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This Paper examined the best forecasting model that contains lower forecasting errors for tourists in the city of Suwon. Since tourism is the most important economic activity in the city of Suwon, predicting the tourism demands of Suwon is the key to understand the overall regional market situations. This paper discusses the forecast of tourism demands of Suwon and the vision of tourism policies. This study starts with a trend analysis by using Moving Average Method(Span 1, Span 2, Span 3, and Span 4), Exponential Smoothing(NN ,Brown, Holt, Winters), and Regression Models(Linear, Quadratic, Cubic function) with time series data from January, 2004 to December, 2013. The accuracy of this forecasting model was tested by MAPE and Theil-U. The result shows that the accuracy of the Moving Average Method(Span 1) is within-sample forecast on the basis of Theil-U. And accuracy of the Winter's Model is a within-sample forecast on the basis of MAPE. The Moving Average Method(Span 1) analyzed the best forecasting method in terms of Theil's U. Also, Winters Exponential Smoothing Method analyzed the best forecasting method in terms of MAPE. This Paper examined the best forecasting model that contains lower forecasting errors for tourists in the city of Suwon. Since tourism is the most important economic activity in the city of Suwon, predicting the tourism demands of Suwon is the key to understand the overall regional market situations. This paper discusses the forecast of tourism demands of Suwon and the vision of tourism policies. This study starts with a trend analysis by using Moving Average Method(Span 1, Span 2, Span 3, and Span 4), Exponential Smoothing(NN ,Brown, Holt, Winters), and Regression Models(Linear, Quadratic, Cubic function) with time series data from January, 2004 to December, 2013. The accuracy of this forecasting model was tested by MAPE and Theil-U. The result shows that the accuracy of the Moving Average Method(Span 1) is within-sample forecast on the basis of Theil-U. And accuracy of the Winter's Model is a within-sample forecast on the basis of MAPE. The Moving Average Method(Span 1) analyzed the best forecasting method in terms of Theil's U. Also, Winters Exponential Smoothing Method analyzed the best forecasting method in terms of MAPE.

한국어

수원시는 사통팔달의 교통의 요충지로 지역 자체의 관광지는 물론, 주변 지역의 연계 관광도 가능하다. 2016년 10월에는 기존‘수원화성문화제’를 확대시켜 200여년 만에 정조대왕 능행차를 재현하는 등 많은 관광객을 유치하려고 노력하고 있다. 그런데 수원시는 1년 중 10월에만 관광객이 집중되고 그 밖의 달은 20~40만 명 안팎에 머물러 있다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위한 기초로 수요예측을 실시하였다. 본고는 내/외국인 구별 없이 관광통계에서 제시된 전체 숫자로 수요예측을 진행하였다. 2004년 1월부터 2013년 12월까지 수원시 관광객 시계열 자료를 기초로, 2014년 1월부터 2014년 12월까지 다양한 시계열 모델(이동평균법: 계산너비 1~4;지수평활법: 단순, 브라운, 홀트, 윈터스)과 인과모델(회귀모델-선형함수, 2차함수, 3차함수)로 수요예측을 실행하였다. 수요예측 결과로 도출한 예측치와 실제치를 비교하여 최적의 시계열 수요예측 방법을 선정한 것이다. 가장 적합한 모델로 판명된 방법은 이동평균법 계산너비 1(Theil-U)과 계절적 요인을 반영한 윈터스지수평활법(MAPE)이었다. 2015년은 메르스 사태로 국내외 관광객 급감으로 인해 시계열 자료가 왜곡될 수 있어 2014년까지의 자료로 연구를 진행하였다.

목차

요약
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 이론적 고찰
  1. 선행연구
 Ⅲ. 연구방법과 설계
  1. 분석자료
  2. 분석방법
  3. 정확도 평가기준
 Ⅳ. 분석결과
  1. 이동평균법
  2. 지수평활법
  3. 회귀모델
 Ⅴ. 결론 및 제언
 참고문헌
 Abstract

키워드

이동평균법 지수평활법 회귀모델 예측의 정확도 MAPE Theil-U moving average method(Span 1 Span 2 Span 3 Span 4) exponential smoothing (NN Brown Holt Winters) forecasting accuracy regression models(Linear Quadratic Cubic function) MAPE Theil's U

저자

• 김상원 [ Kim, Sang-Won | 정화예술대학교 관광학부 교수 ]
• 박미선 [ Park, Mi-Sun | MS디자인연구소 소장/홍익대학교 일반대학원 건축학과 박사과정 ] 교신저자

참고문헌

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