messenger_logo
Liên hệ qua Messenger
SciEco

[BLOG 011] Giải thích thuật ngữ: Hiểu rõ sự khác biệt giữa Stock và Flow

HN
Hải Nguyễn
Ngày viết: 14/03/2025

Trong bài viết này, SciEco sẽ giúp bạn làm rõ sự khác biệt giữa hai thuật ngữ thường xuyên xuất hiện trên các trang báo kinh tế quốc tế (Stock, Flow or Impulse?, n.d.). Mặc dù có vẻ đơn giản, nhưng chúng lại dễ gây nhầm lẫn, đặc biệt là khi bạn tiếp cận những bài viết chuyên sâu về lĩnh vực kinh tế.

Hình 1: Ví dụ về sự xuất hiện của stock and flow trong bài viết của J.P.Morgan

STOCK

Trong kinh tế học, stock là một biến đo lường tại một thời điểm nhất định, phản ánh tổng giá trị tích lũy của một yếu tố kinh tế tại thời điểm đó. Nếu bạn từng tìm hiểu báo cáo tài chính của doanh nghiệp, có thể hình dung stock giống như cách tài sản được ghi nhận trên bảng cân đối kế toán—tức là một con số cố định tại một thời điểm nhất định.

Một số ví dụ về stock trong nền kinh tế Việt Nam bao gồm:

FLOW

Khác với stock, flow là một biến được đo lường trong một khoảng thời gian nhất định, phản ánh sự thay đổi hoặc dòng chảy của một yếu tố kinh tế trong suốt giai đoạn đó. Trong báo cáo tài chính doanh nghiệp, flow có thể được so sánh với các khoản mục trên báo cáo kết quả kinh doanh, như doanh thu, lợi nhuận, vì chúng ghi nhận các giá trị phát sinh trong một khoảng thời gian cụ thể.

Một số ví dụ về flow trong nền kinh tế Việt Nam:

MỐI QUAN HỆ GIỮA STOCK VÀ FLOW

Stock và flow không tồn tại độc lập mà có mối quan hệ chặt chẽ, có thể chuyển hóa và tác động lẫn nhau. Hiểu đúng về mối quan hệ này giúp ta đánh giá chính xác hơn các hiện tượng kinh tế.

Ví dụ, nợ công của Việt Nam tại một thời điểm nhất định là một biến stock, trong khi lượng nợ mà chính phủ vay thêm trong một năm là biến flow. Khi chính phủ vay nhiều trong một năm, lượng nợ (flow) tăng lên, dẫn đến nợ công tổng thể (stock) cũng gia tăng.

Về tầm quan trọng, stock và flow đều có giá trị như nhau, nhưng cách nhìn nhận phải phù hợp với từng trường hợp để tránh nhầm lẫn. Một ví dụ khác là diễn biến tỷ giá USD/VND vào năm 2022. Khi tỷ giá USD/VND tăng mạnh (VND mất giá), nhiều trang báo như báo Lao động (Tỷ giá sẽ tăng nóng hay giảm sốc trong năm 2022) đưa tin rằng dự trữ ngoại hối của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV) vào thời điểm đó vào khoảng 86.7 tỷ USD, điều này khiến nhiều người kỳ vọng SBV sẽ can thiệp để ngăn chặn đà tăng của tỷ giá. Tuy nhiên, thực tế là tỷ giá vẫn tiếp tục tăng, đạt mức 23.600 VND/USD vào cuối năm.

Hình 2: Tỷ giá trung tâm của Việt Nam trong năm 2022

Để hiểu hiện tượng này, ta cần áp dụng khái niệm stock và flow. Dự trữ ngoại hối (86.7 tỷ USD) là một biến stock, nhưng điều quan trọng hơn là lượng USD mà SBV thực sự đưa ra thị trường để mua VND về – đây là biến flow. Dù SBV có nguồn lực lớn (stock), nhưng nếu lượng USD bán ra không đủ (flow), thì tỷ giá USD/VND vẫn có thể tiếp tục tăng. Điều này cho thấy, không chỉ cần xem xét quy mô dự trữ ngoại hối mà còn phải quan sát lượng can thiệp thực tế trên thị trường để hiểu rõ diễn biến tỷ giá.

Tài liệu tham khảo

Stock, flow or impulse? (n.d.). Retrieved March 13, 2025, from https://am.jpmorgan.com/at/en/asset-management/liq/insights/portfolio-insights/fixed-income/fixed-income-perspectives/stock-flow-or-impulse/

Tỷ giá sẽ tăng nóng hay giảm sốc trong năm 2022? (2022, February 3). https://laodong.vn/tien-te-dau-tu/ty-gia-se-tang-nong-hay-giam-soc-trong-nam-2022-989684.ldo


Bài viết khác
1. Giới thiệu Phân cụm đồ thị (K-means Clustering) là quá trình phân chia hoặc tách biệt dữ liệu theo các nhóm dựa trên các đặc điểm chung sau đó được biểu thị qua một đồ thị. Phù hợp với những công việc cần phân khúc các tệp khách hàng trong thương mại, phân tích thị trường. Điều này giúp các công ty hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu của từng nhóm, qua đó đưa ra chiến lược marketing phù hợp. Trong thuật toán phân cụm, K-means là một thuật toán phân cụm đơn giản và phổ biến trong học máy (machine learning) để phân cụm các điểm dữ liệu thành các nhóm riêng biệt dựa trên các đặc điểm của chúng. Thuật toán này dùng để chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu với nhau. 2. Ta cài đặt những thư viện sau
Trong thời đại của số hóa và khoa học dữ liệu lên ngôi, khả năng phân tích, giải mã và trích xuất thông tin hữu ích từ khối lượng dữ liệu khổng lồ là một kỹ năng không thể thiếu để giúp bạn thích nghi với yêu cầu của công việc! Đặc biệt, với việc làm chủ STATA, phần mềm phân tích dữ liệu có giao diện thân thiện và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ sẽ là công cụ đắc lực cho bạn. Để có thể giúp bạn chinh phục STATA, SciEco ở đây để mang đến cho bạn khóa học STATA đầy hấp dẫn: Nội dung khóa học chi tiết: Bài 1: Giới thiệu về STATA và VES
SciEco
Science for Economics
Định hướng đào tạo phân tích dữ liệu, xây dựng chính sách, tối ưu hoá danh mục tài chính cá nhân và dự báo thị trường.
Liên hệ
Địa chỉ: Số 60, ngõ 41, Phố Thái Hà, Trung Liệt, Đống Đa, Hà Nội (Google Map)
Email: [email protected]
Hotline: 03.57.94.7680 (Mrs. Hà)
Mạng xã hội