2. 이론적 배경
2.1 수요예측기법
오늘날 시장환경이 빠르게 변함에 따라 제품에 대한 수요예측 및 분석이 기법들에 있어 필요불가결한 일이 되었다. 수요예측기법에는 정성정 기법과 정량적 기법, 두 가지 이상의 계량분석 모형을 복합하여 적용하는 결합방법이 있는데 여기에서는 세 가지의 기법을 살펴봄으로써 수요예측기법에 대한 인식을 심화시키도록 하고자 한다.
2.1.1 수요예측의 의의
수요예측이란 마케팅 관점에서 마케팅환경의 변화를 측정해서 기업이 변화에 대비한 전략을 수립할 수 있도록 하는데 필요한 기술이다. 따라서 예측활동은 무엇보다 정확성이 요구되어진다. 예측활동이란 불확실한 상황 하에서 통제가 불가능한 미래의 사건이나 활동의 발생시기, 크기 또는 효과를 추정하는 작업이고, 예측활동은 원하는 제품이나 서비스의 수량, 시기, 품질 및 입지 등에 대한 미래의 수요를 추정하는 과정이다.
수요예측은 불확실한 여건을 전제로 기업이 미래 지향적 의사결정을 효과적으로 실현하기 위한 여건 변화에 대한 정보를 제공하는 데 이용되어 왔다. 경쟁적이고 동태적인 환경에서 관리해야 될 활동에 대한 합리적인 지침서를 마련하는 데에 도움이 되는 행위이다.
경영자의 의사결정에 있어서 예측의 중요성을 강조하는 말을 자주 접할 수 있다. 어느 의사결정이든 궁극적인 효과는 바로 그 의사결정 이후에 뒤따르게 되는 상황들의 성격에 의해 좌우되기 때문이다. 의사결정 이전에 이러한 상황들이 가지고 있는 통제 불능한 측면들을 예측할 수 있는 능력을 가지고 있다면 보다 나은 선택이 가능할 수 있을 것이다. 이러한 이유 때문에 기업의 운영을 계획하고 통제하는 경영관리시스템은 공식적이든 비공식적이든 예측이 필요하게 된다.
2.1.2 수요예측기법의 종류
수요에 대한 예측 방법은 정량적 방법(quantitative technique)과 정성적 방법(qualitative technique)으로 분류할 수 있으며, 두 가지 이상의 계량분석 모형을 복합하여 적용하는 결합방법(combined technique)이 있다. 구체적으로 분석방법을 설명하면 다음과 같다.
2.1.2.1 정성적 기법
정성적 기법은 조직 내•외의 사람들이 경험에 기초한 수요예측방법이다. 정보는 가능한 논리적이고 공정하고 체계적으로 수집이 되고, 판단은 실질적 예측하기 위해 이루어 진다. 즉 전문가의 견해와 같은 주관적 요소에 의하여 이루어지므로 주관적 기법 혹은 질적 기법이라고도 한다. 질적 예측 방법은 보통 분석에 사용할 수 있는 자료의 수가 매우 적거나 없는 경우, 혹은 자료의 신뢰성이 낮아 사용할 수 없는 경우에 이용된다. 가령 완전히 새로운 형태의 제품이 시장에 등장할 경우에는 경쟁 제품을 통한 시장의 침투율 유추와 같은 방법이 사실상 불가능하고 유사제품의 시장 침투율을 통해 예측한다고 하더라도 역시 높은 불확실성의 문제에 직면하게 된다. 질적 예측 방법은 이처럼 계량적인 자료를 통해 불확실성을 감소시키기 어려울 경우 유용하게 사용될 수 있으며 최고 경영자의 판단(Jury of Executives opinion)이나 델파이 법(Delphi Method), 유사 사례 유추법(Historical Analysis od comparable Product), 패널조사(Panel Consensus)등이 이용된다.
한편 질적 예측 방법은 직관력에 의한 예측, 의견조사에 의한 예측, 유추에 의한 예측으로 각각 구별이 가능하다.
직관력에 의한 예측은 전문가 그룹의 주관적인 의견이나 판단에 의존하는 방법이며 델파이법, 위원회 합의법, 판매원 의견종합법, 경영자 판단이 이에 해당한다.
의견조사에 의한 예측은 다수의 의견을 수렴하는 방법으로 직관력에 의한 예측방법이나 유추에 의한 예측방법보다 객관성이 높은 예측방법이라 할 수 있다. 대표적인 방법은 시장 조사법으로 소비자의 의견조사 내지 시장조사를 통해 수요를 예측하는 방법이다. 단기, 중기, 장기 예측에 적용할 수 있는데 단기에는 예측 정확도가 높지만 장기로 접어들수록 예측 정확도는 낮아지는 경향을 갖는다. 조사방법으로 전화나 면담에 의한 조사와 설문지 조사, 소비자 모임에서의 의견수렴, 시험 판매 등의 방법이 있다.
유추에 의한 방법은 기능면에서 비슷한 기존제품에 관한 자료나 경험에 비추어 예측하는 방법으로 라이프 싸이클 유추법과 자료 유추법 등이 있는데 질적 예측방법에서 비교적 장기 예측에 사용되는 방법이라 할 수 있다.
보통 제품이 시장에 처음 출시될 경우에는 예측분석은 질적 예측방법에 보다 의존하게 되지만 시장 출시 이후에 시장 자료가 축적됨에 따라 질적 예측방법은 정량적 예측기법을 보완하여 예측의 전반적인 정확도를 향상시키는 역할을 하게 된다. 정량적 예측기법에서 고려되지 못한 변수들이 어떤 잠재적인 영향을 미치게 되는가에 대한 기본적인 자료는 질적 예측 방법을 통해 얻게 된다는 점에서 질적 예측 방법은 제품의 전 성장기간에 걸쳐 유용성이 있다고 할 수 있다.
2.1.2.2 정량적 기법
주관적 요소를 계량화하는 것이 아무런 의미가 없다고 가정하고 과거의 객관적 자료를 사용하여 수요예측을 하는 방법이다. 정량적 기법을 구분하면 시계열 분석기법(Time series analysis technique)과 인과형 기법(Casual technique)으로 대별된다. 그러나 이 두 방법은 기본적으로 과거 시점의 자료를 사용하여 미래를 예측하는 형식을 가지므로 과거의 변화 패턴이 미래에 지속된다는 가정을 갖는 공통점을 가진다. 시계열 분석 방법은 과거의 자료의 분석을 통해 자료의 변동 요인을 구별하며 이러한 변동요인을 각각 계절 변동, 순환변동, 추세변동 및 불규칙 변동으로 나누는 반면 인과관계 분석에서는 변동을 일으키는 변수를 모형에 설정하고 분석결과에서 이들 변수의 유의성을 파악한다는 점에서 차이를 갖는다.
대표적인 시계열 모형으로는 관측치를 특징 지우는 모형이 결정적 모형(Deterministic Model)이라는 가정하에서는 이동평균법(Moving Average), 지수 평활법(Exponential Smoothing)을 들 수 있고 확률모형(Stochastic Model)이라는 가정하에서의 박스 젠킨스 법(Box-Jenkins Methods)등이 있다.
성장곡선 모형이나 확산 모형은 정량적 모형의 하나로서 시계열 모형에 보다 가깝지만 변동을 일으키는 기타 변수의 역할을 포함하므로 인과관계 모형의 측면도 함께 지닌다고 볼 수 있다. 특히 단순한 형태의 성장곡선 모형에서 추정하는 모형의 모수는 변동에 영향을 주는 마케팅 변수라기 보다는 곡선의 형태를 결정하는 형태 모수(Shape Parameters)의 형태의 경우가 많으며 이들 모수의 값에 의해 제품이 시장으로의 급격한 확산이나 더딘 확산의 특성을 모형이 반영하게 된다. 일반적으로 확장된 성장곡선 모형이나 확산 모형은 마케팅 변수와 같은 외부변수가 형태 모수에 영향을 미쳐 형태 모수만으로는 파악하지 못하는 제품의 침투상황을 설명하고자 하는 경우에 해당한다고 할 수 있다.
2.1.2.3 결합예측 방법
결합예측 방법은 시계열모형과 인과모형에 내재되어 있는 방법론상의 한계를 극복하고 예측결과의 정확성을 제고하기 위해 두 방법을 복합한 결합예측 방법이다. 두 가지 이상의 상이한 모형을 통해 미래 예측을 수행함으로서 불확실성을 감소시키는 효과가 있다.
2.2 관광수요예측방법의 선정기준
적합한 관광예측방법을 설정하는 것은 예측의 정확성을 높이고 효과적으로 예측할 수 있는 데에 큰 의의가 있다. 예측방법의 선택에 있어서 영향을 미칠 수 있는 요인이 많기 때문에 아래와 같은 요인을 고려하면서 관광예측방법을 선택해야 한다.
첫 째, 예측 목표의 특징을 고려해야 한다. 전략적인 정책을 만들기 위해 예측을 할 때 중•장기 예측에 적용하는 방법을 이용하는데 정확성이 상대적으로 낮다. 전술적인 정책을 만들기 위해서라면 단기 및 중기 예측에 적용하는 방법을 이용해야 하는데 정확성이 상대적으로 높다. 업무적인 정책을 만들기 위하서라면 단기 예측에 적용하는 방법을 이용해야 하는데 정확성이 높다. 둘 째, 예측의 기간을 고려해야 한다. 단기 예측에 적용하는 예측방법은 이동평균법, 지수평활법, 계절지수예측법, 지관판단법 등이 있고 1년 이상의 단기나 중기 예측에 적용하는 예측방법은 추세외추법, 회귀분석법, 경제계량모형예측법 등이 있으며 5년 이상의 장기 예측에 적용하는 예측방법은 경험판단예측법, 추세분석예측법 등이 있다. 셋 째, 예측의 정확도를 고려해야 한다. 정확도에 대한 요구가 높은 예측방법은 회귀분석예측법, 경제계량모형예측법 등이 있고 정확도에 대한 요구가 높지 않은 예측방법은 경험판단예측법, 이동평균예측법, 추세외추예측법 등이 있다. 넷째, 예측의 비용예산을 고려해야 한다. 예측방법을 선정할 때는 정확도와 예측의 목표를 고려할 뿐 아니라 비용을 될 수 있는대로 줄여야 한다. 예측의 비용은 연구비용, 데이터처리비용, 전문가문의비용 등을 포함한다. 비용예산이 적은 예측에 적용하는 예측방법은 경험판단예측법, 시계열분석예측법 및 기타 상대적으로 간단한 예측모형법이 있고 비용예산이 많은 예측에 적용하는 방법은 경제계량모형예측법 및 복잡한 예측모형방법이 있다. 다섯 째, 자료의 축적정 및 모형의 난이정도를 고려해야 한다. 자료가 많이 축적되어야만 수학모형을 설정할 수 있는데 자료가 부족하면 전문가조사법 등의 경험판단예측법을 사용한다. 예측할 때 인과분석법을 사용하면 모형을 설정해야 한다. 예측자가 예측에 관한 이론적 지식과 실제 능력을 가지면 복잡한 모형을 설정할 수 있지만 반면에 간단한 모형을 설정하는 것이 바람직하다. 여섯 째, 역사적 데이터의 변화추세를 고려해야 한다. 정량적 예측방법을 선정할 때는 역사적 데이터의 변화 및 추세를 근거해야 한다.
2.3 관광수요예측에 관한 성행연구
2.3.1 관광수요예측 해외 선행연구
국제관광수요 예측 관련 연구들은 주로 외국인 입국자수에 초점을 두고 다수의 연구가 진행되었다. 그중 정성적 접근방법으로 수행된 연구로 Egon과 Witt(1992)는 시나리오 설정법을 이용하여 정치, 경제 변화가 동유럽과 EC 시장에서 1991~2000년 기간 동안 국제관광수요에 어떠한 영향을 미칠 것인가를 연구하였다. 베이스라인 시나리오, 성장시나리오, 완성시나리오로 구분한 3가지 시나리오를 작성한 결과 베이스라인 시나리오의 경우 영국과 캐나다는 1980년대보다 1990년대 경제성장이 낮을 것이며, 오스트리아는 경제성장이 증가할 것으로 기대되었다. 또한 동유럽 성장 시나리오는 베이스라인 시나리오보다 매년 GDP의 0.5% 성장이 계속될 것이라 가정하였다. EC완성시나리오는 단일시장의 완성으로 2000년까지 성장이 계속될 것이라 가정하고 있다.
한편 정량적 접근 방법 중 변수들간의 인과관계 파악을 통한 연구로 Witt(1995) 등은 국제회의참가자를 예측하는 연구에서 종속변수는 해년마다 국제회의에 참가하는 각 나라의 참가자 비율로 하고 설명변수는 여행비용, 회의비용, 소득, 더미변수로 설정하고 회귀분석을 하여 회의참가자의 수는 개최국의 경제상황 변화에 영향을 주는 것으로 평가되었으며, 또한 회의 장소와 회의비용의 변화를 가져올 수 있다고 하였다. 또한 김시중(1993)은 한국을 방문하는 일본인, 미국인, 대만인 방한객의 관광수요를 분석하고 예측하기 위하여 국제관광수요의 계량학적 접근을 시도하였다. 이 연구에서는 주요 관광송출국과 한국간의 관광상대가격 분석기간을 1977년부터 1987년까지로 설정하였으며, 주용 관광송출국의 관광수요예측모형에서는 1976년부터 1992년까지의 17년간을 연구기간으로 설정, 장기 관광수요예측의 목표년도를 1993년부터 1998년까지로 설정하고 연구를 실시한 바 있다.
안종윤(1995)은 한국의 외래관광객, 국내관광, 국외관광에 대한 관광수요예측의 바람직한 모형정립을 시도해보고자 하는 연구에서 정량적 예측방법인 시계열 분석법과 인과관계 분석법, 정성적 예측방법으로 델파이 예측법과 시나리오 설정법을 통하여 분석하고 이들을 복합적으로 적용하여 예측하는 방법을 시도하였다.
한편 Finn과 Witt(1996)는 노르웨이 inclusive tour에 대한 수요모델의 연구에서 1969~1993년 시계열 자료를 이용하여 회귀분석을 실시한 결과 설명변수로 노르웨이의 소득수준, 소득증가 기대, inclusive tour의 물가지수, 여름날씨 조건 등이 있음을 분석한 바 있다.
또한 이달순(2004)은 월드컵 기간동안 외국인 입국자수에 대한 예측연구가 과연 적정했는지의 여부에 대해 분석했다. 시계열 분석에서 단순이동평균, 중심화이동평균, 지수평활법, 추세분석법, Brown 선형지수평활법(이중지수평활법), Holt선형지수평활법, 3차모형, 성장모형, 계절조정자료, 계절 ARIMA법을 이용하여 2002월드컵 기간도안 입국하게 될 일반 외국인 입국자 수를 예측하고 RMSE와 MAPE를 기준으로 하여 최적 안으로 ARIMA법을 채택했다.
2.3.2 관광수요예측 국내 선행연구
국내에서 관광시장의 수요에 대한 연구는 구체적으로 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 단계는 관광수요에 관한 연구가 시작된 시기인1970년대말부터 1980년대말까지인데 연구한 학자와 연구성과도 많지 않았다. 왕철생(王鐵生) 등(1984)은 교통수단을 이용한 인수를 바탕으로 경제발전 수준이 국내관광시장 발전에 영향을 주는 중요한 요인을 인증하면서 일원회귀모형과 시계열예측 방법을 이용하여 항주로 여행갈 관광객의 수를 예측하며 오차를 밝혔다. 엽도(葉濤)(1986)는 처음으로 정량적 분석방법을 이용하여 관광수요를 예측하는 것을 제시하였으며 황산의 관광자의 변화지수를 바탕으로 회귀와 지수평활법을 이용하여 황산 관광시장의 수요를 예측하였다. 한덕종(韓德宗)(1986)은 처음으로 인력모형과 여행발생모형을 국내로 도입하여 소개•분석하였다.
둘 단계는 관광수요 연구가 많이 진행된 시기인 1990년대인데 지난 시기보다 연구에 몰두한 학자도 많아지고 연구내용과 방법에 있어서도 다야해진 경향이 있었다. 보계강(保繼剛)(1992)은 처음으로 수정임력모형을 이용하여 6월에 북경시의 국내관광자에 대해 예측하였으며 모형의 사용범위 및 모형 사용시 존재된 수치문제를 밝혔다. 장홍명(張洪明)(1995)은 처음으로 관광수요예측에 회색이론을 도입하여 회색예측모형을 설정했으며 이러한 모형의 사용에 원시적 수치가 불필요하고 정확성이 높다는 장점이 있어서 중장기 관광수요예측에 적합하다고 지적하였다. 조서평(趙西萍)(1996) 등은 국제관광 수요예측 방법을 서술하며 관광수요에측의 발전추세를 경영관리 관정에 융합시키는 예측방법을 제시하였다. 위계은(魏啓恩)(1997) 등은 시계열 ARMA, ARIMA모형 분석방법을 도입하여 서안의 외래관광자에 관한 ARIMA예측모형을 설정하였다.
셋 단계는 관광수요예측 연구가 수와 연구방법에 있어서 큰 변화가 일으켜진 시기인 2000년 이래이다. 이 시기에 연구방법은 단순한 일원회귀로부터 다중회귀, 지수회귀로 전환되며 신경망락을 포함한 새로운 연구 방법이 도입되고 여러 가지의 방법을 종합하여 연구하는 경향이 나타난다. 이봉(李峯)(2006) 등은 2003년 ‘SARS’가 중국의 관광에 미친 영향을 연구한 바 있다. 여련금(呂連琴)(2000) 등은 정성과 정량을 결합하는 예측방법을 이용해 소낭저(小浪底)의 관광추세를 분석하였다. 담빈빈(譚頻頻)(2006) 등은 지수평활법, SARIMA, Elman 인공신경망락 등 세 게지 방법으로 평균절대오차(MAE), 평균절대백분비오차(MAPE) 등 모형을 설정하여 계림의 관광수요를 예측하였으며 Elman 인공신경망락 모형이 계림의 관광수요예측에 더욱 적합하다는 결론을 내린 바 있다.
국내 연구자들이 중국의 인바운드 관광 수요에 대해 열심히 연구하였는데도 분석방법의 제약을 받았기 때문에 인바운드 관광 수요에 대해 아직도 정확하지 않으며 관광 수요의 모형 선정과 예측에 있어서 정체성과 체계성이 부족하기 때문에 관광 시장의 수요에 대해 체계적으로 파악하기가 힘든 일이다. 그리고 연구내용에 있어서는 국내의 관광수요에 대한 연구들은 이론적 지탱보다 실증분석을 더 중요시하는 경향이 있다. 또한 연구방법에 있어서는 관광수요예측에 관한연구들이 인과관계 분석방법보다 시계열 분석방법을 더 많이 사용한 편이다. 시계열 분석법은 시계열에 의한 반영된 사회적 경제적 현상의 발전과정 및 규율성을 근거로 하여 유추하여 발전추세를 예측하는 것인데 내재적 원인을 고려하지 않기에 정책평가의 근거로 할 수 없다. 정량적 기법은 회귀분석으로 관광수요와 영향 요인의 정량적 관계를 고찰하는 것인데 모형의 설정은 엄격하게 경제적 이론을 근거로 하기에 관광수요 변화의 원인을 설명할 수 있어 관광 경제정책을 만들어내는 데에 근거를 제공한다.
