- Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi nhánh thành phố Cần Thơ”. Với mục tiêu tìm ra nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng,
bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình Probit với cỡ mẫu 438 khách hàng của Ngân hàng. Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng bao gồm: Khả năng tài chính của khách hàng đi vay, việc sử dụng vốn vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, số lần kiểm tra, giám sát khoản vay của cán bộ tín dụng và việc đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của khách hàng vay;
Hoàng (2011) đã sử dụng phương pháp hồi quy Logistic để dự báo rủi ro tín dụng cho các công ty niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 463 công ty đang niêm yết và dữ liệu được khai thác từ báo cáo tài chính năm 2009 của các công ty này. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có bảy biến độc lập được chấp nhận là: Nợ phải trả/tổng tài sản; Nợ phải trả/VCSH; Tài sản ngắn hạn/tổng tài sản; Doanh thu/tổng tài sản; Lợi nhuận/doanh thu; Lợi nhuận/tổng tài sản; và Lợi nhuận/VCSH.
Nghiên cứu của Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017) với mục tiêu chính của nghiên cứu này là giúp các doanh nghiệp bất động sản nâng cao được khả năng trả nợ. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là số liệu dạng bảng được thu thập chủ yếu từ các báo cáo tài chính của 35 doanh nghiệp bất động sản trong giai đoạn 2011-2015. Để giúp các doanh nghiệp bất động sản nâng cao được khả năng trả nợ, tác giả tiến hành phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Theo đó, mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Trong đó, các yếu tố tỷ số sinh lời tài sản (ROA) và số vòng quay tài sản (SOA) có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, trong khi tỷ số sinh lời vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ số nợ trên tài sản (DOA), và lạm phát (CPI) có tác động nghịch chiều.
Nguyễn Thị Yến Nhi (2016) đã phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Quân Đội. Kết quả thu được từ mô hình hồi quy đã xác định được 6 biến có tác động đến
hoạt động trong lĩnh vực hiện tại), DUNO (dư nợ tại một thời điểm), DTT.TTS (doanh thu thuần/tổng tài sản), ROE (tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu), LAISUAT (lãi suất vay) và THOIGIANVAY (thời gian vay). Tuy nhiên, kết quả mô hình cũng đã loại bỏ 6/12 biến còn lại như: NGANH (ngành), NPT.TTS (tỷ số nợ phải trả/tổng tài sản), DIEMPTC (điểm phi tài chính), KHUVUC (khu vực) và TSBD (tài sản bảo đảm). Trên thực tế, các biến này có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như tỷ lệ tài sản đảm bảo, ngành nghề kinh doanh hay điểm phi tài chính xuất ra từ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Từ đó, tác giả đưa ra một số giải pháp đối với các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội.
Lê Vũ Lộc (2016) đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập được từ các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam trong năm 2014. Phương pháp phân tích định lượng được áp dụng trong nghiên cứu, cụ thể là sử dụng dữ liệu chéo và áp dụng mô hình Logistic, với việc doanh nghiệp trả nợ đúng hạn nhận giá trị 1 và doanh nghiệp không trả nợ đúng hạn nhận giá trị 0. Kết quả phân tích cho thấy khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp tại Vietcombank có mối quan hệ đồng biến với việc doanh nghiệp sử dụng vốn vay đúng mục đích, thu nhập sau khi vay, kinh nghiệm người điều hành doanh nghiệp, tuổi người điều hành, quy mô doanh nghiệp, số lượng ngân hàng cấp tín dụng, dòng tiền vào tài khoản, và giá trị tài sản đảm bảo, nhưng lại có tương quan nghịch với lãi suất đi vay và loại hình doanh nghiệp nhà nước.