De nya måtten beräknas på samma sätt som de gamla men istället för att väga samman årlig procentuella förändringar så väger man samman säsongsrensade månadsförändringar, uppräknade till årstakt. Säsongsrensningen är gjord på data från 1980 och framåt. En implikation av detta är att säsongsrensningen skattas om för hela historien varje gång det kommer ny data och att historiken för måtten ändras för varje ny månad med data man lägger till.

TRIM1 och TRIM85 beräknas genom att undergrupperna med högst respektive lägst säsongsrensad månatlig procentuell förändring en given månad får en vikt på 0 för den månaden medan övriga undergrupper viktas upp så att viktsumman summerar till 1. Här kommer alltså olika undergrupper att uteslutas under olika månader. I TRIM85 får undergrupperna en vikt på 0 när de motsvarar en viktsumma på 7,5 procent och har högst årlig procentuell förändring. Samma sak gäller de undergrupper som motsvarar en viktsumma på 7,5 procent och har lägst årlig procentuell förändring. Det kommer dock alltid finnas undergrupper som ligger precis på gränsen. Då justeras istället vikten för den gruppen beroende på hur stor del av viktsumman som behöver uteslutas för att totalt komma upp i 7,5 procent. Därefter viktas alla kvarvarande vikter upp så att viktsumman blir 1. Dessa vikter används sedan föra att aritmetiskt väga ihop de årliga procentuella förändringarna för de olika undergrupperna. För TRIM1 är proceduren densamma men nu skalas allt utom de mittersta 1 procenten bort.

I måttet UND24 behålls alla undergrupper men de får en annan vikt än i KPIF. Vikterna beräknas genom att man först räknar ut differensen mellan den månatliga procentuella förändringen i varje undergrupp och förändringen i det totala KPIF. Vikten för respektive undergrupper beräknas sedan varje månad utifrån den historiska standardavvikelsen för avvikelsen. Närmare bestämt beräknas vikterna genom att man först räknar ut inversen för 24 månaders glidande standardavvikelser för avvikelsen för de olika grupperna. Sedan normaliseras dessa så att summan av vikterna blir 1 i varje tidsperiod. Dessa vikter används sedan föra att aritmetiskt väga ihop de årliga procentuella förändringarna för de olika undergrupperna. Vikterna varierar alltså från månad till månad och vikten är större för de grupper där variationen har varit liten jämfört med den totala KPIF-inflationen medan den är mindre för de grupper där variationen har varit stor jämfört med den totala KPIF-inflationen de senaste 24 månaderna.

För måttet KPIFPV används ett liknande angreppssätt. Även här behålls alla undergrupper. Men här bestäms vikterna utifrån hur persistenta de månatliga procentuella förändringarna är för respektive undergrupp. Detta görs genom att man skattar en enkel autoregressiv modell av första ordningen på respektive undergrupp. Vikterna får man sedan genom att normalisera koefficienterna för respektive undergrupp så att den totala viktsumman summerar till 1. Dessa vikter används sedan föra att aritmetiskt väga ihop de månatliga procentuella förändringarna för de olika undergrupperna. För skattningarna används ett rullande fönster som motsvarar de senaste 60 månaderna, det vill säga att det görs en ny skattning varje månad vilket gör att vikterna kontinuerligt förändras. Vikten för en enskild undergrupp kommer alltså att vara större ju högre den skattade autoregressiva koefficienten för de månatliga procentuella förändringstakterna har varit för undergruppen de senaste 60 månaderna.

KPIFPC är framtagen med så kallad principalkomponentanalys. Även här ingår alla undergrupper i beräkningarna. Först standardiseras undergrupperna så att alla har ett medelvärde på noll och en standardavvikelse på 1 för den givna perioden. Efter det skattas statiska faktorer för undergrupperna med hjälp av så kallad principalkomponentanalys. Detta är en metod för att försöka reducera datamängden till ett fåtal komponenter som kan förklara stor del av den totala variationen i data. Vi väger ihop de tre första komponenterna som tillsammans förklarar cirka 15 procent av variationen i alla undergrupper. Vikten de får i hopvägningen baseras på hur stor del av den totala variationen i alla undergrupper respektive komponent kan förklara av den totala variationen. Slutligen skattas en enkel regression på KPIF med faktorn som enda förklarandra variabel, KPIFPC är de anpassade värdena från den regressionen.