우리나라 SMP에 대한 연구는 두 가지 형태로 하나는 구조이고 하나는 시계열이다. 본 연구는 후자의 경우로 다른 자산 가격과 다른 SMP의 특징에 특화된 모형화로 진행되었다. 그러나 시계열 모형에 대한 연구가 적은 편이나 주기적인 성격에 착안하여 다중주기적 관점의 국면전환 모형으로 변동성을 분석했다.
우리나라 SMP에 대한 연구는 크게 두 가지 형태로 분류할 수 있다. 하나는 구조(structural) 모형으로 SMP의 변동 요인을 분석하는 것이고 다른 하나는 시계열(time series) 모형으로 SMP의 수준 또는 변동성을 예측하고 사후 성과를 비교하는 것이다. 이 중 본 연구는 후자의 분류에 해당하므로 기존연구 중 SMP 수준 또는 변동성 예측과 관련된 기존 연구를 중심으로 살펴본다. 기존 연구는 다른 자산 가격과 다른 SMP의 특징에 특화된 모형화를 시도하였다. 우선 복잡다기한 SMP를 예측하기 위해 자기회귀누적이동평균(ARIMA), 신경회로망, 하이브리드 신경회로망 같은 다양한 방법론이 적용된 바 있다(김대용 외(2005), 김대용 외(2006), 이정규 외(2005), 정상윤 외(2005),심재성 외(2009)). 계절성에 주목한 백문영(2010)은 우리나라의 전력수요 자료를 분석한 결과 Taylor (2003)에 입각한 이중 계절성 모형이 우월하다고 하였다. 안일환․강승진(2015)은 장기 기억성에 주목하여 장기기억모형(ARFIMA)과 기준 변동성이 시간 가변하는ComponentARCH(1,1) 모형을 적용한 결과 예측성과가 제고됨을 보여주었다. 그러나 구조 모형에 관한 연구에 비해 시계열 모형에 관한 연구는 적은 편이며 특히 SMP 변동성의 여러 속성 중 국면 전환과 다중주기적인 특징에 대한 기존 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구는 SMP의 주기적인 성격에 착안하여 다중주기적 관점의 국면전환 모형으로 SMP 변동성을 분석한다.