벤치마킹 기법을 적용해 추정한 결과를 토대로 평가를 시행해 보았는데, 수치 조정방법에서는 비례덴톤방법이 가장 우수했고, 리터만방법이 비례덴톤방법보다 우수한 결과가 도출되지는 않았으나 RMASE 값이 가장 낮게 나타난 것으로 밝혀졌다.
우선 벤치마킹 기법을 적용하여 추정한 결과를 관련 지표와 비교하여 평가를 시행해 보았다. 아래 표는 제조업 부문의 GRDP 통계를 모두 합한 총액에 대해 다양한 벤치마킹 기법을 적용하여 분기화한 결과(직접법)를 바탕으로 산출된 것이다. 그 결과 수치 조정방 법에서는 비례덴톤방법이 가장 우수한 것으로 나타나고 있으며, 단순 비례배분 방법의 경 우도 비교적 좋은 결과를 나타내고 있음을 알 수 있다. 이를 통해 단순 비례배분 방법을 통한 단층 문제는 본 자료에서는 심각한 문제로 작용하고 있지는 않은 것으로 나타났다. 특히 각 년도의 1/4분기 전기비의 RMSE값만을 비교해 보더라도 그 값이 전체 평균 자승 오차(RMSE) 값에 비해 크지 않은 것도 단층 문제가 심각하지 않음을, 다시 말해서 연간 BI비율의 변화가 심하지 않음을 시사한다. 한편 리터 만방 법이 비례덴톤방법보다는 우 수한 결과가 도출되지 않았으나 통계적 모형 중에는 평균 자승 오차(RMASE) 값이 가장 낮게 나타나고 있다. 그럼에도 불구하고 리터 만방 법은 다른 통계적 모형들과 큰 차이를 보이고 있지는 않다.