Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), áp dụng phương pháp tiếp cận dữ liệu bảng động để xem xét các yếu tố quyết định các khoản nợ xấu (NPL) của các NHTM trong nền kinh tế thị trường, đại diện là Pháp, so với nền kinh tế dựa vào ngân hàng, đại diện là Đức, trong giai đoạn 2005–2011. Nghiên cứu được thúc đẩy bởi giả thuyết rằng các biến số kinh tế vĩ mô và các biến cụ thể của ngân hàng có ảnh hưởng đến chất lượng khoản vay và những ảnh hưởng này khác nhau giữa các hệ thống ngân hàng khác nhau. Câu hỏi chính được thảo luận là yếu tố quyết định rủi ro tín dụng
nào là quan trọng đối với cả hai quốc gia. Kết quả chỉ ra rằng ngoại trừ tỷ lệ lạm phát, tập hợp các biến kinh tế vĩ mô được sử dụng trong bài báo ảnh hưởng đến nợ xấu của cả hai nền kinh tế. Kết quả giải thích là do cả hai nền kinh tế đều thuộc cùng một khu vực đồng euro. Ngoài ra, nghiên cứu còn phát hiện ra rằng so với Đức, nền kinh tế Pháp nhạy cảm hơn với các yếu tố quyết định cụ thể của ngân hàng. Điều này làm nổi bật tác động của loại hình kinh tế (dựa trên ngân hàng hoặc dựa trên thị trường) đối với rủi ro tín dụng.
Castro (2013), xem xét mối liên hệ giữa phát triển kinh tế vĩ mô và RRTD với mẫu nghiên cứu là 5 ngân hàng châu Âu (Hy Lạp, Ireland, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ý). Tác giả sử dụng các phương pháp từ ước lượng OLS, REM và FEM và kết quả chỉ ra rằng RRTD ngân hàng có ảnh hưởng đáng kể bởi sự tăng trưởng GDP, chỉ số giá nhà ở, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, tăng trưởng tín dụng, tỷ giá hối đoái thực, và cuộc khủng hoảng tài chính gần đây. Các nhà nghiên cứu cho rằng các khoản vay có vấn đề là kết quả của các yếu tố kinh tế vĩ mô cũng như các yếu tố kinh tế vi mô. Trong điều kiện nền kinh tế suy thoái, thu nhập của người đi vay sẽ giảm, kết quả là họ sẽ khó trả nợ hơn, qua đó có thể phát sinh nhiều khoản vay có vấn đề. Đồng thời, các yếu tố trong nội bộ ngân hàng, chẳng hạn như hiệu quả hoạt động thấp và việc mở rộng quá nhiều chi nhánh cũng có thể dẫn đến sự gia tăng của các khoản vay có vấn đề.
Salas và Saurina (2002), đã kết hợp các biến kinh tế vĩ mô và vi mô để nghiên cứu sự tác động đến nợ xấu của ngân hàng Tây Ban Nha trong giai đoạn 1985-1997. Kết luận yếu tố nội tại của ngân hàng có thể sử dụng như là chỉ số cảnh báo sớm cho những thay đổi trong tỷ lệ nợ xấu trong tương lai. Kết quả cho thấy ngân hàng có quy mô lớn hơn sẽ có nợ xấu ít hơn, tăng trưởng tín dụng nhiều sẽ dẫn đến nợ xấu nhiều hơn. Ngoài ra, còn phát hiện mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu.
Zribi và Boujelbène (2011), xem xét các biến kinh tế vĩ mô và vi mô có khả năng kiểm soát RRTD. Sử dụng dữ liệu bảng cho 10 NHTM Tunisia trong giai đoạn 1995- 2008. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình tác động cố định và ngẫu nhiên để xử lý dữ
liệu ban đầu, sau đó xác định mô hình tác động đặc trưng bằng kiểm định Hausman. Tác giả cũng dùng đến kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định Wooldridge’s để kiểm định tương quan chuỗi và hiệp phương sai không đồng nhất. Mô hình được chỉ định là mô hình tác động ngẫu nhiên có kể đến sự tồn tại của hiệp phương sai không đồng nhất và sự tương quan. Kết luận rằng các yếu tố quyết định chính đến RRTD của các ngân hàng ở Tunisia là cơ cấu sở hữu, các quy định bảo đảm an toàn vốn, lợi nhuận và các chỉ số kinh tế vĩ mô (tăng trưởng nhanh chóng của GDP, lạm phát và lãi suất). Louzis và cộng sự (2012) sử dụng dữ liệu bảng động trong giai đoạn 2003-2009 để nghiên cứu các yếu tố kinh tế vĩ mô và các biến trong ngân hàng ảnh hưởng đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng của Hy Lạp với các khoản vay (cho vay tiêu dùng, cho vay kinh doanh, và thế chấp). Trong đó, hệ số không có ý nghĩa thống là thế chấp. Tác giả nhận thấy rằng các khoản vay có vấn đề trong hệ thống ngân hàng Hy Lạp được giải thích chủ yếu là do các biến kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP thực tế, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, và nợ công). Đối với tất cả các biến vĩ mô, các hệ số dài hạn được ước lượng là có ý nghĩa thống kê, biến tăng trưởng GDP thực tế có tác động mạnh nhất đối với nợ xấu của cho vay kinh doanh. Mặc khác, lãi suất có tác động đáng chú ý trong dài hạn đối với nợ xấu của danh mục cho vay tiêu dùng. Ngoài ra, những vấn đề này được giải thích bởi một số yếu tố trong ngân hàng cụ thể như các chỉ số hiệu suất và hiệu quả.
Ahlem Selma, Messai và Fathi Jouini (2013), nghiên cứu yếu tố tác động đến nợ xấu của 85 ngân hàng trong ba nước (Italia, Hy Lạp và Tây Ban Nha) cho giai đoạn 2004-2008, những quốc gia đã phải đối mặt với vấn đề tài chính sau cuộc khủng hoảng cho vay dưới chuẩn vào năm 2008. Sử dụng dữ liệu bảng và dùng kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp là mô hình tác động cố định FEM thay vì tác động ngẫu nhiên REM, nghiên cứu nhận thấy rằng tốc độ tăng trưởng của GDP, ROA tác động tiêu cực với nợ xấu, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất tác động tích cực với nợ xấu.
Marijana Curak, Sandra Pepur và Klime Poposki (2013) nghiên cứu các yếu tố quyết định nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Đông Nam Châu Âu với mẫu là 69 ngân
hàng tại 10 quốc gia trong giai đoạn 2003-2010. Kết quả chỉ ra rằng nợ xấu có ảnh hưởng đến các yếu tố vĩ mô và nội tại ngân hàng. Ngoại trừ những biến không ra có ý nghĩa thống kê, tất cả các hệ số khác đều có kỳ vọng dấu. Trong nghiên cứu thực nghiệm gần nhất, tăng trưởng GDP giải thích cho biến phụ thuộc nợ xấu. Như vậy có thể nói môi trường kinh tế quyết định khả năng trả nợ của người đi vay. Các biến trên có tác động tiêu cực với nhau, tức là tăng trưởng kinh tế thấp, lạm phát cao và lãi suất cao làm tăng nợ xấu. Ngoài ra, tác giả còn tìm thấy mối quan hệ tiêu cực giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu, các ngân hàng lớn có thể giải quyết tốt vấn đề thông tin bất cân xứng.