# Họ và tên: NGUYỄN THỊ LAN
# Lớp: 24NH1
# MSSV: 2454020044
# BÀI THỰC HÀNH CUỐI KỲ
# NHẬP LIỆU
TL = file.choose()
dataTL = read.csv(TL,header=TRUE)
dataTL$VNIndex = as.numeric(gsub(",", "", dataTL$VNIndex))
dataTL$VN30 = as.numeric(gsub(",", "", dataTL$VN30))
dataTL$HNX = as.numeric(gsub(",", "", dataTL$HNX))
save(dataTL, file="dataTL.rda")
attach(dataTL)
is.data.frame(dataTL)
## [1] TRUE
#CÂU B MÃ HÓA
##MÃ HÓA VNIndex
VNIndexMH=VNIndex
VNIndexMH=replace(VNIndexMH,VNIndex<=1600,1)
VNIndexMH=replace(VNIndexMH,VNIndex>1600,2)
VNIndexMH
## [1] 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2
##MÃ HÓA VN30
VN30MH=VN30
VN30MH=replace(VN30MH,VN30<=1800,1)
VN30MH=replace(VN30MH,VN30>1800,2)
VN30MH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2
##MÃ HÓA HNX
HNXMH=HNX
HNXMH=replace(HNXMH,HNX<=250,1)
HNXMH=replace(HNXMH,HNX>250,2)
HNXMH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2
#CÂU C THỐNG KÊ CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH
## THỐNG KÊ DƯỚI DẠNG RATIO SCALE
##THỐNG KÊ CÁC BIẾN
library(psych)
abcde=data.frame(VNIndex,VN30,HNX)
describe(abcde)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## VNIndex 1 226 1781.15 80.69 1791.54 1784.32 91.85 1580.54 1927.94 347.40
## VN30 2 226 1953.09 74.15 1959.77 1955.29 75.72 1741.05 2096.76 355.71
## HNX 3 226 269.16 21.12 262.11 266.44 17.03 235.36 336.16 100.80
## skew kurtosis se
## VNIndex -0.35 -0.78 5.37
## VN30 -0.28 -0.47 4.93
## HNX 1.03 0.31 1.40
### NHẬN XÉT
# VNIndex có giá trị trung bình là 1781.15, cho thấy dữ liệu tập trung xung quanh mức 1781.15 điểm.
# VN30 có giá trị trung bình là 1953.09, cho thấy dữ liệu tập trung xung quanh mức 1953.09 điểm.
# HNX có giá trị trung bình là 269.16, cho thấy dữ liệu tập trung xung quanh mức 269.16 điểm.
# Biến có độ phân tán lớn nhất là VNIndex với độ lệch chuẩn = 80.69
# Biến có độ phân tán nhỏ nhất là HNX với độ lệch chuẩn = 21.12
# VN30 có khoảng biến thiên lớn nhất (355.71), cho thấy dữ liệu có mức độ dao động rộng nhất.
# HNX có khoảng biến thiên nhỏ nhất (100.80), cho thấy dữ liệu có mức độ dao động hẹp nhất.
## THỐNG KÊ MÔ TẢ
summary(VNIndex)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1581 1727 1792 1781 1846 1928
summary(VN30)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1741 1903 1960 1953 2009 2097
summary(HNX)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 235.4 252.9 262.1 269.2 281.1 336.2
### NHẬN XÉT
# 50% dữ liệu VNIndex tập trung trong khoảng 1727–1846, VN30 trong khoảng 1903–2009 và HNX trong khoảng 252.9–281.1.
# VNIndex có khoảng tứ phân vị lớn nhất (119=(1846-1727)), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm phân tán rộng nhất.
# HNX có khoảng tứ phân vị nhỏ nhất (28.2=(281.1-252.9)), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm tập trung nhất.
##THỐNG KÊ DƯỚI DẠNG ORDINAL SCALE
# THỐNG KÊ TABLE
table(VNIndexMH)
## VNIndexMH
## 1 2
## 4 222
table(VNIndexMH)/sum(table(VNIndex))
## VNIndexMH
## 1 2
## 0.01769912 0.98230088
### NHẬN XÉT
# Trong tổng thể 226 mẫu quan sát; có 4 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 1.7699%), có 222 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 98.2301%).
table(VN30MH)
## VN30MH
## 1 2
## 5 221
table(VN30MH)/sum(table(VN30MH))
## VN30MH
## 1 2
## 0.02212389 0.97787611
### NHẬN XÉT
# Trong tổng thể 226 mẫu quan sát; có 5 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 2.21%), có 221 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 97.79%).
table(HNXMH)
## HNXMH
## 1 2
## 31 195
table(HNXMH)/sum(table(HNXMH))
## HNXMH
## 1 2
## 0.1371681 0.8628319
### NHẬN XÉT
# Trong tổng thể 226 mẫu quan sát; có 31 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 13.72%), có 195 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 86.28%).
#CÂU D VẼ ĐỒ THỊ CỘT
##VẼ BIỂU THỊ ĐỐI VỚI ORDINAL
#VNIndex
VNIndex.freq <- table(VNIndexMH)
VNIndex.freq
## VNIndexMH
## 1 2
## 4 222
barplot(VNIndex.freq,xlab = "nhóm VNIndex",ylab = "số lượng",main = "biểu đồ cột",col=c("lightblue","lightgreen"))
#VN30
VN30.freq <- table(VN30MH)
VN30.freq
## VN30MH
## 1 2
## 5 221
barplot(VN30.freq,xlab = "nhóm VN30",ylab = "số lượng",main = "biểu đồ cột",col=c("yellow","red"))
#HNX
HNX.freq <- table(HNXMH)
HNX.freq
## HNXMH
## 1 2
## 31 195
barplot(HNX.freq,xlab = "nhóm HNX",ylab = "số lượng",main = "biểu đồ cột",col=c("purple","green"))
#VẼ BIỂU THỊ TRÒN
#VNIndex
pie(table(VNIndexMH),col = c("lightyellow","lightblue"),sub = "Đồ thị tỷ lệ VNIndex")
#VN30
pie(table(VN30MH),col = c("red","orange"),sub = "Đồ thị tỷ lệ VN30")
#HNX
pie(table(HNXMH),col = c("green","pink"),sub = "Đồ thị tỷ lệ HNX")
### Nhận xét
#VNIndex: Nhóm 2 chiếm đa số với 212 phiên, nhóm 1 có 14 phiên
#VN30: Nhóm 2 chiếm đa số với 221 phiên, nhóm 1 có 5 phiên
#HNX: Nhóm 2 chiếm đa số với 195 phiên, nhóm 1 có 31 phiên
#ĐỒ THỊ ĐƯỜNG ĐỐI VỚI RATIO
#VNIndex
plot(VNIndex,type = "o",xlab = "số phiên",ylab = "VNIndex",pch = 19,main = "số phiên của VNIndex")
#VN30
plot(VN30,type = "o",xlab = "số phiên",ylab = "VN30",pch = 19,main = "số phiên của VN30")
#HNX
plot(HNX,type = "o",xlab = "số phiên",ylab = "HNX",pch = 19,main = "số phiên của HNX")
###NHẬN XÉT
#VNIndex: Biến động lên xuống liên tục, dao động khoarn1.580-1.928 điểm
#VN30: Có xu hướng biến động tương tự VNIndex, dao động khoảng 1.741-2.097 điểm
#HNX: Biến động mạnh vào khoảng phiên 140-160, sau đó giảm và tương đối ổn định
#CÂU E PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN và đa biến
abcde <- data.frame(VNIndex, VN30, HNX)
abcde
## VNIndex VN30 HNX
## 1 1651.98 1897.71 265.91
## 2 1654.89 1886.47 266.70
## 3 1642.64 1869.60 266.15
## 4 1599.10 1824.71 260.11
## 5 1580.54 1804.18 258.18
## 6 1593.61 1821.60 261.08
## 7 1631.86 1872.27 264.79
## 8 1631.44 1864.23 266.29
## 9 1635.46 1871.54 267.61
## 10 1654.42 1893.54 268.69
## 11 1659.92 1898.07 267.36
## 12 1649.00 1886.20 265.03
## 13 1655.99 1897.46 264.23
## 14 1654.93 1899.89 263.13
## 15 1667.98 1916.36 261.22
## 16 1660.36 1909.60 257.30
## 17 1680.36 1923.55 261.91
## 18 1684.32 1921.18 261.43
## 19 1690.99 1923.92 259.91
## 20 1701.67 1933.56 257.91
## 21 1717.06 1950.12 258.87
## 22 1731.77 1971.99 259.67
## 23 1737.24 1979.53 262.31
## 24 1741.32 1975.50 260.65
## 25 1753.74 1983.82 258.68
## 26 1747.17 1973.02 257.14
## 27 1718.98 1946.98 256.48
## 28 1698.90 1924.29 255.87
## 29 1646.89 1867.03 250.09
## 30 1646.01 1869.84 249.37
## 31 1679.18 1909.87 255.08
## 32 1673.66 1897.95 253.12
## 33 1676.98 1903.47 253.23
## 34 1704.31 1933.28 253.97
## 35 1751.03 1985.28 257.23
## 36 1772.15 2012.87 255.47
## 37 1782.82 2023.13 252.60
## 38 1742.85 1976.21 250.98
## 39 1729.80 1965.97 250.53
## 40 1754.84 1990.66 251.22
## 41 1766.90 2009.70 250.50
## 42 1784.49 2030.63 248.77
## 43 1788.40 2028.68 246.74
## 44 1816.27 2055.96 246.52
## 45 1861.58 2096.76 249.40
## 46 1855.56 2074.03 249.10
## 47 1867.90 2066.21 247.10
## 48 1877.33 2080.24 251.88
## 49 1902.93 2089.21 252.85
## 50 1894.44 2067.10 253.32
## 51 1864.80 2047.48 253.16
## 52 1879.13 2080.35 252.28
## 53 1896.59 2094.24 254.95
## 54 1893.78 2085.61 253.11
## 55 1885.44 2080.38 252.66
## 56 1882.73 2082.35 258.43
## 57 1870.79 2077.76 252.96
## 58 1843.72 2032.28 247.30
## 59 1830.50 2019.88 252.84
## 60 1802.91 1997.13 252.47
## 61 1814.98 2018.98 252.72
## 62 1829.04 2029.81 256.13
## 63 1806.50 2004.31 260.39
## 64 1813.40 1997.69 265.18
## 65 1791.43 1988.19 265.95
## 66 1782.56 1969.27 263.04
## 67 1755.49 1943.60 256.28
## 68 1754.82 1947.75 256.01
## 69 1754.03 1951.58 253.77
## 70 1796.85 2000.90 255.86
## 71 1814.09 2016.47 256.48
## 72 1824.09 2018.64 257.06
## 73 1860.14 2039.80 261.83
## 74 1867.62 2050.85 262.72
## 75 1860.91 2049.64 263.23
## 76 1879.64 2069.82 262.33
## 77 1880.33 2061.75 262.82
## 78 1846.10 2010.75 259.00
## 79 1813.14 1959.35 260.01
## 80 1818.27 1956.53 257.85
## 81 1808.51 1942.76 257.59
## 82 1767.84 1904.19 253.64
## 83 1652.79 1780.71 235.36
## 84 1676.73 1836.96 240.07
## 85 1728.34 1889.94 247.02
## 86 1709.61 1859.80 247.85
## 87 1696.24 1853.60 245.84
## 88 1693.21 1852.99 245.74
## 89 1710.29 1873.65 246.86
## 90 1713.83 1868.84 247.78
## 91 1699.13 1854.19 245.73
## 92 1647.81 1797.99 243.46
## 93 1591.17 1741.05 237.54
## 94 1614.77 1770.16 243.81
## 95 1658.19 1814.73 249.67
## 96 1644.63 1791.25 248.21
## 97 1672.80 1821.53 252.36
## 98 1662.54 1811.92 250.59
## 99 1674.49 1829.59 250.98
## 100 1702.93 1861.84 251.46
## 101 1694.82 1852.99 250.36
## 102 1684.04 1837.43 248.68
## 103 1674.99 1836.25 245.03
## 104 1677.54 1840.96 246.70
## 105 1756.55 1931.01 253.32
## 106 1736.68 1915.01 250.98
## 107 1750.00 1928.23 251.91
## 108 1758.96 1925.66 251.66
## 109 1775.65 1946.55 252.41
## 110 1800.65 1961.60 252.72
## 111 1819.83 1979.19 256.49
## 112 1817.17 1988.11 260.00
## 113 1837.11 2009.04 257.33
## 114 1833.48 2007.08 253.27
## 115 1857.30 2025.41 255.36
## 116 1870.36 2024.74 253.23
## 117 1853.29 2011.42 251.95
## 118 1875.84 2041.40 249.44
## 119 1854.10 2022.75 250.66
## 120 1854.06 2014.62 250.04
## 121 1874.85 2032.30 247.42
## 122 1891.20 2053.41 248.46
## 123 1909.01 2079.10 247.76
## 124 1915.37 2074.06 246.49
## 125 1895.50 2040.51 248.06
## 126 1901.10 2053.97 253.28
## 127 1898.37 2043.51 254.62
## 128 1925.46 2068.62 255.07
## 129 1921.60 2050.58 257.42
## 130 1927.94 2046.37 259.25
## 131 1912.93 2027.45 259.50
## 132 1913.23 2028.94 261.33
## 133 1896.89 2027.51 264.37
## 134 1877.13 2010.93 267.51
## 135 1886.03 2021.72 271.80
## 136 1884.18 2027.90 278.15
## 137 1874.43 2022.46 282.23
## 138 1863.67 1999.82 285.56
## 139 1863.49 1997.06 294.94
## 140 1844.54 1989.71 305.18
## 141 1826.47 1972.99 314.79
## 142 1819.01 1974.60 317.48
## 143 1831.55 1982.29 304.86
## 144 1838.90 1986.28 293.79
## 145 1790.53 1936.81 298.36
## 146 1793.05 1951.92 305.74
## 147 1803.71 1960.97 301.15
## 148 1798.61 1947.28 300.09
## 149 1791.65 1944.36 302.49
## 150 1799.31 1962.48 310.91
## 151 1807.94 1960.19 319.62
## 152 1806.20 1957.17 330.20
## 153 1830.47 1967.22 336.16
## 154 1824.53 1963.57 324.83
## 155 1857.91 1980.13 321.06
## 156 1869.04 1995.12 326.38
## 157 1878.02 2010.15 318.24
## 158 1863.07 2004.62 319.44
## 159 1871.91 2008.57 317.83
## 160 1854.97 2004.29 317.99
## 161 1860.01 1995.71 313.16
## 162 1867.21 2013.35 313.16
## 163 1866.35 2009.04 306.73
## 164 1862.08 2002.56 307.57
## 165 1843.50 1991.11 296.51
## 166 1848.25 1995.91 293.74
## 167 1853.70 1998.44 300.39
## 168 1840.70 1987.11 306.67
## 169 1828.34 1970.82 303.76
## 170 1800.54 1939.84 291.90
## 171 1806.63 1946.06 297.34
## 172 1782.12 1916.05 291.07
## 173 1804.24 1941.65 288.32
## 174 1787.45 1931.65 291.70
## 175 1743.51 1887.32 284.41
## 176 1730.56 1881.32 280.74
## 177 1668.53 1826.90 275.49
## 178 1699.38 1845.32 281.07
## 179 1686.11 1829.36 272.99
## 180 1669.01 1806.50 269.35
## 181 1680.62 1824.35 269.45
## 182 1704.68 1849.12 271.68
## 183 1744.66 1886.27 275.05
## 184 1735.78 1872.07 271.25
## 185 1762.84 1917.69 279.28
## 186 1777.23 1927.35 286.41
## 187 1776.46 1916.88 293.59
## 188 1764.78 1902.79 292.64
## 189 1768.06 1911.09 293.44
## 190 1776.77 1925.18 287.68
## 191 1773.41 1922.53 290.91
## 192 1793.18 1936.46 288.45
## 193 1765.63 1909.23 283.34
## 194 1729.08 1876.81 279.99
## 195 1727.46 1877.68 278.64
## 196 1732.02 1876.14 282.32
## 197 1726.69 1875.73 279.98
## 198 1734.24 1887.06 278.55
## 199 1768.12 1927.79 284.07
## 200 1788.78 1942.00 283.19
## 201 1791.41 1936.15 282.65
## 202 1821.32 1970.01 281.96
## 203 1831.56 1979.23 282.64
## 204 1832.12 1982.96 284.77
## 205 1827.72 1961.57 282.24
## 206 1853.08 1984.89 282.53
## 207 1821.64 1963.01 280.60
## 208 1830.44 1968.52 281.11
## 209 1827.12 1967.64 279.48
## 210 1829.23 1976.82 278.37
## 211 1795.21 1936.69 272.68
## 212 1788.23 1928.57 271.94
## 213 1811.15 1951.14 274.13
## 214 1810.11 1954.29 273.22
## 215 1822.77 1975.01 273.90
## 216 1815.66 1964.17 275.29
## 217 1799.67 1953.26 274.38
## 218 1816.93 1965.36 276.93
## 219 1801.65 1954.91 276.45
## 220 1775.09 1932.15 272.77
## 221 1785.11 1938.50 272.21
## 222 1780.68 1922.42 271.31
## 223 1777.73 1914.35 269.91
## 224 1768.62 1906.81 271.64
## 225 1749.30 1890.57 268.66
## 226 1737.71 1875.99 266.75
cor.test(VNIndex, VN30)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and VN30
## t = 29.362, df = 224, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8604807 0.9150457
## sample estimates:
## cor
## 0.8909352
cor.test(VNIndex, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and HNX
## t = 4.081, df = 224, p-value = 6.238e-05
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.1372818 0.3805066
## sample estimates:
## cor
## 0.2630692
cor.test(VN30,HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VN30 and HNX
## t = 0.97144, df = 224, p-value = 0.3324
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.0662901 0.1936343
## sample estimates:
## cor
## 0.06477063
# Kiểm tra
cor.test(VNIndex, VN30)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and VN30
## t = 29.362, df = 224, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8604807 0.9150457
## sample estimates:
## cor
## 0.8909352
cor.test(VNIndex, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and HNX
## t = 4.081, df = 224, p-value = 6.238e-05
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.1372818 0.3805066
## sample estimates:
## cor
## 0.2630692
cor.test(VN30,HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VN30 and HNX
## t = 0.97144, df = 224, p-value = 0.3324
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.0662901 0.1936343
## sample estimates:
## cor
## 0.06477063
##ĐỒ THỊ TƯƠNG QUAN
library(psych)
vars=cbind(VNIndex,VN30,HNX)
pairs.panels(vars)
#ĐỒ THỊ TƯƠNG QUAN VNIndex-VN30
plot(VNIndex~VN30, xlab="VN30", ylab="VNIndex",main="Vẽ đồ thị tương quan giữa VNIndex và VN30")
abline(lm(VNIndex~VN30))
#ĐỒ THỊ TƯƠNG QUAN VNIndex-HNX
plot(VNIndex~HNX, xlab="HNX", ylab="VNIndex",main="Vẽ đồ thị tương quan giữa VNIndex và HNX")
abline(lm(VNIndex~HNX))
#ĐỒ THỊ TƯƠNG QUAN VN30-HNX
plot(VN30~HNX, xlab="HNX", ylab="VN30",main="Vẽ đồ thị tương quan giữa VN30 và HNX")
abline(lm(VN30~HNX))
## VẼ BIỂU ĐỒ ĐA BIẾN
library(psych)
vars=cbind(VNIndex,VN30,HNX)
pairs.panels(vars)
###NHẬN XÉT
# VNIndex và VN30 tương quan thuận mạnh (r=0,8909, Sig < 0,0001 < 5%), có ý nghĩa thống kê
# VNIndex và HNX tương quan thuận yếu (r=0,2631, Sig = 0,00006238 < 5%), có ý nghĩa thống kê
# VN30 VÀ HNX tương quan thuận rất yếu (r=0,0648, Sig = 0,3324 > 5%), không có ý nghĩa thống kê
#CÂU F PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
mreg<-lm(VNIndex~VN30+HNX)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNIndex ~ VN30 + HNX)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -73.730 -16.058 7.595 24.373 68.380
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -295.98656 62.52660 -4.734 3.92e-06 ***
## VN30 0.95492 0.02956 32.304 < 2e-16 ***
## HNX 0.78798 0.10380 7.591 8.57e-13 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 32.81 on 223 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8361, Adjusted R-squared: 0.8346
## F-statistic: 568.9 on 2 and 223 DF, p-value: < 2.2e-16
###NHẬN XÉT
# Phương trình hồi quy: VNIndex = -295.98656 + 0.95492*VN30 + 0.78798*HNX + ei
# Kết quả hồi quy cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể
# với giá trị F-statistic bằng 568.9 và mức ý nghĩa (p < 0,001).
# Hệ số R2 = 0,8361; cho thấy các biến VN30 và HNX giải thích khoảng 83,61% sự biến thiên của VNIndex
# trong khi R2 hiệu chỉnh đạt 0,8346.
# Xét riêng từng biến, VN30 có tác động cùng chiều đến VNIndex với hệ số hồi quy 0,95492
# điều này có nghĩa khi VN30 tăng 1 đơn vị thì VNIndex tăng 0,95492 đơn vị
# và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p < 0,001).
# Biến HNX cũng có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, với hệ số 0,78798 (p = 8.57e-13 < 0,001)
# Nhìn chung, cả hai biến VN30 và HNX đều có mối quan hệ cùng chiều
# và có ý nghĩa thống kê với VNIndex trong mô hình nghiên cứu
#CÂU G
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VN30 HNX
## 1.004213 1.004213
require(lmtest)
## Loading required package: 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 = 0.063416, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
op<-par(mfrow=c(2,2))
plot(mreg)
### NHẬN XÉT
# - Đồ thị bên trái dòng 1 (Residuals vs Fitted) vẽ phần dư ei và giá trị dự báo của VNIndex_hat,
# đồ thị này cho thấy các giá trị phần dư tập trung quanh đường y = 0
# cho nên giả định về giá trị trung bình của ei = 0 là có thể chấp nhận được.
# - Đồ thị bên phải dòng 1 (Normal Q-Q) vẽ giá trị phần dư ei và giá trị kỳ vọng dựa vào phân phối chuẩn.
# Kết quả cho thấy các giá trị phần dư tập trung rất gần các giá trị trên đường chuẩn,
# do đó, phần dư ei tuân thủ theo quy luật phân phối chuẩn.
# - Đồ thị bên trái dòng 2 (Scale-Location) vẽ căn bậc hai của sai số chuẩn phần dư (Standardized residuals)
# và các giá trị VNIndex_hat. Đồ thị này cho thấy không có sự khác biệt lớn giữa các số phần dư chuẩn cho các giá trị của VNIndex_hat,
# do đó, giả định phương sai phần dư đồng nhất (không đổi) có thể xem là thỏa mãn.
# Tương tự cho đồ thị bên phải dòng 2 (Residuals vs Leverage) giúp phát hiện các điểm dữ liệu có ảnh hưởng lớn.