일반적인 추세 함수(General Drift: GD)와 CEV 변동성 함수를 갖는 경우에 국면전환하는 확산과정과 그렇지 않은 모형 그리고 국면 전환하는 경우에는 국면을 결정하는 변수의 움직임을 결정하는 전이행렬의 확률이 이자율에 의존하는 경우와 그렇지 않은 경우로 나누어 모두 세 가지 다른 모형을 추정했다. 그 다음엔 우리가 고려하는 모형에 포함됐고 기존에 많이 이용된 모형들인 CKLS, CIR 그리고 Vasicek 모형에 대해서도 각각 세 가지 모형들을 추정해 비교했다.
추정결과 경제상황에 따라 확산과정모형이 달라지는 강한 증거를 찾을 수 있었다. 먼저 단일국면 모형보다 국면전환 모형의 극대화된 우도값이 크게 증가했고, AIC와 BIC 같은 정보기준에 따라 모형을 비교했을 때도 국면전환 모형이 더 선호됐다. 이뿐만 아니라 추정결과를 바탕으로 각 국면마다의 추세 함수나 변동성 함수의 성질을 살펴봤을 때 이들이 각 국면마다의 다른 데이터 움직임의 특징을 다르게 잘 설명하고 있음을 확인할 수 있었다. 모든 경우에 대해 추세 함수 보다는 변동성 함수가 통계적으로 매우 유의하게 추정된 것으로 볼 때 확산과정의 변동성이 우리나라 단기이자율의 움직임을 설명할 때 더 중요한 역할을 한다는 사실을 알 수 있다. 국면 전환하는 경우에 국면변수의 전이확률이 이자율에 의존하는 경우가 그렇지 않은 경우보다 통계적으로 더 우월함을 알 수 있었다. 이 때 이자율의 계수는 국면 L에서는 음의 값으로 그리고 국면 H에서는 양의 값으로 추정되어 이자율이 증가할수록 다음 기에도 같은 국면 L(H)에 머무를 확률이 줄어드는(늘어나는) 것을 알 수 있었다. 주요 모형에 포함된 다른 세 가지 모형의 추정결과에서도 주요 모형의 추정 결과와 같은 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 주요 모형이 여기에 포함되는 다른 모형들보다 통계적으로 더 선호됨 또한 알 수 있었다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 다음 절에서는 본 연구에서 사용한 자료에 대한 설명과 함께 본 연구를 하게 된 동기에 대한 설명을 할 것이다. 3절에서는 본 연구에서 사용한 모형들에 대한 구체적 설명이 있고 다음 절에서는 추정 방법에 대한 자세한 설명이 되어 있다. 5절에서 주요 모형의 추정 결과와, 이를 다른 작은 모형들의 추정결과들과 비교할 것이다. 마지막으로 결론과 토의로 6절에서 마무리 한다.