kapsadığı dönem dikkatle incelenmeli; eksik gözlemler ve metodolojik değişiklikler analiz öncesinde kontrol edilmelidir.

library(WDI)
library(tidyverse)

NY.GDP.MKTP.CD : GSYİH (cari ABD doları)

NE.IMP.GNFS.ZS : Mal ve hizmet ithalatı (% GSYİH)

DT.DOD.DECT.GN.ZS : Dış borç stokları (GSYİH’nin %’si)

FP.CPI.TOTL.ZG : Enflasyon, tüketici fiyatları (yıllık %)

data <- WDI(indicator = c(“NY.GDP.MKTP.CD”, “NE.IMP.GNFS.ZS”, “DT.DOD.DECT.GN.ZS”, “FP.CPI.TOTL.ZG”))

write_csv(data, “GDP_veri.csv”)

df <- read_csv("GDP_veri.csv")
ekstra <- WDI_data$country
dfekstra <- left_join(df, ekstra)
## Joining with `by = join_by(country, iso2c, iso3c)`
df_ulkeler <- dfekstra %>% filter(region != "Aggregates")
library(dplyr)
df_ulkeler_temiz <- df_ulkeler %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.CD),
                                          !is.na(NE.IMP.GNFS.ZS),
                                          !is.na(DT.DOD.DECT.GN.ZS),
                                          !is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))
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)
ggplot(df_2000, aes(NE.IMP.GNFS.ZS, NY.GDP.MKTP.CD)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz

2000 yılı grafiğinde ithalat oranı ile GSYİH arasında negatif yönlü bir ilişki görülmektedir. Regresyon çizgisi aşağı eğimlidir. Ancak noktaların dağılımı oldukça geniştir. Bu durum ilişkinin zayıf olduğunu ve ithalatın GSYİH’yı açıklama gücünün düşük kaldığını göstermektedir.

regresyon_2000 <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2000)
summary(regresyon_2000)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2000)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.260e+11 -7.231e+10 -4.198e+10  8.139e+09  1.106e+12 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)     1.707e+11  4.419e+10   3.862 0.000227 ***
## NE.IMP.GNFS.ZS -2.898e+09  1.079e+09  -2.685 0.008823 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.739e+11 on 80 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.08265,    Adjusted R-squared:  0.07118 
## F-statistic: 7.207 on 1 and 80 DF,  p-value: 0.008823

Analiz

2000 yılına ait basit regresyon sonucuna göre ithalat değişkeninin p-value değeri 0.01’den küçüktür, yani model istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak R² değeri yaklaşık %8 olduğu için ithalat, GSYİH’yı açıklamada zayıf kalmaktadır

regresyon_2000_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + FP.CPI.TOTL.ZG,data = df_2000)
summary(regresyon_2000_coklu)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + 
##     FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2000)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.399e+11 -7.287e+10 -4.417e+10  8.406e+09  1.068e+12 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)        2.087e+11  4.785e+10   4.362  3.9e-05 ***
## NE.IMP.GNFS.ZS    -2.368e+09  1.110e+09  -2.133   0.0361 *  
## DT.DOD.DECT.GN.ZS -7.762e+08  4.091e+08  -1.897   0.0615 .  
## FP.CPI.TOTL.ZG    -1.494e+08  3.182e+08  -0.470   0.6400    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.719e+11 on 78 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1262, Adjusted R-squared:  0.09255 
## F-statistic: 3.754 on 3 and 78 DF,  p-value: 0.0142

Analiz

2000 yılı için kurulan çoklu regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlıdır (F testi p-value < 0.05). R² değeri yaklaşık %12,6 olup basit regresyona göre açıklama gücü artmıştır. İthalat değişkeni anlamlı çıkarken, dış borç sınırda anlamlı, enflasyon ise anlamlı değildir. Genel olarak model GSYİH’yı sınırlı düzeyde açıklamaktadır.

2005 yıl analizi :

ggplot(df_2005, aes(NE.IMP.GNFS.ZS, NY.GDP.MKTP.CD)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz

2005 yılında da ithalat ile GSYİH arasında negatif bir eğilim vardır. Regresyon çizgisi aşağı yönlü olsa da veri noktaları çizgi etrafında toplanmamıştır. Bu da ilişkinin güçlü olmadığını ve ithalatın GSYİH üzerinde sınırlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.

regresyon_2005 <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2005)
summary(regresyon_2005)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2005)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.768e+11 -1.187e+11 -7.194e+10 -6.332e+09  2.164e+12 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)     2.646e+11  7.596e+10   3.483 0.000786 ***
## NE.IMP.GNFS.ZS -3.982e+09  1.697e+09  -2.346 0.021285 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.968e+11 on 85 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.06083,    Adjusted R-squared:  0.04978 
## F-statistic: 5.505 on 1 and 85 DF,  p-value: 0.02129

Analiz

2005 yılında ithalat değişkeni %5 anlamlılık düzeyinde anlamlıdır (p-value < 0.05). Buna rağmen R² değeri %6 civarındadır. Bu durum, ithalatın GSYİH üzerindeki etkisinin sınırlı olduğunu göstermektedir.

regresyon_2005_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + FP.CPI.TOTL.ZG,data = df_2005)
summary(regresyon_2005_coklu)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + 
##     FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2005)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -2.116e+11 -1.363e+11 -6.721e+10  1.947e+10  2.062e+12 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)        3.690e+11  9.097e+10   4.056 0.000112 ***
## NE.IMP.GNFS.ZS    -2.675e+09  1.789e+09  -1.495 0.138603    
## DT.DOD.DECT.GN.ZS -2.371e+09  1.152e+09  -2.058 0.042685 *  
## FP.CPI.TOTL.ZG    -5.169e+09  5.816e+09  -0.889 0.376671    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.911e+11 on 83 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1178, Adjusted R-squared:  0.0859 
## F-statistic: 3.694 on 3 and 83 DF,  p-value: 0.01501

Analiz

2005 yılında model genel olarak anlamlıdır (p-value ≈ 0.015). R² değeri %11,8 olup GSYİH’nın küçük bir kısmı açıklanabilmektedir. Bu yılda özellikle dış borç değişkeni anlamlıdır, ithalat ve enflasyonun etkisi ise istatistiksel olarak anlamlı değildir.

2010 yıl analizi :

ggplot(df_2010, aes(NE.IMP.GNFS.ZS, NY.GDP.MKTP.CD)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz

2010 yılı grafiğinde ithalat oranı arttıkça GSYİH’nın azaldığı yönünde zayıf bir ilişki görülmektedir. Noktaların dağınık olması, regresyon sonuçlarında elde edilen düşük R² değerleriyle uyumludur.

regresyon_2010 <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2010)
summary(regresyon_2010)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2010)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -4.682e+11 -2.562e+11 -1.180e+11  2.969e+10  5.780e+12 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)     6.852e+11  1.936e+11   3.539 0.000635 ***
## NE.IMP.GNFS.ZS -1.178e+10  4.376e+09  -2.691 0.008468 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 6.983e+11 on 91 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.07373,    Adjusted R-squared:  0.06355 
## F-statistic: 7.244 on 1 and 91 DF,  p-value: 0.008468

Analiz

2010 yılı sonuçlarına göre model istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak R² değeri yaklaşık %7 olduğu için GSYİH’nın büyük kısmı ithalat dışında kalan faktörlerle açıklanmaktadır.

regresyon_2010_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + FP.CPI.TOTL.ZG,data = df_2010)
summary(regresyon_2010_coklu)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + 
##     FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2010)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -4.821e+11 -2.918e+11 -1.029e+11  2.907e+10  5.740e+12 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)        6.944e+11  2.320e+11   2.993  0.00357 **
## NE.IMP.GNFS.ZS    -9.494e+09  5.047e+09  -1.881  0.06320 . 
## DT.DOD.DECT.GN.ZS -2.838e+09  2.995e+09  -0.948  0.34595   
## FP.CPI.TOTL.ZG     3.636e+09  2.004e+10   0.181  0.85645   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 7.026e+11 on 89 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.083,  Adjusted R-squared:  0.05209 
## F-statistic: 2.685 on 3 and 89 DF,  p-value: 0.05138

Analiz

2010 yılı için modelin p-value değeri 0.05’e çok yakındır, yani model sınırda anlamlıdır. R² değeri %8,3 olup açıklama gücü düşüktür. Değişkenlerin çoğu tek tek anlamlı çıkmamıştır. Bu durum GSYİH’nın başka faktörlerden etkilendiğini göstermektedir.

2015 yıl analizi :

ggplot(df_2015, aes(NE.IMP.GNFS.ZS, NY.GDP.MKTP.CD)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz

2015 yılı grafiğinde de regresyon çizgisi negatif eğimlidir. Ancak veri noktalarının büyük kısmı düşük GSYİH seviyelerinde yoğunlaşmıştır. Bu durum ithalat oranının GSYİH’yı açıklamada yetersiz kaldığını göstermektedir.

regresyon_2015 <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2015)
summary(regresyon_2015)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2015)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -6.134e+11 -3.469e+11 -1.852e+11  2.933e+10  1.070e+13 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)     8.324e+11  2.841e+11   2.930  0.00422 **
## NE.IMP.GNFS.ZS -1.399e+10  6.259e+09  -2.235  0.02769 * 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.143e+12 on 98 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.0485, Adjusted R-squared:  0.03879 
## F-statistic: 4.995 on 1 and 98 DF,  p-value: 0.02769

Analiz

2015 yılında ithalat değişkeni anlamlı çıkmasına rağmen R² değeri %5’in altındadır. Bu da ithalatın GSYİH’yı açıklama gücünün düşük olduğunu göstermektedir.

regresyon_2015_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + FP.CPI.TOTL.ZG,data = df_2015)
summary(regresyon_2015_coklu)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + 
##     FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2015)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -5.633e+11 -3.479e+11 -1.808e+11  3.245e+10  1.063e+13 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)        9.050e+11  3.126e+11   2.895   0.0047 **
## NE.IMP.GNFS.ZS    -1.288e+10  6.936e+09  -1.856   0.0665 . 
## DT.DOD.DECT.GN.ZS -1.790e+09  3.111e+09  -0.576   0.5663   
## FP.CPI.TOTL.ZG    -6.092e+09  1.693e+10  -0.360   0.7198   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.152e+12 on 96 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.05355,    Adjusted R-squared:  0.02397 
## F-statistic: 1.811 on 3 and 96 DF,  p-value: 0.1504

Analiz

2015 yılında kurulan çoklu regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlı değildir (p-value > 0.05). R² değeri %5 civarındadır. Hiçbir bağımsız değişkenin güçlü ve anlamlı bir etkisi görülmemektedir.

2020 yıl analizi :

ggplot(df_2020, aes(NE.IMP.GNFS.ZS, NY.GDP.MKTP.CD)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz

2020 yılı grafiğinde regresyon çizgisi daha yatay bir görünüm sergilemektedir. Bu da ithalat ile GSYİH arasındaki ilişkinin çok zayıf olduğunu göstermektedir. Uç gözlemler ilişkinin netliğini azaltmaktadır.

regresyon_2020 <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2020)
summary(regresyon_2020)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2020)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -7.688e+11 -4.006e+11 -2.483e+11 -2.485e+10  1.437e+13 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)     8.691e+11  3.513e+11   2.474   0.0151 *
## NE.IMP.GNFS.ZS -1.517e+10  8.517e+09  -1.781   0.0780 .
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.528e+12 on 96 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.032,  Adjusted R-squared:  0.02191 
## F-statistic: 3.173 on 1 and 96 DF,  p-value: 0.07801

Analiz

2020 yılı için elde edilen sonuçlarda p-value 0.05’ten büyüktür, yani model anlamlı değildir. Ayrıca R² değeri oldukça düşüktür, bu da ithalatın GSYİH üzerinde belirgin bir etkisi olmadığını göstermektedir.

regresyon_2020_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + FP.CPI.TOTL.ZG,data = df_2020)
summary(regresyon_2020_coklu)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + 
##     FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2020)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -6.278e+11 -4.377e+11 -2.103e+11 -1.576e+10  1.429e+13 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)        9.599e+11  3.696e+11   2.597   0.0109 *
## NE.IMP.GNFS.ZS    -1.379e+10  9.294e+09  -1.483   0.1413  
## DT.DOD.DECT.GN.ZS -1.872e+09  2.834e+09  -0.661   0.5104  
## FP.CPI.TOTL.ZG    -1.364e+09  2.706e+09  -0.504   0.6153  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.539e+12 on 94 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.03966,    Adjusted R-squared:  0.009014 
## F-statistic: 1.294 on 3 and 94 DF,  p-value: 0.2811

Analiz

2020 yılı sonuçlarına göre model anlamlı değildir. R² değeri yaklaşık %4 ile oldukça düşüktür. İthalat, dış borç ve enflasyon değişkenleri GSYİH’yı açıklamakta yetersiz kalmıştır.

2024 yıl analizi :

ggplot(df_2024, aes(NE.IMP.GNFS.ZS, NY.GDP.MKTP.CD)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Analiz

2024 yılı grafiğinde de ithalat ile GSYİH arasında zayıf ve negatif bir ilişki bulunmaktadır. Noktaların geniş bir alana yayılması, ithalat oranının GSYİH’yı açıklamada tek başına yeterli olmadığını göstermektedir.

regresyon_2024 <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2024)
summary(regresyon_2024)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS, data = df_2024)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -8.884e+11 -6.026e+11 -3.742e+11 -3.183e+10  1.782e+13 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)     1.258e+12  5.111e+11   2.461   0.0160 *
## NE.IMP.GNFS.ZS -1.934e+10  1.103e+10  -1.753   0.0834 .
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.081e+12 on 81 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.03654,    Adjusted R-squared:  0.02464 
## F-statistic: 3.072 on 1 and 81 DF,  p-value: 0.08344

Analiz

2024 yılında da benzer şekilde model istatistiksel olarak anlamlı değildir. R² değeri düşük olduğu için ithalatın GSYİH’yı açıklama gücü zayıftır.

regresyon_2024_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + FP.CPI.TOTL.ZG,data = df_2024)
summary(regresyon_2024_coklu)
## 
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.CD ~ NE.IMP.GNFS.ZS + DT.DOD.DECT.GN.ZS + 
##     FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2024)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -1.011e+12 -6.471e+11 -3.357e+11  1.243e+10  1.765e+13 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)        1.458e+12  5.675e+11   2.570   0.0121 *
## NE.IMP.GNFS.ZS    -1.758e+10  1.204e+10  -1.461   0.1481  
## DT.DOD.DECT.GN.ZS -4.396e+09  5.311e+09  -0.828   0.4104  
## FP.CPI.TOTL.ZG    -4.215e+09  9.472e+09  -0.445   0.6575  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.095e+12 on 79 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.04732,    Adjusted R-squared:  0.01114 
## F-statistic: 1.308 on 3 and 79 DF,  p-value: 0.2777

2024 yılında da model istatistiksel olarak anlamlı değildir. R² değeri %5’in altındadır. Bu sonuç, seçilen değişkenlerin GSYİH üzerindeki açıklayıcı gücünün oldukça zayıf olduğunu göstermektedir.