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Deux modèles d'évaluation du risque de défaut sont généralement présentés dans la littérature financière : le modèle structurel de Merton et le modèle non structurel d'Altman. Le premier offre l'avantage d'être souple, car les probabilités de défaut peuvent être continuellement mises à jour selon l'évolution de la valeur des actifs des entreprises. Sa principale lacune réside dans le fait qu'il peut surestimer ou sous-estimer les probabilités de défaut, parce que les valeurs des actifs ne sont pas observables et doivent être estimées à partir des valeurs boursières. Le second modèle a l'avantage d'être plus précis, grâce à l'emploi des données comptables des entreprises, mais il est moins souple. Les auteurs recourent à un modèle hybride inspiré de l'approche des créances contingentes pour analyser les données sur les entreprises canadiennes cotées à la Bourse de Toronto. Leur objectif est de déterminer si le fait de combiner les évaluations continues fournies par le marché (modèle structurel) et les valeurs tirées des états financiers (modèle non structurel) permet d'améliorer la prévision des probabilités de défaut des entreprises. Leurs résultats indiquent que les probabilités de défaut extraites du modèle structurel contribuent significativement à expliquer le risque de défaut lorsqu'elles sont incluses dans un modèle hybride avec des variables comptables. Les auteurs montrent aussi que la mise à jour trimestrielle des probabilités de défaut s'avère d'une grande utilité pour expliquer l'évolution du risque de défaut au cours d'une année. Cette flexibilité serait impossible avec l'utilisation exclusive d'un modèle non structurel. Les auteurs ont aussi effectué une analyse préliminaire des corrélations entre les probabilités de défaut tirées du modèle structurel. Leurs résultats révèlent qu'il existe des corrélations importantes dans les données étudiées.