본 연구는 REC 가격 전망을 위해 2가지 방법론을 제시하였다. 첫번째 방법론은 베이지안 다변량 정규모형으로 과거자료를 이용하여 모형의 모수를 추정한 후, 미래를 예측한다. 첫 번째 모형에서는 REC 가격을 설명하는 변수로 신재생에너지 의무량, 신재생에너지 공급량, 계통한계가격, 균등화 비용, 정책변화 등을 고려한다. 사후분포 추정방법은 깁스 샘플링을 활용한다. 그런데 추정결과 정책 더미 변수를 제외하고 모든 변수에서 통계적으로 유의미한 계수가 나타나지 않았다. 이에 대한 원인은 크게 3가지로 요약할 수 있다. 첫째, 자료의 한계로, 국내 RPS의 역사가 짧아 충분한 데이터가 구축되지 못했다는 것이다. 둘째, 현물시장에서의 REC 거래량은 전체 REC 시장의 5%에 불과하여 REC 공급량으로 REC 가격을 예측하는 데에 무리가 따랐다. 셋째, RPS 정책 변화로, REC 시장 메커니즘이 지속적으로 변경되어 왔다. 가령 2014년 하반기부터 태양광/비태양광 REC 교차 거래를 비공식적으로 허용했고, 2016년 이후에는 태양광-비태양광 시장이 통합됨에 따라 기존 태양광 및 비태양광 REC 가격의 추이로 미래를 예측하는 것이 더욱 어려워졌다는 것이다. 따라서 시계열 모형과 같이 과거 추세로 미래를 예측하는 방법은 국내 REC 시장에 적용하는데 무리가 따르며 후속 연구에서도 이를 참고할 필요가 있다.
베이지안 다변량 정규모형으로 REC 가격 전망을 해본 결과, 정책 더미 변수를 제외하면 모두 통계적 유의미 계수가 나타나지 않았다. 이는 자료의 한계와 현물 REC거래량 부족보다도 지속적으로 RPS 정책이 변하면서 기존 태양광 및 비태양광 REC 가격의 추이로 미래를 예측해진 탓이 크므로, 앞으로의 연구에서 시계열 모형 등은 배제해야 할 것이다.