본 연구는 기업부도예측을 위한 사례기반추론모형을 제시하고 전통적 통계모형과 인공지능모형과의 성과를 비교하고자 하였다. 기존의 연구에서는 모형 입력변수의 가중치를 차별화하는 것만 고려하였는데, 본 연구에서는 입력변수의 공분산구조를 추가적으로 고려하였다. 2001년에서 2003년에 걸쳐 수집된 중소규모의 제조업분야의 데이터를 대상으로 실험을 실시하였다. 사례기반추론 모형에서는 두 가지 실험요인(변수간 공분산구조를 고려함/고려하지 않음×변수가중치를 차별화함/차별화하지 않음)을 고려하여 총 네 가지 모형을 적용하였다. 가장 근접한 이웃에 포함되는 이웃의 수는 탐색을 통하여 15개로 결정하였다. 시뮬레이션기법을 적용하여 훈련용 데이터에서 가장 우수한 결과를 주는 모형을 선별한 후, 검증용 데이터에서 모형의 성과를 비교하였다. 실험 결과, 변수간 공분산구조와 가중치를 고려한 사례기반추론모형이 기존 모형에 비하여 높은 예측률을 나타내었다.