본 연구에서는 베이지안 분석 방법(Bayesian approach)을 기반으로 하는 Bayesian Model Selection(BMS)과 Bayesian Model Averaging(BMA)을 이용해 전통적인 계량 분석 방법(Frequentists approach)에서 발생하는 모델 선정의 불확실성과 이로 인해 발생하는 정보 손실 문제를 개선한 새로운 아파트가격지수 예측 모형을 제시하였다. 2007년 1분기부터 2010년 4분기까지의 거시 경제 변수와 서울과 부산의 지역 변수로 구성된 총 11개 변수들로 분석한 결과, 서울은 지가변동률(서울), 소비자물가지수, 시장금리, 주택담보대출금리, CD금리로 구성된 모델이, 부산은 GDP(명목)으로 구성된 모델이 최적의 모델로 선정되었으며, 상위 모델군은 Occam’s Window를 이용해 도출하였다. 이를 통해 선정된 모형과 기존의 AR 모형으로 2011년 1분기부터 2014년 4분기까지 총 16기의 분기별 아파트 실거래가격지수를 예측하였고, BMS와 BMA 모두 기존의 AR 모형보다 예측력 측면에서 뛰어난 것으로 나타났다.
베이지안 분석 방법을 기반으로 하는 Bayesian Model Selection과 Bayesian Model Averaging을 이용해 새로운 아파트가격지수 예측 모형을 제시하였다. 이를 통해 선정된 모형과 기존의 AR 모형으로 16기의 분기별 아파트 실거래가격지수를 예측, BMS와 BMA 모두 예측력 측면에서 뛰어난 것으로 나타났다.