# Họ và tên : Đào Thị Mỹ Hiền
# Lớp : 24NH1. Mã số sinh viên 2454020052
# BÀI THỰC HÀNH CUỐI KỲ
### NHẬP LIỆU
library(readxl)
dulieu <- file.choose()
dulieu <- read_excel(dulieu)
save(dulieu, file = "dulieu.rda")
is.data.frame(dulieu)
## [1] TRUE
head(dulieu)
## # A tibble: 6 × 4
## Date VNI VN30 SP500
## <dttm> <chr> <chr> <chr>
## 1 2026-10-02 00:00:00 1737.71 1875.99 7777.25
## 2 2026-10-01 00:00:00 1749.30 1890.57 7724.00
## 3 2026-09-30 00:00:00 1768.62 1906.81 7715.50
## 4 2026-09-29 00:00:00 1777.73 1914.35 7732.00
## 5 2026-09-28 00:00:00 1780.68 1922.42 7746.75
## 6 2026-09-25 00:00:00 1785.11 1938.50 7803.75
dim(dulieu)
## [1] 220 4
### Câu A
names(dulieu)
## [1] "Date" "VNI" "VN30" "SP500"
str(dulieu)
## tibble [220 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Date : POSIXct[1:220], format: "2026-10-02" "2026-10-01" ...
## $ VNI : chr [1:220] "1737.71" "1749.30" "1768.62" "1777.73" ...
## $ VN30 : chr [1:220] "1875.99" "1890.57" "1906.81" "1914.35" ...
## $ SP500: chr [1:220] "7777.25" "7724.00" "7715.50" "7732.00" ...
summary(dulieu)
## Date VNI VN30 SP500
## Min. :2025-11-11 00:00:00 Length :220 Length :220 Length :220
## 1st Qu.:2026-01-28 18:00:00 N.unique :220 N.unique :218 N.unique :217
## Median :2026-04-22 12:00:00 N.blank : 0 N.blank : 0 N.blank : 0
## Mean :2026-04-23 03:03:16 Min.nchar: 7 Min.nchar: 7 Min.nchar: 7
## 3rd Qu.:2026-07-14 06:00:00 Max.nchar: 7 Max.nchar: 7 Max.nchar: 7
## Max. :2026-10-02 00:00:00
# Nhận xét :
# Dữ liệu gồm 220 quan sát và 4 biến:Date,VNI,VN30,SP500.
# Ba biến VNI,VN30,SP500 là các biến định lượng.
### Câu B
# Mã hóa VNI
VNIMH=dulieu$VNI
VNIMH=replace(VNIMH,dulieu$VNI<=1754.03,1)
VNIMH=replace(VNIMH,dulieu$VNI>1754.03&dulieu$VNI<=1827.12,2)
VNIMH=replace(VNIMH,dulieu$VNI>1827.12,3)
VNI=data.frame(dulieu$VNI,VNIMH)
VNI
## dulieu.VNI VNIMH
## 1 1737.71 1
## 2 1749.30 1
## 3 1768.62 2
## 4 1777.73 2
## 5 1780.68 2
## 6 1785.11 2
## 7 1775.09 2
## 8 1801.65 2
## 9 1816.93 2
## 10 1799.67 2
## 11 1815.66 2
## 12 1822.77 2
## 13 1810.11 2
## 14 1811.15 2
## 15 1788.23 2
## 16 1795.21 2
## 17 1829.23 3
## 18 1827.12 2
## 19 1830.44 3
## 20 1821.64 2
## 21 1853.08 3
## 22 1827.72 3
## 23 1832.12 3
## 24 1831.56 3
## 25 1821.32 2
## 26 1791.41 2
## 27 1788.78 2
## 28 1768.12 2
## 29 1734.24 1
## 30 1726.69 1
## 31 1732.02 1
## 32 1727.46 1
## 33 1729.08 1
## 34 1765.63 2
## 35 1793.18 2
## 36 1773.41 2
## 37 1776.77 2
## 38 1768.06 2
## 39 1764.78 2
## 40 1776.46 2
## 41 1777.23 2
## 42 1762.84 2
## 43 1735.78 1
## 44 1744.66 1
## 45 1704.68 1
## 46 1680.62 1
## 47 1669.01 1
## 48 1686.11 1
## 49 1699.38 1
## 50 1668.53 1
## 51 1730.56 1
## 52 1743.51 1
## 53 1787.45 2
## 54 1804.24 2
## 55 1782.12 2
## 56 1806.63 2
## 57 1800.54 2
## 58 1828.34 3
## 59 1840.70 3
## 60 1853.70 3
## 61 1848.25 3
## 62 1843.50 3
## 63 1862.08 3
## 64 1866.35 3
## 65 1867.21 3
## 66 1860.01 3
## 67 1854.97 3
## 68 1871.91 3
## 69 1863.07 3
## 70 1878.02 3
## 71 1869.04 3
## 72 1857.91 3
## 73 1824.53 2
## 74 1830.47 3
## 75 1806.20 2
## 76 1807.94 2
## 77 1799.31 2
## 78 1791.65 2
## 79 1798.61 2
## 80 1803.71 2
## 81 1793.05 2
## 82 1790.53 2
## 83 1838.90 3
## 84 1831.55 3
## 85 1819.01 2
## 86 1826.47 2
## 87 1844.54 3
## 88 1863.49 3
## 89 1863.67 3
## 90 1874.43 3
## 91 1884.18 3
## 92 1877.13 3
## 93 1896.89 3
## 94 1913.23 3
## 95 1912.93 3
## 96 1927.94 3
## 97 1921.60 3
## 98 1925.46 3
## 99 1898.37 3
## 100 1901.10 3
## 101 1895.50 3
## 102 1915.37 3
## 103 1909.01 3
## 104 1891.20 3
## 105 1874.85 3
## 106 1854.06 3
## 107 1854.10 3
## 108 1875.84 3
## 109 1853.29 3
## 110 1870.36 3
## 111 1857.30 3
## 112 1833.48 3
## 113 1837.11 3
## 114 1817.17 2
## 115 1819.83 2
## 116 1800.65 2
## 117 1775.65 2
## 118 1758.96 2
## 119 1750.00 1
## 120 1736.68 1
## 121 1756.55 2
## 122 1677.54 1
## 123 1674.99 1
## 124 1684.04 1
## 125 1694.82 1
## 126 1702.93 1
## 127 1674.49 1
## 128 1662.54 1
## 129 1672.80 1
## 130 1644.63 1
## 131 1658.19 1
## 132 1614.77 1
## 133 1591.17 1
## 134 1647.81 1
## 135 1699.13 1
## 136 1713.83 1
## 137 1710.29 1
## 138 1693.21 1
## 139 1696.24 1
## 140 1709.61 1
## 141 1728.34 1
## 142 1676.73 1
## 143 1652.79 1
## 144 1767.84 2
## 145 1808.51 2
## 146 1818.27 2
## 147 1813.14 2
## 148 1846.10 3
## 149 1880.33 3
## 150 1879.64 3
## 151 1860.91 3
## 152 1867.62 3
## 153 1860.14 3
## 154 1824.09 2
## 155 1814.09 2
## 156 1796.85 2
## 157 1754.03 1
## 158 1754.82 2
## 159 1755.49 2
## 160 1782.56 2
## 161 1791.43 2
## 162 1813.40 2
## 163 1806.50 2
## 164 1829.04 3
## 165 1814.98 2
## 166 1802.91 2
## 167 1830.50 3
## 168 1843.72 3
## 169 1870.79 3
## 170 1882.73 3
## 171 1885.44 3
## 172 1893.78 3
## 173 1896.59 3
## 174 1879.13 3
## 175 1864.80 3
## 176 1894.44 3
## 177 1902.93 3
## 178 1877.33 3
## 179 1867.90 3
## 180 1855.56 3
## 181 1861.58 3
## 182 1816.27 2
## 183 1788.40 2
## 184 1784.49 2
## 185 1766.90 2
## 186 1754.84 2
## 187 1729.80 1
## 188 1742.85 1
## 189 1782.82 2
## 190 1772.15 2
## 191 1751.03 1
## 192 1704.31 1
## 193 1676.98 1
## 194 1673.66 1
## 195 1679.18 1
## 196 1646.01 1
## 197 1646.89 1
## 198 1698.90 1
## 199 1718.98 1
## 200 1747.17 1
## 201 1753.74 1
## 202 1741.32 1
## 203 1737.24 1
## 204 1731.77 1
## 205 1717.06 1
## 206 1701.67 1
## 207 1690.99 1
## 208 1684.32 1
## 209 1680.36 1
## 210 1660.36 1
## 211 1667.98 1
## 212 1654.93 1
## 213 1655.99 1
## 214 1649.00 1
## 215 1659.92 1
## 216 1654.42 1
## 217 1635.46 1
## 218 1631.44 1
## 219 1631.86 1
## 220 1593.61 1
VNIM=VNIMH
VNIM=replace(VNIM,VNIMH==1,"<=1754.03")
VNIM=replace(VNIM,VNIMH==2,">1754.03&<=1827.12")
VNIM=replace(VNIM,VNIMH==3,">1827.12")
VNIMM=data.frame(VNIMH,VNIM)
VNIMM
## VNIMH VNIM
## 1 1 <=1754.03
## 2 1 <=1754.03
## 3 2 >1754.03&<=1827.12
## 4 2 >1754.03&<=1827.12
## 5 2 >1754.03&<=1827.12
## 6 2 >1754.03&<=1827.12
## 7 2 >1754.03&<=1827.12
## 8 2 >1754.03&<=1827.12
## 9 2 >1754.03&<=1827.12
## 10 2 >1754.03&<=1827.12
## 11 2 >1754.03&<=1827.12
## 12 2 >1754.03&<=1827.12
## 13 2 >1754.03&<=1827.12
## 14 2 >1754.03&<=1827.12
## 15 2 >1754.03&<=1827.12
## 16 2 >1754.03&<=1827.12
## 17 3 >1827.12
## 18 2 >1754.03&<=1827.12
## 19 3 >1827.12
## 20 2 >1754.03&<=1827.12
## 21 3 >1827.12
## 22 3 >1827.12
## 23 3 >1827.12
## 24 3 >1827.12
## 25 2 >1754.03&<=1827.12
## 26 2 >1754.03&<=1827.12
## 27 2 >1754.03&<=1827.12
## 28 2 >1754.03&<=1827.12
## 29 1 <=1754.03
## 30 1 <=1754.03
## 31 1 <=1754.03
## 32 1 <=1754.03
## 33 1 <=1754.03
## 34 2 >1754.03&<=1827.12
## 35 2 >1754.03&<=1827.12
## 36 2 >1754.03&<=1827.12
## 37 2 >1754.03&<=1827.12
## 38 2 >1754.03&<=1827.12
## 39 2 >1754.03&<=1827.12
## 40 2 >1754.03&<=1827.12
## 41 2 >1754.03&<=1827.12
## 42 2 >1754.03&<=1827.12
## 43 1 <=1754.03
## 44 1 <=1754.03
## 45 1 <=1754.03
## 46 1 <=1754.03
## 47 1 <=1754.03
## 48 1 <=1754.03
## 49 1 <=1754.03
## 50 1 <=1754.03
## 51 1 <=1754.03
## 52 1 <=1754.03
## 53 2 >1754.03&<=1827.12
## 54 2 >1754.03&<=1827.12
## 55 2 >1754.03&<=1827.12
## 56 2 >1754.03&<=1827.12
## 57 2 >1754.03&<=1827.12
## 58 3 >1827.12
## 59 3 >1827.12
## 60 3 >1827.12
## 61 3 >1827.12
## 62 3 >1827.12
## 63 3 >1827.12
## 64 3 >1827.12
## 65 3 >1827.12
## 66 3 >1827.12
## 67 3 >1827.12
## 68 3 >1827.12
## 69 3 >1827.12
## 70 3 >1827.12
## 71 3 >1827.12
## 72 3 >1827.12
## 73 2 >1754.03&<=1827.12
## 74 3 >1827.12
## 75 2 >1754.03&<=1827.12
## 76 2 >1754.03&<=1827.12
## 77 2 >1754.03&<=1827.12
## 78 2 >1754.03&<=1827.12
## 79 2 >1754.03&<=1827.12
## 80 2 >1754.03&<=1827.12
## 81 2 >1754.03&<=1827.12
## 82 2 >1754.03&<=1827.12
## 83 3 >1827.12
## 84 3 >1827.12
## 85 2 >1754.03&<=1827.12
## 86 2 >1754.03&<=1827.12
## 87 3 >1827.12
## 88 3 >1827.12
## 89 3 >1827.12
## 90 3 >1827.12
## 91 3 >1827.12
## 92 3 >1827.12
## 93 3 >1827.12
## 94 3 >1827.12
## 95 3 >1827.12
## 96 3 >1827.12
## 97 3 >1827.12
## 98 3 >1827.12
## 99 3 >1827.12
## 100 3 >1827.12
## 101 3 >1827.12
## 102 3 >1827.12
## 103 3 >1827.12
## 104 3 >1827.12
## 105 3 >1827.12
## 106 3 >1827.12
## 107 3 >1827.12
## 108 3 >1827.12
## 109 3 >1827.12
## 110 3 >1827.12
## 111 3 >1827.12
## 112 3 >1827.12
## 113 3 >1827.12
## 114 2 >1754.03&<=1827.12
## 115 2 >1754.03&<=1827.12
## 116 2 >1754.03&<=1827.12
## 117 2 >1754.03&<=1827.12
## 118 2 >1754.03&<=1827.12
## 119 1 <=1754.03
## 120 1 <=1754.03
## 121 2 >1754.03&<=1827.12
## 122 1 <=1754.03
## 123 1 <=1754.03
## 124 1 <=1754.03
## 125 1 <=1754.03
## 126 1 <=1754.03
## 127 1 <=1754.03
## 128 1 <=1754.03
## 129 1 <=1754.03
## 130 1 <=1754.03
## 131 1 <=1754.03
## 132 1 <=1754.03
## 133 1 <=1754.03
## 134 1 <=1754.03
## 135 1 <=1754.03
## 136 1 <=1754.03
## 137 1 <=1754.03
## 138 1 <=1754.03
## 139 1 <=1754.03
## 140 1 <=1754.03
## 141 1 <=1754.03
## 142 1 <=1754.03
## 143 1 <=1754.03
## 144 2 >1754.03&<=1827.12
## 145 2 >1754.03&<=1827.12
## 146 2 >1754.03&<=1827.12
## 147 2 >1754.03&<=1827.12
## 148 3 >1827.12
## 149 3 >1827.12
## 150 3 >1827.12
## 151 3 >1827.12
## 152 3 >1827.12
## 153 3 >1827.12
## 154 2 >1754.03&<=1827.12
## 155 2 >1754.03&<=1827.12
## 156 2 >1754.03&<=1827.12
## 157 1 <=1754.03
## 158 2 >1754.03&<=1827.12
## 159 2 >1754.03&<=1827.12
## 160 2 >1754.03&<=1827.12
## 161 2 >1754.03&<=1827.12
## 162 2 >1754.03&<=1827.12
## 163 2 >1754.03&<=1827.12
## 164 3 >1827.12
## 165 2 >1754.03&<=1827.12
## 166 2 >1754.03&<=1827.12
## 167 3 >1827.12
## 168 3 >1827.12
## 169 3 >1827.12
## 170 3 >1827.12
## 171 3 >1827.12
## 172 3 >1827.12
## 173 3 >1827.12
## 174 3 >1827.12
## 175 3 >1827.12
## 176 3 >1827.12
## 177 3 >1827.12
## 178 3 >1827.12
## 179 3 >1827.12
## 180 3 >1827.12
## 181 3 >1827.12
## 182 2 >1754.03&<=1827.12
## 183 2 >1754.03&<=1827.12
## 184 2 >1754.03&<=1827.12
## 185 2 >1754.03&<=1827.12
## 186 2 >1754.03&<=1827.12
## 187 1 <=1754.03
## 188 1 <=1754.03
## 189 2 >1754.03&<=1827.12
## 190 2 >1754.03&<=1827.12
## 191 1 <=1754.03
## 192 1 <=1754.03
## 193 1 <=1754.03
## 194 1 <=1754.03
## 195 1 <=1754.03
## 196 1 <=1754.03
## 197 1 <=1754.03
## 198 1 <=1754.03
## 199 1 <=1754.03
## 200 1 <=1754.03
## 201 1 <=1754.03
## 202 1 <=1754.03
## 203 1 <=1754.03
## 204 1 <=1754.03
## 205 1 <=1754.03
## 206 1 <=1754.03
## 207 1 <=1754.03
## 208 1 <=1754.03
## 209 1 <=1754.03
## 210 1 <=1754.03
## 211 1 <=1754.03
## 212 1 <=1754.03
## 213 1 <=1754.03
## 214 1 <=1754.03
## 215 1 <=1754.03
## 216 1 <=1754.03
## 217 1 <=1754.03
## 218 1 <=1754.03
## 219 1 <=1754.03
## 220 1 <=1754.03
# Mã hóa VN30
VN30MH=dulieu$VN30
VN30MH=replace(VN30MH,dulieu$VN30<=1927.35,1)
VN30MH=replace(VN30MH,dulieu$VN30>1927.35&dulieu$VN30<=1990.66,2)
VN30MH=replace(VN30MH,dulieu$VN30>1990.66,3)
VN30=data.frame(dulieu$VN30,VN30MH)
VN30
## dulieu.VN30 VN30MH
## 1 1875.99 1
## 2 1890.57 1
## 3 1906.81 1
## 4 1914.35 1
## 5 1922.42 1
## 6 1938.50 2
## 7 1932.15 2
## 8 1954.91 2
## 9 1965.36 2
## 10 1953.26 2
## 11 1964.17 2
## 12 1975.01 2
## 13 1954.29 2
## 14 1951.14 2
## 15 1928.57 2
## 16 1936.69 2
## 17 1976.82 2
## 18 1967.64 2
## 19 1968.52 2
## 20 1963.01 2
## 21 1984.89 2
## 22 1961.57 2
## 23 1982.96 2
## 24 1979.23 2
## 25 1970.01 2
## 26 1936.15 2
## 27 1942.00 2
## 28 1927.79 2
## 29 1887.06 1
## 30 1875.73 1
## 31 1876.14 1
## 32 1877.68 1
## 33 1876.81 1
## 34 1909.23 1
## 35 1936.46 2
## 36 1922.53 1
## 37 1925.18 1
## 38 1911.09 1
## 39 1902.79 1
## 40 1916.88 1
## 41 1927.35 1
## 42 1917.69 1
## 43 1872.07 1
## 44 1886.27 1
## 45 1849.12 1
## 46 1824.35 1
## 47 1806.50 1
## 48 1829.36 1
## 49 1845.32 1
## 50 1826.90 1
## 51 1881.32 1
## 52 1887.32 1
## 53 1931.65 2
## 54 1941.65 2
## 55 1916.05 1
## 56 1946.06 2
## 57 1939.84 2
## 58 1970.82 2
## 59 1987.11 2
## 60 1998.44 3
## 61 1995.91 3
## 62 1991.11 3
## 63 2002.56 3
## 64 2009.04 3
## 65 2013.35 3
## 66 1995.71 3
## 67 2004.29 3
## 68 2008.57 3
## 69 2004.62 3
## 70 2010.15 3
## 71 1995.12 3
## 72 1980.13 2
## 73 1963.57 2
## 74 1967.22 2
## 75 1957.17 2
## 76 1960.19 2
## 77 1962.48 2
## 78 1944.36 2
## 79 1947.28 2
## 80 1960.97 2
## 81 1951.92 2
## 82 1936.81 2
## 83 1986.28 2
## 84 1982.29 2
## 85 1974.60 2
## 86 1972.99 2
## 87 1989.71 2
## 88 1997.06 3
## 89 1999.82 3
## 90 2022.46 3
## 91 2027.90 3
## 92 2010.93 3
## 93 2027.51 3
## 94 2028.94 3
## 95 2027.45 3
## 96 2046.37 3
## 97 2050.58 3
## 98 2068.62 3
## 99 2043.51 3
## 100 2053.97 3
## 101 2040.51 3
## 102 2074.06 3
## 103 2079.10 3
## 104 2053.41 3
## 105 2032.30 3
## 106 2014.62 3
## 107 2022.75 3
## 108 2041.40 3
## 109 2011.42 3
## 110 2024.74 3
## 111 2025.41 3
## 112 2007.08 3
## 113 2009.04 3
## 114 1988.11 2
## 115 1979.19 2
## 116 1961.60 2
## 117 1946.55 2
## 118 1925.66 1
## 119 1928.23 2
## 120 1915.01 1
## 121 1931.01 2
## 122 1840.96 1
## 123 1836.25 1
## 124 1837.43 1
## 125 1852.99 1
## 126 1861.84 1
## 127 1829.59 1
## 128 1811.92 1
## 129 1821.53 1
## 130 1791.25 1
## 131 1814.73 1
## 132 1770.16 1
## 133 1741.05 1
## 134 1797.99 1
## 135 1854.19 1
## 136 1868.84 1
## 137 1873.65 1
## 138 1852.99 1
## 139 1853.60 1
## 140 1859.80 1
## 141 1889.94 1
## 142 1836.96 1
## 143 1780.71 1
## 144 1904.19 1
## 145 1942.76 2
## 146 1956.53 2
## 147 1959.35 2
## 148 2010.75 3
## 149 2061.75 3
## 150 2069.82 3
## 151 2049.64 3
## 152 2050.85 3
## 153 2039.80 3
## 154 2018.64 3
## 155 2016.47 3
## 156 2000.90 3
## 157 1951.58 2
## 158 1947.75 2
## 159 1943.60 2
## 160 1969.27 2
## 161 1988.19 2
## 162 1997.69 3
## 163 2004.31 3
## 164 2029.81 3
## 165 2018.98 3
## 166 1997.13 3
## 167 2019.88 3
## 168 2032.28 3
## 169 2077.76 3
## 170 2082.35 3
## 171 2080.38 3
## 172 2085.61 3
## 173 2094.24 3
## 174 2080.35 3
## 175 2047.48 3
## 176 2067.10 3
## 177 2089.21 3
## 178 2080.24 3
## 179 2066.21 3
## 180 2074.03 3
## 181 2096.76 3
## 182 2055.96 3
## 183 2028.68 3
## 184 2030.63 3
## 185 2009.70 3
## 186 1990.66 2
## 187 1965.97 2
## 188 1976.21 2
## 189 2023.13 3
## 190 2012.87 3
## 191 1985.28 2
## 192 1933.28 2
## 193 1903.47 1
## 194 1897.95 1
## 195 1909.87 1
## 196 1869.84 1
## 197 1867.03 1
## 198 1924.29 1
## 199 1946.98 2
## 200 1973.02 2
## 201 1983.82 2
## 202 1975.50 2
## 203 1979.53 2
## 204 1971.99 2
## 205 1950.12 2
## 206 1933.56 2
## 207 1923.92 1
## 208 1921.18 1
## 209 1923.55 1
## 210 1909.60 1
## 211 1916.36 1
## 212 1899.89 1
## 213 1897.46 1
## 214 1886.20 1
## 215 1898.07 1
## 216 1893.54 1
## 217 1871.54 1
## 218 1864.23 1
## 219 1872.27 1
## 220 1821.60 1
VN30M=VN30MH
VN30M=replace(VN30M,VN30MH==1,"<=1927.35")
VN30M=replace(VN30M,VN30MH==2,">1927.35&<=1990.66")
VN30M=replace(VN30M,VN30MH==3,">1990.66")
VN30MM=data.frame(VN30MH,VN30M)
VN30MM
## VN30MH VN30M
## 1 1 <=1927.35
## 2 1 <=1927.35
## 3 1 <=1927.35
## 4 1 <=1927.35
## 5 1 <=1927.35
## 6 2 >1927.35&<=1990.66
## 7 2 >1927.35&<=1990.66
## 8 2 >1927.35&<=1990.66
## 9 2 >1927.35&<=1990.66
## 10 2 >1927.35&<=1990.66
## 11 2 >1927.35&<=1990.66
## 12 2 >1927.35&<=1990.66
## 13 2 >1927.35&<=1990.66
## 14 2 >1927.35&<=1990.66
## 15 2 >1927.35&<=1990.66
## 16 2 >1927.35&<=1990.66
## 17 2 >1927.35&<=1990.66
## 18 2 >1927.35&<=1990.66
## 19 2 >1927.35&<=1990.66
## 20 2 >1927.35&<=1990.66
## 21 2 >1927.35&<=1990.66
## 22 2 >1927.35&<=1990.66
## 23 2 >1927.35&<=1990.66
## 24 2 >1927.35&<=1990.66
## 25 2 >1927.35&<=1990.66
## 26 2 >1927.35&<=1990.66
## 27 2 >1927.35&<=1990.66
## 28 2 >1927.35&<=1990.66
## 29 1 <=1927.35
## 30 1 <=1927.35
## 31 1 <=1927.35
## 32 1 <=1927.35
## 33 1 <=1927.35
## 34 1 <=1927.35
## 35 2 >1927.35&<=1990.66
## 36 1 <=1927.35
## 37 1 <=1927.35
## 38 1 <=1927.35
## 39 1 <=1927.35
## 40 1 <=1927.35
## 41 1 <=1927.35
## 42 1 <=1927.35
## 43 1 <=1927.35
## 44 1 <=1927.35
## 45 1 <=1927.35
## 46 1 <=1927.35
## 47 1 <=1927.35
## 48 1 <=1927.35
## 49 1 <=1927.35
## 50 1 <=1927.35
## 51 1 <=1927.35
## 52 1 <=1927.35
## 53 2 >1927.35&<=1990.66
## 54 2 >1927.35&<=1990.66
## 55 1 <=1927.35
## 56 2 >1927.35&<=1990.66
## 57 2 >1927.35&<=1990.66
## 58 2 >1927.35&<=1990.66
## 59 2 >1927.35&<=1990.66
## 60 3 >1990.66
## 61 3 >1990.66
## 62 3 >1990.66
## 63 3 >1990.66
## 64 3 >1990.66
## 65 3 >1990.66
## 66 3 >1990.66
## 67 3 >1990.66
## 68 3 >1990.66
## 69 3 >1990.66
## 70 3 >1990.66
## 71 3 >1990.66
## 72 2 >1927.35&<=1990.66
## 73 2 >1927.35&<=1990.66
## 74 2 >1927.35&<=1990.66
## 75 2 >1927.35&<=1990.66
## 76 2 >1927.35&<=1990.66
## 77 2 >1927.35&<=1990.66
## 78 2 >1927.35&<=1990.66
## 79 2 >1927.35&<=1990.66
## 80 2 >1927.35&<=1990.66
## 81 2 >1927.35&<=1990.66
## 82 2 >1927.35&<=1990.66
## 83 2 >1927.35&<=1990.66
## 84 2 >1927.35&<=1990.66
## 85 2 >1927.35&<=1990.66
## 86 2 >1927.35&<=1990.66
## 87 2 >1927.35&<=1990.66
## 88 3 >1990.66
## 89 3 >1990.66
## 90 3 >1990.66
## 91 3 >1990.66
## 92 3 >1990.66
## 93 3 >1990.66
## 94 3 >1990.66
## 95 3 >1990.66
## 96 3 >1990.66
## 97 3 >1990.66
## 98 3 >1990.66
## 99 3 >1990.66
## 100 3 >1990.66
## 101 3 >1990.66
## 102 3 >1990.66
## 103 3 >1990.66
## 104 3 >1990.66
## 105 3 >1990.66
## 106 3 >1990.66
## 107 3 >1990.66
## 108 3 >1990.66
## 109 3 >1990.66
## 110 3 >1990.66
## 111 3 >1990.66
## 112 3 >1990.66
## 113 3 >1990.66
## 114 2 >1927.35&<=1990.66
## 115 2 >1927.35&<=1990.66
## 116 2 >1927.35&<=1990.66
## 117 2 >1927.35&<=1990.66
## 118 1 <=1927.35
## 119 2 >1927.35&<=1990.66
## 120 1 <=1927.35
## 121 2 >1927.35&<=1990.66
## 122 1 <=1927.35
## 123 1 <=1927.35
## 124 1 <=1927.35
## 125 1 <=1927.35
## 126 1 <=1927.35
## 127 1 <=1927.35
## 128 1 <=1927.35
## 129 1 <=1927.35
## 130 1 <=1927.35
## 131 1 <=1927.35
## 132 1 <=1927.35
## 133 1 <=1927.35
## 134 1 <=1927.35
## 135 1 <=1927.35
## 136 1 <=1927.35
## 137 1 <=1927.35
## 138 1 <=1927.35
## 139 1 <=1927.35
## 140 1 <=1927.35
## 141 1 <=1927.35
## 142 1 <=1927.35
## 143 1 <=1927.35
## 144 1 <=1927.35
## 145 2 >1927.35&<=1990.66
## 146 2 >1927.35&<=1990.66
## 147 2 >1927.35&<=1990.66
## 148 3 >1990.66
## 149 3 >1990.66
## 150 3 >1990.66
## 151 3 >1990.66
## 152 3 >1990.66
## 153 3 >1990.66
## 154 3 >1990.66
## 155 3 >1990.66
## 156 3 >1990.66
## 157 2 >1927.35&<=1990.66
## 158 2 >1927.35&<=1990.66
## 159 2 >1927.35&<=1990.66
## 160 2 >1927.35&<=1990.66
## 161 2 >1927.35&<=1990.66
## 162 3 >1990.66
## 163 3 >1990.66
## 164 3 >1990.66
## 165 3 >1990.66
## 166 3 >1990.66
## 167 3 >1990.66
## 168 3 >1990.66
## 169 3 >1990.66
## 170 3 >1990.66
## 171 3 >1990.66
## 172 3 >1990.66
## 173 3 >1990.66
## 174 3 >1990.66
## 175 3 >1990.66
## 176 3 >1990.66
## 177 3 >1990.66
## 178 3 >1990.66
## 179 3 >1990.66
## 180 3 >1990.66
## 181 3 >1990.66
## 182 3 >1990.66
## 183 3 >1990.66
## 184 3 >1990.66
## 185 3 >1990.66
## 186 2 >1927.35&<=1990.66
## 187 2 >1927.35&<=1990.66
## 188 2 >1927.35&<=1990.66
## 189 3 >1990.66
## 190 3 >1990.66
## 191 2 >1927.35&<=1990.66
## 192 2 >1927.35&<=1990.66
## 193 1 <=1927.35
## 194 1 <=1927.35
## 195 1 <=1927.35
## 196 1 <=1927.35
## 197 1 <=1927.35
## 198 1 <=1927.35
## 199 2 >1927.35&<=1990.66
## 200 2 >1927.35&<=1990.66
## 201 2 >1927.35&<=1990.66
## 202 2 >1927.35&<=1990.66
## 203 2 >1927.35&<=1990.66
## 204 2 >1927.35&<=1990.66
## 205 2 >1927.35&<=1990.66
## 206 2 >1927.35&<=1990.66
## 207 1 <=1927.35
## 208 1 <=1927.35
## 209 1 <=1927.35
## 210 1 <=1927.35
## 211 1 <=1927.35
## 212 1 <=1927.35
## 213 1 <=1927.35
## 214 1 <=1927.35
## 215 1 <=1927.35
## 216 1 <=1927.35
## 217 1 <=1927.35
## 218 1 <=1927.35
## 219 1 <=1927.35
## 220 1 <=1927.35
# Mã hóa SP500
SP500MH=dulieu$SP500
SP500MH=replace(SP500MH,dulieu$SP500<=6943.75,1)
SP500MH=replace(SP500MH,dulieu$SP500>6943.75&dulieu$SP500<=7497.75,2)
SP500MH=replace(SP500MH,dulieu$SP500>7497.75,3)
SP500=data.frame(dulieu$SP500,SP500MH)
SP500
## dulieu.SP500 SP500MH
## 1 7777.25 3
## 2 7724.00 3
## 3 7715.50 3
## 4 7732.00 3
## 5 7746.75 3
## 6 7803.75 3
## 7 7767.00 3
## 8 7772.50 3
## 9 7831.75 3
## 10 7833.50 3
## 11 7712.50 3
## 12 7707.25 3
## 13 7623.00 3
## 14 7656.00 3
## 15 7692.75 3
## 16 7727.25 3
## 17 7664.50 3
## 18 7709.50 3
## 19 7747.25 3
## 20 7712.25 3
## 21 7722.00 3
## 22 7754.75 3
## 23 7722.00 3
## 24 7742.50 3
## 25 7690.00 3
## 26 7692.00 3
## 27 7669.75 3
## 28 7691.25 3
## 29 7662.50 3
## 30 7729.00 3
## 31 7714.00 3
## 32 7768.75 3
## 33 7805.00 3
## 34 7822.50 3
## 35 7770.50 3
## 36 7747.50 3
## 37 7776.75 3
## 38 7779.75 3
## 39 7734.75 3
## 40 7749.50 3
## 41 7765.50 3
## 42 7628.25 3
## 43 7519.25 3
## 44 7472.50 2
## 45 7351.25 2
## 46 7465.25 2
## 47 7448.25 2
## 48 7447.50 2
## 49 7445.00 2
## 50 7540.25 3
## 51 7545.75 3
## 52 7484.25 2
## 53 7497.75 2
## 54 7577.75 3
## 55 7614.75 3
## 56 7591.25 3
## 57 7563.00 3
## 58 7620.25 3
## 59 7588.75 3
## 60 7528.75 3
## 61 7551.25 3
## 62 7591.50 3
## 63 7557.00 3
## 64 7528.25 3
## 65 7543.50 3
## 66 7548.25 3
## 67 7500.25 3
## 68 7401.75 2
## 69 7423.25 2
## 70 7428.25 2
## 71 7437.50 2
## 72 7541.25 3
## 73 7556.25 3
## 74 7570.75 3
## 75 7492.75 2
## 76 7587.25 3
## 77 7626.50 3
## 78 7497.50 2
## 79 7458.50 2
## 80 7338.75 2
## 81 7454.25 2
## 82 7477.50 2
## 83 7400.50 2
## 84 7601.00 3
## 85 7571.75 3
## 86 7623.75 3
## 87 7613.25 3
## 88 7595.75 3
## 89 7581.75 3
## 90 7540.00 3
## 91 7537.00 3
## 92 7491.00 2
## 93 7466.00 2
## 94 7451.75 2
## 95 7378.00 2
## 96 7425.75 2
## 97 7432.25 2
## 98 7525.50 3
## 99 7469.50 2
## 100 7426.50 2
## 101 7436.75 2
## 102 7419.00 2
## 103 7363.00 2
## 104 7389.50 2
## 105 7287.25 2
## 106 7230.25 2
## 107 7168.00 2
## 108 7171.00 2
## 109 7194.75 2
## 110 7143.50 2
## 111 7171.25 2
## 112 7100.00 2
## 113 7148.00 2
## 114 7161.50 2
## 115 7077.00 2
## 116 7060.50 2
## 117 7004.75 2
## 118 6922.75 1
## 119 6855.25 1
## 120 6863.25 1
## 121 6823.75 1
## 122 6656.75 1
## 123 6651.00 1
## 124 6622.25 1
## 125 6622.25 1
## 126 6617.75 1
## 127 6570.75 1
## 128 6388.25 1
## 129 6412.25 1
## 130 6525.00 1
## 131 6640.75 1
## 132 6606.00 1
## 133 6634.75 1
## 134 6559.00 1
## 135 6660.00 1
## 136 6677.00 1
## 137 6773.25 1
## 138 6755.50 1
## 139 6685.75 1
## 140 6727.25 1
## 141 6830.50 1
## 142 6838.00 1
## 143 6801.00 1
## 144 6743.75 1
## 145 6835.25 1
## 146 6876.00 1
## 147 6824.75 1
## 148 6888.25 1
## 149 6889.00 1
## 150 6920.00 1
## 151 6959.75 2
## 152 6903.75 1
## 153 6851.50 1
## 154 6850.50 1
## 155 6851.00 1
## 156 6960.50 2
## 157 6961.50 2
## 158 6983.25 2
## 159 6952.75 2
## 160 6820.75 1
## 161 6906.25 1
## 162 6941.75 1
## 163 7002.50 2
## 164 6965.75 2
## 165 6992.75 2
## 166 7007.25 2
## 167 7008.50 2
## 168 6981.25 2
## 169 6945.75 2
## 170 6945.00 2
## 171 6910.00 1
## 172 6829.50 1
## 173 6907.25 1
## 174 6976.75 2
## 175 6981.75 2
## 176 6966.25 2
## 177 7001.75 2
## 178 7016.50 2
## 179 7005.00 2
## 180 6962.00 2
## 181 6963.25 2
## 182 6987.75 2
## 183 6943.75 1
## 184 6892.50 1
## 185 6944.25 2
## 186 6955.00 2
## 187 6979.25 2
## 188 6984.75 2
## 189 6982.50 2
## 190 6961.00 2
## 191 6930.25 1
## 192 6887.25 1
## 193 6830.50 1
## 194 6778.50 1
## 195 6856.25 1
## 196 6881.00 1
## 197 6890.50 1
## 198 6966.50 2
## 199 6891.75 1
## 200 6848.25 1
## 201 6855.75 1
## 202 6878.25 1
## 203 6866.75 1
## 204 6862.00 1
## 205 6840.25 1
## 206 6826.75 1
## 207 6859.50 1
## 208 6836.50 1
## 209 6828.00 1
## 210 6781.50 1
## 211 6721.25 1
## 212 6620.25 1
## 213 6557.50 1
## 214 6661.50 1
## 215 6639.75 1
## 216 6692.00 1
## 217 6755.25 1
## 218 6760.00 1
## 219 6875.75 1
## 220 6871.50 1
SP500M=SP500MH
SP500M=replace(SP500M,SP500MH==1,"<=6943.75")
SP500M=replace(SP500M,SP500MH==2,">6943.75&<=7497.75")
SP500M=replace(SP500M,SP500MH==3,">7497.75")
SP500MM=data.frame(SP500MH,SP500M)
SP500MM
## SP500MH SP500M
## 1 3 >7497.75
## 2 3 >7497.75
## 3 3 >7497.75
## 4 3 >7497.75
## 5 3 >7497.75
## 6 3 >7497.75
## 7 3 >7497.75
## 8 3 >7497.75
## 9 3 >7497.75
## 10 3 >7497.75
## 11 3 >7497.75
## 12 3 >7497.75
## 13 3 >7497.75
## 14 3 >7497.75
## 15 3 >7497.75
## 16 3 >7497.75
## 17 3 >7497.75
## 18 3 >7497.75
## 19 3 >7497.75
## 20 3 >7497.75
## 21 3 >7497.75
## 22 3 >7497.75
## 23 3 >7497.75
## 24 3 >7497.75
## 25 3 >7497.75
## 26 3 >7497.75
## 27 3 >7497.75
## 28 3 >7497.75
## 29 3 >7497.75
## 30 3 >7497.75
## 31 3 >7497.75
## 32 3 >7497.75
## 33 3 >7497.75
## 34 3 >7497.75
## 35 3 >7497.75
## 36 3 >7497.75
## 37 3 >7497.75
## 38 3 >7497.75
## 39 3 >7497.75
## 40 3 >7497.75
## 41 3 >7497.75
## 42 3 >7497.75
## 43 3 >7497.75
## 44 2 >6943.75&<=7497.75
## 45 2 >6943.75&<=7497.75
## 46 2 >6943.75&<=7497.75
## 47 2 >6943.75&<=7497.75
## 48 2 >6943.75&<=7497.75
## 49 2 >6943.75&<=7497.75
## 50 3 >7497.75
## 51 3 >7497.75
## 52 2 >6943.75&<=7497.75
## 53 2 >6943.75&<=7497.75
## 54 3 >7497.75
## 55 3 >7497.75
## 56 3 >7497.75
## 57 3 >7497.75
## 58 3 >7497.75
## 59 3 >7497.75
## 60 3 >7497.75
## 61 3 >7497.75
## 62 3 >7497.75
## 63 3 >7497.75
## 64 3 >7497.75
## 65 3 >7497.75
## 66 3 >7497.75
## 67 3 >7497.75
## 68 2 >6943.75&<=7497.75
## 69 2 >6943.75&<=7497.75
## 70 2 >6943.75&<=7497.75
## 71 2 >6943.75&<=7497.75
## 72 3 >7497.75
## 73 3 >7497.75
## 74 3 >7497.75
## 75 2 >6943.75&<=7497.75
## 76 3 >7497.75
## 77 3 >7497.75
## 78 2 >6943.75&<=7497.75
## 79 2 >6943.75&<=7497.75
## 80 2 >6943.75&<=7497.75
## 81 2 >6943.75&<=7497.75
## 82 2 >6943.75&<=7497.75
## 83 2 >6943.75&<=7497.75
## 84 3 >7497.75
## 85 3 >7497.75
## 86 3 >7497.75
## 87 3 >7497.75
## 88 3 >7497.75
## 89 3 >7497.75
## 90 3 >7497.75
## 91 3 >7497.75
## 92 2 >6943.75&<=7497.75
## 93 2 >6943.75&<=7497.75
## 94 2 >6943.75&<=7497.75
## 95 2 >6943.75&<=7497.75
## 96 2 >6943.75&<=7497.75
## 97 2 >6943.75&<=7497.75
## 98 3 >7497.75
## 99 2 >6943.75&<=7497.75
## 100 2 >6943.75&<=7497.75
## 101 2 >6943.75&<=7497.75
## 102 2 >6943.75&<=7497.75
## 103 2 >6943.75&<=7497.75
## 104 2 >6943.75&<=7497.75
## 105 2 >6943.75&<=7497.75
## 106 2 >6943.75&<=7497.75
## 107 2 >6943.75&<=7497.75
## 108 2 >6943.75&<=7497.75
## 109 2 >6943.75&<=7497.75
## 110 2 >6943.75&<=7497.75
## 111 2 >6943.75&<=7497.75
## 112 2 >6943.75&<=7497.75
## 113 2 >6943.75&<=7497.75
## 114 2 >6943.75&<=7497.75
## 115 2 >6943.75&<=7497.75
## 116 2 >6943.75&<=7497.75
## 117 2 >6943.75&<=7497.75
## 118 1 <=6943.75
## 119 1 <=6943.75
## 120 1 <=6943.75
## 121 1 <=6943.75
## 122 1 <=6943.75
## 123 1 <=6943.75
## 124 1 <=6943.75
## 125 1 <=6943.75
## 126 1 <=6943.75
## 127 1 <=6943.75
## 128 1 <=6943.75
## 129 1 <=6943.75
## 130 1 <=6943.75
## 131 1 <=6943.75
## 132 1 <=6943.75
## 133 1 <=6943.75
## 134 1 <=6943.75
## 135 1 <=6943.75
## 136 1 <=6943.75
## 137 1 <=6943.75
## 138 1 <=6943.75
## 139 1 <=6943.75
## 140 1 <=6943.75
## 141 1 <=6943.75
## 142 1 <=6943.75
## 143 1 <=6943.75
## 144 1 <=6943.75
## 145 1 <=6943.75
## 146 1 <=6943.75
## 147 1 <=6943.75
## 148 1 <=6943.75
## 149 1 <=6943.75
## 150 1 <=6943.75
## 151 2 >6943.75&<=7497.75
## 152 1 <=6943.75
## 153 1 <=6943.75
## 154 1 <=6943.75
## 155 1 <=6943.75
## 156 2 >6943.75&<=7497.75
## 157 2 >6943.75&<=7497.75
## 158 2 >6943.75&<=7497.75
## 159 2 >6943.75&<=7497.75
## 160 1 <=6943.75
## 161 1 <=6943.75
## 162 1 <=6943.75
## 163 2 >6943.75&<=7497.75
## 164 2 >6943.75&<=7497.75
## 165 2 >6943.75&<=7497.75
## 166 2 >6943.75&<=7497.75
## 167 2 >6943.75&<=7497.75
## 168 2 >6943.75&<=7497.75
## 169 2 >6943.75&<=7497.75
## 170 2 >6943.75&<=7497.75
## 171 1 <=6943.75
## 172 1 <=6943.75
## 173 1 <=6943.75
## 174 2 >6943.75&<=7497.75
## 175 2 >6943.75&<=7497.75
## 176 2 >6943.75&<=7497.75
## 177 2 >6943.75&<=7497.75
## 178 2 >6943.75&<=7497.75
## 179 2 >6943.75&<=7497.75
## 180 2 >6943.75&<=7497.75
## 181 2 >6943.75&<=7497.75
## 182 2 >6943.75&<=7497.75
## 183 1 <=6943.75
## 184 1 <=6943.75
## 185 2 >6943.75&<=7497.75
## 186 2 >6943.75&<=7497.75
## 187 2 >6943.75&<=7497.75
## 188 2 >6943.75&<=7497.75
## 189 2 >6943.75&<=7497.75
## 190 2 >6943.75&<=7497.75
## 191 1 <=6943.75
## 192 1 <=6943.75
## 193 1 <=6943.75
## 194 1 <=6943.75
## 195 1 <=6943.75
## 196 1 <=6943.75
## 197 1 <=6943.75
## 198 2 >6943.75&<=7497.75
## 199 1 <=6943.75
## 200 1 <=6943.75
## 201 1 <=6943.75
## 202 1 <=6943.75
## 203 1 <=6943.75
## 204 1 <=6943.75
## 205 1 <=6943.75
## 206 1 <=6943.75
## 207 1 <=6943.75
## 208 1 <=6943.75
## 209 1 <=6943.75
## 210 1 <=6943.75
## 211 1 <=6943.75
## 212 1 <=6943.75
## 213 1 <=6943.75
## 214 1 <=6943.75
## 215 1 <=6943.75
## 216 1 <=6943.75
## 217 1 <=6943.75
## 218 1 <=6943.75
## 219 1 <=6943.75
## 220 1 <=6943.75
### Câu C
library(psych)
abctb=data.frame(VNIMH,VN30MH,SP500MH)
describe(abctb)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis
## VNIMH* 1 220 2 0.82 2 1.99 1.48 1 3 2 0.01 -1.52
## VN30MH* 2 220 2 0.82 2 1.99 1.48 1 3 2 0.01 -1.52
## SP500MH* 3 220 2 0.82 2 1.99 1.48 1 3 2 0.01 -1.52
## se
## VNIMH* 0.06
## VN30MH* 0.06
## SP500MH* 0.06
library(DescTools)
##
## Attaching package: 'DescTools'
## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## AUC, ICC, SD
Mode(VNIMH)
## [1] "1"
## attr(,"freq")
## [1] 74
table(VNIMH)
## VNIMH
## 1 2 3
## 74 73 73
var(VNIMH)
## [1] 0.6712121
library(DescTools)
Mode(VN30MH)
## [1] "1"
## attr(,"freq")
## [1] 74
table(VN30MH)
## VN30MH
## 1 2 3
## 74 73 73
var(VN30MH)
## [1] 0.6712121
library(DescTools)
Mode(SP500MH)
## [1] "1"
## attr(,"freq")
## [1] 74
table(SP500MH)
## SP500MH
## 1 2 3
## 74 73 73
var(SP500MH)
## [1] 0.6712121
library(psych)
abctb=data.frame(dulieu$VNI,dulieu$VN30,dulieu$SP500)
describe(abctb)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew
## dulieu.VNI* 1 220 110.50 63.65 110.5 110.50 81.54 1 220 219 0.00
## dulieu.VN30* 2 220 109.34 63.17 109.5 109.31 80.80 1 218 217 0.00
## dulieu.SP500* 3 220 108.60 63.16 108.5 108.57 81.54 1 217 216 0.01
## kurtosis se
## dulieu.VNI* -1.22 4.29
## dulieu.VN30* -1.22 4.26
## dulieu.SP500* -1.23 4.26
# Nhận xét:
# Ordinal Scale: Cả ba chỉ số mã hóa đều có 220 quan sát, giá trị trung bình và trung vị bằng 2, độ lệch chuẩn 0,82. Nhóm 1 xuất hiện nhiều nhất với 74 quan sát (33,64%), cho thấy dữ liệu được phân bố tương đối đồng đều giữa ba nhóm.
# Ratio Scale: Giá trị trung bình của VNI, VN30 và SP500 lần lượt là 1784,20; 1954,97 và 7212,98 điểm. Độ lệch chuẩn tương ứng là 77,83; 73,36 và 393,19. Cả ba chỉ số có hệ số Skew âm, cho thấy phân phối lệch trái nhẹ hoặc gần đối xứng. SP500 có độ lệch chuẩn tuyệt đối lớn nhất, nhưng cần xét sự khác biệt về thang điểm khi so sánh mức độ biến động.
### Câu D
# VNI
pie(table(VNIM),col=c("darkseagreen","forestgreen","lightgreen"),main="ĐỒ THỊ TRÒN CHỈ SỐ VNI")
VNIM.freq=table(VNIM)
VNIM.freq
## VNIM
## <=1754.03 >1754.03&<=1827.12 >1827.12
## 74 73 73
barplot(VNIM.freq, xlab="Mức điểm",ylab="Số ngày",main="Biểu đồ cột chỉ số VNI",col=c("magenta","hotpink","lightpink"))
plot(1:nrow(dulieu),dulieu$VNI,type="o", xlab="Ngày thu", ylab="Điểm VNI", pch=19, main="Chỉ số VNI qua 220 ngày", col="darkgreen")
# VN30
pie(table(VN30M),col=c("pink","skyblue","yellow"),main="ĐỒ THỊ TRÒN CHỈ SỐ VN30")
VN30M.freq=table(VN30M)
VN30M.freq
## VN30M
## <=1927.35 >1927.35&<=1990.66 >1990.66
## 74 73 73
barplot(VN30M.freq, xlab="Mức điểm", ylab="Số ngày",main="Biểu đồ cột chỉ số VN30",col=c("violet","orange","yellow"))
plot(1:nrow(dulieu),dulieu$VN30,type="o", xlab="Ngày thu", ylab="Điểm VN30", pch=19, main="Chỉ số VN30 qua 220 ngày", col="blue")
# SP500
pie(table(SP500M),col=c("pink","yellow","lightblue"),main="ĐỒ THỊ CHỈ SỐ SP500")
SP500M.freq=table(SP500M)
SP500M.freq
## SP500M
## <=6943.75 >6943.75&<=7497.75 >7497.75
## 74 73 73
barplot(SP500M.freq,xlab="Mức điểm",ylab="Số ngày",main="Biểu đồ cột chỉ số SP500",col=c("lightgreen","mediumseagreen","orange"))
plot(1:nrow(dulieu),dulieu$SP500,type="o", xlab="Ngày thu", ylab="Diem SP500", pch=19, main="Chỉ số SP500 qua 220 ngày", col="darkred")
# Nhận xét :
# Qua biểu đồ cột và biểu đồ tròn của ba chỉ số VNI, VN30 và SP500, có thể thấy dữ liệu được phân thành ba nhóm theo mức độ Thấp, Trung bình và Cao.
# Trong tổng số 220 quan sát của mỗi chỉ số, nhóm Thấp có 74 quan sát; nhóm Trung bình có 73 quan sát; nhóm Cao có 73 quan sát.
# Đặc biệt, SP500 có giai đoạn giảm mạnh, sau đó phục hồi và tăng rõ rệt về cuối kỳ.
# Nhìn chung, các biểu đồ cho thấy sự phân bố đồng đều của các nhóm dữ liệu đã mã hóa, đồng thời phản ánh những biến động của ba chỉ số tài chính trong giai đoạn nghiên cứu.
### Câu E
dulieu$VNI=as.numeric(dulieu$VNI)
dulieu$VN30=as.numeric(dulieu$VN30)
dulieu$SP500=as.numeric(dulieu$SP500)
abc=data.frame(VNI=dulieu$VNI,VN30=dulieu$VN30,SP500=dulieu$SP500)
str(abc)
## 'data.frame': 220 obs. of 3 variables:
## $ VNI : num 1738 1749 1769 1778 1781 ...
## $ VN30 : num 1876 1891 1907 1914 1922 ...
## $ SP500: num 7777 7724 7716 7732 7747 ...
sapply(abc,is.numeric)
## VNI VN30 SP500
## TRUE TRUE TRUE
# Ma trận tương quan
cor(abc)
## VNI VN30 SP500
## VNI 1.0000000 0.8881634 0.4415724
## VN30 0.8881634 1.0000000 0.1629960
## SP500 0.4415724 0.1629960 1.0000000
# Đồ thị tương quan đa biến
library(psych)
vars=cbind(dulieu$VNI,dulieu$VN30, dulieu$SP500)
colnames(vars)=c("VNI","VN30","SP500")
pairs.panels(vars)
plot(dulieu$VNI~dulieu$VN30,xlab="VN30", ylab="VNI", col="yellow", pch=19)
abline(lm(dulieu$VNI~dulieu$VN30),col="red")
plot(dulieu$VNI~dulieu$SP500, xlab="SP500", ylab="VNI", col="lightgreen", pch=19)
abline(lm(dulieu$VNI~dulieu$SP500), col="red")
plot(dulieu$VN30~dulieu$SP500, xlab="SP500", ylab="VN30", col="hotpink", pch=19)
abline(lm(dulieu$VN30~dulieu$SP500), col="red")
# Nhận xét :
# Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy cả ba cặp chỉ số đều có tương quan thuận nhưng mức độ khác nhau
# Trong đó, VNI và VN30 có tương quan thuận rất mạnh (r = 0,8882), VNI và SP500 có tương quan thuận mức trung bình (r = 0,4416), còn VN30 và SP500 có tương quan thuận yếu (r = 0,1630).
# Đồ thị tương quan đa biến cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa VNI và VN30 rõ rệt nhất, trong khi các cặp còn lại có mức độ phân tán lớn hơn.
# Nhìn chung, VNI và VN30 là cặp chỉ số có mối tương quan tuyến tính mạnh nhất, cho thấy hai chỉ số có xu hướng biến động cùng chiều trong giai đoạn nghiên cứu.
### Câu F
mreg=lm(VNI~VN30+SP500,data=dulieu)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNI ~ VN30 + SP500, data = dulieu)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -58.423 -14.316 3.133 16.878 57.965
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.902e+02 5.544e+01 -7.038 2.52e-11 ***
## VN30 8.896e-01 2.536e-02 35.081 < 2e-16 ***
## SP500 6.035e-02 4.731e-03 12.757 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 27.16 on 217 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8793, Adjusted R-squared: 0.8782
## F-statistic: 790.7 on 2 and 217 DF, p-value: < 2.2e-16
anova(mreg)
## Analysis of Variance Table
##
## Response: VNI
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## VN30 1 1046461 1046461 1418.58 < 2.2e-16 ***
## SP500 1 120054 120054 162.74 < 2.2e-16 ***
## Residuals 217 160077 738
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
coef(mreg)
## (Intercept) VN30 SP500
## -390.21753383 0.88957189 0.06035444
summary(mreg)$coefficients
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -390.21753383 55.442892883 -7.038189 2.521646e-11
## VN30 0.88957189 0.025357684 35.080959 2.194001e-91
## SP500 0.06035444 0.004731042 12.757115 3.513313e-28
# Nhận xét:
# Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến với VNI là biến phụ thuộc, VN30 và SP500 là hai biến độc lập, thu được phương trìn: VNI = -390,2175 + 0,8896 × VN30 + 0,06035 × SP500
# Hệ số hồi quy của VN30 (0,8896) và SP500 (0,06035) đều mang dấu dương, cho thấy hai biến có mối quan hệ cùng chiều với VNI khi giữ biến còn lại không đổi. Cả hai hệ số đều có p-value < 0,05, có ý nghĩa thống kê theo kiểm định t thông thường.
# Mô hình có R² = 0,8793 và R² hiệu chỉnh = 0,8782, cho thấy hai biến độc lập giải thích được 87,93% sự biến thiên của VNI trong mẫu. Kiểm định F = 790,7 với p-value < 0,05 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể theo kiểm định thông thường.
# Nhìn chung, mô hình có mức độ phù hợp cao trong mẫu nghiên cứu.
### Câu G
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:DescTools':
##
## Recode
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VN30 SP500
## 1.027293 1.027293
library(lmtest)
## Loading required package: zoo
##
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric
dwtest(mreg)
##
## Durbin-Watson test
##
## data: mreg
## DW = 0.092847, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
bptest(mreg)
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: mreg
## BP = 81.357, df = 2, p-value < 2.2e-16
# Nhận xét :
# Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy hệ số VIF của VN30 và SP500 đều bằng 1,0273 < 5, chứng tỏ mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
# Kiểm định Durbin–Watson có DW = 0,092847 và p-value < 0,05, cho thấy mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan dương bậc nhất giữa các sai số.
# Kiểm định Breusch–Pagan có BP = 81,357 và p-value < 0,05, cho thấy mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.