관광수요 예측모형의 선정 시 표본후 예측의 중요성

• 영문명: The importance of ex post forecasts in evaluating tourism demand forecasting models
• 발행기관: 대한관광경영학회
• 저자명: 송근석 이충기
• 간행물 정보: 『관광연구』제22권 제2호, 95~116쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.08.30

국문 초록

본 연구의 목적은 관광수요 예측모형을 선정하는데 있어서 표본후 예측의 중요성을 강조하여 향후 최적의 예측모형 선정 시 시사점을 제공하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 시계열자료 중 일부를 검정기간으로 설정하여 이 기간의 예측력을 MAPE으로 비교하였다. 실증분석에 사용된 자료는 1970년부터 2004년까지의 연도별 방한객(일본과 미국) 자료로 표본내 예측(1970~2000년)과 표본후 예측(2001~2004년)을 실시하였다. 예측모형으로는 단변량 시계열모형과 계량경제모형을 이용하였으며, 특히 ARIMA모형의 경우 ADF검정법을 이용하여 시계열의 정상성여부를 판단하였다. 결론적으로 표본내 예측력이 우수한 모형을 선정한 다음 표본후 예측력을 비교하는 방법보다는 표본후 예측력에 중점을 두며 최종모형을 선정하는 방법이 표본후 미래예측치에 대한 신뢰도를 높일 수 있는 보다 논리적인 방법으로 나타났다.

영문 초록

The purpose of this paper emphasizes the importance of ex post forecasting on choosing the best forecasting model for tourism demand from Japan and U.S.A. to South Korea In doing so, it compares between whithin-sample accuracy and post-sample accuracy. Accuracy is assessed in terms of error magnitude, MAPE. The number of annual arrivals of Japan and U.S.A from 1970 to 2004 was used for the empirical analysis. The observation(1970~2000) was used as an estimating period and observation(2001~2004) was held for testing period. Tourism forecasting models employed in this study were univariate time series models and econometric models. In particular, the ADF test for unit root was carried out in analizing ARIMA models. The results suggest tint no single forecasting method performs consistently best across estimating period and testing period. It implies that ex post forecasting may well be carried out to improve the accuracy of ex ante forecasts as well as the reliablility of demand forecasting.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 주요 방한시장의 추이분석 및 선행연구의 고찰

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론

참고문헌

Abstract

키워드

표본후 예측 정확도 단변량 시계열모형 계량경제모형 단위근 Ex post Forecasting Accuracy Univariate Time-series Models Econometric Models Unit Root