연간 증감 변수를 VAR로 판단했지만 어떤 VAR이 바람직한 것인지 사전적으로 판단하기는 어려우며, 이들 지표는 이론통계학적으로 도출된 지표들이고 기계적으로 모형을 선택하는 것도 대안일 수 있지만, 표본 외 예측 성과를 선ㅌ개하는 것이 더 바람직 하다.
우선 콘텐츠산업 부문별 예측에 앞서 동 산업의 전체 규모를 예측해야 한다. 연간 증감률 변수를 VAR에 적합하기로 판단했지만, 구체적으로 어떤 VAR 모형이 바람직한 예측 모형인지 사전적으로 판단하기는 어렵다. 로그 수준 변수와 마찬가지로 이로부터 도출된 연간 증감률 자료 역시 연도별 자료의 표본 크기가 작은 점을 감안하여 VAR(1) 또는 VAR(2)를 고려할 수 있다. 여기에 외생변수가 추가된 VAR(1)-X 또는 VAR(2)-X 모형도 가능하다. 이들 모형을 추정하면, AIC와 (S)BIC 같은 모형 적합성 지표가 산출된다. 이들 지표는 표본 외 예측을 극대화하는 관점에서 이론통계학적으로 도출된 지표들이다. 이들 지표를 바탕으로 기계적으로 모형을 선택하는 것도 대안일 수 있지만, 더욱 현실적으로 실제 예측력이 좋은 모형을 선택하기 위해서는 표본 외 예측(Out-of-sample Forecast) 성과를 바탕으로 선택하는 것이 더 바람직하고 신뢰할 만하다.