4. 중국 외래 관광자수 및 외화수입 예측
위와 같은 분석에 의하면 중국의 외래관광객의 시장은 매우 커다란 잠재력을 가지고 있다고 추측할 수 있다. 그러므로 방중 외래관광객의 수요예측 모형을 설정하여 객관적으로 관광시장의 잠재력을 판단함으로써 정확한 관광정책 및 계획을 만들 수 있고 관광산업을 잘 운영하는 데 정성적 정량적인 수치를 제공할 수 있다. 아래의 연구에서 외래 관광자의 내원국 추세, 목적지 구조를 분석함으로써 외래 관광자의 수요를 예측하고자 한다.
시계열 자료의 분석은 프로그램 SAS 9.2를 이용하여 실시하고자 한다.
4.1 일반선형모형에 의한 분석
1992~2011년 방중 외래관광객자 및 외화수입의 데이터에 의하여 시간 변화의 특징에 따라 시계열적 변화추세를 묘사하는 ARMA모형을 설정하고자 한다.
4.1.1 일반선형회귀모형에 의한 외래관광자수의 예측
계열의 추세는 시점t에 관한 일차함수를 통하여 모형화된다. 얻은 모형은 다음과 같이 표시된다:
위와 같은 식의 F검정 통계량은 567.99이며 유의성 검정을 함으로써 모형의 적합성이 있다고 알 수 있다. 파라미터 추정에 대해 유의성 검정이 수행된다. 상관성 검정을 함으로써 Durbin—Watson값은 0.756이며 DW검정통계량은 2이므로 자기상관성이 존재하지 않음을 알 수 있다. 그러므로 이 모형에서 자기상관성이 존재하지 않다고 할 수 있다. 카이제곱 검정은 0.045이므로 이분산이 존재한다. 이 모형은 타당하지 않음을 쉽게 알 수 있다. 그림 4와 같이 실제 관광자수와 예측치를 잘 보여 주고 있다.
단위: 만 명
<그림4> 외래관광자수 예측（모형1）
4.1.2 일반선형회귀모형에 의한 외화수입의 예측
계열의 추세는 시점t에 관한 일차함수를 통하여 모형화된다. 얻은 모형은 다음과 같다:
식의 F검정 통계량为300.46，유의성 검정을 함으로써 모형의 적합성이 있다고 알 수 있다. 파라미터 추정에 대해 유의성 검정이 수행된다. 위와 같은 식에 대해 상관성 검정을 함으로써 Durbin—Watson은 0.66이며 DW검정 통계량은 2이므로 자기상관성이 존재하지 않는다. 그러므로 이 모형은 자기상관성이 존재할 수 있다. 이분산 검정을 함으로써 카이제곱 검정은 0.512이므로 이분산이 존재하지 않는다. 외화수입의 예측치와 관측치의 비교는 다음 그림5에서 잘 반영되고 있다.
단위: 억 달러
<그림5> 외화수입예측（모형1）
4.2 자기회귀이동평균 모형에 의한 예측
4.2.1 자기회귀이동평균 모형에 의한 외래관광자수 예측
시간이 흐름에 따라 데이터들이 수집되어지고, 우리는 이것을 시계열을 이용하여 분석을 한다. 자동회귀이동평균 시계열 모델(ARMA)의 목적은 시계열 데이터를 모델링 하기 위한 것이다.
SBC값이 비교적으로 작은 모형인 ARMA(2,1)를 방중 외래관광자수를 예측하는 모형으로 택하고자 한다. 미래값을 예측하는 방법으로 다음의 식에 의해서 계산된다.
여기서 at는 백색 잡음이고 B는 래그 연산자(Lag operator) 이다. 이 모형은 계열 메시지를 충분히 수집하여 유의성 검정과 잔차 백색 잡음 검정을 했다. 그림 6과 같이 모형의 예측치와 관측치의 대조양상을 보여 준다.
단위: 만 명
<그림6> 외래관광자수 예측（모형2）
4.2.2 자기회귀이동평균 모형에 의한 외화수입의 예측
SBC값이 비교적으로 작은 모형인 ARMA(2,1)를 외화수입을 예측하는 모형으로 택하고자 한다. 미래값을 예측하는 방법으로 다음의 식에 의해서 계산된다.
여기서 at는 백색 잡음이고 B는 래그 연산자(Lag operator) 이다. 이 모형은 계열 메시지를 충분히 수집하여 유의성 검정과 잔차 백색 잡음 검정을 통과했다. 그림 7과 같이 모형의 예측치와 관측치의 대조양상을 보여 준다.
단위: 억 달러
<그림7> 외화수입예측（모형2）
4.3 자기시차분포예측모형에 의한 예측
4.3.1 자기시차분포예측모형에 의한 외래관광자수의 예측
자기시차분포에측모형의 결과는 다음과 같이 표기된다：
모형의 계수는 0.9962이며，잔차인 DW통계량은 1.84이므로 계열에 자기상관이 존재하지 않는다. 모형에 대해 잔차, 이분산 검정을 함으로써，이분산이 존재하지 않는다는 결과가 나온다. 그림8와 같이 자기시차분포예측에 의한 예측치와 관측치가 반영되고 있다.
단위: 만 명
<그림8> 외래관광자수 예측（모형3）
4.3.2 자기시차분포예측모형에 의한 외화수입의 예측
자기시차분포에측모형의 결과는 다음과 같이 표기된다：
모형의 계수는 0.9962，잔차인 DW 통계량은 2.34이므로 계열에 자기상관이 존재하지 않는다. 모형에 대해 잔차, 이분산 검정을 함으로써，이분산이 존재하지 않는다는 결과가 나온다. 그림9과 같이 자기시차분포예측에 의한 예측치와 관측치가 반영되고 있다.
단위: 억 달러
<그림9> 외화수입예측（모형3）
4.4 예측결과비교
앞에서 일반선형회귀모형, 자기회귀이동평균모형과 자기시차분포예측모형 등 세 가지의 모형을 설정하여 미래 5년, 즉 2012~2016년 방중 외래관광자수 및 외화수입에 대해 예측을 진행했다. 이 세 가지의 예측모형을 통해 얻어진 데이터에 대해 비교해 보자.
4.4.1 외래관광자수의 예측결과비교
여기서 ‘실측오차=관측치-예측치’의 등식을 이용하여 실측오차를 계산한다. 세 가지의 모형을 이용하여 얻은 결과 비교는 다음 도표에서 반영되고 있다.
단위: 만 명
연도 관측치 모형1 모형2 모형3
예측치 실측
오차 예측치 실측
오차 예측치 실측
오차
1992 3811.50 3333.63 477.87 6704.91 -2893.41
1993 4152.69 3924.07 228.62 3811.506 341.18 3993.91 158.78
1994 4368.45 4514.51 -146.06 4412.523 -44.07 4351.43 17.02
1995 4638.65 5104.95 -466.3 4337.816 300.83 4577.52 61.13
1996 5112.75 5695.39 -582.64 4879.107 233.64 4860.65 252.1
1997 5758.79 6285.83 -527.04 5057.851 700.94 5357.44 401.35
1998 6347.84 6876.27 -528.43 5956.67 391.17 6034.40 313.44
1999 7279.56 7466.70 -187.14 6234.925 1044.64 6651.64 627.92
2000 8344.39 8057.14 287.25 7424.539 919.85 7627.95 716.44
2001 8901.29 8647.58 253.71 8147.803 753.49 8743.74 157.55
2002 9790.83 9238.02 552.81 8950.644 840.19 9327.30 463.53
2003 9166.21 9828.46 -662.25 9544.231 -378.02 10259.41 -1093.2
2004 10903.82 10418.90 484.92 9135.682 1768.14 9604.89 1298.93
2005 12029.23 11009.34 1019.89 10713.31 1315.92 11425.66 603.57
2006 12494.21 11599.78 894.43 11842.66 651.55 12604.94 -110.73
2007 13187.33 12190.22 997.11 12202.64 984.69 13092.17 95.16
2008 13002.74 12780.66 222.08 12959 43.74 13818.46 -815.72
2009 12647.59 13371.10 -723.51 12648.92 -1.33 13625.04 -977.45
2010 13376.22 13961.54 -585.32 12435.84 940.38 13252.89 123.33
2011 13542.00 14551.98 -1009.98 13054.29 487.71 14016.39 -474.39
2012 15142.28 13264.81 146795.3
2013 15732.72 12928
2014 16323.16 12675.71
2015 16913.6 12369.14
2016 17504.04 12139.51
<표4> 모형에 의한 외래관광자수의 예측치와 관측치 비교
주: 모형3은 미래 1년의 데이터만을 예측할 수 있다.
모형1, 즉 일반선형회귀모형은 계열의 추세를 명확하게 반영하고 있고 경제적인 의의가 있다. 그래도 불구하고 자기상관성이 존재하지 않고 시간에 따라 분산이 증가하기 때문에 불안정한 시계열모형이라 할 수 있다. 또한, 회귀계수는 시간에 따라 달라지지 않게 하기 때문에 타당하지 않다. 모형2, 즉 자기회귀이동평균모형은 시간에 따른 변화를 잘 반영함으로써 모형1의 결점을 보완한다. 데다가 이는 모형의 구체적인 형식을 보여 줄 수 있고 경제적인 의의도 크다. 그렇지만 일차차분을 통해 계열의 비안정성을 해소하기 때문에 원시계열의 추세부분과 계절성분을 분리하지 않았다. 모형3, 즉 자기시차분포예측모형은 경제적인 의의가 있을 뿐 아니라 정확한 메시지를 충분히 설명할 수 있는 것은 모형2와 현저한 대조가 된다. 시계열의 추세변화를 제시할 수 없고 미래 1년의 데이터만을 예측할 수 있는 것은 부족한 점이다.
요컨대, 세 가지의 모형 중에는 모형2, 즉 자기회귀이동평균모형은 외해관광자수를 예측하는 데에 가장 타당한 것이다.
4.4.2 외화수입의 예측결과비교
여기서 여전히 ‘실측오차=관측치-예측치’의 등식을 이용하여 실측오차를 계산한다. 세 가지의 모형을 이용하여 얻은 결과 비교는 다음 도표에서 반영되고 있다.
단위: 억 달러
연도 관측치 모형1 모형2 모형3
예측치 실측
오차 예측치 실측
오차 예측치 실측
오차
1992 39.47 -1.21 40.68
1993 46.83 22.66 24.17 62.92 -16.09 42.94 3.89
1994 73.23 46.54 26.69 70.28 2.95 50.95 22.28
1995 87.33 70.41 16.92 96.68 -9.35 79.67 7.66
1996 102 94.29 7.71 110.78 -8.78 95.00 7.00
1997 120.74 118.16 2.58 125.45 -4.71 110.96 9.78
1998 126.02 142.04 -16.02 144.19 -18.17 131.35 5.33
1999 140.99 165.91 -24.92 149.47 -8.48 137.09 3.90
2000 162.24 189.79 -27.55 164.44 -2.20 153.38 8.86
2001 177.92 213.66 -35.74 185.69 -7.77 176.50 1.42
2002 203.85 237.54 -33.69 201.37 2.48 193.55 10.30
2003 174.06 261.41 -87.35 227.30 -53.24 221.76 47.70
2004 257.39 285.29 -27.90 197.51 59.88 189.36 68.03
2005 292.96 309.17 -16.21 280.84 12.12 280.01 12.95
2006 339.49 333.04 6.45 316.41 23.08 318.70 20.79
2007 419.19 356.92 62.27 362.94 56.25 369.32 49.87
2008 408.43 380.79 27.64 442.64 -34.21 456.03 47.60
2009 396.75 404.67 -7.92 431.88 -35.13 444.32 47.57
2010 458.14 428.54 29.60 420.20 37.94 431.61 26.53
2011 485 452.42 32.58 481.59 3.41 498.40 13.40
2012 485.56 508.45 527.583
2013 509.44 531.90
2014 533.32 555.35
2015 557.2 578.80
2016 581.08 602.24
<표5> 모형에 의한 외화수입의 예측치와 관측치 비교
주: 모형3은 미래 1년의 데이터만을 예측할 수 있다.
모형1, 즉 일반선형회귀모형은 자기상관성이 존재하지않고 회귀계수를 시간에 따라 변화하지 않게 하기 때문에 타당하지 않은 시계열이라는 것을 알 수 있다. 모형2, 즉 자기회귀이동평균모형은 시간에 따른 변화를 잘 반영하고 안정성을 지니고 있기 때문에 적합성이 높다. 모형3, 즉 자기시차분포예측모형은 시계열의 변화추세를 표현할 수 없는 것은 부족한 점이라 할 수 있다.
요컨대, 세 가지의 모형중에 모형2, 즉 자기회귀이동평균모형은 외화수입을 예측하는 데에 가장 적합한 것이다.
최종적으로 모형2, 즉 자기회귀이동평균모형에 의해 2012년부터 2016년까지의 외래관광자수 및 외화수입에 대한 예측을 연도별로 나타내면 아래와 같은 표와 같다. 구체적으로 살펴보면 2012년에는 13264.81만 명, 508.45억 달러, 2013년에는 12928만 명, 531.90억 달러, 2014년에는12675.71만 명, 555.35억 달러, 2015년에는12369.14만 명, 578.80억 달러, 2016년에는12139.51만 명, 602.24억 달러로 예측되었다. 전체적으로 살펴보면 외래관광자수는 2012년에서 2016년까지 지속적으로 감소하면서 감소할 것으로, 외화수입은 2012년에서 2016년까지 지속적으로 증가하면서 증가할 것으로 예측되었다.
연도 예측치
외래관광자수(만 명) 외화수입(억 달러)
2012 13264.81 508.45
2013 12928 531.90
2014 12675.71 555.35
2015 12369.14 578.80
2016 12139.51 602.24
<표6> 2012~2016년 외래관광자수 및 외화수입의 예측치
5. 결론
5.1 연구의 요약
본 논문은 중국의 외래관광자의 추세와 성장율, 국가별 구조, 목적지 구조를 살펴보았고, 미래 5년, 즉 2012년에서 2016년까지의 방중 외래관광자수 및 외화수입을 예측하였다. 이를 분석하고 예측하기 위해 시계열 자료를 수집하여 일반선형회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기시차분포예측모형 등의 세 가지의 모형을 설정하였다.
중국의 인바운드 시장의 역사적 발전 과정 및 발전 특징을 구체적으로 살펴보았다. 1978년 개혁개방부터 지금까지 중국의 인바운드 시장은 세 개의 발전 단계를 거쳤다. 첫 단계는 1978~1990년인데 무의식적인 발전단계에 처해 있던 중국 인바운드 시장은 외래관광자의 수가 적고 증가속도가 느리다는 특징을 드러났다. 둘번째 단계는 1991~2000년인데 인바운드 시장이 새로운 발전 시기에 들어 외래관광자의 수는 11.75%의 속도로 18만 명에서 2000년의 8344.39만 명에 이르렀으며 외래관광광 수입은 22.01%의 속도로 1990년의 22.18억 달러에서 2000년의 162.24억 달러에 이르렀다. 셋번째 단계는 2001년부터 오늘까지인데 외래 관광자수와 외화수입이 온전한 속도로 증가하고 있는 경향을 보여주고 있다. 근년에 들어 방중 외래관광자수 및 외화수입은 그리 빠른 증가 양상이 보여주지 않고 있다.
개혁개방부터 지금까지 중국 외래 관광객의 시장구조가 크게 변해 왔지만 외래 관광 시장은 주로 아시아, 아메리카 및 대양주에 분포되어 있다는 것이 여전하다. 1980년대 전반에는 관광객의 내원이 상대적으로 안정되어 있었고, 1980년대 후반부터 1990년대 전반까지에는 관광객의 내원에 있어서 큰 변화가 일어났고, 1995년 이후 시장구조가 또다시 안정되었고 1997년부터 2011년까지 5대 외래 관광객 내원국으로 여전히 한국, 일본, 러시아, 미국, 말레이시아인데 큰 변화가 보여주지 않고 다른 주요 관광자 내원국이 몽골, 싱가폴, 필리핀, 호주, 캐나다, 영국, 태국, 독일, 인도네시아, 인도 및 프랑스 등이 있다.
중국의 외래 관광자 목적지는 주로 두 계열로 나뉠 수 있다. 구체적으로 광동(廣東)을 비롯한 29개의 도시는 첫 계열에 속해 있으며 감숙(甘肅)은 두번째 계열에 속해 있다는 것을 보여 주고 있다. 지역마다 나름대로 관광자원이 있고 차이가 존재한다는 것이다.
이러한 중국의 외래관광구조를 살펴보고 나서 역사적인 관광데이터를 바탕으로 세 가지의 모형,즉 일반선형회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기시차분포예측모형을 설정해 미래 5년, 즉 2012~2016년 외래관광자수 및 외화수입의 추세에 대한 예측을 진행했다. 이 세 모형을 이용해서 얻은 예측결과를 비교하고 나서 모형2, 즉 자기회귀이동평균모형은 가장 적합성이 높다고 검정했다. 그러므로 모형2로 얻은 예측결과를 근거해 중국의 인바운드시장의 발전전망을 예측했다. 즉, 2012년에는 13264.81만 명, 508.45억 달러, 2013년에는 12928만 명, 531.90억 달러, 2014년에는12675.71만 명, 555.35억 달러, 2015년에는12369.14만 명, 578.80억 달러, 2016년에는12139.51만 명, 602.24억 달러로 예측되었다. 전체적으로 살펴보면 외래관광자수는 2012년에서 2016년까지 지속적으로 감소하면서 감소할 것으로, 외화수입은 2012년에서 2016년까지 지속적으로 증가하면서 증가할 것으로 예측되었다.
5.2 연구의 기대효과와 한계 및 발전방향
중국의 외래관광 수요예측 결과를 근거해 몇 가지의 시사점을 도출할 수 있다.
첫째, 외래 관광객의 적극적인 유치 전략이 필요함을 시사해 준다. 한국, 일본, 러시아는 중국의 인바운드 시장에서 높은 점유율을 차지하고 있으며, 특히 한국시장이나 일본시장은 앞으로 더욱 점유율이 높아질 것으로 사료된다. 성장 가능성이 매우 높은 한국과 일본 시장에 대한 집중력 있는 맞춤 관광정책이 필요하다. 즉, 이들 시장을 상대로 중국방문의 동기부여를 다양화시켜, 재방문율을 높일 수 있는 효과적인 관광정책이 필요하다. 근년에 들어 일본에서 온 관광자의 수가 많이 증가하지 않고 있어 중국의 2대 관광자 내원국이 되었다. 일본인 관광객을 정책혜택같은 유치정책을 수행할 필요가 있다. 미국은 2001년 9.11 테러사건과 2003년 이라크 전쟁을 겪으면서 방중수요가 큰 폭으로 감소하다 회복되었으나 미국의 낮은 경제 성장률에 따른 중국과의 수출입 감소는 방중 수요에 부의 영향을 미칠 것으로 추정된다. 따라서 미국시장보다는 지리적으로 가까운 한국이나 일본시장에 더욱 집중적으로 관광정책을 펼치는 것이 효율적이라 사료된다.
미래 5년의 외래 관광자수의 예측결과를 보면 감소하는 추세를 보인다. 외래 관광자를 더 효과적으로 유치하려면 여러 가지의 노력이 필요하다고 생각된다. 구체적인 정책방안을 제시하면 다음과 같다.
첫째, 외래객의 적극적인 유치를 위해 규제는 완화되어야 한다. 외국인 관광객을 더 효과적으로 유치하려면 적극적인 정부차원의 정책적 지원이 있어야 한다고 사료된다.
둘째, 외래객 유치의 전제조건으로 관광인프라의 재정비가 팔요하다. 예를 들면 방중객의 언어소통 문제라든지, 관광 장애요인으로 작용하는 교통체중을 해소할 수 있는 도로망의 개선이 필요하다고 사료된다.
셋째, 외래 관광객 유치를 통한 관광수입 확대를 위해서는 해외관광객 유치 진흥정책을 시행할 필요가 있다. 관광객은 인접 국가에 대한 관광정보 획득의 용이성으로 근거리 관광을 선호하는 경향이 강하다. 따라서 한국인과 일본인의 방중 장애요인을 개선하고, 국가별 맞춤 마케팅에 집중할 필요가 있으며 특히, 유관기관인 국가관광국의 합리적인 마케팅 예산확보가 필요하다고 사료된다.
넷째, 외래객 유치의 맞춤 마케팅 일환으로 쇼핑관광을 활성화할 필요가 있다. 이어 경쟁력 있는 국내 관광상품 개발이 요구된다고 사료된다. 특히, 정부 및 민간의 역할과 협력사항을 고려하여 국가관광국에서는 관광홍보 활동에서 제도적으로 경쟁력 있는 관광상품 공급 여건을 조성하고 국내 관광상품의 가격을 낮추는 방안을 창출해야 한다. 또한 민간에서는 국가별 방중객들에게 맞는 다양한 고품질 관광상품을 효과적으로 개발한다면 외래객 입국증대는 물론 국내 관광 활성화에도 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
외래관광자의 목적별로 구조를 살펴보고 나서 중국의 관광산업의 발전양상을 파악할 수 있을 것이다. 즉, 발전의 불균형 현상이다. 이러한 불균형을 개선하기 위해 관광목적지 이미지를 세워야 된다.
관광목적지 이미지는 관광자 및 잠재 관광자가 관과목적지에 대한 총체적인 인식과 평가이고 목적지의 사회, 정치, 경제, 생활, 문화, 관광산업의 발전 등에 관한 인식이다. 관광목적지 이미지는 관광자가 여행갈 곳을 선택하는 데 메시지를 제공하여 잠재관광자로부터 실적인 관광자로 만든다는 것이다. 중국은 땅이 넓고 관광자원이 풍부하며 관광도시가 많기 때문에 관광목적지 이미지 전략은 두 가지의 내용이 포함되고 있다. 즉 국가적인 관광목적지 이미지 및 지역적인 관광목적지 이미지이다.
국가적인 관광목적지 이미지를 기본으로 한다. 국제 관광경쟁은 우선으로 국가이미지의 경쟁이며 국가실력의 경쟁이다. 경쟁이 심한 국제 관광시장에서 국가의 정체적인 관광이미지를 만들어낼 필요가 있다고 생각된다. 한국을 예로 들자. 지난 40여년간 한국정부가 국가관광이미지를 세우고 지키는 데에 많은 심혈을 기울여 한국관광산업에 있어 커다란 발전을 거두었다. 중국 관광자원의 다양성 및 선전부족 때문에 관광목적지로서의 이미지는 선명하지 않아 국제관광선전에 있어 제한이 있다는 것이다. 그러므로 중국은 국제 관광이미지를 더욱 정확하게 하며 통일하고 명확한 국가관광 브랜드를 개발함으로써 관광내원국시장에 의해 광범하게 알 수 있는데 노력을 해야 한다. 지역적인 관광목적지에서는 특색을 발판으로 이미지를 세운다. 관광자원이 풍부한 지역은 특색관광을 개발하여 본 지역의 브랜드로 만들어내는 데에 노력을 기울여야 한다. 이에 따라 국내외에서 광범하게 알릴 수 있다.
본 논문은 중국의 외래관광자 구조를 분석하였고, 시계열분석을 통해 향후 외래관광의 수요예측을 실증분석하였다.
학문적으로는 외래관광의 역사적인 데이터를 근거하여 모형을 개발하였고, 수요예측에서 관측치와 예측치를 비교분석하여 모형을 구축하였다. 실용적으로는 중국의 외래관광의 수요예측에서 개발된 모형을 통해서 시사점을 도출하였고 이를 통해 정책을 제시하였다. 연구 목적에 사용된 시계열의 원자료는 1992~2011년 20년간의 자료를 사용하여 세 가지의 모형을 분석하였다. 그러나 본 논문은 다음과 같은 한계점이 있었다.
첫째, 본 논문은 외래관광의 수요 측면만을 고려하여 분석하고 예측하였다. 그러나 관광의 공급측면도 아주 중요하다고 생각된다. 이는 효율적인 관광투자를 위한 선행조건이기 때문이다. 둘째, 본 연구는 20년간의 시계열 자료를 이용하였지만, 향후 연구에서는 30년 또는 40년간의 자료를 통해 분석하면 더욱 풍부한 분석 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 따라서 연구의 개선을 위한 향후 관제는 다음과 같다.
첫째, 보다 폭 넓은 연구를 위해 수요측면뿐 아니라 공급측면에서의 외래관광 연구가 필요하다고 생각된다. 또한 국제관광과 국내관광의 수요 연구가 병행되어야 한다고 사료된다. 둘째, 본 논문에서는 20년간의 시계열 자료를 이용하여 실증분석을 하였지만, 향후 연구에서는 30년 또는 40년의 자료를 통해 실질적인 연구가 이루어졌으면 한다. 이러한 연구는 많은 시간과 노력이 필요하고 이에 따른 연구 검증과 연구 결과는 향후 수요결정 연구와 수요예측 연구에 커다란 기여를 할 수 있을 것으로 믿는다.
참고문헌
1. 김시종, 1993, 한국 국제관광수요의 계량경제학적 예측에 관한 연구, 관광학 연구.
2. 안종윤, 1995, 바람직한 관광수요예측방법의 모형정립, 관광연구논총.
3. 이달순, 2004.6, 시계열예측법을 이용한 메가이벤트 관광수요의 예측적합성 분석, 경기대학교 대학원 여가관광개발학과, 석사학위논문.
4. 이충근, 2002.7, 성장곡선 모형을 이용한 수요 예측 기법의 예측 타당성에 관한 비교 연구, 서강대학교 대학원 경영학과, 석사학위논문.
5. 임강준, 2010.6, 국제관광의 수요결정 모형과 수요예측에 관한 실증연구, 배재대학교 대학원 관광경영학과 관광경영전공, 박사학위논문.
6. 조영준, 2008.12, 일반선형모형을 이용한 식중독 발생건수 예측에 관한 연구, 인제대학교 대학원 데이터정보학과, 석사학위논문.
7. Egon,S.﹠Witt,S.F.,1992,The impacts of Eastern Europe and 1992 on International tourism demand.Tourism Management.
8. Finn, J. ﹠Witt,S.F., 1996, Demand models for inclusive tour charte: the Norwegian case. Tourism Management.
9.保继刚，1992.4，引力模型在游客预测中的应用，中山大学学报。
10.李峰、孙根年，2006.4，基于旅游本底线法的旅游危机事件研究—以2003年“SARS”事件为例，人文地理。
11.李君轶、马耀峰、杨敏，2009.3，我国旅游市场需求预测研究综述，商业研究。
12.吕连琴、王世文，2000.4，黄河小浪底旅游开发的国内客源市场分析与预测，地域研究与开发。
13.王纯阳、黄福才，2009.9，中国入境旅游需求影响因素分析及预测——以外国客源市场为例，商业经济与管理。
14.王铁生、葛立成，1984.4，对来杭国内旅游者的动态分析，浙江学刊。
15.王永生，2004年第四期，中国旅游业发展现状及未来需求预测，海洋开发与管理。
16.田喜洲，2001.3，重庆市美国客源市场分析、预测与开发对策，重庆商学院学报。
17.谭频频、陆凯平，2006.8，旅游需求预测模型研究，铁道运输与经济。
18.陶伟、倪明，2010，中西方旅游需求预测对比研究：理论基础与模型，旅游学刊。
19.叶涛，1986.2，黄山旅游市场的分析和预测，数量经济技术经济研究。
20.魏启恩、刘新平，1997.2，西安市境外游客动态预测模型，陕西师范大学学报。
21.殷书炉、杨立勋，2008.9，旅游需求预测方法与模型评述，甘肃省经济管理干部学院学报。
22.赵西平、王磊、邹慧萍，1996.6，旅游目的地国国际旅游需求预测方法综述，旅游学刊。
