Vận dụng sự phân rã DuPont vào chỉ số ROA: bằng chứng thực nghiệm về rủi ro hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 65 
VẬN DỤNG SỰ PHÂN RÃ DUPONT VÀO CHỈ SỐ ROA: 
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ RỦI RO HOẠT ĐỘNG CỦA 
CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM 
NGUYỄN THÀNH HƯNG1,* 
1Công ty TNHH Vật liệu xây dựng Vạn Phát 
*Email: thanhhung.tg@gmail.com 
(Ngày nhận: 07/10/2019; Ngày nhận lại: 12/11/2019; Ngày duyệt đăng: 15/11/2019) 
TÓM TẮT 
Mục tiêu của bài viết vừa là nghiên cứu tìm ra sự giới hạn của chỉ số ROA. Dựa trên cách tiếp 
cận mô hình DuPont, các yếu tố cấu thành trong công thức phản ánh sự đóng góp của yếu tố đầu 
vào cho yếu tố đầu ra và sự phân bổ yếu tố đầu ra cho yếu tố đầu vào trong sự cân bằng cấu trúc 
của chỉ số ROA nhằm mục đích xác định rủi ro hoạt động của ngân hàng. Bên cạnh đó, mô hình 
DuPont giải thích các giới hạn đo lường của các chỉ số thống kê và hồi quy. Trong ngữ cảnh nghiên 
cứu, phương pháp thống kê được trình bày là phương pháp hồi quy OLS. Qua đó, bằng chứng thực 
nghiệm dựa trên dữ liệu khảo sát bảng của 31 ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn 2005-2018 
và kết quả nghiên cứu cho thấy sự yếu kém trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam: (1) về khả 
năng tạo tính hấp dẫn vốn cho vay của yếu tố đầu ra và (2) sự lấn át của chi phí hoạt động ảnh 
hưởng đến sự đóng góp thuế thu nhập doanh nghiệp vào ngân sách nhà nước. 
Từ khóa: Dupont decomposition; OLS; ROA 
Application of DuPont decomposition to risks of ROA Index: Empirical evidence of 
Banks in Vietnam 
ABSTRACT 
The purpose of this paper is not only to find out the limits of ROA. Based on the model of 
DuPont, factors of decomposition formula represent contributed rate of inputs for outputs and 
rational rate of outputs for inputs in structural equilibrium of ROA index to determine operating 
risks in banking. And, DuPont model explains the limitation of measurement for statistical index 
and regression. In the context, the research method in the model is OLS techniques. Through the 
empirical evidence in the panel-data survey of 31 Vietnam banks in the periods of 2005-2018, the 
results have shown the weaknesses in the banking system of Vietnam: (1) the ability to attract 
customers’ loans in output factors, (2) crowding-out effect of bank-operating cost on the 
contribution of corporate-income tax to state-budget. 
Keywords: Dupont Decomposition; OLS; ROA 
1. Giới thiệu 
Nghiên cứu yếu tố rủi ro trong lĩnh vực 
ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc 
quản trị rủi ro ngân hàng, được giới học thuật 
và chuyên gia trong ngành quan tâm. Nhiều 
yếu tố rủi ro ngân hàng được các nghiên cứu 
trước đây xác định: năng lực điều hành và cấu 
trúc sở hữu liên quan đến hiệu quả hoạt động 
và rủi ro ngân hàng (Brickley và James, 1987), 
hiệu quả hoạt động ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu 
ngân hàng (Jiménez và cộng sự, 2013; Zhang 
và cộng sự, 2016), mức độ chấp nhận rủi ro và 
66 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 
ổn định tài chính (Berger và cộng sự, 2009; 
Ariss, 2010; Forssbæck và Shehzad, 2014; 
Fiordelisi và Mare, 2014; Mohsni và Otchere, 
2014; Lepetit và Strobel, 2015; Tabak và cộng 
sự, 2015). Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây 
vẫn còn khe hở nghiên cứu về rủi ro hoạt động 
ngân hàng, qua đó tác giả dựa trên sự phân rã 
của mô hình DuPont để làm rõ rủi ro hoạt động 
dựa trên lý thuyết chi phí đại diện (Agency 
Cost Theory) về sự cân bằng hiệu quả giữa yếu 
tố đầu vào và đầu ra (Jensen và Meckling, 
1976). Do đó, một số vấn đề được đặt ra trong 
bối cảnh nghiên cứu học thuật: 
Ở góc độ lý thuyết chi phí đại diện, sự cân 
bằng giữa yếu tố đầu ra và đầu vào của hoạt 
động ảnh hưởng đến hiệu quả lợi ích và chi phí, 
qua đó sự mâu thuẫn quyền lợi giữa người đại 
diện và người sở hữu cổ phần làm giảm đi hiệu 
quả hoạt động của ngân hàng. Vấn đề đặt ra 
trong bối cảnh nghiên cứu là tìm kiếm sự mất 
cân bằng giữa yếu tố đầu ra và đầu vào của hoạt 
động ngân hàng. 
Về phương pháp nghiên cứu định lượng, 
các yếu tố đầu ra và đầu vào của mô hình 
DuPont trong chỉ số ROA là các chỉ số tích lũy 
và tương đối, do đó các yếu tố này sẽ không có 
ý nghĩa kinh tế và tài chính hoặc ước lượng 
chệnh nếu sử dụng phép toán cộng, trung bình 
cơ bản trong thống kê và hồi quy. Chẳng hạn, 
chỉ số tích lũy (tổng tài sản, vốn chủ sở hữu) là 
những chỉ số không thể thực hiện phép toán 
cộng, trung bình trong dữ liệu thời gian vì 
không có ý nghĩa kinh tế và tài chính; hoặc chỉ 
số tương đối ước lượng chệnh nếu mẫu số của 
chỉ số tương đối không đồng nhất. Để khắc 
phục nhược điểm trong phương pháp nghiên 
cứu định lượng, việc sử dụng mô hình DuPont 
và lấy cơ số logarít để giải thích rõ ý nghĩa của 
các yếu tố đầu ra và đầu vào trong chỉ số ROA. 
Qua đó, cấu trúc của bài nghiên cứu gồm 
bốn phần: một là giới thiệu vấn đề nghiên cứu 
về lý luận rủi ro hoạt động ngân hàng và đưa ra 
giới hạn của chỉ số ROA trong phương pháp 
nghiên cứu định lượng, hai là tiếp cận cơ sở lý 
thuyết chi phí đại diện và đề xuất mô hình 
DuPont, ba là trình bày phương pháp nghiên 
cứu định lượng để kiểm định sự cân bằng yếu 
tố đầu ra và đầu vào trong cấu trúc của chỉ số 
ROA, bốn là đưa ra kết quả nghiên cứu và suy 
luận thống kê. 
2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu 
2.1. Cơ sở lý thuyết 
Chi phí đại diện là chi phí phát sinh khi xảy 
ra mâu thuẫn giữa người đại diện và các cổ 
đông sở hữu cổ phần ngân hàng, qua đó người 
đại diện thay mặt cho người sở hữu điều hành 
hoạt động ngân hàng. Trong nghiên cứu của 
Jensen và Meckling (1976), sự cân bằng hiệu 
quả giữa lợi ích và chi phí trong hoạt động kinh 
doanh đạt trạng thái bằng không trong điều kiện 
bỏ qua chi phí người đại diện. Một số nghiên 
cứu cho thấy, chi phí đại diện tạo ra rủi ro từ 
hiệu quả hoạt động kinh doanh nếu chi phí hoạt 
động vượt ngưỡng chi phí vốn chủ sở hữu. Khi 
đó việc sử dụng đồng vốn trong điều hành hoạt 
động cao hơn chi phí sử dụng vốn thông qua cổ 
tức mà người sở hữu được nhận, đồng thời làm 
giảm khả năng tích lũy vốn chủ sở hữu (Moh’d 
và cộng sự, 1995; Jensen, 2005). Một số nghiên 
cứu trước đây nhận diện mức độ rủi ro trong 
hoạt động: nghiên cứu chi phí tài chính của các 
khoản nợ vay (Jensen và Smith, 2000), năng lực 
điều hành và cấu trúc sở hữu liên quan đến hiệu 
quả hoạt động và rủi ro ngân hàng (Brickley và 
James, 1987), nghiên cứu mối quan hệ giữa chi 
phí đại diện và tính kinh tế theo quy mô 
(Kochhar, 1996), nghiên cứu mối quan hệ giữa 
chi phí đại diện và kiểm soát báo cáo tài chính 
(Watts và Zimmerman, 1983). 
2.2. Mô hình nghiên cứu 
Việc tiếp cận lý luận chi phí đại diện để 
xác định rủi ro từ hiệu quả hoạt động ngân hàng 
dựa trên hiệu quả tối ưu về sự cân bằng giữa lợi 
ích và chi phí theo nghiên cứu Jensen và 
Meckling (1976). Tuy nhiên, việc phân tích rủi 
ro ngân hàng trên cơ sở sự cân bằng của yếu tố 
đầu ra gồm tổng thu nhập lãi vay (𝑇𝑅) và các 
yếu tố đầu vào gồm tổng chi phí lãi vay 
(𝐶𝑂𝐺𝑆), tổng chi phí hoạt động (𝑂𝐶), thuế thu 
nhập doanh nghiệp (𝑇𝐴𝑋). Khi đó, lợi nhuận 
 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 67 
ròng (𝑁𝐼) là kết quả của hiệu quả hoạt động 
của ngân hàng. Theo nghiên cứu của Jensen và 
Meckling (1976), khi chi phí đại diện tăng thì 
kết quả lợi nhuận ròng (𝑁𝐼) giảm; bên cạnh 
đó, việc đo lường sự đóng góp hiệu quả phân 
bổ tổng thu nhập lãi vay (𝑇𝑅) một cách hợp lý 
sẽ nhận diện được rủi ro từ hiệu quả hoạt động, 
hoặc ngược lại, sự phân bổ hiệu quả vào chi phí 
hoạt động có tạo động lực kích thích dòng vốn 
cho vay của ngân hàng. 
Để đánh giá sự cân bằng hiệu quả giữa các 
yếu tố đầu ra hoạt động, việc vận dụng công 
thức phân rã DuPont phản ánh yếu tố đầu ra 
trong chỉ số 𝑅𝑂𝐴 (Soliman, 2008; Rakiæeviæ 
và cộng sự, 2015). 
𝑅𝑂𝐴 =
𝑁𝐼
𝑇𝐴
=
𝑁𝐼
𝑇𝑅
∙
𝑇𝑅
𝑇𝐴
 (1) 
trong đó chỉ số 
𝑁𝐼
𝑇𝑅
 là chỉ số cơ cấu lợi 
nhuận ròng (𝑁𝐼) trên tổng thu nhập lãi vay 
(𝑇𝑅), thể hiện một đồng lãi vay mà ngân hàng 
kiếm được thì lợi nhuận ròng của ngân hàng 
chiếm tỷ lệ 
𝑁𝐼
𝑇𝑅
 đồng; chỉ số 
𝑇𝑅
𝑇𝐴
 là chỉ số định giá 
tính hấp dẫn của đồng lãi cho vay, thể hiện một 
đồng tài sản cho vay tạo ra 
𝑇𝑅
𝑇𝐴
 đồng thu nhập 
lãi vay. Biến trung gian tổng thu nhập lãi vay 
(𝑇𝑅) được xem là trạng thái không đổi của 
phân rã DuPont thể hiện trong công thức (1). 
Tuy nhiên, để thấy được sự phân bổ hiệu quả 
của tổng thu nhập lãi vay (𝑇𝑅) vào các yếu tố 
đầu vào, sự đóng góp của hai thành phần của 
chỉ số 
𝑁𝐼
𝑇𝑅
 và chỉ số 
𝑇𝑅
𝑇𝐴
 là khác nhau. 
Bên cạnh đó, việc đánh giá sự đóng góp 
của yếu tố đầu vào ảnh hưởng đến yếu tố đầu 
ra, công thức phân rã DuPont phản ánh yếu tố 
đầu vào trong chỉ số 𝑅𝑂𝐴 
𝑅𝑂𝐴 =
𝑁𝐼
𝑇𝐴
=
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
∙
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
∙
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
∙
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
 (2) 
trong đó chỉ số 
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
 là chỉ số cơ cấu lợi 
nhuận ròng (𝑁𝐼) trên lợi nhuận trước thuế 
(𝐸𝐵𝑇) , thể hiện gánh nặng thuế thu nhập 
doanh nghiệp của ngân hàng khi chỉ số này 
tiệm cận về 0; chỉ số 
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
 là chỉ số cơ cấu lợi 
nhuận trước thuế (𝐸𝐵𝑇) trên lợi nhuận gộp 
(𝐺𝑃𝑅), thể hiện gánh nặng chi phí hoạt động 
của ngân hàng khi chỉ số này tiệm cận về 0; chỉ 
số 
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
 là chỉ số cơ cấu lợi nhuận gộp (𝐺𝑃𝑅) 
trên tổng chi phí lãi vay (𝐶𝑂𝐺𝑆), thể hiện biên 
lợi nhuận của ngân hàng trên giá vốn, thể hiện 
đồng lời từ hoạt động tín dụng; chỉ số 
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
 là 
chỉ số định giá tổng chi phí lãi vay (𝐶𝑂𝐺𝑆) 
trên tổng tài sản (𝑇𝐴), thể hiện một đồng tài 
sản cho khách hàng vay thì ngân hàng phải tốn 
chi phí lãi vay 
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
 đồng. Dựa trên sự cân bằng 
đầu ra và đầu vào của hoạt động kinh doanh 
của ngân hàng 
𝑅𝑂𝐴 =
𝑁𝐼
𝑇𝑅
∙
𝑇𝑅
𝑇𝐴
=
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
∙
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
∙
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
∙
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
 (3) 
Lấy cơ số logarit hai vế từ công thức phân 
rã DuPont của chỉ số 𝑅𝑂𝐴, ý nghĩa của sự cân 
bằng đầu vào và đầu vào trong tài chính xem 
xét mức độ đóng góp theo hai khía cạnh: 
(1) Mức độ đóng góp của yếu tố đầu vào 
để tạo ra giá trị thặng dý cho yếu tố đầu ra của 
hoạt động ngân hàng thông qua hệ phương 
trình đồng thời 
ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
= 𝛽0 + 𝛽1 ln
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
+ 𝛽2 ln
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
+ 𝛽3 ln
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
+ 𝛽4 ln
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
+ 𝜀1 (4a) 
ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
= 𝛼0 + 𝛼1 ln
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
+ 𝛼2 ln
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
+ 𝛼3 ln
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
+ 𝛼4 ln
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
+ 𝜀2 (4b) 
trong đó sự cân bằng của các tham số ước 
lượng về mức độ đóng góp của yếu tố đầu vào 
để tạo ra giá trị thặng dư cho yếu tố đầu ra thể 
hiện ở phương trình (4a) và (4b) 𝛽0 + 𝛼0 = 0 
và 𝛽𝑖 + 𝛼𝑖 = 1 với 𝑖 = {1 ÷ 4} 
(2) Mức độ phân bổ của yếu tố đầu ra cho 
yếu tố đầu ra của hoạt động ngân hàng thông 
qua hệ phương trình đồng thời 
68 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 
ln
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
= 𝛾0 + 𝛾1 ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
+ 𝛾2 ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
+ 𝜀3 (5a) 
ln
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
= 𝜋0 + 𝜋1 ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
+ 𝜋2 ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
+ 𝜀4 (5b) 
ln
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
= 𝜏0 + 𝜏1 ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
+ 𝜏2 ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
+ 𝜀5 (5c) 
ln
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
= 𝜔0 + 𝜔1 ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
+ 𝜔2 ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
+ 𝜔6 (5d) 
trong đó sự cân bằng của các tham số ước 
lượng trong việc phân bổ của yếu tố đầu ra cho 
yếu tố đầu vào tại phương trình (5a), (5b), (5c), 
(5d) 𝛾0 + 𝜋0 + 𝜏0 + 𝜔0 = 0 và 𝛾𝑗 + 𝜋𝑗 +
𝜏𝑗 + 𝜔𝑗 = 1 với 𝑗 = {1 ÷ 2} 
Cấu trúc cân bằng dựa vào sự phân rã 
DuPont trong chỉ số 𝑅𝑂𝐴 giữa yếu tố đầu vào 
và yếu tố đầu ra trong hoạt động kinh doanh 
của ngân hàng, trong đó hai phương trình (4a, 
4b) đánh giá mức độ đóng góp của yếu tố đầu 
vào đến yếu tố đầu ra; và bốn phương trình (5a, 
5b, 5c, 5d) đánh giá mức độ phân bổ của yếu tố 
đầu ra đến yếu tố đầu vào. 
3. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu 
3.1. Kiểm định giả thuyết 
Công thức phân rã Dupont của chỉ số 𝑅𝑂𝐴 
là cách tiếp cận mới về phương pháp luận dựa 
trên sự cân bằng cấu trúc giữa các yếu tố đầu 
vào và các yếu tố đầu ra trong phân tích hồi 
quy, trong đó công cụ được sử dụng mô hình là 
kỹ thuật OLS để tính tham số ước lượng và sử 
dụng kiểm định trung bình T-Test để kiểm tra 
mức độ đóng góp của các tham số: 
- Nếu mức ý nghĩa thống kê sig.t(đầu vào i) > 
.05, cho thấy rằng yếu tố đầu vào thứ i không 
thấy sự đóng góp cho yếu tố đầu ra thứ j. 
- Nếu mức ý nghĩa thống kê sig.t(đầu ra j) > 
.05, cho thấy rằng yếu tố đầu ra thứ j không 
thấy sự phân bổ cho yếu tố đầu vào thứ i. 
3.2. Dữ liệu nghiên cứu 
Cơ sở dữ liệu là dữ liệu bảng không cân 
bằng của 31 ngân hàng tại Việt Nam trong giai 
đoạn 2005-2018 được trích từ nguồn 
Bankscope và Orbis Bank Focus, các biến quan 
sát ban đầu trong mô hình nghiên cứu gồm lợi 
nhuận ròng (NI), lợi nhuận trước thuế (EBT), 
lợi nhuận gộp (GPR), tổng chi phí lãi vay 
(COGS), tổng thu nhập lãi vay (TR), và tổng tài 
sản (TA) và toàn bộ các biến quan sát ban đầu 
có đơn vị tính là triệu đồng/năm. Qua đó, các 
yếu tố đầu vào và đầu ra của chỉ số ROA trong 
mô hình nghiên cứu được thiết lập như sau: 
Bảng 1 
Định nghĩa các biến đầu vào và đầu ra trong mô hình nghiên cứu 
Tên biến Định nghĩa Giải thích ý nghĩa tài chính 
Yếu tố đầu ra của hoạt động ngân hàng 
ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
Logarit của tỷ lệ lợi nhuận ròng trên 
tổng thu nhập lãi vay 
Trong một đồng thu nhập lãi vay, lợi nhuận 
ròng chiếm NI/TR đồng 
ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
Logarit của tỷ lệ tổng thu nhập lãi vay 
trên tổng tài sản 
Trong một đồng tài sản, thu nhập lãi vay kiếm 
được TR/TA đồng 
Yếu tố đầu vào của hoạt động ngân hàng 
ln
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
Logarit của tỷ lệ lợi nhuận ròng trên lợi 
nhuận trước thuế 
Gánh nặng thuế thu nhập doanh nghiệp 
ln
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
Logarit của tỷ lệ lợi nhuận trước thuế 
trên lợi nhuận gộp 
Gánh nặng chi phí hoạt động của ngân hàng 
ln
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
Logarit của tỷ lệ lợi nhuận gộp trên 
tổng chi phí lãi vay 
Trong một đồng chi phi lãi vay, lợi nhuận của 
ngân hàng kiếm được GPR/COGS đồng 
ln
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
Logarit của tỷ lệ tổng chi phí lãi vay 
trên tổng tài sản 
Trong một đồng tài sản, chi phí lãi vay tốn 
COGS/TA đồng 
Ghi chú: Có 03 quan sát có tỷ lệ âm được loại khỏi dữ liệu nghiên cứu trước khi lấy cơ số logarit. 
 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 69 
3.3. Mô tả thống kê các biến ngành ngân 
hàng 
Sự cân bằng cấu trúc dựa trên sự phân rã 
cấu trúc DuPont của chỉ số ROA được vận 
dụng trong hồi quy; tuy nhiên, các biến số trong 
mô hình nghiên cứu là các biến số tỷ lệ do đó 
để tính được tỷ lệ bình quân của ngành ngân 
hàng cần được vận dụng tính tổng của các ngân 
hàng theo dữ liệu chéo. 
Qua kết quả biến số tích lũy cho thấy rằng 
số liệu thống kê của biến quan sát tổng tài sản 
(TA) không thể tính vì không ý nghĩa kinh tế 
vì biến số tổng tài sản (TA) là biến số tích lũy 
trong bảng cân đối kế toán. 
Qua kết quả Bảng 2, tỷ lệ bình quân của 
các yếu tố đầu vào và đầu ra của hoạt động kinh 
doanh ngành ngân hàng trong giai đoạn 2005-
2018 của 31 ngân hàng: tỷ lệ lợi nhuận ròng 
trên tổng thu nhập lãi vay của ngành đạt 
∑𝑁𝐼𝑘
∑𝑇𝑅𝑘
= 0.1086; tỷ lệ lợi nhuận ròng trên lợi 
nhuận trước thuế của ngành đạt 
∑𝑁𝐼𝑘
∑𝐸𝐵𝑇𝑘
=
0.7792; tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên lợi 
nhuận gộp của ngành đạt 
∑𝐸𝐵𝑇𝑘
∑𝐺𝑃𝑅𝑘
= 0.3758; tỷ 
lệ lợi nhuận gộp trên tổng chi phí lãi vay của 
ngành đạt 
∑𝐺𝑃𝑅𝑘
∑𝐶𝑂𝐺𝑆𝑘
= 0.5890. 
Bảng 2 
Kết quả các thống kê tỷ lệ bình quân ngành (phân loại theo năm) 
STT Năm Số ngân hàng ROA NI/TR TR/TA NI/EBT EBT/GPR GPR/COGS COGS/TA 
1 2005 18 0.0077 0.1121 0.0688 0.7477 0.3447 0.7698 0.0389 
2 2006 25 0.0091 0.1266 0.0722 0.7572 0.4483 0.5951 0.0453 
3 2007 26 0.0120 0.1716 0.0696 0.7941 0.5973 0.5672 0.0444 
4 2008 28 0.0109 0.1075 0.1013 0.7941 0.4570 0.4207 0.0713 
5 2009 29 0.0126 0.1866 0.0677 0.7769 0.6585 0.5739 0.0430 
6 2010 30 0.0104 0.1286 0.0806 0.7683 0.5147 0.4818 0.0544 
7 2011 30 0.0101 0.0895 0.1132 0.7456 0.4049 0.4214 0.0796 
8 2012 29 0.0078 0.0761 0.1028 0.7524 0.3161 0.4704 0.0699 
9 2013 30 0.0062 0.0800 0.0775 0.7557 0.3128 0.5116 0.0512 
10 2014 27 0.0061 0.0921 0.0657 0.7838 0.3103 0.6097 0.0408 
11 2015 26 0.0058 0.0951 0.0607 0.7794 0.2850 0.7485 0.0347 
12 2016 24 0.0062 0.1000 0.0623 0.7962 0.2990 0.7236 0.0361 
13 2017 24 0.0074 0.1152 0.0640 0.7970 0.3441 0.7247 0.0371 
14 2018 22 0.0099 0.1466 0.0676 0.7986 0.4447 0.7029 0.0397 
Bình quân 0.1086 0.7792 0.3758 0.5890 
Nguồn: Số liệu tính toán của tác giả. 
4. Kết quả nghiên cứu 
4.1. Kết quả nghiên cứu 
Sự phân rã DuPont của chỉ số ROA với 06 
phương trình cân bằng cấu trúc giữa các yếu tố 
đầu vào và đầu ra của hoạt động kinh doanh 
trong lĩnh vực ngân hàng trong giai đoạn 2005-
2018 như sau: 
Kết quả hồi quy phương trình (5a) trong 
Bảng 3 cho thấy rằng mức ý nghĩa thống kê của 
biến ln
𝑁𝐼
𝑇𝑅
 và ln
𝑇𝑅
𝑇𝐴
 lớn hơn 0.05 cho thấy rằng 
các yếu tố đầu ra của chỉ số ROA không có sự 
phân bổ đối với yếu tố tỷ lệ lợi nhuận ròng trên 
lợi nhuận trước thuế ln
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
 trong lĩnh vực 
ngành ngân hàng với mức ý nghĩa kiểm định 
phương sai sig.(R2) = .075 > .05. 
70 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 
Bảng 3 
Phân tích hồi quy dựa trên sự phân rã DuPont của chỉ số ROA 
Tên biến (4a) 
𝑁𝐼
𝑇𝑅
(4b) 
𝑇𝑅
𝑇𝐴
(5a) 
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
(5b) 
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
(5c) 
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
(5d) 
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
Hằng số -.5263*** 
(.0396) 
.5263*** 
(.0396) 
-.2784*** 
(.0388) 
1.7165*** 
(.1777) 
-1.404*** 
(.2497) 
-.2977** 
(.0802) 
𝑁𝐼
𝑇𝑅
 .0076* 
(.0042) 
.8216*** 
(.0191) 
.2514*** 
(.0268) 
-.0805*** 
(.0086) 
𝑇𝑅
𝑇𝐴
 -.0138 
(.0136) 
.2920*** 
(.0623) 
-.4072*** 
(.0876) 
1.1290*** 
(.0281) 
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
.8607*** 
(.0413) 
.1393*** 
(.0413) 
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
.9914*** 
(.0037) 
.0086** 
(.0037) 
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
.7217*** 
(.0074) 
.2783*** 
(.0074) 
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
.0491*** 
(.0107) 
.9509*** 
(.0107) 
Số quan sát 368 368 368 368 368 368 
Hệ số R2 .9962*** .9600*** .0141 .8365*** .2643*** .8399*** 
Ghi chú: *** nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 0.01; ** nhỏ hơn 0.05; * nhỏ hơn 0.1 
4.2. Suy luận 
Cân bằng cấu trúc của chỉ số ROA cho 
thấy rằng, có những nút thắt cần được tháo gỡ 
trong hoạt động của ngành ngân hàng, chẳng 
hạn như mối tương quan giữa gánh nặng chi 
phí hoạt động chưa tạo được động lực và tính 
hấp dẫn tài sản cho vay của ngân hàng, đồng 
thời mối tương quan giữa yếu tố đầu ra của chỉ 
số ROA chưa phản ánh được mức độ phân bổ 
cho thuế thu nhập doanh nghiệp. Trong điều 
kiện các ngân hàng hoạt động độc lập, tỷ lệ 
ROA của ngành đạt mức bình quân 0.00662 ~ 
0.662%, trong đó: 
Tỷ lệ đóng góp của yếu tố đầu vào cho yếu 
tố đầu ra trong mô hình ước lượng 
𝑅𝑂𝐴 =
𝑁𝐼
𝑇𝑅
∙
𝑇𝑅
𝑇𝐴
= .1508 ∙ .0439 = .00662 
Kết quả ước lượng cho thấy rằng, hiệu suất 
của yếu tố tổng thu nhập lãi vay trên tổng tài 
sản của ngành ngân hàng trong giai đoạn 2005-
2018 chưa tạo tính hấp dẫn đối với yếu tố đầu 
ra của ngành ngân hàng vì tổng thu nhập lãi vay 
trên tổng tài sản chỉ đạt .0439 thấp hơn tổng chi 
phí lãi vay trên tổng tài sản .0645. 
Tỷ lệ phân bổ của yếu tố đầu ra cho yếu tố 
đầu vào trong mô hình ước lượng 
𝑅𝑂𝐴 =
𝑁𝐼
𝐸𝐵𝑇
∙
𝐸𝐵𝑇
𝐺𝑃𝑅
∙
𝐺𝑃𝑅
𝐶𝑂𝐺𝑆
∙
𝐶𝑂𝐺𝑆
𝑇𝐴
= 1.0178 ∙ .0642 ∙ 1.5695
∙ .0645 = .00662 
 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 71 
Kết quả ước lượng cũng chỉ ra tỷ lệ nhuận 
gộp trên tổng chi phí lãi vay của ngành đạt 
1.5695 trong khi đó hiệu suất đóng góp của 
thuế thu nhập doanh nghiệp cho ngân sách nhà 
nước chưa đạt kỳ vọng (vì 1.0178 > 1) do bị chi 
phí hoạt động lấn át với tỷ lệ lợi nhuận trước 
thuế trên lợi nhuận gộp chỉ đạt .0642 trong 
ngành ngân hàng. 
5. Kết luận 
Sự phân rã DuPont của chỉ số ROA trong 
hồi quy là cách tiếp cận dựa trên sự cân bằng 
cấu trúc giữa các yếu tố đầu vào và yếu tố 
đầu ra trong hệ thống báo cáo tài chính của 
ngành ngân hàng, qua đó sự phân rã cấu trúc 
ROA khai thác lợi thế so sánh, điểm mạnh và 
điểm yếu để chỉ ra rủi ro hoạt động của ngành 
ngân hàng. Kết quả nghiên cứu dựa trên số 
liệu báo cáo tài chính của 31 ngân hàng trong 
giai đoạn 2005-2018 cho thấy có ba thành 
phần cần khắc phục: khả năng tạo tính hấp 
dẫn vốn cho vay của yếu tố đầu ra; sự lấn át 
chi phi hoạt động ảnh hưởng đến sự đóng góp 
thuế thu nhập doanh nghiệp trong ngành 
ngân hàng 
Tài liệu tham khảo 
Ariss, R. T. (2010). On the implications of market power in banking: Evidence from Developing 
Countries. Journal of Banking and Finance, 34(4), 765-775. 
doi:10.1016/j.jbankfin.2009.09.004 
Berger, A. N., Klapper, L. F., & Turk-Ariss, R. (2009). Bank competition and financial stability. 
Journal of Financial Services Research, 35(2) 99-118. doi:10.1007/s10693-009-0065-8 
Brickley, J. A., & James, C. M. (1987). The Takeover Market, corporate board composition, and 
ownership structure: The case of banking. Journal of Law and Economics, 30, 161-180. 
doi:10.1086/467134 
Fiordelisi, F., & Mare, D. (2014). Competition and Financial stability in European cooperative 
banks. Journal of International Money and Finance, 45, 1-16. 
doi:10.1016/j.jimonfin.2014.02.008 
Forssbæck, J., & Shehzad, C. T. (2014). The conditional effects of market power on bank risk: 
cross-country evidence. Review of Finance, 1-40. doi:10.1093/rof/rfu044 
Jensen, M. C. (2005). Agency costs of overvalued equity. Financial Management, 34(1), 5-19. 
doi:10.1111/j.1755-053x.2005.tb00090.x 
Jensen, M. C. & Meckling, W. H. (1976). Theory of the Firm: Managerial behavior, agency costs 
and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305-360. doi:10.1016/0304-
405X(76)90026-x 
Jensen, M. C., & Smith, Jr., C. W. (2000). Stockholder, Manager, and creditor interests: 
Applications of agency theory, SSRN Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.173461 
Jiménez, G., Lopez, J. A., & Saurina, J. (2013). How does competition affect bank risk-taking? 
Journal of Financial Stability, 9, 185-195. doi:10.1016/j.jfs.2013.02.004 
Kochhar, R. (1996). Explaining firm capital structure: The role of agency theory vs. Transaction 
cost Economics. Strategic Management Journal, 17(9), 713-728. doi:10.1002/(SICI)1097-
0266(199611)17:93.0.CO;2-9 
72 Nguyễn Thành Hưng. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(2), 65-72 
Lepetit, L., & Strobel, F. (2015). Bank insolvency risk and Z-Score measures: A refinement. 
Finance Research Letter, 13, 214-224. doi:10.1016/j.frl.2015.01.001 
Mohsni, S., & Otchere, I. (2015). Financial crisis, liquidity infusion and risk-taking: The Case of 
Canadian Banks. Journal of Banking Regulation, 16(2), 146-167. doi:10.1057/jbr.2014.2 
Rakiæeviæ A., Miloševiæ P., Petroviæ B., & Radojeviæ D. G. (2015). DuPont financial ratio 
analysis using logical aggregation, Advances in Intelligent Systems and Computing, 
727-739. doi:10.1007/978-3-319-18416-6_57 
Soliman, M. T. (2008). The use of DuPont analysis by market participants. Accounting Review, 
83(3), 823-853. doi:10.2308/accr.2008.83.3.823 
Tabak, B. M., Gomes, G. M. R., & Medeiros, M. (2015). The impact of market power at bank 
level in risk-taking: The Brazilian case. International Review of Financial Analysis, 40, 
154-165. doi:10.1016/j.irfa.2015.05.014 
Watts, R. L. & Zimmerman, J. L. (1983). Agency problems, auditing, and the theory of the Firm: 
Some evidence. Journal of Law and Economics, 26(3), 613-633. doi:10.1086/467051 
Zhang, D., Cai, J., Dickinson, D. G., & Kutan, A. M. (2016). Non-Performing loans, Moral hazard 
and regulation of the Chinese Commercial Banking system. Journal of Banking and 
Finance, 63, 48-60. doi:10.1016/j.jbankfin.2015.11.010