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개입모형을 이용한 한국의 입출국자 수의 분석
Intervention Analysis of Korea Tourism Data 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.5, 2011년, pp.735 - 743  

김수용 (중앙대학교 응용통계학과) ,  성병찬 (중앙대학교 응용통계학과)

초록
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본 논문에서는 개입모형(intervention model)을 이용하여 한국의 입출국자 시계열 자료를 분석한다. 개입분석을 위하여 1997년 12월의 IMF 구제금융사건, 2003년의 3월의 SARS 발생, 그리고 2008년의 9월의 리먼브라더스 사태를 개입변수로 고려하였다. 그 결과, 한국의 총 입국자 수에는 SARS 개입변수만이 2003년 4월부터 영향을 미치기 시작하여 2003년 5월부터 급격하게 감소하는 영향을 미친 것으로 나타났다. 반면, 한국의 총 출국자 수에는 모든 3가지 개입의 효과가 유의하게 나타났으며 특히 IMF 개입변수는 1997년 12월부터 영구적인 영향을 미친 것으로 보이며 SARS 및 리먼브라더스 개입변수는 점차로 감소하는 영향을 미친 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study analyzes inbound and outbound Korea tourism data through an intervention model. For the analysis, we adopt three intervention factors: (1) IMF bailout crisis in December 1997, (2) Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS) outbreak in March 2003, and (3) Lehman Brothers bankruptcy in Septemb...

주제어

#개입분석   #ARIMA 모형   #이상점  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 관광수지의 결정적인 지표로 볼 수 있는 국내외 입출국자 수를 개입모형화하고, 이에 큰 영향을 미쳤던 것으로 보이는 주요 시계열 영향변수들을 구분하여 그에 따른 변화폭을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이는 안정적인 관광정책을 위한 계획 수립에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 보인다.

가설 설정

  • 개입모형은 개입이 없는 시계열 Zt가 계절주기(seasonal period)가 S인 ARIMA(p, d, q) × (P, D, Q)S모형(개입이전모형, pre-intervention model)을 따를 때, 외부적인 충격 mt가 가법적인 형태로 영향을 미친다고 가정하여 다음과 같은 구조를 가진다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국제관광의 미래는? 국제관광은 전세계 100개국 이상에서, 세계 군비지출보다 두 배 이상 높은 수익을 가져오는 주요 산업으로 향후 지속발전 가능성이 아주 크다 (Feichtinger 등, 2001). 그러나, 관광산업은 홍수 등과 같은 자연재해, SARS와 같은 유행병, 국제적 혼란, 경제하락 등 위기나 재난의 충격에 대한 취약성으로 인하여 손상되기 쉽다.
관광산업은 어디에 취약한가? 국제관광은 전세계 100개국 이상에서, 세계 군비지출보다 두 배 이상 높은 수익을 가져오는 주요 산업으로 향후 지속발전 가능성이 아주 크다 (Feichtinger 등, 2001). 그러나, 관광산업은 홍수 등과 같은 자연재해, SARS와 같은 유행병, 국제적 혼란, 경제하락 등 위기나 재난의 충격에 대한 취약성으로 인하여 손상되기 쉽다. 한편, 우리나라의 관광수지는 빠르게 악화되고 있다.
우리나라 관광수지가 빠르게 악화된 이유는? 한편, 우리나라의 관광수지는 빠르게 악화되고 있다. 그것은 내국인의 해외관광에 대한 수요가 큰 폭으로 증가한 데 주된 원인을 두고 있다. 우리나라는 부존자원이 빈약하고 시장규모가 작기 때문에 해외시장 의존형 경제구조를 가질 수밖에 없으며, 해외시장이 일반적으로 우리가 통제하거나 조정할 수 없는 변수들로 구성되어 있다는 점을 감안하면 국제수지 적자는 국가경제의 위기로 연결될 가능성이 높다.
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참고문헌 (7)

  1. 조신섭, 손영숙 (2009). , 율곡출판사. 

  2. Box, G. E. P., Jenkins, G. M. and Reinsel, G. C. (1994). Time Series Analysis, Forecasting and Control, Prentice Hall. 

  3. Box, G. E. P. and Tiao, G. C. (1975). Intervention analysis with applications to economic and environmental problems, Journal of the American Statistical Association, 70, 70-79. 

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  4. Cryer, J. D. and Chan, K. S. (2008). Time Series Analysis: With Applications in R, Springer-Verlag. 

  5. Feichtinger, G. R., Hartl, F. P., Kort, M. and Novak, A. J. (2001). Terrorism control in the tourism industry, Journal of Optimization Theory and Applications, 108, 283-296. 

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  6. Goh, C. and Law, R. (2002). Modeling and forecasting tourism demand for arrivals with stochastic nonstationary seasonality and intervention, Tourism Management, 23, 499-510. 

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  7. Wei, W. W. S. (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, Pearson Addison Wesley, Boston. 

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