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KCI우수등재 학술저널

코로나19(COVID-19) 이후 방한 외래관광자 수요예측

개입 ARIMA 분석 및 회복탄력성(resilience)을 활용하여

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.

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.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론 및 시사점

References

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