■ 계절성 처리 제안 중 가장 먼저 검토해야 할 부분은 계절성을 어떻게 모델링하느냐입니다. 계절 요인을 차분이나 더미 변수로 포함하지 않으면 그랜저 인과 검정이 인위적인 인과성을 나타낼 위험이 있습니다. 따라서 계절 효과를 명시적으로 제거하거나 통합한 후 검정을 수행하는 절차를 확립해야 합니다. ■ 정상성 전처리 비교 비정상 시계열을 그대로 사용했을 때와 정상화 후 사용했을 때 검정력 차이를 비교하려면, 각 단계에서 동일한 lag 선택 기준을 적용해야 합니다. 차분 차수나 변환 방법이 결과에 미치는 영향을 정량화하면, 정상화 과정이 인과 판정에 미치는 편향을 구체적으로 파악할 수 있습니다. 이러한 비교 설계가 연구의 신뢰성을 높입니다. 변수 선택과 예측 성능 검증 그랜저 인과 결과를 변수 선택 기준으로 활용하려면, 선택된 변수 집합으로 예측 모형을 구축하고 실제 예측 오차를 측정해야 합니다. 인과 검정만으로 선정된 변수가 예측 정확도에 기여하는지를 검증하는 것이 핵심입니다. 다음 단계에서는 변수 선택 후 예측 모델을 구현하고 성능을 비교해 보시기 바랍니다.