널리 사용되는 충격 식별방법은 변수 사이에 외생성 정보에 따른 인과 순서가 명확할 때 적절한데, 본 연구에서의 변수들은 서로 다른 지역 매매가격 상승률이므 변수 순서에 영향을 받지 않는 예측오차 분산분해를 이용하기로 한다.
이러한 축약형 VAR 모형으로부터 충격반응분석이나 예측오차 분산분해를 수행하기 위해서는 충격을 식별하는 과정이 필요한데, 가장 널리 사용되는 식별방법은 오차항의 분산-공분산 행렬을 촐레스키 분해를 통하여 오차항 et를 직교화된 충격(orthogonalzedshock)들로 만드는 방법이다. 이러한 방법은 변수들 사이에 외생성의 정도에 따른 인과 순서(causalordering)가 명확할 때 적절한 방법이 될 수 있다. 그러나 본 연구에서는 모형을 구성하는 변수들이 7개의 서로 다른 지역의 매매가격 상승률이므로 이론적, 경험적으로 인과관계를 가정하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 변수의 순서에 영향을 받지 않는 동태적 분석방법을 연구한 Koop, Pesaran, and Potter(1996)와 Pesaran and Shin(1998) 등이 제안한 예측오차 분산분해를 이용하기로 한다.