정량모형은 계량경제모형과 유형인지(Pattern Recognition)로 나뉜다. 계량경제모형은 전통적 계량기법으로 시계열분석과 인과모형으로 구분된다. 자동회귀와 이동평균의 결합에 의한 ARMA 또는 MARMA는 대표적인 시계열분석 기법이다. 인과모형은 기본적으로 최소자승법(또는 고전적 최소자승법, CLS)에 의존하는 기법이다. 유형인지기법은 비정치학 분야에서 최근 도입된 기법이다. 시계열분석이 인과변인(독립변인)의 상대적 영향력을 파악하는데 반해, 유형인지는 특정 이벤트가 벌어지기 이전에 전개되는 선행이벤트의 패턴을 찾아내려 하고 있다. 유전자 염기서열 예측이나 날씨 예측에 이용되는 히든마코프기법(Hidden-Markov Method)이 대표적으로 이용되는 기법이다. 
무엇이 특정 이벤트가 생겨난 이후에 전개되는 선행이벤트의 시점을 찾아내려고 해
유형인지