이와 같이 소수의 관찰값에 의해 급격하게 시변하는 모형의 단점은 본 연구에서 사용하고자 하는 Park and Hahn(1999)의 방법론을 동일하게 사용하고 있는 Chang et al.(2014)에서도 언급되어 있다. Chang et al.(2014)에서는 한국 전력 시장의 장기 수요함수를 추정하기 위해 ‘95년 1월부터 ’12년 12월까지의 가정용, ‘85년 1월부터 ’12년 12월 까지의 상업용과 산업용 자료를 Park and Hahn(1999)의 시변계수모형을 사용하여 추정하였다. 본 연구에서 역시 국면전환 모형과 같이 소수의 관찰값에 의해 변화되는 결과를 추정할 수 있는 방법론은 점진적으로 변화할 가능성이 높은 전력 수요함수의 계수를 추정하는데는 적합하지 않다고 지적하고 있다. Park and Hahn(1999)의 시변 계수모형에서는 계수를 부드럽게 움직인다고 가정하고 푸리에 신축함수를 사용하여 근접시키게 된다. 이와 같은 방법은 일반적으로 점진적으로 변화하는 현실의 관계를 추정하는데 상대적으로 유리할 수 있다. 이와 같은 장점을 살려 본 방법론은 Park and Zhao(2010)가 미국의 휘발유 수요함수를, Chang and Marinez-Chombo(2003)에서는 멕시코의 전력수요함수를 추정하기 위해 사용되는 등 에너지시장의 구조적 변화를 반영하기 위해 사용되고 있다. 본 연구에서도 본 모형이 천연가스 시장의 변화를 가장 적합하게 반영할 수 있는 방법론이라 판단하고 Park and Hahn(1999)의 시변계수모형을 사용하고자 한다.
Park and Hahn의 시변 계수모형에서는 푸리에 신축함수를 사용하는데 이는 점진적으로 변화하는 현실의 관계를 추정하는데 장점이 있다. 따라서, 시변 계수모형이 천연가스 시장 변화를 확실하게 반영할 수 있는 방법이라 판단하여 Park and Hahn의 시변계수모형을 이용하고자 한다.