모자펀드의 경우, 펀드는 펀드 보수가 기준가에 반영되고 투자자들이 납입과 환매가 가능한 자(字)펀드만 대상으로 하였다. 종류형 펀드(multi-class fund)는 이에 속한 개별 펀드의 자산 편입비율이나 펀드 수수료의 차이가 존재하므로 각각 개별펀드로 간주하였다. 이 중 대표성을 유지하기 위해 각 국가별로 설정금액 비중이 높은 3개 펀드를 선정하였다. 각각의 투자국가 별로 선정된 3개 펀드들의 설정금액 합이 각 투자국가 전체 펀드 설정금액에서 차지하는 비중은 다음의 〈Table 3〉에 볼 수 있다. 그 비율을 보면 중국과 일본을 제외하면 각국에 대한 펀드의 총 설정금액에서 상위 3개 펀드 설정금액의 합이 모두 50%가 넘는 수준으로 선택된 3개 펀드의 대표성을 확인할 수 있다.
각 추정식에서 종속변수는 (1)식에 나타나는 바와 같이 각 펀드 (i)의 순 자금 흐름이다. 이는 개별 펀드 설정금액의 변화를 전체 펀드시장의 설정금액에 대비하여 정규화(normalize)한 변수로서 Warther (1995)의 연구 이후 대부분의 mutual fund관련 연구에서 펀드에 대한 수요변수로 사용되고 있다.
전체 주식형 펀드를 사용한 것은 투자자들이 국내 주식형 펀드와 해외 주식형 펀드 중 투자 비중을 결정함을 반영하였다.
분산 투자 동기의 존재 유무를 검정하기 위해 다음과 같이 상관계수 변수를 구성하였다. 국내 주식의 대표 수익률로서 주가지수인 KOSPI 200의 수익률과 각 해외 펀드 i의 수익률과의 상관계수를 이용하였다. 이때 상관계수는 관측 시점을 기준으로 과거의 1개월, 3개월, 6개월, 12개월의 시폭(Time Window)에 따라 각 기간 동안 평균 상관계수를 추정하였다. 즉, t기의 펀드수익률이 t기로부터 지난 1개월, 3개월, 6개월, 12개월간 KOSPI 200지수 수익률과 어느 정도의 동조화 경향을 띠었는가를 측정하였다. 상이한 시폭에 따른 상관계수가 감소할수록 국내 주식과 특정 해외 투자 펀드 i를 혼합한 포트폴리오의 위험이 감소할 수 있다. 이에 더하여, 펀드의 설정 시점부터 t시점까지의 상관계수도 사용하였다. 즉, 설정시점부터의 상관계수 추정에서, 초기 1 개월간의 펀드와 KOSPI 지수의 평균 수익률을 계산한 후, 1일씩 관측치를 늘려가며 상관계수를 갱신하는 updating correlation을 추정하여 이용하였다.