Foresight

PHASE 02 · CAUSAL LAYER

인과 레이어

DAG와 마코프 블랭킷 위에 Granger-lite 후보와 변곡→간선을 올립니다. 개입은 호가가 아니라 do(결과)입니다.

노드

10

|MB|

2

Granger

F-test

변곡 간선

1

「원/달러 1,380원 근접, 당국 구두 개입」⊥「원/달러」| Z. 열린 경로 0/1.열림 0 · 차단 1
교차 0 → 0·더미 0·왕복 8
인과 논리 연관
변수사건일본은행 정책금리Z · 변수연내 일본은행 추가…Z · 58.1%2026년 내 연준…Z · 50.2%9월 말 최고 AI…Z · 82.5%원/달러 1,400…Z · 64.0%MiCA Q4 유로…Z · 58.0%

GRANGER F-TEST

인과관계 검증

교차상관이 아니라 제약·비제약 RSS의 F검정입니다. 생존 4건. ρ≥1이면 무효.

상대F 이→pF ←상대pρ판정
6.030.0320.160.6950.000이 사건 → 상대
0.110.7383.320.0700.544상대 → 이 사건
9.470.0034.220.0420.746양방향
2.880.0925.960.0160.499양방향
0.010.9312.670.1050.619기각 실패
2.620.1070.200.6560.640기각 실패
1.760.1780.000.9690.915기각 실패
0.160.6871.400.2390.738기각 실패

CHANGEPOINT → EDGE

변곡을 근거 간선으로

±36h 창의 지표만 Event에 붙입니다. 출판사 → 지표 → 사건. 식별된 인과입니다.

  1. 원/달러 1,380원 근접, 당국 구두 개입

    한국은행 / 서울외환시장 · 2026-09-05 · 원/달러 1,400원 터치

    yes +5.0pp

DO-CALCULUS LITE

개입 시뮬레이션

결과를 고정하면 자산 채널이 움직입니다. 베타가 아니라 구조입니다.

  • 이 결과에 연결된 민감도 행이 없습니다.

SUGIYAMA

DAG 레이아웃

층은 온톨로지입니다. 순서만 학습합니다.

  1. 01 · Layer

    층 배정

    온톨로지 4층. 학습하지 않습니다. 근거→변수→사건→자산.

    변수 1 · 사건 5

  2. 02 · Dummy

    더미 삽입

    층을 건너뛰는 간선은 중간 층에 가상 노드를 둡니다. 긴 활시위를 없앱니다.

    건너뛰는 간선 없음

  3. 03 · Seed

    초기 순서

    초점과 선행(시간)을 왼쪽에 가깝게. 아직 교차는 셉니다.

    초기 교차 0

  4. 04 · Barycenter

    교차 감소

    이웃 위치의 평균으로 층을 정렬. 위·아래를 왕복하며 교차가 줄 때만 채택합니다.

    왕복 8 · 교차 0 (이미 최소)

  5. 05 · Assign

    좌표

    한 층 한 줄. 중위수에 붙인 뒤 겹치지 않게 패킹합니다. 줄바꿈은 교차 감소를 깨서 쓰지 않습니다.

    폭 1100 · 한 층 한 줄

BLANKET SET

블랭킷 집합 계산

MB(연내 일본은행 추가 인상) = N(Gm) = Pa ∪ Ch ∪ Sp.

  1. 01 · Index

    방향 인덱스

    E\ ← 상관 제외

    6방향 간선 6 · 상관 제외

  2. 02 · Pa(X)

    부모

    Pa(X) = {W | W → X}

    1일본은행 정책금리

  3. 03 · Ch(X)

    자식

    Ch(X) = {Y | X → Y}

    19월 말 최고 AI 모델 사업자

  4. 04 · Moralize

    도덕화

    Sp(X) = ∪_{Y∈Ch} Pa(Y) \ {X} \ Pa(X)

    0공유 부모 없음

  5. 05 · Union

    합집합

    MB(X) = N_{G^m}(X) = Pa ∪ Ch ∪ Sp

    2|Pa|+|Ch|+|Sp| − 중복 = 2

  6. 06 · Verify

    검증

    ∀ W ∉ MB∪{X}, X ⊥ W | MB

    7통과 7/7

  7. 07 · Boundary

    경계

    Bd(X) ⊆ MB(X)

    2이미 최소 · |Bd|=|MB|=2

Pa · 1

  • 일본은행 정책금리

Ch · 1

  • 9월 말 최고 AI 모델 사업자

Sp · 0

  • ∅
구축 파이프라인 · 블랭킷 원장
  1. 01온톨로지 골격

    포함·동일 변수·동일 실체는 학습하지 않습니다. 논리 제약으로 먼저 박습니다.

    노드 +2 · 간선 +3국소 2개 사건 · 논리 링크

  2. 02시간 방향

    나중 사건이 이전 사건의 원인이 될 수 없습니다. precedes와 시리즈 순서로 방향을 고정합니다.

    노드 +0 · 간선 +0시리즈 1개 · 방향 0건

  3. 03근거 부착

    변곡 ±36h 창의 지표만 Event에 붙입니다. 출판사→지표→사건.

    노드 +1 · 간선 +1변곡 1건을 근거 노드로 승격

  4. 04영향 채널

    민감도 표의 결과→자산은 인과 채널입니다. 베타가 아니라 구조입니다.

    노드 +2 · 간선 +2민감도 2행 · 자산 2개

  5. 05통계 보강

    골격에 없는 쌍만, Δp에 Granger F-검정을 걸어 방향을 제안합니다. 예측 선행이지 인과가 아닙니다.

    노드 +3 · 간선 +3F검정 생존 3건 · 식별 아님

  6. 06순환 제거

    DAG가 아니면 신뢰가 낮은 역방향을 잘라 위상정렬이 되게 합니다.

    노드 +0 · 간선 +-1순환 1개 절단

  7. 07식별

    논리·근거·영향은 identified. Granger는 associational. 상관을 인과라고 쓰지 않습니다.

    노드 +0 · 간선 +0식별 3 · 연관 4 · 논리 2

정의 · 1

  • 일본은행 정책금리

    이 사건이 측정하는 변수 그 자체. 정의적 부모입니다.

부모 · 1

  • 원/달러 1,400원 터치

    온톨로지에 상관으로만 기록됨. 아직 방향 없음.

자식 · 3

  • 9월 말 최고 AI 모델 사업자

    이 사건 시계열이 상대를 선행합니다. 연관 자식.

  • MiCA Q4 유로 스테이블코인 라이선스

    양방향 Granger · 상관으로만 기록

  • 2026년 내 연준 최소 1회 인상

    양방향 Granger · 상관으로만 기록

배우자 · 0

  • 없음

간선 원장

FromTo종류식별신뢰
일본은행 정책금리연내 일본은행 추가 인상동일변수논리1.00
원/달러 현물원/달러 1,400원 터치동일변수논리0.95
원/달러 1,400원 터치연내 일본은행 추가 인상상관연관0.42
원/달러 1,380원 근접, 당국 구두 개입원/달러 1,400원 터치근거인과0.59
원/달러 1,400원 터치원/달러영향인과0.74
원/달러 1,400원 터치KOSPI영향인과0.74
연내 일본은행 추가 인상9월 말 최고 AI 모델 사업자그랜저연관0.72
연내 일본은행 추가 인상MiCA Q4 유로 스테이블코인 라이선스상관연관1.00
연내 일본은행 추가 인상2026년 내 연준 최소 1회 인상상관연관0.98