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문제 정의
- 본 연구는 2018년 6월부터 인상된 항공기상정보 사용료 체계를 바탕으로 향후 국적항공사 및 외국항공사들로부터 징수될 사용료 징수액을 추정해보고 이를 토대로 항공기상정보 사용료 체계의 적정성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2013년 1월부터 2018년 6월까지 총 66개월의 양대 국적항공사(대한항공 및 아시아나) 그리고 국내에 정기 부정기편으로 취항한 외국항공사의 국제선운항횟수 자료를 분석하고 대표적인 시계열 추정모형인 ARIMA-Intervention(개입) 모델을 활용하여 2019년 12월까지 납부해야 할 사용료 총액을 추정하였다.
- 이를 위해 2013년 1월부터 2018년 6월까지 총 66개월의 양대 국적항공사(대한항공 및 아시아나) 그리고 국내에 정기 부정기편으로 취항한 외국항공사의 국제선운항횟수 자료를 분석하고 대표적인 시계열 추정모형인 ARIMA-Intervention(개입) 모델을 활용하여 2019년 12월까지 납부해야 할 사용료 총액을 추정하였다. 이러한 항공기상정보 사용료 징수액추정 및 비교자료(소비자 물가지수 및 생산자 물가지수 등) 분석을 통해 항공기상정보 사용료 단가 인상분에 대한 적정성을 논의하고자 하였다.
제안 방법
- ARIMA 개입모델로 2019년 12월까지 예측된 국제선 운항횟수를 바탕으로 국적항공사와 국적LCC 및 외국항공사 두 집단으로 분류하여 항공기상정보 사용료 납부액을 추정하였다. 다음의 Table 8은 기존의 1차 및 2차 인상요율이 반영된 항공사용료뿐만 아니라 향후 납부해야 할 2018년 및 2019년 사용료 징수액 추정액까지 제시하고 있다.
- 시계열 분석을 위해서 먼저 국제선 운항횟수월별 시계열 자료가 정상성이 있는지 없는지를 식별하고 검토하였다. 미래를 예측하기 위해서는 계절성을 띄고 있는 시계열 자료에서 비정상성을 제거하고 안정적이고 고정적인 패턴을 찾아내는 것이 중요하다(Ahn and Lee, 2005)
대상 데이터
- 아울러 2016년 6월부터 2017년 12월까지 우리나라의 고고도 미사일 레이더(THAAD) 배치에 따른 중국의 한국 관광금지(일명 ‘한한령’ 조치)기간을 외부 이벤트로 설정하여 한한령을 개입변수로 설정하여 시계열 모델에 삽입하였다.
- 본 연구에서는 2018년 및 2019년 발생할 항공기상정보 사용료 징수액 추정을 위해서 ARIMA개입모델을 사용하였다. 연구에서 사용한 시계열 자료는 2013년 1월부터 2018년 6월까지 국적항공사(2개)와 국적 LCC 및 외국항공사(110개국제선 정기 부정기편 포함)의 월별 국제선 운항횟수로서 관찰 표본 수는 총 66개월을 사용하였다. 국제선 운항횟수를 기준으로 보았을 때 국적 LCC들의 국제선 취항횟수가 양대 국적항공사들에 비해 미미한 수준이기 때문에 국적 LCC 7개사를 외국항공사와 함께 동일 집단으로 포함하였다.
- 본 연구는 2018년 6월부터 인상된 항공기상정보 사용료 체계를 바탕으로 향후 국적항공사 및 외국항공사들로부터 징수될 사용료 징수액을 추정해보고 이를 토대로 항공기상정보 사용료 체계의 적정성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2013년 1월부터 2018년 6월까지 총 66개월의 양대 국적항공사(대한항공 및 아시아나) 그리고 국내에 정기 부정기편으로 취항한 외국항공사의 국제선운항횟수 자료를 분석하고 대표적인 시계열 추정모형인 ARIMA-Intervention(개입) 모델을 활용하여 2019년 12월까지 납부해야 할 사용료 총액을 추정하였다. 이러한 항공기상정보 사용료 징수액추정 및 비교자료(소비자 물가지수 및 생산자 물가지수 등) 분석을 통해 항공기상정보 사용료 단가 인상분에 대한 적정성을 논의하고자 하였다.
이론/모형
- 셋째로 선택된 모형의 적합성을 연구자가 진단(Diagnostic Checking)하고 통계적으로 신뢰할만한 시계열 모형이 선택될 때까지 진단과정을 반복한다. 본 연구는 Box and Jenkins(1976)가 제안한 3단계 연구절차를 토대로 아래와 같은 연구모형을 설정하였다(Kim M. S., 2012; Boxand Jenkins, 1976).
- 본 연구에서는 2018년 및 2019년 발생할 항공기상정보 사용료 징수액 추정을 위해서 ARIMA개입모델을 사용하였다. 연구에서 사용한 시계열 자료는 2013년 1월부터 2018년 6월까지 국적항공사(2개)와 국적 LCC 및 외국항공사(110개국제선 정기 부정기편 포함)의 월별 국제선 운항횟수로서 관찰 표본 수는 총 66개월을 사용하였다.
- 아울러 추정된 개입모형의 예측치는 실측치와 비교를 통한 예측오차 검토과정을 거쳐 그 정확도를 측정할 수 있다. 본 연구에서는 절대평균백분율오차 계수(MAPE ;Mean Absolute Percentage Error)4)를 활용하였다. 그 결과 실측치와 예측치 간 오차를 비교한 결과 그 값이 2.
- 아울러 추정된 개입모형의 예측치는 실측치와 비교를 통한 예측오차 검토과정을 거쳐그 정확도를 측정할 수 있다. 연구자는 절대평균백분율오차(MAPE)를 활용하였다. 그 결과 실측치와 예측치 간 오차를 비교한 결과 그 값이 1.
- 이 모형에는 백색잡음(White Noise)이나타나게 되는데 그 잡음들 사이에 시간적인 상관관계가 존재하지 않고 독립적이어야 한다. 즉 현 시점의 관측값은 그들의 과거 관측값들의 함수 형태로 나타낼 수 있다는 가정을 전제로 자기회귀모델은 Yule-Walker 방정식을 통해 추정되었다(Crunk, 1999; Stein and Shaman, 1989).
성능/효과
- 연구자는 절대평균백분율오차(MAPE)를 활용하였다. 그 결과 실측치와 예측치 간 오차를 비교한 결과 그 값이 1.956%로 나타나 우수한 예측력을 보이고 있는 것으로 판단할 수 있다.
- 둘째, LCC와 외국항공사의 경우 국제선 운항횟수를 예측하여 사용료를 추정한 결과 2018년 사용료 징수액은 1,460,198천원으로 나타나 2017년 대비하여 170% 증가하는 것으로 분석되었다. 2019년 추정액도 약 1,952,638천원으로서 2017년 대비하여 227% 폭증하는 것으로 나타났다.
- 첫째, 국적항공사들은 해외에서뿐만 아니라 국내에서도 과도한 항공기상정보 사용료를 납부함에 따라 재정적 부담이 가중되고 이는 궁극적으로 국적항공사들의 글로벌 경쟁력을 약화시키는 주요 요인이 될 수 있다. 둘째, 공공재라는 항공기상정보의 본질에도 불구하고 정부당국에서 과도하게 사용료 단가를 인상하는 것은 불합리하며 항공사에만 유독 납부부담을 가중시킨다는 점은 운송산업 간 형평성 불균형 문제를 야기 시킬 수 있을 것이다. 따라서 이러한 경쟁력약화, 불합리한 단가 인상 및 형평성 문제를 해소하기 위해서 정부당국과 항공사가 근본적으로 정책방향을 원칙대로 재정립하는 논의가 필요할 것이다.
- 시간이 경과함에 따라 연도별 수치가 증가하는 추세를 확인할 수 있으며 매년 주기적으로 반복적인 패턴을 보이는 비정상성도 확인할 수 있다. 따라서 계절차분과 비계절차분을 각각 1회씩 실시하여 Fig 4와 같이 원 시계열 자료가 정상성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
- 셋째, WMO 문서 No.904에 따르면 WMO는 항공기상서비스 소요비용과 관련한 재원조달 방식은 국가정책을 따르도록 권고하고 있다. 기상정보 사용자에게 사용료 부과 시 사용자에게 부담이 되지 않도록 적절히 사용료를 징수해야 하며 모든 기상정보 서비스 관계자들이 협의를 통해서 사용료 인상수준을 합의하여 결정하도록 권고하고 있다.
- 셋째, 지난 5년간 분석대상이 된 LCC와 외국항공사는 총 110개(국적 LCC 6개사)임을 감안하면 외국항공사들의 항공기상정보 사용료 징수액부담은 국적항공사에 비해 상대적으로 덜 할 것으로 파악된다. 하지만 국내 항공시장의 성장에 따라 국적 LCC 6개사가 취항하는 국가숫자가 늘어남에 따라 국제선 운항횟수가 증가하면서 LCC의 항공기상정보 사용료 징수액은 2013년대비하여 2017년에 5년 만에 369%로 가파르게 상승하였으며 2018년 및 2019년에도 사용료 징수액은 폭증할 것으로 예상된다.
- Fig 3는 국적 LCC와 외국항공사의 국제선 운항횟수 시계열 순차도표를 보여주고 있다. 시간이 경과함에 따라 연도별 수치가 증가하는 추세를 확인할 수 있으며 매년 주기적으로 반복적인 패턴을 보이는 비정상성도 확인할 수 있다. 따라서 계절차분과 비계절차분을 각각 1회씩 실시하여 Fig 4와 같이 원 시계열 자료가 정상성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
- 자기상관함수는 코레로그램의 단기시차 1에서스파이크가 신뢰한계선 밖으로 돌출 되어 있고 편자기상관함수는 단기시차 2에서 스파이크가 신뢰한계선 밖으로 나와있어 AR(2) 및 MA(1)요소를 모델에 추가 시켜야 함을 알 수 있으며, 시차 12에서도 자기상관함수와 편자기상관함수코레로그램이 신뢰한계선 밖으로 돌출 되어 있어 계절적 요소 MA (1)이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구의 ARIMA 개입모형 최종모형으로ARIMA(2,1.
- ARIMA의 p, d, q 차수를 결정하기 위해 MA차수 q는 자기상관함수(ACF)를 통해서 AR 차수 p는 편자기 상관함수(PACF) correlogram (코레로그램) 값을 통해서 결정된다. 자기상관함수와 편자기상관함수가 시차 12에서 코레로그램이 신뢰한계선 밖으로 1회 돌출 되어 있음을 확인하였다. 자기상관함수 및 편자기상관함수를 토대로 국적항공사에 대한 추정 연구의 ARIMA 개입모형으로 ARIMA(1,0,0)(0,1,0) 이 설정되었다.
- 첫째, 국적항공사들은 해외에서뿐만 아니라 국내에서도 과도한 항공기상정보 사용료를 납부함에 따라 재정적 부담이 가중되고 이는 궁극적으로 국적항공사들의 글로벌 경쟁력을 약화시키는 주요 요인이 될 수 있다. 둘째, 공공재라는 항공기상정보의 본질에도 불구하고 정부당국에서 과도하게 사용료 단가를 인상하는 것은 불합리하며 항공사에만 유독 납부부담을 가중시킨다는 점은 운송산업 간 형평성 불균형 문제를 야기 시킬 수 있을 것이다.
- 첫째, 국적항공사의 경우 국제선 운항횟수를 예측하여 사용료를 추정한 결과 2018년 항공기상정보 사용료 징수액은 약 831,591천원으로 나타나 2017년 대비 무려 151%나 증가하는 것으로 분석되었다
- ARIMA 개입모델의 추정 결과는 Table 4와 같다. 추정된 모델에서 자기상관함수 잔차의 Box-Ljung 통계량의 p값이 신뢰수준 95%에서 통계적으로 유의하지 않다. 즉, ‘잔차 사이에 자기상관이 없이 독립적이다’라는 귀무가설을 채택하는 것이다.
- ARIMA 개입모델의 추정 결과는 Table 4와 같다. 추정된 모델에서 자기상관함수 잔차의 Box-Ljung 통계량의 p값이 신뢰수준 95%에서 통계적으로 유의하지 않다. 즉, ‘잔차 사이에 자기상관이 없이 독립적이다’라는 귀무가설을 채택하는 것이다.
후속연구
- 2% 증가하는 것으로 나타났다. 시계열 분석에 사용한국적항공사가 대한항공과 아시아나항공 2개사뿐임을 감안하면 국적항공사의 사용료 부담은 향후 2년 간 큰 폭으로 가중될 것으로 판단된다.
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