Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng sử dụng dữ liệu thu được từ 120 hồ sơ tín dụng ngân hàng. Mô hình hồi qui logistic nhị thức (binary logistic) và hồi quy logistic đa thức (multinomial logistic regression) được sử dụng để ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Kết quả cho thấy mô hình hồi quy logistic đa thức thực hiện tốt hơn logit nhị phân. Ở mức độ rủi ro 1, tác động đến tín hiệu rủi ro bao gồm Tài sản đảm bảo, năng lực tài chính của khách hàng, hoạt động kinh doanh đa dạng, kinh nghiệm của nhân viên ngân hàng và kiểm tra, giám sát khoản vay. Ở mức độ rủi ro 2, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại chỉ là bốn yếu tố, ít hơn một yếu tố, tài sản thế chấp không ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng 2. Từ kết quả này nhóm tác giả đưa ra một số gợi ý về quản lý rủi ro để giúp hạn chế rủi ro tín dụng.This article has an aim to assess credit default prediction on the joint stock commercial bank using data collected from 120 bank credit profiles. The multinomial logistic regression is used to estimate the factors that influence the credit risk. The results show that polynomial logit performs better than binary logit. At the level of credit risk 1, the effects on risk signals include Collateral, financial capability of customers, diversified business operations, the experience of bank's staff and loan inspection and supervision. At the level of credit risk 2, the factors that affect the credit risk of the commercial bank are only four factors related to the signal, less than one such factor with the degree of credit risk 1, the collateral does not affect the level of credit risk 2. It provides several suggestions for risk management and policy implications to help mitigate credit risk.