다중주기의 관점에서 국면전환을 적용한 방법론은 변동성의 확대와 불확실성이 높아짐에 따라 재조명되고 있다. GARCH 등 일반적인 변동성 모형은 충격에 따른 변동성의 양태를 충분히 나타내기 어렵다. 이에 2004년 Calvet and Fisher는 우수한 실증 분석결과를 보여주는  마코프전환 멀티프랙탈 변동성 모형을 제시하였다.
다중주기의 관점에서 국면 전환을 적용한 방법론은 최근 변동성이 확대되며불확실성이 높아지는 상황에서 재조명되고 있다. 먼저 이와 같은 접근법이 제시된 배경을 살펴보자. GARCH를 비롯한 일반적인 변동성 모형은 변동성에 영향을 주는 정보의 속성 즉 충격의 지속성이 동일하다는 특징을 가진다. 그러나 시장에 도달하는 충격은 그 속성에 따라 서로 다른 지속성을 나타낸다.2008년 글로벌 금융 위기와 같은 신용 충격의 경우 지속성이 매우 높아 주기가 길지만 시시각각 발생하는 거래 행위에서 발생하는 충격은 그 크기는 작고 주기는 짧다. 따라서 동일한 지속성으로 모형화할 경우 충격의 속성에 따라 다르게 반응하는 변동성의 양태를 충분히 나타내기 어렵다는 문제점이 발생한다. 이러한 문제의식에서 Calvet and Fisher (2004)는 간결한 모형설정에도불구하고 변동성에 관한 정형화된 사실(stylized facts)을 대부분 설명할 수 있는 마코프전환 멀티프랙탈 (Markov Switching Multifractal; MSM) 변동성 모형을 제안하였다. 또한 내표본 적합도와 외표본 예측성과 양자에서 기존의 모형에 비해 우수한 실증 분석 결과를 보여주었다. 이후 다양한 자산 가격 변동성 관련 연구에서도 대체로 유사한 실증 분석 결과가 재확인되고 있다.