본 연구에서는 예측 모형으로 VECM과 VAR을 이용하며 1998부터 6년간에 대한 pseudo-out-of-sample-performance를 측정한다. 최근 년도에 가중치를 준 절대비율오차를 이용하여 최적설정모형을 구하는 한편, 벡터오차수정모형과 벡터자기회귀모형 간의 예측치를 평균하여 최종 예측치를 구하는 최근의 방법을 사용하였다. 이 경우 변화에 대한 민감도가 비교적 적다는 장점이 있다. 이러한 방법으로 각 지재권의 2015-2019년 연도별 예측치를 추정한다.
본 연구에서는 예측 모형으로 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, 줄여서VECM)과 벡터자기회귀모형(Vector Autoregressive Model, 줄여서 VAR)을 이용한다. 각모형별로 광범위한 변수조합을 고려하고, 이 중 최적의 예측력을 가진 모형을 구축하기 위해서, 1998-2013년(6년간)에 대한 pseudo-out-of-sample-performance를 측정한다. 구체적으로 설명하면, 1997년까지의 자료를 이용하여 1998년의 예측치를 구해 이를 실질치와 비교하고, 1998까지의 자료를 이용해 1999년의 예측치를 구해 이를 다시 실질치와 비교하는 방법으로 2013년도까지의 예측결과를 평균절대비율오차(Mean Absolute Percentage Error, 줄여서 MAPE)로 측정한다. 가장 최근년도의 예측이 상대적으로 더 중요하므로, 단순 평균이 아닌 최근 년도의 오차에 더 큰 비중을 주어서 평균을 계산한 가중 평균된 절대비율오차를 이용하여 각 모형 내에서 최적설정모형(best specification)을 구한다. 한편, 벡터오차수정모형과 벡터자기회귀모형은 상호간에 장단점이 존재할 수 있으므로, 두 모형 중 최소 가중평균절대비율을 주는 단일 모형을 선택하기보다는 각 모형 내에서 최적의 모형 설정(specification)을 구하고, 이 두 예측치를 평균하여 최종 예측치를 구한다. 이와 같은 모형간의 평균(Model Average)은 최근 예측모형에서 많이 사용되고 있는 방법이다. 이런 모형평균의 장점 중의 하나는 자료가 약간 바뀌거나 예측기준에 약간의 변화가 있더라도 그 민감도(sensitivity)가 한 모형만을 채택했을 때 보다 적으리라고 본다. 각 지재권별로 위와 같은 예측방법으로 2015-2019년 연도별 예측치를 추정한다.