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유위험 이자율 평가이론 검정을 위한 연속시간의 준모수적 모형 75를 허용하는 결합정규분포를 따른다. 본 논문에서는 확률 변동성 함수인 에대해서 로지스틱 함수(logistic function) 23) 를 사용하였으며 잠재 변동성 요인 를추출하기 위해서 전통적인 밀도함수에 준거한 칼만 필터 방법을 고려하였다. 환율수익률의 잠재 변동성 요인을 추출하여 추출된 잠재 변동성 요인의 자기회귀분석의추정계수 값을 확인한 결과, 즉 는 영국과 캐나다의 경우 모두 0.998이다. 두 국가의 경우에서 보여주듯이 AR추정계수의 값은 1에 가깝다. 은 추출된 잠재변동성 요인의 시간 경로를 나타낸다. 그림에서 보이는 바와 같이 변동성 요인의시간에 따른 움직임이 매우 지속적인 성격을 띠고 있음을 다시 한 번 확인할 수 있다. 이러한 결과는 금융 시계열 자료의 확률적 변동성이 뚜렷한 지속성을 갖는다는사실에 대한 강한 근거를 제시하고 있다. 환율수익률의 변동성20Canada30UK1020Extracted Volatility Factors0-10-20Extracted Volatility Factors100-10-30-20-401975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015year-301975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015year앞에서 언급했듯이 DDS이론은 오차과정(마팅게일 과정)이 연속이라는 것을 필요로 한다. 따라서 오차과정(마팅게일 과정)이 비연속적 성질을 갖는다면 DDS이론을23) , 여기서 이고 을 만족하는 미지의 모수, 이다. 는 변동성의 가장 낮을 경우의 극한 수준을 나타내고 는변동성이 가장 높은 상황에서의 극한 수준 값을 나타낸다. 양수의 값을 가정한 것은 잠재변동성 요인이 커짐에 따라 변동성 또한 증가함을 의미한다. 와 는 두 국면(regime) 사이의전이(transition)를 결정짓는 변수들이다.