# Họ và tên: Nguyễn Thị Phương Thảo
# Lớp: 24NH1. Mã số sinh viên: 2454020012
# Bài thực hành cuối kì
### NHẬP LIỆU
library(readxl)
dulieu=file.choose()
dulieu=read_excel(dulieu)
dulieu$VNI=as.numeric(as.character(dulieu$VNI))
dulieu$VN30=as.numeric(as.character(dulieu$VN30))
dulieu$SP500=as.numeric(as.character(dulieu$SP500))
save(dulieu, file = "dulieu.rda")
is.data.frame(dulieu)
## [1] TRUE
head(dulieu)
## # A tibble: 6 × 4
## Ngày VNI VN30 SP500
## <dttm> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2026-10-02 00:00:00 1738. 1894. 7723.
## 2 2026-10-01 00:00:00 1749. 1876. 7666.
## 3 2026-09-30 00:00:00 1769. 1891. 7652.
## 4 2026-09-29 00:00:00 1778. 1907. 7671.
## 5 2026-09-28 00:00:00 1781. 1914. 7684.
## 6 2026-09-25 00:00:00 1785. 1922. 7743.
dim(dulieu)
## [1] 276 4
### CÂU A
names(dulieu)
## [1] "Ngày" "VNI" "VN30" "SP500"
str(dulieu)
## tibble [276 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Ngày : POSIXct[1:276], format: "2026-10-02" "2026-10-01" ...
## $ VNI : num [1:276] 1738 1749 1769 1778 1781 ...
## $ VN30 : num [1:276] 1894 1876 1891 1907 1914 ...
## $ SP500: num [1:276] 7723 7666 7652 7671 7684 ...
summary(dulieu)
## Ngày VNI VN30 SP500
## Min. :2025-08-11 00:00:00 Min. :1581 Min. :1741 Min. :6344
## 1st Qu.:2025-11-17 18:00:00 1st Qu.:1677 1st Qu.:1877 1st Qu.:6750
## Median :2026-03-07 12:00:00 Median :1762 Median :1944 Median :6931
## Mean :2026-03-05 16:05:13 Mean :1756 Mean :1942 Mean :7082
## 3rd Qu.:2026-06-19 00:00:00 3rd Qu.:1828 3rd Qu.:2000 3rd Qu.:7483
## Max. :2026-10-02 00:00:00 Max. :1928 Max. :2097 Max. :7799
# NHẬN XÉT:
# Dữ liệu gồm 276 quan sát và 4 biến:Ngày,VNI,VN30,SP500.
# Ba biến VNI,VN30,SP500 là các biến định lượng.
### CÂU B: MÃ HÓA DỮ LIỆU THÀNH 3 PHÂN LOẠI (1: Thấp, 2: Trung bình, 3: Cao)
# MA HOA VNI
VNIMH = dulieu$VNI
VNIMH = replace(VNIMH, dulieu$VNI <= 1696.29, 1)
VNIMH = replace(VNIMH, dulieu$VNI > 1696.29 & dulieu$VNI <= 1806.50, 2)
VNIMH = replace(VNIMH, dulieu$VNI > 1806.50, 3)
VNI = data.frame(dulieu$VNI, VNIMH)
VNI
## dulieu.VNI VNIMH
## 1 1737.71 2
## 2 1749.30 2
## 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 3
## 10 1799.67 2
## 11 1815.66 3
## 12 1822.77 3
## 13 1810.11 3
## 14 1811.15 3
## 15 1788.23 2
## 16 1795.21 2
## 17 1829.23 3
## 18 1827.12 3
## 19 1830.44 3
## 20 1853.08 3
## 21 1827.72 3
## 22 1832.12 3
## 23 1831.56 3
## 24 1821.32 3
## 25 1791.41 2
## 26 1788.78 2
## 27 1768.12 2
## 28 1734.24 2
## 29 1726.69 2
## 30 1732.02 2
## 31 1727.46 2
## 32 1729.08 2
## 33 1765.63 2
## 34 1793.18 2
## 35 1773.41 2
## 36 1776.77 2
## 37 1768.06 2
## 38 1764.78 2
## 39 1776.46 2
## 40 1777.23 2
## 41 1762.84 2
## 42 1735.78 2
## 43 1744.66 2
## 44 1704.68 2
## 45 1680.62 1
## 46 1669.01 1
## 47 1686.11 1
## 48 1699.38 2
## 49 1668.53 1
## 50 1730.56 2
## 51 1743.51 2
## 52 1787.45 2
## 53 1804.24 2
## 54 1782.12 2
## 55 1806.63 3
## 56 1800.54 2
## 57 1828.34 3
## 58 1840.70 3
## 59 1853.70 3
## 60 1848.25 3
## 61 1843.50 3
## 62 1867.21 3
## 63 1860.01 3
## 64 1854.97 3
## 65 1871.91 3
## 66 1863.07 3
## 67 1878.02 3
## 68 1869.04 3
## 69 1857.91 3
## 70 1830.47 3
## 71 1806.20 2
## 72 1807.94 3
## 73 1799.31 2
## 74 1791.65 2
## 75 1798.61 2
## 76 1803.71 2
## 77 1793.05 2
## 78 1790.53 2
## 79 1838.90 3
## 80 1831.55 3
## 81 1819.01 3
## 82 1826.47 3
## 83 1844.54 3
## 84 1863.49 3
## 85 1863.67 3
## 86 1874.43 3
## 87 1884.18 3
## 88 1877.13 3
## 89 1896.89 3
## 90 1913.23 3
## 91 1912.93 3
## 92 1927.94 3
## 93 1921.60 3
## 94 1925.46 3
## 95 1898.37 3
## 96 1901.10 3
## 97 1895.50 3
## 98 1915.37 3
## 99 1909.01 3
## 100 1891.20 3
## 101 1874.85 3
## 102 1854.06 3
## 103 1854.10 3
## 104 1875.84 3
## 105 1853.29 3
## 106 1870.36 3
## 107 1857.30 3
## 108 1833.48 3
## 109 1837.11 3
## 110 1817.17 3
## 111 1819.83 3
## 112 1800.65 2
## 113 1775.65 2
## 114 1758.96 2
## 115 1750.00 2
## 116 1736.68 2
## 117 1756.55 2
## 118 1677.54 1
## 119 1674.99 1
## 120 1694.82 1
## 121 1702.93 2
## 122 1674.49 1
## 123 1662.54 1
## 124 1672.80 1
## 125 1644.63 1
## 126 1658.19 1
## 127 1614.77 1
## 128 1591.17 1
## 129 1647.81 1
## 130 1699.13 2
## 131 1713.83 2
## 132 1710.29 2
## 133 1693.21 1
## 134 1696.24 1
## 135 1709.61 2
## 136 1728.34 2
## 137 1676.73 1
## 138 1652.79 1
## 139 1767.84 2
## 140 1808.51 3
## 141 1818.27 3
## 142 1813.14 3
## 143 1846.10 3
## 144 1880.33 3
## 145 1879.64 3
## 146 1860.91 3
## 147 1867.62 3
## 148 1860.14 3
## 149 1824.09 3
## 150 1814.09 3
## 151 1796.85 2
## 152 1754.03 2
## 153 1754.82 2
## 154 1755.49 2
## 155 1782.56 2
## 156 1791.43 2
## 157 1813.40 3
## 158 1806.50 2
## 159 1829.04 3
## 160 1814.98 3
## 161 1802.91 2
## 162 1830.50 3
## 163 1843.72 3
## 164 1870.79 3
## 165 1882.73 3
## 166 1885.44 3
## 167 1893.78 3
## 168 1879.13 3
## 169 1864.80 3
## 170 1894.44 3
## 171 1902.93 3
## 172 1877.33 3
## 173 1867.90 3
## 174 1855.56 3
## 175 1861.58 3
## 176 1816.27 3
## 177 1788.40 2
## 178 1784.49 2
## 179 1766.90 2
## 180 1754.84 2
## 181 1729.80 2
## 182 1782.82 2
## 183 1772.15 2
## 184 1751.03 2
## 185 1704.31 2
## 186 1676.98 1
## 187 1673.66 1
## 188 1679.18 1
## 189 1646.01 1
## 190 1646.89 1
## 191 1698.90 2
## 192 1718.98 2
## 193 1747.17 2
## 194 1753.74 2
## 195 1741.32 2
## 196 1737.24 2
## 197 1731.77 2
## 198 1717.06 2
## 199 1701.67 2
## 200 1690.99 1
## 201 1680.36 1
## 202 1660.36 1
## 203 1667.98 1
## 204 1654.93 1
## 205 1655.99 1
## 206 1649.00 1
## 207 1659.92 1
## 208 1654.42 1
## 209 1635.46 1
## 210 1631.44 1
## 211 1631.86 1
## 212 1593.61 1
## 213 1580.54 1
## 214 1599.10 1
## 215 1642.64 1
## 216 1654.89 1
## 217 1651.98 1
## 218 1617.00 1
## 219 1639.65 1
## 220 1669.57 1
## 221 1685.83 1
## 222 1680.50 1
## 223 1652.54 1
## 224 1683.18 1
## 225 1687.06 1
## 226 1678.50 1
## 227 1663.43 1
## 228 1636.43 1
## 229 1731.19 2
## 230 1766.85 2
## 231 1757.95 2
## 232 1761.06 2
## 233 1765.12 2
## 234 1747.55 2
## 235 1716.47 2
## 236 1697.83 2
## 237 1685.30 1
## 238 1695.50 1
## 239 1645.82 1
## 240 1652.71 1
## 241 1665.05 1
## 242 1661.70 1
## 243 1666.48 1
## 244 1660.70 1
## 245 1666.09 1
## 246 1657.46 1
## 247 1635.26 1
## 248 1634.45 1
## 249 1658.62 1
## 250 1665.18 1
## 251 1670.97 1
## 252 1680.90 1
## 253 1684.90 1
## 254 1667.26 1
## 255 1657.75 1
## 256 1643.26 1
## 257 1637.32 1
## 258 1624.53 1
## 259 1666.97 1
## 260 1696.29 1
## 261 1681.30 1
## 262 1682.21 1
## 263 1680.86 1
## 264 1672.78 1
## 265 1667.63 1
## 266 1614.03 1
## 267 1645.47 1
## 268 1688.00 1
## 269 1664.36 1
## 270 1654.20 1
## 271 1636.37 1
## 272 1630.00 1
## 273 1640.69 1
## 274 1611.60 1
## 275 1608.22 1
## 276 1596.86 1
# MA HOA VN30
VN30MH = dulieu$VN30
VN30MH = replace(VN30MH, dulieu$VN30 <= 1906.81, 1)
VN30MH = replace(VN30MH, dulieu$VN30 > 1906.81 & dulieu$VN30 <= 1979.53, 2)
VN30MH = replace(VN30MH, dulieu$VN30 > 1979.53, 3)
VN30 = data.frame(dulieu$VN30, VN30MH)
VN30
## dulieu.VN30 VN30MH
## 1 1893.85 1
## 2 1875.99 1
## 3 1890.57 1
## 4 1906.81 1
## 5 1914.35 2
## 6 1922.42 2
## 7 1938.50 2
## 8 1932.15 2
## 9 1954.91 2
## 10 1965.36 2
## 11 1953.26 2
## 12 1964.17 2
## 13 1975.01 2
## 14 1954.29 2
## 15 1951.14 2
## 16 1928.57 2
## 17 1936.69 2
## 18 1976.82 2
## 19 1967.64 2
## 20 1968.52 2
## 21 1963.01 2
## 22 1984.89 3
## 23 1961.57 2
## 24 1982.96 3
## 25 1979.23 2
## 26 1970.01 2
## 27 1936.15 2
## 28 1942.00 2
## 29 1927.79 2
## 30 1887.06 1
## 31 1875.73 1
## 32 1876.14 1
## 33 1877.68 1
## 34 1876.81 1
## 35 1909.23 2
## 36 1936.46 2
## 37 1922.53 2
## 38 1925.18 2
## 39 1911.09 2
## 40 1902.79 1
## 41 1916.88 2
## 42 1927.35 2
## 43 1917.69 2
## 44 1872.07 1
## 45 1886.27 1
## 46 1849.12 1
## 47 1824.35 1
## 48 1806.50 1
## 49 1829.36 1
## 50 1845.32 1
## 51 1826.90 1
## 52 1881.32 1
## 53 1887.32 1
## 54 1931.65 2
## 55 1941.65 2
## 56 1916.05 2
## 57 1946.06 2
## 58 1939.84 2
## 59 1970.82 2
## 60 1987.11 3
## 61 1998.44 3
## 62 1995.91 3
## 63 1991.11 3
## 64 2002.56 3
## 65 2009.04 3
## 66 2013.35 3
## 67 1995.71 3
## 68 2004.29 3
## 69 2008.57 3
## 70 2004.62 3
## 71 2010.15 3
## 72 1995.12 3
## 73 1980.13 3
## 74 1963.57 2
## 75 1967.22 2
## 76 1957.17 2
## 77 1960.19 2
## 78 1962.48 2
## 79 1944.36 2
## 80 1947.28 2
## 81 1960.97 2
## 82 1951.92 2
## 83 1936.81 2
## 84 1986.28 3
## 85 1982.29 3
## 86 1974.60 2
## 87 1972.99 2
## 88 1989.71 3
## 89 1997.06 3
## 90 1999.82 3
## 91 2022.46 3
## 92 2027.90 3
## 93 2021.72 3
## 94 2010.93 3
## 95 2027.51 3
## 96 2028.94 3
## 97 2027.45 3
## 98 2046.37 3
## 99 2050.58 3
## 100 2068.62 3
## 101 2043.51 3
## 102 2053.97 3
## 103 2040.51 3
## 104 2074.06 3
## 105 2079.10 3
## 106 2053.41 3
## 107 2032.30 3
## 108 2014.62 3
## 109 2022.75 3
## 110 2041.40 3
## 111 2011.42 3
## 112 2024.74 3
## 113 2025.41 3
## 114 2007.08 3
## 115 2009.04 3
## 116 1988.11 3
## 117 1979.19 2
## 118 1961.60 2
## 119 1946.55 2
## 120 1925.66 2
## 121 1928.23 2
## 122 1915.01 2
## 123 1931.01 2
## 124 1840.96 1
## 125 1836.25 1
## 126 1837.43 1
## 127 1852.99 1
## 128 1861.84 1
## 129 1829.59 1
## 130 1811.92 1
## 131 1821.53 1
## 132 1791.25 1
## 133 1814.73 1
## 134 1770.16 1
## 135 1741.05 1
## 136 1797.99 1
## 137 1854.19 1
## 138 1868.84 1
## 139 1873.65 1
## 140 1852.99 1
## 141 1853.60 1
## 142 1859.80 1
## 143 1889.94 1
## 144 1836.96 1
## 145 1780.71 1
## 146 1904.19 1
## 147 1942.76 2
## 148 1956.53 2
## 149 1959.35 2
## 150 2010.75 3
## 151 2061.75 3
## 152 2069.82 3
## 153 2049.64 3
## 154 2050.85 3
## 155 2039.80 3
## 156 2018.64 3
## 157 2016.47 3
## 158 2000.90 3
## 159 1951.58 2
## 160 1947.75 2
## 161 1943.60 2
## 162 1969.27 2
## 163 1988.19 3
## 164 1997.69 3
## 165 2004.31 3
## 166 2029.81 3
## 167 2018.98 3
## 168 1997.13 3
## 169 2019.88 3
## 170 2032.28 3
## 171 2077.76 3
## 172 2082.35 3
## 173 2080.38 3
## 174 2085.61 3
## 175 2094.24 3
## 176 2080.35 3
## 177 2047.48 3
## 178 2067.10 3
## 179 2089.21 3
## 180 2080.24 3
## 181 2066.21 3
## 182 2074.03 3
## 183 2096.76 3
## 184 2055.96 3
## 185 2028.68 3
## 186 2030.63 3
## 187 2009.70 3
## 188 1990.66 3
## 189 1965.97 2
## 190 1976.21 2
## 191 2023.13 3
## 192 2012.87 3
## 193 1985.28 3
## 194 1933.28 2
## 195 1903.47 1
## 196 1897.95 1
## 197 1909.87 2
## 198 1869.84 1
## 199 1867.03 1
## 200 1924.29 2
## 201 1946.98 2
## 202 1973.02 2
## 203 1983.82 3
## 204 1975.50 2
## 205 1979.53 2
## 206 1971.99 2
## 207 1950.12 2
## 208 1933.56 2
## 209 1923.92 2
## 210 1921.18 2
## 211 1923.55 2
## 212 1909.60 2
## 213 1916.36 2
## 214 1899.89 1
## 215 1897.46 1
## 216 1886.20 1
## 217 1898.07 1
## 218 1893.54 1
## 219 1871.54 1
## 220 1864.23 1
## 221 1872.27 1
## 222 1821.60 1
## 223 1804.18 1
## 224 1824.71 1
## 225 1869.60 1
## 226 1886.47 1
## 227 1897.71 1
## 228 1857.64 1
## 229 1885.36 1
## 230 1925.18 2
## 231 1949.76 2
## 232 1949.28 2
## 233 1900.76 1
## 234 1944.60 2
## 235 1945.78 2
## 236 1930.88 2
## 237 1915.90 2
## 238 1870.86 1
## 239 1977.14 2
## 240 2022.27 3
## 241 2009.64 3
## 242 2013.69 3
## 243 2012.28 3
## 244 1980.57 3
## 245 1940.89 2
## 246 1922.95 2
## 247 1909.65 2
## 248 1918.97 2
## 249 1859.51 1
## 250 1859.80 1
## 251 1870.63 1
## 252 1863.13 1
## 253 1862.23 1
## 254 1852.65 1
## 255 1858.67 1
## 256 1853.48 1
## 257 1821.45 1
## 258 1819.60 1
## 259 1859.53 1
## 260 1861.74 1
## 261 1868.85 1
## 262 1875.39 1
## 263 1876.75 1
## 264 1865.45 1
## 265 1855.08 1
## 266 1828.63 1
## 267 1825.17 1
## 268 1807.22 1
## 269 1845.48 1
## 270 1883.59 1
## 271 1859.59 1
## 272 1865.38 1
## 273 1861.20 1
## 274 1848.55 1
## 275 1849.05 1
## 276 1783.12 1
# MA HOA SP500
SP500MH = dulieu$SP500
SP500MH = replace(SP500MH, dulieu$SP500 <= 6832.43, 1)
SP500MH = replace(SP500MH, dulieu$SP500 > 6832.43 & dulieu$SP500 <= 7398.93, 2)
SP500MH = replace(SP500MH, dulieu$SP500 > 7398.93, 3)
SP500 = data.frame(dulieu$SP500, SP500MH)
SP500
## dulieu.SP500 SP500MH
## 1 7722.72 3
## 2 7666.45 3
## 3 7651.54 3
## 4 7670.84 3
## 5 7683.69 3
## 6 7743.41 3
## 7 7704.13 3
## 8 7706.03 3
## 9 7764.64 3
## 10 7764.70 3
## 11 7650.50 3
## 12 7637.76 3
## 13 7551.81 3
## 14 7585.73 3
## 15 7619.98 3
## 16 7656.98 3
## 17 7591.70 3
## 18 7636.36 3
## 19 7673.52 3
## 20 7718.60 3
## 21 7747.71 3
## 22 7666.60 3
## 23 7631.47 3
## 24 7686.14 3
## 25 7711.76 3
## 26 7730.99 3
## 27 7675.70 3
## 28 7677.28 3
## 29 7652.86 3
## 30 7674.37 3
## 31 7641.16 3
## 32 7707.98 3
## 33 7691.76 3
## 34 7745.06 3
## 35 7785.76 3
## 36 7798.99 3
## 37 7748.50 3
## 38 7728.20 3
## 39 7753.11 3
## 40 7757.64 3
## 41 7709.96 3
## 42 7723.55 3
## 43 7736.52 3
## 44 7600.50 3
## 45 7489.72 3
## 46 7437.63 3
## 47 7316.15 2
## 48 7428.78 3
## 49 7413.18 3
## 50 7411.98 3
## 51 7408.30 3
## 52 7498.96 3
## 53 7509.20 3
## 54 7443.28 3
## 55 7457.69 3
## 56 7533.77 3
## 57 7572.40 3
## 58 7543.59 3
## 59 7515.34 3
## 60 7575.39 3
## 61 7543.64 3
## 62 7482.71 3
## 63 7503.85 3
## 64 7537.43 3
## 65 7483.24 3
## 66 7483.23 3
## 67 7499.36 3
## 68 7440.43 3
## 69 7354.02 2
## 70 7357.49 2
## 71 7358.22 2
## 72 7365.46 2
## 73 7472.79 3
## 74 7500.58 3
## 75 7420.10 3
## 76 7511.35 3
## 77 7554.29 3
## 78 7431.46 3
## 79 7394.30 2
## 80 7266.99 2
## 81 7386.65 2
## 82 7405.73 3
## 83 7383.74 2
## 84 7584.31 3
## 85 7553.68 3
## 86 7609.78 3
## 87 7599.96 3
## 88 7580.06 3
## 89 7563.63 3
## 90 7520.36 3
## 91 7519.12 3
## 92 7473.47 3
## 93 7445.72 3
## 94 7432.97 3
## 95 7353.61 2
## 96 7403.05 3
## 97 7408.50 3
## 98 7501.24 3
## 99 7444.25 3
## 100 7400.96 3
## 101 7412.84 3
## 102 7398.93 2
## 103 7337.11 2
## 104 7365.12 2
## 105 7259.22 2
## 106 7200.75 2
## 107 7230.12 2
## 108 7209.01 2
## 109 7135.95 2
## 110 7138.80 2
## 111 7173.91 2
## 112 7165.08 2
## 113 7108.40 2
## 114 7137.90 2
## 115 7064.01 2
## 116 7109.14 2
## 117 7126.06 2
## 118 7041.28 2
## 119 7022.95 2
## 120 6967.38 2
## 121 6886.24 2
## 122 6816.89 1
## 123 6824.66 1
## 124 6782.81 1
## 125 6616.85 1
## 126 6611.83 1
## 127 6582.69 1
## 128 6575.32 1
## 129 6528.52 1
## 130 6343.72 1
## 131 6368.85 1
## 132 6477.16 1
## 133 6591.90 1
## 134 6556.37 1
## 135 6581.00 1
## 136 6506.48 1
## 137 6606.49 1
## 138 6624.70 1
## 139 6716.09 1
## 140 6699.38 1
## 141 6632.19 1
## 142 6672.62 1
## 143 6775.80 1
## 144 6781.48 1
## 145 6795.99 1
## 146 6740.02 1
## 147 6830.71 1
## 148 6869.50 2
## 149 6816.63 1
## 150 6881.62 2
## 151 6878.88 2
## 152 6908.86 2
## 153 6946.13 2
## 154 6890.07 2
## 155 6837.75 2
## 156 6909.51 2
## 157 6861.89 2
## 158 6881.31 2
## 159 6843.22 2
## 160 6836.17 2
## 161 6832.76 2
## 162 6941.47 2
## 163 6941.81 2
## 164 6964.82 2
## 165 6932.30 2
## 166 6798.40 1
## 167 6882.72 2
## 168 6917.81 2
## 169 6976.44 2
## 170 6939.03 2
## 171 6969.01 2
## 172 6978.03 2
## 173 6978.60 2
## 174 6950.23 2
## 175 6915.61 2
## 176 6913.35 2
## 177 6875.62 2
## 178 6796.86 1
## 179 6940.01 2
## 180 6944.47 2
## 181 6926.60 2
## 182 6963.74 2
## 183 6977.27 2
## 184 6966.28 2
## 185 6921.46 2
## 186 6920.93 2
## 187 6944.82 2
## 188 6902.05 2
## 189 6858.47 2
## 190 6845.50 2
## 191 6896.24 2
## 192 6905.74 2
## 193 6929.94 2
## 194 6932.05 2
## 195 6909.79 2
## 196 6878.49 2
## 197 6834.50 2
## 198 6774.76 1
## 199 6721.43 1
## 200 6800.26 1
## 201 6816.51 1
## 202 6827.41 1
## 203 6901.00 2
## 204 6886.68 2
## 205 6840.51 2
## 206 6846.51 2
## 207 6870.40 2
## 208 6857.12 2
## 209 6849.72 2
## 210 6829.37 1
## 211 6812.63 1
## 212 6849.09 2
## 213 6812.61 1
## 214 6765.88 1
## 215 6705.12 1
## 216 6602.99 1
## 217 6538.76 1
## 218 6642.16 1
## 219 6617.32 1
## 220 6672.41 1
## 221 6734.11 1
## 222 6737.49 1
## 223 6850.92 2
## 224 6846.61 2
## 225 6832.43 1
## 226 6728.80 1
## 227 6720.32 1
## 228 6796.29 1
## 229 6771.55 1
## 230 6851.97 2
## 231 6840.20 2
## 232 6822.34 1
## 233 6890.59 2
## 234 6890.89 2
## 235 6875.16 2
## 236 6791.69 1
## 237 6738.44 1
## 238 6699.40 1
## 239 6735.35 1
## 240 6735.13 1
## 241 6664.01 1
## 242 6629.07 1
## 243 6671.06 1
## 244 6644.31 1
## 245 6654.72 1
## 246 6552.51 1
## 247 6735.11 1
## 248 6753.72 1
## 249 6714.59 1
## 250 6740.28 1
## 251 6715.79 1
## 252 6715.35 1
## 253 6711.20 1
## 254 6688.46 1
## 255 6661.21 1
## 256 6643.70 1
## 257 6604.72 1
## 258 6637.97 1
## 259 6656.92 1
## 260 6693.75 1
## 261 6664.36 1
## 262 6631.96 1
## 263 6600.35 1
## 264 6606.76 1
## 265 6615.28 1
## 266 6584.29 1
## 267 6587.47 1
## 268 6532.04 1
## 269 6512.61 1
## 270 6495.15 1
## 271 6481.50 1
## 272 6502.08 1
## 273 6448.26 1
## 274 6415.54 1
## 275 6460.26 1
## 276 6501.86 1
### CÂU C: THỐNG KÊ CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH
# THỐNG KÊ DƯỚI DẠNG RATIO SCALE
# THỐNG KÊ CÁC BIẾN
library(psych)
ABCDEF=data.frame(VNI,VN30,SP500)
describe(ABCDEF)
## vars n mean sd median trimmed mad min max
## dulieu.VNI 1 276 1756.39 86.44 1761.95 1755.64 115.49 1580.54 1927.94
## VNIMH 2 276 1.99 0.82 2.00 1.99 1.48 1.00 3.00
## dulieu.VN30 3 276 1941.73 75.19 1944.48 1941.97 88.93 1741.05 2096.76
## VN30MH 4 276 1.99 0.82 2.00 1.99 1.48 1.00 3.00
## dulieu.SP500 5 276 7082.34 404.51 6931.00 7072.02 450.87 6343.72 7798.99
## SP500MH 6 276 1.99 0.82 2.00 1.99 1.48 1.00 3.00
## range skew kurtosis se
## dulieu.VNI 347.40 0.03 -1.16 5.20
## VNIMH 2.00 0.01 -1.51 0.05
## dulieu.VN30 355.71 -0.07 -0.74 4.53
## VN30MH 2.00 0.01 -1.51 0.05
## dulieu.SP500 1455.27 0.28 -1.35 24.35
## SP500MH 2.00 0.01 -1.51 0.05
psych::describe(ABCDEF)
## vars n mean sd median trimmed mad min max
## dulieu.VNI 1 276 1756.39 86.44 1761.95 1755.64 115.49 1580.54 1927.94
## VNIMH 2 276 1.99 0.82 2.00 1.99 1.48 1.00 3.00
## dulieu.VN30 3 276 1941.73 75.19 1944.48 1941.97 88.93 1741.05 2096.76
## VN30MH 4 276 1.99 0.82 2.00 1.99 1.48 1.00 3.00
## dulieu.SP500 5 276 7082.34 404.51 6931.00 7072.02 450.87 6343.72 7798.99
## SP500MH 6 276 1.99 0.82 2.00 1.99 1.48 1.00 3.00
## range skew kurtosis se
## dulieu.VNI 347.40 0.03 -1.16 5.20
## VNIMH 2.00 0.01 -1.51 0.05
## dulieu.VN30 355.71 -0.07 -0.74 4.53
## VN30MH 2.00 0.01 -1.51 0.05
## dulieu.SP500 1455.27 0.28 -1.35 24.35
## SP500MH 2.00 0.01 -1.51 0.05
# NHẬN XÉT:
# VNI có giá trị trung bình là 138.50, cho thấy dữ liệu tập trung quanh mức 138.50 điểm.
# VN30 có giá trị trung bình là 135.97, cho thấy dữ liệu tập trung quanh mức 135.97 điểm.
# SP500 có giá trị trung bình là 138.50, cho thấy dữ liệu tập trung quanh mức 138.50 điểm.
# Biến có độ phân tán lớn nhất là VNI và SP500 với độ lệch chuẩn = 79.82.
# Biến có độ phân tán nhỏ nhất là VN30 với độ lệch chuẩn = 78.69.
# VNI và SP500 có khoảng biến thiên lớn nhất (275), cho thấy phạm vi phân bố rộng hơn VN30.
# VN30 có khoảng biến thiên nhỏ nhất (271), cho thấy phạm vi phân bố hẹp hơn VNI và SP500.
# Giá trị trung vị của VNI và SP500 đều là 138.5; VN30 là 135.5. Điều này cho thấy dữ liệu được chia thành hai nửa quanh các giá trị trung vị tương ứng.
# VNI và SP500 có độ lệch Skewness = 0.00, cho thấy phân phối gần đối xứng.
# VN30 có độ lệch Skewness = 0,01, cho thấy phân phối gần đối xứng và hơi lệch phải.
#THỐNG KÊ MÔ TẢ
summary(VNI)
## dulieu.VNI VNIMH
## Min. :1581 Min. :1.000
## 1st Qu.:1677 1st Qu.:1.000
## Median :1762 Median :2.000
## Mean :1756 Mean :1.993
## 3rd Qu.:1828 3rd Qu.:3.000
## Max. :1928 Max. :3.000
summary(VN30)
## dulieu.VN30 VN30MH
## Min. :1741 Min. :1.000
## 1st Qu.:1877 1st Qu.:1.000
## Median :1944 Median :2.000
## Mean :1942 Mean :1.993
## 3rd Qu.:2000 3rd Qu.:3.000
## Max. :2097 Max. :3.000
summary(SP500)
## dulieu.SP500 SP500MH
## Min. :6344 Min. :1.000
## 1st Qu.:6750 1st Qu.:1.000
## Median :6931 Median :2.000
## Mean :7082 Mean :1.993
## 3rd Qu.:7483 3rd Qu.:3.000
## Max. :7799 Max. :3.000
# NHẬN XÉT:
# 50% dữ liệu VNI tập trung trong khoảng 1677–1828 điểm, VN30 tập trung trong khoảng 1877–2000 điểm và SP500 tập trung trong khoảng 6750–7483 điểm.
# VNI có khoảng tứ phân vị lớn nhất (151 = 1828 − 1677), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm có phạm vi phân bố rộng nhất trong ba chỉ số.
# VN30 có khoảng tứ phân vị nhỏ nhất (123 = 2000 − 1877), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm có phạm vi phân bố hẹp nhất trong ba chỉ số.
## THỐNG KÊ DƯỚI DẠNG ORDINAL SCALE
# Thống kê table
table(VNIMH)
## VNIMH
## 1 2 3
## 93 92 91
table(VNIMH)/sum(table(VNIMH))
## VNIMH
## 1 2 3
## 0.3369565 0.3333333 0.3297101
#### NHẬN XÉT
# Trong tổng thể 276 mẫu quan sát; có 93 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 33.69%), có 91 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 32.97%), có 92 quan sát thuộc nhóm 3 (chiếm 33.33%).
table(VN30MH)
## VN30MH
## 1 2 3
## 93 92 91
table(VN30MH)/sum(table(VN30MH))
## VN30MH
## 1 2 3
## 0.3369565 0.3333333 0.3297101
#### NHẬN XÉT
# Trong tổng thể 276 mẫu quan sát; có 93 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 33.69%), có 92 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 33.33%), có 91 quan sát thuộc nhóm 3 (chiếm 32.97%).
table(SP500MH)
## SP500MH
## 1 2 3
## 93 92 91
table(SP500MH)/sum(table(SP500MH))
## SP500MH
## 1 2 3
## 0.3369565 0.3333333 0.3297101
#### NHẬN XÉT
# Trong tổng thể 276 mẫu quan sát; có 93 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 33.69%), có 92 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 33.33%), có 91 quan sát thuộc nhóm 3 (chiếm 32.97%).
### CÂU D: vẼ ĐỒ THỊ
# Đồ thị chỉ số VNI
# ĐỒ THỊ TRÒN
pie(table(VNIMH), col = c("magenta", "hotpink", "lightpink"), sub = "Đồ thị tỷ lệ VNI")
# ĐỒ THỊ CỘT
VNI.freq = table(VNIMH)
barplot(VNI.freq,xlab = "Nhóm VNI",ylab = "Số ngày",main = "Biểu đồ cột chỉ số VNI",col = c("red", "yellow","orange"))
# NHẬN XÉT:
# Biểu đồ cột cho thấy số ngày quan sát thuộc ba nhóm chỉ số VNI tương đối đồng đều: nhóm 1 có 93 ngày (33.69%), nhóm 2 có 91 ngày (32.97%) và nhóm 3 có 92 ngày (33.33%). Nhóm 1 có số ngày cao nhất, trong khi nhóm 2 có số ngày thấp nhất. Tuy nhiên, chênh lệch giữa nhóm cao nhất và thấp nhất chỉ là 2 ngày. Nhìn chung, dữ liệu được phân bố khá cân bằng giữa ba nhóm chỉ số VNI.
# ĐỒ THỊ ĐƯỜNG
plot(1:nrow(dulieu), dulieu$VNI,type = "o",xlab = "Số phiên",ylab = "Giá trị VNI",pch = 19,main = "Giá trị VNI từ ngày 1 đến ngày 276 ",col = "yellow")
# NHẬN XÉT:
# Giá trị VNI đạt mức cao nhất khoảng 1.928 điểm và giảm xuống mức thấp nhất khoảng 1.581 điểm. Ở giai đoạn cuối của chuỗi quan sát, chỉ số có xu hướng giảm so với các mức đỉnh trước đó. Nhìn chung, VNI biến động tương đối mạnh và không duy trì xu hướng tăng liên tục trong toàn bộ giai đoạn
# Đồ thị chỉ số VN30
# ĐỒ THỊ TRÒN
pie(table(VN30MH), col = c("red", "lightgreen", "lightblue"), sub = "Đồ thị tỷ lệ VN30")
# ĐỒ THỊ CỘT
VN30.freq = table(VN30MH)
barplot(VN30.freq,xlab = "Nhóm VN30",ylab = "Số ngày",main = "Biểu đồ cột chỉ số VN30",col = c("pink", "blue","green"))
# NHẬN XÉT:
# Biểu đồ cột cho thấy nhóm 1 có 93 ngày, chiếm 33.70%; nhóm 2 có 92 ngày, chiếm 33.33%; nhóm 3 có 91 ngày, chiếm 32.97%. Nhóm 1 có số ngày nhiều nhất, còn nhóm 3 có số ngày ít nhất. Chênh lệch giữa hai nhóm này chỉ là 2 ngày. Nhìn chung, số ngày phân bố khá đồng đều giữa ba nhóm chỉ số VN30.
# ĐỒ THỊ ĐƯỜNG
plot(1:nrow(dulieu), dulieu$VN30,type = "o",xlab = "Số phiên",ylab = "Giá trị VN30",pch = 19,main = "Giá trị VN30 từ ngày 1 đến ngày 276 ",col = "red")
# NHẬN XÉT:
# Biểu đồ đường thể hiện sự biến động của chỉ số VN30 qua 276 phiên quan sát. Theo kết quả thống kê mô tả, chỉ số VN30 có giá trị nhỏ nhất là 1741 điểm, giá trị lớn nhất là 2097 điểm, với mức trung bình đạt 1942 điểm và trung vị là 1944 điểm. Khoảng 50% số quan sát nằm trong khoảng từ 1877 đến 2000 điểm.
# Những số liệu này cho thấy VN30 dao động trong khoảng khá rộng, từ 1.741 đến 2.097 điểm. Giá trị trung bình gần với trung vị, cho thấy phân bố dữ liệu tương đối cân bằng quanh mức trung tâm
# Đồ thị chỉ số SP500
# ĐỒ THỊ TRÒN
pie(table(SP500MH), col = c("yellow", "pink", "lightblue"), sub = "Đồ thị tỷ lệ SP500")
# ĐỒ THỊ CỘT
SP500.freq = table(SP500MH)
barplot(SP500.freq,xlab = "Nhóm SP500",ylab = "Số ngày",main = "Biểu đồ cột chỉ số SP500",col = c("blue", "green","orange"))
# NHẬN XÉT:
# Biểu đồ cột cho thấy tần số của ba nhóm chỉ số SP500 phân bố khá đồng đều. Cụ thể, nhóm 1 có 93 ngày, chiếm khoảng 33.70%; nhóm 2 có 92 ngày, chiếm khoảng 33.33%; nhóm 3 có 91 ngày, chiếm khoảng 32.97%. Trong đó, nhóm 1 có tần số cao nhất, còn nhóm 3 có tần số thấp nhất. Tuy nhiên, chênh lệch giữa các nhóm rất nhỏ. Điều này cho thấy số quan sát được phân bổ tương đối cân bằng giữa ba nhóm trong giai đoạn nghiên cứu.
# ĐỒ THỊ ĐƯỜNG
plot(1:nrow(dulieu), dulieu$SP500,type = "o",xlab = "Số phiên",ylab = "Giá trị SP500",pch = 19,main = "Giá trị SP500 từ ngày 1 đến ngày 276 ",col = "blue")
# NHẬN XÉT:
# Biểu đồ đường thể hiện sự thay đổi của chỉ số SP500 qua 276 phiên quan sát. Theo kết quả thống kê mô tả, chỉ số SP500 có giá trị nhỏ nhất là 6344 điểm, giá trị lớn nhất là 7799 điểm, mức trung bình đạt 7082 điểm và trung vị là 6931 điểm. Khoảng 50% số quan sát nằm trong khoảng từ 6750 đến 7483 điểm.
# Các số liệu cho thấy SP500 có biên độ dao động từ 6.344 đến 7.799 điểm. Giá trị trung bình cao hơn trung vị, cho thấy một số giá trị cao có thể kéo mức trung bình lên.
### CÂU E: PHÂN TÍCH VÀ VẼ ĐỒ THỊ TƯƠNG QUAN ĐA BIẾN
# PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
abc = data.frame(VNI = as.numeric(as.character(dulieu$VNI)),VN30 = as.numeric(as.character(dulieu$VN30)),SP500 = as.numeric(as.character(dulieu$SP500)))
names(abc) = c("VNI", "VN30", "SP500")
abc
## VNI VN30 SP500
## 1 1737.71 1893.85 7722.72
## 2 1749.30 1875.99 7666.45
## 3 1768.62 1890.57 7651.54
## 4 1777.73 1906.81 7670.84
## 5 1780.68 1914.35 7683.69
## 6 1785.11 1922.42 7743.41
## 7 1775.09 1938.50 7704.13
## 8 1801.65 1932.15 7706.03
## 9 1816.93 1954.91 7764.64
## 10 1799.67 1965.36 7764.70
## 11 1815.66 1953.26 7650.50
## 12 1822.77 1964.17 7637.76
## 13 1810.11 1975.01 7551.81
## 14 1811.15 1954.29 7585.73
## 15 1788.23 1951.14 7619.98
## 16 1795.21 1928.57 7656.98
## 17 1829.23 1936.69 7591.70
## 18 1827.12 1976.82 7636.36
## 19 1830.44 1967.64 7673.52
## 20 1853.08 1968.52 7718.60
## 21 1827.72 1963.01 7747.71
## 22 1832.12 1984.89 7666.60
## 23 1831.56 1961.57 7631.47
## 24 1821.32 1982.96 7686.14
## 25 1791.41 1979.23 7711.76
## 26 1788.78 1970.01 7730.99
## 27 1768.12 1936.15 7675.70
## 28 1734.24 1942.00 7677.28
## 29 1726.69 1927.79 7652.86
## 30 1732.02 1887.06 7674.37
## 31 1727.46 1875.73 7641.16
## 32 1729.08 1876.14 7707.98
## 33 1765.63 1877.68 7691.76
## 34 1793.18 1876.81 7745.06
## 35 1773.41 1909.23 7785.76
## 36 1776.77 1936.46 7798.99
## 37 1768.06 1922.53 7748.50
## 38 1764.78 1925.18 7728.20
## 39 1776.46 1911.09 7753.11
## 40 1777.23 1902.79 7757.64
## 41 1762.84 1916.88 7709.96
## 42 1735.78 1927.35 7723.55
## 43 1744.66 1917.69 7736.52
## 44 1704.68 1872.07 7600.50
## 45 1680.62 1886.27 7489.72
## 46 1669.01 1849.12 7437.63
## 47 1686.11 1824.35 7316.15
## 48 1699.38 1806.50 7428.78
## 49 1668.53 1829.36 7413.18
## 50 1730.56 1845.32 7411.98
## 51 1743.51 1826.90 7408.30
## 52 1787.45 1881.32 7498.96
## 53 1804.24 1887.32 7509.20
## 54 1782.12 1931.65 7443.28
## 55 1806.63 1941.65 7457.69
## 56 1800.54 1916.05 7533.77
## 57 1828.34 1946.06 7572.40
## 58 1840.70 1939.84 7543.59
## 59 1853.70 1970.82 7515.34
## 60 1848.25 1987.11 7575.39
## 61 1843.50 1998.44 7543.64
## 62 1867.21 1995.91 7482.71
## 63 1860.01 1991.11 7503.85
## 64 1854.97 2002.56 7537.43
## 65 1871.91 2009.04 7483.24
## 66 1863.07 2013.35 7483.23
## 67 1878.02 1995.71 7499.36
## 68 1869.04 2004.29 7440.43
## 69 1857.91 2008.57 7354.02
## 70 1830.47 2004.62 7357.49
## 71 1806.20 2010.15 7358.22
## 72 1807.94 1995.12 7365.46
## 73 1799.31 1980.13 7472.79
## 74 1791.65 1963.57 7500.58
## 75 1798.61 1967.22 7420.10
## 76 1803.71 1957.17 7511.35
## 77 1793.05 1960.19 7554.29
## 78 1790.53 1962.48 7431.46
## 79 1838.90 1944.36 7394.30
## 80 1831.55 1947.28 7266.99
## 81 1819.01 1960.97 7386.65
## 82 1826.47 1951.92 7405.73
## 83 1844.54 1936.81 7383.74
## 84 1863.49 1986.28 7584.31
## 85 1863.67 1982.29 7553.68
## 86 1874.43 1974.60 7609.78
## 87 1884.18 1972.99 7599.96
## 88 1877.13 1989.71 7580.06
## 89 1896.89 1997.06 7563.63
## 90 1913.23 1999.82 7520.36
## 91 1912.93 2022.46 7519.12
## 92 1927.94 2027.90 7473.47
## 93 1921.60 2021.72 7445.72
## 94 1925.46 2010.93 7432.97
## 95 1898.37 2027.51 7353.61
## 96 1901.10 2028.94 7403.05
## 97 1895.50 2027.45 7408.50
## 98 1915.37 2046.37 7501.24
## 99 1909.01 2050.58 7444.25
## 100 1891.20 2068.62 7400.96
## 101 1874.85 2043.51 7412.84
## 102 1854.06 2053.97 7398.93
## 103 1854.10 2040.51 7337.11
## 104 1875.84 2074.06 7365.12
## 105 1853.29 2079.10 7259.22
## 106 1870.36 2053.41 7200.75
## 107 1857.30 2032.30 7230.12
## 108 1833.48 2014.62 7209.01
## 109 1837.11 2022.75 7135.95
## 110 1817.17 2041.40 7138.80
## 111 1819.83 2011.42 7173.91
## 112 1800.65 2024.74 7165.08
## 113 1775.65 2025.41 7108.40
## 114 1758.96 2007.08 7137.90
## 115 1750.00 2009.04 7064.01
## 116 1736.68 1988.11 7109.14
## 117 1756.55 1979.19 7126.06
## 118 1677.54 1961.60 7041.28
## 119 1674.99 1946.55 7022.95
## 120 1694.82 1925.66 6967.38
## 121 1702.93 1928.23 6886.24
## 122 1674.49 1915.01 6816.89
## 123 1662.54 1931.01 6824.66
## 124 1672.80 1840.96 6782.81
## 125 1644.63 1836.25 6616.85
## 126 1658.19 1837.43 6611.83
## 127 1614.77 1852.99 6582.69
## 128 1591.17 1861.84 6575.32
## 129 1647.81 1829.59 6528.52
## 130 1699.13 1811.92 6343.72
## 131 1713.83 1821.53 6368.85
## 132 1710.29 1791.25 6477.16
## 133 1693.21 1814.73 6591.90
## 134 1696.24 1770.16 6556.37
## 135 1709.61 1741.05 6581.00
## 136 1728.34 1797.99 6506.48
## 137 1676.73 1854.19 6606.49
## 138 1652.79 1868.84 6624.70
## 139 1767.84 1873.65 6716.09
## 140 1808.51 1852.99 6699.38
## 141 1818.27 1853.60 6632.19
## 142 1813.14 1859.80 6672.62
## 143 1846.10 1889.94 6775.80
## 144 1880.33 1836.96 6781.48
## 145 1879.64 1780.71 6795.99
## 146 1860.91 1904.19 6740.02
## 147 1867.62 1942.76 6830.71
## 148 1860.14 1956.53 6869.50
## 149 1824.09 1959.35 6816.63
## 150 1814.09 2010.75 6881.62
## 151 1796.85 2061.75 6878.88
## 152 1754.03 2069.82 6908.86
## 153 1754.82 2049.64 6946.13
## 154 1755.49 2050.85 6890.07
## 155 1782.56 2039.80 6837.75
## 156 1791.43 2018.64 6909.51
## 157 1813.40 2016.47 6861.89
## 158 1806.50 2000.90 6881.31
## 159 1829.04 1951.58 6843.22
## 160 1814.98 1947.75 6836.17
## 161 1802.91 1943.60 6832.76
## 162 1830.50 1969.27 6941.47
## 163 1843.72 1988.19 6941.81
## 164 1870.79 1997.69 6964.82
## 165 1882.73 2004.31 6932.30
## 166 1885.44 2029.81 6798.40
## 167 1893.78 2018.98 6882.72
## 168 1879.13 1997.13 6917.81
## 169 1864.80 2019.88 6976.44
## 170 1894.44 2032.28 6939.03
## 171 1902.93 2077.76 6969.01
## 172 1877.33 2082.35 6978.03
## 173 1867.90 2080.38 6978.60
## 174 1855.56 2085.61 6950.23
## 175 1861.58 2094.24 6915.61
## 176 1816.27 2080.35 6913.35
## 177 1788.40 2047.48 6875.62
## 178 1784.49 2067.10 6796.86
## 179 1766.90 2089.21 6940.01
## 180 1754.84 2080.24 6944.47
## 181 1729.80 2066.21 6926.60
## 182 1782.82 2074.03 6963.74
## 183 1772.15 2096.76 6977.27
## 184 1751.03 2055.96 6966.28
## 185 1704.31 2028.68 6921.46
## 186 1676.98 2030.63 6920.93
## 187 1673.66 2009.70 6944.82
## 188 1679.18 1990.66 6902.05
## 189 1646.01 1965.97 6858.47
## 190 1646.89 1976.21 6845.50
## 191 1698.90 2023.13 6896.24
## 192 1718.98 2012.87 6905.74
## 193 1747.17 1985.28 6929.94
## 194 1753.74 1933.28 6932.05
## 195 1741.32 1903.47 6909.79
## 196 1737.24 1897.95 6878.49
## 197 1731.77 1909.87 6834.50
## 198 1717.06 1869.84 6774.76
## 199 1701.67 1867.03 6721.43
## 200 1690.99 1924.29 6800.26
## 201 1680.36 1946.98 6816.51
## 202 1660.36 1973.02 6827.41
## 203 1667.98 1983.82 6901.00
## 204 1654.93 1975.50 6886.68
## 205 1655.99 1979.53 6840.51
## 206 1649.00 1971.99 6846.51
## 207 1659.92 1950.12 6870.40
## 208 1654.42 1933.56 6857.12
## 209 1635.46 1923.92 6849.72
## 210 1631.44 1921.18 6829.37
## 211 1631.86 1923.55 6812.63
## 212 1593.61 1909.60 6849.09
## 213 1580.54 1916.36 6812.61
## 214 1599.10 1899.89 6765.88
## 215 1642.64 1897.46 6705.12
## 216 1654.89 1886.20 6602.99
## 217 1651.98 1898.07 6538.76
## 218 1617.00 1893.54 6642.16
## 219 1639.65 1871.54 6617.32
## 220 1669.57 1864.23 6672.41
## 221 1685.83 1872.27 6734.11
## 222 1680.50 1821.60 6737.49
## 223 1652.54 1804.18 6850.92
## 224 1683.18 1824.71 6846.61
## 225 1687.06 1869.60 6832.43
## 226 1678.50 1886.47 6728.80
## 227 1663.43 1897.71 6720.32
## 228 1636.43 1857.64 6796.29
## 229 1731.19 1885.36 6771.55
## 230 1766.85 1925.18 6851.97
## 231 1757.95 1949.76 6840.20
## 232 1761.06 1949.28 6822.34
## 233 1765.12 1900.76 6890.59
## 234 1747.55 1944.60 6890.89
## 235 1716.47 1945.78 6875.16
## 236 1697.83 1930.88 6791.69
## 237 1685.30 1915.90 6738.44
## 238 1695.50 1870.86 6699.40
## 239 1645.82 1977.14 6735.35
## 240 1652.71 2022.27 6735.13
## 241 1665.05 2009.64 6664.01
## 242 1661.70 2013.69 6629.07
## 243 1666.48 2012.28 6671.06
## 244 1660.70 1980.57 6644.31
## 245 1666.09 1940.89 6654.72
## 246 1657.46 1922.95 6552.51
## 247 1635.26 1909.65 6735.11
## 248 1634.45 1918.97 6753.72
## 249 1658.62 1859.51 6714.59
## 250 1665.18 1859.80 6740.28
## 251 1670.97 1870.63 6715.79
## 252 1680.90 1863.13 6715.35
## 253 1684.90 1862.23 6711.20
## 254 1667.26 1852.65 6688.46
## 255 1657.75 1858.67 6661.21
## 256 1643.26 1853.48 6643.70
## 257 1637.32 1821.45 6604.72
## 258 1624.53 1819.60 6637.97
## 259 1666.97 1859.53 6656.92
## 260 1696.29 1861.74 6693.75
## 261 1681.30 1868.85 6664.36
## 262 1682.21 1875.39 6631.96
## 263 1680.86 1876.75 6600.35
## 264 1672.78 1865.45 6606.76
## 265 1667.63 1855.08 6615.28
## 266 1614.03 1828.63 6584.29
## 267 1645.47 1825.17 6587.47
## 268 1688.00 1807.22 6532.04
## 269 1664.36 1845.48 6512.61
## 270 1654.20 1883.59 6495.15
## 271 1636.37 1859.59 6481.50
## 272 1630.00 1865.38 6502.08
## 273 1640.69 1861.20 6448.26
## 274 1611.60 1848.55 6415.54
## 275 1608.22 1849.05 6460.26
## 276 1596.86 1783.12 6501.86
# MA TRẬN TƯƠNG QUAN
cor(abc)
## VNI VN30 SP500
## VNI 1.0000000 0.5798613 0.5869164
## VN30 0.5798613 1.0000000 0.3162642
## SP500 0.5869164 0.3162642 1.0000000
cor.test(abc$VNI, abc$VN30)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: abc$VNI and abc$VN30
## t = 11.781, df = 274, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.4957318 0.6532093
## sample estimates:
## cor
## 0.5798613
cor.test(abc$VNI, abc$SP500)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: abc$VNI and abc$SP500
## t = 11.999, df = 274, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.5037559 0.6592983
## sample estimates:
## cor
## 0.5869164
cor.test(abc$VN30, abc$SP500)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: abc$VN30 and abc$SP500
## t = 5.5184, df = 274, p-value = 7.928e-08
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.2058829 0.4186987
## sample estimates:
## cor
## 0.3162642
# ĐỒ THỊ TƯƠNG QUAN ĐA BIẾN
library(psych)
vars = cbind(abc$VNI, abc$VN30, abc$SP500)
colnames(vars) = c("VNI", "VN30", "SP500")
pairs.panels(vars)
# NHẬN XÉT:
# Ma trận tương quan cho biết mức độ và chiều hướng tương quan giữa ba chỉ số VNI, VN30 và S&P 500.
# Các biểu đồ phân tán và đường hồi quy giúp quan sát trực quan mối quan hệ giữa từng cặp chỉ số.
# Nếu các điểm dữ liệu tập trung gần đường hồi quy, mối quan hệ tuyến tính có xu hướng chặt chẽ hơn.
# Kết quả kiểm định cor.test() được sử dụng để đánh giá ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan thông qua giá trị p-value.
# Nếu p-value nhỏ hơn 0,05, có thể kết luận hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
### CÂU F: MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA BIẾN
mreg = lm(VNI ~ VN30 + SP500, data = dulieu)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNI ~ VN30 + SP500, data = dulieu)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -137.233 -39.736 -3.463 38.611 231.775
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 9.990e+01 1.005e+02 0.994 0.321
## VN30 5.036e-01 5.096e-02 9.882 <2e-16 ***
## SP500 9.582e-02 9.473e-03 10.114 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 60.29 on 273 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5172, Adjusted R-squared: 0.5136
## F-statistic: 146.2 on 2 and 273 DF, p-value: < 2.2e-16
# NHẬN XÉT:
# Kiểm định F = 146.2 với p-value < 2.2e-16, cho thấy mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
# Hệ số VN30 = 0.5036 và SP500 = 0.0958 đều dương, với p-value < 0.001, cho thấy cả hai biến đều có mối liên hệ thuận và có ý nghĩa thống kê với VNI khi giữ biến còn lại không đổi.
# Hệ số chặn có p-value = 0.321 > 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
# Cả VN30 (F = 190.12) và SP500 (F = 102.30) đều có ý nghĩa thống kê với p-value < 2.2e-16.
### CÂU G: KIỂM ĐỊNH SAU MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐA BIẾN
# KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN VF TỰ TƯƠNG QUAN
mreg=lm(dulieu$VNI ~ dulieu$VN30 + dulieu$SP500)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = dulieu$VNI ~ dulieu$VN30 + dulieu$SP500)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -137.233 -39.736 -3.463 38.611 231.775
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 9.990e+01 1.005e+02 0.994 0.321
## dulieu$VN30 5.036e-01 5.096e-02 9.882 <2e-16 ***
## dulieu$SP500 9.582e-02 9.473e-03 10.114 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 60.29 on 273 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5172, Adjusted R-squared: 0.5136
## F-statistic: 146.2 on 2 and 273 DF, p-value: < 2.2e-16
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## dulieu$VN30 dulieu$SP500
## 1.11114 1.11114
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 = 0.19657, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
# KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT CỦA MÔ HÌNH THÔNG QUA ĐỒ THỊ PHẦN DƯ VÀ PHẦN DƯ CHUẨN HÓA
mreg <- lm(VNI ~ VN30 + SP500, data = dulieu)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNI ~ VN30 + SP500, data = dulieu)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -137.233 -39.736 -3.463 38.611 231.775
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 9.990e+01 1.005e+02 0.994 0.321
## VN30 5.036e-01 5.096e-02 9.882 <2e-16 ***
## SP500 9.582e-02 9.473e-03 10.114 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 60.29 on 273 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5172, Adjusted R-squared: 0.5136
## F-statistic: 146.2 on 2 and 273 DF, p-value: < 2.2e-16
op = par(mfrow = c(2, 2))
plot(mreg)
# NHẬN XÉT:
# Đồ thị Residuals vs Fitted: Phần dư phân bố quanh đường (y=0), nhưng đường xu hướng hơi cong, cho thấy giả định tuyến tính cần được xem xét thêm.
# Đồ thị Normal Q-Q: Phần lớn các điểm nằm gần đường chuẩn, nhưng hai đuôi có điểm lệch khỏi đường thẳng, cho thấy phần dư có thể chưa phân phối chuẩn hoàn toàn.
# Đồ thị Scale-Location: Đường xu hướng không nằm ngang hoàn toàn, độ phân tán phần dư có dấu hiệu thay đổi, cần kiểm định thêm giả định phương sai sai số không đổi.
# Đồ thị Residuals vs Leverage: Phần lớn điểm có độ đòn bẩy thấp, nhưng các quan sát 135, 144 và 145 cần được kiểm tra thêm về mức độ ảnh hưởng.