Wenn die ökonomische Analyse simultane Schlussfolgerungen über mehrere Variablen und Zeiträume hinweg erfordert, zeigt diese Arbeit, dass konventionelle punktweise Quantile in Bayes'schen strukturellen Vektorautoregressionen die Unsicherheit von Impulsantworten erheblich unterschätzen. Die Leistung kürzlich vorgeschlagener gemeinsamer Schlussfolgerungsmethoden, die merklich unterschiedliche Schätzungen für Fehlerbänder liefern, wird bewertet und Kalibrierungsroutinen werden vorgeschlagen, um sicherzustellen, dass sie die beabsichtigte nominale Wahrscheinlichkeitsabdeckung erreichen. Zwei praktische Anwendungen veranschaulichen die Auswirkungen dieser Ergebnisse: (i) innerhalb einer strukturellen Vektorautoregression weist der Fiskalmultiplikator Fehlerbänder auf, die 51 % bis 91 % breiter sind als frühere Schätzungen, und (ii) eine Pseudo-Out-of-Sample-Projektionsübung für Inflation und Bruttoinlandsprodukt zeigt, dass gemeinsame Schlussfolgerungsmethoden auch die Unsicherheit für Prognosen effektiv zusammenfassen könnten. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Verwendung gemeinsamer Schlussfolgerungsmethoden für eine robustere ökonometrische Analyse.