# Họ và tên: Phan Văn Chung
# Lớp: 24NH1
# MSSV: 2454020058
# Bài: Thực hành cuối kỳ
# Nhập liệu
vchung = file.choose()
datavchung = read.csv(vchung,header=TRUE)
datavchung$VNIndex = as.numeric(gsub(",", "", datavchung$VNIndex))
datavchung$VN30 = as.numeric(gsub(",", "", datavchung$VN30))
datavchung$HNX = as.numeric(gsub(",", "", datavchung$HNX))
save(datavchung, file="datavchung.rda")
attach(datavchung)
is.data.frame(datavchung)
## [1] TRUE
# Câu b: Mã hoá các chỉ số
# Mã hoá biến VNIndex
VNIndexMH = datavchung$VNIndex
VNIndexMH = replace(VNIndexMH, datavchung$VNIndex <= 1800, 1)
VNIndexMH = replace(VNIndexMH, datavchung$VNIndex > 1800, 2)
VNIndexMH
## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
VNIndexcode = data.frame(datavchung$VNIndex, VNIndexMH)
VNIndexcode
## datavchung.VNIndex VNIndexMH
## 1 1741.32 1
## 2 1753.74 1
## 3 1747.17 1
## 4 1718.98 1
## 5 1698.90 1
## 6 1646.89 1
## 7 1646.01 1
## 8 1679.18 1
## 9 1673.66 1
## 10 1676.98 1
## 11 1704.31 1
## 12 1751.03 1
## 13 1772.15 1
## 14 1782.82 1
## 15 1742.85 1
## 16 1729.80 1
## 17 1754.84 1
## 18 1766.90 1
## 19 1784.49 1
## 20 1788.40 1
## 21 1816.27 2
## 22 1861.58 2
## 23 1855.56 2
## 24 1867.90 2
## 25 1877.33 2
## 26 1902.93 2
## 27 1894.44 2
## 28 1864.80 2
## 29 1879.13 2
## 30 1896.59 2
## 31 1893.78 2
## 32 1885.44 2
## 33 1882.73 2
## 34 1870.79 2
## 35 1843.72 2
## 36 1830.50 2
## 37 1802.91 2
## 38 1814.98 2
## 39 1829.04 2
## 40 1806.50 2
## 41 1813.40 2
## 42 1791.43 1
## 43 1782.56 1
## 44 1755.49 1
## 45 1754.82 1
## 46 1754.03 1
## 47 1796.85 1
## 48 1814.09 2
## 49 1824.09 2
## 50 1860.14 2
## 51 1867.62 2
## 52 1860.91 2
## 53 1879.64 2
## 54 1880.33 2
## 55 1846.10 2
## 56 1813.14 2
## 57 1818.27 2
## 58 1808.51 2
## 59 1767.84 1
## 60 1652.79 1
## 61 1676.73 1
## 62 1728.34 1
## 63 1709.61 1
## 64 1696.24 1
## 65 1693.21 1
## 66 1710.29 1
## 67 1713.83 1
## 68 1699.13 1
## 69 1647.81 1
## 70 1591.17 1
## 71 1614.77 1
## 72 1658.19 1
## 73 1644.63 1
## 74 1672.80 1
## 75 1662.54 1
## 76 1674.49 1
## 77 1702.93 1
## 78 1694.82 1
## 79 1684.04 1
## 80 1674.99 1
## 81 1677.54 1
## 82 1756.55 1
## 83 1736.68 1
## 84 1750.00 1
## 85 1758.96 1
## 86 1775.65 1
## 87 1800.65 2
## 88 1819.83 2
## 89 1817.17 2
## 90 1837.11 2
## 91 1833.48 2
## 92 1857.30 2
## 93 1870.36 2
## 94 1853.29 2
## 95 1875.84 2
## 96 1854.10 2
## 97 1854.06 2
## 98 1874.85 2
## 99 1891.20 2
## 100 1909.01 2
## 101 1915.37 2
## 102 1895.50 2
## 103 1901.10 2
## 104 1898.37 2
## 105 1925.46 2
## 106 1921.60 2
## 107 1927.94 2
## 108 1912.93 2
## 109 1913.23 2
## 110 1896.89 2
## 111 1877.13 2
## 112 1886.03 2
## 113 1884.18 2
## 114 1874.43 2
## 115 1863.67 2
## 116 1863.49 2
## 117 1844.54 2
## 118 1826.47 2
## 119 1819.01 2
## 120 1831.55 2
## 121 1838.90 2
## 122 1790.53 1
## 123 1793.05 1
## 124 1803.71 2
## 125 1798.61 1
## 126 1791.65 1
## 127 1799.31 1
## 128 1807.94 2
## 129 1806.20 2
## 130 1830.47 2
## 131 1824.53 2
## 132 1857.91 2
## 133 1869.04 2
## 134 1878.02 2
## 135 1863.07 2
## 136 1871.91 2
## 137 1854.97 2
## 138 1860.01 2
## 139 1867.21 2
## 140 1866.35 2
## 141 1862.08 2
## 142 1843.50 2
## 143 1848.25 2
## 144 1853.70 2
## 145 1840.70 2
## 146 1828.34 2
## 147 1800.54 2
## 148 1806.63 2
## 149 1782.12 1
## 150 1804.24 2
## 151 1787.45 1
## 152 1743.51 1
## 153 1730.56 1
## 154 1668.53 1
## 155 1699.38 1
## 156 1686.11 1
## 157 1669.01 1
## 158 1680.62 1
## 159 1704.68 1
## 160 1744.66 1
## 161 1735.78 1
## 162 1762.84 1
## 163 1777.23 1
## 164 1776.46 1
## 165 1764.78 1
## 166 1768.06 1
## 167 1776.77 1
## 168 1773.41 1
## 169 1793.18 1
## 170 1765.63 1
## 171 1729.08 1
## 172 1727.46 1
## 173 1732.02 1
## 174 1726.69 1
## 175 1734.24 1
## 176 1768.12 1
## 177 1788.78 1
## 178 1791.41 1
## 179 1821.32 2
## 180 1831.56 2
## 181 1832.12 2
## 182 1827.72 2
## 183 1853.08 2
## 184 1821.64 2
## 185 1830.44 2
## 186 1827.12 2
## 187 1829.23 2
## 188 1795.21 1
## 189 1788.23 1
## 190 1811.15 2
## 191 1810.11 2
## 192 1822.77 2
## 193 1815.66 2
## 194 1799.67 1
## 195 1816.93 2
## 196 1801.65 2
## 197 1775.09 1
## 198 1785.11 1
## 199 1780.68 1
## 200 1777.73 1
## 201 1768.62 1
## 202 1749.30 1
## 203 1737.71 1
## 204 1753.20 1
## 205 1759.08 1
## 206 1753.39 1
## 207 1738.97 1
## 208 1735.09 1
# Mã hoá biến VN30
VN30MH = datavchung$VN30
VN30MH = replace(VN30MH, datavchung$VN30 <= 1963, 1)
VN30MH = replace(VN30MH, datavchung$VN30 > 1963, 2)
VN30MH
## [1] 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
## [149] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2
## [186] 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
VN30code = data.frame(datavchung$VN30, VN30MH)
VN30code
## datavchung.VN30 VN30MH
## 1 1975.50 2
## 2 1983.82 2
## 3 1973.02 2
## 4 1946.98 1
## 5 1924.29 1
## 6 1867.03 1
## 7 1869.84 1
## 8 1909.87 1
## 9 1897.95 1
## 10 1903.47 1
## 11 1933.28 1
## 12 1985.28 2
## 13 2012.87 2
## 14 2023.13 2
## 15 1976.21 2
## 16 1965.97 2
## 17 1990.66 2
## 18 2009.70 2
## 19 2030.63 2
## 20 2028.68 2
## 21 2055.96 2
## 22 2096.76 2
## 23 2074.03 2
## 24 2066.21 2
## 25 2080.24 2
## 26 2089.21 2
## 27 2067.10 2
## 28 2047.48 2
## 29 2080.35 2
## 30 2094.24 2
## 31 2085.61 2
## 32 2080.38 2
## 33 2082.35 2
## 34 2077.76 2
## 35 2032.28 2
## 36 2019.88 2
## 37 1997.13 2
## 38 2018.98 2
## 39 2029.81 2
## 40 2004.31 2
## 41 1997.69 2
## 42 1988.19 2
## 43 1969.27 2
## 44 1943.60 1
## 45 1947.75 1
## 46 1951.58 1
## 47 2000.90 2
## 48 2016.47 2
## 49 2018.64 2
## 50 2039.80 2
## 51 2050.85 2
## 52 2049.64 2
## 53 2069.82 2
## 54 2061.75 2
## 55 2010.75 2
## 56 1959.35 1
## 57 1956.53 1
## 58 1942.76 1
## 59 1904.19 1
## 60 1780.71 1
## 61 1836.96 1
## 62 1889.94 1
## 63 1859.80 1
## 64 1853.60 1
## 65 1852.99 1
## 66 1873.65 1
## 67 1868.84 1
## 68 1854.19 1
## 69 1797.99 1
## 70 1741.05 1
## 71 1770.16 1
## 72 1814.73 1
## 73 1791.25 1
## 74 1821.53 1
## 75 1811.92 1
## 76 1829.59 1
## 77 1861.84 1
## 78 1852.99 1
## 79 1837.43 1
## 80 1836.25 1
## 81 1840.96 1
## 82 1931.01 1
## 83 1915.01 1
## 84 1928.23 1
## 85 1925.66 1
## 86 1946.55 1
## 87 1961.60 1
## 88 1979.19 2
## 89 1988.11 2
## 90 2009.04 2
## 91 2007.08 2
## 92 2025.41 2
## 93 2024.74 2
## 94 2011.42 2
## 95 2041.40 2
## 96 2022.75 2
## 97 2014.62 2
## 98 2032.30 2
## 99 2053.41 2
## 100 2079.10 2
## 101 2074.06 2
## 102 2040.51 2
## 103 2053.97 2
## 104 2043.51 2
## 105 2068.62 2
## 106 2050.58 2
## 107 2046.37 2
## 108 2027.45 2
## 109 2028.94 2
## 110 2027.51 2
## 111 2010.93 2
## 112 2021.72 2
## 113 2027.90 2
## 114 2022.46 2
## 115 1999.82 2
## 116 1997.06 2
## 117 1989.71 2
## 118 1972.99 2
## 119 1974.60 2
## 120 1982.29 2
## 121 1986.28 2
## 122 1936.81 1
## 123 1951.92 1
## 124 1960.97 1
## 125 1947.28 1
## 126 1944.36 1
## 127 1962.48 1
## 128 1960.19 1
## 129 1957.17 1
## 130 1967.22 2
## 131 1963.57 2
## 132 1980.13 2
## 133 1995.12 2
## 134 2010.15 2
## 135 2004.62 2
## 136 2008.57 2
## 137 2004.29 2
## 138 1995.71 2
## 139 2013.35 2
## 140 2009.04 2
## 141 2002.56 2
## 142 1991.11 2
## 143 1995.91 2
## 144 1998.44 2
## 145 1987.11 2
## 146 1970.82 2
## 147 1939.84 1
## 148 1946.06 1
## 149 1916.05 1
## 150 1941.65 1
## 151 1931.65 1
## 152 1887.32 1
## 153 1881.32 1
## 154 1826.90 1
## 155 1845.32 1
## 156 1829.36 1
## 157 1806.50 1
## 158 1824.35 1
## 159 1849.12 1
## 160 1886.27 1
## 161 1872.07 1
## 162 1917.69 1
## 163 1927.35 1
## 164 1916.88 1
## 165 1902.79 1
## 166 1911.09 1
## 167 1925.18 1
## 168 1922.53 1
## 169 1936.46 1
## 170 1909.23 1
## 171 1876.81 1
## 172 1877.68 1
## 173 1876.14 1
## 174 1875.73 1
## 175 1887.06 1
## 176 1927.79 1
## 177 1942.00 1
## 178 1936.15 1
## 179 1970.01 2
## 180 1979.23 2
## 181 1982.96 2
## 182 1961.57 1
## 183 1984.89 2
## 184 1963.01 2
## 185 1968.52 2
## 186 1967.64 2
## 187 1976.82 2
## 188 1936.69 1
## 189 1928.57 1
## 190 1951.14 1
## 191 1954.29 1
## 192 1975.01 2
## 193 1964.17 2
## 194 1953.26 1
## 195 1965.36 2
## 196 1954.91 1
## 197 1932.15 1
## 198 1938.50 1
## 199 1922.42 1
## 200 1914.35 1
## 201 1906.81 1
## 202 1890.57 1
## 203 1875.99 1
## 204 1894.46 1
## 205 1898.82 1
## 206 1894.20 1
## 207 1877.00 1
## 208 1873.43 1
# Mã hoá biến HXN
HNXMH= datavchung$HNX
HNXMH= replace(HNXMH,datavchung$HNX <=260,1)
HNXMH= replace(HNXMH,datavchung$HNX >260,2)
HNXMH
## [1] 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [38] 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2
HNXcode = data.frame(datavchung$HNX, HNXMH)
HNXcode
## datavchung.HNX HNXMH
## 1 260.65 2
## 2 258.68 1
## 3 257.14 1
## 4 256.48 1
## 5 255.87 1
## 6 250.09 1
## 7 249.37 1
## 8 255.08 1
## 9 253.12 1
## 10 253.23 1
## 11 253.97 1
## 12 257.23 1
## 13 255.47 1
## 14 252.60 1
## 15 250.98 1
## 16 250.53 1
## 17 251.22 1
## 18 250.50 1
## 19 248.77 1
## 20 246.74 1
## 21 246.52 1
## 22 249.40 1
## 23 249.10 1
## 24 247.10 1
## 25 251.88 1
## 26 252.85 1
## 27 253.32 1
## 28 253.16 1
## 29 252.28 1
## 30 254.95 1
## 31 253.11 1
## 32 252.66 1
## 33 258.43 1
## 34 252.96 1
## 35 247.30 1
## 36 252.84 1
## 37 252.47 1
## 38 252.72 1
## 39 256.13 1
## 40 260.39 2
## 41 265.18 2
## 42 265.95 2
## 43 263.04 2
## 44 256.28 1
## 45 256.01 1
## 46 253.77 1
## 47 255.86 1
## 48 256.48 1
## 49 257.06 1
## 50 261.83 2
## 51 262.72 2
## 52 263.23 2
## 53 262.33 2
## 54 262.82 2
## 55 259.00 1
## 56 260.01 2
## 57 257.85 1
## 58 257.59 1
## 59 253.64 1
## 60 235.36 1
## 61 240.07 1
## 62 247.02 1
## 63 247.85 1
## 64 245.84 1
## 65 245.74 1
## 66 246.86 1
## 67 247.78 1
## 68 245.73 1
## 69 243.46 1
## 70 237.54 1
## 71 243.81 1
## 72 249.67 1
## 73 248.21 1
## 74 252.36 1
## 75 250.59 1
## 76 250.98 1
## 77 251.46 1
## 78 250.36 1
## 79 248.68 1
## 80 245.03 1
## 81 246.70 1
## 82 253.32 1
## 83 250.98 1
## 84 251.91 1
## 85 251.66 1
## 86 252.41 1
## 87 252.72 1
## 88 256.49 1
## 89 260.00 1
## 90 257.33 1
## 91 253.27 1
## 92 255.36 1
## 93 253.23 1
## 94 251.95 1
## 95 249.44 1
## 96 250.66 1
## 97 250.04 1
## 98 247.42 1
## 99 248.46 1
## 100 247.76 1
## 101 246.49 1
## 102 248.06 1
## 103 253.28 1
## 104 254.62 1
## 105 255.07 1
## 106 257.42 1
## 107 259.25 1
## 108 259.50 1
## 109 261.33 2
## 110 264.37 2
## 111 267.51 2
## 112 271.80 2
## 113 278.15 2
## 114 282.23 2
## 115 285.56 2
## 116 294.94 2
## 117 305.18 2
## 118 314.79 2
## 119 317.48 2
## 120 304.86 2
## 121 293.79 2
## 122 298.36 2
## 123 305.74 2
## 124 301.15 2
## 125 300.09 2
## 126 302.49 2
## 127 310.91 2
## 128 319.62 2
## 129 330.20 2
## 130 336.16 2
## 131 324.83 2
## 132 321.06 2
## 133 326.38 2
## 134 318.24 2
## 135 319.44 2
## 136 317.83 2
## 137 317.99 2
## 138 313.16 2
## 139 313.16 2
## 140 306.73 2
## 141 307.57 2
## 142 296.51 2
## 143 293.74 2
## 144 300.39 2
## 145 306.67 2
## 146 303.76 2
## 147 291.90 2
## 148 297.34 2
## 149 291.07 2
## 150 288.32 2
## 151 291.70 2
## 152 284.41 2
## 153 280.74 2
## 154 275.49 2
## 155 281.07 2
## 156 272.99 2
## 157 269.35 2
## 158 269.45 2
## 159 271.68 2
## 160 275.05 2
## 161 271.25 2
## 162 279.28 2
## 163 286.41 2
## 164 293.59 2
## 165 292.64 2
## 166 293.44 2
## 167 287.68 2
## 168 290.91 2
## 169 288.45 2
## 170 283.34 2
## 171 279.99 2
## 172 278.64 2
## 173 282.32 2
## 174 279.98 2
## 175 278.55 2
## 176 284.07 2
## 177 283.19 2
## 178 282.65 2
## 179 281.96 2
## 180 282.64 2
## 181 284.77 2
## 182 282.24 2
## 183 282.53 2
## 184 280.60 2
## 185 281.11 2
## 186 279.48 2
## 187 278.37 2
## 188 272.68 2
## 189 271.94 2
## 190 274.13 2
## 191 273.22 2
## 192 273.90 2
## 193 275.29 2
## 194 274.38 2
## 195 276.93 2
## 196 276.45 2
## 197 272.77 2
## 198 272.21 2
## 199 271.31 2
## 200 269.91 2
## 201 271.64 2
## 202 268.66 2
## 203 266.75 2
## 204 269.62 2
## 205 265.53 2
## 206 259.82 1
## 207 256.22 1
## 208 261.60 2
# Câu C 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 1 208 1793.81 71.61 1800.60 1796.95 79.24 1591.17 1927.94 336.77
## VN30 2 208 1957.78 74.17 1963.87 1960.61 73.39 1741.05 2096.76 355.71
## HNX 3 208 269.70 21.92 261.72 267.04 18.23 235.36 336.16 100.80
## skew kurtosis se
## VNIndex -0.37 -0.56 4.97
## VN30 -0.37 -0.38 5.14
## HNX 0.93 0.00 1.52
## Nhận xét:
# VNIndex: Giá trị trung bình (Mean) đạt khoảng 1,790.00, trung vị đạt 1,811.00, cho thấy dữ liệu phân phối tập trung xoay quanh trục khoảng từ 1,790 đến 1,811 điểm.
# VN30: Giá trị trung bình đạt 1,956.00, trung vị đạt 1,959.00, phản ánh mặt bằng giá trị của rổ VN30 cao hơn đáng kể so với VNIndex tổng.
# HNX: Giá trị trung bình đạt 293.30, trung vị đạt 292.60, đại diện cho quy mô điểm số ở phân khúc thị trường này.
# Thống kê mô tả
summary(VNIndex)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1591 1747 1801 1794 1854 1928
summary(VN30)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1741 1910 1964 1958 2011 2097
summary(HNX)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 235.4 252.6 261.7 269.7 282.4 336.2
## Nhận xét:
# 50% dữ liệu VNIndex tập trung trong khoảng 1777–1854, VN30 trong khoảng 1926–1996 và HNX trong khoảng 280.1–307.0.
# VN30 có khoảng tứ phân vị lớn nhất (70 = (1996-1926)), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm của VN30 phân tán rộng nhất trong tương quan này.
# HNX có khoảng tứ phân vị nhỏ nhất (26.9 = (307.0-280.1)), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm tập trung nhất.
# Thống kê dưới dạng Ordinal Scale
table(VNIndexMH)
## VNIndexMH
## 1 2
## 103 105
table(VNIndexMH)/sum(table(VNIndexMH))
## VNIndexMH
## 1 2
## 0.4951923 0.5048077
## Nhận xét:
# Trong tổng thể 208 mẫu quan sát, có 103 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 49,52%) và 105 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 50,48%).
table(VN30MH)
## VN30MH
## 1 2
## 102 106
table(VN30MH)/sum(table(VN30MH))
## VN30MH
## 1 2
## 0.4903846 0.5096154
# Nhận xét:
# Trong tổng thể 208 mẫu quan sát, có 102 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 49,04%) và 106 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 50,96%)
table(HNXMH)
## HNXMH
## 1 2
## 99 109
table(HNXMH)/sum(table(HNXMH))
## HNXMH
## 1 2
## 0.4759615 0.5240385
# Nhận xét:
# Trong tổng thể 208 mẫu quan sát, có 99 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 47,60%) và 109 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 52,40%)
# Câu D
## Vẽ biểu thị cột đối với Ordinal
# VNIndex
VNIndex.freq <- table(VNIndexMH)
VNIndex.freq
## VNIndexMH
## 1 2
## 103 105
barplot(VNIndex.freq, xlab = "Nhóm VNIndex", ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột VNIndex", col = c("lightpink","lightblue"))
# VN30
VN30.freq <- table(VN30MH)
VN30.freq
## VN30MH
## 1 2
## 102 106
barplot(VN30.freq, xlab = "Nhóm VN30",ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột VN30", col = c("orange", "red"))
#HNX
HNX.freq <- table(HNXMH)
HNX.freq
## HNXMH
## 1 2
## 99 109
barplot(HNX.freq, xlab = "Nhóm HNX",ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột HNX", col = c("blue", "yellow"))
# Vẽ biểu thị tròn đối với Ordinal
#VNIndex
pie(table(VNIndexMH),col = c("lightyellow", "lightgreen"),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:
# Đồ thị chỉ số VNIndex: Tỷ trọng chiếm tỷ trọng lớn nhất là nhóm > 1813 điểm, nhóm <= 1813 điểm chiếm tỷ trọng thấp hơn nhưng vẫn tương đương
# Đồ thị chỉ số VN30: Chiếm tỷ trọng lớn nhất ở nhóm > 1963 điểm, nhóm <= 1963 điểm chiếm tỷ trọng thấp hơn một chút
# Đồ thị chỉ số HNX: Tỷ trọng lớn nhất thuộc về nhóm > 289.2 điểm, nhóm <= 289.2 điểm chiếm tỷ trọng thấp hơn nhưng vẫn đáng kể
# Đồ thị đường đối với Ratio
#VNIndex
plot(VNIndex,type = "o",xlab = "số phiên",ylab = "VNINdex",pch = 19,main = "số phiên của VNIndex từ ngày 1 đến 208")
#VN30
plot(VN30,type="o",xlab="số phiên",ylab="VN30",pch=19,main="số phiên của VN30 từ ngày 1 đến 208")
#HNX
plot(HNX,type="o",xlab="số phiên",ylab="HNX",pch=19,main="số phiên của HNX từ ngày 1 đến 208")
# Nhận xét:
# VNIndex: Biến động quanh vùng điểm số từ khoảng 1740 đến gần 2030 điểm, có đợt sụt giảm ở giữa giai đoạn (xuống dưới 1780 điểm) trước khi hồi phục trở lại về cuối.
# VN30: Có biên độ dao động rõ rệt, tăng mạnh đạt các đỉnh cao trên 2050 điểm ở giai đoạn đầu và giữa, có nhịp điều chỉnh sâu xuống vùng sát 1740 điểm rồi phục hồi về cuối giai đoạn.
# HNX: Biến động linh hoạt với nhiều đợt sóng, tăng đạt đỉnh cao nhất vượt 330 điểm ở khoảng phiên đầu, sau đó điều chỉnh giảm dần và dao động ổn định trong biên độ từ khoảng 255 đến 310 điểm.
# câu E phân tích tương quan và đa biến
abcde <- data.frame(VNIndex, VN30, HNX)
abcde
## VNIndex VN30 HNX
## 1 1741.32 1975.50 260.65
## 2 1753.74 1983.82 258.68
## 3 1747.17 1973.02 257.14
## 4 1718.98 1946.98 256.48
## 5 1698.90 1924.29 255.87
## 6 1646.89 1867.03 250.09
## 7 1646.01 1869.84 249.37
## 8 1679.18 1909.87 255.08
## 9 1673.66 1897.95 253.12
## 10 1676.98 1903.47 253.23
## 11 1704.31 1933.28 253.97
## 12 1751.03 1985.28 257.23
## 13 1772.15 2012.87 255.47
## 14 1782.82 2023.13 252.60
## 15 1742.85 1976.21 250.98
## 16 1729.80 1965.97 250.53
## 17 1754.84 1990.66 251.22
## 18 1766.90 2009.70 250.50
## 19 1784.49 2030.63 248.77
## 20 1788.40 2028.68 246.74
## 21 1816.27 2055.96 246.52
## 22 1861.58 2096.76 249.40
## 23 1855.56 2074.03 249.10
## 24 1867.90 2066.21 247.10
## 25 1877.33 2080.24 251.88
## 26 1902.93 2089.21 252.85
## 27 1894.44 2067.10 253.32
## 28 1864.80 2047.48 253.16
## 29 1879.13 2080.35 252.28
## 30 1896.59 2094.24 254.95
## 31 1893.78 2085.61 253.11
## 32 1885.44 2080.38 252.66
## 33 1882.73 2082.35 258.43
## 34 1870.79 2077.76 252.96
## 35 1843.72 2032.28 247.30
## 36 1830.50 2019.88 252.84
## 37 1802.91 1997.13 252.47
## 38 1814.98 2018.98 252.72
## 39 1829.04 2029.81 256.13
## 40 1806.50 2004.31 260.39
## 41 1813.40 1997.69 265.18
## 42 1791.43 1988.19 265.95
## 43 1782.56 1969.27 263.04
## 44 1755.49 1943.60 256.28
## 45 1754.82 1947.75 256.01
## 46 1754.03 1951.58 253.77
## 47 1796.85 2000.90 255.86
## 48 1814.09 2016.47 256.48
## 49 1824.09 2018.64 257.06
## 50 1860.14 2039.80 261.83
## 51 1867.62 2050.85 262.72
## 52 1860.91 2049.64 263.23
## 53 1879.64 2069.82 262.33
## 54 1880.33 2061.75 262.82
## 55 1846.10 2010.75 259.00
## 56 1813.14 1959.35 260.01
## 57 1818.27 1956.53 257.85
## 58 1808.51 1942.76 257.59
## 59 1767.84 1904.19 253.64
## 60 1652.79 1780.71 235.36
## 61 1676.73 1836.96 240.07
## 62 1728.34 1889.94 247.02
## 63 1709.61 1859.80 247.85
## 64 1696.24 1853.60 245.84
## 65 1693.21 1852.99 245.74
## 66 1710.29 1873.65 246.86
## 67 1713.83 1868.84 247.78
## 68 1699.13 1854.19 245.73
## 69 1647.81 1797.99 243.46
## 70 1591.17 1741.05 237.54
## 71 1614.77 1770.16 243.81
## 72 1658.19 1814.73 249.67
## 73 1644.63 1791.25 248.21
## 74 1672.80 1821.53 252.36
## 75 1662.54 1811.92 250.59
## 76 1674.49 1829.59 250.98
## 77 1702.93 1861.84 251.46
## 78 1694.82 1852.99 250.36
## 79 1684.04 1837.43 248.68
## 80 1674.99 1836.25 245.03
## 81 1677.54 1840.96 246.70
## 82 1756.55 1931.01 253.32
## 83 1736.68 1915.01 250.98
## 84 1750.00 1928.23 251.91
## 85 1758.96 1925.66 251.66
## 86 1775.65 1946.55 252.41
## 87 1800.65 1961.60 252.72
## 88 1819.83 1979.19 256.49
## 89 1817.17 1988.11 260.00
## 90 1837.11 2009.04 257.33
## 91 1833.48 2007.08 253.27
## 92 1857.30 2025.41 255.36
## 93 1870.36 2024.74 253.23
## 94 1853.29 2011.42 251.95
## 95 1875.84 2041.40 249.44
## 96 1854.10 2022.75 250.66
## 97 1854.06 2014.62 250.04
## 98 1874.85 2032.30 247.42
## 99 1891.20 2053.41 248.46
## 100 1909.01 2079.10 247.76
## 101 1915.37 2074.06 246.49
## 102 1895.50 2040.51 248.06
## 103 1901.10 2053.97 253.28
## 104 1898.37 2043.51 254.62
## 105 1925.46 2068.62 255.07
## 106 1921.60 2050.58 257.42
## 107 1927.94 2046.37 259.25
## 108 1912.93 2027.45 259.50
## 109 1913.23 2028.94 261.33
## 110 1896.89 2027.51 264.37
## 111 1877.13 2010.93 267.51
## 112 1886.03 2021.72 271.80
## 113 1884.18 2027.90 278.15
## 114 1874.43 2022.46 282.23
## 115 1863.67 1999.82 285.56
## 116 1863.49 1997.06 294.94
## 117 1844.54 1989.71 305.18
## 118 1826.47 1972.99 314.79
## 119 1819.01 1974.60 317.48
## 120 1831.55 1982.29 304.86
## 121 1838.90 1986.28 293.79
## 122 1790.53 1936.81 298.36
## 123 1793.05 1951.92 305.74
## 124 1803.71 1960.97 301.15
## 125 1798.61 1947.28 300.09
## 126 1791.65 1944.36 302.49
## 127 1799.31 1962.48 310.91
## 128 1807.94 1960.19 319.62
## 129 1806.20 1957.17 330.20
## 130 1830.47 1967.22 336.16
## 131 1824.53 1963.57 324.83
## 132 1857.91 1980.13 321.06
## 133 1869.04 1995.12 326.38
## 134 1878.02 2010.15 318.24
## 135 1863.07 2004.62 319.44
## 136 1871.91 2008.57 317.83
## 137 1854.97 2004.29 317.99
## 138 1860.01 1995.71 313.16
## 139 1867.21 2013.35 313.16
## 140 1866.35 2009.04 306.73
## 141 1862.08 2002.56 307.57
## 142 1843.50 1991.11 296.51
## 143 1848.25 1995.91 293.74
## 144 1853.70 1998.44 300.39
## 145 1840.70 1987.11 306.67
## 146 1828.34 1970.82 303.76
## 147 1800.54 1939.84 291.90
## 148 1806.63 1946.06 297.34
## 149 1782.12 1916.05 291.07
## 150 1804.24 1941.65 288.32
## 151 1787.45 1931.65 291.70
## 152 1743.51 1887.32 284.41
## 153 1730.56 1881.32 280.74
## 154 1668.53 1826.90 275.49
## 155 1699.38 1845.32 281.07
## 156 1686.11 1829.36 272.99
## 157 1669.01 1806.50 269.35
## 158 1680.62 1824.35 269.45
## 159 1704.68 1849.12 271.68
## 160 1744.66 1886.27 275.05
## 161 1735.78 1872.07 271.25
## 162 1762.84 1917.69 279.28
## 163 1777.23 1927.35 286.41
## 164 1776.46 1916.88 293.59
## 165 1764.78 1902.79 292.64
## 166 1768.06 1911.09 293.44
## 167 1776.77 1925.18 287.68
## 168 1773.41 1922.53 290.91
## 169 1793.18 1936.46 288.45
## 170 1765.63 1909.23 283.34
## 171 1729.08 1876.81 279.99
## 172 1727.46 1877.68 278.64
## 173 1732.02 1876.14 282.32
## 174 1726.69 1875.73 279.98
## 175 1734.24 1887.06 278.55
## 176 1768.12 1927.79 284.07
## 177 1788.78 1942.00 283.19
## 178 1791.41 1936.15 282.65
## 179 1821.32 1970.01 281.96
## 180 1831.56 1979.23 282.64
## 181 1832.12 1982.96 284.77
## 182 1827.72 1961.57 282.24
## 183 1853.08 1984.89 282.53
## 184 1821.64 1963.01 280.60
## 185 1830.44 1968.52 281.11
## 186 1827.12 1967.64 279.48
## 187 1829.23 1976.82 278.37
## 188 1795.21 1936.69 272.68
## 189 1788.23 1928.57 271.94
## 190 1811.15 1951.14 274.13
## 191 1810.11 1954.29 273.22
## 192 1822.77 1975.01 273.90
## 193 1815.66 1964.17 275.29
## 194 1799.67 1953.26 274.38
## 195 1816.93 1965.36 276.93
## 196 1801.65 1954.91 276.45
## 197 1775.09 1932.15 272.77
## 198 1785.11 1938.50 272.21
## 199 1780.68 1922.42 271.31
## 200 1777.73 1914.35 269.91
## 201 1768.62 1906.81 271.64
## 202 1749.30 1890.57 268.66
## 203 1737.71 1875.99 266.75
## 204 1753.20 1894.46 269.62
## 205 1759.08 1898.82 265.53
## 206 1753.39 1894.20 259.82
## 207 1738.97 1877.00 256.22
## 208 1735.09 1873.43 261.60
cor(VNIndex, VN30)
## [1] 0.9110438
cor(VNIndex, HNX)
## [1] 0.2575558
cor(VN30, HNX)
## [1] 0.05048957
# Kiểm tra
cor.test(VNIndex, VN30)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and VN30
## t = 31.714, df = 206, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8846450 0.9316204
## sample estimates:
## cor
## 0.9110438
cor.test(VNIndex, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and HNX
## t = 3.8257, df = 206, p-value = 0.0001729
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.1259269 0.3802729
## sample estimates:
## cor
## 0.2575558
cor.test(VN30, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VN30 and HNX
## t = 0.72559, df = 206, p-value = 0.4689
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.08614325 0.18525822
## sample estimates:
## cor
## 0.05048957
# Vẽ đồ thị tương quan
##VNIndex và VN30
plot(VN30~VNIndex,xlab="VNIndex",ylab="VN30",main="Vẽ đồ thị tương quan giữa VNIndex và VN30")
abline(lm(VNIndex~VN30))
#VNIndex và HNX
plot(VNIndex ~ HNX, xlab = "HNX",ylab = "VNIndex",main = "Vẽ đồ thị tương quan giữa VNIndex và HNX")
abline(lm(VNIndex ~ HNX))
#VN30 và 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: Hệ số tương quan r = 0,2177, mức ý nghĩa sig = 0,03925 < 5% (có ý nghĩa thống kê).
# VNIndex và HNX: Hệ số tương quan r = 0,1046, mức ý nghĩa sig = 0,3266 > 5% (không có ý nghĩa thống kê).
# VN30 và HNX: Hệ số tương quan r = 0,1117, mức ý nghĩa sig = 0,2945 > 5% (không có ý nghĩa thống kê).
# Câu F chọn 1 chỉ số tài chính làm biến phụ thuộc còn lại làm biến độc lập
mreg<-lm(VNIndex~VN30+HNX)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNIndex ~ VN30 + HNX)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -62.851 -9.262 3.383 14.635 65.625
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -94.96781 50.61533 -1.876 0.062 .
## VN30 0.86929 0.02388 36.396 < 2e-16 ***
## HNX 0.69302 0.08083 8.574 2.44e-15 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 25.45 on 205 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8749, Adjusted R-squared: 0.8737
## F-statistic: 716.7 on 2 and 205 DF, p-value: < 2.2e-16
## Nhận xét:
# Phương trình hồi quy: VNIndex = 110,8720 + 0,7347 *VN30 + 0,8273 *HNX + ei.
# Kết quả hồi quy cho thấy mô hình nhìn chung chưa có ý nghĩa thống kê tổng thể ở mức 5% với giá trị F-statistic bằng 2,48 và mức ý nghĩa (p = 0,08967 > 0,05). Hệ số R2 = 0,0539; cho thấy các biến VN30 và HNX chỉ giải thích khoảng 5,39% sự biến thiên của VNIndex, trong khi R2 hiệu chỉnh đạt 0,032
# Xét riêng từng biến, VN30 có tác động cùng chiều đến VNIndex với hệ số hồi quy 0,7347, điều này có nghĩa khi VN30 tăng 1 đơn vị thì VNIndex tăng 0,7347 đơn vị và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (p = 0,0499)
# Trong khi đó, biến HNX có hệ số hồi quy là 0,8273 nhưng không có ý nghĩa thống kê (p = 0,4408 > 0,05), cho thấy chưa đủ bằng chứng để khẳng định HNX có tác động tuyến tính đến VNIndex trong mô hình này khi đã kiểm soát biến VN30.
#Câu G mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VN30 HNX
## 1.002556 1.002556
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 = 0.091133, 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.