다음으로 단일 모형을 선택하는 것보다 고려 가능한 모형을 중요도에 따라 결합한 모형평균방법이 일일 최대전력소비의 변동성을 예측하는데 더 뛰어남을 표본외 예측을 통해 확인하였다. 구체적으로 단일 모형 중 예측력이 가장 높은 모형과 비교해 모형평균방법 중 AIC 또는 SIC를 이용한 지수평균 방법에서 약 5%의 표본외 예측력 향상이 나타났다. 그러므로 일일 최대전력소비의 변동성을 정확히 분석하고 예측하고자 한다면, 기온의 연속·누적 효과와 같은 기온의 변동성 관련 지표를 정의하고, 서로 다른 비선형 관계를 반영하는 모형평균방법을 적극적으로 활용해야 할 것이다.
일일 최대전력소비의 변동성을 정확한 분석과 예측을 위해서는 연속·누적 효과 같은 기온의 변동성 관련 지표와 모형평균방법을 활용해야 한다.