시계열 분석을 통한 부산 외국인 관광객의 계절성 변화와 수요예측

An Analysis of Seasonal Variation and Demand Forecasting of Foreign Tourists to Busan Using Time Series Models

이 연구는 부산지역 외국인 관광객 수요의 현황과 향후 관광수요를 ARIMA, SARIMAX 및 XGBoost 모형을 활용하여 예측하였다. 분석 대상 기간은 2020년 1월부터 2024년 12월까지이고, 코로나19 팬데믹으로 인한 급격한 관광객수 감소 이후 2022년부터 빠른 회복세를 보이며 2023년부터는 팬데믹 이전 수준을 초과하는 증가세를 나타냈다. ARIMA 모형은 여름과 가을철에 집중되는 부산 관광수요의 계절성을 효과적으로 반영하였다. SARIMAX 모형 분석 결과, 전국관광객 수 변화가 부산 관광수요에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤음을 입증하였다. 또한, XGBoost 모형은 변수 간의비선형 관계와 복잡한 상호작용 효과를 효과적으로 포착하며 안정적인 관광수요 예측 결과를 제공하였다. 이 연구의 분석결과는 부산 관광산업의 지속가능한 발전과 효과적인 관광정책 수립 및 마케팅 전략의 기초자료로 활용될 수 있다.

This study analyzed and forecasted foreign tourism demand for Busan using ARIMA, SARIMAX, and XGBoost models. Monthly data from January 2020 to December 2024 were analyzed, covering periods of significant decline due to the COVID-19 pandemic, rapid recovery in 2022, and tourism levels surpassing pre-pandemic figures from 2023 onward. The ARIMA model effectively captured seasonal variations, particularly highlighting the peak tourist arrivals in summer and autumn. The SARIMAX model confirmed a statistically significant influence of national tourism demand on Busan’s tourism, illustrating the close relationship between regional and nationwide tourism demand patterns. Furthermore, the XGBoost model demonstrated robust predictive capability by accurately capturing complex nonlinear relationships and interactions among variables, providing stable and reliable tourism demand forecasts. The findings of this study provide fundamental evidence for establishing sustainable tourism development strategies, tourism policy-making, and effective marketing plans for Busan.