2. 모형 간 데이터 적합성 비교
〈대체모형 2〉에서는 기초경제여건을 나타내는 잠재성장률 동학에 대한 모형형태를 변형하여 추정하였다. 잠재 성장률을 결정하는 u1는 기본모형에서 AR(1) 형태를 따르는 것으로 가정하였다. 이는 잠재성장률 수준이 사전표본 기간인 외환위기 이전과 사후분포 표본기간인 외환위기 이후로 크게 구분할 수 있으며, 외환위기 이후 잠재성장률이 낮아진 것을 반영한 것이기도 하다. 이런 모형설정은 외환위기 이후 잠재성장률은 시간에 따라 달라지기는 하지만 일정한 균제상태(steady state)로 수렴한다는 제약을 부과한 것과 같다. 그러나 사후분포 추정기간에는 글로벌 금융위기와 같은 커다란 금융충격이 발생한 시기도 포함되었기 때문에, 이로 인해 잠재성장률이 영향을 받았을 가능성도 존재한다. 따라서 외환위기 이후 기간에 대해서 잠재성장률이 장기적으로 균제상태로 고정되었다는 가정이 옳지 않을 수도 있다. 이를 반영하기 위해 잠재성장률이 무작위 보행(random walk)형태로 시변하도록 대체모형을 설정하였는데, 이는 GDP의 추세 및 순환분해 관련된 문헌에서 가장 기본적으로 사용되는 형태이도 하다. 
한편, 베이지안 추정에 기반한 모형들 간 상호 비교는 각 모형의 한계우도함수 값을 이용하며, 데이터 설명력이 높은 모형일수록 큰 우도함수 값(이하 ML)을 갖는다. 본고에서는 사후분포로부터 추출한 모수를 이용하여 한계 우도함수 값을 계산하는 비교적 쉬운 방법론인 Newton and Raftery (1994) 방법(이하NR)과 라플라이스-메트로폴리스(Laplace-Metropolis) 근사법(approximation, 이하 LM)을 이용하여 각 모형의 ML 값을 시산한 후 상호간에 비교해 보았다.