In this study, we consider the problem of forecasting the number of inbound foreigners visiting Korea. Forecasting tourism demand is an essential decision to plan related facilities and staffs, thus many studies have been carried out, mainly focusing on the number of inbound or outbound tourists. In order to forecast tourism demand, we use a seasonal ARIMA (SARIMA) model, as well as a SARIMAX model which additionally comprises an exogenous variable affecting the dependent variable, i.e., tourism demand. For constructing the forecasting model, we use a search procedure that can be used to determine the values of the orders of the SARIMA and SARIMAX. For the exogenous variable, we introduce factors that could cause the tourism demand reduction, such as the 9/11 attack, the SARS and MERS epidemic, and the deployment of THAAD. In this study, we propose a procedure, called Measuring Impact on Demand (MID), where the impact of each factor on tourism demand is measured and the value of the exogenous variable corresponding to the factor is determined based on the measurement. To show the performance of the proposed forecasting method, an empirical analysis was conducted where the monthly number of foreign visitors in 2019 were forecasted. It was shown that the proposed method can find more accurate forecasts than other benchmarks in terms of the mean absolute percentage error (MAPE).
COVID-19 발병으로 세계는 심각한 위기에 직면해 있으며, 각 국에서는 전염병 확산을 감소시키고 안전한 통행환경을 조성하기 위하여 사회적 거리두기가 가능한 공공자전거 활성화에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 COVID-19 시대에서 공공자전거의 공급정책, 전염병의 확산 등의 외생요인들이 공공자전거 이용수요에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 이를 반영한 장래수요예측 방법론을 제시하는데 주요 목적이 있다. 기존 시계열 모형이 가지고 있는 외생요인 미반영의 한계점을 보완하기 위하여 SARIMAX 방법론을 제시하였다. 본 분석을 통하여 외생변수인 COVID-19 발병률과 공공자전거 공급량이 공공자전거 이용수요와 양(+)의 관계에 있다는 것이 통계적으로 유의하게 나타났다. 2022년까지 4만5천대의 공공자전거가 공급되고, COVID-19의 발병률이 현재 수준으로 지속될 경우, 서울시 공공자전거는 2021년 연간 약 3천2백만 대, 2024년에 약 4천6백만 대의 이용수요가 발생할 것으로 예측되었다.
수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.
최근 고금리와 고물가로 인해 민생의 불안정성이 가중되고 있는 현 사회에, 보이스피싱으로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 이러한 범죄는 기술 발전으로 인해 그 형태와 수법이 지속적으로 진화하고 있으며, 피해자들에게 심각한 금전적 및 정신적 피해를 야기하고 있다. 본 연구는 보이스피싱 발생건수를 더 정확하게 예측하기 위하여, 시계열 모형을 연구 비교하는 것을 목표로 한다. 보이스피싱 발생건수 데이터를 기반으로 ARIMA, SARIMA 모형과 외생변수로서 피해액, 검거건수, 검거인원의 조합을 고려한 SARIMAX 모형을 비교 분석한다. 표본 외 예측분석을 수행하여 예측값의 예측 성능을 검증한다. 예측구간을 추정하고 이의 경험적 포함확률을 도출함으로써 예측 모형의 우수성을 확인한다. 2024년 12월까지의 보이스피싱 월별 발생 건수를 예측하여, 향후 보이스피싱 대응 및 예방 전략 수립에 기여하고자 한다.
최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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