経済分析において複数の変数と時間軸にわたる同時推論が必要な場合、本稿では、ベイズ構造ベクトル自己回帰における従来の点ごとの分位数が、インパルス応答の不確実性を著しく過小評価することを示す。最近提案された同時推論手法は、著しく異なる誤差バンド推定値を生み出すが、その性能を評価し、意図した名目確率カバレッジを達成することを確実にするためのキャリブレーション手順を提案する。これらの発見の含意は、2つの実用的な応用例で示されている。(i)構造ベクトル自己回帰では、財政乗数は、以前の推定値よりも51%から91%広い誤差バンドを示す。(ii)インフレと国内総生産（GDP）の疑似サンプル外予測演習では、同時推論手法が予測の不確実性を効果的に要約できることも示されている。これらの結果は、より堅牢な計量経済学的分析のために同時推論手法を使用することの重要性を強調している。