다음으로, 2단계 전망에서 전문대의 경우 2015년(대학교의 경우 2018년, 대학원 석·박사의 경우 2013년) 이후에는 각 학년별 재학생 수에 대한 정보가 없다. 때문에 기존 재학생 자료의 이용이 불가능하므로 회귀모형을 이용한 추정을 실시하였다. 시계열 분석에 가장 많이 사용되는 모형으로는 지수평활모형(exponential smoothing), 시계열회귀모형(time series regression), 자기회귀누적이동평균모형(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) 등이 있다. 본 연구에서는 김형만 외(2002), 장창원 외(2005), 박천수 외(2007)와 같이 노동 공급 전망에 주로 사용되고 있는 과거의 자료만을 이용한 추세접근법(trend approach)을 사용하였으며, 구체적인 모형은 다음과 같다. 추정결과로 나타나는 모형적합도(R2)와 유의성을 검토한 후 최적 모형을 선택하였다.