Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam trong bối cảnh hội nhập tài chính

15
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 224+225- Tháng 1&2. 2021
Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính 
quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam trong bối cảnh 
hội nhập tài chính
Nguyễn Thanh Phương
Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng
Trần Thị Xuân Anh
Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng
Phạm Tiến Mạnh
Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng
Trần Thị Thu Hương
Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng
Ngày nhận: 06/01/2021 
Ngày nhận bản sửa: 19/01/2021 
Ngày duyệt đăng: 28/01/2021
Financial condition index construction methods and the problems posed for Vietnam in the 
context of financial integration
Abstract: Domestic Financial Conditions (DFC) is discussed by researchers as well as policy makers, 
market experts in recent years because it does not only reflect the current economic situation but also 
market expectations about the future state of the economy. This index is deployed in many countries 
or regions such as the UK, US, EU, Japan, Finland, South Africa, Asia or at international organizations 
such as IMF, OECD, aiming to produce a set of indicators to forecast the market, to forecast the growth 
or recession of the economy. In Vietnam, there is no national financial condition index (FCI) that is 
constructed and officially published annually, and there are very few studies on the development of 
a national financial condition index. In terms of global economic and financial integration as today, 
domestic financial conditions in the world can be strongly affected by global factors and Vietnam 
is also. This paper reviews two main methods to construct FCI which are weighted-sum approach 
and principal components analysis, and poses some problems for Vietnam on selecting methods, 
collecting data, choosing area and variables to build FCI.
Keywords: Domestic financial condition- DFC; Financial condition index-FCI; Financial condition index 
construction methods, Vietnam.
Phuong Thanh Nguyen
Email: phuongnt@hvnh.edu.vn
Anh Thi Xuan Tran
Email: anhttx@hvnh.edu.vn
Manh Tien Pham
Email: manhpham@hvnh.edu.vn
Huong Thi Thu Tran
Email: tranhuong@hvnh.edu.vn
Organization of all: Finance Faculty, Banking Academy of Vietnam
Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam 
trong bối cảnh hội nhập tài chính
16 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 224+225- Tháng 1&2. 2021
Thuật ngữ điều kiện tài chính quốc gia (Domestic Financial Conditions- DFC) được 
các nhà nghiên cứu cũng như các nhà hoạch định chính sách, các chuyên gia về thị 
trường đưa ra bàn thảo trong những năm gần đây bởi DFC không chỉ phản ánh tình 
hình kinh tế hiện tại mà còn cả những kỳ vọng của thị trường về trạng thái tương lai 
của nền kinh tế. Nhiều quốc gia và khu vực đã xây dựng chỉ số điều kiện tài chính 
quốc gia (Financial condition index-FCI) cho riêng mình như Anh, Mỹ, EU, Nhật, 
Phần Lan, Nam Phi, Châu Á hay tại các tổ chức quốc tế như IMF, OECD, nhằm 
đưa ra một bộ chỉ số để dự báo thị trường, dự báo sự tăng trưởng hoặc suy thoái 
của nền kinh tế. Việt Nam hiện nay chưa có chỉ số DFC được xây dựng và công bố 
chính thức thường niên, và có rất ít các nghiên cứu về xây dựng chỉ số này. Trong 
điều kiện hội nhập kinh tế, tài chính toàn cầu sâu rộng như hiện nay, các điều kiện 
tài chính tại các quốc gia trên thế giới có thể bị tác động mạnh mẽ bởi các nhân 
tố toàn cầu và Việt Nam cũng không phải ngoại lệ. Bài viết tổng quan hai phương 
pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính (FCI hay chỉ số DFC), gồm phương pháp 
tổng có trọng số và phương pháp phân tích thành phần chính, từ đó đặt ra các vấn 
đề đối với Việt Nam về lựa chọn phương pháp xây dựng chỉ số, thu thập số liệu, lựa 
chọn khu vực xây dựng chỉ số, và lựa chọn biến đưa vào chỉ số.
Từ khoá: Điều kiện tài chính quốc gia (DFC); Chỉ số điều kiện tài chính quốc gia 
(FCI); Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia, Việt Nam
1. Đặt vấn đề 
Điều kiện tài chính quốc gia (DFC) được 
hiểu là các biến số tài chính hiện tại của 
quốc gia có tác động đến hành vi của các 
chủ thể trong nền kinh tế, qua đó tác động 
đến tương lai của nền kinh tế. Nghiên cứu 
của IMF (2014) đã khái quát hoá DFC với 
quan điểm rằng DFC phản ánh mức độ 
dễ dàng trong việc tiếp nhận các nguồn 
tài chính tại mỗi quốc gia. Ngoài mức lãi 
suất ngắn hạn, DFC còn bao gồm chi phí, 
điều kiện tiếp cận các nguồn vốn, mức độ 
sẵn có của nguồn vốn trong nước và thậm 
chí cả khẩu vị rủi ro của tổ chức cung ứng 
cũng như cá nhân tiếp cận nguồn vốn. Các 
DCF này đóng vai trò trung tâm trong việc 
truyền tải chính sách tiền tệ (CSTT) cũng 
như các chính sách vĩ mô khác và cuối 
cùng tác động trực tiếp đến sản xuất, tiêu 
dùng, thương mại, đầu tư trong nền kinh tế. 
Cụ thể, CSTT sẽ tác động đến phần còn lại 
của nền kinh tế thông qua các DFC qua hai 
kênh truyền dẫn chính gồm:
Thứ nhất, thông qua kênh “truyền 
thống”, tức trường phái Keyne mới (New 
Keynesian), hay còn gọi là kênh CSTT. Ở 
góc độ này, DFC nhấn mạnh tới tác động 
của việc thay đổi chính sách lãi suất ngắn 
hạn và kỳ vọng về sự thay đổi của lãi suất 
dài hạn, qua đó tác động đến các quyết 
định tiêu dùng và đầu tư trong nền kinh tế. 
Ngoài ra, DFC còn xem xét tác động của tỷ 
giá như một kênh truyền thống có tác động 
tới thương mại của quốc gia đó.
Thứ hai, DFC bao hàm xem xét yếu tố 
không hoàn hảo của nguồn cung tín dụng, 
phát sinh từ những hạn chế từ các trung 
gian tài chính, từ hiện tượng bất cân xứng 
thông tin, từ bảng cân đối kế toán, từ nguồn 
vốn của ngân hàng, từ yếu tố chấp nhận rủi 
ro của các chủ thể trong nền kinh tế.
Đối với kênh truyền dẫn CSTT “phi truyền 
thống” có thể bóp méo thị trường tiền tệ 
và gây ảnh hưởng xấu trong dài hạn bởi 
sự không đồng nhất giữa các bộ ngành 
NGUYỄN THANH PHƯƠNG - TRẦN THỊ XUÂN ANH - PHẠM TIẾN MẠNH - TRẦN THỊ THU HƯƠNG
17Số 224+225- Tháng 1&2. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
khi cung cấp thông tin, hoặc do yếu tố thị 
trường chưa hoàn chỉnh tại một số quốc 
gia; từ đó làm cho lãi suất phi rủi ro chưa 
thể hiện được vai trò của mình khi xác định 
chi phí tài trợ vốn trong nền kinh tế thực. 
Chính vì vậy, DFC sẽ chắt lọc thông tin từ 
một loạt các biến số tài chính, bao gồm việc 
đánh giá mức độ chấp nhận rủi ro và nhiều 
loại biến số tài chính không hoàn hảo trong 
nền kinh tế, đặc biệt là nắm bắt được sự 
phổ biến của những hạn chế tín dụng, và 
nhiều yếu tố khác cản trở việc tiếp cận tín 
dụng trong nền kinh tế. DFC còn nắm bắt 
và đánh giá được những chi phí vốn bình 
quân trong nền kinh tế, mặc dù nhiều đối 
tượng khác nhau có thể tiếp cận với nhiều 
nguồn vốn khác nhau, với các điều kiện 
khác nhau. Một số nghiên cứu khác đánh 
giá DFC rất hữu ích trong việc dự đoán 
triển vọng của nền kinh tế hơn là việc sử 
dụng các chỉ số để đánh giá các hoạt động 
của nền kinh tế trong quá khứ và hiện tại 
(Hatzius và các cộng sự, 2018; Koop và 
Korobilis, 2014).
Trong điều kiện hội nhập kinh tế toàn cầu 
sâu rộng như hiện nay, DFC có thể được 
chuyển giao qua các nước thông qua các 
kênh khác nhau. Một trong những nguyên 
tắc điều hành CSTT trong điều kiện nền 
kinh tế mở được gọi là “Bộ ba bất khả thi”. 
Điều này hàm ý rằng các nhà điều hành 
chính sách chỉ có thể đạt được hai trong số 
ba mục tiêu, đó là (1) Ổn định tỷ giá; (2) Tự 
do hóa dòng vốn; và (3) CSTT độc lập. Tuy 
nhiên các điều kiện tài chính có thể chuyển 
giao qua các quốc gia thông qua những cơ 
chế khác nhau. Các điều kiện tài chính tại 
các quốc gia trên thế giới có thể bị tác động 
mạnh mẽ bởi các nhân tố toàn cầu, có thể 
thay đổi cùng với sự thay đổi điều kiện tài 
chính của các quốc gia khác thông qua cơ 
chế tác động một cách tự nhiên, do các quốc 
gia này có mối quan hệ thương mại, do việc 
hội nhập tài chính sâu rộng với nhau. 
Các đặc tính riêng biệt của mỗi quốc gia sẽ 
quyết định việc các điều kiện tài chính của 
quốc gia đó sẽ nhạy cảm như thế nào đối 
với những cú sốc tài chính toàn cầu. Với sự 
nổi bật của Mỹ trong hệ thống tiền tệ quốc 
tế, DFC của Mỹ được coi là một yếu tố tác 
động đến điều kiện tài chính toàn cầu. Do 
đó, các đặc tính quan trọng của mỗi quốc 
gia được xem xét đó là những điều kiện tài 
chính có mối quan hệ chặt với Mỹ (như đầu 
tư trực tiếp nước ngoài, danh mục đầu tư tại 
nước ngoài), mức độ phát triển và độ mở 
của thị trường tài chính, chất lượng của các 
tổ chức tài chính, cơ chế tỷ giá hối đoái 
(Sahay và các cộng sự, 2015). Ví dụ, điều 
kiện tài chính của quốc gia có nền kinh tế 
mở, có mối quan hệ chặt chẽ với Mỹ có 
thể sẽ nhạy cảm hơn với các điều kiện tài 
chính toàn cầu. Ngược lại, những quốc gia 
có nền tảng chính sách và các tổ chức tài 
chính mạnh, thị trường tài chính phát triển 
theo chiều sâu, sẽ có mức độ nhạy cảm ít 
hơn (Chinn và Ito, 2007; Alfaro và các cộng 
sự, 2008).
Bên cạnh việc nghiên cứu tầm quan trọng 
cũng như kênh truyền dẫn DFC, việc tìm 
kiếm xây dựng chỉ số DFC cũng được các 
nhà nghiên cứu, các tổ chức tài chính thực 
hiện nhằm lượng hoá cụ thể điều kiện tài 
chính tại mỗi quốc gia và thậm chí là từng 
khu vực với tăng trưởng kinh tế. Chỉ số điều 
kiện tài chính (FCI- Financial Condition 
Index) là một chỉ số toàn diện được xây 
dựng trên cơ sở kết hợp nhiều biến số khác 
nhau như giá tiền tệ (bao gồm tỷ giá, lãi 
suất), giá tài sản (chỉ số chứng khoán và 
giá nhà) và các biến khác nhằm đánh giá 
toàn bộ các DFC. Nhiều phương pháp khác 
nhau được các quốc gia sử dụng để xây 
dựng FCI, trong đó mỗi phương pháp có 
những ưu, nhược điểm khác nhau. 
Bài viết tổng hợp các phương pháp xây 
dựng chỉ số DFC và chỉ ra những vấn đề 
khi xây dựng chỉ số DFC tại Việt Nam, đặc 
Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam 
trong bối cảnh hội nhập tài chính
18 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 224+225- Tháng 1&2. 2021
biệt trong bối cảnh hội nhập tài chính sâu 
rộng như hiện nay. 
2. Tổng quan các phương pháp xây 
dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia 
Theo Hatzius và cộng sự (2010), Debuque-
Gonzales và cộng sự (2013), Ian và cộng sự, 
(2018), hai phương pháp chính và phổ biến 
được sử dụng để xây dựng FCI là phương 
pháp tổng có trọng số và phương pháp phân 
tích thành phần chính với nhiều phiên bản 
mô hình khác nhau. Khi xây dựng, các FCI 
sẽ được làm sạch để loại bỏ ảnh hưởng chu 
kỳ của các biến kinh tế vĩ mô, chỉ phản 
ánh những biến động ngắn hạn trong môi 
trường tài chính, những cú sốc trong chính 
sách. Tổng quan hai phương pháp xây dựng 
FCI như sau:
2.1. Phương pháp tổng có trọng số 
Phương pháp tổng có trọng số là phương 
pháp với từng biến tài chính thường được 
gán trọng số dựa trên đánh giá tác động 
đến GDP thực (Debuque - Gonzales và 
cộng sự, 2017). Các phương pháp thống kê 
thường được sử dụng để xác định trọng số 
của các thành phần tài chính bao gồm mô 
phỏng các mô hình cấu trúc kinh tế vĩ mô, 
ước tính các phương trình tổng cầu dạng rút 
gọn, và ước tính hệ thống VAR và các hàm 
phản ứng. 
Theo cách trên, công thức xác định FCI là: 
Trong đó q
it
 là giá trị chỉ số i tại thời điểm 
t, là xu hướng giá trị chỉ số i trong dài 
hạn hoặc giá trị cân bằng tại thời điểm t, w
i
là tỷ trọng của i.
Bước 1: Lựa chọn biến 
Trước khi tính FCI cần lựa chọn các biến 
phù hợp. CSTT chủ yếu được truyền dẫn 
qua 3 kênh là cung tiền, lãi suất và tỷ giá 
hối đoái. Giá cổ phiếu và giá nhà cũng có 
tác động đến sản lượng và giá thông qua 
hiệu ứng của cải và hiệu ứng cân bằng. 
Tất cả các FCI hiện nay đều bao gồm hai 
biến số cơ bản là lãi suất ngắn hạn và tỷ giá 
hối đoái. Kênh lãi suất là một công cụ quan 
trọng nhất của CSTT. Mặt bằng giá cả, sản 
lượng và việc làm chịu ảnh hưởng bởi sự 
thay đổi lãi suất ngắn hạn của ngân hàng 
trung ương (NHTW). Lý thuyết kỳ vọng 
chỉ ra rằng việc tăng lãi suất ngắn hạn dẫn 
đến tăng lãi suất dài hạn. Sự thay đổi này 
ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến lãi suất 
thực tế và đến chi phí vốn. Việc thực hiện 
Bảng 1. Các chỉ số thường được sử dụng để xây dựng FCI trong các nghiên cứu
Loại Các chỉ số
Cung Tiền Tiền hẹp (M1) và tiền mở rộng (M2)
Tỷ giá hối 
đoái 
Tỷ giá hối đoái song phương 
Chỉ số tỷ giá như tỷ giá hối đoái hiệu dụng
Lãi suất Lãi suất thị trường (lãi suất ngắn hạn, lãi suất trái phiếu, thu nhập lãi trái phiếu thuần)
Lãi suất chính sách (lãi suất tiền gửi và cho vay tham chiếu) 
Thị trường 
vốn 
Giá trị thị trường/GDP 
Tỷ số giá trên thu nhập 
Giá trị tài sản chứng khoán nắm giữ bởi người dân 
Giá chứng khoán 
Giá bất 
động sản 
Giá nhà trung bình
Nguồn: Zheng và cộng sự (2014)
NGUYỄN THANH PHƯƠNG - TRẦN THỊ XUÂN ANH - PHẠM TIẾN MẠNH - TRẦN THỊ THU HƯƠNG
19Số 224+225- Tháng 1&2. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
CSTT mở rộng sẽ dẫn đến cung tiền tăng, 
từ đó giảm lãi suất ngắn hạn. Điều này làm 
giảm chi phí sử dụng vốn, tăng đầu tư và 
cuối cùng tăng tổng cầu và tăng việc làm 
cho nền kinh tế. Ngoài ra, trong nền kinh tế 
mở và cơ chế tỷ giá linh hoạt, kênh truyền 
dẫn CSTT thông qua tỷ giá được chú trọng, 
do đó biến số tỷ giá luôn được đưa vào xây 
dựng FCI.
Bên cạnh đó, một số FCI của các quốc gia 
như FCI của Canada, Colombia, hay một số 
nước Châu Âu còn bao gồm lãi suất dài hạn 
hoặc phần bù rủi ro trái phiếu doanh nghiệp 
(Gauthier và cộng sự, 2004; Gomez, 2011; 
Angelopoulou và cộng sự, 2014). Mặc dù 
lãi suất dài hạn ít bị ảnh hưởng trực tiếp bởi 
CSTT so với lãi suất ngắn hạn nhưng chúng 
lại liên quan nhiều đến các quyết định tài trợ 
của các doanh nghiệp và hộ gia đình. Chênh 
lệch lãi suất cũng được thêm vào để tính chỉ 
số vì được cho rằng có khả năng dự đoán 
lạm phát tốt hơn là chỉ sử dụng lãi suất ngắn 
hạn. Tuy nhiên, nếu sử dụng cả hai biến này 
có thể dẫn đến việc bị chồng chéo thông tin. 
Ngoài ra, JP Morgan sử dụng cả chỉ số cung 
tiền khi xây dựng FCI. 
Các FCI được xây dựng bởi các học giả 
khác nhau, cho các quốc gia khác nhau có 
sự khác biệt lớn nhất về việc lựa chọn các 
biến số đại diện cho thị trường vốn. Một số 
biến được sử dụng như giá cổ phiếu, giá trị 
vốn hoá thị trường/ GDP, chỉ số cổ tức/ giá 
cổ phiếu... Goodhart và cộng sự (2001) và 
Mayes và cộng sự (2001) đều thêm biến số 
giá tài sản, cụ thể là giá nhà và giá cổ phiếu, 
vào các tính toán FCI cho Anh và Phần Lan 
để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố này 
đến tổng cầu và kiểm tra bất kỳ thông tin 
nào có thể góp phần vào dự đoán kết quả 
kinh tế trong tương lai bao gồm tỷ lệ tăng 
trưởng và lạm phát. 
Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng đưa 
thêm các biến định khác vào tính FCI như 
Guichard và Turner (2008) và Swiston 
(2008) sử dụng đặc điểm tín dụng, được 
phản ánh qua khảo sát về tiêu chuẩn cho 
vay trong điều kiện hoạt động tài chính 
và kinh tế tại Mỹ; hay Guichard và cộng 
sự (2009) nhấn mạnh quan điểm cho vay 
ở Nhật, Anh và các nước Châu Âu so với 
Hoa Kỳ để điều chỉnh các chỉ số; Shinkai 
và Kohsaka (2010) xây dựng FCI cho Nhật 
Bản dựa vào  ... ng dữ liệu càng thường xuyên càng 
tốt, ví dụ như sử dụng dữ liệu thu thập theo 
quý hoặc theo tháng.
Thứ ba, phương pháp tính chỉ số. Có nhiều 
phương pháp để tính toán FCI, phần lớn sử 
dụng các phương pháp như phương pháp 
tổng trọng số1, hoặc phương pháp phân tích 
thành phần chính (PCA)2. Trong phương 
1 The weighted-sum approach
2 Principal Component Analysis
pháp tổng trọng số, tỷ trọng của mỗi chỉ 
báo tài chính được chỉ định thông qua việc 
ước tính tác động tới biến vĩ mô, như GDP 
thực tế, khoảng cách sản lượng đầu ra, hoặc 
lạm phát. Trong một số nghiên cứu, trọng 
số các biến đưa vào nghiên cứu được đặt ở 
mức bằng nhau, dựa trên các biến tài chính 
đầu vào khi lựa chọn nghiên cứu (Mayes 
và Viren, 2001). Tuy nhiên, việc coi tất cả 
các biến này đều có tỷ trọng bằng nhau có 
thể không phù hợp, do thực tế mỗi nhân tố 
lại có tác động khác nhau nhất định đến chỉ 
số điều kiện tài chính của quốc gia. Phương 
pháp vec-tơ tự hồi quy (VAR) dần trở nên 
phổ biến trong việc tính trọng số trong 
FCI, bởi nó phù hợp để nắm bắt mối quan 
hệ giữa các biến số vĩ mô và biến số tài 
chính. Ưu điểm lớn nhất của phương pháp 
tổng trọng số là mối liên hệ trực tiếp giữa 
các biến tài chính và nền kinh tế thực. Tuy 
nhiên, phương pháp này gặp phải vấn đề cố 
hữu đó là số lượng các biến đưa vào. Ngày 
càng có nhiều biến số đưa vào mô hình do 
trên thực tế, hệ thống tài chính hiện đại rất 
phức tạp và việc xác định đầy đủ các đặc 
tính của nó cần thiết phải bao hàm rất nhiều 
biến nghiên cứu khác nhau. Tuy nhiên việc 
đưa nhiều tham số vào mô hình VAR với 
số bậc tự do lớn sẽ dẫn đến kết quả không 
chính xác nếu số quan sát hạn chế. 
Với phương pháp phân tích thành phần 
chính (PCA) có thể giải quyết được vấn đề 
“lời nguyền về quy mô” của các biến nghiên 
cứu, bằng cách trích xuất một yếu tố chung 
mà nắm bắt được sự biến động chung lớn 
nhất trong một loạt các biến trong nghiên 
cứu. Ưu điểm lớn nhất của phương pháp 
PCA là tính thực tiễn của nó, vì nó tạo điều 
kiện cho việc thu gọn một tập hợp biến tài 
chính lớn thành một chỉ số duy nhất. Tuy 
nhiên phương pháp này chỉ đúng ở góc độ 
lý thuyết, bởi nó giả định rằng những chỉ số 
có sự biến động lớn nhất thì sẽ có ý nghĩa 
kinh tế lớn nhất; ngoài ra, phương pháp này 
Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam 
trong bối cảnh hội nhập tài chính
26 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 224+225- Tháng 1&2. 2021
còn có một nhược điểm nữa, đó là nếu chỉ 
báo nào xuất hiện với một dấu hiệu “sai” thì 
ngay lập tức sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên 
cứu. Tuy nhiên, trên thực tế, phương pháp 
PCA được rất nhiều học giả sử dụng để xây 
dựng FCI như Angelopoulou và các cộng 
sự (2014); Osorio và các cộng sự (2014); 
Hakkio và Keeton (2009); Micallef (2015); 
Hatzius và các cộng sự (2010)... 
Thứ tư, lựa chọn biến để xây dựng chỉ 
số điều kiện tài chính. Việc xây dựng 
FCI nhằm mục đích tìm ra một chỉ báo 
xem xét tác động của một loạt các biến tài 
chính tác động đến điều kiện tài chính của 
một quốc gia hoặc một khu vực trọng tâm 
nghiên cứu. Chính vì vậy, việc lựa chọn 
biến nghiên cứu cho vào mô hình đặc biệt 
quan trọng, nó quyết định đến tính chính 
xác, kịp thời và nâng cao khả năng dự báo 
của FCI đối với biến động của nền kinh tế. 
Biến nghiên cứu nào càng có tương quan 
mạnh với các biến nghiên cứu khác thì tỷ 
trọng đưa vào càng lớn. Đồng thời, biến đó 
cần phải đại diện cho các thành phần khác 
nhau trong hệ thống tài chính. Một yếu tố 
quan trọng trong việc lựa chọn biến nghiên 
cứu, đó là biến đó phải sẵn có để thu thập 
trong thời gian đủ dài, đặc biệt trong các 
giai đoạn tăng trưởng, hoặc suy thoái của 
nền kinh tế khu vực, thế giới; nhằm tìm 
ra được biến đó có mối liên hệ thật sự hay 
không. Hơn nữa khi xây dựng FCI trong 
bối cảnh hội nhập tài chính cần đưa vào 
các biến phù hợp phản ánh các nhân tố bên 
ngoài tác động đến DFC. Nghiên cứu của 
Debuque-Gonzales và cộng sự (2017) đã 
đưa biến chênh lệch lãi suất TPCP Mỹ- đại 
diện cho cấu trúc lãi suất quốc tế vào tính 
FCI của một số nước trong khu vực Châu 
Á nhằm phản ánh điều kiện quốc tế. Hay 
nghiên cứu của Gauthier và cộng sự (2004) 
cũng bao gồm biến chênh lệch lãi suất của 
Mỹ vào tính FCI cho Canada bởi cho rằng 
biến này tác động đến tăng trưởng kinh tế 
của Canada. 
4. Kết luận
Xây dựng chỉ số DFC (FCI) được thực hiện 
khá phổ biến ở các nước phát triển nhưng 
vẫn còn hạn chế ở các quốc gia khác trong 
đó có Việt Nam. Trong bối cảnh hội nhập 
tài chính sâu rộng mới hiện nay, việc xây 
dựng chỉ số DFC cũng đứng trước thách 
thức mới. Nhiều vấn đề được đặt ra khi xây 
dựng chỉ số như phương pháp xây dựng chỉ 
số, thu thập số liệu, lựa chọn khu vực xây 
dựng chỉ số, và lựa chọn biến đưa vào chỉ 
số. Các phương pháp xây dựng FCI từ đơn 
giản đến phức tạp đều có ưu nhược điểm và 
cho ra kết quả là các chỉ số FCI khác nhau. 
Vì vậy lựa chọn phương pháp phù hợp là 
quan trọng. Đồng thời, trong bối cảnh hội 
nhập tài chính việc lựa chọn biến đưa vào 
xây dựng FCI cần được cân nhắc kỹ lưỡng 
nhằm xây dựng được FCI phản ánh đầy đủ 
hiện trạng DFC và có khả năng dự báo triển 
vọng kinh tế trong tương lai. 
Bài viết đã tổng hợp hai phương pháp chính 
để xây dựng FCI đồng thời chỉ ra những vấn 
đề cần lưu ý trong xây dựng FCI cho Việt 
Nam trong bối cảnh hội nhập tài chính. Tuy 
nhiên bài viết chưa xây dựng được FCI cho 
Việt Nam bằng các phương pháp đã đưa ra 
do hạn chế về mặt số liệu. Hiện nay có rất ít 
các nghiên cứu thực nghiệm xây dựng chỉ số 
FCI cho Việt Nam, do đó đây là một hướng 
nghiên cứu mới có giá trị và ý nghĩa thực 
tiễn có thể triển khai trong thời gian tới. ■
Tài liệu tham khảo
Alfaro, Laura, Sebnem Kalemli-Ozcan, and Vadym Volosovych, 2008, “Why Doesn’t Capital Flow from Rich to Poor 
Countries? An Empirical Investigation,” Review of Economics and Statistics 90 (2): 347–68. 
NGUYỄN THANH PHƯƠNG - TRẦN THỊ XUÂN ANH - PHẠM TIẾN MẠNH - TRẦN THỊ THU HƯƠNG
27Số 224+225- Tháng 1&2. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Angelopoulou, E., Balfoussia, H., & Gibson, H. D. (2014). Building a financial conditions index for the euro area and 
selected euro area countries: What does it tell us about the crisis? Economic Modelling, 38, 392–403. https://doi.
org/10.1016/j.econmod.2014.01.013
Brave, Scott, and R. Andrew Butters. 2010. Gathering Insights on the Forest from the Trees: A New Metric for Finan-
cial Conditions. Working Paper 2010-07. Chicago, Illinois: Federal Reserve Bank of Chicago. 
Charleroy, R. and Stemmer, M.A., 2014. An Emerging Market Financial Conditions Index: A VAR Approach. 
Chinn, Menzie D., and Hiro Ito. 2007, “Current Account Balances, Financial Development and Institutions: Assaying 
the World ‘Saving Glut,” Journal of International Money and Finance 26 (4): 546–69. 
Christiano, L. J., M. Eichenbaum, and C. L. Evans. 1999. “Monetary policy shocks: what we have learned and to what 
end?”. In: Handbook of Macroeconomics, Vol. 1, ch. 2. Taylor, J. B., and M. Woodford. (eds.). Elsevier: Amster-
dam; 65-148. 

Debuque-Gonzales, M., & Gochoco-Bautista, M. S. (2013). Financial conditions indexes for Asian economies (No. 
333). ADB Economics Working Paper Series.
Debuque-Gonzales, M., & Gochoco-Bautista, M. S. (2017, June 1). Financial Conditions Indexes and Monetary Policy 
in Asia. Asian Economic Papers, Vol. 16, pp. 83–117. https://doi.org/10.1162/ASEP_a_00522
Dugauy, P. 1994. “Empirical Evidence on the Strength of the Monetary Transmission Mechanism in Can- ada.” Jour-
nal of Monetary Economics 33: 39-61. 
English, William, Kostas Tsatsaronis, and Edda Zoli. 2005. Assessing the Predictive Power of Measures of Financial 
Conditions for Macroeconomic Variables. In Investigating the Relationship between the Financial and Real 
Economy. BIS Paper No. 22. Basel: Bank for International Settlements. February. 
Gauthier, C., Graham, C., & Liu, Y. (2004). Financial conditions indexes for Canada (No. 2004-22). Bank of Canada.
Gomez. Financial Conditions Index: Early and Leading Indicator for Colombia. Ensayos sobre Politica Economica 
2011; 66: 174-220. 
Goodhart, C., & Hofmann, B. (n.d.). A Service of zbw Financial Variables and the Conduct of Monetary Policy *. 
Retrieved from 
Guichard, Stéphanie, David Haugh, and David Turner. 2009. Quantifying the Effect of Financial Conditions in the 
Euro Area, Japan, United Kingdom and United States. OECD Economics Department Working Paper No. 677. 
Paris: Organisation for Economic Co- operation and Development. 
Guichard, Stéphanie, and David Turner. 2008. Quantifying the Effect of Financial Conditions on U.S. Activity. OECD 
Economics Department Working Paper No. 635. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Develop-
ment. 
Hatzius, J., Hooper, P., Mishkin, F. S., Schoenholtz, K. L., & Watson, M. W. (2010). Financial Conditions Indexes: 
A Fresh Look after the Financial Crisis. NBER Working Papers. Retrieved from https://ideas.repec.org/p/nbr/
nberwo/16150.html.
Hatzius, J. & Stehn, S. J. (2018). The Case for a Financial Conditions Index. Goldman Sachs, Economics Research, 
Global Economics Paper. 
Ho, G., & Lu, Y. (2013). A financial conditions index for Poland(No. 13-252). International Monetary Fund.
Koop, G. & Korobilis, D. (2014). A New Index of Financial Conditions. European Economic Review, Issue 71, pp. 101-
116 
Ian, B., & Brian, M. (2018). Constructing a financial condition index for a small-open economy: The case of Malta. Re-
search in Applied Economics, 10(3), 89-105.
International Monetary Fund (IMF), 2014, “How Do Changes in the Investor Base and Financial Deepening Affect 
Emerging Market Economies? Global Financial Stability Report, Chapter 2, April, International Monetary Fund, 
Washington, DC. 
International Monetary Fund. 2010. A Financial Conditions Index for Asia. In Regional Economic Outlook: Asia and 
Pacific. Washington, DC. October. 
Justiniano, A., G. E. Primiceri, and A. Tambalotti. 2009. “Investment Shocks and Business Cycles”. NBER Working 
Paper, 15570.
Lê Đạt Chí, & Trần Hoài Nam. (2015). Xây dựng chỉ số điều kiện tài chính cho Việt Nam. Tạp Chí Phát Triển và Hội 
Nhập, 31(21), 18–22. Retrieved from https://www.uef.edu.vn/newsimg/tap-chi-uef/2015-03-04-21/3-so-21.pdf
Mayes, D. ;, & Virén, M. (2001). A Service of zbw Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft Leibniz Information Centre 
for Economics Standard-Nutzungsbedingungen. Retrieved from www.econstor.eu
Micallef, B. (2015). Estimating a Credit Gap for Non-Financial Corporations in Malta.
Osorio, C., Unsal, D. F., & Pongsaparn, R. (2014). A Quantitative Assessment of Financial Conditions in Asia. IMF 
Working Papers. https://doi.org/10.5089/9781462314331.001
Pesaran, M.H. and Y. Shin. 1998. “Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Mod- els.” Econom-
ics Letters, 58:17-29. 
Các phương pháp xây dựng chỉ số điều kiện tài chính quốc gia và vấn đề đặt ra cho Việt Nam 
trong bối cảnh hội nhập tài chính
28 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 224+225- Tháng 1&2. 2021
Sahay, Ratna, Martin Čihák, Papa M. N’Diaye, Adolfo Barajas, Ran Bi, Diana Ayala, Yuan Gao, Annette Kyobe, Lam 
Nguyen, Christian Saborowski, Katsiaryna Svirydzenka, and Seyed Reza Yousefi, 2015, “Rethinking Financial 
Deepening: Stability and Growth in Emerging Markets,” IMF Staff Discussion Note 15/08, International Mon-
etary Fund, Washington, DC. 
Sims, C. A. 1980. “Macroeconomics and Reality”. Econometrica, Vol. 48: 1-48. 

Shinkai, Jun-ichi, and Akira Kohsaka. 2010. Financial Linkages and Business Cycles of Japan: An Analysis Using 
Financial Conditions Index. OSIPP Discussion Paper 2010-E-008 Osaka, Japan: Osaka School of International 
Public Policy. 
Swiston, Andrew. 2008. A U.S. Financial Conditions Index: Putting Credit Where Credit Is Due. IMF Working Paper 
08/161. Washington, DC: International Monetary Fund. 
Thompson, K., van Eyden, R. and Gupta, R., 2013. Identifying a financial conditions index for South Africa. Studies in 
Economics and Finance, 32, pp. 256-274. 
Zheng, G., & Yu, W. (2014). Financial conditions index’s construction and its application on financial monitoring and 
economic forecasting. Procedia Computer Science, 31, 32-39.
29
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 224+225- Tháng 1&2. 2021
Nhận diện rủi ro tỷ giá đối với doanh nghiệp
Nguyễn Văn Tiến
Trọng tài viên Trung tâm Trọng tài quốc tế Việt Nam (VIAC) 
Trưởng Khoa Kinh doanh Quốc tế, Học viện Ngân hàng
Ngày nhận: 07/12/2020 
Ngày nhận bản sửa: 15/12/2020 
Ngày duyệt đăng: 21/12/2020
Đo lường và quản trị rủi ro tỷ giá luôn là mối quan tâm hàng đầu của các doanh 
nghiệp nhằm giảm thiểu tổn thất khi tỷ giá biến động mạnh. Thế giới và Việt Nam đã 
từng chứng kiến những sự kiện biến động của tỷ giá tác động đến hoạt động ngoại 
thương và nội thương, đầu tư trực tiếp và danh mục đầu tư gián tiếp nước ngoài, 
hoạt động đi vay và cho vay bằng ngoại tệ... Tác động của rủi ro tỷ giá đến nền kinh 
tế thường kéo dài, làm giảm sức cạnh tranh quốc tế của ngành kinh tế, và cuối cùng 
là đến kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp. Để có những biện pháp phòng 
ngừa kịp thời và hiệu quả, thì công việc đầu tiên, không thể thiếu, làm cơ sở cho 
các biện pháp tiếp theo, đó là nhận diện các loại rủi ro tỷ giá đối với doanh nghiệp. 
Dựa trên đúc kết kinh nghiệm cá nhân, Bài viết tổng hợp các tình huống rủi ro tỷ 
giá đối với doanh nghiệp trong hoạt động kinh doanh xuất nhập khẩu, đầu tư trực 
tiếp nước ngoài, đầu tư gián tiếp nước ngoài và tín dụng quốc tế. Đây cũng được 
xem là cơ sở cho việc thiết lập khung quản trị và sử dụng các công cụ phòng ngừa 
rủi ro tỷ giá đối với doanh nghiệp.
Identifying exchange rate risk for businesses
Abstract: Measuring and managing exchange rate risk exposure is of utmost importance for reducing 
a firm’s vulnerabilities from major exchange rate movements. The world and Vietnam have witnessed 
constant currency fluctuations which affected the market adversely, causing it to become volatile, 
affecting bothdomestic and foreign trade, foreign direct investment, portfolio investment, currency 
lending and borrowing. This caused a drag on the economy over the long term, as entire industries are 
rendered noncompetitive and operations of economic agents are detrimentally affected. 
Selecting the appropriate timely and effective exchange rate risk prevention measures is often a 
daunting task and therefore there is a demand of identifying different types of exchange rate risks 
for businesses. This will also act as the basis for exchange rate risk management and various hedging 
approaches for firms.
Keywords: Exchange rate risk, Identification of exchange rate risk, Foreign exchange positon.
Tien Van Nguyen
Email: tiennv@hvnh.edu.vn
Arbitrator of Vietnam Int’l Arbitration Centre (VIAC) 
Dean of Int’l Business of Banking Academy of Vietnam