final ödevi
adam hamit alamine
2025-12-26
ülkeler sanayi odaklldığında üretim artışının GSYIH’a nasıl etkiler ve enflasyon ortamı bu büyümenin kişi başına düşen refaha dönüşüm sürecini nasıl kısıtlamaktadır?
Giriş :
Bu çalışma,WDI’den bir ülke ekonomisinin temel direklerini oluşturan GSYİH Büyümesi, Kişi Başı GSYİH Büyümesi, Sanayi Katma Değeri ve Enflasyon (Tüketici Fiyatları) oranlar ile ilgilidir .Ekonomik kalkınma, sadece toplam üretim hacmindeki bir artış değil; üretim yapısındaki dönüşüm, fiyat istikrarı ve bu kazanımların bireylerin yaşam standartlarına yansımasıyla ölçülen bütünsel bir süreçtir.
ve GSYİH Büyümesi ile Kişi Başı GSYİH Büyümesi nasıl bir ilişki var olduġunu ve sonra GSYİH Büyümesi ile Sanayi Katma Değeri arasında nasıl çalıştığıni ve bunu yanı sirada GSYİH Büyümesi ve Enflasyon nasıl bir baġ var olduğunu inceleyecğiz .
literatür
GSYİH’nin doğuşu ABD’li politika yapıcılar, ülkedeki krizi nasıl kontrol altına alıp sona erdirecekleriyle boğuşurken, temel bir sorunun cevabını bilmiyorlardı: Durum gerçekten ne kadar kötü? Ve politika çözümlerimizin işe yarayıp yaramayacağını nasıl anlayacağız? Ekonomik ölçütler azdı ve bugün ekonomimizi değerlendirmek için kullandığımız ölçü birimi olan GSYİH henüz icat edilmemişti. İşte Simon Kuznets devreye giriyor. İstatistik, matematik ve ekonomi uzmanı olan Kuznets, ABD’nin gayri safi milli hasılasını (GSMH) ölçmek için standart bir yöntem geliştirdi. Bu yöntem, gerek yurt içinde gerekse yurt dışında Amerikan şirketleri tarafından ne kadar mal ve hizmet üretildiğine dair bir fikir verecekti. Birkaç yıl sonra Kuznets, gayri safi yurt içi hasılayı (GSYİH) da geliştirdi. Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH), bir ülkede her yıl üretilen tüm mal ve hizmetlerin değerinin toplamıydı (ve Gayri Safi Milli Hasıla’nın aksine, ABD’ye ait yurt dışındaki tesislerin değerini içermiyordu). Bu, ya tüm nihai mal ve hizmetlerin değerini toplayıp ara ürünlerin maliyetini çıkararak ya da tüm maaşları, karları ve yatırım gelirlerini toplayarak ölçülebilirdi. En yaygın hesaplama yöntemi, “harcama yaklaşımı” olarak adlandırılan yöntemdi. Bu yöntem, toplam GSYİH’yi şu şekilde hesaplar: Gayri Safi Yurtiçi Ürün = Tüketim + Devlet Harcamaları + Özel Yatırımlar + İhracat – İthalat
ve GSYIH ile ilgil bir kaç iktisatçı tarafından çalışmalar yapıldı onlardan
Prof. Dr. Sevda YAPRAKLI ( GSYİH Büyümesi ve Enflasyon arasında )
İktisatçılar, enflasyonun ekonomik büyüme sürecindeki öneminden dolayı enflasyonun ekonomik etkilerine yönelik tahminlere büyük önem vermektedirler. Bu nedenle enflasyon-ekonomik büyüme ilişkisini tahmin etmek için yapılan uygulamalı çalışmalarda zaman içinde ilişkinin yönünü belirleme açısından önemli gelişmeler sağlanmıştır. Literatürde yer alan uygulamalı çalışmalarda, enflasyon ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki üç farklı şekilde ele alınmaktadır (Faria ve Carneiro,2001: 90). Bunlardan ilki, enflasyon ile ekonomik büyüme arasında pozitif ilişki olması durumudur. Enflasyon oranının belirli bir eşik değerin altında olduğu dönemlere ait verilerin kullanıldığı çalışmalarda söz konusu ilişkinin pozitif olduğu yönünde bulgular elde edilmiştir.
Doç. Dr. Burak Tuğberk Tosunoğlu ( GSYİH Büyümesi ve kişi başi Büyümesi )
Ekonomik büyüme kavramı genellikle ekonomik gelişme ya da ulusal refah artışıyla eş anlamlıymış gibi kullanılmaktadır. Bu bakış açısıyla, Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (GSYH), hem ekonomik büyüme hem de ekonomik kalkınma düzeyini ölçmek için kullanılmaktadır. Aslında ulusal refahın bir ölçütü olarak GSYH’nin kullanılması uygun değildir. Gerçekte bu amaçla da tasarlanmamıştır. GSYH ulusal refahın değil, ekonomik faaliyetin bir ölçütüdür. Ekonomik gelişmenin bir göstergesi olarak GSYH’yi kullanmanın bazı sınırlılıkları bulunmaktadır. Bu sınırlılıkların tartışılması ve ekonomik gelişmenin, gerçek zenginlik ve refahın daha iyi bir ölçümünün bulunması için günümüzde “GSYH’nin Ötesi” konulu çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalarda ekonomik performansın ölçülmesinde, çevresel ve sosyal konulara da ağırlık veren pek çok metrik ortaya atılmıştır
Diane Coyle ise
Diane Coyle, GDP (GSYH) başlıklı kitabında,* GSYH’nın “uydurulmuş” bir kavram olduğunu söylüyor. Ama bunu söylerken kötü bir şey ima etmiyor. Söylediği şu: Her iktisadi kavram gibi GSYH da iktisatçıların tanım ve varsayımları ile şekilleniyor. Bu önemli, çünkü GSYH’yı nasıl tanımladığımız, GSYH’nın ne kadar büyük olacağını, dolayısıyla bir ülkenin ne kadar zengin ve gelişmiş görüneceğini de belirliyor.* Tahmin edebileceğiniz gibi, bu sebeple, GSYH’nın tanımı siyasetten de bağımsız değil. Siyasetçilerin amaçları, GSYH’nın şekillenmesinde (uydurulmasında) önemli bir rol oynamış. GSYH, pek çoğumuzun sandığından daha yeni bir kavram. Daha önce milli gelir hesaplama girişimleri olduysa da bildiğimiz anlamıyla GSYH, 1930’larda ortaya çıkmaya başlamış. Bugün kullandığımız GSYH tanımı, tarihteki iki önemli olayın etkisinde ortaya çıkmış: 1930’lardaki Büyük Ekonomik Bunalım ve 2. Dünya Savaşı. GSYH’nın neden bugün kullandığımız şekilde tanımlandığını (uydurulduğunu) anlayabilmek için GSYH’nın tarihine bakmak gerekiyor
sonuç olark bir ekonomik büyümeye ölçmek için en önemli göstergelerden biri GSYIH büyümesidir ,çünkü bir ülkenin toplam büyümesi bireylerin o oarndaki gibi zengin oldukları analamna gelir
data kısmı
veriler
GSYIH büyümesi(yıllık %) ; NY.GDP.MKTP.KD.ZG
kişi başi GSYIH büyümesi(yıllık %) ; NY.GDP.PCAP.KD.ZG
sanayi katma değeri ; NV.IND.TOTL.ZS
enflasiyon tüketici fiyatları ;FP.CPI.TOTL.ZG
library(WDI)data = WDI(indicator = c("NY.GDP.MKTP.KD.ZG","NY.GDP.PCAP.KD.ZG", "NV.IND.TOTL.ZS", "FP.CPI.TOTL.ZG"))library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.6
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ ggplot2 4.0.1 ✔ tibble 3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.2.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors` write_csv(data, “benimdatam”)
df = read_csv("benimdatam")## Rows: 17290 Columns: 8
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (3): country, iso2c, iso3c
## dbl (5): year, NY.GDP.MKTP.KD.ZG, NY.GDP.PCAP.KD.ZG, NV.IND.TOTL.ZS, FP.CPI....
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.ekstra = WDI_data$countrydfekstra = left_join(df, ekstra)## Joining with `by = join_by(country, iso2c, iso3c)`df_countrys = dfekstra %>% filter(region != "Aggregates")df_2000 = df_countrys %>% filter(year == 2000)
df_2005 = df_countrys %>% filter(year == 2005)
df_2010 = df_countrys %>% filter(year == 2010)
df_2015 = df_countrys %>% filter(year == 2015)
df_2020 = df_countrys %>% filter(year == 2020)
df_2024 = df_countrys %>% filter(year == 2024)df_2000_sadece_temiz_olanlar = df_2000 %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),!is.na(NY.GDP.PCAP.KD.ZG
),!is.na(NV.IND.TOTL.ZS),!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))grafikler kısmı
2000 için analizi
1- GSYIH büyüme ile kişi başi GSYIH büyüme
ggplot(df_2000_sadece_temiz_olanlar, aes(NY.GDP.PCAP.KD.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklamsı
ilk olarak bu grafik doğrusal bir grafiktir ve pozitif doğrusal bir ilşiki söz konusudur yani GSYIH ile kişi başi GSYIH ile bağalıdır bu şu demek GSYIH yükseldiği dönemlerde kişi başi GSYIH o kadar yükselecek anlamna gelir Grafikte görülen keskin düşüşler, makroekonomik şokların hem üretim kapasitesini hem de bireysel alım gücünü aynı anda etkilediğini göstermektedir Matematiksel olarak, kişi başına GDP büyümesi toplam GDP büyümesi -nüfus büyüme oranıdır Bu yüzden iki değişken arasında doğal bir güçlü ilişki beklenir nüfus büyümesi sıfıra yakınsa neredeyse 1’e yakın korelasyon olur.
2- GSYIH büyüme ile sanayi katma değeri
ggplot(df_2000_sadece_temiz_olanlar, aes(NV.IND.TOTL.ZS ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklamsı
bu grafikte GSYIH ve sanayi katma değeri arasinda güçlü bir ilişki olmadığını anlıyoruz Veri noktalarının çizgi etrafındaki yüksek dağılımı, bu ilişkinin orta veya düşük şiddette olduğunu kanıtlamaktadır. Yani sanayileşme büyümeyi desteklese de, büyüme üzerinde etkili olan birçok başka değişken bulunmaktadır mesala Sanayi payı 20 - 40 arasında yoğunlaşan ülkelerde büyüme oranları geniş bir yelpazede (- ile +15 arası) değişmektedir Ancak bu ilişki çok zayıf ve büyük ihtimal anlamsızdır.
3- GSYIH büyüme ile enflasiyon tüketici fiyatları
ggplot(df_2000_sadece_temiz_olanlar, aes(FP.CPI.TOTL.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklamsı
baktiığımız gibi enflasıyon ve GSYIH asarında negetif yönlü ilişki söz konusudur yani enflasıyon yükseldiği zamanlarda GSYIH azalıyor ve GSYIH arttığında enflasıyon düşüyor , ve böyle bir ekonomide. risk ve belirsizlik oldukça çok mesala noktalar çoğu düşük enflasyon oranlarının 0 - 50 arası bölgede büyüme oranları geniş bir dağalımda göstermektedir
2005 için analizi
df_2005_sadece_temiz_olanlar = df_2005 %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),!is.na(NY.GDP.PCAP.KD.ZG
),!is.na(NV.IND.TOTL.ZS),!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))1- GSYIH büyüme ile kişi başi GSYIH büyüme
ggplot(df_2005_sadece_temiz_olanlar, aes(NY.GDP.PCAP.KD.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
baktığımız gibi 2005 elde ettğimiz grafik 2000’de gibidir yeni bir doğrusal bir grafiktir bu şu demek 2005 itibaren GSYIH yüksekldikçe kişi başına düşen GSYIH bütümesi artıyor ve ama Çizgilerin sıfırın altına indiği noktalarda, kişi başı gelirin toplam büyümeden daha sert düşmesi, ekonomik daralmaların bireyler üzerindeki etkisinin daha şiddetli hissettiğini ortaya koyar
2- GSYIH büyüme ile sanayi katma değeri
ggplot(df_2005_sadece_temiz_olanlar, aes(NV.IND.TOTL.ZS ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
X ekseni sanyi katma değeri ve Y ekseni GSYIH arasındaki ilşikiye göstren bu grafik soldan sağa haraket ettğine göre pozitif ilişki ve eğilimdir ama bu ilişki pozitif olsa da veri noktalardaki dağınlık çok yakın olduğu için zayıf yada orta bir büyüme söz konusudur özellikle 20 - 40 arasında ki bölge çok yağundur ve bu böllgeler büyüme oranı 0 - 10 arasıdır sonçta eğime göre sanayileşme arttıkça GSYIH o kadar artar .
3- GSYIH büyüme ile enflasiyon tüketici fiyatları
ggplot(df_2005_sadece_temiz_olanlar, aes(FP.CPI.TOTL.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
bu grafik baktığımz’da 2000’deki biraz farklı ama bu hala Zayıf İlişki Veri noktaları regresyon hattının etrafına çok dağınık bir şekilde yayılmıştır. Bu, enflasyon ile büyüme arasında doğrusal ve güçlü bir bağın olmadığın diyebilirz burda başka bir şeyde kanıtlamış olabiliriz o da Klasik teorilerde enflasyonun büyümeyi tetikleyebileceği (talep yönlü) düşünülse de, bu grafikteki çok düşük eğim, 2005 yılı özelinde bu iki değişkenin birbirinden bağımsız hareket eden çok sayıda başka faktörden (yatırımlar, dış ticaret, siyasi istikrar vb.) etkilendiğini kanıtlamaktadı
.
2010 için analizi
df_2010_sadece_temiz_olanlar = df_2010 %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),!is.na(NY.GDP.PCAP.KD.ZG
),!is.na(NV.IND.TOTL.ZS),!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))1- GSYIH büyüme ile kişi başi GSYIH büyüme
ggplot(df_2010_sadece_temiz_olanlar, aes(NY.GDP.PCAP.KD.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
yeni 2010 için bu grafik toplam GSYİH büyüme oranı ile kişi başı GSYİH büyüme oranı arasındaki ilişki Güçlü Pozitif Korelasyon söz konusudur Yani, toplam ekonomi hızlı büyüyorsa, kişi başı büyüme de genellikle hızlı oluyor. Çoğu ülkede nüfus büyüme oranı düşük ve stabildir 0.5 - 2 arası, gelişmiş ülkelerde 0-1, gelişmekte olanlarda biraz daha yüksek Gelişmiş ülkelerde nüfus yavaş arttığı için toplam büyüme doğrudan kişi başı refaha yansıyor ve Dünya genelinde bu iki oran arasındaki yüksek korelasyon, büyümenin genellikle “paylaşılabilir” olduğunu gösteriyor – ama nüfus dinamikleri önemli bir fark yaratıyor. GSYİH büyüme oranı ile kişi başı GSYİH büyüme oranı arasındaki farkı nüfus büyümesi dışında etkileyen faktörler var, ama bunlar genellikle çok küçük ve ikincil düzeyde .
2- GSYIH büyüme ile sanayi katma değeri
ggplot(df_2010_sadece_temiz_olanlar, aes(NV.IND.TOTL.ZS ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
GSYIH ve sanayi katma değeri arasinda güçlü bir ilişki olmadığını bakıyoruz ve sanayi sektörünün GSYİH içindeki payı yüksek olan ülkelerin daha hızlı (veya daha yavaş) büyümediği anlamına geliyor.sonuç olarak 2010 sonrası dönemde, bir ülkenin ekonomisinde sanayinin ne kadar büyük olduğu, o ülkenin ne kadar hızlı büyüyeceğiyle anlamlı bir ilişki içinde değil.
3- GSYIH büyüme ile enflasiyon tüketici fiyatları
ggplot(df_2010_sadece_temiz_olanlar, aes(FP.CPI.TOTL.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
Düşük enflasyon döneminde veri: Grafik 2010 sonrası verilere dayalı Bu dönem, dünya genelinde düşük enflasyonlu yıllar Birkaç yüksek enflasyonlu nokta sağ tarafta Muhtemelen kriz yılları (örneğin Venezuela, Zimbabwe, Arjantin hiperenflasyon dönemleri) veya gelişmekte olan ülkelerdeki şoklar – bunlar büyüme düşük.
2015 için analizi
df_2015_sadece_temiz_olanlar = df_2015 %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),!is.na(NY.GDP.PCAP.KD.ZG
),!is.na(NV.IND.TOTL.ZS),!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))1- GSYIH büyüme ile kişi başi GSYIH büyüme
ggplot(df_2015_sadece_temiz_olanlar, aes(NY.GDP.PCAP.KD.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
yeni bi grafik’te önceki Grafikler gibi noktalar soldan sağa doğru yukarı yönlü bir eğilim göstermesi, iki değişken arasında doğrudan ve pozitif bir ilişki olduğunu kanıtlar. Yani, kişi başı gelir arttıkça ülkenin toplam büyümesi de neredeyse aynı oranda artmaktadır.ama bu sefer ayrı olan şey Çizginin eğimi yaklaşık 45 derecelik bir açıyla yükseliyor. Bu, iki değişken arasında bire bire yakın bir ilişki olduğunu gösterir .
2- GSYIH büyüme ile sanayi katma değeri
ggplot(df_2015_sadece_temiz_olanlar, aes(NV.IND.TOTL.ZS ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
2015 yılı verileri ve grafiği, sanayi katma değeri ile GSYİH büyümesi arasındaki zayıf ilişkiyi olduğunu bakıyoruz Bu durum, sanayi payı yüksek olan ülkelerin mutlaka daha hızlı büyümediği, aynı şekilde düşük sanayi paylı ülkelerin de yavaş büyüme yaşamadığı anlamına gelmektedir onuç olarak, 2015 yılında –ve genel olarak 2010 sonrası dönemde– bir ülkenin ekonomisinde sanayinin ne kadar büyük olduğu, o ülkenin büyüme performansıyla anlamlı bir ilişki içinde değildir
3- GSYIH büyüme ile enflasiyon tüketici fiyatları
ggplot(df_2015_sadece_temiz_olanlar, aes(FP.CPI.TOTL.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
2015 yılı verileri ve grafiği, enflasyon ile GSYİH büyümesi arasındaki yeni ekski yıllar gibi ngeatif bir ilşiki var grafik eğimi soldan sağ azalan bir grafiktir yani GSYIH arttıkça enflasyon azaldığını anlamna gelir ve ilk grafik ve bu grafik arasında temel farkı ilk grafiğin aksine çok daha karmaşık ve zayıf bir ilişkiyi ortaya koymaktadır
2020 için analizi
df_2020_sadece_temiz_olanlar = df_2020 %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),!is.na(NY.GDP.PCAP.KD.ZG
),!is.na(NV.IND.TOTL.ZS),!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))1- GSYIH büyüme ile kişi başi GSYIH büyüme
ggplot(df_2020_sadece_temiz_olanlar, aes(NY.GDP.PCAP.KD.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
yeni Kişi Başına GSYİH Büyümesi X ekseni ile Toplam GSYİH Büyümesi Y ekseni arasında doğrusal ve pozitif bir ilişki olduğunu kanıtlar , çoğu ülkelerde 0 noktası civarında ekonomik büyümenin 0 ile 10 arasında olduğu bölgede yoğunlaşmıştır ve grafik’te çoğu ülkeler kişi başı GSYIH 0’dan küçüktür o da GSYIH küçük olduğu dönemler’den kaynaklıdir özellikle 2020 COVID-19 olduğu için çoğu ülke üretimi düştü bu yüzden bazı ülkeler GSYIH’ları düşüktür ve bunu bağalı olarak kişi başi GSYIH’lar etkilemektedir
2- GSYIH büyüme ile sanayi katma değeri
ggplot(df_2020_sadece_temiz_olanlar, aes(NV.IND.TOTL.ZS ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
Sanayi Katma Değer Sektörünün toplam GSYİH Büyümesi üzerindeki etkisini Bu grafik, az önce açıkladığımız Kişi Başı Büyüme daha çok farklıdır , Zayıf pozitif eğilim Bu, bir ülkenin ekonomisinde sanayinin payı arttıkça, genel ekonomik büyümenin de artma eğiliminde olduğunu gösterir. ama bu artma az olasa bile GSYIH’da bir katkı sağaladığını gösterir ve Sanayi payı 20 40 arasında olan ülkelerde büyüme oranları çok farklılık gösteriyor bazıları -25 büyürken bazıları 25 daralmış Bu, sanayileşme oranınız yüksek olsa bile başka faktörlerin (savaş, kriz, enflasyon vb.) büyümeyi aşağı çekebileceğini gösterir.
3- GSYIH büyüme ile enflasiyon tüketici fiyatları
ggplot(df_2020_sadece_temiz_olanlar, aes(FP.CPI.TOTL.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
üçüncü bağımsız değişken olan Enflasyonun toplam GSYİH Büyümesi negatif eğilim aşağı yönlü bir eğime sahiptir, eflasyon oranı arttıkça ekonomik büyüme oranının azalma eğiliminde olduğunu gösteren klasik ve mantik bir ekonomik kuraldır ve özet olarak böyle bir ekonomide risk ve belirsizlik oldukça çoktur.
2024 için analizi
df_2024_sadece_temiz_olanlar = df_2024 %>% filter(!is.na(NY.GDP.MKTP.KD.ZG),!is.na(NY.GDP.PCAP.KD.ZG
),!is.na(NV.IND.TOTL.ZS),!is.na(FP.CPI.TOTL.ZG))GSYIH büyüme ile kişi başi GSYIH büyüme
ggplot(df_2024_sadece_temiz_olanlar, aes(NY.GDP.PCAP.KD.ZG ,NY.GDP.MKTP.KD.ZG)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
grafik açıklaması :
her zamanki gibi Kişi Başına GSYİH Büyümesi X ekseni ile Toplam GSYİH Büyümesi Y ekseni arasında doğrusal ve pozitif bir ilişki olduğunu isapat ediyoruz , ve 2024 olan nüfus artışı GSYIH etkilemektedir Eğer nüfus artışı sıfıra yakın veya çok düşükse kişi başı büyüme toplam büyüme olur Eğer nüfus hızlı artıyorsa toplam GSYİH artsa bile kişi başı büyüme daha düşük kalır ,Yüksek nüfus artışlı gelişmekte olan ülkeleri Nijerya, Pakistan, Etiyopya gibi ekonomi krizi yaşayanları çıkarmıştı.
4- Metodoloji kısmı
regresyon kısmı
2000 için regresyon analizi
regresyon_2000 = lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG , data =df_2000_sadece_temiz_olanlar )summary(regresyon_2000)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG, data = df_2000_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.2836 -0.8339 0.0210 0.6937 3.4726
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.69770 0.11618 14.61 <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.89223 0.02308 38.66 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.133 on 148 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9099, Adjusted R-squared: 0.9093
## F-statistic: 1494 on 1 and 148 DF, p-value: < 2.2e-16basit regresyon açıklama
Bu modelin genel olarak çok yüksek derecede anlamlı olduğunu gösterir. Bağımsız değişken (toplam GSYİH büyümesi) ile bağımlı değişken (kişi başına GSYİH büyümesi) arasında çok güçlü bir ilişki var. sonuçlara göre, pozitif bir korelasyon bulunmaktadır: birinci olark görüldüğü gibi GSYIH 1 birim büyüme sağalıyorsa kisi başına düşen GSYIH 0.89223 arttıyor toplam GSYİH büyümesi ortalama %89 artar , ikinci olark ise eğer GSYIH büyüme 0 olsa kişi başına düşen ortalam büyüme 1.69770 olacaġin görüyoruz (Intercept) üzerinden görüyoruz Bu, nüfus artışı gibi diğer faktörlerin etkisiyle toplam büyümenin pozitif kalabileceğini gösterir ve analamlıdır(***) ve Belirleyici Katsayısı 0.9099 Bu oldukça yüksek ve güçlü bir değerdir ve Medyanın değeri ise 0.0210 sıfıra çok yakın . Min/Max değerlerinin -3.28 ve 3.47 .demek ki yani biz burda rgresyon üçünçü varsayım ihlal ediyoruz. toplam GSYİH büyümesi ile kişi başına GSYİH büyümesi arasında pozitif ilişki var
basit regresyon denklemi şöylece yazabilirz
\[ \ y_i= 1.69770+0.89223x_i+e_i \]
regresyon_2000_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG +
NV.IND.TOTL.ZS +
FP.CPI.TOTL.ZG,
data = df_2000_sadece_temiz_olanlar)summary(regresyon_2000_coklu)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG + NV.IND.TOTL.ZS +
## FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2000_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.16226 -0.79812 0.00413 0.77793 2.97618
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.197511 0.240309 4.983 1.75e-06 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.881562 0.023598 37.357 < 2e-16 ***
## NV.IND.TOTL.ZS 0.020255 0.007994 2.534 0.0123 *
## FP.CPI.TOTL.ZG -0.001359 0.002082 -0.653 0.5149
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.116 on 146 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9139, Adjusted R-squared: 0.9121
## F-statistic: 516.4 on 3 and 146 DF, p-value: < 2.2e-16çoklu regresyonu açıklama
En güçlü ve en anlamlı değişken. Kişi başına büyüme %1 arttığında, toplam GSYİH büyümesi yaklaşık %0.88 artıyor (diğer değişkenler sabitken). Basit modeldeki katsayı 0.89223 idi; ek değişkenler eklendiğinde biraz düşmüş, ama hâlâ çok yakın ve çok güçlü olduğunu göeüyoruz Kişi başı GSYİH büyüme oranı, toplam GSYİH büyümesinin nüfus artışından arındırılmış halidir – yani bir ülkenin ekonomik çıktısının her bireye düşen kısmındaki yıllık yüzde değişim. Bu, ekonomik refahın en iyi göstergelerinden biridir Sanayi katma değeri oranı : Katsayı: 0.0203 . Sanayi payı %1 arttığında, toplam büyüme yaklaşık %0.02 artıyor (diğer faktörler sabitken). Etki küçük ama pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı. Bu, 2000 yılında sanayileşme düzeyinin ekonomik büyümeye hafif olumlu katkı yaptığını gösteriyor .2000 yılı verilerinde sanayileşme düzeyinin büyümeyi %0.02 oranında artırdığını gösterir –yani sanayi payı %10 artsa, toplam büyüme yaklaşık %0.2 ekstra puan kazanır (diğer faktörler sabitken). Bu etki küçük görünse de, modeldeki kişi başı büyümenin baskınlığı yanında tamamlayıcı rol oynuyorEnflasyonun toplam büyüme üzerindeki etkisi bu modelde sıfıra yakın ve istatistiksel olarak anlamlı değil 2000 analizinde en zayıf enflasyonun olduğunu görüyoruz (-0.001359) büyüme üzerinde negatif bir etki gözlenmiş
2005 için regresyon analizi
regresyon_2005 = lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG , data =df_2005_sadece_temiz_olanlar )summary(regresyon_2005)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG, data = df_2005_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5.0755 -1.0187 -0.0590 0.8856 3.9100
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.6851 0.1437 11.73 <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.9244 0.0259 35.69 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.347 on 161 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8878, Adjusted R-squared: 0.8871
## F-statistic: 1274 on 1 and 161 DF, p-value: < 2.2e-16basit regresyon açıklama
yeni bu modelde anlamlı olduğunu görüyoruz ve Kişi başı GSYİH büyümesi sıfır olduğunda, toplam GSYİH büyümesinin yaklaşık 1.6851 olacak yeni bu bizm beta 0 ve sabittir bunu yanı sırada Eğim Katsayısı 0.9244 Kişi başı GSYİH büyümesindeki 1 birimlik artışın, toplam GSYİH büyümesini ortalama 0.92 birim artıracağı öngörülmektedir. ve Belirleyici Katsayısı 0.8878 Bu oldukça yüksek ve güçlü bir değerdir ve Median -0.0590 min/max -5.0755 / 3.9100 , biz burda regresyon ünücü varsayımı. ihlal ettik çünkü çıkan sonç anlamlı ve pozitiftir .
\[ \ y_i= 1.6851+0.9244x_i+e_i \]
regresyon_2005_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG +
NV.IND.TOTL.ZS +
FP.CPI.TOTL.ZG,
data = df_2005_sadece_temiz_olanlar)summary(regresyon_2005_coklu)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG + NV.IND.TOTL.ZS +
## FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2005_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5.2581 -0.8656 -0.0341 0.8848 3.8007
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.166161 0.255543 4.563 1e-05 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.914041 0.025701 35.565 < 2e-16 ***
## NV.IND.TOTL.ZS 0.005927 0.008234 0.720 0.472689
## FP.CPI.TOTL.ZG 0.066329 0.018895 3.510 0.000582 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.3 on 159 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8968, Adjusted R-squared: 0.8948
## F-statistic: 460.5 on 3 and 159 DF, p-value: < 2.2e-16çoklu regresyonu açıklama
bu sefer’de Kişi Başı GSYİH Büyümesi Katsayısı 0.914’tür. Bu değişken mantıksel olarak yüksek derecede anlamlıdı ve Kişi başı refah artışındaki her %1’lik yükseliş, toplam büyümeyi yaklaşık %0.91 oranında pozitif etkilemektedir ve geri kalan ise Enflasyon Katsayısı 0.066’dır ve o istatistiksel olarak anlamlıdır İlginç bir şekilde, 2005 yılı verilerine göre enflasyondaki artışın büyüme üzerinde çok küçük de olsa pozitif bir etkisi gözlemlenmiştir.Sanayi Katma Değeri Katsayısı 0.005’tir ancak bunu gibi yüksek bir değerdir. Bu durum, sanayinin GSYİH içindeki payının bu modelde büyüme üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi olmadığını gösterir.
not : bu veriler gerçekte öyle değildir özelikle yüksek enflasyonun ekonomiye zarar vermesi beklenir.Sanayileşme büyümenin motoru kabul edilir. Ancak bir ülkenin GSYİH’si içindeki sanayi oranı o yılki büyüme hızı ile her zaman doğrudan korele olmayabilir
2010 için regresyon analizi
regresyon_2010 = lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG , data =df_2010_sadece_temiz_olanlar )summary(regresyon_2010)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG, data = df_2010_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.5728 -1.0118 -0.1626 1.0740 3.9700
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.46864 0.12918 11.37 <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.99062 0.02568 38.58 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.42 on 180 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8921, Adjusted R-squared: 0.8915
## F-statistic: 1488 on 1 and 180 DF, p-value: < 2.2e-16basit regresyon açıklama
yeni Bağımlı değişken Y ve Bağımsız sonuçlara göre, Toplam GSYİH ve Kişi Başı GSYİH arasında çok güçlü ve pozitif bir korelasyon bulunmaktadır.: birinci olarak görüldüğü gibi GSYIH 1 birim artarsa 0.99062 artar ve ikinci sabitimz eğer GSYIH büyüme 0 olsa kişi başına düşen ortalam büyüme 1.46864 (Intercept) üzerinden ve Belirleyici Katsayısı 0.8921 Bu oldukça yüksek ve güçlü bir değerdir yeni regresyon ünücü varsayımı. ihlal ettik çünkü çıkan sonç anlamlı ve pozitiftir
\[ \ y_i= 1.46864+0.99062_x+e_i \]
regresyon_2010_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG +
NV.IND.TOTL.ZS +
FP.CPI.TOTL.ZG,
data = df_2010_sadece_temiz_olanlar)summary(regresyon_2010_coklu)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG + NV.IND.TOTL.ZS +
## FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2010_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.4240 -0.9271 -0.1894 1.2023 3.5033
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.662770 0.254981 2.599 0.01013 *
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.992455 0.024922 39.822 < 2e-16 ***
## NV.IND.TOTL.ZS 0.022608 0.007671 2.947 0.00364 **
## FP.CPI.TOTL.ZG 0.045328 0.026291 1.724 0.08643 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.377 on 178 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8996, Adjusted R-squared: 0.8979
## F-statistic: 531.8 on 3 and 178 DF, p-value: < 2.2e-16çoklu regresyonu açıklama
değer önce sefer ki gibi Kişi Başı GSYİH Büyümesi Katsayısı 0.992455. Bu değişken mantıksel olarak yüksek derecede anlamlıdı ve Kişi başı refah artışındaki her %1’lik yükseliş, toplam büyümeyi yaklaşık %0.992455 oranında pozitif etkilemektedir ve geri kalan ise Enflasyon , Sanayi Katma Değeri Katsayısı 0.022608’tir ancak bunu gibi yüksek bir değerdir. Bu durum, sanayinin GSYİH içindeki payının bu modelde büyüme üzerinde istatistiksel olarak biaz zayıf ama anlamlı bir etkisi olduğunu gösterir.Katsayısı 0.022608’dır ve o istatistiksel olarak anlamlısızdır sonuç olarak En güçlü etki. Kişi başı GSYİH büyümesi 1 birim artarsa, bağımlı değişken 0.99 birim artar Sanayinin payı arttıkça bağımlı değişken pozitif etkileniyor. Anlamlıdır Enflasyonun 0.045328 etkisi pozitif görünse de istatistiksel olarak zayıftır
2015 için regresyon analizi
regresyon_2015 = lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG , data =df_2015_sadece_temiz_olanlar )summary(regresyon_2015)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG, data = df_2015_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5.7346 -1.0146 -0.1692 0.8669 6.7528
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.54700 0.11984 12.91 <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.91843 0.02818 32.59 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.538 on 184 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8524, Adjusted R-squared: 0.8516
## F-statistic: 1062 on 1 and 184 DF, p-value: < 2.2e-16basit regresyon açıklama
kişi başına düşen büyüme ile toplam büyüme arasında pozitif, çok güçlü ve mantık olarak anlamlı bir ilişki olduğunu ortaya koyuyor. Modelin açıklayıcı gücü %0.8524 bir ekonomik model için oldukça yüksektir. ve eğer Kişi başına düşen GSYİH büyüme oranındaki 1 birimlik artış, toplam GSYİH büyüme oranında yaklaşık 0.91843 birimlik bir artışa neden olmaktadır ve bu yüksek derece’de anlamlıdır ikinci olaek Eğer kişi başına düşen büyüme oranı sıfır olsaydı,yani sabitimz , modelin tahmin ettiği baz toplam GSYİH büyüme oranı 1.54700 civarında olacaktı. Bu değer genel olarak anlamlıdır.
Regresyon denklemini şu şekilde kurabiliriz:
\[ \ y_i= 1.54700+0.91843+e_i \]
regresyon_2015_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG +
NV.IND.TOTL.ZS +
FP.CPI.TOTL.ZG,
data = df_2015_sadece_temiz_olanlar)summary(regresyon_2015_coklu)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG + NV.IND.TOTL.ZS +
## FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2015_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.7509 -1.0030 -0.1949 1.1346 5.7342
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.73920 0.28989 2.550 0.011599 *
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.90004 0.02826 31.851 < 2e-16 ***
## NV.IND.TOTL.ZS 0.04015 0.01043 3.849 0.000164 ***
## FP.CPI.TOTL.ZG -0.04674 0.01652 -2.829 0.005197 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.462 on 182 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8681, Adjusted R-squared: 0.8659
## F-statistic: 399.2 on 3 and 182 DF, p-value: < 2.2e-16çoklu regresyon açıklama :
baktığımz gibi Bağımsız değişkenler, toplam GSYİH büyümesindeki değişimin %86.6’sını açıklamaktadır Bu değer oldukça yüksektir,Diğer tüm faktörler sabit tutulduğunda, kişi başına büyüme oranı1 birim arttığında, toplam GSYİH büyümesi yaklaşık 0.90 artmaktadıryani bu değişken büyümenin en güçlü ve en anlamlı açıklayıcısıdır mantık ve gerçek hayat’da bu doğrudur ikinci değişkeni Sanayi Katma Değerdir ve Sanayinin GSYİH içindeki payı 1 birim arttığında, toplam ekonomik büyüme üzerinde0.04015 zayıf bir rekam olasa da pozitif bir katkı oluşmaktadır , üçüncü olarak Enflasyon Tüketici Fiyatları Enflasyon oranındaki %1’lik bir artış, toplam GSYİH büyümesini yaklaşık -0.04674 azalmaktadir bu modelde en zayıf değişkendir Negatif korelasyondur
2020 için regresyon analizi
regresyon_2020 = lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG , data =df_2020_sadece_temiz_olanlar )summary(regresyon_2020)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG, data = df_2020_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.5942 -0.8755 -0.0399 0.8614 4.3747
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.11565 0.11011 10.13 <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 1.01383 0.01092 92.86 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.202 on 174 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9802, Adjusted R-squared: 0.9801
## F-statistic: 8623 on 1 and 174 DF, p-value: < 2.2e-16basit regresyon açıklama
2020 yılı basit regresyon modelde ve beliryeci katsayısı 0.9802 mükemmel bir değer görülüyor ve oldukça çok yüksektir kişi Başına GSYİH Büyümesi bir birimlik artışı GSYIH 1.01383 aratacağını açıklamaktadır ve bu yüksek derece’de anlamlıdır , ve kişi başına 0 olduğu durumda GSYIH 1.11565 modelin tahmin ettiği baz toplam GSYİH büyüme oranı 1.11565 civarında olacaktı. Bu değer genel olarak anlamlıdır.
Regresyon denklemini şu şekilde kurabiliriz:
\[ \ y_i= 1.11565+1.01383_x+e_i \]
regresyon_2020_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG +
NV.IND.TOTL.ZS +
FP.CPI.TOTL.ZG,
data = df_2020_sadece_temiz_olanlar)summary(regresyon_2020_coklu)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG + NV.IND.TOTL.ZS +
## FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2020_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.6857 -0.8494 -0.0887 0.9067 4.2044
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.931458 0.287552 3.239 0.00144 **
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 1.012120 0.011425 88.589 < 2e-16 ***
## NV.IND.TOTL.ZS 0.006563 0.010137 0.647 0.51818
## FP.CPI.TOTL.ZG 0.001684 0.002079 0.810 0.41925
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.204 on 172 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9804, Adjusted R-squared: 0.98
## F-statistic: 2862 on 3 and 172 DF, p-value: < 2.2e-16çoklu regresyon açıklama :
baktığımz gibi 2020 yaptımız bu çoklu regresyonu şöyle açıklaybilirz yeni Model son derece anlamlıdır açıklayaci = 0.98 Bağımlı değişkendeki değişimin neredeyse tamamını açıklıyor.anlamlı en etkili kişi başı GSYİH büyümesinden geliyor katsayı 1.012120, çok yüksek Bu aslında biraz kendi kendini açıklayan bir ilişki olabilir çünkü toplam GSYİH büyümesi ile kişi başı GSYİH büyümesi teorik olarak çok yakın ilişkili (nüfus büyümesi farkı hariç) ve modelde enflasyon katsayı = 0.001684 ve Sanayi payı = 0.006563 2020 yılı COVID-19 nedeniyle çok olağanüstü bir yıl. Bu yüzden enflasyon ve sanayi payının etkisinin görünmiyor etkisi var ama çok zayif ve 2020 yılında GSYİH büyümesinin neredeyse tamamen kişi başı GSYİH büyümesi ile açıklanabileceğini gösteriyor. Sanayi payı ve enflasyonun ise anlamlı bir katkısı yok. Model gerçek olarak çok iyi uyuyor,
2024 için regresyon analizi
regresyon_2024 = lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG , data =df_2024_sadece_temiz_olanlar )summary(regresyon_2024)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG, data = df_2024_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.2858 -0.9223 -0.1417 0.9160 5.4928
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.33806 0.12550 10.66 <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 0.91850 0.02634 34.87 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.384 on 153 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8882, Adjusted R-squared: 0.8875
## F-statistic: 1216 on 1 and 153 DF, p-value: < 2.2e-16basit regresyon açıklama
2024 basit regresyon sonçlar şöyledir kişi başına düşen ekonomik büyüme ile toplam ekonomik büyüme arasında çok güçlü ve pozitif bir ilişki vardır ve modelde bekirtme katsyısı güçlü ve pozitif olduğunu görüyoruz bağımsız değişkenin ve bağımlı değişkendeki değişimin yaklaşık %88.8’ini açıkladığını gösteriyor. ve Modelin tahminlerinde ortalama olarak 1.38 birimlik bir sapma payı olduğunu belirtir.Medyan değerinin ise -0.1417 sıfıra yakın olduğunu bilidik ve Sabit Terim 1.338 Kişi başına düşen GSHİY büyümesi sıfır olduğunda, toplam GSHİY büyümesinin başlangıç noktasının %1.33 civarında olacağı tahmin edebilirz ve son olarak Kişi başına düşen GSHİY büyümesindeki her 1 birimlik artış, toplam GSHİY büyümesini yaklaşık %0.92 artırmaktadır bu sonçlara göre anlamlı olduğunu göster .
Regresyon denklemini şu şekilde kurabiliriz:
\[ \ y_i= 1.33806+0.91850_x+e_i \]
regresyon_2024_coklu <- lm(NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG +
NV.IND.TOTL.ZS +
FP.CPI.TOTL.ZG,
data = df_2024_sadece_temiz_olanlar)summary(regresyon_2024_coklu)##
## Call:
## lm(formula = NY.GDP.MKTP.KD.ZG ~ NY.GDP.PCAP.KD.ZG + NV.IND.TOTL.ZS +
## FP.CPI.TOTL.ZG, data = df_2024_sadece_temiz_olanlar)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.1635 -0.8241 -0.1548 0.9653 4.3193
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.026e-01 2.647e-01 1.899 0.059482 .
## NY.GDP.PCAP.KD.ZG 9.044e-01 2.582e-02 35.029 < 2e-16 ***
## NV.IND.TOTL.ZS 3.331e-02 9.210e-03 3.617 0.000406 ***
## FP.CPI.TOTL.ZG 3.936e-05 5.673e-03 0.007 0.994473
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.337 on 151 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8971, Adjusted R-squared: 0.8951
## F-statistic: 439 on 3 and 151 DF, p-value: < 2.2e-16çoklu regresyon açıklama :
bu seferdd modeldeki her değişken büyük olduğunu ve ekonomik büyümeyi açıklama kapasitesinin oldukça yüksek olduğunu görüyoruz ve en büyük payı kişi başı GSYIH Diğer tüm değişkenler sabitken, kişi başına düşen büyümedeki bir birimlik artış, toplam büyümede 9.044’lık bir artışa yol açıyor.u değişken modelin en güçlü ve en anlamlı belirleyicisidir ve Enflasyon Tüketici Fiyatları ise 3.936 bu model içinde en zayif bir değişkendir enflasyonun bu modelde ekonomik büyüme olarak anlamlı bir etkisi yoktur. Yani enflasyon oranı büyümeyi doğrudan etkileyen bir faktör olarak öne çıkmamıştır.ve üçnçü olarak sanayi,katma değerrdir 2024 regresyona göre Sanayinin ekonomi içindeki payındaki her bir birimlik artış, ekonomik büyümeyi yaklaşık 3.331 oranında pozitif yönde etkiliyor ve bu değişken yüksek derecede anlamlı olduğunu ispat yapmış oluruz ve doğrudan pozitif bir etkisi olduğu görülüyor.
kaynaklar :
WDI
PARAN’NIN KITABI (PROF.DR.Șevki özbilen)
MODREN MAKRO EKONOMIK KITABI (A.Talha Yalta)