##      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 × 9
##   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 2 more variables: ret_STB <dbl>, ret_EIB <dbl>

4.2. Thống kê mô tả

## # A tibble: 2 × 9
##   variable     n     mean       sd    skew  kurt   min      p50       max
##   <chr>    <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>     <dbl>
## 1 RF_daily  2496   0.0001   0.0001 -0.119  -1.17    0    0.0001    0.0002
## 2 VN_INDEX  2497 978.     261.     -0.0058 -0.94  522. 983.     1529.
## # A tibble: 10 × 8
##    asset        n   mean_ret   sd_ret skew_ret kurt_ret   mean_ex   sd_ex
##    <chr>    <dbl>      <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 RF_daily  2496   0.0001     0.0001 -0.119      -1.17 NA        NA     
## 10 VN_INDEX  2497 978.       261.     -0.0058     -0.94 NA        NA
##         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

4.3. Ước lượng Camp

## # A tibble: 8 × 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 [0.7334, …   0.231      0    0.246   2495
## 2 MBB   0.0003 [-0.0003, 0.0009] 1.07  [1.0214, …   0.320      0    0.399   2495
## 3 BID   0.0002 [-0.0005, 0.001]  1.10  [1.0329, …   0.518      0    0.301   2495
## 4 CTG   0.0002 [-0.0005, 0.0009] 1.14  [1.0753, …   0.566      0    0.356   2495
## 5 SHB   0.0002 [-0.0008, 0.0011] 0.489 [0.4042, …   0.738      0    0.049   2495
## 6 ACB   0.0005 [-0.0002, 0.0012] 0.525 [0.4629, …   0.144      0    0.0984  2495
## 7 STB   0      [-0.0007, 0.0008] 1.15  [1.0802, …   0.948      0    0.307   2495
## 8 EIB   0      [-0.0008, 0.0009] 0.479 [0.4057, …   0.964      0    0.0615  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
\[ R_{\text{EIB},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 0.4793 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big) \]

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

## # A tibble: 8 × 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 [-0.0002, … 0.788 [0.733…   0.231      0    0.246   2495 0.000677
## 2 MBB   0.0003 [-0.0003, … 1.07  [1.021…   0.320      0    0.399   2495 0.000654
## 3 BID   0.0002 [-0.0005, … 1.10  [1.032…   0.518      0    0.301   2495 0.000610
## 4 CTG   0.0002 [-0.0005, … 1.14  [1.075…   0.566      0    0.356   2495 0.000569
## 5 SHB   0.0002 [-0.0008, … 0.489 [0.404…   0.738      0    0.049   2495 0.000385
## 6 ACB   0.0005 [-0.0002, … 0.525 [0.462…   0.144      0    0.0984  2495 0.000769
## 7 STB   0      [-0.0007, … 1.15  [1.080…   0.948      0    0.307   2495 0.000404
## 8 EIB   0      [-0.0008, … 0.479 [0.405…   0.964      0    0.0615  2495 0.000238
## # 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"))

# 4.1 — tính lợi suất: KHÔNG tính cho VN_INDEX & RF_daily
tickers <- setdiff(names(hoanganalysis), c("Date", "VN_INDEX", "RF_daily"))

# CHỈ tính ret_* cho các mã cổ phiếu
returns <- hoanganalysis |>
  mutate(across(all_of(tickers),
                ~ log(.x / lag(.x)), .names = "ret_{.col}")) |>
  select(Date, starts_with("ret_"))

# Tính rm và rf RIÊNG (không tạo ret_VN_INDEX)
hoanganalysis <- hoanganalysis |>
  mutate(
    rf = RF_daily,
    rm = log(VN_INDEX / lag(VN_INDEX)),   # lợi suất thị trường
    rm_excess = rm - rf
  )

# 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)

# (A) Thống kê mô tả cho VN_INDEX & RF_daily (level, không phải return)
vn_rf_desc <- hoanganalysis |>
  dplyr::select(VN_INDEX, RF_daily) |>
  tidyr::pivot_longer(everything(), names_to = "variable", values_to = "value") |>
  dplyr::group_by(variable) |>
  dplyr::summarise(
    n    = sum(!is.na(value)),
    mean = mean(value, na.rm = TRUE),
    sd   = sd(value,   na.rm = TRUE),
    skew = e1071::skewness(value, na.rm = TRUE),
    kurt = e1071::kurtosis(value, na.rm = TRUE),
    min  = min(value,  na.rm = TRUE),
    p50  = median(value, na.rm = TRUE),
    max  = max(value,  na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) |>
  dplyr::mutate(dplyr::across(where(is.numeric), ~ round(.x, 4)))

print(vn_rf_desc)

# 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$RF_daily,
   rm = hoanganalysis$rm,
    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(
  dplyr::bind_rows(
    desc_tbl,
    vn_rf_desc %>% dplyr::transmute(
      asset    = variable,
      n        = n,                 # hoặc: n = n - 1L để khớp số kỳ với returns
      mean_ret = mean,
      sd_ret   = sd,
      skew_ret = skew,
      kurt_ret = kurt,
      mean_ex  = NA_real_,
      sd_ex    = NA_real_
    )
  )
)

# 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))

```


# 4.3. 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**  
$$
R_{\text{EIB},t} - R_{f,t} = 0.0000 + 0.4793 \,\big( R_{m,t} - R_{f,t} \big)
$$


# 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()

```






