Ⅱ. 분석 방법
1. 시변모수 요인확대 벡터자기회귀(TVP-FAVARX) 모형
본 연구는 최근 Hwang(2013)의 TVP-FAVARX 모형을 이용하여 경제충격 효과의 산업간 공행성을 분석하였다. 동 모형의 중요한 특징 중 하나는 Bernanke et al.(2005)의 FAVAR(factor augmented VAR) 모형과 Pesaran et al.(2004)의 GVAR 모형을 결합하였다는 점이다. 동 모형을 이용하면 하나의 모형 내에서 공통요인들 간의 동태적 상호작용과 개별 변수 간의 상호의존성을 동시에 고려할 수 있다. 한편 Primiceri(2005), Del Negro and Otrok(2008), Liu et al.(2011), Baumeister et al.(2013), Korobilis(2013) 등이 사용하여 주목 받고 있는 TVP-VAR, TVP-FAVAR 분석기법을 도입하여 모형 내 모든 회귀계수가 시간에 따라 변화할 수 있도록 하였다. 
먼저, 개별 산업을 다음과 같이 정의하였다. 
표준적인 GVAR 모형에서는 공통요인들 간의 동태적 상호작용을 고려하지 않는다. 이에 비해 본 연구는 FAVAR 모형의 핵심 취지를 반영함으로써 GVAR 모형의 한계를 해소하였다. 본 연구에서 고려하는 6개 거시경제 변수(세계경기, 국제유가, 재정지출, 국내경기, 물가, 금리 등)가 다음과 같은 VAR 과정을 따른다고 가정하였다. 
2. 모형의 추정, 충격 식별, 조건부 상관계수
이상의 논의를 바탕으로 본고의 모형을 구조충격에 대한 VMA (vector moving average) 형태로 나타내면 다음과 같다. 
본 논문의 분석 주안점은 각 구조충격에 대하여 산업별 GDP 순환성분이 얼마나 유사하게 반응하느냐는 점이다. 이는 다음과 같은 조건부 상관계수(conditional correlation)를 이용하여 평가할 수 있다.