## Package LibPath Version Priority Depends Imports LinkingTo Suggests
## Enhances License License_is_FOSS License_restricts_use OS_type Archs
## MD5sum NeedsCompilation Built
4.1. Giới thiệu chương
## Kích thước bộ dữ liệu: 2497 dòng và 11 cột
## tibble [2,497 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Date : POSIXct[1:2497], format: "2015-01-05" "2015-01-06" ...
## $ VCB : num [1:2497] 16822 17929 17718 18245 19458 ...
## $ MBB : num [1:2497] 4270 4401 4434 4467 4697 ...
## $ BID : num [1:2497] 8197 8388 8642 8642 9214 ...
## $ CTG : num [1:2497] 9134 9200 9463 9266 9529 ...
## $ SHB : num [1:2497] 3922 3984 4181 4230 4230 ...
## $ ACB : num [1:2497] 3780 3820 3985 3989 4042 ...
## $ STB : num [1:2497] 13462 13692 13769 13923 14231 ...
## $ EIB : num [1:2497] 10667 10833 11000 10917 11167 ...
## $ VN_INDEX: num [1:2497] 550 552 553 570 574 ...
## $ RF_daily: num [1:2497] 0.000182 0.000183 0.000183 0.000183 0.00018 ...
## # A tibble: 6 × 10
## Date ret_VCB ret_MBB ret_BID ret_CTG ret_SHB ret_ACB
## <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2015-01-05 00:00:00 NA NA NA NA NA NA
## 2 2015-01-06 00:00:00 0.0637 0.0303 0.0230 0.00717 0.0156 0.0106
## 3 2015-01-07 00:00:00 -0.0118 0.00742 0.0298 0.0282 0.0482 0.0422
## 4 2015-01-08 00:00:00 0.0293 0.00737 0 -0.0211 0.0117 0.00108
## 5 2015-01-09 00:00:00 0.0644 0.0502 0.0641 0.0280 0 0.0130
## 6 2015-01-12 00:00:00 0.00809 -0.00703 0.0667 0.0137 0.0455 0.0128
## # ℹ 3 more variables: ret_STB <dbl>, ret_EIB <dbl>, ret_VN_INDEX <dbl>
4.2. Thống kê mô tả
## # A tibble: 9 × 8
## asset n mean_ret sd_ret skew_ret kurt_ret mean_ex sd_ex
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 ACB 2496 0.000769 0.0191 -1.02 12.4 0.000651 0.0191
## 2 BID 2496 0.000610 0.0228 -0.198 2.37 0.000500 0.0228
## 3 CTG 2496 0.000569 0.0217 -0.150 2.30 0.000461 0.0217
## 4 EIB 2496 0.000238 0.0220 -0.0810 3.85 0.000130 0.0220
## 5 MBB 2496 0.000654 0.0193 -0.771 7.23 0.000546 0.0194
## 6 SHB 2496 0.000385 0.0251 -0.0359 4.27 0.000277 0.0251
## 7 STB 2496 0.000404 0.0236 0.00696 1.47 0.000289 0.0236
## 8 VCB 2496 0.000677 0.0181 -0.259 4.76 0.000558 0.0181
## 9 VN_INDEX 2496 0.000335 0.0114 -0.942 4.58 0.000230 0.0114
## ret_VCB ret_MBB ret_BID ret_CTG ret_SHB ret_ACB ret_STB ret_EIB
## ret_VCB 1.000 0.494 0.542 0.561 0.085 0.155 0.398 0.181
## ret_MBB 0.494 1.000 0.608 0.698 0.193 0.293 0.599 0.244
## ret_BID 0.542 0.608 1.000 0.708 0.138 0.220 0.498 0.219
## ret_CTG 0.561 0.698 0.708 1.000 0.146 0.250 0.568 0.284
## ret_SHB 0.085 0.193 0.138 0.146 1.000 0.181 0.189 0.108
## ret_ACB 0.155 0.293 0.220 0.250 0.181 1.000 0.261 0.126
## ret_STB 0.398 0.599 0.498 0.568 0.189 0.261 1.000 0.267
## ret_EIB 0.181 0.244 0.219 0.284 0.108 0.126 0.267 1.000
## ret_VN_INDEX 0.495 0.632 0.548 0.597 0.221 0.313 0.554 0.248
## ret_VN_INDEX
## ret_VCB 0.495
## ret_MBB 0.632
## ret_BID 0.548
## ret_CTG 0.597
## ret_SHB 0.221
## ret_ACB 0.313
## ret_STB 0.554
## ret_EIB 0.248
## ret_VN_INDEX 1.000

4.3. Ước lượng Camp
## # A tibble: 9 × 9
## asset alpha alpha_ci beta beta_ci p_alpha p_beta r_squared n
## <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 VCB 0.0004 [-0.0002, 0.001] 0.788 [0.733… 0.231 0 0.246 2495
## 2 MBB 0.0003 [-0.0003, 0.0009] 1.07 [1.021… 0.320 0 0.399 2495
## 3 BID 0.0002 [-0.0005, 0.001] 1.10 [1.032… 0.518 0 0.301 2495
## 4 CTG 0.0002 [-0.0005, 0.0009] 1.14 [1.075… 0.566 0 0.356 2495
## 5 SHB 0.0002 [-0.0008, 0.0011] 0.489 [0.404… 0.738 0 0.049 2495
## 6 ACB 0.0005 [-0.0002, 0.0012] 0.525 [0.462… 0.144 0 0.0984 2495
## 7 STB 0 [-0.0007, 0.0008] 1.15 [1.080… 0.948 0 0.307 2495
## 8 EIB 0 [-0.0008, 0.0009] 0.479 [0.405… 0.964 0 0.0615 2495
## 9 VN_INDEX 0 [0, 0] 1 [1, 1] 0.237 0 1 2495
Phương trình CAPM cho từng mã
Phương trình tổng quát:
\[
R_{i,t} - R_{f,t} = \hat{\alpha}_i + \hat{\beta}_i \,\big( R_{m,t} -
R_{f,t} \big) + \varepsilon_{i,t}
\]
VCB
\[
R_{\text{VCB},t} - R_{f,t} = 0.0004 + 0.7876 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
MBB
\[
R_{\text{MBB},t} - R_{f,t} = 0.0003 + 1.0731 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
BID
\[
R_{\text{BID},t} - R_{f,t} = 0.0002 + 1.0987 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
CTG
\[
R_{\text{CTG},t} - R_{f,t} = 0.0002 + 1.1352 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
SHB
\[
R_{\text{SHB},t} - R_{f,t} = 0.0002 + 0.4887 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
ACB
\[
R_{\text{ACB},t} - R_{f,t} = 0.0005 + 0.5253 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
STB
\[
R_{\text{STB},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 1.1479 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
EIB
\[
R_{\text{EIB},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 0.4793 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t}
\big)
\]
VN_INDEX
\[
R_{\text{VN\_INDEX},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 1.0000 \,\big( R_{m,t} -
R_{f,t} \big)
\]
4.4. Lợi suất kì vọng Camp và phân loại định giá
## # A tibble: 9 × 13
## asset alpha alpha_ci beta beta_ci p_alpha p_beta r_squared n mean_ret
## <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
## 1 VCB 0.0004 [-0.000… 0.788 [0.733… 0.231 0 0.246 2495 0.000677
## 2 MBB 0.0003 [-0.000… 1.07 [1.021… 0.320 0 0.399 2495 0.000654
## 3 BID 0.0002 [-0.000… 1.10 [1.032… 0.518 0 0.301 2495 0.000610
## 4 CTG 0.0002 [-0.000… 1.14 [1.075… 0.566 0 0.356 2495 0.000569
## 5 SHB 0.0002 [-0.000… 0.489 [0.404… 0.738 0 0.049 2495 0.000385
## 6 ACB 0.0005 [-0.000… 0.525 [0.462… 0.144 0 0.0984 2495 0.000769
## 7 STB 0 [-0.000… 1.15 [1.080… 0.948 0 0.307 2495 0.000404
## 8 EIB 0 [-0.000… 0.479 [0.405… 0.964 0 0.0615 2495 0.000238
## 9 VN_INDEX 0 [0, 0] 1 [1, 1] 0.237 0 1 2495 0.000335
## # ℹ 3 more variables: er_capm <dbl>, gap <dbl>, price_flag <chr>

---
title: "Tài chính 2"
author: "Phạm Xuân Hoan "
date: "`r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`"
output:
  html_document:
    code_download: yes
    code_folding: hide
    toc_depth: 4
    toc_float: true
    toc: true
  word_document:
    toc: true
    toc_depth: '4'
  pdf_document:
    latex_engine: xelatex
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
	echo = FALSE,
	message = FALSE,
	warning = FALSE
)
```

<style>
body {
  font-family: "Times New Roman", sans-serif;
  font-size: 16px;
  text-align: justify;
  line-height: 1.5;
}
h2 {
  color: red;
}
h3 {
  color: darkblue;
}
</style>

```{r}
installed.packages("xlsx")
library(openxlsx)
library(readxl)
library(DT)
library(pander)
library(readr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(skimr)
library(psych)
library(formattable)
library(htmltools)
library(DescTools)
library(epitools)
library(pROC)
library(ggrepel)
library(gridExtra)
```



# 4.1. Giới thiệu chương

```{r}
# ==== 4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG ====
library(tidyverse)
library(readxl)
library(lubridate)

# ==== 4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG ====
library(tidyverse)
library(readxl)

# 1. Đọc file Excel
hoanganalysis <- read_excel("/Users/phamxuanhoan/Documents/Tiểu luận /Định giá tài sản tài chính 2/Du lieu chuan.xlsx") |>
  arrange(Date)

# 2. Xem cấu trúc dữ liệu
cat("Kích thước bộ dữ liệu:", nrow(hoanganalysis), "dòng và", ncol(hoanganalysis), "cột\n")
str(hoanganalysis)

# 3. Danh sách mã cổ phiếu (loại bỏ cột chỉ số & RF)
tickers <- setdiff(names(hoanganalysis), c("Date", "VN_INDEX", "RF_daily"))

# 4. Tính lợi suất log cho từng mã & VN_INDEX
returns <- hoanganalysis |>
  mutate(across(all_of(c(tickers, "VN_INDEX")),
                ~ log(.x / lag(.x)), .names = "ret_{.col}")) |>
  select(Date, starts_with("ret_"))

# 5. Bảng lợi suất (6 dòng đầu)
head(returns)


```

# 4.2. Thống kê mô tả

```{r}
# ==== 4.2 THỐNG KÊ MÔ TẢ (không cần hoanganalysis_long ở 4.1) ====
library(dplyr)
library(tidyr)
library(e1071)
library(ggplot2)

# 0) Xác định các cột lợi suất
ret_cols <- grep("^ret_", names(returns), value = TRUE)

# 1) Tạo dữ liệu LONG tại đây (kèm rm, rf và excess)
#    - rm: lợi suất thị trường = ret_VN_INDEX (đã có trong 'returns')
#    - rf: lãi suất phi rủi ro từ cột RF_daily của 'hoanganalysis'
hoanganalysis_long <- returns %>%
  mutate(
    rf        = hoanganalysis$RF_daily,
    rm        = .data[["ret_VN_INDEX"]],
    rm_excess = rm - rf
  ) %>%
  pivot_longer(
    cols      = all_of(ret_cols),
    names_to  = "asset",
    values_to = "ri"
  ) %>%
  mutate(
    asset     = gsub("^ret_", "", asset),
    ri_excess = ri - rf
  )

# 2) Thống kê mô tả theo mã
desc_tbl <- hoanganalysis_long %>%
  group_by(asset) %>%
  summarise(
    n        = sum(!is.na(ri)),
    mean_ret = mean(ri, na.rm = TRUE),
    sd_ret   = sd(ri, na.rm = TRUE),
    skew_ret = skewness(ri, na.rm = TRUE),
    kurt_ret = kurtosis(ri, na.rm = TRUE),
    mean_ex  = mean(ri_excess, na.rm = TRUE),
    sd_ex    = sd(ri_excess, na.rm = TRUE),
    .groups  = "drop"
  )

print(desc_tbl)

# 3) Ma trận tương quan giữa các lợi suất (bao gồm thị trường)
ret_wide <- returns %>%
  dplyr::select(all_of(ret_cols)) %>%
  tidyr::drop_na()

print(round(cor(ret_wide, use = "pairwise.complete.obs"), 3))

# 4) Biểu đồ lợi suất thị trường VN_INDEX theo ngày
ggplot(
  data = tibble(Date = hoanganalysis$Date, rm = returns$ret_VN_INDEX),
  aes(x = Date, y = rm)
) +
  geom_line() +
  labs(
    title = "Lợi suất ngày của VN_INDEX (log-return)",
    x = "Ngày", y = "rm"
  ) +
  theme_minimal()

```


# 4.3. Ước lượng Camp

```{r}
# ==== 4.3 ƯỚC LƯỢNG CAPM (làm tròn 4 chữ số thập phân) ====
library(broom)
library(purrr)
options(scipen = 999) # tránh dạng khoa học

# Danh sách mã
tickers <- unique(hoanganalysis_long$asset)

# Hàm ước lượng CAPM cho 1 mã
fit_capm_one <- function(sym) {
  df <- hoanganalysis_long |> filter(asset == sym) |> drop_na(ri_excess, rm_excess)
  if (nrow(df) < 10) return(NULL)
  
  m <- lm(ri_excess ~ rm_excess, data = df)
  td <- tidy(m, conf.int = TRUE)
  
  tibble(
    asset    = sym,
    alpha    = round(td$estimate[td$term == "(Intercept)"], 4),
    alpha_ci = paste0("[",
                      round(td$conf.low[td$term == "(Intercept)"], 4), ", ",
                      round(td$conf.high[td$term == "(Intercept)"], 4), "]"),
    beta     = round(td$estimate[td$term == "rm_excess"], 4),
    beta_ci  = paste0("[",
                      round(td$conf.low[td$term == "rm_excess"], 4), ", ",
                      round(td$conf.high[td$term == "rm_excess"], 4), "]"),
    p_alpha  = round(td$p.value[td$term == "(Intercept)"], 4),
    p_beta   = round(td$p.value[td$term == "rm_excess"], 4),
    r_squared = round(glance(m)$r.squared, 4),
    n        = nobs(m)
  )
}

# Chạy cho tất cả mã
capm_tbl <- map_dfr(tickers, fit_capm_one)

# Hiển thị
print(capm_tbl, n = nrow(capm_tbl))


```

**Phương trình CAPM cho từng mã**

Phương trình tổng quát:

$$
R_{i,t} - R_{f,t} = \hat{\alpha}_i + \hat{\beta}_i \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big) + \varepsilon_{i,t}
$$

**VCB**  
$$
R_{\text{VCB},t} - R_{f,t} = 0.0004 + 0.7876 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**MBB**  
$$
R_{\text{MBB},t} - R_{f,t} = 0.0003 + 1.0731 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**BID**  
$$
R_{\text{BID},t} - R_{f,t} = 0.0002 + 1.0987 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**CTG**  
$$
R_{\text{CTG},t} - R_{f,t} = 0.0002 + 1.1352 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**SHB**  
$$
R_{\text{SHB},t} - R_{f,t} = 0.0002 + 0.4887 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**ACB**  
$$
R_{\text{ACB},t} - R_{f,t} = 0.0005 + 0.5253 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**STB**  
$$
R_{\text{STB},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 1.1479 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**EIB**  
$$
R_{\text{EIB},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 0.4793 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$

**VN_INDEX**  
$$
R_{\text{VN\_INDEX},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 1.0000 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$


# 4.4. Lợi suất kì vọng Camp và phân loại định giá

```{r}
# ==== 4.4 LỢI SUẤT KỲ VỌNG CAPM & PHÂN LOẠI ĐỊNH GIÁ ====
library(ggrepel)

rf_bar    <- mean(hoanganalysis_long$rf, na.rm = TRUE)
mkt_exbar <- mean(hoanganalysis_long$rm_excess, na.rm = TRUE)

mean_realized <- hoanganalysis_long %>%
  group_by(asset) %>%
  summarise(mean_ret = mean(ri, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

capm_eval <- capm_tbl %>%
  left_join(mean_realized, by = "asset") %>%
  mutate(
    er_capm = rf_bar + beta * mkt_exbar,
    gap     = mean_ret - er_capm,
    price_flag = case_when(
      gap > 0  ~ "Underpriced",
      gap < 0  ~ "Overpriced",
      TRUE     ~ "Fairly priced"
    )
  )

print(capm_eval)

# Security Market Line: chấm đen = E[R_i]_CAPM, vòng tròn trắng = mean_ret
ggplot(capm_eval, aes(x = beta)) +
  geom_abline(intercept = rf_bar, slope = mkt_exbar) +
  geom_point(aes(y = er_capm), size = 2) +                     # điểm đen (E[Ri]_CAPM)
  geom_point(aes(y = mean_ret), shape = 1, size = 2, stroke = 1) +  # điểm trắng (mean_ret)
  geom_text(aes(y = mean_ret, label = asset),                  # <-- NHÃN TRÊN ĐIỂM TRẮNG
            vjust = -0.9, size = 3, check_overlap = TRUE) +
  labs(title = "Security Market Line",
       x = "Beta", y = "Return") +
  theme_minimal()

```






