# Họ và tên: Trần Văn Nhân
# Lớp: 24NH1
# MSSV: 2454020019
# Bài: Thực hành cuối kỳ
# Nhập liệu
vannhan = file.choose()
datavannhan = read.csv(vannhan, header = TRUE)
names(datavannhan)
## [1] "Ngày" "Vnindex" "Vn30" "HNX"
datavannhan$Vnindex = as.numeric(gsub(",", "", datavannhan$Vnindex))
datavannhan$Vn30 = as.numeric(gsub(",", "", datavannhan$Vn30))
datavannhan$HNX = as.numeric(gsub(",", "", datavannhan$HNX))
str(datavannhan)
## 'data.frame': 256 obs. of 4 variables:
## $ Ngày : chr "30/09/2025" "01/10/2025" "02/10/2025" "03/10/2025" ...
## $ Vnindex: num 1662 1665 1653 1646 1696 ...
## $ Vn30 : num 1863 1871 1860 1860 1919 ...
## $ HNX : num 273 273 270 266 275 ...
summary(datavannhan)
## Ngày Vnindex Vn30 HNX
## Length :256 Min. :1581 Min. :1741 Min. :235.4
## N.unique :256 1st Qu.:1699 1st Qu.:1898 1st Qu.:253.3
## N.blank : 0 Median :1777 Median :1951 Median :264.7
## Min.nchar: 10 Mean :1772 Mean :1950 Mean :269.1
## Max.nchar: 10 3rd Qu.:1832 3rd Qu.:2005 3rd Qu.:278.8
## Max. :1928 Max. :2097 Max. :336.2
save(datavannhan, file="datavannhan.rda")
attach(datavannhan)
is.data.frame(datavannhan)
## [1] TRUE
# Câu b: Mã hoá các chỉ số
# Mã hoá biến VNIndex
VnindexMH = datavannhan$Vnindex
VnindexMH = replace(VnindexMH,datavannhan$Vnindex <= 1600, 1)
VnindexMH = replace(VnindexMH, datavannhan$Vnindex > 1600, 2)
VnindexMH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Vnindexcode = data.frame(datavannhan$Vnindex, VnindexMH)
Vnindexcode
## datavannhan.Vnindex VnindexMH
## 1 1661.70 2
## 2 1665.05 2
## 3 1652.71 2
## 4 1645.82 2
## 5 1695.50 2
## 6 1685.30 2
## 7 1697.83 2
## 8 1716.47 2
## 9 1747.55 2
## 10 1765.12 2
## 11 1761.06 2
## 12 1757.95 2
## 13 1766.85 2
## 14 1731.19 2
## 15 1636.43 2
## 16 1663.43 2
## 17 1678.50 2
## 18 1687.06 2
## 19 1683.18 2
## 20 1652.54 2
## 21 1680.50 2
## 22 1685.83 2
## 23 1669.57 2
## 24 1639.65 2
## 25 1617.00 2
## 26 1651.98 2
## 27 1654.89 2
## 28 1642.64 2
## 29 1599.10 1
## 30 1580.54 1
## 31 1593.61 1
## 32 1631.86 2
## 33 1631.44 2
## 34 1635.46 2
## 35 1654.42 2
## 36 1659.92 2
## 37 1649.00 2
## 38 1655.99 2
## 39 1654.93 2
## 40 1667.98 2
## 41 1660.36 2
## 42 1680.36 2
## 43 1684.32 2
## 44 1690.99 2
## 45 1701.67 2
## 46 1717.06 2
## 47 1731.77 2
## 48 1737.24 2
## 49 1741.32 2
## 50 1753.74 2
## 51 1747.17 2
## 52 1718.98 2
## 53 1698.90 2
## 54 1646.89 2
## 55 1646.01 2
## 56 1679.18 2
## 57 1673.66 2
## 58 1676.98 2
## 59 1704.31 2
## 60 1751.03 2
## 61 1772.15 2
## 62 1782.82 2
## 63 1742.85 2
## 64 1729.80 2
## 65 1754.84 2
## 66 1766.90 2
## 67 1784.49 2
## 68 1788.40 2
## 69 1816.27 2
## 70 1861.58 2
## 71 1855.56 2
## 72 1867.90 2
## 73 1877.33 2
## 74 1902.93 2
## 75 1894.44 2
## 76 1864.80 2
## 77 1879.13 2
## 78 1896.59 2
## 79 1893.78 2
## 80 1885.44 2
## 81 1882.73 2
## 82 1870.79 2
## 83 1843.72 2
## 84 1830.50 2
## 85 1802.91 2
## 86 1814.98 2
## 87 1829.04 2
## 88 1806.50 2
## 89 1813.40 2
## 90 1791.43 2
## 91 1782.56 2
## 92 1755.49 2
## 93 1754.82 2
## 94 1754.03 2
## 95 1796.85 2
## 96 1814.09 2
## 97 1824.09 2
## 98 1860.14 2
## 99 1867.62 2
## 100 1860.91 2
## 101 1879.64 2
## 102 1880.33 2
## 103 1846.10 2
## 104 1813.14 2
## 105 1818.27 2
## 106 1808.51 2
## 107 1767.84 2
## 108 1652.79 2
## 109 1676.73 2
## 110 1728.34 2
## 111 1709.61 2
## 112 1696.24 2
## 113 1693.21 2
## 114 1710.29 2
## 115 1713.83 2
## 116 1699.13 2
## 117 1647.81 2
## 118 1591.17 1
## 119 1614.77 2
## 120 1658.19 2
## 121 1644.63 2
## 122 1672.80 2
## 123 1662.54 2
## 124 1674.49 2
## 125 1702.93 2
## 126 1694.82 2
## 127 1684.04 2
## 128 1674.99 2
## 129 1677.54 2
## 130 1756.55 2
## 131 1736.68 2
## 132 1750.00 2
## 133 1758.96 2
## 134 1775.65 2
## 135 1800.65 2
## 136 1819.83 2
## 137 1817.17 2
## 138 1837.11 2
## 139 1833.48 2
## 140 1857.30 2
## 141 1870.36 2
## 142 1853.29 2
## 143 1875.84 2
## 144 1854.10 2
## 145 1854.06 2
## 146 1874.85 2
## 147 1891.20 2
## 148 1909.01 2
## 149 1915.37 2
## 150 1895.50 2
## 151 1901.10 2
## 152 1898.37 2
## 153 1925.46 2
## 154 1921.60 2
## 155 1927.94 2
## 156 1912.93 2
## 157 1913.23 2
## 158 1896.89 2
## 159 1877.13 2
## 160 1886.03 2
## 161 1884.18 2
## 162 1874.43 2
## 163 1863.67 2
## 164 1863.49 2
## 165 1844.54 2
## 166 1826.47 2
## 167 1819.01 2
## 168 1831.55 2
## 169 1838.90 2
## 170 1790.53 2
## 171 1793.05 2
## 172 1803.71 2
## 173 1798.61 2
## 174 1791.65 2
## 175 1799.31 2
## 176 1807.94 2
## 177 1806.20 2
## 178 1830.47 2
## 179 1824.53 2
## 180 1857.91 2
## 181 1869.04 2
## 182 1878.02 2
## 183 1863.07 2
## 184 1871.91 2
## 185 1854.97 2
## 186 1860.01 2
## 187 1867.21 2
## 188 1866.35 2
## 189 1862.08 2
## 190 1843.50 2
## 191 1848.25 2
## 192 1853.70 2
## 193 1840.70 2
## 194 1828.34 2
## 195 1800.54 2
## 196 1806.63 2
## 197 1782.12 2
## 198 1804.24 2
## 199 1787.45 2
## 200 1743.51 2
## 201 1730.56 2
## 202 1668.53 2
## 203 1699.38 2
## 204 1686.11 2
## 205 1669.01 2
## 206 1680.62 2
## 207 1704.68 2
## 208 1744.66 2
## 209 1735.78 2
## 210 1762.84 2
## 211 1777.23 2
## 212 1776.46 2
## 213 1764.78 2
## 214 1768.06 2
## 215 1776.77 2
## 216 1773.41 2
## 217 1793.18 2
## 218 1765.63 2
## 219 1729.08 2
## 220 1727.46 2
## 221 1732.02 2
## 222 1726.69 2
## 223 1734.24 2
## 224 1768.12 2
## 225 1788.78 2
## 226 1791.41 2
## 227 1821.32 2
## 228 1831.56 2
## 229 1832.12 2
## 230 1827.72 2
## 231 1853.08 2
## 232 1821.64 2
## 233 1830.44 2
## 234 1827.12 2
## 235 1829.23 2
## 236 1795.21 2
## 237 1788.23 2
## 238 1811.15 2
## 239 1810.11 2
## 240 1822.77 2
## 241 1815.66 2
## 242 1799.67 2
## 243 1816.93 2
## 244 1801.65 2
## 245 1775.09 2
## 246 1785.11 2
## 247 1780.68 2
## 248 1777.73 2
## 249 1768.62 2
## 250 1749.30 2
## 251 1737.71 2
## 252 1753.20 2
## 253 1759.08 2
## 254 1753.39 2
## 255 1738.97 2
## 256 1735.09 2
# Mã hoá biến Vn30
Vn30MH= datavannhan$Vn30
Vn30MH= replace(Vn30MH,datavannhan$Vn30<=1800,1)
Vn30MH= replace(Vn30MH,datavannhan$Vn30>1800,2)
Vn30MH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Vn30code = data.frame(datavannhan$Vn30,Vn30MH)
Vn30code
## datavannhan.Vn30 Vn30MH
## 1 1863.13 2
## 2 1870.63 2
## 3 1859.80 2
## 4 1859.51 2
## 5 1918.97 2
## 6 1909.65 2
## 7 1922.95 2
## 8 1940.89 2
## 9 1980.57 2
## 10 2012.28 2
## 11 2013.69 2
## 12 2009.64 2
## 13 2022.27 2
## 14 1977.14 2
## 15 1870.86 2
## 16 1915.90 2
## 17 1930.88 2
## 18 1945.78 2
## 19 1944.60 2
## 20 1900.76 2
## 21 1949.28 2
## 22 1949.76 2
## 23 1925.18 2
## 24 1885.36 2
## 25 1857.64 2
## 26 1897.71 2
## 27 1886.47 2
## 28 1869.60 2
## 29 1824.71 2
## 30 1804.18 2
## 31 1821.60 2
## 32 1872.27 2
## 33 1864.23 2
## 34 1871.54 2
## 35 1893.54 2
## 36 1898.07 2
## 37 1886.20 2
## 38 1897.46 2
## 39 1899.89 2
## 40 1916.36 2
## 41 1909.60 2
## 42 1923.55 2
## 43 1921.18 2
## 44 1923.92 2
## 45 1933.56 2
## 46 1950.12 2
## 47 1971.99 2
## 48 1979.53 2
## 49 1975.50 2
## 50 1983.82 2
## 51 1973.02 2
## 52 1946.98 2
## 53 1924.29 2
## 54 1867.03 2
## 55 1869.84 2
## 56 1909.87 2
## 57 1897.95 2
## 58 1903.47 2
## 59 1933.28 2
## 60 1985.28 2
## 61 2012.87 2
## 62 2023.13 2
## 63 1976.21 2
## 64 1965.97 2
## 65 1990.66 2
## 66 2009.70 2
## 67 2030.63 2
## 68 2028.68 2
## 69 2055.96 2
## 70 2096.76 2
## 71 2074.03 2
## 72 2066.21 2
## 73 2080.24 2
## 74 2089.21 2
## 75 2067.10 2
## 76 2047.48 2
## 77 2080.35 2
## 78 2094.24 2
## 79 2085.61 2
## 80 2080.38 2
## 81 2082.35 2
## 82 2077.76 2
## 83 2032.28 2
## 84 2019.88 2
## 85 1997.13 2
## 86 2018.98 2
## 87 2029.81 2
## 88 2004.31 2
## 89 1997.69 2
## 90 1988.19 2
## 91 1969.27 2
## 92 1943.60 2
## 93 1947.75 2
## 94 1951.58 2
## 95 2000.90 2
## 96 2016.47 2
## 97 2018.64 2
## 98 2039.80 2
## 99 2050.85 2
## 100 2049.64 2
## 101 2069.82 2
## 102 2061.75 2
## 103 2010.75 2
## 104 1959.35 2
## 105 1956.53 2
## 106 1942.76 2
## 107 1904.19 2
## 108 1780.71 1
## 109 1836.96 2
## 110 1889.94 2
## 111 1859.80 2
## 112 1853.60 2
## 113 1852.99 2
## 114 1873.65 2
## 115 1868.84 2
## 116 1854.19 2
## 117 1797.99 1
## 118 1741.05 1
## 119 1770.16 1
## 120 1814.73 2
## 121 1791.25 1
## 122 1821.53 2
## 123 1811.92 2
## 124 1829.59 2
## 125 1861.84 2
## 126 1852.99 2
## 127 1837.43 2
## 128 1836.25 2
## 129 1840.96 2
## 130 1931.01 2
## 131 1915.01 2
## 132 1928.23 2
## 133 1925.66 2
## 134 1946.55 2
## 135 1961.60 2
## 136 1979.19 2
## 137 1988.11 2
## 138 2009.04 2
## 139 2007.08 2
## 140 2025.41 2
## 141 2024.74 2
## 142 2011.42 2
## 143 2041.40 2
## 144 2022.75 2
## 145 2014.62 2
## 146 2032.30 2
## 147 2053.41 2
## 148 2079.10 2
## 149 2074.06 2
## 150 2040.51 2
## 151 2053.97 2
## 152 2043.51 2
## 153 2068.62 2
## 154 2050.58 2
## 155 2046.37 2
## 156 2027.45 2
## 157 2028.94 2
## 158 2027.51 2
## 159 2010.93 2
## 160 2021.72 2
## 161 2027.90 2
## 162 2022.46 2
## 163 1999.82 2
## 164 1997.06 2
## 165 1989.71 2
## 166 1972.99 2
## 167 1974.60 2
## 168 1982.29 2
## 169 1986.28 2
## 170 1936.81 2
## 171 1951.92 2
## 172 1960.97 2
## 173 1947.28 2
## 174 1944.36 2
## 175 1962.48 2
## 176 1960.19 2
## 177 1957.17 2
## 178 1967.22 2
## 179 1963.57 2
## 180 1980.13 2
## 181 1995.12 2
## 182 2010.15 2
## 183 2004.62 2
## 184 2008.57 2
## 185 2004.29 2
## 186 1995.71 2
## 187 2013.35 2
## 188 2009.04 2
## 189 2002.56 2
## 190 1991.11 2
## 191 1995.91 2
## 192 1998.44 2
## 193 1987.11 2
## 194 1970.82 2
## 195 1939.84 2
## 196 1946.06 2
## 197 1916.05 2
## 198 1941.65 2
## 199 1931.65 2
## 200 1887.32 2
## 201 1881.32 2
## 202 1826.90 2
## 203 1845.32 2
## 204 1829.36 2
## 205 1806.50 2
## 206 1824.35 2
## 207 1849.12 2
## 208 1886.27 2
## 209 1872.07 2
## 210 1917.69 2
## 211 1927.35 2
## 212 1916.88 2
## 213 1902.79 2
## 214 1911.09 2
## 215 1925.18 2
## 216 1922.53 2
## 217 1936.46 2
## 218 1909.23 2
## 219 1876.81 2
## 220 1877.68 2
## 221 1876.14 2
## 222 1875.73 2
## 223 1887.06 2
## 224 1927.79 2
## 225 1942.00 2
## 226 1936.15 2
## 227 1970.01 2
## 228 1979.23 2
## 229 1982.96 2
## 230 1961.57 2
## 231 1984.89 2
## 232 1963.01 2
## 233 1968.52 2
## 234 1967.64 2
## 235 1976.82 2
## 236 1936.69 2
## 237 1928.57 2
## 238 1951.14 2
## 239 1954.29 2
## 240 1975.01 2
## 241 1964.17 2
## 242 1953.26 2
## 243 1965.36 2
## 244 1954.91 2
## 245 1932.15 2
## 246 1938.50 2
## 247 1922.42 2
## 248 1914.35 2
## 249 1906.81 2
## 250 1890.57 2
## 251 1875.99 2
## 252 1894.46 2
## 253 1898.82 2
## 254 1894.20 2
## 255 1877.00 2
## 256 1873.43 2
# Mã hoá biến HXN
HNXMH= datavannhan$HNX
HNXMH= replace(HNXMH,datavannhan$HNX<=270,1)
HNXMH= replace(HNXMH,datavannhan$HNX>270,2)
HNXMH
## [1] 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [112] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [149] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1
HNXcode = data.frame(datavannhan$HNX, HNXMH)
HNXcode
## datavannhan.HNX HNXMH
## 1 273.16 2
## 2 273.22 2
## 3 269.55 1
## 4 265.75 1
## 5 274.69 2
## 6 272.87 2
## 7 273.34 2
## 8 274.94 2
## 9 273.62 2
## 10 275.35 2
## 11 275.33 2
## 12 276.12 2
## 13 277.08 2
## 14 276.11 2
## 15 263.02 1
## 16 264.65 1
## 17 268.69 1
## 18 266.78 1
## 19 267.28 1
## 20 265.36 1
## 21 266.78 1
## 22 268.04 1
## 23 266.96 1
## 24 265.85 1
## 25 259.18 1
## 26 265.91 1
## 27 266.70 1
## 28 266.15 1
## 29 260.11 1
## 30 258.18 1
## 31 261.08 1
## 32 264.79 1
## 33 266.29 1
## 34 267.61 1
## 35 268.69 1
## 36 267.36 1
## 37 265.03 1
## 38 264.23 1
## 39 263.13 1
## 40 261.22 1
## 41 257.30 1
## 42 261.91 1
## 43 261.43 1
## 44 259.91 1
## 45 257.91 1
## 46 258.87 1
## 47 259.67 1
## 48 262.31 1
## 49 260.65 1
## 50 258.68 1
## 51 257.14 1
## 52 256.48 1
## 53 255.87 1
## 54 250.09 1
## 55 249.37 1
## 56 255.08 1
## 57 253.12 1
## 58 253.23 1
## 59 253.97 1
## 60 257.23 1
## 61 255.47 1
## 62 252.60 1
## 63 250.98 1
## 64 250.53 1
## 65 251.22 1
## 66 250.50 1
## 67 248.77 1
## 68 246.74 1
## 69 246.52 1
## 70 249.40 1
## 71 249.10 1
## 72 247.10 1
## 73 251.88 1
## 74 252.85 1
## 75 253.32 1
## 76 253.16 1
## 77 252.28 1
## 78 254.95 1
## 79 253.11 1
## 80 252.66 1
## 81 258.43 1
## 82 252.96 1
## 83 247.30 1
## 84 252.84 1
## 85 252.47 1
## 86 252.72 1
## 87 256.13 1
## 88 260.39 1
## 89 265.18 1
## 90 265.95 1
## 91 263.04 1
## 92 256.28 1
## 93 256.01 1
## 94 253.77 1
## 95 255.86 1
## 96 256.48 1
## 97 257.06 1
## 98 261.83 1
## 99 262.72 1
## 100 263.23 1
## 101 262.33 1
## 102 262.82 1
## 103 259.00 1
## 104 260.01 1
## 105 257.85 1
## 106 257.59 1
## 107 253.64 1
## 108 235.36 1
## 109 240.07 1
## 110 247.02 1
## 111 247.85 1
## 112 245.84 1
## 113 245.74 1
## 114 246.86 1
## 115 247.78 1
## 116 245.73 1
## 117 243.46 1
## 118 237.54 1
## 119 243.81 1
## 120 249.67 1
## 121 248.21 1
## 122 252.36 1
## 123 250.59 1
## 124 250.98 1
## 125 251.46 1
## 126 250.36 1
## 127 248.68 1
## 128 245.03 1
## 129 246.70 1
## 130 253.32 1
## 131 250.98 1
## 132 251.91 1
## 133 251.66 1
## 134 252.41 1
## 135 252.72 1
## 136 256.49 1
## 137 260.00 1
## 138 257.33 1
## 139 253.27 1
## 140 255.36 1
## 141 253.23 1
## 142 251.95 1
## 143 249.44 1
## 144 250.66 1
## 145 250.04 1
## 146 247.42 1
## 147 248.46 1
## 148 247.76 1
## 149 246.49 1
## 150 248.06 1
## 151 253.28 1
## 152 254.62 1
## 153 255.07 1
## 154 257.42 1
## 155 259.25 1
## 156 259.50 1
## 157 261.33 1
## 158 264.37 1
## 159 267.51 1
## 160 271.80 2
## 161 278.15 2
## 162 282.23 2
## 163 285.56 2
## 164 294.94 2
## 165 305.18 2
## 166 314.79 2
## 167 317.48 2
## 168 304.86 2
## 169 293.79 2
## 170 298.36 2
## 171 305.74 2
## 172 301.15 2
## 173 300.09 2
## 174 302.49 2
## 175 310.91 2
## 176 319.62 2
## 177 330.20 2
## 178 336.16 2
## 179 324.83 2
## 180 321.06 2
## 181 326.38 2
## 182 318.24 2
## 183 319.44 2
## 184 317.83 2
## 185 317.99 2
## 186 313.16 2
## 187 313.16 2
## 188 306.73 2
## 189 307.57 2
## 190 296.51 2
## 191 293.74 2
## 192 300.39 2
## 193 306.67 2
## 194 303.76 2
## 195 291.90 2
## 196 297.34 2
## 197 291.07 2
## 198 288.32 2
## 199 291.70 2
## 200 284.41 2
## 201 280.74 2
## 202 275.49 2
## 203 281.07 2
## 204 272.99 2
## 205 269.35 1
## 206 269.45 1
## 207 271.68 2
## 208 275.05 2
## 209 271.25 2
## 210 279.28 2
## 211 286.41 2
## 212 293.59 2
## 213 292.64 2
## 214 293.44 2
## 215 287.68 2
## 216 290.91 2
## 217 288.45 2
## 218 283.34 2
## 219 279.99 2
## 220 278.64 2
## 221 282.32 2
## 222 279.98 2
## 223 278.55 2
## 224 284.07 2
## 225 283.19 2
## 226 282.65 2
## 227 281.96 2
## 228 282.64 2
## 229 284.77 2
## 230 282.24 2
## 231 282.53 2
## 232 280.60 2
## 233 281.11 2
## 234 279.48 2
## 235 278.37 2
## 236 272.68 2
## 237 271.94 2
## 238 274.13 2
## 239 273.22 2
## 240 273.90 2
## 241 275.29 2
## 242 274.38 2
## 243 276.93 2
## 244 276.45 2
## 245 272.77 2
## 246 272.21 2
## 247 271.31 2
## 248 269.91 1
## 249 271.64 2
## 250 268.66 1
## 251 266.75 1
## 252 269.62 1
## 253 265.53 1
## 254 259.82 1
## 255 256.22 1
## 256 261.60 1
# 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 1 256 1771.58 81.69 1777.00 1772.94 99.42 1580.54 1927.94 347.40
## Vn30 2 256 1949.50 72.35 1950.63 1950.65 79.57 1741.05 2096.76 355.71
## HNX 3 256 269.13 19.93 264.72 266.55 17.41 235.36 336.16 100.80
## skew kurtosis se
## Vnindex -0.17 -0.96 5.11
## Vn30 -0.18 -0.50 4.52
## HNX 1.08 0.69 1.25
## Nhận xét:
# VNIndex có giá trị trung bình là 1,772.00 điểm, cho thấy dữ liệu phân phối xoay quanh mức 1,772 điểm.
# VN30 có giá trị trung bình là 1,950.00 điểm, cho thấy dữ liệu phân phối xoay quanh mức 1,950 điểm.
# HNX có giá trị trung bình là 269.10 điểm, cho thấy dữ liệu phân phối xoay quanh mức 269.1 điểm.
# Biến có độ phân tán lớn nhất là VNIndex với Gmd = 94.04, cho thấy dữ liệu phân tán rộng nhất.
# Biến có độ phân tán nhỏ nhất là HNX với Gmd = 21.56, cho thấy dữ liệu phân tán hẹp nhất.
# VNIndex có giá trị cao nhất đạt 1,927.94 điểm (thấp nhất 1,580.54 điểm), cho thấy biên độ biến động rộng.
# HNX có khoảng biến thiên nhỏ nhất (100.80 điểm), cho thấy biên độ biến động hẹp nhất.
# Thống kê mô tả
summary(Vnindex)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1581 1699 1777 1772 1832 1928
summary(Vn30)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1741 1898 1951 1950 2005 2097
summary(HNX)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 235.4 253.3 264.7 269.1 278.8 336.2
## Nhận xét
# 50% dữ liệu VNIndex tập trung trong khoảng 1699–1832, VN30 trong khoảng 1898–2005 và HNX trong khoảng 253.3–278.8.
# VNIndex có khoảng tứ phân vị lớn nhất (133 = 1832 - 1699), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm phân tán rộng nhất.
# HNX có khoảng tứ phân vị nhỏ nhất (25.5 = 278.8 - 253.3), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm phân tán hẹp nhất.
# Thống kê dưới dạng Ordinal Scale
table(VnindexMH)
## VnindexMH
## 1 2
## 4 252
table(VnindexMH)/sum(table(VnindexMH))
## VnindexMH
## 1 2
## 0.015625 0.984375
## Nhận xét:
# Trong tổng số 256 mẫu quan sát, có 4 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 1,56%) và 252 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 98,44%)
table(Vn30MH)
## Vn30MH
## 1 2
## 5 251
table(Vn30MH)/sum(table(Vn30MH))
## Vn30MH
## 1 2
## 0.01953125 0.98046875
## Nhận xét
#Trong tổng số 256 mẫu quan sát, có 187 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 73,05%) và 69 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 26,95%)
table(HNXMH)
## HNXMH
## 1 2
## 157 99
table(HNXMH)/sum(table(HNXMH))
## HNXMH
## 1 2
## 0.6132812 0.3867188
## Nhận xét:
# Trong tổng số 256 mẫu quan sát, có 157 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 61,33%) và 99 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 38,67%)
# Câu D
## Vẽ biểu thị cột đối với Ordinal
# Vnindex
Vnindex.freq <- table(VnindexMH)
Vnindex.freq
## VnindexMH
## 1 2
## 4 252
barplot(Vnindex.freq, xlab = "Nhóm Vnindex", ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột Vnindex", col = c("lightyellow","lightblue"))
# Vn30
Vn30.freq <- table(Vn30MH)
Vn30.freq
## Vn30MH
## 1 2
## 5 251
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
## 157 99
barplot(HNX.freq, xlab = "Nhóm HNX",ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột HNX", col = c("blue", "yellow"))
# Nhận xét:
# Đồ thị cột chỉ số VNIndex: Cột > 1600 điểm có số lượng lớn nhất (252 quan sát), cột <= 1600 điểm có số lượng nhỏ nhất (4 quan sát)
# Đồ thị cột chỉ số VN30: Cột <= 1800 điểm có số lượng lớn nhất (187 quan sát), cột > 1800 điểm có số lượng nhỏ nhất (69 quan sát)
# Đồ thị cột chỉ số HNX: Cột <= 270 điểm có số lượng lớn nhất (157 quan sát), cột > 270 điểm có số lượng nhỏ hơn (99 quan sát).
# Vẽ biểu thị tròn đối với Ordinal
#Vnindex
pie(table(VnindexMH),col = c("lightyellow","lightpink"),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")
# 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 256")
# Vn30
plot(Vn30, type = "o", xlab = "Số phiên", ylab = "VN30", pch = 19, main = "Số phiên của VN30 từ ngày 1 đến 256")
#HNX
plot(HNX,type="o",xlab="số phiên",ylab="HNX",pch=19,main="số phiên của HNX từ ngày 1 đến 256")
## Nhận xét:
#VNIndex: Biến động theo xu hướng tăng trưởng rõ rệt qua 256 phiên, dao động chủ yếu trong vùng điểm số từ hơn 1580 điểm và có thời điểm chinh phục mức đỉnh gần 1930 điểm trước khi duy trì trạng thái tích lũy ở vùng cao.
#VN30: Có biên độ dao động rộng, xuất hiện các nhịp tăng trưởng mạnh vượt ngưỡng 2090 điểm ở giai đoạn đầu và giữa, sau đó trải qua các đợt điều chỉnh giảm và giữ nhịp ổn định về cuối chuỗi quan sát.
#HNX: Trải qua các nhịp biến động rõ nét, tăng mạnh từ vùng đáy quanh 235 điểm để đạt đỉnh cao nhất vượt mức 336 điểm (khoảng giữa đến cuối chuỗi), sau đó có xu hướng hạ nhiệt và dao động ổn định trở lại.
# câu E phân tích tương quan và đa biến
abcde <- data.frame(Vnindex, Vn30, HNX)
abcde
## Vnindex Vn30 HNX
## 1 1661.70 1863.13 273.16
## 2 1665.05 1870.63 273.22
## 3 1652.71 1859.80 269.55
## 4 1645.82 1859.51 265.75
## 5 1695.50 1918.97 274.69
## 6 1685.30 1909.65 272.87
## 7 1697.83 1922.95 273.34
## 8 1716.47 1940.89 274.94
## 9 1747.55 1980.57 273.62
## 10 1765.12 2012.28 275.35
## 11 1761.06 2013.69 275.33
## 12 1757.95 2009.64 276.12
## 13 1766.85 2022.27 277.08
## 14 1731.19 1977.14 276.11
## 15 1636.43 1870.86 263.02
## 16 1663.43 1915.90 264.65
## 17 1678.50 1930.88 268.69
## 18 1687.06 1945.78 266.78
## 19 1683.18 1944.60 267.28
## 20 1652.54 1900.76 265.36
## 21 1680.50 1949.28 266.78
## 22 1685.83 1949.76 268.04
## 23 1669.57 1925.18 266.96
## 24 1639.65 1885.36 265.85
## 25 1617.00 1857.64 259.18
## 26 1651.98 1897.71 265.91
## 27 1654.89 1886.47 266.70
## 28 1642.64 1869.60 266.15
## 29 1599.10 1824.71 260.11
## 30 1580.54 1804.18 258.18
## 31 1593.61 1821.60 261.08
## 32 1631.86 1872.27 264.79
## 33 1631.44 1864.23 266.29
## 34 1635.46 1871.54 267.61
## 35 1654.42 1893.54 268.69
## 36 1659.92 1898.07 267.36
## 37 1649.00 1886.20 265.03
## 38 1655.99 1897.46 264.23
## 39 1654.93 1899.89 263.13
## 40 1667.98 1916.36 261.22
## 41 1660.36 1909.60 257.30
## 42 1680.36 1923.55 261.91
## 43 1684.32 1921.18 261.43
## 44 1690.99 1923.92 259.91
## 45 1701.67 1933.56 257.91
## 46 1717.06 1950.12 258.87
## 47 1731.77 1971.99 259.67
## 48 1737.24 1979.53 262.31
## 49 1741.32 1975.50 260.65
## 50 1753.74 1983.82 258.68
## 51 1747.17 1973.02 257.14
## 52 1718.98 1946.98 256.48
## 53 1698.90 1924.29 255.87
## 54 1646.89 1867.03 250.09
## 55 1646.01 1869.84 249.37
## 56 1679.18 1909.87 255.08
## 57 1673.66 1897.95 253.12
## 58 1676.98 1903.47 253.23
## 59 1704.31 1933.28 253.97
## 60 1751.03 1985.28 257.23
## 61 1772.15 2012.87 255.47
## 62 1782.82 2023.13 252.60
## 63 1742.85 1976.21 250.98
## 64 1729.80 1965.97 250.53
## 65 1754.84 1990.66 251.22
## 66 1766.90 2009.70 250.50
## 67 1784.49 2030.63 248.77
## 68 1788.40 2028.68 246.74
## 69 1816.27 2055.96 246.52
## 70 1861.58 2096.76 249.40
## 71 1855.56 2074.03 249.10
## 72 1867.90 2066.21 247.10
## 73 1877.33 2080.24 251.88
## 74 1902.93 2089.21 252.85
## 75 1894.44 2067.10 253.32
## 76 1864.80 2047.48 253.16
## 77 1879.13 2080.35 252.28
## 78 1896.59 2094.24 254.95
## 79 1893.78 2085.61 253.11
## 80 1885.44 2080.38 252.66
## 81 1882.73 2082.35 258.43
## 82 1870.79 2077.76 252.96
## 83 1843.72 2032.28 247.30
## 84 1830.50 2019.88 252.84
## 85 1802.91 1997.13 252.47
## 86 1814.98 2018.98 252.72
## 87 1829.04 2029.81 256.13
## 88 1806.50 2004.31 260.39
## 89 1813.40 1997.69 265.18
## 90 1791.43 1988.19 265.95
## 91 1782.56 1969.27 263.04
## 92 1755.49 1943.60 256.28
## 93 1754.82 1947.75 256.01
## 94 1754.03 1951.58 253.77
## 95 1796.85 2000.90 255.86
## 96 1814.09 2016.47 256.48
## 97 1824.09 2018.64 257.06
## 98 1860.14 2039.80 261.83
## 99 1867.62 2050.85 262.72
## 100 1860.91 2049.64 263.23
## 101 1879.64 2069.82 262.33
## 102 1880.33 2061.75 262.82
## 103 1846.10 2010.75 259.00
## 104 1813.14 1959.35 260.01
## 105 1818.27 1956.53 257.85
## 106 1808.51 1942.76 257.59
## 107 1767.84 1904.19 253.64
## 108 1652.79 1780.71 235.36
## 109 1676.73 1836.96 240.07
## 110 1728.34 1889.94 247.02
## 111 1709.61 1859.80 247.85
## 112 1696.24 1853.60 245.84
## 113 1693.21 1852.99 245.74
## 114 1710.29 1873.65 246.86
## 115 1713.83 1868.84 247.78
## 116 1699.13 1854.19 245.73
## 117 1647.81 1797.99 243.46
## 118 1591.17 1741.05 237.54
## 119 1614.77 1770.16 243.81
## 120 1658.19 1814.73 249.67
## 121 1644.63 1791.25 248.21
## 122 1672.80 1821.53 252.36
## 123 1662.54 1811.92 250.59
## 124 1674.49 1829.59 250.98
## 125 1702.93 1861.84 251.46
## 126 1694.82 1852.99 250.36
## 127 1684.04 1837.43 248.68
## 128 1674.99 1836.25 245.03
## 129 1677.54 1840.96 246.70
## 130 1756.55 1931.01 253.32
## 131 1736.68 1915.01 250.98
## 132 1750.00 1928.23 251.91
## 133 1758.96 1925.66 251.66
## 134 1775.65 1946.55 252.41
## 135 1800.65 1961.60 252.72
## 136 1819.83 1979.19 256.49
## 137 1817.17 1988.11 260.00
## 138 1837.11 2009.04 257.33
## 139 1833.48 2007.08 253.27
## 140 1857.30 2025.41 255.36
## 141 1870.36 2024.74 253.23
## 142 1853.29 2011.42 251.95
## 143 1875.84 2041.40 249.44
## 144 1854.10 2022.75 250.66
## 145 1854.06 2014.62 250.04
## 146 1874.85 2032.30 247.42
## 147 1891.20 2053.41 248.46
## 148 1909.01 2079.10 247.76
## 149 1915.37 2074.06 246.49
## 150 1895.50 2040.51 248.06
## 151 1901.10 2053.97 253.28
## 152 1898.37 2043.51 254.62
## 153 1925.46 2068.62 255.07
## 154 1921.60 2050.58 257.42
## 155 1927.94 2046.37 259.25
## 156 1912.93 2027.45 259.50
## 157 1913.23 2028.94 261.33
## 158 1896.89 2027.51 264.37
## 159 1877.13 2010.93 267.51
## 160 1886.03 2021.72 271.80
## 161 1884.18 2027.90 278.15
## 162 1874.43 2022.46 282.23
## 163 1863.67 1999.82 285.56
## 164 1863.49 1997.06 294.94
## 165 1844.54 1989.71 305.18
## 166 1826.47 1972.99 314.79
## 167 1819.01 1974.60 317.48
## 168 1831.55 1982.29 304.86
## 169 1838.90 1986.28 293.79
## 170 1790.53 1936.81 298.36
## 171 1793.05 1951.92 305.74
## 172 1803.71 1960.97 301.15
## 173 1798.61 1947.28 300.09
## 174 1791.65 1944.36 302.49
## 175 1799.31 1962.48 310.91
## 176 1807.94 1960.19 319.62
## 177 1806.20 1957.17 330.20
## 178 1830.47 1967.22 336.16
## 179 1824.53 1963.57 324.83
## 180 1857.91 1980.13 321.06
## 181 1869.04 1995.12 326.38
## 182 1878.02 2010.15 318.24
## 183 1863.07 2004.62 319.44
## 184 1871.91 2008.57 317.83
## 185 1854.97 2004.29 317.99
## 186 1860.01 1995.71 313.16
## 187 1867.21 2013.35 313.16
## 188 1866.35 2009.04 306.73
## 189 1862.08 2002.56 307.57
## 190 1843.50 1991.11 296.51
## 191 1848.25 1995.91 293.74
## 192 1853.70 1998.44 300.39
## 193 1840.70 1987.11 306.67
## 194 1828.34 1970.82 303.76
## 195 1800.54 1939.84 291.90
## 196 1806.63 1946.06 297.34
## 197 1782.12 1916.05 291.07
## 198 1804.24 1941.65 288.32
## 199 1787.45 1931.65 291.70
## 200 1743.51 1887.32 284.41
## 201 1730.56 1881.32 280.74
## 202 1668.53 1826.90 275.49
## 203 1699.38 1845.32 281.07
## 204 1686.11 1829.36 272.99
## 205 1669.01 1806.50 269.35
## 206 1680.62 1824.35 269.45
## 207 1704.68 1849.12 271.68
## 208 1744.66 1886.27 275.05
## 209 1735.78 1872.07 271.25
## 210 1762.84 1917.69 279.28
## 211 1777.23 1927.35 286.41
## 212 1776.46 1916.88 293.59
## 213 1764.78 1902.79 292.64
## 214 1768.06 1911.09 293.44
## 215 1776.77 1925.18 287.68
## 216 1773.41 1922.53 290.91
## 217 1793.18 1936.46 288.45
## 218 1765.63 1909.23 283.34
## 219 1729.08 1876.81 279.99
## 220 1727.46 1877.68 278.64
## 221 1732.02 1876.14 282.32
## 222 1726.69 1875.73 279.98
## 223 1734.24 1887.06 278.55
## 224 1768.12 1927.79 284.07
## 225 1788.78 1942.00 283.19
## 226 1791.41 1936.15 282.65
## 227 1821.32 1970.01 281.96
## 228 1831.56 1979.23 282.64
## 229 1832.12 1982.96 284.77
## 230 1827.72 1961.57 282.24
## 231 1853.08 1984.89 282.53
## 232 1821.64 1963.01 280.60
## 233 1830.44 1968.52 281.11
## 234 1827.12 1967.64 279.48
## 235 1829.23 1976.82 278.37
## 236 1795.21 1936.69 272.68
## 237 1788.23 1928.57 271.94
## 238 1811.15 1951.14 274.13
## 239 1810.11 1954.29 273.22
## 240 1822.77 1975.01 273.90
## 241 1815.66 1964.17 275.29
## 242 1799.67 1953.26 274.38
## 243 1816.93 1965.36 276.93
## 244 1801.65 1954.91 276.45
## 245 1775.09 1932.15 272.77
## 246 1785.11 1938.50 272.21
## 247 1780.68 1922.42 271.31
## 248 1777.73 1914.35 269.91
## 249 1768.62 1906.81 271.64
## 250 1749.30 1890.57 268.66
## 251 1737.71 1875.99 266.75
## 252 1753.20 1894.46 269.62
## 253 1759.08 1898.82 265.53
## 254 1753.39 1894.20 259.82
## 255 1738.97 1877.00 256.22
## 256 1735.09 1873.43 261.60
cor(Vnindex, Vn30)
## [1] 0.866968
cor(Vnindex, HNX)
## [1] 0.2504828
cor(Vn30, HNX)
## [1] 0.07691089
# Kiểm tra
cor.test(Vnindex, Vn30)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: Vnindex and Vn30
## t = 27.725, df = 254, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8328962 0.8944926
## sample estimates:
## cor
## 0.866968
cor.test(Vnindex, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: Vnindex and HNX
## t = 4.1235, df = 254, p-value = 5.058e-05
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.1319324 0.3619688
## sample estimates:
## cor
## 0.2504828
cor.test(Vn30, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: Vn30 and HNX
## t = 1.2294, df = 254, p-value = 0.2201
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.04612605 0.19764916
## sample estimates:
## cor
## 0.07691089
# 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 = "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 có tương quan thuận rất chặt chẽ (r = 0,8670, Sig. < 5%), có ý nghĩa thống kê.
#VNIndex và HNX có tương quan thuận yếu (r = 0,2505, Sig. < 5%), có ý nghĩa thống kê.
#VN30 và HNX có tương quan thuận rất yếu (r = 0,0769, Sig.= 0,22006 > 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
## -89.08 -36.25 11.05 29.57 73.60
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -309.35029 69.67252 -4.440 1.34e-05 ***
## Vn30 0.96278 0.03296 29.208 < 2e-16 ***
## HNX 0.75793 0.11968 6.333 1.09e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 37.97 on 253 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7856, Adjusted R-squared: 0.7839
## F-statistic: 463.6 on 2 and 253 DF, p-value: < 2.2e-16
## Nhận xét:
#Phương trình hồi quy: VNIndex = -309,3503 + 0,9628VN30 + 0,7579HNX + ei
#Kết quả hồi quy cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể ở mức 5% (F = 463,6; p < 2,2e-16 < 0,05).
#Hệ số R² = 0,7856 cho thấy VN30 và HNX giải thích được 78,56% sự biến thiên của VNIndex; R² hiệu chỉnh = 0,7839.
#Xét từng biến, VN30 có tác động cùng chiều đến VNIndex với hệ số hồi quy 0,9628. Khi VN30 tăng 1 đơn vị, VNIndex tăng trung bình 0,9628 đơn vị, giữ HNX không đổi. Mối quan hệ có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (p < 2e-16 < 0,05).
#HNX có hệ số hồi quy 0,7579, thể hiện tác động cùng chiều. Biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (p = 1,09e-09 < 0,05), cho thấy HNX có mối quan hệ tuyến tính đáng kể với VNIndex khi giữ VN30 không đổi.
#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
## 1.00595 1.00595
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 = 0.048053, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
op<-par(mfrow=c(2,2))
plot(mreg)
## Nhận xét:
#Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến VN30 và HNX đều rất nhỏ (đều xấp xỉ 1,01 < 2), cho thấy mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
#Kiểm định Durbin-Watson cho thấy có hiện tượng tự tương quan dương cao trong phần dư của mô hình (DW = 0,048053 < 2; p < 2,2e-16 < 0,05).
#Đồ thị Residuals vs Fitted (bên trái dòng 1) cho thấy phần dư phân tán quanh đường ngang y = 0, nhưng có cấu trúc cong nhẹ, hàm ý mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có thể chứa một phần phi tuyến tính.
#Đồ thị Normal Q-Q (bên phải dòng 1) cho thấy các điểm phần dư bám sát đường chéo ở đoạn giữa nhưng có xu hướng dịch chuyển lệch nhẹ ở hai đầu đuôi, cho thấy phân phối của phần dư có thể hơi chệch khỏi chuẩn thuần túy do chuỗi thời gian.
#Đồ thị Scale-Location (bên trái dòng 2) cho thấy độ phân tán của phần dư chuẩn hóa thay đổi theo giá trị dự báo, hàm ý hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) có thể xuất hiện trong dữ liệu chuỗi thời gian.
#Đồ thị Residuals vs Leverage (bên phải dòng 2) cho thấy không có điểm quan sát nào vượt quá đường biên khoảng cách Cook's distance rõ rệt, chứng tỏ mô hình không chịu ảnh hưởng quá lớn từ các điểm dữ liệu ngoại lai cực đoan.