Quantity Theory Of Money / Lý Thuyết Số Lượng Tiền Tệ
Lý thuyết cho rằng lượng tiền trong nền kinh tế và mức giá chung có mối liên hệ trực tiếp. Irving Fisher là người đầu tiên đưa ra phương trình thể hiện mối quan hệ này. Phương trình có dạng: MV = PT. Trong đó, M là số tiền hiện có, V là tốc độ tiền di chuyển (số lần trung bình một đồng tiền được dùng để thanh toán trong năm), P là mức giá chung (thường là chỉ số giá IP), và T là tổng giá trị hàng hóa, dịch vụ được cung ứng. Mối quan hệ này đúng vì tổng chi tiêu bằng tiền (MV) phải bằng tổng giá trị hàng hóa, dịch vụ được bán ra. Bốn yếu tố M, V, P, T được xác định để đảm bảo phương trình luôn đúng.
Để kiểm tra được, người ta giả định V thay đổi ít hoặc coi như hằng số. Phương trình được chuyển thành dạng mới gọi là phương trình Cambridge: V = Y/M. Trong đó, V là số lần trung bình tiền di chuyển giữa người mua và người bán, Y là tổng sản phẩm quốc dân. Ví dụ, nếu Y = 5 tỷ USD và M = 1 tỷ USD thì V = 5. Tốc độ lưu thông V không thể quan sát trực tiếp, nên người ta dùng Y và M – hai chỉ tiêu dễ thu thập từ thống kê.
Khái niệm V trong phương trình Cambridge khác với V trong lý thuyết Fisher. Biến đổi phương trình Fisher, ta có V = PT/M. Trong đó, T là tổng số giao dịch (bao gồm cả tài chính và hiện vật), còn Y trong Cambridge chỉ bao gồm giao dịch tạo ra thu nhập cuối cùng. Các nhà kinh tế cổ điển cho rằng V là hằng số vì thói quen tiêu dùng của người dân tương đối ổn định, khiến vòng quay tiền tệ ở trạng thái cân bằng.
Ngày nay, nhiều người không khẳng định V cố định, nhưng cho rằng V có thể thay đổi chậm do đổi mới trong tài chính, như dùng thẻ tín dụng, séc, hay tài khoản ngân hàng. Họ cũng lưu ý rằng trong nền kinh tế toàn dụng lao động, lượng giao dịch T phụ thuộc vào năng suất lao động. Nếu V và T không thay đổi hoặc thay đổi chậm, mức giá sẽ phụ thuộc vào lượng tiền (M). Khi M tăng, nhu cầu hàng hóa, dịch vụ cũng tăng, dẫn đến lạm phát nếu tăng nhanh hơn khả năng cung ứng.
Ngược lại, trường phái Keynes cho rằng V không ổn định, có thể thay đổi nhanh, làm cân bằng tác động của thay đổi tiền tệ.
Lý thuyết Số lượng Tiền tệ (Quantity Theory Of Money) là thuật ngữ trong tài chính. Nó mô tả khái niệm, cơ chế hoặc quy trình dùng trong phân tích, định giá, giao dịch và quản trị rủi ro. Ví dụ, lý thuyết này có thể áp dụng để phân tích báo cáo tài chính hoặc định giá doanh nghiệp. Ứng dụng: hỗ trợ lập báo cáo, phân tích, thẩm định và ra quyết định tài chính. Khi dùng, cần xem xét bối cảnh pháp lý và thị trường để hiểu đúng.
Quant Funds / Quỹ Quants
Các quỹ này có tên như vậy vì họ đầu tư theo phương pháp tính toán thuần túy. Mục tiêu là đạt lợi nhuận cao hơn các quỹ theo chỉ số. Họ dùng phân tích thống kê theo mô hình để chọn cổ phiếu tối ưu hóa lợi nhuận. Thay vì mua toàn bộ cổ phiếu trong S&P 500, họ chọn những cổ phiếu có tiềm năng lợi nhuận cao hơn theo số liệu thống kê. Thị trường hiệu quả không phải là nơi hoạt động nhanh hơn hay thông minh hơn. Nó cần được phân tích liên tục, chuyên sâu, và thông tin phải luôn sẵn có cho tất cả mọi người. Thị trường không hiệu quả thường ít được phân tích, tạo cơ hội lợi nhuận lớn cho các nhà quản lý sáng suốt.
S&P/Asx 200 / Chỉ Số S&P / Asx 200
Là chỉ số vốn hóa phổ biến nhất tại Úc, bắt đầu từ tháng 4 năm 2000. Nó thay thế chỉ số All Ordinaries Index trên sàn giao dịch chứng khoán Úc (Asx), trở thành công cụ quan trọng để đánh giá thị trường. Chỉ số gồm 200 cổ phiếu được chọn bởi Ủy ban S&P/ASX Australian, dựa trên tính thanh khoản và quy mô doanh nghiệp. Số lượng công ty trong chỉ số luôn giữ nguyên là 200. Khi một công ty bị loại, sẽ thay thế bằng một doanh nghiệp trong S&P/ASX 300, nhưng không thuộc S&P/ASX 200. Tính thanh khoản của chỉ số hỗ trợ giao dịch chứng khoán phái sinh, thành lập quỹ, và thu hút nhà đầu tư quốc tế. Chỉ số S&P/ASX 200 do Standard & Poor's thiết lập. Nó đạt 6.000 điểm lần đầu vào thứ Ba, ngày 15 tháng 1 năm 2006.
Quality Function Deployment / QFD / Triển Khai Chức Năng Chất Lượng
QFD là một kỹ thuật giúp nhóm đưa ra quyết định toàn diện và linh hoạt, được dùng trong phát triển sản phẩm, dịch vụ, xây dựng thương hiệu và quản lý sản phẩm. Kỹ thuật này giúp tổ chức tập trung vào các điểm yếu của sản phẩm hoặc dịch vụ, đồng thời xem xét quan điểm của nhiều nhóm khách hàng, công ty hoặc yêu cầu công nghệ. Kết quả là các ma trận và biểu đồ dễ hiểu, có thể dùng lại cho các dự án sau. QFD đã được nhiều doanh nghiệp và tổ chức áp dụng. Ví dụ, Viện QFD là tổ chức phi lợi nhuận phát triển và phổ biến kỹ thuật này thông qua nghiên cứu, công cụ, đào tạo.
Kỹ thuật QFD được phát triển đầu tiên bởi Tiến sĩ Yoji Akao và Shigeru Mizuno vào những năm 1960. "Nhà Chất Lượng" (House of Quality) ra đời năm 1972 trong thiết kế thùng dầu của Mitsubishi Heavy Industries. Akao từng nhấn mạnh rõ ràng: "House of Quality không phải là QFD, đó chỉ là một công cụ." Các công cụ khác phân tích yếu tố như giá cả, công nghệ, độ tin cậy, chức năng, sản xuất và dịch vụ. QFD cũng có thể mở rộng để phân tích hệ thống con, cấu hình, lắp ráp, các bộ phận sản phẩm. Từ đó, các biểu đồ QFD tương tự có thể hỗ trợ kỹ thuật kiểm soát quy trình thống kê.
QFD biến nhu cầu của khách hàng (Voice of the Customer - VOC) thành các đặc tính kỹ thuật của sản phẩm, dịch vụ. Kỹ thuật này ưu tiên từng đặc tính, đồng thời đặt mục tiêu phát triển sản phẩm. Một kỹ thuật liên quan là Pugh Concept Selection, có thể dùng cùng QFD để chọn cấu hình sản phẩm tối ưu. QFD được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: sản phẩm tiêu dùng, dịch vụ, quân đội, công nghệ. Nó cũng dùng để xác định chiến lược và kế hoạch cạnh tranh. QFD được coi là cốt lõi của Design for Six Sigma (DFSS) và là phần của tiêu chuẩn ISO 9000:2000.
Quy trình ban đầu của QFD gồm thu thập ý kiến khách hàng, sắp xếp nhu cầu và ưu tiên chúng (dùng các kỹ thuật như Analytic Hierarchy Process). Theo truyền thống, người thực hiện đến "Gemba" – nơi giá trị được tạo ra cho khách hàng – để kiểm chứng nhu cầu. QFD được dùng sớm ở Mỹ, nhưng sau đó dần mất phổ biến do thời gian thực hiện quá lâu nếu dùng sai kỹ thuật nhóm. Văn hóa doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng thay đổi quy trình và duy trì thay đổi. Nếu công ty có văn hóa cứng nhắc, QFD có thể bị phản đối vì phơi bày giả định ngầm.
Kết quả phân tích QFD được dùng ở Nhật Bản trong chiến lược lập kế hoạch và quản lý (Hoshin Kanri). Kỹ thuật này tương tự Management by Objectives (MBO), nhưng thêm yếu tố "catchball" – quá trình trao đổi mục tiêu. Các công ty Mỹ như Hewlett & Packard dùng Hoshin thành công để tập trung tài nguyên theo mục tiêu chiến lược. Dù ban đầu dành cho sản xuất, ý tưởng QFD cũng được dùng trong phát triển phần mềm. Kể từ khi ra đời, kỹ thuật này liên tục được cải tiến để tiết kiệm thời gian và nỗ lực.
Ex Post / Từ Sau; Sau Đó
Khi có sự kiện nào đó xảy ra. Hoặc khi đưa ra quyết định thực hiện điều gì đó.
S&P 500 / Chỉ Số S&P 500
Một chỉ số gồm 500 cổ phiếu được chọn từ 500 công ty có vốn hóa thị trường lớn nhất tại Mỹ. Chỉ số S&P 500 được xây dựng để trở thành công cụ quan trọng của thị trường chứng khoán Mỹ. Nó phản ánh rõ rệt rủi ro và lợi nhuận của các doanh nghiệp hàng đầu. Các công ty được chọn vào chỉ số do Ủy ban Chỉ số S&P quyết định. Ủy ban này gồm các nhà phân tích và kinh tế gia của Standard & Poor. Chỉ số S&P 500 đo lường giá trị thị trường. Mỗi cổ phiếu trong chỉ số có trọng số tương ứng với giá trị thị trường của nó. Đây là chỉ số phổ biến nhất để đánh giá thị trường Mỹ. Trước đây, Chỉ số Trung bình Công nghiệp Dow Jones từng là chỉ số nổi tiếng nhất. Tuy nhiên, vì chỉ gồm 30 công ty nên nhiều người cho rằng S&P 500 phản ánh thị trường tốt hơn, đầy đủ hơn. Trên thực tế, nhiều người coi nó như định nghĩa của thị trường. Standard & Poor còn có các chỉ số khác như S&P 600, gồm 600 công ty có vốn hóa từ 300 triệu đến 2 tỷ đô la. S&P 400 gồm 400 công ty có vốn hóa từ 2 đến 10 tỷ đô la. Các sản phẩm dựa trên S&P 500 hiện có trên thị trường, như quỹ chỉ số và ETFs. Tuy nhiên, cá nhân khó mua trực tiếp chỉ số vì phải sở hữu toàn bộ 500 cổ phiếu của các công ty khác nhau.
Qualitative Choice Models / Mô Hình Lựa Chọn Định Tính
Đây là các mô hình được phát triển để xử lý dữ liệu không liên tục, ví dụ như quyết định mua hay không mua xe ô tô, thay đổi việc làm, hoặc đi học đại học.
Quadratic Utility Function / Hàm Thoả Dụng Bậc Hai
Một hàm lợi ích có dạng đại số giống như phương trình bậc hai.
Ex Ante / Từ Trước; Dự Tính; Dự Định
Đây là mức độ đã được dự tính, dự định hay mong muốn cho một hoạt động nào đó.
Quadratic Equation / Phương Trình Bậc Hai
Phương Trình Bậc Hai (Quadratic Equation) là thuật ngữ trong lĩnh vực tài chính. Nó mô tả một khái niệm, cơ chế hoặc quy trình cụ thể, được sử dụng trong phân tích, định giá, giao dịch và quản lý rủi ro. Ví dụ: Phương Trình Bậc Hai có thể áp dụng trong phân tích báo cáo tài chính hoặc định giá doanh nghiệp, tùy theo ngữ cảnh. Ứng dụng: giúp lập báo cáo, phân tích, kiểm tra và đưa ra quyết định tài chính. Khi áp dụng, cần xem xét bối cảnh pháp lý và thị trường để hiểu chính xác.
Fiscal Drag / Sức Cản Của Thuế Khoá
Lạm phát ảnh hưởng đến thuế suất hữu hiệu. Nó cũng tác động đến thuế suất trung bình. Khi giá cả tăng, thu nhập thực tế của người dân giảm. Điều này có thể làm thay đổi mức đóng thuế mà họ phải chịu. Thuế suất hữu hiệu phản ánh tỷ lệ thuế thực tế mà người nộp phải trả. Thuế suất trung bình thể hiện tỷ lệ thuế trung bình trên tổng thu nhập. Sự thay đổi của lạm phát có thể làm thay đổi cả hai loại thuế suất này.
Ex Ante / Ex-Ante / Ex Ante
Thuật ngữ này bắt nguồn từ tiếng Latinh, có nghĩa là "trước khi xảy ra". Exante thường được dùng trong thương mại, khi kết quả của một hành động hoặc chuỗi hành động được dự đoán trước. Ngược lại là ex post. Ví dụ, trong tài chính, ex-ante return là lợi nhuận kỳ vọng của một danh mục đầu tư, được tính theo tỷ lệ các tài sản trong đó. Để tính toán, người ta phải dự đoán kết quả cho từng tài sản càng chính xác càng tốt, nhằm đưa ex-ante gần với lợi nhuận thực. Một ví dụ khác là trong tuyển dụng, ex-ante được dùng để dự đoán nhu cầu nguồn lực cho các dự án lớn. Khi dùng ex-ante, người ta hiểu rằng phải là những chuyên gia có năng lực cao. Điều này rất quan trọng với các dự án xây dựng, kiến trúc, nơi sự chính xác là yếu tố sống còn. Bằng cách áp dụng ex-ante, công việc sẽ được lên kế hoạch kỹ lưỡng, đảm bảo nguồn lực đến đúng thời điểm. Một sai sót nhỏ trong chuyên môn hoặc tiêu chuẩn cũng có thể gây hậu quả nghiêm trọng cho các dự án kinh doanh.
First-Mover Advantage / Lợi Thế Gia Nhập Đầu Tiên
Lợi thế gia nhập đầu tiên là một dạng lợi thế cạnh tranh mà doanh nghiệp đạt được khi trở thành công ty đầu tiên thâm nhập vào một thị trường hoặc ngành công nghiệp. Vị trí đầu tiên giúp thương hiệu được công chúng nhận biết rõ ràng, đồng thời thu hút lòng trung thành của khách hàng. Công ty cũng có thời gian hơn để hoàn thiện sản phẩm hoặc dịch vụ. Lợi thế này có thể đạt được qua nhiều cách, ví dụ như cơ hội tiếp cận tài nguyên đầu tiên (nếu tài nguyên đó khan hiếm, đối thủ khó có thể bắt kịp), thu hút đầu tư từ các nhà quan tâm, hay phát triển công nghệ độc quyền mà các doanh nghiệp khác chưa tiếp cận.
Dù lợi thế này mang lại tiềm năng lớn, doanh nghiệp vẫn có thể gặp rủi ro bị các đối thủ bắt chước sản phẩm và kỹ thuật. Ví dụ điển hình là eBay và Coca-Cola. eBay là công ty đầu tiên triển khai đấu giá trực tuyến vào năm 1995. Coca-Cola lại là nhà sản xuất cola đầu tiên, bắt đầu bán sản phẩm năm 1886 và trở thành thương hiệu lớn trong ngành nước giải khát. Những doanh nghiệp gia nhập đầu tiên thường đối mặt với nhiều đối thủ muốn tận dụng thành công của họ. Tuy nhiên, đến giai đoạn này, các công ty này thường đã tích lũy thị phần, uy tín và lòng trung thành của khách hàng, giữ vững vị trí dẫn đầu.
Eviews / Phần Mềm Phân Tích Dữ Liệu
Là một phần mềm hoạt động trên máy tính với hệ điều hành Windows. Phần mềm này tập trung vào việc phân tích các thuật toán kinh tế. Được phát triển dựa trên phần mềm Vi mô định lượng (QMS). Phiên bản đầu tiên, EViews 1.0, ra đời năm 1994, thay thế phần mềm MicroTSP. Phiên bản cũ nhất là EViews 5.1, ra đời năm 2005. Phiên bản gần nhất là EViews 6. EViews 6 có những cải tiến mới: giao diện hiện đại, công cụ phân tích mạnh mẽ, quản lý dữ liệu tinh vi, hỗ trợ thuyết trình hiệu quả, kết hợp dòng lệnh truyền thống và giao diện lập trình. Phần mềm yêu cầu dung lượng và hệ thống nhất định để cài đặt. EViews kết hợp bảng tính và công nghệ cơ sở dữ liệu với các nhiệm vụ được lập trình sẵn. Giao diện đồ họa "chỉ cần nhấp chuột" giúp người dùng dễ dàng thao tác. Phần mềm tích hợp ngôn ngữ lập trình mạnh. EViews có thể phân tích dữ liệu chung, nhưng phổ biến trong lĩnh vực kinh tế, ví dụ phân tích mặt cắt ngang, phân tích nhóm dữ liệu, và dự đoán chuỗi thời gian. Hỗ trợ định dạng file từ Excel, SPSS, SAS, Stata, RATS, TSP, và kết nối cơ sở dữ liệu ODBC.
First Order Condition / Điều Kiện Đạo Hàm Bậc I
Điều kiện này yêu cầu các đạo hàm cấp một của hàm mục tiêu theo biến quyết định phải bằng không. Điều này giúp xác định giá trị cực đại hoặc cực tiểu.
First Difference / Vi Phân Bậc I
Hiệu số giữa một biến và giá trị trễ một bậc của nó. Được xác định theo thời gian.
First Call Date / Ngày thu hồi đầu tiên
Ngày sớm nhất mà người phát hành trái phiếu có thể mua lại một phần hoặc toàn bộ trái phiếu, với giá quy định trong thỏa thuận. Ngày thu hồi đầu tiên được ghi rõ trong tài liệu chào bán trái phiếu. Trái phiếu được thế chấp có thể bị thu hồi nếu giá trị gốc giảm xuống mức nhất định, dù không thể thực hiện thu hồi. Trong trường hợp phát hành được thu hồi sớm, phần trăm tiền thu được (ví dụ 80%) không được tái đầu tư vào tài sản thế chấp trong vòng hai năm. Mục đích là để tránh phân loại tài trợ thế chấp thành hoạt động kinh doanh chênh lệch giá, đồng thời giữ nguyên miễn trừ thuế đối với lãi. Tham khảo thêm YIELD TO CALL và YIELD TO MATURITY.
Evidence-Based Management / Ra Quyết Định Quản Lý Dựa Trên Căn Cứ Thực Tế
Evidence-Based Management là cách tiếp cận đưa ra quyết định quản lý dựa trên bằng chứng xác thực. Phương pháp này bắt nguồn từ Evidence-Based Medicine trong y học – một quy trình xử lý thông tin để đưa ra quyết định điều trị tốt nhất cho bệnh nhân. EBM yêu cầu mọi quyết định và hoạt động của tổ chức phải dựa trên bằng chứng đáng tin cậy và thuyết phục nhất. Tương tự y học và giáo dục, việc áp dụng EBM đòi hỏi xem xét kỹ lưỡng mọi tình huống và quy định nội bộ. Tuy nhiên, so với lĩnh vực y tế và giáo dục, EBM trong quản lý hiện nay vẫn còn mang tính lý thuyết. Hiện nay, nhiều nhà quản lý và nhà sư phạm chưa sử dụng đủ bằng chứng khoa học về hành vi để đưa ra giải pháp hiệu quả. Các nỗ lực thúc đẩy EBM gặp khó khăn hơn so với việc áp dụng trong ngành khác. Lý do đơn giản là quản lý không phải là một nghề. Không có luật pháp hay chuẩn mực văn hóa nào quy định điều kiện để trở thành nhà quản lý. Kiến thức và kinh nghiệm của các nhà quản lý rất khác nhau. Một tấm bằng đại học là điều kiện để học MBA, nhưng không phải để trở thành nhà quản lý. Thiếu khung chuẩn mô tả yêu cầu trở thành nhà quản lý khiến việc áp đặt sử dụng bằng chứng không hiệu quả với những người không muốn làm vậy. Sự khác biệt về ngôn ngữ, hay tồn tại các thuật ngữ chuyên ngành, khiến các nhà quản lý khó tổ chức thảo luận liên quan đến bằng chứng. Không có chia sẻ về cách họ đạt trình độ chuyên môn. Ngoài ra, phương pháp này còn liên quan đến các tranh cãi trong lĩnh vực học và giảng dạy quản lý. Người ta phê bình việc coi "bằng chứng" và "phương pháp khoa học" như công cụ trung lập. Quản lý không chỉ là thứ gì đó tốt đẹp, mà thường bao gồm cả lạm quyền và khai thác người khác – những khía cạnh mà bằng chứng trong EBM thường bỏ qua. Hiện nay, một số nơi như Mỹ (Học viện Quản lý) và Canada (CHERF) đã bắt đầu xây dựng mô hình thúc đẩy việc sử dụng EBM.
Firm, Theory Of The / Lý Thuyết Về Hãng
Lý thuyết về hãng là một chủ đề quan trọng trong KINH TẾ HỌC VI MÔ. Nó giúp giải thích và dự đoán cách hãng hành động. Đặc biệt là trong việc xác định giá cả và sản lượng.
Firm Quote / Báo Giá Cố Định
Thuật ngữ này là một thuật ngữ trong ngành chứng khoán, liên quan đến giá mua tròn hoặc giá cung ứng chứng khoán do người tạo thị trường đưa ra. Giá này không giống với giá định danh (hay giá tạm thời). Theo quy định của NASD, các giá định này cần được bàn bạc kỹ hơn hoặc xem xét lại để đảm bảo phù hợp với giá định danh.
