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관광수요 모델링과 예측- 최근 연구 고찰

전문가 제언: ○ 본 연구는 2000년 이후에 발표한 관광 수요 모델링과 예측에 관한 121개 논문을 수집하여 고찰하고 있다. 이 고찰에서 최근 개발한 예측 기법을 세 가지로 분류할 수 있는데, 그것은 시계열(time series) 모델, 개량경제(econometric) 모델 그리고 기타 인공지능(AI)과 같은 모델로 나타나고 있다. 최근 기법은 어떠한 환경에서 예측 정확도를 높이려는 추세로 나타나고 있다.

○ 최근 모델 분석에서 한 모델이 다른 여타 모델 보다 성능이 지속적으로 우수하다는 명백한 증거는 본 연구에서 발견할 수 없었다. 새로운 연구는 예측 기법을 조합하고 정성적 및 정량적 접근방법을 통합함으로써 예측 정확도를 높이려는 노력을 시도하고 있다.

○ 관광수요분석에서 계절성은 항상 강조되고 있지만, 관광수요 모델링 및 예측에서 계절성을 더 좋게 설명할 수 있는 명확한 해법은 아직도 찾지 못하고 있는 실정이다. 최근에 계절적 비율 통합이 계절성 모델로 제시되고 있으며, 자료 분해(disaggregation)가 예측 정확도에 기여하는지 여부에 관한 연구가 이루어지고 있다.

○ 21세기에 와서 자연재해, 테러, 국지전, 데모로 인한 국정 혼란 등 대형 사건사고의 영향 평가가 관광 수요 예측 연구에 많은 관심을 끌고 있다. 이러한 모델의 개발은 시나리오 분석을 통하여 한번 발생에 대한 잠재적 영향평가를 시도하고 있다. 기타 소규모 연구가 관광주기분석, 전환점, 및 지향적 변화 예측 등에 관해 이루어지고 있다.

○ 우리나라도 내국인 관광객 출국자수, 관광지역별 관광기간 및 소비규모, 외국 관광객 입국자 수, 국내체류기간 및 소비규모, 대규모 데모가 관광에 미치는 영향 등에 관해 연구하여 장기 관광정책을 수립하는 데 도움을 줄 필요가 있다.

저자: Haiyan Song, Gang Li
자료유형: 학술정보