시계열 데이터로 이루어진 복수의 독립 변수 중에서, 타겟 독립 변수와 잔여 독립 변수 사이의 인과성을 추정하는 단계; 및상기 잔여 독립 변수 중에서, 상기 인과성이 존재하는 것으로 추정된 독립 변수를 제외한 나머지 독립 변수와, 상기 타겟 독립 변수로 이루어진 분산 비선형 지연 모델을 이용하여, 상기 타겟 독립 변수와 종속 변수의 관계를 분석하는 단계를 포함하는 비선형 회귀 분석 방법.

제 1항에 있어서,상기 인과성을 추정하는 단계는상기 타겟 독립 변수와 상기 잔여 독립 변수 중 하나로 이루어진 독립 변수 쌍에 대해 수렴성 교차 매핑(CCM)을 적용하는 단계;상기 수렴성 교차 매핑에 따른 로값의 극대값 중 하나와, 미리 설정된 임계값을 비교하는 단계; 및상기 임계값 이상의 극대값을 나타내는 독립 변수 쌍의 독립 변수 사이에, 인과성이 존재하는 것으로 추정하는 단계를 포함하는 비선형 회귀 분석 방법.

제 2항에 있어서,상기 로값의 극대값 중 하나와, 미리 설정된 임계값을 비교하는 단계는상기 극대값 중 첫번째 극대값 또는 최소 극대값과 상기 임계값을 비교하는 비선형 회귀 분석 방법.

제 2항에 있어서,상기 임계값은 상기 독립 변수의 속성, 상기 시계열 데이터의 크기 중 적어도 하나에 따라서 결정되는 비선형 회귀 분석 방법.

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시계열 데이터로 이루어진 복수의 독립 변수 사이의 인과성을 추정하는 단계;상기 추정 결과를 이용하여, 상기 복수의 독립 변수 중에서, 타겟 독립 변수와 인과성이 존재하는 것으로 추정되는 독립 변수를 결정하는 단계; 및상기 복수의 독립 변수 중에서, 상기 결정된 독립 변수를 제외한 잔여 독립 변수로 이루어진 비선형 회귀 분석 모델을 이용하여, 상기 타겟 독립 변수와 종속 변수의 관계를 분석하는 단계를 포함하는 비선형 회귀 분석 방법.

제 6항에 있어서,상기 인과성을 추정하는 단계는독립 변수 쌍에 대해 수렴성 교차 매핑(CCM)을 적용하는 단계;상기 수렴성 교차 매핑에 따른 로값의 극대값 중 하나와, 미리 설정된 임계값을 비교하는 단계; 및상기 임계값 이상의 극대값을 나타내는 독립 변수 쌍의 독립 변수 사이에, 인과성이 존재하는 것으로 추정하는 단계를 포함하는 비선형 회귀 분석 방법.

제 7항에 있어서,상기 로값의 극대값 중 하나와, 미리 설정된 임계값을 비교하는 단계는상기 극대값 중 첫번째 극대값 또는 최소 극대값과 상기 임계값을 비교하는 비선형 회귀 분석 방법.

제 6항에 있어서,상기 인과성을 추정하는 단계는상기 타겟 독립 변수가 상기 잔여 독립 변수에 미치는 인과성 및 상기 잔여 독립 변수가 상기 타겟 독립 변수에 미치는 인과성을 추정하는비선형 회귀 분석 방법.