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본 연구는 국내 거시경제 지표의 변화 특히 환율의 변화에 따른 관광수입의 변동성을 계량경제모형인 VAR모형을 통하여 알아본다. 본 연구의 의의는 관광수입의 안정적 관리를 경제거시 지표로 가능한가를 확인하는데 있으며, 더 나아가 저 성장시대에 접어들면서 성장의 대안이 될 수 있는 관광산업의 투자증대가 경제성장에 긍정적인 영향을 미치는가에 대한 실증적 분석이라는 데 그 의의를 둘 수 있다. 또한 관광산업이 서비스 산업인 점을 감안할 때 이에 따른 고용창출효과 면에서도 효과적인 영향을 줄 것이라 판단된다. 본 연구에서 설정한 VAR 모형은 본문에서 언급한 관광수입을 비롯하여 6개변수를 채택하였다. 즉 2시차를 고려하고 6개변수와 절편항을 포함하면, 13×6=72개의 변수를 추정하는 모형이 설정된다. 이는 단순한 6개의 변수를 통한 다중회귀 분석보다 보다 정교한 분석을 도출할 수 있다는 의미이다. 시계열 분석의 기본전제조건은 시계열의 안정성이 확보되어야 하는데, 본 연구에서는 연구 자료의 안정성검증을 위한 공적분 검정 및 ADF검정에서 검정통계량이 P값보다 월등히 작아 공적분이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하여 연구시계열이 안정적이라는 결과를 얻었다. 또한 , 분석 결과 VAR모형이 자기회귀 즉, 자신의 과거변수로 회귀한다는 이론을 그대로 반영함을 보이고 있었다. 즉, 관광수입 변수를 종속 변수로 놓았을 때 , 1시차 관광변수 와 가장 유의한 정(+)의 상관관계를 보였으며, 환율을 종속변수로 놓았을 때 1시차 환율변수가 가장 유의한 수준에서 유의한 정(+)상관관계를 보였으나 2시차변수에서는 음(-)의 상관관계를 확인할 수 있었다. 즉, 2시차변수의 환율이 상승할 경우 종속변수의 환율은 감소한다는 결과이다.
VAR model set in the present study was to adopt the six variables, including tourism revenues mentioned in the text. That is, considering the time difference comprises a second section, wherein the six variables, 13 × 6 = 72 for estimating the model parameters are set. This means that you can derive a more sophisticated analysis of multiple regression analysis with influential than mere six variables. Basic precondition for time series analysis has to be ensured the stability of the series, in this study, research and ADF co_integration test for the verification of stability studies to reject the null hypothesis, the test statistic does not exist co-integration is much smaller than the P values to obtain a reliable time series of results. But also surprisingly es, the VAR model that is self-regression analysis, were shown to reflect the theory that a return to his past variables intact. In other words, when you place the tourism income variables as dependent variables, one difference showed a correlation between the variables and the most significant sightseeing positive (+), when you release the variable exchange rates exchange rates as the dependent variable differential is 1 of the most significant level The significant positive correlation between the variables, but the second differential negative correlation was found in (). In other words, when the dependent variable exchange rates to rise is the result of two difference variables that decrease.
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VAR model, the tourism industry, ADF test, Co_integration test, multiple regression models
