#Họ và tên: Đinh Nguyễn Hương Linh
#Lớp: 24NH1
#MSSV: 2454020053
#Bài kiểm tra cuối kỳ
#Nhập liệu
likert=file.choose()
datalikert=read.csv2(likert,header=TRUE)
save(datalikert,file="datalikert.rda")
attach(datalikert)
is.data.frame(datalikert)
## [1] TRUE
#Câu b
#Vnindex
MHVnindex=Vnindex
MHVnindex=replace(MHVnindex,Vnindex<=1696.34,1)
MHVnindex=replace(MHVnindex,Vnindex>1696.34&Vnindex<=1812.14,2)
MHVnindex=replace(MHVnindex,Vnindex>1812.14,3)
VNindex=data.frame(Vnindex,MHVnindex)
VNindex
## Vnindex MHVnindex
## 1 1801.65 2
## 2 1816.93 3
## 3 1799.67 2
## 4 1815.66 3
## 5 1822.77 3
## 6 1810.11 2
## 7 1811.15 2
## 8 1788.23 2
## 9 1795.21 2
## 10 1829.23 3
## 11 1827.12 3
## 12 1830.44 3
## 13 1853.08 3
## 14 1827.72 3
## 15 1832.12 3
## 16 1831.56 3
## 17 1821.32 3
## 18 1791.41 2
## 19 1788.78 2
## 20 1768.12 2
## 21 1734.24 2
## 22 1726.69 2
## 23 1732.02 2
## 24 1727.46 2
## 25 1729.08 2
## 26 1765.63 2
## 27 1793.18 2
## 28 1773.41 2
## 29 1776.77 2
## 30 1768.06 2
## 31 1764.78 2
## 32 1776.46 2
## 33 1777.23 2
## 34 1762.84 2
## 35 1735.78 2
## 36 1744.66 2
## 37 1704.68 2
## 38 1680.62 1
## 39 1669.01 1
## 40 1686.11 1
## 41 1699.38 2
## 42 1668.53 1
## 43 1730.56 2
## 44 1743.51 2
## 45 1787.45 2
## 46 1804.24 2
## 47 1782.12 2
## 48 1806.63 2
## 49 1800.54 2
## 50 1828.34 3
## 51 1840.70 3
## 52 1853.70 3
## 53 1848.25 3
## 54 1843.50 3
## 55 1866.35 3
## 56 1867.21 3
## 57 1860.01 3
## 58 1854.97 3
## 59 1871.91 3
## 60 1863.07 3
## 61 1878.02 3
## 62 1869.04 3
## 63 1857.91 3
## 64 1830.47 3
## 65 1806.20 2
## 66 1807.94 2
## 67 1799.31 2
## 68 1791.65 2
## 69 1798.61 2
## 70 1803.71 2
## 71 1793.05 2
## 72 1790.53 2
## 73 1838.90 3
## 74 1831.55 3
## 75 1819.01 3
## 76 1826.47 3
## 77 1844.54 3
## 78 1863.49 3
## 79 1863.67 3
## 80 1874.43 3
## 81 1884.18 3
## 82 1877.13 3
## 83 1896.89 3
## 84 1913.23 3
## 85 1912.93 3
## 86 1927.94 3
## 87 1921.60 3
## 88 1925.46 3
## 89 1898.37 3
## 90 1901.10 3
## 91 1895.50 3
## 92 1915.37 3
## 93 1909.01 3
## 94 1891.20 3
## 95 1874.85 3
## 96 1854.06 3
## 97 1854.10 3
## 98 1875.84 3
## 99 1853.29 3
## 100 1870.36 3
## 101 1857.30 3
## 102 1833.48 3
## 103 1837.11 3
## 104 1817.17 3
## 105 1819.83 3
## 106 1800.65 2
## 107 1775.65 2
## 108 1758.96 2
## 109 1750.00 2
## 110 1736.68 2
## 111 1756.55 2
## 112 1677.54 1
## 113 1674.99 1
## 114 1694.82 1
## 115 1702.93 2
## 116 1674.49 1
## 117 1662.54 1
## 118 1672.80 1
## 119 1644.63 1
## 120 1658.19 1
## 121 1614.77 1
## 122 1591.17 1
## 123 1647.81 1
## 124 1699.13 2
## 125 1713.83 2
## 126 1710.29 2
## 127 1693.21 1
## 128 1696.24 1
## 129 1709.61 2
## 130 1728.34 2
## 131 1676.73 1
## 132 1652.79 1
## 133 1767.84 2
## 134 1808.51 2
## 135 1818.27 3
## 136 1813.14 3
## 137 1846.10 3
## 138 1880.33 3
## 139 1879.64 3
## 140 1860.91 3
## 141 1867.62 3
## 142 1860.14 3
## 143 1824.09 3
## 144 1814.09 3
## 145 1796.85 2
## 146 1754.03 2
## 147 1754.82 2
## 148 1755.49 2
## 149 1782.56 2
## 150 1791.43 2
## 151 1813.40 3
## 152 1806.50 2
## 153 1829.04 3
## 154 1814.98 3
## 155 1802.91 2
## 156 1830.50 3
## 157 1843.72 3
## 158 1870.79 3
## 159 1882.73 3
## 160 1885.44 3
## 161 1893.78 3
## 162 1879.13 3
## 163 1864.80 3
## 164 1894.44 3
## 165 1902.93 3
## 166 1877.33 3
## 167 1867.90 3
## 168 1855.56 3
## 169 1861.58 3
## 170 1816.27 3
## 171 1788.40 2
## 172 1784.49 2
## 173 1766.90 2
## 174 1754.84 2
## 175 1729.80 2
## 176 1782.82 2
## 177 1772.15 2
## 178 1751.03 2
## 179 1704.31 2
## 180 1676.98 1
## 181 1673.66 1
## 182 1679.18 1
## 183 1646.01 1
## 184 1646.89 1
## 185 1698.90 2
## 186 1718.98 2
## 187 1747.17 2
## 188 1753.74 2
## 189 1741.32 2
## 190 1737.24 2
## 191 1731.77 2
## 192 1717.06 2
## 193 1701.67 2
## 194 1690.99 1
## 195 1680.36 1
## 196 1660.36 1
## 197 1667.98 1
## 198 1654.93 1
## 199 1655.99 1
## 200 1649.00 1
## 201 1659.92 1
## 202 1654.42 1
## 203 1635.46 1
## 204 1631.44 1
## 205 1631.86 1
## 206 1593.61 1
## 207 1580.54 1
## 208 1599.10 1
## 209 1642.64 1
## 210 1654.89 1
## 211 1651.98 1
## 212 1617.00 1
## 213 1639.65 1
## 214 1669.57 1
## 215 1685.83 1
## 216 1680.50 1
## 217 1652.54 1
## 218 1683.18 1
## 219 1687.06 1
## 220 1678.50 1
## 221 1663.43 1
## 222 1636.43 1
## 223 1731.19 2
## 224 1766.85 2
## 225 1757.95 2
## 226 1761.06 2
## 227 1765.12 2
## 228 1747.55 2
## 229 1716.47 2
#VN30
MHVN30 <- VN30
MHVN30 <- replace(MHVN30, VN30 <= 1859.62, 1)
MHVN30 <- replace(MHVN30, VN30 > 1859.62 & VN30 <= 1978.19, 2)
MHVN30 <- replace(MHVN30, VN30 > 1978.19, 3)
Bang_VN30 <- data.frame(VN30, MHVN30)
Bang_VN30
## VN30 MHVN30
## 1 1954.91 2
## 2 1965.36 2
## 3 1953.26 2
## 4 1964.17 2
## 5 1975.01 2
## 6 1954.29 2
## 7 1951.14 2
## 8 1928.57 2
## 9 1936.69 2
## 10 1976.82 2
## 11 1967.64 2
## 12 1968.52 2
## 13 1984.89 3
## 14 1961.57 2
## 15 1982.96 3
## 16 1979.23 3
## 17 1970.01 2
## 18 1936.15 2
## 19 1942.00 2
## 20 1927.79 2
## 21 1887.06 2
## 22 1875.73 2
## 23 1876.14 2
## 24 1877.68 2
## 25 1876.81 2
## 26 1909.23 2
## 27 1936.46 2
## 28 1922.53 2
## 29 1925.18 2
## 30 1911.09 2
## 31 1902.79 2
## 32 1916.88 2
## 33 1927.35 2
## 34 1917.69 2
## 35 1872.07 2
## 36 1886.27 2
## 37 1849.12 1
## 38 1824.35 1
## 39 1806.50 1
## 40 1829.36 1
## 41 1845.32 1
## 42 1826.90 1
## 43 1881.32 2
## 44 1887.32 2
## 45 1931.65 2
## 46 1941.65 2
## 47 1916.05 2
## 48 1946.06 2
## 49 1939.84 2
## 50 1970.82 2
## 51 1987.11 3
## 52 1998.44 3
## 53 1995.91 3
## 54 1991.11 3
## 55 2009.04 3
## 56 2013.35 3
## 57 1995.71 3
## 58 2004.29 3
## 59 2008.57 3
## 60 2004.62 3
## 61 2010.15 3
## 62 1995.12 3
## 63 1980.13 3
## 64 1967.22 2
## 65 1957.17 2
## 66 1960.19 2
## 67 1962.48 2
## 68 1944.36 2
## 69 1947.28 2
## 70 1960.97 2
## 71 1951.92 2
## 72 1936.81 2
## 73 1986.28 3
## 74 1982.29 3
## 75 1974.60 2
## 76 1972.99 2
## 77 1989.71 3
## 78 1997.06 3
## 79 1999.82 3
## 80 2022.46 3
## 81 2027.90 3
## 82 2010.93 3
## 83 2027.51 3
## 84 2028.94 3
## 85 2027.45 3
## 86 2046.37 3
## 87 2050.58 3
## 88 2068.62 3
## 89 2043.51 3
## 90 2053.97 3
## 91 2040.51 3
## 92 2074.06 3
## 93 2079.10 3
## 94 2053.41 3
## 95 2032.30 3
## 96 2014.62 3
## 97 2022.75 3
## 98 2041.40 3
## 99 2011.42 3
## 100 2024.74 3
## 101 2025.41 3
## 102 2007.08 3
## 103 2009.04 3
## 104 1988.11 3
## 105 1979.19 3
## 106 1961.60 2
## 107 1946.55 2
## 108 1925.66 2
## 109 1928.23 2
## 110 1915.01 2
## 111 1931.01 2
## 112 1840.96 1
## 113 1836.25 1
## 114 1852.99 1
## 115 1861.84 2
## 116 1829.59 1
## 117 1811.92 1
## 118 1821.53 1
## 119 1791.25 1
## 120 1814.73 1
## 121 1770.16 1
## 122 1741.05 1
## 123 1797.99 1
## 124 1854.19 1
## 125 1868.84 2
## 126 1873.65 2
## 127 1852.99 1
## 128 1853.60 1
## 129 1859.80 2
## 130 1889.94 2
## 131 1836.96 1
## 132 1780.71 1
## 133 1904.19 2
## 134 1942.76 2
## 135 1956.53 2
## 136 1959.35 2
## 137 2010.75 3
## 138 2061.75 3
## 139 2069.82 3
## 140 2049.64 3
## 141 2050.85 3
## 142 2039.80 3
## 143 2018.64 3
## 144 2016.47 3
## 145 2000.90 3
## 146 1951.58 2
## 147 1947.75 2
## 148 1943.60 2
## 149 1969.27 2
## 150 1988.19 3
## 151 1997.69 3
## 152 2004.31 3
## 153 2029.81 3
## 154 2018.98 3
## 155 1997.13 3
## 156 2019.88 3
## 157 2032.28 3
## 158 2077.76 3
## 159 2082.35 3
## 160 2080.38 3
## 161 2085.61 3
## 162 2080.35 3
## 163 2047.48 3
## 164 2067.10 3
## 165 2089.21 3
## 166 2080.24 3
## 167 2066.21 3
## 168 2074.03 3
## 169 2096.76 3
## 170 2055.96 3
## 171 2028.68 3
## 172 2030.63 3
## 173 2009.70 3
## 174 1990.66 3
## 175 1965.97 2
## 176 2023.13 3
## 177 2012.87 3
## 178 1985.28 3
## 179 1933.28 2
## 180 1903.47 2
## 181 1897.95 2
## 182 1909.87 2
## 183 1869.84 2
## 184 1867.03 2
## 185 1924.29 2
## 186 1946.98 2
## 187 1973.02 2
## 188 1983.82 3
## 189 1975.50 2
## 190 1979.53 3
## 191 1971.99 2
## 192 1950.12 2
## 193 1933.56 2
## 194 1923.92 2
## 195 1923.55 2
## 196 1909.60 2
## 197 1916.36 2
## 198 1899.89 2
## 199 1897.46 2
## 200 1886.20 2
## 201 1898.07 2
## 202 1893.54 2
## 203 1871.54 2
## 204 1864.23 2
## 205 1872.27 2
## 206 1821.60 1
## 207 1804.18 1
## 208 1824.71 1
## 209 1869.60 2
## 210 1886.47 2
## 211 1897.71 2
## 212 1857.64 1
## 213 1885.36 2
## 214 1925.18 2
## 215 1949.76 2
## 216 1949.28 2
## 217 1900.76 2
## 218 1944.60 2
## 219 1945.78 2
## 220 1930.88 2
## 221 1915.90 2
## 222 1870.86 2
## 223 1977.14 2
## 224 2022.27 3
## 225 2009.64 3
## 226 2013.69 3
## 227 2012.28 3
## 228 1980.57 3
## 229 1940.89 2
#SP500
SP500=datalikert$SP500
MHSP500=SP500
MHSP500=replace(MHSP500,SP500<=6828.81,1)
MHSP500=replace(MHSP500,SP500>6828.81&SP500<=7313.90,2)
MHSP500=replace(MHSP500,SP500>7313.90,3)
SP500.freg=table(MHSP500)
SP500.freg
## MHSP500
## 1 2 3
## 61 75 93
#Câu c
library(psych)
ABC=data.frame(Vnindex,VN30,SP500)
describe(ABC)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## Vnindex 1 229 1774.25 82.83 1787.45 1776.32 98.76 1580.54 1927.94 347.40
## VN30 2 229 1953.14 73.22 1957.17 1955.48 78.55 1741.05 2096.76 355.71
## SP500 3 229 7119.45 385.92 6963.74 7112.78 473.59 6343.72 7798.99 1455.27
## skew kurtosis se
## Vnindex -0.24 -0.95 5.47
## VN30 -0.31 -0.44 4.84
## SP500 0.20 -1.37 25.50
#Nhận xét:
#Biến có giá trị trung bình cao nhất là SP500 = 7119.
#Biến có độ phân tán lớn nhất là SP500 (Gmd = 438.5).
#Câu d
#Vnindex
Vnindex.freg<-table(MHVnindex)
Vnindex.freg
## MHVnindex
## 1 2 3
## 53 89 87
barplot(Vnindex.freg,xlab="Lần cuối",ylab="Số lượng",main="Biểu đồ cột của Vnindex về lần cuối",col=c("green","yellow","blue"))
#Biểu đồ cột Vnindex tập trung chủ yếu ở mức 2 và mức 3, với lần lượt là 89 và 87 quan sát. Mức 1 xuất hiện ít hơn với 53 quan sát.
#VN30
VN30.freg<-table(MHVN30)
VN30.freg
## MHVN30
## 1 2 3
## 26 112 91
barplot(VN30.freg,xlab="Lần cuối",ylab="Số lượng",main="Biểu đồ cột của VN30 về lần cuối",col=c("green","yellow","blue"))
#Biểu đồ cột của VN30 tập trung chủ yếu ở mức 2 và mức 3, với lần lượt là 112 và 91 quan sát. Mức 1 xuất hiện ít nhất với 26 quan sát.
#SP500
SP500.freg<-table(MHSP500)
SP500.freg
## MHSP500
## 1 2 3
## 61 75 93
barplot(SP500.freg,xlab="Lần cuối",ylab="Số lượng",main="Biểu đồ cột của SP500 về lần cuối",col=c("green","yellow","blue"))
#Biểu đồ cột của SP500 tập trung chủ yếu ở mức 2 và mức 3, với lần lượt là 75 và 93 quan sát. Mức 1 xuất hiện ít nhất với 61 quan sát.
#Biểu đồ tròn
#Vnindex
pie(table(MHVnindex),col=c("yellow","pink","green"))
#Nhận xét:
#Giá trị mức 2 chiếm tỷ lệ cao nhất với 89 quan sát, mức 3 có 87 quan sát và mức 1 chiếm tỷ lệ thấp nhất với 53 quan sát.
#VN30
pie(table(MHVN30),col=c("yellow","pink","green"))
#Nhận xét:
#Giá trị mức 2 chiếm tỷ lệ cao nhất với 112 quan sát, mức 3 có 91 quan sát và mức 1 chiếm tỷ lệ thấp nhất với 26 quan sát.
#SP500
pie(table(MHSP500),col=c("yellow","pink","green"))
#Biểu đồ đường
#Vnindex
plot(Vnindex,type="o",xlab="Ngày",ylab="Lần cuối",pch=19,main="Đồ thị đường của Vnindex về Lần cuối")
#VN30
plot(VN30,type="o",xlab="Ngày",ylab="Lần cuối",pch=19,main="Đồ thị đường của VN30 về Lần cuối")
#SP500
plot(SP500,type="o",xlab="Ngày",ylab="Lần cuối",pch=19,main="Đồ thị đường của SP500 về Lần cuối")
#Nhận xét:
#Giá trị mức 3 chiếm tỷ lệ cao nhất với 93 quan sát, mức 2 có 75 quan sát và mức 1 chiếm tỷ lệ thấp nhất với 61 quan sát.
#Câu e
library(psych)
vars=cbind(Vnindex,VN30,SP500)
pairs.panels(vars)
library(Hmisc)
##
## Attaching package: 'Hmisc'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## describe
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, units
result=rcorr(as.matrix(vars),type="pearson")
result$r
## Vnindex VN30 SP500
## Vnindex 1.0000000 0.8689053 0.5095993
## VN30 0.8689053 1.0000000 0.2113806
## SP500 0.5095993 0.2113806 1.0000000
result$P
## Vnindex VN30 SP500
## Vnindex NA 0.000000000 0.000000000
## VN30 0 NA 0.001292226
## SP500 0 0.001292226 NA
#Nhận xét:
# Biến Vnindex có mối tương quan dương với VN30 và SP500 vì hệ số tương quan Pearson của các mối quan hệ này > 0 (lần lượt là 0.869 và 0.510).
# Mối tương quan giữa Vnindex và các biến VN30, SP500 có ý nghĩa thống kê vì giá trị P-value của các mối quan hệ này đều bằng 0, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%.
#Câu f
mreg=lm(Vnindex~VN30+SP500)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = Vnindex ~ VN30 + SP500)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -73.534 -25.164 2.466 18.384 72.380
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -5.075e+02 5.993e+01 -8.468 3.19e-15 ***
## VN30 9.013e-01 2.816e-02 32.006 < 2e-16 ***
## SP500 7.323e-02 5.343e-03 13.705 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 30.43 on 226 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8662, Adjusted R-squared: 0.865
## F-statistic: 731.5 on 2 and 226 DF, p-value: < 2.2e-16
anova(mreg)
## Analysis of Variance Table
##
## Response: Vnindex
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## VN30 1 1181057 1181057 1275.21 < 2.2e-16 ***
## SP500 1 173950 173950 187.82 < 2.2e-16 ***
## Residuals 226 209314 926
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
#Nhận xét
# Phương trình hồi quy là: Vnindex = -507.5 + 0.9013 VN30 + 0.07323 SP500
# Các biến độc lập VN30 và SP500 đều có tác động cùng chiều và mang ý nghĩa thống kê đến Vnindex vì giá trị P-value nhỏ hơn 5%
# Mô hình có hệ số xác định R-squared cao, cho thấy các biến độc lập giải thích tốt sự biến thiên của Vnindex
#Câu g
anova(lm(Vnindex~VN30+SP500))
## Analysis of Variance Table
##
## Response: Vnindex
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## VN30 1 1181057 1181057 1275.21 < 2.2e-16 ***
## SP500 1 173950 173950 187.82 < 2.2e-16 ***
## Residuals 226 209314 926
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VN30 SP500
## 1.046772 1.046772
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 = 0.082624, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
#Nhận xét câu g:
# Bảng ANOVA cho thấy các biến độc lập VN30 và SP500 đều có giá trị Pr(>F) < 2.2e-16 (nhỏ hơn 5%), khẳng định các biến này đóng góp giải thích có ý nghĩa thống kê vào mô hình hồi quy.
# Kiểm định đa cộng tuyến (vif): Giá trị VIF của cả hai biến VN30 và SP500 đều rất nhỏ (khoảng 1.0468), đều nhỏ hơn 5 (hoặc 10), chứng tỏ mô hình hoàn toàn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
# Kiểm định tự tương quan Durbin-Watson (dwtest): Giá trị DW = 0.082624 với p-value < 2.2e-16 cho thấy có dấu hiệu hiện tượng tự tương quan chuỗi trong phần dư của dữ liệu chuỗi thời gian này.