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예측오차 분산분해는 변수의 순서와 무관하게 구해지므로 각각의 변수별로 방향성을 고려한 전이효과(directional spillover)를 계산할 수 있다. 우선, i번째 변수가 자신을 제외한 다른 변수들로부터 영향을 받는 전이효과를 SI(i,.)라고 하면 이는 행렬에서 i번째 행(row)에서 ii를 제외한 원소들의 합으로 정의된다. Diebold and Yilmaz(2012)는 이를 다시 행렬의 모든 원소의 값들을 더한 값으로 나누어주었다. 그러나 실제적으로 행렬의 모든 원소의 값들을 모두 더하면 m이 되므로 각 변수의 SI(i,.)를 구하는 과정에서 상수로 나누어주는 것이 큰 의미는 없다. Dieboldand Yilmaz(2012)에 따르면 SI(i,.)는 다음과 같이 표현될 수 있다.
변수 순서와 무관한 예측오차 분산분해는 각 변수별 방향성을 고려한 전이효과를 계산할 수 있다. i번째 변수가 자신을 제외한 다른 변수들로부터 영향을 받는 전이효과, S0I(i,)은 다음과 같이 표현된다.