하지만 Stock and Watson(2012: 603-605)이 지적하듯, 지금 현재로부터 미래로 시간이 지나야 그러한 평가가 가능할 것이다. 이에 ‘유사 표본 외 예측기법’으로 표본 외 예측을 흉내 낼 수 있다. 이 방법을 본 연구와 결부하여 설명하면 다음과 같다. 본 연구를 위해 확보한 자료는 1990~2014년 연도별 자료다. 이들 자료를 VAR모형에 적절히 적합하여 2015~ 2020년 기간 6개년의 콘텐츠산업 매출‧고용‧수출‧수입을 예측하는 것이 궁극적 목적이다. 이에 2014년까지 자료가 있음에도 2008년 말 시점의 과거로 돌아간다. 그런 다음, 그 이후 미래는 전혀 모른다고 가정하고 그 시점을 포함한 이전 자료만 갖고 각 대안 모형별로 2009~2014년의 6개년에 대해 예측치를 산출하고 이를 실제 실현치와 비교하는 것이다. 이 중 오차를 집계하여 가장 오차가 작은 모형을 선정하기로 한다. 오차를 집계하는 방법은 여러 가지가 있겠지만 본 연구에서는 RMSFE(Root Mean Square Forecast Errors)를 정의하여 사용한다.
‘유사 표본 외 예측기법’으로 자료들을 VAR모형에 적용하여 2015~ 2020년 기간 6개년의 콘텐츠산업 매출‧고용‧수출‧수입을 알아보는 것이 목표이다.  본 연구에서는 RMSFE를 정의하여 오차집계 방법으로 사용하겠다.