Kalman filter를 사용한 시변모형은 공적분, 비공적분 모두에서 OLS보다 우월한 결과를 나타낼 수 있으나, 장기적 균형과 일시적 변화를 구분하지 못하며 소수의 변수에 의해 가격 간의 관계가 급격하게 변한다는 단점을 지닌다.
King and Cue(1996)과 Neumman(2009)에서 사용된 Kalman filter를 사용한 시변모형은, King and Cue(1996)에서 언급한 바와 같이, Bomhoff(1992)의 몬떼칼로 시뮬레이션을 통해 공적분, 비공적분 모두에서 OLS보다 우월한 결과를 나타날 수 있다는 점이 확인 되었다. 하지만 이들 연구에서 확인된 추정된 결과는 시간에 따라 변화하는 계수뿐이다. 이들 계수의 값이 일물일가의 원칙에 따라 1과 근접하고 있는지 만을 확인하였다. 이와 같은 결과는 장기적 균형과 일시적인 변화를 구분해내지 못한다는 단점을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 현실적으로 시장의 구조적 변화는 점진적으로 이루어질 가능성이 높으나 이들이 사용한 방법론에서는 평활화(smoothing)가 이루어지지 않아 소수의 변수에 의해 가격 간의 관계가 급격하게 변한다는 단점을 함께 가지고 있다.