Memić (2015) đã thực nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá dự báo rủi ro vỡ nợ trên thị trường ngân hàng ở Bosnia và Herzegovina. Khả năng phân loại thông tin của công ty thành các nhóm khác nhau hoặc tìm ra một công cụ thích hợp có thể thay thế đánh giá của con người trong phân loại công ty thành tốt và xấu là một trong những mối quan tâm chính của các nhà nghiên cứu quản lý rủi ro trong một thời gian dài. Nghiên cứu này đã điều tra khả năng và tính chính xác của dự đoán vỡ nợ bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống hồi quy nhị thức (logistic regression) và phân tích biệt số bội (multiple discriminant analysis) và so sánh khả năng dự đoán của các phương pháp này. Kết quả cho thấy các mô hình được tạo ra có khả năng tiên đoán cao. Đối với mô hình logit, một số biến có ảnh hưởng nhiều đến dự đoán vỡ nợ so với các biến khác.
Miyamoto (2014) đã nghiên cứu khảo sát các chỉ số cần thiết để đo lường RRTD cho ngân hàng nhỏ, sử dụng thông tin tài chính, cũng như thông tin doanh nghiệp của ngân hàng thu thập qua nhiều năm của mối quan hệ bằng cách sử dụng mô hình hồi quy đa thức. Các phân tích trong nghiên cứu này cho thấy không chỉ thông tin tài chính mà thông tin phi tài chính là nguồn có giá trị cho một đánh giá rủi ro ngân hàng nhỏ.
Chaibi và Ftiti (2014) ngoài những nghiên cứu về các yếu tố vĩ mô, hai ông đã tiến hành nghiên cứu sự ảnh hưởng của các tác động bên trong ngân hàng đại diện
là tác động đòn bẩy tới rủi ro tín dụng ở các ngân hàng ở châu Âu, cho rằng khi có tác động đòn bẩy càng lớn thì rủi ro tín dụng sẽ càng tăng và ngược lại
Abhiman Das and Saibal Ghosh (2007) đã tiến hành cuộc nghiên cứu để tìm hiểu những nguyên nhân dẫn đến rủi ro không trả được nợ ở những ngân hàng thương mại Ấn Độ có tỷ lệ lớn sở hữu của nhà nước từ năm 1994 – 2005. Tác giả cho rằng rủi ro tín dụng ở những ngân hàng này chịu sự chi phối của cả các yếu tố vi mô và yếu tố vĩ mô. Theo nghiên cứu, mức tăng trưởng tín dụng thực, chi phí hoạt động và quy mô của ngân hàng có tác động rất lớn đến rủi ro trả nợ, trong khi đó các yếu tố vĩ mô thì tốc độ tăng trưởng GDP có mức ảnh hưởng cao nhất.
Nghiên cứu của John M. Chapman (1940) cho rằng có 4 nhóm yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của khách hàng gồm có: các yếu tố liên quan đến bản thân người đi vay, ngành nghề kinh doanh, tình hình tài chính của người đi vay, và đặc điểm tính chất của chính khoản vay đó. Phân tích của tác giả đưa ra các yếu tố rất phù hợp, đều trực tiếp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, nhưng thời gian nghiên cứu đã lâu và xét về tình hình, quy định của mỗi quốc gia khác nhau nên khó có thể kiểm định một cách chính xác được.