1990년대 후반에 확산과정을 추정하기 위한 새로운 방법론들과 이론들이 개발되면서 주로 미국의 단기 이자율을 이용해 여러 가지의 확산과정모형들에 대한 실증연구가 이루어지기 시작했다. 이에 반해, 본인이 아는 한, 우리나라의 단기 이자율을 이용해 이루어진 연구들(이윤구, 1997; 김인준·한중호, 2000; 장국현·이진, 1996; 윤원철, 2005)은 대부분 (2)와 같은 CKLS의 모형을 이용했다. 이들은 CKLS와 마찬가지로 이 모형을 오일러 근사(Euler approximation) 방법으로 이산화시킨 다음에 일반적 적률법(Generalized Method of Moment: GMM)을 적용해 모수들을 추정했다. 그렇지만, 오일러 근사로 구한 추정량은 편의(bias)를 갖는다는 사실이 잘 알려져 있다 (Lo, 1988). 이들 연구에서 사용한 모형도 Aït-Sahalia (1996)가 제안한 모형에 포함되는 특수한 경우다. 이들이 사용한 자료는 주로 월별 또는 주별 자료들 이었다. 연속시간 확산과정모형이 단기 이자율을 모형화 하는데 많이 사용된 중요한 것임에도 불구하고 지금까지 우리나라 자료에 적용되어 이루어진 연구들은 제약적인 모형을 부정확한 방법론을 이용해 분석한, CKLS를 그대로 따라한 수준에 머물고 있는 것이 현실이다.
이렇게 한 이유는 이자율의 2차 함수로는 Kristensen (2010)이 비모수적인 방법으로 추정한 단기 이자율의 추세 함수의 모양을 추정해낼 수 없기 때문에 Choi(2009)가 채택한 이자율의 3차 추세 함수를 이용한 것이다.이 연구에서는 Aït-Sahalia (2002)가 개발한 방법을 이용해 로그-전이확률밀도 함수(transition probability density function)를 근사시킨 후 가장 효율적인 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)법을 이용해 모수들을 추정했다.