뉴스 빅데이터 기반 제주 관광수요 예측지수：관리회계 정보로서의 가능성과 유용성 검토 (Jeju Tourism Demand Prediction Index Based on News Big Data：Possibility and Usefulness as Management Accounting Information)

서지정보

· 발행기관 : 한국회계정책학회
· 수록지 정보 : 회계와 정책연구 / 30권 / 1호 / 175 ~ 198페이지
· 저자명 : 양인하, 정순여

초록

[연구목적] 본 연구는 기존 설문 조사 및 과거 데이터 기반의 관광수요 예측 방식이 급변하는 관광산업 환경에서 한계를 가진다는 점을 인식하고, 이를 극복하기 위해 뉴스 빅데이터를 활용하여 개발된 관광수요 예측지수의 유용성을 검증하는 것을 목적으로 한다.
[연구방법] 본 연구에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 뉴스 빅데이터 기반 관광수요 예측지수와 주요 경제 변수(입도관광객 수, 소비자물가지수, 건축허가면적, 관광서비스업 생산지수) 간의 장․단기 균형 관계를 분석하고, 예측지수가 관광수요 변화를 설명하는 데 유용한지를 검증하였다.
[연구결과] 연구 결과, 관광수요 예측지수는 단기뿐만 아니라 장기 예측에서도 유용한 도구로 활용될 수 있으며, 기존 방식보다 신속하고 정확하게 관광수요 변화를 반영할 수 있음이 입증되었다. 특히, 경제적 불확실성과 같은 외부 요인을 실시간으로 반영할 수 있다는 점에서 기존 설문 조사 기반 예측 방식의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
[정책적 시사점] 본 연구는 관광수요 예측지수가 관광산업 내 기업과 정책 기관이 보다 신속하고 효율적인 의사결정을 내리는 데 기여할 수 있음을 확인하였다. 특히, 비용 관리 및 예산 편성, 가격 정책 조정, 리스크 관리, 관광산업 공급망 최적화 등 다양한 의사결정 과정에서 실질적인 활용 가능성을 제시하였다. 이를 통해, 빅데이터 기반 관리회계 정보의 역할을 확장하고, 관광산업을 포함한 다양한 산업에서 실무적으로 활용할 수 있는 가능성을 열었다.

영어초록

[Purpose] This study aims to verify the usefulness of a tourism demand prediction index developed using news big data, recognizing the limitations of traditional survey－based and historical data－driven forecasting methods in the rapidly changing tourism industry.
[Methodology] This study applies the Vector Error Correction Model (VECM) to analyze the long－term and short－term equilibrium relationships between the tourism demand prediction index based on news big data and key economic variables, including the Consumer Price Index (CPI), Building Permit Area, and Tourism Service Production Index. It examines whether the prediction index is useful for explaining changes in tourism demand.
[Findings] The results demonstrate that the tourism demand prediction index is effective in both short－term and long－term forecasting, exhibiting higher accuracy and responsiveness to tourism demand fluctuations compared to traditional methods. Notably, the index effectively incorporates real－time external factors, such as economic uncertainty, thereby overcoming the limitations of conventional survey－based forecasting models.
[Policy Implications] This study confirms that the tourism demand prediction index can contribute to more rapid and efficient decision－making for businesses and policymakers in the tourism industry. In particular, it presents practical applicability in cost management and budgeting, pricing strategy adjustments, risk management, and supply chain optimization

참고자료

· 없음