EGARCH(1,1) 및 G.J.R(1,1) 모형의 추정결과인〈표 5〉으로부터 알 수 있는 바와 같이 γ값이 각각 0.9193과 0.7004으로 나타나 이 수치는 1%, 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 방한객의 변동은 호황기의 증가폭보다 불황기의 감소폭이 비교적 크게 나타나는 것을 예상 ...

EGARCH(1,1) 및 G.J.R(1,1) 모형의 추정결과인〈표 5〉으로부터 알 수 있는 바와 같이 γ값이 각각 0.9193과 0.7004으로 나타나 이 수치는 1%, 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 방한객의 변동은 호황기의 증가폭보다 불황기의 감소폭이 비교적 크게 나타나는 것을 예상할 수 있다. 따라서 이러한 비대칭 효과 및 레버리지 효과는 추정된 조건부 분산의 뉴스충격반응곡선을 도출하여 보면 더욱 명확하게 파악할 수 있다.
이를 위한 각 모형의 뉴스충격반응곡선의 도출은 Engle & Ng(1993)가 사용한 방법을 이용하였다. 우선 각 모형의 조건부 분산식을 추정한 다음 추정된 조건부 분산인 의 중위수(median)를 산출한 후 이전기의 조건부 분산인 을 산출하여 중위수로 대체하여 추정할 수 있다. 다음으로 일정한 상하 범위를 갖은 임시 시계열을 만든 후 이를 조건부 분산식의 과 대체한다. 그리고 임시 시계열로 대체된 과 의 함수관계를 나타내어 뉴스충격반응곡선을 도출한다. 다음의 충격반응곡선을 살펴보면 추정된 계수치와 같이 충격반응의 정도가 비대칭적으로 나타나고 있다.

추정된 모형에서의 표준화된 잔차항의 제곱, 즉 이 independently and identically distributed인가를 검정하였다. 검정방법으로는 Engle & Ng(1993)가 제안한 Sign Bias Test, Negative Size Bias Test, Positive Size Bias Test 등 3가지 방법을 사용하였으며, 이와 함께 3개의 검정에 대한 종합검정(joint test)을 실시하였다. Sign Bias Test는 표준화된 잔차항의 제곱인 을 종속변수로 하고 상수항과 더미변수인 을 독립변수로 하여 회귀 분석한 다음 의 계수에 대한 t-통계량으로 검정하는 방법이다. 이 경우의 는 일 때 1이고, 일 때 0을 갖는 더미변수이다. Sign Bias Test는 잔차항의 마이너스 또는 플러스 변동률(innovation)이 추정모형에 의해 예측되지 않은 미래 변동성에 어떠한 영향을 미치는 지를 검정한다. Negative Size Bias Test는 을 종속변수로 하고 상수항과 을 독립변수로 하여 회귀분석한 다음 의 계수에 대한 t-통계량으로 검정하는 방법이다. 이 검정은 마이너스 변동률이 그 크기에 따라 추정모형에 의해 예측되지 않은 미래 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 검정하기 위해 사용된다. Positive Size Bias Test는 상수항과 을 독립변수로 하여 회귀 분석한 다음 의 계수에 대한 t-통계량으로 검정하는 방법이다. 여기서 는 일 때 1이고 그 나머지는 0을 갖는 더미변수로 와 같다. 이 검정은 마이너스 변동률이 그 크기에 따라 추정모형에 의해 예측되지 않은 미래 변동성에 어떠한 영향을 미치는 가를 검정한다. 한편, 종합검정(joint test)은 위 3개의 추정된 계수에 대한 L-M검정이다. 따라서 추정된 계수가 모두 0이고 가 i.i.d이면 사용된 변동성 추정모형은 적합함(correct)을 의미한다.

First, a monthly seasonality in conditional mean equations was found. It means that arrivals of foreign tourists into Korea vary with monthly seasonality. The results are consistent with those of other empirical studies, which reported the existence ...

First, a monthly seasonality in conditional mean equations was found. It means that arrivals of foreign tourists into Korea vary with monthly seasonality. The results are consistent with those of other empirical studies, which reported the existence of monthly seasonal variations (Chan 1993; Hiemstra and Wong 2002; Lim and McAleer 2001).
Second, the estimated GARCH model revealed that the impact of news shock on monthly tourist arrivals into Korea is quite persistent as following a quadratic curve. In addition, since the conditional variance in the GARCH model depends only on the square of the unexpected news shock, the news impact curve of the GARCH model follows a quadratic function centered on . This indicates that as the squared spread gets bigger, tourism demand is likely to become more volatile and more difficult to predict. Also, the results of this study confirmed that the symmetric GARCH model tends to overstate the variance for , whereas it tends to underestimate the variance for . That is, if a negative shock causes more volatility than a positive shock of the same size, the GARCH model tends to underestimate the amount of volatility following bad news and overestimate the amount of volatility following good news. Otherwise, if large shocks result in more volatility than a quadratic function allows, then the standard GARCH model tends to under-predict volatility after a large shock and overestimates volatility after a small shock. Thus, the GARCH model showed its limitations in that it cannot capture the asymmetric effect and the leverage effect.
Third, through investigating the EGARCH model and the TARCH model, an asymmetric effect was found. That is, the volatility of monthly inbound tourist demand in Korea varied according to whether the news shock was good or bad. Likewise, the models showed the presence of leverage effects. This means that the negative news shock produced more volatility than positive news shock in the variance of monthly inbound tourism demand in Korea. Based on the evidence from real events in the past years, for example, during the FIFA 2002 World Cup which attracted global attentions, fewer foreign tourists (230,000) visited Korea than the estimated 0.4 million (Ministry of Culture and Tourism 2003). In contrast, total number of inbound tourists from February through June 2003 affected by the SARS was 2,068,061 (KNTO 2004). The number represented a drastic drop of 25.2 percent when compared to that of the same period of 2002.
These results strongly suggest that the Korean government and key tourism industry players (firms, associations, boards, etc.) should focus particularly on the notable and often extraordinary changes in the tourism business environment following the broadcast of bad news because conditional volatility increases more when a negative shock occurs than when a positive shock occurs. However, negative shocks are not easily predicted as they occur suddenly and erratically. This implies the need to plan precisely and seriously for the inevitable negative events. When negative news shocks are predicted, tourism firms, organizations and associations need to, either singularly or collectively, design appropriate tactical corporate and/or business strategies to minimize the adverse effects which may result from a decrease of tourism demand. Swift measures such as development of contingency programs, downsizing supply or reducing investment in consideration of the persistence and dimensions of the bad news shock may be necessary.

This study introduces the concepts and theories of conditional heteroscedastic volatility models and the news impact curves and applies them to the Korea inbound tourism market. Three volatility models were introduced and used to estimate the conditio ...

This study introduces the concepts and theories of conditional heteroscedastic volatility models and the news impact curves and applies them to the Korea inbound tourism market. Three volatility models were introduced and used to estimate the conditional volatility of monthly arrivals of inbound tourists into Korea and news impact curves according to the three models.
On the basis of findings of this study, the demand of inbound tourists to visit Korea is likely to be highly affected by bad news. On top of that, when the favorable shock on Korea tourism occurs, the demand of inbound tourists to Korea would be less sensitive.
The results suggest that the Korea government and tourism industry should pay more attention to changes in the tourism environmental factors following bad news because conditional volatility increases more when a negative shock occurs than when a positive shock occurs. Furthermore, this study found that conditional volatility increased more when a large positive shock occurred than when a small positive shock occurred.

본 연구는 외래관광객 수요예측 방법에 있어서 지금까지 응용하지 않은 변동성 이론을 도입하여 한국의 인바운드 관광수요에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이 목적이었다. 국제관광수요에 미치는 요인들로 인한 효과를 자세하게 연구하였으며 뉴스충격에 따른 순수 ...

본 연구는 외래관광객 수요예측 방법에 있어서 지금까지 응용하지 않은 변동성 이론을 도입하여 한국의 인바운드 관광수요에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이 목적이었다. 국제관광수요에 미치는 요인들로 인한 효과를 자세하게 연구하였으며 뉴스충격에 따른 순수관광목적 방한객 수요변동이 어떻게 나타나는지 알아보았다. 이는 이들 방한객 수요변동이 동태적으로 어떤 양상을 나타내는 가를 입증하기 위해서였다. 본 연구의 실증적 분석을 위해 다음과 같은 절차를 따랐다. 첫째, 한국관광공사에서 월별 시계열데이터를 수집하였다. 둘째, 추세변동, 계절변동, 순환변동, 불규칙변동과 같은 4가지 변동을 파악하며, 이는 HP-FILTER, 계절더미를 산입한 회귀분석 등을 통하여 검정하였다. 셋째, 시점 간 자료의 안정성을 파악하기 위하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller) Test와 PP(Phillips-PerronTest)를 실시하였다. 넷째, 위와 같은 선행검정을 한 후 본 연구의 변동성 모형인 GARCH, EGARCH, TGARCH 모형으로 뉴스충격의 지속성과 비대칭도를 검정하였다. 다섯째, 모형의 안정성과 계열상관의 존재여부를 확인하여 각각의 GARCH, EGARCH, TGARCH를 분석하였다. 이를 통하여 뉴스충격 반응함수의 존재여부와 지속성 및 비대칭성을 추정하였다.
본 연구의 순수관광목적 외래방한객수요의 변동성모형추정결과는 다음과 같다. 첫째, 시계열에 대한 정상성 여부를 검증하기 위해 단위근검정(unit-root-test)을 한 결과 ADF검정과 PP검정 모두 단위근이 존재한다는 귀무가설이 1% 유의수준에서 기각되고 있어 시계열의 정상성이 확보된 것으로 보여지고 있다. 둘째, 안정성 검정을 시행한 결과 이들 3개 시계열자료에 자연로그를 취한 값으로 분석을 시행하여도 무방하다는 결론이 도출되었다. 본 연구는 변동성에 대한 연구이므로 정의한 계산식에 따라 차분값으로 분석을 시도하였다. 이에 따라 차후에 분석할 모든 모형은 순수관광목적 방한객 월별 수에 자연로그를 차분한 값을 적용하였다. 셋째, 계절성 및 계열상관 검정을 위해 통상최소자승법(OLS)를 사용한 결과 이들 외래방한객 자료에서 부분적인 계절성이 나타났으며 방한객의 추세는 점진적인 증가추세에 있는 것으로 보인다. 넷째, 이 외래방한객 자료에서 모형별 효과추정결과 조건부 분산식에서 α+β값들은 1보다 작은 것으로 나타나 조건부 분산의 추정식이 안정적이며, 그 값이 1에 매우 근접하여 변동성 충격이 매우 지속적(persistent)인 것으로 나타났다. 다섯째, 분석결과에 따르면, EGARCH (1,1) 모형과 TGARCH(1,1)모형을 나타내는 뉴스충격반응 곡선에서 변동성의 비대칭효과는 나타나고 있다.
본 연구에서 한국 관광시장의 평가는 뉴스충격에 대한 반응의 결과가 지속적으로 나타나며, 호재와 악재에 대한 반응이 각각 다르게 나타나 악재에 방문객이 민감하게 감소하는 추세를 보여주고 있다. 즉 이러한 사항들은 주식시장의 수익률과 비슷한 양상을 나타내고 있으며, 이는 위험기피적이라는 개인의 효용함수 형태를 정확하게 보여주고 있는 것으로써 순수관광목적 외래방한객은 국제관광환경의 영향에 매우 민감하며 뉴스충격에 따른 인바운드 순수목적 방한객의 수요는 큰 변동성을 가지고 있다고 볼 수 있다.