모형평균범은 다른 경제변수를 사용하는 다수의 모형을 추정하고 예측 결과를 가중 평균하여 인플레이션 예측에 활용하는 것이다. 이는 오류 가능성과 불확실성이 감소될 수 있고, 최적의 모형이 다를 수 있는 문제를 피할 수 있다.
한편, 서로 다른 경제변수를 사용하는 다수의 모형을 추정하고 각 모형의 예측 결과를 일정한 방법으로 가중 평균하여 인플레이션 예측에 활용하는 것을 모형평균법이라고 한다. 모형평균법은 경제변수가 가지고 있는 모든 정보를 손실 없이 이용함으로써 설명변수의 누락으로 인한 모형설정의 오류 가능성과 예측의 불확실성이 감소될 수 있다. 또한, 다수의 모형을 평균하기 때문에 경제의 구조변화(Structural Break)에 따라 기간별로 최적의 모형이 달라질 수 있는 문제도 피할 수 있다. 모형평균법은 가중치를 결정하는 방법에 따라 다양한 접근법이 존재한다. 베이지안 모형평균법(Bayesian Model Averaging: BMA)은 자료가 가진 정보를 이용하여 개별 모형이 참일 확률을 베이지안 법칙에 따라 계산하고 이것을 가중치로 이용하는 방법이다.