장기적 균형 검정에는 시장변화를 감지할 수 있는 시변 계수 모형을 선택하는 것이 유리할 수 있다. 시변 계수는 시간의 경과에 따라 변화하는 과정을 확인할 수 있기 때문에 본 연구에 좀 더 적합한 모형으로 판단된다.
앞의 고정된 계수를 가정한 공적분 검정은 확보된 자료의 평균적인 성향을 확인하는 방법으로 기간 중에 발생하는 변화를 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 상태전환(regime-switching) 모형은 장기적 균형을 검정하는 경우 분명히 고정된 계수를 가정한 모형보다 우월할 가능성이 높으나, 구조적 변화가 뚜렷한 사건으로 관찰되지 않을 경우나 여러 사건이 연속해서 관찰될 경우는 시변계수를 설정한 모형이 우월할 가능성 존재한다. 본 연구에서와 같이 점진적으로 발생하는 최근의 시장변화를 확인하기 위해서는 시변 계수(time-varying coefficient)를 설정한 모형을 사용하는 것이 장기적 균형 검정에 유리할 가능성 존재한다. 시변 계수를 가정하는 경우에는 계수의 크기 혹은 변수 간의 관계가 시간에 따라 변화하는 모습을 확인할 수 있다는 장점이 있다.