통상적인 통화지표는 금융상품 및 금융자산 간 유동성 차이에도 불구하고 단순합산집계방식에 의해 통화지표를 편재함으로써 나타나는 측정오차문제와 금융혁신 및 금융환경을 신속하게 반영하는 자산을 고려하지 않는다는 한계를 가진다. 이러한 점을 보완하여 유동성을 측정한 몇몇의 연구가 존재한다. 예를 들면, 각 금융자산별 유동성을 기준으로 각기 다른 가중치를 부여하여 산출한 디비지아 통화지표(Divisia monetary aggregate)는 단순합계방식에 의해 편제된 기존의 통화지표보다 안정적인 통화수요 함수, 전망, 거시경제변수와의 연관성 등의 측면에서 우월하다는 것을 보였다(Archarya and Kamaiah, 2001; Barnett, Offenbacher and Spindt, 1984; Serletis and King, 1993). Kelly et al. (2011)은 통화량과 이자율 간 음의 관계가 나타나지 않는 유동성 퍼즐의 원인이 단순합산 방식의 통화량 측정방법에 의한 것임을 보였으며, 협의의 통화량보다 분산분해 방법(variance decomposition)에 의한 적절한 가중치(weight)로 추정된 광의의 통화지표를 이용할 때 이러한 퍼즐이 완화됨을 보였다. 그 외 P-star 지표는 Hallman, Porter and Small (1991)이 개발한 것으로 통화의 초과공급 정도를 파악하는데 있어서는 화폐의 유통속도가 통화량 수준보다 더 유용하다는 것을 보였다. 즉, P-star가 높은 시기에는 물가상승이 전반적으로 가속화 되는 반면 P-star가 낮은 시기에는 물가상승이 둔화된다고 하였다. Kaufmann and Kugler (2008)와 Svensson (2000)은 유로지역에서 P-star 모델이 통화량과 물가의 관계를 잘 설명한다고 하였으나, Rudebusch and Svensson (2002)은 미국에서 P-star 모델을 사용한 결과 그 설명력이 낮다는 것을 보였다. 이와 같이 기존연구는 통화지표의 문제점을 보완하여 내재유동성을 측정하고 있으나 여전히 금융위기 이후 강조된 신용과 관련된 유동성이나 시장상황을 고려하지 않았다. 따라서 본고에서는 급변하는 금융환경 및 시중유동성을 반영하는 내재유동성을 다양한 요인을 고려하여 추정하고자 한다.