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    코로나19(COVID-19) 이후 방한 외래관광자 수요예측: 개입 ARIMA 분석 및 회복탄력성(resilience)을 활용하여 = Inbound tourists forecasting after COVID-19: Using intervention ARIMA analysis and tourism resilience

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Predicting changes in the tourism industry following COVID-19 is a crucial task. Using an intervention ARIMA model that can compensate for external shocks such as COVID-19, this study forecasts the demand for inbound tourists visiting South Korea. Specifically, this study evaluates tourism's resilience in the aftermath of SARS and MERS. In addition, three recovery scenarios for forecasting tourism demand were presented, reflecting the resilience of the tourism industry. The first scenario assumes that COVID-19 is prolonged; in this case, the number of monthly inbound tourists is projected to remain stable between 100,000 and 130,000. The second scenario assumes the recovery rate of inbound tourists following the end of SARS, with 1.6 million visitors anticipated in February 2023. The third scenario assumes the recovery rate of inbound tourists after MERS has come to an end, with 2 million visitors anticipated in February 2023. Therefore, if COVID-19 is over, the trend of inbound tourists will return to pre-outbreak levels within two to six months. This study has academic significance because the intervention ARIMA model has the high prediction accuracy noted in prior research. In addition, it is significant because it is one of the only few tourism studies to conduct a quantitative study on tourism resilience after a disaster. Also, it can be helpful to policy-makers and tourism-related businesses in that it can present an empirical analysis system and provide objective data.
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    Predicting changes in the tourism industry following COVID-19 is a crucial task. Using an intervention ARIMA model that can compensate for external shocks such as COVID-19, this study forecasts the demand for inbound tourists visiting South Korea. Spe...

    Predicting changes in the tourism industry following COVID-19 is a crucial task. Using an intervention ARIMA model that can compensate for external shocks such as COVID-19, this study forecasts the demand for inbound tourists visiting South Korea. Specifically, this study evaluates tourism's resilience in the aftermath of SARS and MERS. In addition, three recovery scenarios for forecasting tourism demand were presented, reflecting the resilience of the tourism industry. The first scenario assumes that COVID-19 is prolonged; in this case, the number of monthly inbound tourists is projected to remain stable between 100,000 and 130,000. The second scenario assumes the recovery rate of inbound tourists following the end of SARS, with 1.6 million visitors anticipated in February 2023. The third scenario assumes the recovery rate of inbound tourists after MERS has come to an end, with 2 million visitors anticipated in February 2023. Therefore, if COVID-19 is over, the trend of inbound tourists will return to pre-outbreak levels within two to six months. This study has academic significance because the intervention ARIMA model has the high prediction accuracy noted in prior research. In addition, it is significant because it is one of the only few tourism studies to conduct a quantitative study on tourism resilience after a disaster. Also, it can be helpful to policy-makers and tourism-related businesses in that it can present an empirical analysis system and provide objective data.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    코로나19(COVID-19) 팬데믹은 전 세계 관광산업을 크게 위축시켰다. COVID-19 상황에서의 관광수요의 예측은 관광 관련 이해당사자들에게 큰 의미를 지닌다. 전통적 시계열 모형을 통한 수요예측은 COVID-19와 같은 외부적 충격을 잘 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이 연구는 이러한 한계점을 보완하기 위해 개입 ARIMA 모형을 활용하여 방한 외래관광자 수요를 예측하였다. 특히 SARS, MERS와 같은 감염병 이후의 관광 회복탄력성을 정량적으로 측정하여 제시하였으며, 이를 반영하여 외래관광자 수요예측에 관한 세 가지 회복 시나리오를 제시하였다. 첫 번째 시나리오는 현재와 같이 COVID-19가 장기화 되었을 경우를 가정하였으며, 이 경우 방한 외래관광자 수는 현재와 큰 변화 없이 월별 10만~13만 명으로 예측되었다. 두 번째 시나리오는 SARS가 종식되고 난 이후 방한 외래관광자 수가 회복되는 속도를 가정한 경우로, 2023년 2월 160만 명으로 예측되었다. 세 번째 시나리오는 MERS가 종식되고 난 이후의 입국자 수 회복 속도를 적용하였으며, 2023년 2월 약 200만 명으로 나타났다. 이는 COVID-19가 종식되고 해외여행에 대한 위험 및 격리제도가 없어진다면 2개월에서 6개월 이내에 방한 외래관광자 추이가 COVID-19 이전 수준으로 회복할 수 있다는 것을 의미한다. 학술적으로 이 연구는 수요예측 모형의 예측력 비교를 통해 개입 ARIMA 모형이 방한 외래관광자 수에 대한 예측력이 높았다는 기존의 연구를 뒷받침하였다는 데 의의가 있다. 또한 처음으로 회복탄력성을 계량화하여 이후 관광회복력을 평가할 수 있는 체계를 제시하였다. 실무적으로 회복탄력성에 대한 실증분석 결과를 제시함으로써 정책입안자 및 관광 관련 사업체가 참고할 수 있는 객관적 자료를 제시하였다는 데 의의가 있다.
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    코로나19(COVID-19) 팬데믹은 전 세계 관광산업을 크게 위축시켰다. COVID-19 상황에서의 관광수요의 예측은 관광 관련 이해당사자들에게 큰 의미를 지닌다. 전통적 시계열 모형을 통한 수요예측...

    코로나19(COVID-19) 팬데믹은 전 세계 관광산업을 크게 위축시켰다. COVID-19 상황에서의 관광수요의 예측은 관광 관련 이해당사자들에게 큰 의미를 지닌다. 전통적 시계열 모형을 통한 수요예측은 COVID-19와 같은 외부적 충격을 잘 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이 연구는 이러한 한계점을 보완하기 위해 개입 ARIMA 모형을 활용하여 방한 외래관광자 수요를 예측하였다. 특히 SARS, MERS와 같은 감염병 이후의 관광 회복탄력성을 정량적으로 측정하여 제시하였으며, 이를 반영하여 외래관광자 수요예측에 관한 세 가지 회복 시나리오를 제시하였다. 첫 번째 시나리오는 현재와 같이 COVID-19가 장기화 되었을 경우를 가정하였으며, 이 경우 방한 외래관광자 수는 현재와 큰 변화 없이 월별 10만~13만 명으로 예측되었다. 두 번째 시나리오는 SARS가 종식되고 난 이후 방한 외래관광자 수가 회복되는 속도를 가정한 경우로, 2023년 2월 160만 명으로 예측되었다. 세 번째 시나리오는 MERS가 종식되고 난 이후의 입국자 수 회복 속도를 적용하였으며, 2023년 2월 약 200만 명으로 나타났다. 이는 COVID-19가 종식되고 해외여행에 대한 위험 및 격리제도가 없어진다면 2개월에서 6개월 이내에 방한 외래관광자 추이가 COVID-19 이전 수준으로 회복할 수 있다는 것을 의미한다. 학술적으로 이 연구는 수요예측 모형의 예측력 비교를 통해 개입 ARIMA 모형이 방한 외래관광자 수에 대한 예측력이 높았다는 기존의 연구를 뒷받침하였다는 데 의의가 있다. 또한 처음으로 회복탄력성을 계량화하여 이후 관광회복력을 평가할 수 있는 체계를 제시하였다. 실무적으로 회복탄력성에 대한 실증분석 결과를 제시함으로써 정책입안자 및 관광 관련 사업체가 참고할 수 있는 객관적 자료를 제시하였다는 데 의의가 있다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 이윤주 ; 이애주, "호텔직원의 감성지능이 회복탄력성과 집단응집력에 미치는 영향 - 조직정치의 조절효과를 중심으로 -" 한국관광학회 40 (40): 171-187, 2016

    2 김봉철, "호텔·관광전공 대학생의 공감능력이 회복탄력성과 전공만족도에 미치는 영향: 감사성향의 매개 효과" 한국관광산업학회 45 (45): 39-61, 2020

    3 김점남, "항공사 아웃소싱 직원의 회복탄력성이 직무만족도에 미치는영향: 근무지 유형 조절효과를 중심으로" 한국호텔관광학회 19 (19): 158-174, 2017

    4 박상곤, "테러가 관광에 미치는 영향분석 : 미국9·11 테러를 중심으로" 28 (28): 77-94, 2004

    5 이충기 ; 송학준, "최적 시계열 수요예측 모델선정에 관한 연구" 한국관광학회 31 (31): 289-311, 2007

    6 박득희 ; 강상훈 ; 이계희, "지속가능한 관광성장을 위한 방한 일본인 관광객 수요예측: 시계열 계량 모형 적용" 한국관광연구학회 34 (34): 47-60, 2020

    7 강동우, "조선업 구조조정 이후 지역고용 변화와 지역 산업구조의 관계 탐색" 183 : 87-98, 2019

    8 배준호 ; 신현규 ; 남승민, "제주도 아시아 외래 관광객 수요 예측 및 계절성에 관한 연구 - 시계열 회귀모형을 이용하여 -" 한국호텔관광학회 16 (16): 109-130, 2014

    9 현수영, "제주도 관광객 수요 변화와 예측에 대한 연구" 19 : 1-24, 2015

    10 한국문화관광연구원, "전염병확산에 따른관광수요 변화와 대응방안: 사스와 메르스 사례를 중심으로" 문화체육관광부 2020

    1 이윤주 ; 이애주, "호텔직원의 감성지능이 회복탄력성과 집단응집력에 미치는 영향 - 조직정치의 조절효과를 중심으로 -" 한국관광학회 40 (40): 171-187, 2016

    2 김봉철, "호텔·관광전공 대학생의 공감능력이 회복탄력성과 전공만족도에 미치는 영향: 감사성향의 매개 효과" 한국관광산업학회 45 (45): 39-61, 2020

    3 김점남, "항공사 아웃소싱 직원의 회복탄력성이 직무만족도에 미치는영향: 근무지 유형 조절효과를 중심으로" 한국호텔관광학회 19 (19): 158-174, 2017

    4 박상곤, "테러가 관광에 미치는 영향분석 : 미국9·11 테러를 중심으로" 28 (28): 77-94, 2004

    5 이충기 ; 송학준, "최적 시계열 수요예측 모델선정에 관한 연구" 한국관광학회 31 (31): 289-311, 2007

    6 박득희 ; 강상훈 ; 이계희, "지속가능한 관광성장을 위한 방한 일본인 관광객 수요예측: 시계열 계량 모형 적용" 한국관광연구학회 34 (34): 47-60, 2020

    7 강동우, "조선업 구조조정 이후 지역고용 변화와 지역 산업구조의 관계 탐색" 183 : 87-98, 2019

    8 배준호 ; 신현규 ; 남승민, "제주도 아시아 외래 관광객 수요 예측 및 계절성에 관한 연구 - 시계열 회귀모형을 이용하여 -" 한국호텔관광학회 16 (16): 109-130, 2014

    9 현수영, "제주도 관광객 수요 변화와 예측에 대한 연구" 19 : 1-24, 2015

    10 한국문화관광연구원, "전염병확산에 따른관광수요 변화와 대응방안: 사스와 메르스 사례를 중심으로" 문화체육관광부 2020

    11 이대웅, "재난관리 연구에서 회복탄력성(Resilience)의 개념과 측정에 관한 연구: 선행연구 검토를 중심으로" 성균관대학교 국정전문대학원 16 (16): 23-54, 2021

    12 김상원 ; 이덕순, "익산시 관광객 수요예측-윈터스지수평활법을 이용하여-" 동북아관광학회 9 (9): 151-169, 2013

    13 이덕기, "예측방법의 이해" SPSS 아카데미 2002

    14 박상곤 ; 류광훈 ; 한숙영, "신규 외국인 전용 카지노의 시장 진입 효과 분석" 한국관광학회 33 (33): 225-239, 2009

    15 조장희 ; 최돈승 ; 이태희, "시계열 자료를 활용한 제주 관광수요 예측모형의 비교" 한국경영컨설팅학회 18 (18): 187-194, 2018

    16 허향진, "시계열 모형을 이용한 제주지역 관광객 수요예측 : 개입모형을 중심으로" 25 (25): 27-42, 2001

    17 김상원 ; 박미선, "수원시 관광객 수요예측 모델의 정확도 비교" 동북아관광학회 12 (12): 121-142, 2016

    18 김상원 ; 박미선, "수원시 관광객 수요예측 - 윈터스지수평활법을 이용하여 -" 동북아관광학회 11 (11): 203-222, 2015

    19 정연동 ; 이의수, "사회연결망 분석을 활용한 관광분야 회복탄력성 연구동향 분석" 한국관광산업학회 46 (46): 357-378, 2021

    20 박득희 ; 이계희 ; 이민정, "방한 중국 관광객 수요 예측모델의 비교 연구" 한국관광연구학회 29 (29): 29-40, 2015

    21 하정우 ; 김창수, "바이러스 관광위기 극복을 위한 재난회복탄력성 탐색적 연구: '코로나19'(COVID-19)재난을 중심으로" 한국관광산업학회 45 (45): 499-517, 2020

    22 김창수, "바이러스 관광 위기와 관광산업의재난회복 탄력성" 79 : 62-67, 2020

    23 박문수, "메르스(MERS-Cov)확산이 관광산업에 미치는 영향" 산업연구원 2015

    24 최영문, "단변량 시계열 관광수요 예측모형의 적정성 비교평가 : 내국인 해외관광객수 실측치와 예측치의 비교" 21 (21): 111-128, 1998

    25 임성식, "관광객 수요예측모형 정확성 비교연구" 한국데이터정보과학회 29 (29): 1629-1641, 2018

    26 송준모, "계절형 ARIMA-Intervention 모형을 이용한 여행목적 별제주 관광객 수 예측에 관한 연구" 한국데이터정보과학회 27 (27): 725-732, 2016

    27 손은호 ; 박덕병, "경주지역 외국인 관광수요 예측" 한국농촌지도학회 20 (20): 511-533, 2013

    28 강기춘, "경제적 충격에 따른 지역경제 회복력 연구 – 글로벌 금융위기 및 코로나19를 중심으로 –" 지역개발연구소 53 (53): 1-26, 2021

    29 김수용 ; 성병찬, "개입모형을 이용한 한국의 입출국자 수의 분석" 한국통계학회 24 (24): 735-743, 2011

    30 김동현 ; 백승우 ; 김수현, "개입 ARIMA 모형을 통한 축산물 가격 예측연구 -코로나 19 팬데믹 시대의 한우와 수입쇠고기를 중심으로-" 한국식품유통학회 38 (38): 95-111, 2021

    31 Nikolaos Kourentzes, "Visitor arrivals forecasts amid COVID-19: A perspective from the Africa team" Elsevier BV 88 : 103197-, 2021

    32 Liu, A., "Visitor arrivals forecasts amid COVID-19 : A perspective from the Europe team" 88 : 103182-, 2021

    33 Qiu, R., "Visitor arrivals forecasts amid COVID-19 : A perspective from the Asia and Pacific team" 88 : 103155-, 2021

    34 Haiyan Song, "Tourism forecasting competition in the time of COVID-19: An assessment of ex ante forecasts" Elsevier BV 96 : 103445-, 2022

    35 Cryer, J. D., "Time series analysis: with applications in R (Vol. 2)" Springer 2008

    36 Box, G. E., "Time Series Analysis: Forecasting and Control" Wiley 137-191, 2008

    37 Wei, W., "Time Series Analysis : Univariate and Multivariate Methods" Pearson Allyn &Bacon

    38 Tariq H. Haque, "The swine flu and its impacts on tourism in Brunei" Elsevier BV 36 : 92-101, 2018

    39 Choe, Y., "The impact of the middle east respiratory syndrome coronavirus on inbound tourism in South Korea toward sustainable tourism" 29 (29): 1117-1133, 2021

    40 Fotiadis, A., "The good, the bad and the ugly on COVID-19 tourism recovery" 87 : 103117-, 2021

    41 Cellini, R., "The economic resilience of tourism industry in Italy : What the ‘great recession’data show" 16 : 346-356, 2015

    42 Lihui Wu, "The Impact of Disasters on Japan’s Inbound Tourism Demand" Fuji Technology Press Ltd. 9 (9): 699-708, 2014

    43 Yicheol Han, "The Economic Resilience of U.S. Counties during the Great Recession" Southern Regional Science Association 45 (45): 2015

    44 김혜진 ; 이정민, "The Economic Costs of Diplomatic Conflict: Evidence from the South Korea–China THAAD Dispute" 한국경제학회 37 (37): 225-262, 2021

    45 JuanAntonio Duro, "Territorial tourism resilience in the COVID-19 summer" Elsevier BV 3 (3): 100039-, 2022

    46 Kathleen D Kadner, "Resilience: Responding to Adversity" SLACK, Inc. 27 (27): 20-25, 1989

    47 Ioannides, D., "Resilience thinking: A drive for innovative approaches in tourism" 2014

    48 NYS 2100 Commission, "Recommendations to improve the strength and resilience of the Empire State’s infrastructure"

    49 Shmueli, G., "Practical time series forecasting with r: A hands-on guide" Axelrod schnall publishers 2016

    50 Ruey S. Tsay, "Outliers, level shifts, and variance changes in time series" Wiley 7 (7): 1-20, 1988

    51 Ron Martin, "On the notion of regional economic resilience: conceptualization and explanation" Oxford University Press (OUP) 15 (15): 1-42, 2014

    52 G. M. LJUNG, "On a measure of lack of fit in time series models" Oxford University Press (OUP) 65 (65): 297-303, 1978

    53 Tea Baldigara, "Modelling international tourism demand using seasonal ARIMA models" University of Rijeka, Faculty of Tourism and Hospitality Management 21 (21): 19-31, 2015

    54 Efendi, R., "Intervention model for analyzing the impact of terrorism to tourism industry" 5 (5): 322-329, 2009

    55 Box, G. E., "Intervention analysis with applications to economic and environmental problems" 70 (70): 70-79, 1975

    56 Jennifer C. H. Min, "Intervention analysis of SARS on Japanese tourism demand for Taiwan" Springer Science and Business Media LLC 45 (45): 91-102, 2010

    57 Byeongchan Seong, "Intervention analysis based on exponential smoothing methods: Applications to 9/11 and COVID-19 effects" Elsevier BV 98 : 290-301, 2021

    58 Lucie Plzáková, "Impact of the COVID-19 crisis on European tourism" SAGE Publications 28 (28): 91-109, 2021

    59 WTTC, "Global economic impact and trends 2021"

    60 Pauline J. Sheldon, "Forecasting Tourism: Expenditures versus Arrivals" SAGE Publications 32 (32): 13-20, 1993

    61 Chang, I., "Estimation of time series parameters in the presence of outliers" 30 (30): 193-204, 1988

    62 Haiyan Song, "Editorial: Tourism forecasting competition in the time of COVID-19" Elsevier BV 88 : 103198-, 2021

    63 R. Lagravinese, "Economic crisis and rising gaps North-South: evidence from the Italian regions" Oxford University Press (OUP) 8 (8): 331-342, 2015

    64 Nada Kulendran, "Cointegration versus least squares regression" Elsevier BV 28 (28): 291-311, 2001

    65 Lars Hultkrantz, "Chernobyl effects on domestic and inbound tourism in Sweden — A time series analysis" Springer Science and Business Media LLC 9 (9): 239-258, 1997

    66 Stephen Page, "Assessing the Impacts of the Global Economic Crisis and Swine Flu on Inbound Tourism Demand in the United Kingdom" SAGE Publications 51 (51): 142-153, 2011

    67 Chitikela, G., "Artificial-intelligence-based time-series intervention models to assess the impact of the COVID-19 pandemic on tomato supply and prices in Hyderabad, India" 11 (11): 1878-, 2021

    68 Christine A. Martin, "Accuracy of econometric forecasts of tourism" Elsevier BV 16 (16): 407-428, 1989

    69 H. Akaike, "A new look at the statistical model identification" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 19 (19): 716-723, 1974

    70 문화체육관광부, "2019 관광사업체조사(113017)" 2020

    71 조신섭, "(SAS/ETS를 이용한)시계열분석 = Time Series Analysis" 율곡출판사 2019

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