Hayes, Hodge & Huges (2010) nghiên cứu ứng dụng của mô hình Z-Score của
17 công ty ngành bán lẻ có vốn hóa trên 1 triệu USD trong hai năm 2007 và 2008. Dữ liệu được lấy từ BCTC đã được kiểm toán của các công ty đang hoạt động bình thường và đã phá sản được niêm yết trên trên trang web “finance.yahoo.com”. Kết quả nghiên cứu chỉ ra mô hình Z’’ (Altman, 1993) dự báo đúng tới 94% khả năng phá
sản những công ty được chọn mẫu và các tác giả cũng khuyến nghị mô hình này có thể sử dụng được đối với đa dạng các ngành nghề với độ tin cậy tương đối cao.
Bài nghiên cứu của Al Bzour (2011) đánh giá khả năng phá sản sử dụng hai mô hình của Altman và Kida đã ghi nhận những kết quả đáng chú ý. Dữ liệu được tác
giả thu thập trong báo cáo tài chính từ năm 1990 đến năm 2006 của 32 công ty (bao gồm các công ty đang hoạt động và đã phá sản) ngành dịch vụ và công nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Jordan - Jordanian Stock Exchange (JSE). Qua kết quả nghiên cứu, tác giả kết luận mô hình Z-Score đạt tỷ lệ dự báo trung bình năm
năm trước khi phá sản phá sản là 93.8% cao hơn so với so với mô hình của Kida chỉ là 69%. Ngoài ra, Mihail (2012) cũng đưa ra kết quả tương tự như Al Bzour (2011) khi nghiên cứu của tác giả đã chỉ ra mô hình Z-Score dự báo đúng với tỷ lệ 88.2% khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành khách sạn trong năm 2007 tại Hy Lạp.
Đáng chú ý là những khách sạn có trong mẫu của tác giả đều được dàn trải từ hai sao đến năm sao và kết quả cũng cho thấy xác suất vỡ nợ của khách sạn năm sao là cao hơn nhiều so với những khách sạn còn lại.
Cũng sử dụng các mô hình để đánh giá khả năng vỡ nợ, Karamzadeh (2013) nghiên cứu khả năng phá sản của 90 doanh nghiệp sản xuất được niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Tehran (Tehran Stock Exchange) thông qua sự so sánh giữa hai mô hình Z-Score của Altman (1968) và mô hình logit của Ohlson (1980) từ năm 2007 đến năm 2010. Kết quả cho thấy, mô hình Z-Score dự báo tỷ lệ phá sản trước một năm là 74.4% cao hơn so với mô hình Logit chỉ là 53.3%. Tỷ lệ giữa hai mô hình
cho khoảng thời gian hai và ba năm trước khi phá sản cho kết quả giảm dần tương ứng khi mô hình Z-Score đạt tỷ lệ 64.4% và 50% trong khi của mô hình logit là 46.6%
và 33.3%. Do đó, tác giả khuyến nghị ứng dụng sử dụng mô hình Z-Score trong thực tế bởi tỷ lệ đánh giá khả năng phá sản cao hơn so với mô hình logit và đây là một công cụ hữu ích đối với nhà đầu tư cũng như ngân hàng khi xem xét tình hình tài chính của doanh nghiệp sản xuất trên Sở Giao dịch chứng khoán Tehran.
Meeampol, Lerskullawat, Wongsorntham, Srinammuang, Rodpetch & Noonoi
(2014) nghiên cứu dự báo khả năng phá sản của 31 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Thái Lan từ năm 2010 đến năm 2012. Kết quả nghiên cứu chỉ ra tỷ
lệ dự báo khả năng phá sản trước hai năm là 89.66% cao hơn tỷ lệ dự báo trước một năm là 80.77%. Có thể thấy rằng, Meeampol và các cộng sự đã đưa ra kết quả thực nghiệm khác với những nghiên cứu trước đó khi thông thường tỷ lệ dự báo khả năng phá sản từ hai năm trở lên sẽ thấp hơn so với một năm. Ngoài ra, các tác giả cũng nhấn mạnh chỉ số thanh khoản và chỉ số về nguồn vốn là hai chỉ số mà người đọc báo
cáo tài chính cần quan tâm khi đánh giá doanh nghiệp và rủi ro vỡ nợ trên thị trường chứng khoán Thái Lan.
Nghiên cứu của Chotalia (2012) đánh giá khả năng vỡ nợ của sáu ngân hàng ở Ấn Độ trong khoảng thời gian từ 01/04/2007 đến 31/12/2020 đã cho thấy những kết quả tích cực. Tác giả đã sử dụng mô hình Z’’ (Altman, 1993) để nghiên cứu với dữ liệu từ báo cáo tài chính các ngân hàng có trong mẫu vì mô hình Z-Score của Altman (1968) chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất niêm yết. Kết quả chỉ số Z’’ (Altman, 1993) của tất cả các ngân hàng có trong mẫu đều dưới 2.6 và trên 1.1 cho thấy ngân hàng vẫn có thể hoạt động bình thường nhưng xác suất vỡ nợ là tương đối cao. Do đó, tác giả đã khuyến nghị với lĩnh vực ngân hàng có thể cải thiện bằng cách tăng vốn lưu động, lợi nhuận chưa phân phối và chi phí hoạt động thuần trong
ngắn hạn đồng thời giảm tỷ lệ vay nợ để cải thiện chỉ số Z. Sajjan (2016) cũng nghiên
cứu về rủi ro phá sản tại Ản Độ thông qua sự kết hợp các công ty trong nhiều lĩnh vực. Thời gian được tác giả chọn từ năm 2011 đến năm 2016 và các dữ liệu đều được
lấy từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán được công bố công khai. Kết quả cho thấy
không có công ty nào thuộc vùng chỉ số Z an toàn (lớn hơn 2.99) và phần lớn đều nằm trong vùng cảnh báo khả năng phá sản (dưới 2,99) trong tương lai gần.
Mehar và các cộng sự (2015) khuyến nghị mô hình Z-Score là một công cụ hữu ích để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp dệt may qua nghiên cứu “Do Z-Score and Current Ratio have ability to Predict Bankruptcy?”. Dữ liệu được lấy từ 22 công ty ngành dệt niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Pakistan từ năm
2008 đến năm 2012 và các tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS để bổ trợ trong quá trình thực hiện. Al-Manaseer và Ohsaibat (2018) đã nghiên cứu rủi ro phá sản của 21 công ty ngành bảo hiểm niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Jordan trong khoảng
thời gian từ năm 2011 đến năm 2016. Các tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích thống kê, hồi quy tuyến tính thông qua phần mềm Eviews và hệ số tương quan Pearson để thực hiện nghiên cứu thông qua mô hình Z cải tiến của Altman (1983). Kết quả cho thấy chỉ số Z có ý nghĩa cao đối với đánh giá rủi ro phá sản doanh nghiệp
trong tương lai gần và có mối tương quan với các biến độc lập như chỉ số vốn lưu động/tổng tài sản (r=0.97), lợi nhuận chưa phân phối/tổng tài sản (r=0.76)... Ngoài ra, dựa vào kết quả nghiên cứu, tác giả cũng đưa ra những khuyến nghị trong đánh giá rủi ro quản trị nội bộ doanh nghiệp và công cụ để những nhà đầu tư có thể khai thác khi đưa ra quyết định trong tương lai.
Panigrahi (2019) nghiên cứu về rủi ro phá sản của các công ty ngành dược phẩm ở Ản Độ trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2017 với kết quả chỉ số Z trung bình là 5.90. Kết quả này cho thấy đối với những mẫu mà tác giả chọn, rủi ro
phá sản của các công ty ngành dược là tương đối thấp và chỉ số Z qua các năm đều được giữ ở vùng an toàn (lớn hơn 2.99), trong đó giai đoạn năm 2015 đến 2016 chỉ số Z trung bình đạt 7.93. Tác giả cũng kết luận tình hình tài chính của các doanh nghiệp dược phẩm trong mẫu chọn tại Ản Độ được giữ ở mức tốt và nhà đầu tư có thể kết hợp phân tích tỷ số tài chính để đưa ra quyết định phù hợp trong tương lai gần.
Khác với các nghiên cứu trước đó, Joshi (2019) đã nghiên cứu trường hợp phá
sản của công ty Reliance Communications vào tháng 02/2019. Tác giả đã sử dụng mô hình Z’’ (Altman, 1993), mô hình Z cải tiến của Altman dành cho các doanh nghiệp không phải là doanh nghiệp sản xuất và dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính trên trang chủ của công ty từ năm 2008 đến năm 2018. Kết quả nghiên cứu cho
thấy công ty đã có dấu hiệu phá sản từ năm 2010 khi chỉ số Z từ năm 2010 đến năm 2015 chỉ dao động từ 1.1 đến 2.6 và bắt đầu từ năm 2016 đến năm 2018 đã xuống dưới 1.1. Tác giả cũng đưa ra kết luận mô hình Z-Score đã dự báo khả năng phá sản từ ba năm trước khi doanh nghiệp này phá sản và mô hình được đánh giá có độ tin cậy cao như theo nhiều kết quả nghiên cứu trước đó.
Omary và Kembo (2019) đưa ra những kết quả thực nghiệm thông qua dự báo
rủi ro phá sản của sáu doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán
tại Tanzania trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm 2014. Kết quả cho thấy phần lớn các công ty có chỉ số tài chính ổn định với chỉ số Z trên 2.99 nhưng tác giả cũng khuyến nghị cải thiện chi phí và cấu trúc nguồn vốn với những công ty có chỉ số dưới 2.99 để giảm thiểu rủi ro trong tương lai. Ahmed (2017) cũng nghiên cứu về rủi ro phá sản của doanh nghiệp sản xuất thông qua mô hình Z-Score (Altman, 1968) và kết quả thu được trùng với như Omary và Kembo (2019) nghiên cứu. Dữ liệu được
tác giả lựa chọn lấy năm tài chính 2015 với mười công ty sản xuất niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Nigeria và chỉ số Z đều cho ra kết quả ở mức an toàn thông qua tính toán của tác giả bằng Excel.