針對衆所周知之財務資料波動程度的高度相關性，辨別這種相關性是否就是「緩長記憶」在經濟政策、財務決策、實證方法、及計量理論上都具有非常重要的意義。本文結合Hamilton and Susmel (1994)之狀態變換(regime switching)SWARCH模型，以及Baillie, Bollerslev, and Mikkelsen (1996)的緩長記憶FWARCH模型，新創相當一般化之SW(k)-FIGARCH-L (0,d,0)模型，同時估計狀態轉變參數及部分差分係數，使我們既可在狀態變換的前提下檢定緩長記憶假說，也能在考慮緩長記憶可能存在的前提下檢定是否有狀態變換發生，並證明波動程度之狀態變換的確會造成相當嚴重的假性緩長記憶問題。此新模型不但可避免以單純緩長記憶模型估計狀態變換母體所導致的假性緩長記憶問題，更解決了單純狀態變換模型殘差項平方值仍具高度跨期相關的窘境，是一個相對優良的模型，在財務資料的估計上十分具有發展潛力。根據實證結果，未考慮狀態變換因素前，台股指數日報酬率的波動程度的確顯現出緩長記憶特徵，然而同時考慮狀態變換因素後，緩長記憶特徵不復存在，僅具中等記憶。
