Giai đoạn 1 Giai đoạn 2
Số ngày giao dịch 252 252
Số ngày giảm điểm 128 90
Tỷ số rủi ro 0.508 0.357
Odds giảm điểm 1.032 0.556
Ký hiệu O1 O2
Nếu OR = 1 : hai giai đoạn của thị trường có khả năng giảm điểm như nhau. Nếu OR > 1 : Covid làm giảm khả năng giảm điểm của chỉ số VN30-INDEX. Nếu OR < 1 : Covid làm tăng khả năng giảm điểm của chỉ số VN30-INDEX. Nhưng để ước tính RR và OR với độ tin cậy 95% thì ta gõ lệnh sau trong R: > dat = as.table(matrix(c(128, 124, 90, 162), nrow=2, byrow=TRUE)) > library(epiR)
> epi.2by2(dat, method = "cohort.count", conf.level = 0.95)
Ta có kết quả :
- RR (Inc risk ratio) = 1.42 và với độ tin cậy 95% thì RR dao động trong khoảng từ 1.16 đến 1.75, tức là nếu nghiên cứu lặp lại 100 lần thì 95 lần RR sẽ dao động trong khoảng 1.16 đến 1.75.
- OR (Odds ratio) = 1.86 và với độ tin cậy 95% thì OR dao động trong khoảng từ 1.30 đến 2.66, tức là nếu nghiên cứu lặp lại 100 lần thì 95 lần OR sẽ dao động trong khoảng từ 1.30 đến 2.66.
Nhận xét: Vậy Covid đã làm giảm nguy cơ của các nhà đầu tư khi mua các mã cổ phiếu trong
VN30 nếu chỉ xét tỷ số nguy cơ (RR) và làm giảm khả năng giảm điểm của chỉ số VN30-INDEX trong thị trường chứng khoán nếu chỉ xét tỷ số Odds (lưu ý: không xét trong giai đoạn thị trường chứng khoán bị ảnh hưởng tâm lý quá tiêu cực của các nhà đầu tư).
4.2.4 Mơ hình dự báo tính Trend
4.2.4.1 Mơ hình hồi qui dạng lm-lm
> setwd("F:/dhkt/nguyen ly thong ke/ket thuc/data") > library(xlsx)
> dubao = read.xlsx("data.xlsx", sheetName = "gd2", header = TRUE) > m1 = lm(VN30..C. ~ time, data=dubao)
> summary(m1)
Kiểm định hệ số hồi quy của biến time
Giả thuyết : H0 :Btime = 0
Ha : Btime # 0
Ta có : pvalue = 2x10-16< α (0.05) . Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ H0 Vậy hệ số hồi quy của biến time có ý nghĩa trong mơ hình.
Kiểm định phương sai:
Ta sử dụng lệnh sau trong Rstudio: > library(quantmod)
> library(lmtest) > bptest(m1)
Giả thuyết : H0 :Phương sai khơng đổi
Ha :Phương sai có thay đổi
Ta có : pvalue = 0.9839 > α (0.05) . Với độ tin cậy 95% , không thể bác bỏ H0 Vậy phương sai của mơ hình khơng thay đổi.
Kiểm định sự tương quan:
Ta thực hiện lệnh sau trong Rstudio: > dwtest(m1)
Giả thuyết H0 : Mơ hình khơng có sự tương quan
Ha : Mơ hình có sự tương quan
Ta có : Pvalue<2.2x10-16 < α ( 0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0
Vậy mơ hình có sự tương quan .
Kiểm định định dạng mơ hình:
Ta thực hiện các lệnh sau trong Rstudio: > resettest(m1)
Giả thuyết : H0 : Mơ hình bị định dạng sai Ha : Mơ hình được định dạng đúng
Ta có : Pvalue<2.2x10-16 < α (0.05) .Với độ tin cậy 95% , ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình trên được định dạng đúng .
Các hệ số AIC.BIC.LOGLIK:
4.2.4.2 Mơ hình hồi qui dạng lm-log
Thực hiện các lệnh sau trong Rstudio:
> m2 = lm(VN30..C. ~ log(time), data=dubao) > summary(m2)
Kiểm định hệ số hồi quy của biến log(time)
Giả thuyết : H0 :Btime = 0
Ha : Btime # 0
Ta có : pvalue = 2x10-16< α (0.05) . Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy hệ số hồi quy của biến log(time) có ý nghĩa trong mơ hình.
Kiểm định phương sai:
Ta sử dụng lệnh sau trong Rstudio: > bptest(m2)
Giả thuyết H0 :Phương sai không đổi
Ha :Phương sai có thay đổi
Ta có: Pvalue = 1.171x10-8 < α ( 0.05) .Với độ tin cậy 95% ,bác bỏ H0 Vậy mơ hình có phương sai thay đổi .
Kiểm định sự tương quan:
Ta thực hiện lệnh sau trong Rstudio: > dwtest(m2)
Giả thuyết H0 : Khơng có sự tương quan
Ha : Có sự tương quan
Ta có : Pvalue < 2.2x10-16 < α (0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình có sự tương quan .
Kiểm định định dạng mơ hình:
Ta thực hiện các lệnh sau trong Rstudio: > resettest(m2)
Giả thuyết H0 : Mơ hình bị định dạng sai
Ha : Mơ hình được định dạng đúng
Ta có : Pvalue < 2.2x10-16 < α (0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình được định dạng đúng .
Các hệ số AIC.BIC.LOGLIK:
4.2.4.3 Mơ hình hồi qui dạng log-lm
Thực hiện các lệnh sau trong Rstudio:
> m3= lm(log(VN30..C. )~ time, data=dubao) > summary(m3)
Kiểm định hệ số hồi quy của biến time
Giả thuyết : H0 :Btime = 0
Ha : Btime # 0
Ta có : pvalue = 2x10-16< α (0.05) . Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy hệ số hồi quy của biến time có ý nghĩa trong mơ hình.
Kiểm định phương sai:
Ta sử dụng lệnh sau trong Rstudio: > bptest(m3)
Giả thuyết H0 :Phương sai không đổi
Ha :Phương sai có thay đổi
Ta có Pvalue = 0.0002< α (0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình có phương sai thay đổi.
Kiểm định sự tương quan:
Ta thực hiện lệnh sau trong Rstudio: > dwtest(m3)
Giả thuyết H0 : Khơng có sự tương quan
Ha : Có sự tương quan
Ta có Pvalue < 2.2x10-16 < α (0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình có sự tương quan .
Kiểm định định dạng mơ hình:
Ta thực hiện lệnh sau trong Rstudio: > resettest(m3)
Giả thuyết H0 :Mơ hình bị định dạng sai
Ha : Mơ hình được định dạng đúng
Ta có Pvalue = 4.551x10-16 < α (0.05). Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình được định dạng đúng .
Các hệ số AIC.BIC.LOGLIK:
4.2.4.4 Mơ hình hồi qui dạng bậc 2
Thực hiện các lệnh sau trong Rstudio:
> m4= lm(log(VN30..C. )~ time + I(time^2), data=dubao) > summary(m4)
Kiểm định hệ số hồi quy của biến time
Giả thuyết : H0 : Btime = 0
Ha : Btime # 0
Ta có : pvalue = 2x10-16< α (0.05) . Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy hệ số hồi quy của biến time có ý nghĩa trong mơ hình.
Kiểm định hệ số hồi quy của biến time2 Giả thuyết : H0 : Btime = 0
Ha : Btime # 0
Ta có : pvalue = 6.48x10-13< α (0.05) . Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 56
Vậy hệ số hồi quy của biến time2 có ý nghĩa trong mơ hình.
Kiểm định phương sai:
Ta sử dụng lệnh sau trong Rstudio: > bptest(m4)
Giả thuyết H0 : Phương sai không đổi
Ha : Phương sai thay đổi
Ta có : Pvalue =0.09111 > α (0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta không thể bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình có phương sai khơng thay đổi .
Kiểm định sự tương quan:
Ta thực hiện lệnh sau trong Rstudio: > dwtest(m4)
Giả thuyết H0 : Khơng có sự tương quan
Ha : Có sự tương quan
Ta có : Pvalue = 2.2x10-16 < α (0.05).Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình có sự tương quan .
Kiểm định định dạng mơ hình:
Ta thực hiện lệnh sau trong Rstudio: > resettest(m4)
Giả thuyết H0 : Mơ hình bị định dạng sai
Ha : Mơ hình định dạng đúng
Ta có : Pvalue = 1.161x10-14 < α (0.05) .Với độ tin cậy 95%, ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy mơ hình được định dạng đúng .
Các hệ số AIC.BIC.LOGLIK: