Projekt Ekonometria przestrzenna

library(htmltools)
library(sp)
library(spdep)
library(sf)
library(lmtest)
library(whitestrap)
library(spatialreg)
library(tmap)
library(tseries)
library(dplyr)
library(readxl)
library(knitr)

Wstęp

W ostatnich latach rynek nieruchomości w Polsce przechodzi dynamiczne zmiany, co stanowi istotny temat badań zarówno dla ekonomistów, urbanistów, jak i potencjalnych inwestorów. Ceny mieszkań są kluczowym wskaźnikiem gospodarczym, wpływającym na dostępność lokali mieszkalnych oraz na decyzje zakupowe konsumentów, a także decyzje inwestorów. W obszarach silnie zurbanizowanych oraz w ich pobliżu, ceny mieszkań są zazwyczaj wyższe. W niniejszym projekcie badawczym skupiamy się na analizie przestrzennej zmienności cen za 1 metr kwadratowy mieszkań w Polsce, z podziałem na poszczególne powiaty. Ceny mieszkań nie kształtują się równomiernie na terenie całego kraju.

Celem projektu jest zidentyfikowanie i zrozumienie czynników wpływających na różnice w cenach mieszkań w różnych częściach kraju. Zrozumienie tych różnic ma kluczowe znaczenie dla kształtowania polityki mieszkaniowej, planowania przestrzennego oraz dla deweloperów i inwestorów szukających optymalnych lokalizacji dla swoich przedsięwzięć.

Generowanie danych (jedynie przy pierwszym włączeniu kodu)

1.Wczytanie danych (jeżeli dane zostały już wcześniej wygenerowane)

Opis zmiennych

Zmienna objaśniana

CENA_1M2 - Średnia cena za 1 m2 lokali mieszkalnych sprzedanych w ramach transakcji rynkowych (zł)

Zmienne objaśniające

BEZR_REJ - Bezrobotni zarejestrowani pozostający bez pracy dłużej niż 1 rok [osoby]
ZAS_MIESZK - Zasoby mieszkaniowe
MALZENSTWA - Małżeństwa na 1000 ludności wg lokalizacji
UR_REJ - Stopa bezrobocia rejestrowanego
L_TRANS - Liczba transakcji kupna/sprzedaży lokali mieszkalnych
MIESZK_ODD - Mieszkania oddane do użytkowania
POZWOLENIA - Pozwolenia wydane na budowę mieszkań i zgłoszenia budowy z projektem budowlanym
WYNAGR - Przeciętne miesięczne wynagrodzenia brutto
WSK_DROGI - Drogi - wskaźniki [km/100km2]
L_ZGON - Liczba zgonów
TER_ZIEL - Tereny zieleni - liczba parków spacerowo-wypoczynkowych
L_PRZYST - Liczba czynnych przystanków autobusowych i tramwajowych
GEST_ZAL - Gęstość zaludnienia (liczba osób na 1 km ^2)

2.Dodanie sąsiedztwa I rzędu

Królowa
Królowa
queen1 <- poly2nb(powiaty, queen = TRUE)
Wqueen1 <- nb2listw(queen1)

3.Utworzenie mapy sąsiedztwa

coords <- coordinates(as(powiaty, "Spatial"))
plot(st_geometry(powiaty), border="grey", col = "light blue",asp=1.4)
plot(queen1, coords, add=TRUE)
title("Mapa sąsiedztwa powiatów w Polsce")

4.Utworzenie heatmapy

tmap_options(check.and.fix = TRUE)
tm_shape(powiaty) + 
  tm_fill("CENA_1M", title = "Cena za metr kwadratowy", palette = "YlOrRd",breaks = c(0,2000,3000,4000,5000,6000,7000,Inf), legend.show = TRUE) +
  tm_layout(main.title = "Mapa cieplna cen za metr mieszkań")

5. Test Morana - Statystyki lokalne i globalne.

Badamy stopień intensywności danej cechy w obiektach przestrzennych.

moran.test(powiaty$CENA_1M, Wqueen1)
## 
##  Moran I test under randomisation
## 
## data:  powiaty$CENA_1M  
## weights: Wqueen1    
## 
## Moran I statistic standard deviate = 9.987, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: greater
## sample estimates:
## Moran I statistic       Expectation          Variance 
##       0.337563495      -0.002638522       0.001160397
#Statustyka morana = 0.345
# p-value < alfa
moran.plot(powiaty$CENA_1M, listw = Wqueen1)

#Statystyka lokalna
lisa = localmoran(powiaty$CENA_1M, Wqueen1)
summary(lisa)
##        Ii                E.Ii                Var.Ii             Z.Ii        
##  Min.   :-2.26662   Min.   :-1.447e-02   Min.   :0.00000   Min.   :-2.7168  
##  1st Qu.:-0.01517   1st Qu.:-3.335e-03   1st Qu.:0.01853   1st Qu.:-0.1091  
##  Median : 0.11300   Median :-1.143e-03   Median :0.08764   Median : 0.6517  
##  Mean   : 0.33756   Mean   :-2.639e-03   Mean   :0.31999   Mean   : 0.6007  
##  3rd Qu.: 0.46025   3rd Qu.:-2.658e-04   3rd Qu.:0.30376   3rd Qu.: 1.3415  
##  Max.   : 5.02424   Max.   :-1.000e-09   Max.   :4.97258   Max.   : 4.9706  
##  Pr(z != E(Ii))     
##  Min.   :0.0000007  
##  1st Qu.:0.1415508  
##  Median :0.3526931  
##  Mean   :0.4052572  
##  3rd Qu.:0.6506720  
##  Max.   :0.9988542

I. ćwiartka -> zależności High-High, III. Ćwiartka -> zależności Low-Low Statystyka morana = 0.338 P-value=2.2e-16 < alfa = 0,05, więc odrzucamy H0 na korzyść hipotezy alternatywnej, mówiącej o występowaniu zależności przestrzennych wśród cen mieszkań pomiędzy powiatami.

6. Dodanie logarytmów i utworzenie modelu OLS - liniowego modelu potęgowego

Raport modelu z gretla
Model ze zmiennymi: Gestość zaludnienia, wynagrodzenia, zasoby mieszkaniowe(liczba mieszkań) Eliminacji zmiennych dokonaliśmy na podstawie prób i testów modeli w programie GRETL.

powiaty <- powiaty %>%
mutate(WYNAGR = ifelse(JPT_KOD_J == "2467", 5345.45, WYNAGR))

OLS <- lm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty)
OLS
## 
## Call:
## lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + 
##     log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## 
## Coefficients:
##          (Intercept)  log(powiaty$GEST_ZA)   log(powiaty$WYNAGR)  
##              4.38485               0.03895               0.30340  
## log(powiaty$ZAS_MIE)  
##              0.12006
res = residuals(OLS)

7. Test Morana - Wybór modelu regresji przestrzennej

#Poukładana wersja Moran Test

lm.morantest(OLS, listw=Wqueen1)
## 
##  Global Moran I for regression residuals
## 
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## weights: Wqueen1
## 
## Moran I statistic standard deviate = 8.0868, p-value = 3.061e-16
## alternative hypothesis: greater
## sample estimates:
## Observed Moran I      Expectation         Variance 
##      0.269991597     -0.004434827      0.001151578
moran.plot(res, listw=Wqueen1)

lm.LMtests(OLS, listw=Wqueen1, test="all")
## 
##  Rao's score (a.k.a Lagrange multiplier) diagnostics for spatial
##  dependence
## 
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## test weights: listw
## 
## RSerr = 62.006, df = 1, p-value = 3.442e-15
## 
## 
##  Rao's score (a.k.a Lagrange multiplier) diagnostics for spatial
##  dependence
## 
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## test weights: listw
## 
## RSlag = 53.905, df = 1, p-value = 2.104e-13
## 
## 
##  Rao's score (a.k.a Lagrange multiplier) diagnostics for spatial
##  dependence
## 
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## test weights: listw
## 
## adjRSerr = 8.9288, df = 1, p-value = 0.002807
## 
## 
##  Rao's score (a.k.a Lagrange multiplier) diagnostics for spatial
##  dependence
## 
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## test weights: listw
## 
## adjRSlag = 0.82762, df = 1, p-value = 0.363
## 
## 
##  Rao's score (a.k.a Lagrange multiplier) diagnostics for spatial
##  dependence
## 
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## test weights: listw
## 
## SARMA = 62.834, df = 2, p-value = 2.265e-14
columbus.lagrange <- lm.LMtests(OLS, listw=Wqueen1, test=c("LMerr","RLMerr","LMlag","RLMlag","SARMA"))
summary(columbus.lagrange)
##  Rao's score (a.k.a Lagrange multiplier) diagnostics for spatial
##  dependence
## data:  
## model: lm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) +
## log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty)
## test weights: listw
##  
##          statistic parameter   p.value    
## RSerr     62.00621         1 3.442e-15 ***
## adjRSerr   8.92881         1  0.002807 ** 
## RSlag     53.90502         1 2.104e-13 ***
## adjRSlag   0.82762         1  0.362962    
## SARMA     62.83383         2 2.265e-14 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Test Morana - H0: brak zależności przestrzennej p-value blieskie 0 < alfa -> występuje zależność przestrzenna
I para:
RSerr - dotyczy modelu SEM ;
H0 - wybieramy OLS. Dodanie przestrzennego błędu nic nie wnosi ;
H1: wybieramy SEM, wprowadzamy reg. przestrzenna <-
RSlag - dotyczy modelu SAR ;
H0 - wybieramy OLS. Dodanie przestrzennego błędu nic nie wnosi;
H1: wybieramy SAR, wprowadzamy reg. przestrzenna W obu odrzucamy H0, <-
żeby wybrać model, patrzymy na drugą parę.

II para:
adjRSerr - p-value<alfa, odrzucamy H0
adjRSlag - p-value>alfa, brak podstaw do odrzucenia H0.

Na podstawie drugiej miary wybieramy model SEM.

SARMA - połaczenie modeli, bardzo małe p-value to jest najlepsza opcja.

8.1. Durbin - model wspólnego czynnika

DURBIN <- lagsarlm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty, listw=Wqueen1, type="mixed");
summary(DURBIN)
## 
## Call:lagsarlm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + 
##     log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty, 
##     listw = Wqueen1, type = "mixed")
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -0.4260211 -0.1028220  0.0050804  0.0959232  0.6214819 
## 
## Type: mixed 
## Coefficients: (asymptotic standard errors) 
##                           Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|)
## (Intercept)               1.256654   1.278964  0.9826  0.325826
## log(powiaty$GEST_ZA)      0.057553   0.010088  5.7051 1.163e-08
## log(powiaty$WYNAGR)       0.207686   0.101205  2.0521  0.040157
## log(powiaty$ZAS_MIE)      0.088895   0.017999  4.9389 7.855e-07
## lag.log(powiaty$GEST_ZA) -0.088120   0.018034 -4.8864 1.027e-06
## lag.log(powiaty$WYNAGR)   0.016740   0.168098  0.0996  0.920671
## lag.log(powiaty$ZAS_MIE)  0.093449   0.035966  2.5983  0.009369
## 
## Rho: 0.41411, LR test value: 43.477, p-value: 4.29e-11
## Asymptotic standard error: 0.062287
##     z-value: 6.6484, p-value: 2.9623e-11
## Wald statistic: 44.202, p-value: 2.9623e-11
## 
## Log likelihood: 144.1586 for mixed model
## ML residual variance (sigma squared): 0.026469, (sigma: 0.16269)
## Number of observations: 380 
## Number of parameters estimated: 9 
## AIC: -270.32, (AIC for lm: -228.84)
## LM test for residual autocorrelation
## test value: 13.595, p-value: 0.00022676
SCM2 <- lagsarlm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty, listw=Wqueen1, Durbin = ~log(powiaty$ZAS_MIE)+
                log(powiaty$GEST_ZA));
summary(SCM2)
## 
## Call:lagsarlm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + 
##     log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty, 
##     listw = Wqueen1, Durbin = ~log(powiaty$ZAS_MIE) + log(powiaty$GEST_ZA))
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -0.4260160 -0.1022567  0.0055942  0.0957840  0.6223171 
## 
## Type: mixed 
## Coefficients: (asymptotic standard errors) 
##                            Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|)
## (Intercept)               1.3534254  0.8323450  1.6260  0.103941
## log(powiaty$GEST_ZA)      0.0573568  0.0098622  5.8158 6.034e-09
## log(powiaty$WYNAGR)       0.2120192  0.0913373  2.3213  0.020272
## log(powiaty$ZAS_MIE)      0.0888738  0.0179977  4.9381 7.890e-07
## lag.log(powiaty$ZAS_MIE)  0.0935208  0.0359411  2.6021  0.009267
## lag.log(powiaty$GEST_ZA) -0.0874753  0.0168519 -5.1908 2.094e-07
## 
## Rho: 0.41506, LR test value: 44.877, p-value: 2.098e-11
## Asymptotic standard error: 0.061656
##     z-value: 6.7319, p-value: 1.6748e-11
## Wald statistic: 45.318, p-value: 1.6748e-11
## 
## Log likelihood: 144.1537 for mixed model
## ML residual variance (sigma squared): 0.026465, (sigma: 0.16268)
## Number of observations: 380 
## Number of parameters estimated: 8 
## AIC: -272.31, (AIC for lm: -229.43)
## LM test for residual autocorrelation
## test value: 10.785, p-value: 0.001023

8.2. SARMA - model mieszany SAR+SMA

SARMA<- sacsarlm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty, listw=Wqueen1)
summary(SARMA)
## 
## Call:sacsarlm(formula = log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + 
##     log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data = powiaty, 
##     listw = Wqueen1)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -0.4167510 -0.0942371  0.0034049  0.0909543  0.5358800 
## 
## Type: sac 
## Coefficients: (asymptotic standard errors) 
##                       Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|)
## (Intercept)          7.9420341  1.3074681  6.0744 1.245e-09
## log(powiaty$GEST_ZA) 0.0657181  0.0092633  7.0945 1.298e-12
## log(powiaty$WYNAGR)  0.2690093  0.0960455  2.8009  0.005097
## log(powiaty$ZAS_MIE) 0.0733567  0.0167245  4.3862 1.154e-05
## 
## Rho: -0.34495
## Asymptotic standard error: 0.12021
##     z-value: -2.8696, p-value: 0.00411
## Lambda: 0.7139
## Asymptotic standard error: 0.070467
##     z-value: 10.131, p-value: < 2.22e-16
## 
## LR test value: 58.888, p-value: 1.6309e-13
## 
## Log likelihood: 138.4168 for sac model
## ML residual variance (sigma squared): 0.024461, (sigma: 0.1564)
## Number of observations: 380 
## Number of parameters estimated: 7 
## AIC: -262.83, (AIC for lm: -207.95)

9. Decyzja

Model DURBINA ma najmniejsze kryt. informacyjne AKAIKE i dlatego wybieramy go, pomimo, że model SARMA też ma dobre statystyki.

10. Model Durbina - interpretacje

Współczynniki:

log(powiaty$GEST_ZA): 0.057 (p < 0.0001)

Wzrost gęstości zaludnienia o 1% powoduje wzrost ceny mieszkań o około 0.057%. Ten współczynnik jest dodatni i bardzo istotny, co wskazuje na silny wpływ gestacji(zagęsczenia ludności) na ceny mieszkań.

log(powiaty$WYNAGR): 0.212 (p = 0.020)

Wzrost wynagrodzeń o 1% prowadzi do wzrostu ceny mieszkań o około 0.212%. Współczynnik ten jest pozytywny i istotny, co oznacza, że wyższe wynagrodzenia są związane z wyższymi cenami mieszkań.

log(powiaty$ZAS_MIE): 0.089 (p < 0.0001)

Wzrost zasobów mieszkaniowych o 1% powoduje wzrost ceny mieszkań o około 0.089%. Ten współczynnik jest dodatni i bardzo istotny, co wskazuje, że większa dostępność mieszkań (zasobów mieskzaniowych) przyczynia się do wzrostu cen mieszkań.

Współczynniki Opóźnień Przestrzennych.

lag.log(powiaty$ZAS_MIE): 0.094 (p = 0.009)

Przestrzenne opóźnienie zasobów mieszkaniowych o 1% powoduje wzrost ceny mieszkań o około 0.094%. Współczynnik ten jest dodatni i istotny, co sugeruje, że ceny mieszkań są pozytywnie skorelowane z liczbą zasobów mieszkaniowych w sąsiednich powiatach.

lag.log(powiaty$GEST_ZA): -0.087 (p < 0.0001)

Przestrzenne opóźnienie gęstości zaludnienia o 1% powoduje spadek ceny mieszkań o około 0.087%. Ten współczynnik jest negatywny i bardzo istotny, co wskazuje, że wyższe zagęszczenie ludności w sąsiednich powiatach ma negatywny wpływ na ceny mieszkań.

---
title: "Projekt Ekonometria przestrzenna"
date: "2024-06-08"
author: "Mateusz Surowiec, Agata Michalska, Michał Kuźniewski"
output:
  rmdformats::readthedown:
    self_contained: true
    code_download: true
    toc_depth: 4
    df_print: paged
    code_folding: hide


---

```{r, echo=FALSE,include=FALSE, results = 'hide'}
options(repos = list(CRAN="http://cran.rstudio.com/"))
install.packages("whitestrap")
install.packages("spatialreg") 
install.packages("tmap") 
install.packages("spdep")
install.packages("sf")
install.packages("lmtest")
install.packages("tseries")
install.packages("expm")
install.packages("readxl")
install.packages("rmarkdown")
```

```{r Ładowanie pakietów, message=FALSE, warning=FALSE, cache=FALSE, echo=TRUE, results = 'hide'}
library(htmltools)
library(sp)
library(spdep)
library(sf)
library(lmtest)
library(whitestrap)
library(spatialreg)
library(tmap)
library(tseries)
library(dplyr)
library(readxl)
library(knitr)
```
# Wstęp

W ostatnich latach rynek nieruchomości w Polsce przechodzi dynamiczne zmiany, co stanowi istotny temat badań zarówno dla ekonomistów, urbanistów, jak i potencjalnych inwestorów. Ceny mieszkań są kluczowym wskaźnikiem gospodarczym, wpływającym na dostępność lokali mieszkalnych oraz na decyzje zakupowe konsumentów, a także decyzje inwestorów. W obszarach silnie zurbanizowanych oraz w ich pobliżu, ceny mieszkań są zazwyczaj wyższe.
W niniejszym projekcie badawczym skupiamy się na analizie przestrzennej zmienności cen za 1 metr kwadratowy mieszkań w Polsce, z podziałem na poszczególne powiaty. Ceny mieszkań nie kształtują się równomiernie na terenie całego kraju. 

Celem projektu jest zidentyfikowanie i zrozumienie czynników wpływających na różnice w cenach mieszkań w różnych częściach kraju. Zrozumienie tych różnic ma kluczowe znaczenie dla kształtowania polityki mieszkaniowej, planowania przestrzennego oraz dla deweloperów i inwestorów szukających optymalnych lokalizacji dla swoich przedsięwzięć.

# Generowanie danych (jedynie przy pierwszym włączeniu kodu)

```{r Generowanie danych, eval=FALSE, message=TRUE, warning=TRUE, include=FALSE}
setwd("C:/Users/micha/OneDrive/Pulpit/Studia/Projekt Ekonometria przestrzenna")
data <- st_read("A02_Granice_powiatow.shp") 
head(data)

dataset <- readxl::read_excel("Dataset_proj_2.xlsx")
#dataset <- readxl::read_excel("Dataset_proj_v2.xlsx")
head(dataset)

powiaty <- left_join(data,dataset, by=c("JPT_KOD_JE"="ID"))
#powiaty <- right_join(data,dataset2, by=c("JPT_KOD_JE"="ID"))

str(powiaty)
st_write(powiaty, "powiaty_dane.shp")
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

# 1.Wczytanie danych (jeżeli dane zostały już wcześniej wygenerowane) 

```{r Wczytanie danych, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, echo=TRUE, results = 'hide'}
setwd("C:/Users/micha/OneDrive/Pulpit/Studia/Projekt Ekonometria przestrzenna")
powiaty <- st_read("powiaty_dane.shp")
 #powiaty <- st_read("C:/Users/Mateusz/Desktop/Semestr 2 (II st.)/Ekonometria #przestrzenna/Projekt/Bez_outlierów/powiaty_dane.shp")
head(powiaty)
str(powiaty)
powiaty$CENA_1M<-as.numeric(powiaty$CENA_1M)
powiaty$WYNAGR<-as.numeric(powiaty$WYNAGR)
powiaty$L_ZGON<-as.numeric(powiaty$L_ZGON)
powiaty$BEZR_RE<-as.numeric(powiaty$BEZR_RE)
powiaty$ZAS_MIE<-as.numeric(powiaty$ZAS_MIE)
```
## Opis zmiennych

### Zmienna objaśniana
CENA_1M2 - Średnia cena za 1 m2 lokali mieszkalnych sprzedanych w ramach transakcji rynkowych (zł)

### Zmienne objaśniające    
BEZR_REJ - Bezrobotni zarejestrowani pozostający bez pracy dłużej niż 1 rok [osoby]   
ZAS_MIESZK - Zasoby mieszkaniowe    
MALZENSTWA - Małżeństwa na 1000 ludności wg lokalizacji   
UR_REJ - Stopa bezrobocia rejestrowanego    
L_TRANS - Liczba transakcji kupna/sprzedaży lokali mieszkalnych   
MIESZK_ODD - Mieszkania oddane do użytkowania   
POZWOLENIA - Pozwolenia wydane na budowę mieszkań i zgłoszenia budowy z projektem budowlanym    
WYNAGR - Przeciętne miesięczne wynagrodzenia brutto   
WSK_DROGI - Drogi - wskaźniki [km/100km2]   
L_ZGON - Liczba zgonów    
TER_ZIEL - Tereny zieleni - liczba parków spacerowo-wypoczynkowych      
L_PRZYST - Liczba czynnych przystanków autobusowych i tramwajowych    
GEST_ZAL - Gęstość zaludnienia (liczba osób na 1 km ^2)

# 2.Dodanie sąsiedztwa I rzędu

![Królowa](C:/Users/micha/OneDrive/Pulpit/Studia/LightQueen.webp)
    

```{r Dodanie sąsiedztwa I rzędu, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
queen1 <- poly2nb(powiaty, queen = TRUE)
Wqueen1 <- nb2listw(queen1)

```

# 3.Utworzenie mapy sąsiedztwa

```{r Mapa sasiedztwa, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
coords <- coordinates(as(powiaty, "Spatial"))
plot(st_geometry(powiaty), border="grey", col = "light blue",asp=1.4)
plot(queen1, coords, add=TRUE)
title("Mapa sąsiedztwa powiatów w Polsce")
```

# 4.Utworzenie heatmapy

```{r Heatmap, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
tmap_options(check.and.fix = TRUE)
tm_shape(powiaty) + 
  tm_fill("CENA_1M", title = "Cena za metr kwadratowy", palette = "YlOrRd",breaks = c(0,2000,3000,4000,5000,6000,7000,Inf), legend.show = TRUE) +
  tm_layout(main.title = "Mapa cieplna cen za metr mieszkań")


```

# 5. Test Morana - Statystyki lokalne i globalne. 
Badamy stopień intensywności danej cechy w obiektach przestrzennych.

```{r stat. lokalne i globalne, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

moran.test(powiaty$CENA_1M, Wqueen1)
#Statustyka morana = 0.345
# p-value < alfa
moran.plot(powiaty$CENA_1M, listw = Wqueen1)

#Statystyka lokalna
lisa = localmoran(powiaty$CENA_1M, Wqueen1)
summary(lisa)


```

I. ćwiartka -> zależności High-High, III. Ćwiartka -> zależności Low-Low
Statystyka morana = 0.338 P-value=2.2e-16 < alfa = 0,05, więc odrzucamy H0 na korzyść hipotezy alternatywnej, mówiącej o występowaniu zależności przestrzennych wśród cen mieszkań pomiędzy powiatami.

# 6. Dodanie logarytmów i utworzenie modelu OLS - liniowego modelu potęgowego 

![Raport modelu z gretla](C:/Users/micha/OneDrive/Pulpit/Studia/model_gretl.png)    
Model ze zmiennymi: Gestość zaludnienia, wynagrodzenia, zasoby mieszkaniowe(liczba mieszkań) Eliminacji zmiennych dokonaliśmy na podstawie prób i testów modeli w programie GRETL.

```{r model OLS, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

powiaty <- powiaty %>%
mutate(WYNAGR = ifelse(JPT_KOD_J == "2467", 5345.45, WYNAGR))

OLS <- lm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty)
OLS

res = residuals(OLS)
```

# 7. Test Morana - Wybór modelu regresji przestrzennej

```{r moran test, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
#Poukładana wersja Moran Test

lm.morantest(OLS, listw=Wqueen1)
moran.plot(res, listw=Wqueen1)
lm.LMtests(OLS, listw=Wqueen1, test="all")
columbus.lagrange <- lm.LMtests(OLS, listw=Wqueen1, test=c("LMerr","RLMerr","LMlag","RLMlag","SARMA"))
summary(columbus.lagrange)
```
Test Morana - H0: brak zależności przestrzennej p-value blieskie 0 < alfa -> występuje zależność przestrzenna    
I para:   
RSerr - dotyczy modelu SEM ;        
H0 - wybieramy OLS. Dodanie przestrzennego błędu nic nie wnosi ;       
H1: wybieramy SEM, wprowadzamy reg. przestrzenna <-   
RSlag - dotyczy modelu SAR ;    
H0 - wybieramy OLS. Dodanie przestrzennego błędu nic nie wnosi;    
H1: wybieramy SAR, wprowadzamy reg. przestrzenna W obu odrzucamy H0, <-   
żeby wybrać model, patrzymy na drugą parę.     
 
II para:     
adjRSerr - p-value<alfa, odrzucamy H0    
adjRSlag - p-value>alfa, brak podstaw do odrzucenia H0.   

Na podstawie drugiej miary wybieramy model SEM.

SARMA - połaczenie modeli, bardzo małe p-value to jest najlepsza opcja.   


# 8.1. Durbin - model wspólnego czynnika

```{r Durbin, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
DURBIN <- lagsarlm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty, listw=Wqueen1, type="mixed");
summary(DURBIN)


SCM2 <- lagsarlm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty, listw=Wqueen1, Durbin = ~log(powiaty$ZAS_MIE)+
                log(powiaty$GEST_ZA));
summary(SCM2)

```

# 8.2. SARMA - model mieszany SAR+SMA

```{r SARMA, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
SARMA<- sacsarlm(log(powiaty$CENA_1M) ~ log(powiaty$GEST_ZA) + log(powiaty$WYNAGR) + log(powiaty$ZAS_MIE), data=powiaty, listw=Wqueen1)
summary(SARMA)
```

# 9. Decyzja
Model DURBINA ma najmniejsze kryt. informacyjne AKAIKE i dlatego wybieramy go, pomimo, że model SARMA też ma dobre statystyki.

# 10. Model Durbina - interpretacje 

Współczynniki:

log(powiaty$GEST_ZA): 0.057 (p < 0.0001)

Wzrost gęstości zaludnienia o 1% powoduje wzrost ceny mieszkań o około 0.057%. Ten współczynnik jest dodatni i bardzo istotny, co wskazuje na silny wpływ gestacji(zagęsczenia ludności) na ceny mieszkań.

log(powiaty$WYNAGR): 0.212 (p = 0.020)

Wzrost wynagrodzeń o 1% prowadzi do wzrostu ceny mieszkań o około 0.212%. Współczynnik ten jest pozytywny i istotny, co oznacza, że wyższe wynagrodzenia są związane z wyższymi cenami mieszkań.

log(powiaty$ZAS_MIE): 0.089 (p < 0.0001)

Wzrost zasobów mieszkaniowych o 1% powoduje wzrost ceny mieszkań o około 0.089%. Ten współczynnik jest dodatni i bardzo istotny, co wskazuje, że większa dostępność mieszkań (zasobów mieskzaniowych) przyczynia się do wzrostu cen mieszkań.

Współczynniki Opóźnień Przestrzennych.

lag.log(powiaty$ZAS_MIE): 0.094 (p = 0.009)

Przestrzenne opóźnienie zasobów mieszkaniowych o 1% powoduje wzrost ceny mieszkań o około 0.094%. Współczynnik ten jest dodatni i istotny, co sugeruje, że ceny mieszkań są pozytywnie skorelowane z liczbą zasobów mieszkaniowych w sąsiednich powiatach.

lag.log(powiaty$GEST_ZA): -0.087 (p < 0.0001)

Przestrzenne opóźnienie gęstości zaludnienia o 1% powoduje spadek ceny mieszkań o około 0.087%. Ten współczynnik jest negatywny i bardzo istotny, co wskazuje, że wyższe zagęszczenie ludności w sąsiednich powiatach ma negatywny wpływ na ceny mieszkań.