Để có thể thực hiện được đề tài nghiên cứu của mình, tác giả đã thu thập số liệu thứ cấp là nguồn thông tin từ bên trong ngân hàng. Cụ thể như sau, dữ liệu được xuất từ màn hình sao kê tín dụng của phần mềm quản lý khách hàng T24 của Ngân hàng tại thời điểm 15/02/2018 kết hợp với việc lấy các thông tin khách hàng từ phần mềm lưu trữ hồ sơ như Fine one (F1), alfresco, clos, T24 và hồ sơ được lưu trữ tại Ngân hàng. Tổng cộng tác giả thu thập được 2.235 khách hàng hiện đang còn dư nợ tại VPBank Chi nhánh TP HCM. Sau đó, chọn mẫu phi xác suất, mẫu dùng để nghiên cứu là 500 khách hàng có phát sinh dư nợ từ năm 2013-2017 và hiện tại đang còn dư nợ. Tất cả các khách hàng được chọn đều đã từng phát sinh kỳ trả nợ để thấy được lịch sử trả nợ của khách hàng. Sau đó tác giả tổng hợp thông tin của từng khách hàng theo các nhân tố mà tác giả sử dụng để đưa vào mô hình nghiên cứu của mình như: Khả năng trả nợ của khách hàng, giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, số lượng thành viên phụ thuộc, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, kích cỡ khoản vay, lãi suất, thời hạn cho vay, hình thức vay, mục đích vay.
Về việc thu thập thông tin khả năng trả nợ của khách hàng để ghi nhận khách hàng đó có khả năng trả nợ hay không theo tiêu chí: nếu khách hàng tại thời điểm lấy dữ liệu có quá hạn từ 10 ngày trở lên (kể cả gốc và/hoặc lãi) thì tác giả sẽ ghi nhận khách hàng đó không có khả năng trả nợ (tức Y=0). Còn nếu tại thời điểm lấy dữ liệu khách hàng không bị quá hạn hoặc quá hạn gốc và/hoặc lãi nhỏ hơn 10 ngày thì được ghi nhận là khách hàng có khả năng trả nợ đúng hạn (tức Y=1).