한편 대안적 노동시장지표들을 이용하여 결합예측을 하는 경우 예측력 제고효과는 더욱 크고 뚜렷해지는 것을 알 수 있다. 〈표 6〉을 〈표 4〉와 비교해 보면 CPI 예측에 있어 대안적 노동시장지표들의 결합예측력은 일반적인 고용지표는 물론이고 실물경제활동지표들의 결합예측력보다 크게 우월한 것으로 나타난다. 예를 들어 은닉인자모형을 이용한 결합예측의 경우 상대적 MSE가 무려 57%로 자기회귀모형의 예측오차제곱을 거의 절반수준까지 줄이는 것으로 나타나 예측력 제고효과가 상당함을 알 수 있다. 그밖에 주성분이나 단순평균을 이용한 결합예측의 경우도 상대적 MSE가 약 70% 내외수준으로 고용 및 실물경제활동지표는 물론이고 개별 대안적 노동지표들에 비해서도 예측력이 개선됨을 알 수 있다. 이러한 결합예측의 예측력 개선효과는 개별 대안적 노동시장지표들이 담고 있는 인플레이션 압력에 대한 정보가 상호보완적임을 의미한다.
다만 근원CPI 예측의 경우 CPI 예측에 비해 대안적 노동시장지표의 예측력 제고효과가 상대적으로 줄어드는 것으로 나타난다. 즉 〈표 6〉의 근원CPI 예측에 대한 상대적 MSE를 〈표 4〉와 비교하면 대안적 노동시장지표의 경우 75~87%에 걸쳐 있는 반면 실물경제활동지표의 경우는 60~75%까지 걸쳐 있어 실물경제활동지표의 예측력이 다소 나은 것으로 나타났다. 그러나 여전히 실업률 등 일반적인 고용지표에 비해서는 대안적 노동시장지표의 예측력이 단연 우월한 것으로 나타났고 이러한 예측력 개선효과가 대안적 지표를 이용한 모든 결합예측에 대해 통계적으로 유의하다는 점을 감안하면 대안적 노동시장지표가 소비자물가뿐만 아니라 근원 소비자물가를 예측하는데 있어서도 매우 유용하다고 평가할 수 있다.
종합하면 노동유량지표 또는 확장실업지표 등 많은 대안적 노동시장지표들은 고용 및 실물경제활동지표에 비해 우수한 인플레이션 예측력을 보였으며 이러한 예측력 제고효과는 근원인플레이션보다는 전체 인플레이션에 대해, 그리고 개별예측보다는 결합예측의 경우 더욱 두드러지는 것으로 나타났다.