but
abdul qahqr kuvji
2026-01-15
Giriş
- Enflasyon ve işsizlik, ekonomik büyümeyi etkileyen temel makroekonomik göstergelerdir. Bu değişkenler arasındaki ilişkiler, ülkelerin uyguladığı ekonomi politikalarına göre farklılık gösterebilmektedir. Bu çalışmada 2000–2020 döneminde Türkiye, Almanya ve Amerika Birleşik Devletleri için kişi başına düşen gelir ile enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişki zaman serisi regresyonları ile incelenmiştir. Amaç, söz konusu ilişkilerin ülkeler arasında nasıl değiştiğini ortaya koymaktır.
Literatür
- Makroekonomik literatürde enflasyon, işsizlik ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiler uzun süredir incelenmektedir. Phillips Eğrisi, enflasyon ile işsizlik arasında kısa dönemde ters yönlü bir ilişki olduğunu öne sürerken, Okun Yasası ekonomik büyüme ile işsizlik arasındaki negatif ilişkiye dikkat çekmektedir. Yapılan ampirik çalışmalar, bu ilişkilerin ülkelerin ekonomik yapısına ve incelenen döneme bağlı olarak farklı sonuçlar verebildiğini göstermektedir.
Enflasyon ve İşsizliğin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi: Türkiye, Almanya ve ABD İçin Zaman Serisi Analizi (2000–2020)”
Kullanılacak değişkenler
| Değişken | World Bank Kodu |
|---|---|
| GDP per capita (constant $) | NY.GDP.PCAP.KD |
| Enflasyon (CPI, %) | FP.CPI.TOTL.ZG |
| İşsizlik oranı (%) | SL.UEM.TOTL.ZS |
wdi
library(WDI)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 1.3.2
## ✔ 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 errorscountries <- c("TUR", "DEU", "USA")indicators
indicators <- c(
gdp = "NY.GDP.PCAP.KD",
inf = "FP.CPI.TOTL.ZG",
unemp = "SL.UEM.TOTL.ZS"
)- 2000 ila 2020 verilerini alma
data_raw <- WDI(
country = countries,
indicator = indicators,
start = 2000,
end = 2020)- kontorula yapalim
- head ilk alti sati aliyor
head(data_raw)## country iso2c iso3c year gdp inf unemp
## 1 Germany DE DEU 2000 35104.13 1.440268 7.917
## 2 Germany DE DEU 2001 35618.51 1.983857 7.773
## 3 Germany DE DEU 2002 35477.52 1.420806 8.482
## 4 Germany DE DEU 2003 35270.02 1.034222 9.779
## 5 Germany DE DEU 2004 35687.64 1.665737 10.727
## 6 Germany DE DEU 2005 36024.09 1.546911 11.193VERİYİ TEMİZLEME
str(data_raw)## 'data.frame': 63 obs. of 7 variables:
## $ country: chr "Germany" "Germany" "Germany" "Germany" ...
## $ iso2c : chr "DE" "DE" "DE" "DE" ...
## $ iso3c : chr "DEU" "DEU" "DEU" "DEU" ...
## $ year : int 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ...
## $ gdp : num 35104 35619 35478 35270 35688 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "GDP per capita (constant 2015 US$)"
## $ inf : num 1.44 1.98 1.42 1.03 1.67 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Inflation, consumer prices (annual %)"
## $ unemp : num 7.92 7.77 8.48 9.78 10.73 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Unemployment, total (% of total labor force) (modeled ILO estimate)"head(data_raw)## country iso2c iso3c year gdp inf unemp
## 1 Germany DE DEU 2000 35104.13 1.440268 7.917
## 2 Germany DE DEU 2001 35618.51 1.983857 7.773
## 3 Germany DE DEU 2002 35477.52 1.420806 8.482
## 4 Germany DE DEU 2003 35270.02 1.034222 9.779
## 5 Germany DE DEU 2004 35687.64 1.665737 10.727
## 6 Germany DE DEU 2005 36024.09 1.546911 11.193iso2c → ülke kodu
year → yıl
gdp, inf, unemp → çektiğimiz değişkenler
Değişkenleri yeniden adlandıralım
names(data_raw)## [1] "country" "iso2c" "iso3c" "year" "gdp" "inf" "unemp"data <- data_raw %>%
select(country, year, gdp, inf, unemp) %>%
rename(
gdp_pc = gdp,
inflation = inf,
unemployment = unemp
) %>%
drop_na()GDP per capita Zaman Serisi
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = year, y = gdp_pc, color = country)) +
geom_line(linewidth = 1) +
labs(
title = "GDP per Capita (2000–2020)",
x = "Yıl",
y = "GDP per capita (sabit fiyatlar)"
) +
theme_minimal()
- 2000–2020 döneminde ABD ve Almanya’da kişi başına gelir istikrarlı
artış gösterirken, Türkiye’de daha dalgalı bir seyir izlenmiştir.
Enflasyon Zaman Serisi
ggplot(data, aes(x = year, y = inflation, color = country)) +
geom_line(linewidth = 1) +
labs(
title = "Enflasyon Oranı (2000–2020)",
x = "Yıl",
y = "Enflasyon (%)"
) +
theme_minimal()
- Türkiye’de enflasyonun diğer ülkelere kıyasla daha oynak olduğu
görülmektedir.
İşsizlik Zaman Serisi
ggplot(data, aes(x = year, y = unemployment, color = country)) +
geom_line(linewidth = 1) +
labs(
title = "İşsizlik Oranı (2000–2020)",
x = "Yıl",
y = "İşsizlik (%)"
) +
theme_minimal()
- ABD’de işsizlik kriz dönemlerinde sıçrama gösterirken Almanya’da daha istikrarlı bir yapı sergilemektedir.
Ülkelere Göre Tanımlayıcı İstatistikler
desc_stats <- data %>%
group_by(country) %>%
summarise(
Ortalama_GDP = mean(gdp_pc),
Std_GDP = sd(gdp_pc),
Ortalama_Enflasyon = mean(inflation),
Std_Enflasyon = sd(inflation),
Ortalama_Issizlik = mean(unemployment),
Std_Issizlik = sd(unemployment)
)
desc_stats## # A tibble: 3 × 7
## country Ortalama_GDP Std_GDP Ortalama_Enflasyon Std_Enflasyon
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Germany 39346. 3149. 1.40 0.655
## 2 Turkiye 9140. 2170. 16.1 15.3
## 3 United States 53874. 3670. 2.13 1.07
## # ℹ 2 more variables: Ortalama_Issizlik <dbl>, Std_Issizlik <dbl>- 2000–2020 dönemine ait açıklayıcı istatistikler ülkeler arasında belirgin ekonomik farklılıklar olduğunu göstermektedir. ABD ve Almanya kişi başına düşen gelir açısından yüksek ve görece istikrarlı bir yapıya sahipken, Türkiye’de ortalama gelir daha düşük ve dalgalıdır. Enflasyon oranları Almanya ve ABD’de düşük ve istikrarlı seyrederken, Türkiye’de hem ortalama enflasyon seviyesi hem de oynaklık oldukça yüksektir. İşsizlik oranı Türkiye’de gelişmiş ülkelere kıyasla daha yüksek gerçekleşmiştir. Bu bulgular, ülkeler arasındaki yapısal farklılıkların regresyon sonuçlarını etkileyebileceğine işaret etmektedir.
summary(data)## country year gdp_pc inflation
## Length:63 Min. :2000 Min. : 5907 Min. :-0.3555
## Class :character 1st Qu.:2005 1st Qu.:11172 1st Qu.: 1.5071
## Mode :character Median :2010 Median :39010 Median : 2.2983
## Mean :2010 Mean :34120 Mean : 6.5453
## 3rd Qu.:2015 3rd Qu.:51355 3rd Qu.: 7.9771
## Max. :2020 Max. :60751 Max. :54.9154
## unemployment
## Min. : 3.163
## 1st Qu.: 5.182
## Median : 7.917
## Mean : 7.790
## 3rd Qu.:10.281
## Max. :14.026Yöntem (Method)
Bu çalışmada, 2000–2020 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak Türkiye, Almanya ve Amerika Birleşik Devletleri için zaman serisi regresyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Analizde ekonomik büyümenin göstergesi olarak kişi başına düşen gayrisafi yurt içi hasıla (GDP per capita) kullanılmıştır.
Her ülke için iki ayrı model tahmin edilmiştir. İlk modelde, ekonomik büyüme ile enflasyon arasındaki ilişki basit doğrusal regresyon modeli aracılığıyla incelenmiştir. İkinci modelde ise enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki eşanlı etkileri çoklu doğrusal regresyon modeli ile analiz edilmiştir.
Tahmin edilen modeller aşağıdaki gibidir:
Basit Regresyon Modeli:
GDPt=β0+β1Enflasyont+εtÇoklu Regresyon Modeli:
GDPt=β0+β1Enflasyont+β2I˙s\csizlikt+εtANALİZ – REGRESYON
- Ülkelere göre veri ayır
tr <- subset(data, country == "Turkey")
de <- subset(data, country == "Germany")
us <- subset(data, country == "United States")BASİT REGRESYONLAR (GDP ~ Enflasyon)
unique(data$country)## [1] "Germany" "Turkiye" "United States"tr <- subset(data, country == "Turkiye")
de <- subset(data, country == "Germany")
us <- subset(data, country == "United States")nrow(tr)## [1] 21nrow(de)## [1] 21nrow(us)## [1] 21m1_tr <- lm(gdp_pc ~ inflation, data = tr)
summary(m1_tr)##
## Call:
## lm(formula = gdp_pc ~ inflation, data = tr)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2653.4 -1244.9 -300.4 1278.5 3132.3
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 10373.58 601.08 17.26 4.56e-13 ***
## inflation -76.59 27.35 -2.80 0.0114 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1873 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.2921, Adjusted R-squared: 0.2548
## F-statistic: 7.84 on 1 and 19 DF, p-value: 0.01142- Türkiye için yapılan basit regresyon sonuçları, enflasyon oranının kişi başına düşen gelir üzerinde negatif ve istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Enflasyondaki 1 birimlik artış, kişi başına düşen geliri ortalama yaklaşık 77 dolar azaltmaktadır. Model, ekonomik büyümedeki değişimin yaklaşık %29’unu açıklamaktadır. Bu bulgu, Türkiye’de enflasyon artışlarının büyümeyi olumsuz etkilediğine işaret etmektedir.
Türkiye – Çoklu Regresyon (GDP ~ Enflasyon + İşsizlik)
m2_tr <- lm(gdp_pc ~ inflation + unemployment, data = tr)
summary(m2_tr)##
## Call:
## lm(formula = gdp_pc ~ inflation + unemployment, data = tr)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2697.7 -1356.1 -246.8 1492.1 3044.2
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 7374.79 3518.96 2.096 0.0505 .
## inflation -61.24 32.76 -1.870 0.0779 .
## unemployment 258.88 299.26 0.865 0.3984
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1886 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3204, Adjusted R-squared: 0.2448
## F-statistic: 4.242 on 2 and 18 DF, p-value: 0.03094- Türkiye için tahmin edilen çoklu regresyon sonuçları, enflasyonun kişi başına düşen gelir üzerindeki negatif etkisinin devam ettiğini, ancak istatistiksel anlamlılığının zayıfladığını göstermektedir. İşsizlik oranının katsayısı pozitif olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamlı değildir. Modelin açıklayıcılığı basit modele kıyasla sınırlı ölçüde artmış ve kişi başına gelirdeki değişimin yaklaşık %32’si açıklanabilmiştir. Bu bulgular, Türkiye’de ekonomik büyümenin enflasyona daha duyarlı olduğunu, işsizliğin ise bu model çerçevesinde belirleyici olmadığını göstermektedir.
Almanya – Basit Regresyon
m1_de <- lm(gdp_pc ~ inflation, data = de)
summary(m1_de)##
## Call:
## lm(formula = gdp_pc ~ inflation, data = de)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4365.8 -3258.8 647.3 1976.9 4928.1
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 40461.8 1671.9 24.201 9.7e-16 ***
## inflation -798.7 1088.1 -0.734 0.472
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3186 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.02758, Adjusted R-squared: -0.0236
## F-statistic: 0.5389 on 1 and 19 DF, p-value: 0.4719- Almanya için yapılan basit regresyon sonuçları, enflasyon oranının kişi başına düşen gelir üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığını göstermektedir. Enflasyon katsayısı negatif olmakla birlikte anlamsızdır ve modelin açıklayıcılığı oldukça düşüktür (R² ≈ %3). Bu bulgu, Almanya’da fiyat istikrarının yüksek olması nedeniyle enflasyonun ekonomik büyüme üzerinde belirleyici bir rol oynamadığını göstermektedir.
Almanya – Çoklu Regresyon
m2_de <- lm(gdp_pc ~ inflation + unemployment, data = de)
summary(m2_de)##
## Call:
## lm(formula = gdp_pc ~ inflation + unemployment, data = de)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2913.6 -365.6 210.7 704.9 2119.8
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 46599.7 956.3 48.729 < 2e-16 ***
## inflation 410.8 474.8 0.865 0.398
## unemployment -1158.7 122.4 -9.463 2.07e-08 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1339 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8373, Adjusted R-squared: 0.8192
## F-statistic: 46.3 on 2 and 18 DF, p-value: 8.009e-08- Almanya için çoklu regresyon sonuçları, enflasyonun ekonomik büyüme üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığını, buna karşılık işsizlik oranının kişi başına düşen geliri negatif ve güçlü biçimde etkilediğini göstermektedir. Modelin açıklayıcılığı yüksektir (R² ≈ %84).
ABD – Basit Regresyon
m1_us <- lm(gdp_pc ~ inflation, data = us)
summary(m1_us)##
## Call:
## lm(formula = gdp_pc ~ inflation, data = us)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5675.6 -2233.9 95.5 1251.9 6568.5
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 55963.2 1786.6 31.323 <2e-16 ***
## inflation -982.6 754.4 -1.302 0.208
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3608 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.08197, Adjusted R-squared: 0.03365
## F-statistic: 1.697 on 1 and 19 DF, p-value: 0.2083- ABD için yapılan basit regresyon sonuçları, enflasyonun kişi başına düşen gelir üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığını göstermektedir. Modelin açıklayıcılığı düşüktür (R² ≈ %8), bu da ABD’de ekonomik büyümenin enflasyondan ziyade diğer faktörler tarafından belirlendiğine işaret etmektedir.
ABD – Çoklu Regresyon
m2_us <- lm(gdp_pc ~ inflation + unemployment, data = us)
summary(m2_us)##
## Call:
## lm(formula = gdp_pc ~ inflation + unemployment, data = us)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6015.0 -2294.6 245.9 1810.0 5356.4
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 60478.5 3840.5 15.748 5.7e-12 ***
## inflation -1380.7 799.0 -1.728 0.101
## unemployment -612.9 463.9 -1.321 0.203
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3539 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.1631, Adjusted R-squared: 0.07015
## F-statistic: 1.754 on 2 and 18 DF, p-value: 0.2013- ABD için çoklu regresyon sonuçları, enflasyon ve işsizlik oranlarının kişi başına düşen gelir üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığını göstermektedir. Modelin açıklayıcılığı düşüktür (R² ≈ %16). Bu bulgu, ABD’de ekonomik büyümenin bu iki değişken dışında kalan faktörler tarafından belirlendiğine işaret etmektedir.
Araştırmanın Eksikleri ve Kısıtları
Bu çalışmada kullanılan zaman serileri için durağanlık ve otokorelasyon testleri yapılmamıştır. Bu durum, regresyon sonuçlarının yanıltıcı olma ihtimalini artırmaktadır. Ayrıca analiz dönemi 2000–2020 ile sınırlı olup gözlem sayısının düşük olması katsayıların istatistiksel anlamlılığını etkilemiş olabilir. Modellerde ekonomik büyümeyi etkileyebilecek diğer önemli değişkenlerin yer almaması dışlanan değişken yanlılığı riskini doğurmaktadır. Son olarak, elde edilen sonuçlar nedensellik değil yalnızca değişkenler arasındaki ilişkileri yansıtmaktadır.
Sonuç
Bu çalışmada, 2000–2020 dönemi için Türkiye, Almanya ve Amerika Birleşik Devletleri’nde enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri zaman serisi regresyonları ile incelenmiştir. Elde edilen bulgular, ülkeler arasında belirgin farklılıklar olduğunu göstermektedir.
Türkiye için yapılan analizler, enflasyonun ekonomik büyüme üzerinde negatif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğunu ortaya koyarken, işsizlik oranının etkisi daha sınırlı bulunmuştur. Almanya’da büyümenin temel belirleyicisinin işgücü piyasası koşulları olduğu, enflasyonun ise anlamlı bir rol oynamadığı görülmüştür. ABD’de ise enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır.
Genel olarak sonuçlar, gelişmekte olan ülkelerde fiyat istikrarının ekonomik büyüme açısından daha kritik olduğunu, gelişmiş ülkelerde ise büyümenin farklı yapısal faktörler tarafından belirlendiğini göstermektedir. Çalışma, veri ve yöntem sınırlılıkları dikkate alınarak yorumlanmalıdır.
renv::deactivate()