Ⅱ. 이론적 배경
4) 수요예측의 정확도 측정
단기간의 공급이나 수용력을 조절할 수 없는 관광산업의 특성상 예측치의 정 확도는 매우 중요하다.특히 Archer(1994)는 관광산업은 관련 상품의 소멸적 특 성 때문에 정확한 수요예측의 중요성을 강조하였다.54)최적의 모형을 선정하는 기준은 다양하지만 일반적으로 오차의 크기를 이용한다.그러나 오차의 크기의 정확성도 어떤 기준을 사용하느냐에 따라 최적의 모형을 달리 선택할 수 있다.55) VanDoorn(1984)은 예측의 정확성,예측기간,예측모델의 단순성,비용성을 기준 으로 제시했다.56)일반적으로 많이 사용하는 아래의 산식들은 추정치와 실제치의 오차를 이용한 것이기 때문에 추세가 급격하게 바뀌는 때에는 적합하지 않을 수 있는 단점이 있다.이런 문제를 보완하기 위해 장기적인 추세를 판단할 때에는 전문가의 주관적 방법이 더 적합할 수 있으며57)추세선을 그림으로 나타내고 선 택한 조합으로 예측오차의 최소화를 시도하는 연구도 진행되었다.58)
54) Archer,B.(1994).Demand forecasting and estimation.in traval,Tourism and HospitalityResearch:A HandbookforManagersandResearcher2ndedition,Wiley.
pp.105-114.
55) 송근석․이충기(2006). 관광수요 예측모형의 정확성 비교. 『관광연구저널』.
20(2),p.364.
56)Van Doorn.J.W.M.(1984).Tourism Forecasting and the Policy-maker.Tourism Management,5(1),pp.24-39.
57)최병길․오상훈․현정석(2006).상게논문.p.56.59.
58)최병길․오상훈․현정석(2006).상게논문.p.59.
① 오차제곱합(SSE :Sum ofSquaredError):
⑧ 타일계수(Theil-U coefficient)
계량모델간 예측오차의 비교가 쉽고,신뢰도가 높기 때문에 MAPE와 함께 자
주 이용되고 있다.식은
이고 분자 즉 실제치와 예측 치의 차이를 제곱한 값이 작을수록 정확한 모형이 되는데 Frechtling(1996)은 ‘1’을 기준으로 할 때 U > 1이면 나이브(Naive또는 ‘Nochange')모형보다 정확 치 않기 때문에 이용가치가 없다고 하고,U < 1나이브 모형보다 정확한 모형이 라고 하여 기준을 ’1‘로 하였다.60)
Carbone& Armstrong(1982)은 수요예측의 정확성과 관련하여 학자들과 실무 자들을 대상으로 정확성 지수의 이용에 관한 조사를 시행하였다.그 결과는 평균 자승오차 절대평균오차비율,절대평균오차의 순으로 나타났다.61)
<표 2-11> 예측수행 시 수반되는 예측평가 기준과 상대적 중요도 분석
정확성지수 판단기준 학자 (n=70)
실무자
(n=75) 정확성지수 판단기준 학자 (n=70)
실무자 (n=75)
결정계수 - 2 평균절대오차 12 14
평균자승오차 30 20 평균절대평균오차비율 15 7
기하평균자승오차 1 최소최대절대오차 2
-최소변량 2 4 랜덤예측오차 1 2
타일의 U검증 3 1 특별한 지수를 사용하지
않음 8 14
평균백분율오차 5 5
자료 :최영문(1998),『관광수요예측모형의 예측 정확성 평가-시계열예측기법을 중심으로』,경기대 박 사학위논문,p.20.재인용.
위에서 언급한 정확도 측정은 실제치와 예측치간의 정확도라는 면에서 과거자 료에 근거를 하고 있다.예측이라는 것은 과거자료을 예측하는 것이 아니라 미래 의 수요를 예측하는 것이기 때문에 이 정확도 측정은 자료의 패턴이나 추세가 지속해서 이루어진다는 가정에서는 유용하다고 할 수 있을 것이다.그러나 1994 년 이후 중국인 제주도 입도 관광객은 2008년을 기점으로 과거 패턴과는 매우
60)Frechtling,DouglasC.(1996).상게서.
61) 최영문(1998),『관광수요예측모형의 예측 정확성 평가-시계열예측기법을 중심으 로』,경기대학교 대학원 박사학위논문,p.20.재인용.
다른 추세를 보이고 있어 제한적으로 사용할 필요가 있다.