Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về dự phòng rủi ro tín dụng, điển hình như Hasan và Wall (2004): “Determinants of the loan loss allowance: Some cross‐country comparisons”. Bằng phương pháp định lượng, mục tiêu của phân tích thực nghiệm trong bài viết này là để xác định xem các nhà quản lý có sử dụng quyết định của họ để ảnh hưởng đến thu nhập ròng và vốn chủ sở hữu được báo cáo hay không, điều này sẽ được đơn giản hóa nếu như yếu tố dự phòng rủi ro không tồn tại hoặc ảnh hưởng, nhưng không, giá trị này vẫn tồn tại và cần được ước tính. Do đó, tác giả thực hiện mục tiêu thông qua nghiên cứu về các yếu tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng tại Mỹ và các quốc gia khác, Canada, Nhật Bản; Mô hình cơ bản có dạng:
LLA it = dự phòng rủi ro ngân hàng i tại thời điểm t
N jit = các yếu tố quyết định không tùy ý thứ j của LLA cho ngân hàng i tại thời điểm t,
D kit = các yếu tố quyết định tùy ý thứ k của LLA cho ngân hàng i tại thời điểm t, và
ε it = một lỗi ngẫu nhiên
Thay các yếu tố quyết định vào mô hình cơ bản, thêm hiệu ứng cố định năm, phương trình ước lượng cơ bản trở thành:
NPLit = tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản tại thời điểm t,
NCOit = tỷ lệ giảm phí qua năm t trên tổng tài sản tại thời điểm t, LOANit = tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tài sản tại thời điểm t,
ERi,t-1 = tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản của ngân hàng i vào cuối năm trước, RETNit = tỷ lệ thu nhập ròng trước thuế và các khoản dự phòng rủi ro cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i trong giai đoạn t, và
Yit = năm biến hiệu ứng cố định bằng 1 nếu quan sát là từ năm t và khác 0. Kết quả thực nghiệm cho thấy các biến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ giảm phí có ý nghĩa thống kê đối với các ngân hàng tại Mỹ nhưng không có ý nghĩa đối với các ngân hàng ngoài Mỹ, lợi nhuận trước thuế và dự phòng có ý nghĩa thống kê ngoại trừ khu vực Canada, nợ xấu có tác động đến dự phòng rủi ro, hệ số trên tỷ lệ này khác nhau giữa các mẫu, sự khác biệt có thể chỉ phản ánh chéo sự khác biệt quốc gia về tổn thất dự kiến đối với các khoản nợ xấu.
Bài nghiên cứu: “Loan loss reserves of weakly provisioned banks: evidence
from major Tunisian banks” của Taktak và ctg (2010), với mẫu gồm 66 ngân hàng
hồi giáo tại 19 nuớc trong giai đoạn 2001 – 2006, sử dụng phương pháp hồi quy gộp, kết hợp cả chuỗi thời gian và dữ liệu chéo, ước tính mô hình cơ bản sau bằng ba phương pháp: OLS sử dụng các lỗi tiêu chuẩn mạnh, bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) và bảng điều chỉnh sửa các lỗi tiêu chuẩn (PCSE) với mục đích kiểm tra các yếu tố quyết định đến dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Tunisian. Mô hình mối quan hệ giữa dự phòng tổn thất cho vay và các biến giải thích:
Trong đó,
LLR= Dự phòng rủi ro cho vay
EBTP = Thu nhập trước thuế và các khoản dự phòng / tổng tài sản CAR =Tỷ lệ an toàn vốn
NPL= Nợ xấu / tổng dư nợ
Size= Kích thước logarit tự nhiên của tổng tài sản GDP= Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế theo giá cố định
Nghiên cứu đã phát hiện ra đối với toàn bộ mẫu, có mối quan hệ ngược chiều giữa dự phòng rủi ro tín dụng và tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ nợ xấu và chi phí dự phòng RRTD có mối tương quan thuận chiều, loại hình ngân hàng cũng có ảnh hưởng đến dự phòng rủi ro tín dụng.
Packer và Zhu (2012) với nghiên cứu: "Loan loss provisioning practices of Asian banks”, sử dụng dữ liệu từ năm 2000-2009 của 240 ngân hàng thuộc 12 nền kinh tế châu Á để nghiên cứu về dự phòng rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến dự phòng rủi ro tín dụng, dựa trên mô hình cơ sở:
Mục tiêu chính là điều tra các yếu tố quyết định của các khoản dự phòng tổn thất cho vay. Các biến giải thích bao gồm các biến tác động đến chất lượng tín dụng (tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay/tài sản, tăng trưởng cho vay của ngân hàng), cũng như tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng GDP và thu nhập trước thuế và các khoản dự phòng (tính theo tỷ lệ phần trăm của tổng tài sản). Ngoài ra, các yếu tố quốc gia và năm cũng được bao gồm.
Kết quả phân tích thực nghiệm, các hệ số cho cả tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ tài sản cho vay đều có các dấu hiệu tích cực dự kiến, mặc dù chỉ có hệ số cho tỷ lệ nợ xấu là dương và có ý nghĩa ở mức 99%, hệ số an toàn vốn là âm và có ý nghĩa thống kê. Phát hiện này cho thấy các ngân hàng châu Á đã dành các khoản dự phòng cao hơn khi tín dụng có rủi ro cao hơn, phù hợp với các nguyên tắc kế toán chuẩn cũng như kết quả tìm thấy trong các nghiên cứu trước đây. Hệ số tăng trưởng cho vay là âm và có ý nghĩa thống kê, cho thấy việc trích lập dự phòng có xu hướng thấp ngay cả khi tăng trưởng cho vay nhanh cho thấy rủi ro tín dụng tăng. Yếu tố vĩ mô GDP không có ý nghĩa thống kê khi sử dụng hồi quy OLS bảng điều khiển, nhưng kết quả hồi quy GMM cho thấy tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê.
Ở Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014) sử dụng phương pháp phân tích hồi quy mô hình các nhân tố tác động để thực hiện hồi quy dữ liệu bảng với 212 quan sát của 27 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2012 nhằm xác định các nhân tố tác động đến dự phòng rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Nghiên cứu thực hiện qua hai bước: Thứ nhất là lựa chọn mô hình hồi quy thích hợp bằng cách so sánh hai mô hình REM và FEM thông qua kiểm định Hausman, Thứ hai là phân tích hồi quy mô hình các nhân tố tác động đến dự phòng RRTD. Kết quả nghiên cứu cho thấy dự phòng RRTD của các NHTM có mối tương quan thuận giữa LLP với quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tuơng quan nghịch với với hệ số rủi ro tài chính. Hạn chế của nghiên cứu này là các biến được đưa vào mô hình chưa thể giải thích được hoàn toàn dự phòng rủi ro tín dụng vì nhiều yếu tố không được bao gồm trong mô hình và các biến được sử dụng chỉ là các biến tài chính, chưa sử dụng các biến kiểm soát vĩ mô hoặc các biến liên quan đến quản lý hoạt động.