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부도예측시 과거 역사적 부도사례를 이용한 로지스틱회귀모형이 많이 사용되나 역사적 부도사례의 자료제약과 외환위기 직후로의 시기적 편중으로 인해 안정적인 모형의 추정이 어렵다. 특히 은행과 같은 금융기관에 대한 부도예측모형의 경우 전형적 LDP 문제를 가지 고 있기 때문에 모형의 계수추정이 매우 어렵다. 한편 주가 등 시장변수를 이용한 부도예 측모형의 경우 시장에서 자료를 얻을 수 있는 기업으로 대상이 한정되고 시장의 비효율성 으로 인해 모형의 유용성이 제한된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하는 대안으로 기 존 두 종류의 모형이 모두 부도확률을 제공한다는 점에 착안하여, 먼저 EDF와 신용스프레 드와 같은 시장변수를 구한 후, 이를 은행의 재무건전성을 나타내는 CAEL 재무변수들과 결합을 통해 결합모형을 추정한다. 결합모형은 부도사례기반모형이 가지는 자료제약과 편 중 문제를 해결하고 시장변수기반모형이 가지는 대상기업제약과 시장비효율성 문제를 완 화시킬 수 있다. 본 연구는 시장변수 별로 두 가지 결합모형을 추정하여 각 모형의 성과 를 기존의 부도사례기반모형과 비교하였다. 적합성검증은 변별력 측면에서 수행하였다. 결합모형을 실제 자료에 적용한 결과, CAEL 관련 변수들 중에 각 모형별로 선택되는 변수 들에서 차이가 나타났다. EDF를 이용한 결합모형에서 은행의 경우 자산건전성, 자본적정 성, 수익성 지표가 유의하고 저축은행의 경우 자산건전성과 수익성 지표가 유의하다. 또 한 적합성 검증에서 결합모형의 경우 우수한 변별력을 나타냈다.