Memic (2015) đã thực nghiên cứu 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
Florentin Butaru và cộng sự (2015) khi họ chọn ra sáu ngân hàng thương mại lớn ở Mỹ, áp dụng các mô hình toán kinh tế để dự đoán nợ quá hạn thẻ tín dụng cũng
như đo lường hiệu quả của công tác quản lý rủi ro của các ngân hàng nói trên trong nghiên cứu mang tên “Risk and Risk Management in the Credit card industry”. Các tác giả này xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình không giống nhau, đóng góp cái nhìn đa chiều về cùng một nội dung mà đang được rất nhiều người chú trọng nghiên cứu và tìm hiểu về các vấn dể rủi ro trong việc quản lý ngành thẻ.
Shuai Li và cộng sự (2014) lựa chọn phân tích ảnh hưởng từ hành vi của chủ thẻ tới một loại rủi ro đặc trưng trong hoạt động thẻ là rủi ro tín dụng trong bài nghiên
cứu “Research on Simulation of Credit Risk of Credit Card Based on Multi-Agent”. Nhóm tác giả này đã thu thập dữ liệu về số tiền gửi tiết kiệm của khách hàng, phân nhóm và kiểm định sự ảnh hưởng của nó tới rủi ro tín dụng thẻ xảy ra với ngân hàng tại Trung Quốc là có tồn tại, từ đó đề xuất ngân hàng cần quan tâm tới khâu đánh giá cấp hạn mức tín dụng cho thẻ của khách hàng. Ngoài ra, nhóm này cũng đã phân chia
các chủ thẻ thành ba nhóm dựa vào thu nhập và việc vay thấu chi của họ để xem xét sự tác động của nhóm nào sẽ ảnh hưởng lớn nhất tới rủi ro tín dụng của ngân hàng. Kết quả đạt được là nhóm khách hàng thường xuyên có món vay thấu chi là đối tượng
dễ gây ra các khoản rủi ro tín dụng thẻ cho ngân hàng, từ đó, khuyến cáo các Ngân hàng phát hành thẻ cần đặc biệt quan tâm đến nhóm khách hàng này để hạn chế các rủi ro có thể phát sinh.
Harish Natarajan (2012) nhận thức được vấn đề rủi ro đó và đã chi tiết hơn trong
hệ thống thanh toán, đặc biệt thanh toán thẻ có thể chịu các rủi ro như rủi ro về hệ thống, cơ sở hạ tầng thanh toán, về khung khổ pháp lý, về thanh toán, rủi ro tín dụng
dụng, rủi ro giao dịch (hoạt động), rủi ro thanh khoản, rủi ro chiến lược, rủi ro danh tiếng, rủi ro lãi suất và rủi ro về pháp lý.