Mohammad Reza Kohansal (2009), nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất trả nợ của nông dân trong tỉnh KhorasanRazavi của Iran. Các mô hình logit giải thích xác suất vay đúng hạn trả nợ là kết quả hồi quy các biến độc lập xác định. Các dấu hiệu của các hệ số của các biến độc lập và ý nghĩa của các biến đã được sử dụng để xác định tác động xác suất của mỗi biến lên biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy rằng kinh nghiệm của nông dân, thu nhập, mức vay dựa trên giá trị thế chấp có tương quan tích cực trong khi lãi suất cho vay, tổng chi phí ứng dụng tác động tiêu cực đến hiệu suất trả nợ của người dân. So sánh độ nhạy của các biến quan trọng chỉ ra rằng lãi suất cho vay là yếu tố quan trọng nhất trong mô hình của các nhà khoa học. Kinh nghiệm chăn nuôi và tổng chi phí ứng dụng là những yếu tố tiếp theo tương ứng.
Ifeanyi A. Ojiako and Blessing C. Ogbukwa (2012), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi trả nợ của hộ kinh doanh nông nghiệp nhỏ tại Bắc Yewa, bang Ogun, Nigeria sử dụng mô hình Tobits.Trong số các ràng buộc được xác định để tiếp cận tín dụng chính thức là không có khả năng để cung cấp tài sản thế chấp, giải ngân kịp thời, và chi phí lãi suất cao. Mức cho vay và thu nhập phi nông nghiệp là yếu tố quyết định đáng kể hiệu suất hoàn trả vốn vay. Mức vốn cho vay tác động tiêu cực đến hành vi trả nợ của người vay. Tuy nhiên, thu nhập phi nông nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến hành vi trả nợ, chỉ ra rằng hầu hết người đi vay phải phụ thuộc nhiều hơn vào các nguồn thu nhập phi nông nghiệp của họ để trả nợ tín dụng vay.
Dadson Awunyo-Vitor (2012), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến trả nợvốn vay của các hộ nông dân tại Gana. Bài báo này điều tra các yếu tố quyết định cho vay trả nợ mặc định cho người nông dân trong vùng Brong Ahafo của Ghana. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này đã được thu thập thông qua một cuộc khảo sát của 374
nông dân tại năm huyện trong vùng Brong Ahafo của Ghana. Nghiên cứu này sử dụng mô hình Probit để điều tra tố ảnh hưởng đến trả nợ mặc định của người nông dân. Kết quả cho thấy quy mô trang trại, và thu nhập phi nông nghiệp làm giảm khả năng trả nợ mặc định đáng kể. Ngoài ra, số tiền vay lớn hơn và thời gian trả nợ dài cũng như tiếp cận đào tạo có nhiều khả năng để giảm trả nợ mặc định. Vì vậy, bất kỳ chính sách
18
nhằm cải thiện quy mô trang trại, thu nhập trang trại và trồng các loại cây công sẽ giảm đáng kể khả năng trả nợ mặc định. Ngoài ra, cho vay trả nợ mặc định sẽ giảm nếu người cho vay đào tạo đối tượng thụ hưởng vốn vay của họ và cung cấp cho họ đủ lượng tiền vay và thời hạn trả nợ lâu hơn
C. A. Wongnaa1, D. Awunyo-Vitor (2013), nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các hộ nông dân trồng khoai lang quận Sene, Gana. Trong nghiên cứu này các nhà khoa học đã đi tìm các nhân tố ảnh hưởng để tìm ra các giải pháp để cải thiện khả năng trả nợ của các hộ dân. Tác giả lựa chọn 100 hộ nông dân bất kỳđể tiến hành khảo sát với bảng câu hỏi không cấu trúc. Mô hình nghiên cứu của tác giả sử dụng là mô hình probit. Kết quả cho thấy rằng giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi tác, giám sát và thu nhập phi nông nghiệp có tác động tích cực đến khảnăng trả nợ. Ngược lại, giới tính và hôn nhân có ảnh hưởng tiêu cực đến trả nợ trong khi ảnh hưởng của quy mô hộ đã được tìm thấy là không rõ ràng.
Shaik Abdul Majeeb PASHA (2014), nghiên cứu tài chính vi mô liên quan đến việc cung cấp tín dụng nhỏ, tiết kiệm, và cácdịch vụ khác cho người nghèokhông bao gồm các tài sản thế chấp của ngân hàng thương mại và các lý do khác. Tài chính vi mô là đề tài tương đối mới với Ethiopia trong thời gian 1994-1995. Trong đó Viện nghiên cứu tài chính vi mô Sidama (SMFI) là một trong số 31 Viện tài chính vi mô (MFIs) để phục vụ người nghèo ở Ethiopia. Trên cơ sở này các nhà khoa học nghiên cứu các yếu tố kinh tế xã hội chủ yếu và các yếu tố liên quan đến khoản vay đó sẽ xác định hiệu suất trả nợ vay của khách hàng vay trong (SMFI). Trong thực tế, việc xác định và phân tích các yếu tố xác định tỷ lệ hoàn trả vốn vay là rất quan trọng trong việc đạt được lợi nhuận và tính bền vững của tổ chức tài chính vi mô. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ các nguồn tài chính và phân tích bằng cách sử dụng mô hình logistic nhị phân. Nghiên cứu chỉ ra rằng có 14 yếu tố quyết định đến hiệu suất trả nợ vay, trong đó có 9 biến có ý nghĩa thống kê và các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Dựa trên các phân tích, các nhà nghiên cứu cho rằng trình độ học vấn và đào tạo sẽ giúp người nghèo sử dụng vốn hữu ích và hiệu quả hơn. Hơn nữa, tuổi tác và kinh nghiệm kinh doanh tốt sẽ giúp họ có thể tra nợ vốn vay của viện tốt hơn.
19