Luận văn ứng dụng mô hình hồi quy Logit, Probit và chỉ số Z-Score để phân tích và dự báo nợ xấu tín dụng tại Ngân hàng Nayoby Chi nhánh tỉnh Oudomxay, Lào. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các khoản vay của khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ trong giai đoạn 2018-2022. Kết quả cho thấy cả ba mô hình đều có khả năng dự báo nợ xấu với độ chính xác cao, trong đó mô hình Logit và Probit cho thấy các yếu tố như tỷ lệ nợ trên thu nhập, lịch sử tín dụng và thời hạn vay có tác động đáng kể đến xác suất vỡ nợ. Chỉ số Z-Score bổ sung khả năng phân loại rủi ro tín dụng hiệu quả. Nghiên cứu đề xuất ngân hàng nên kết hợp các mô hình này để nâng cao chất lượng thẩm định và quản trị rủi ro tín dụng, góp phần giảm thiểu nợ xấu trong bối cảnh đặc thù của hệ thống ngân hàng Lào.