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영어

This study forecast the tourism demand of Jeju island using the monthly time series data for the number of tourists(domestic and foreign), and compare the forecasting results and real work using two models, ARMA(or ARIMA) and GAM. The ARMA(or ARIMA) is a more popular to forecast time series data in previous studies, however we consider the non-parametric model(GAM) for adjusting nonlinear characteristics of periodic series, such as a world unobservable trend. We use a ARMA as a reference model, because the number of tourists in Jeju shows a stable time series after the unit root test. We also forecast using GAM, and compare the predictive power of the model through the RMSE value of tourist demand for 2017 in Jeju. The results show that the ARMA model has a good predictive power for forecasting the domestic demand, but the predictive power of the GAM is better when forecasting the foreign demand. And it give a important political implication about changing foreign tourism policy in a bid for Chinese tourists. Also, in terms of applying the methodology, it imply a separate consideration of the model that reflects the characteristics of each time series data.

한국어

본 연구는 제주 관광 수요의 시계열 자료를 사용하여 통계적 특성을 확인하고 관광 수요 예측에 적합한 모형을 도출한다. 이를 위해 본 연구는 선행연구에서는 주로 다루고 있는 ARMA 모형과 주기성 변수의 비선형적 특성을 반영하는 GAM을 고려하여 두 결과를 비교한다. 제주 관광객 수의 시계열 자료는 단위근 검정 결과 안정적인 시계열로 나타나 차분을 할 필요가 없어 ARIMA 모형이 아닌 ARMA 모형을 사용한다. 또한 각 모형을 통해 예측한 2017년 동안의 제주 관광 수요의 RMSE 값을 통해 모형의 예측력을 비교한다. 분석 결과에 의하면 선형적인 특성을 보이고 있는 내국인 관광객 수요를 예측할 때는 ARMA 모형의 예측력이 좋았지만, 일정한 추세를 확인하기 어려운 외국인 관광객 수요를 예측할 때는 비선형적 특성을 고려하는 GAM의 예측력이 더 좋은 것으로 나타났다. 이 결과는 제주 관광 특성에 의거하여 중국인을 비롯한 외국인 관광객의 중요성이 강조됨에 따라 정책적 의미를 갖는다. 또한 방법론의 적용 측면에서도 시계열 자료를 이용하여 수요를 예측할 경우 자료를 구성하고 있는 변수를 세분화하여 각각의 시계열 특성을 반영한 모형을 별도로 고려할 필요가 있음을 시사한다.