본문내용
총생산액, 다른 수송수단의 요금)
(2) 상관분석(correlation analysis)
두 변수사이의 밀접한 정도를 규명하는 절차와 과정
상관계수(correlation coefficient) : 두 변수간의 관계의 강도를 나타내는 계수
1) 단순회귀모형
(1) 정의
한 종속변수에 대해 독립변수가 하나인 단순한 형태의 회귀분석
2개의 변수에서 각 하나의 독립변수 X와 종속변수 Y로 된 단순회귀모형
* 선형 회귀모형Y=α+βX
* 지수형 회귀모형Y=α+βX
(2) 목적
종속변수와 가능한 한 높은 상관성을 지닌 설명변수의 선형식을 만들어 내는 것
선형식은 종속변수의 수치를 예측하기 위해 사용
(3) 사례
어떤 국가와 지역 i로부터 발생하는 관광자 수는 각각의 i에 있어 소득수준의 상관계수라는 가설을 설정
2개의 변수 사이의 관련정도를 검토하기 위해 가장 유용한 기술적 방법은 선형상관분석
2) 다변량회귀모형(Multivariable Regression Demand Model)
관광수요예측에 많이 응용되는 방법 → 신뢰도가 높은 기법으로 광범위하게 사용
2개 이상의 관련변수 사이의 관계, 즉 어떤 특정한 국가와 지역을 방문하는 관광자의 수와 여행비용, 관광자의 소득수준, 그리고 그 관광자가 거주하고 있는 국가와 지역의 인구와 같은 제요소의 관계를 계산하기 위한 통계적 방법
이 기법은 조사?연구자에게 어떤 종속변수와 어떤 수의 설명변수와의 관계를 연구시키는 일이 가능
2. 중력모형(Gravity Model)
1) Newton 역학의 기본전제
두 물체의 인력은 이들의 질량의 곱에 비례하고, 이들 상호간의 거리의 제곱에 반비례한다.
F : 각각의 물체와 다른 물체에 미치는 힘
M1?M2는 물체 1과 2의 질량
D는 2개 물체 사이의 거리
G는 중력의 힘을 나타내는 모수
2) 중력모형의 이용
특정의 수량관계가 어떤 종류의 인간행동과 사람들의 이동을 설명하는데 도움이 되고, 연구자들은 경제 및 사회과학적인 자료분석에 중력모형을 이용
초기에 이 모형은 여객수송의 흐름, 화물수송, 그리고 소매판매 패턴에 응용되었지만, 현대에 이르러 관광자와 레크리에이션을 위한 이동을 분석하는 관광수요 예측에 사용
큰 단체의 행동 패턴을 예측하는데 적합하며, 현상의 상호작용을 기술하지만 설명 아님
3) 사례
관광자 이동수준은 경쟁적 목적지가 갖는 상대적인 매력요소에 따라 영향을 받음
(1) 가정
첫째, 지역의 각각의 사람들이 사회경제적 특징으로 현저한 차이가 존재하지 않을 것
둘째, 어떤 지역에서부터 다른 지역으로 이동하는 비용도 시간도 필요치 않을 것
(2) i지역의 인구가 지역 j로 여행하여야 하는 기대되는 회수
Tij : 지역 i를 출발해서 지역 j에서 끝나는 총기대여행횟수
K : 1인당 평균여행횟수
Pi : 지역 i의 인구, Pj : 지역 j의 인구
(3) 출발지 i로부터 j까지의 여행 패턴
3. 확률적 여행모형(Probabilistic travel model)
여행량에 관한 예측이 다양한 여행변수와 관련된 가설적 구조의 기초 하에서 만들어지는 구조예측모형
예측이 실제 여행수보다 총여행의 확률 또는 비율에 의해서 나타난다는 점에서 중력모형과 다름
1959년 Luce에 의해 처음으로 고안되었으며, 1968년 Wennergren과 Nielson에 의해 레크리에이션 여행에 응용
소비자가 관광목적지와 같은 특정한 상품을 선택하는 확률은 모든 대체상품과 비교하여 이 상품이 갖는 효용과 직접적으로 비례함
장점 : 관광자가 항상 가장 매력 있는 목적지로 여행을 하며, 다른 모든 목적지는 완전히 무시되는 비현실적인 가정을 분석가가 피하도록 한다는 점
이 모형은 같은 여행자가 다른 목적지로 갈 수도 있고, 변동하는 관광 수에 있어서 많은 여행자가 모든 이용 가능한 다른 목적지로 갈 것이라는 사실을 수용
이 모형의 이용과 관련된 중심적 쟁점은 효용의 정의, 효용은 단순한 매력보다는 더 많은 것을 반영하며, 그것은 또한 비용 혹은 목적지 접근의 제한성의 영향을 받음
1) 효용의 계산절차
① 여행시스템과 관련하여 긍정적, 부정적 특성을 통합한 목적지 효용의 계량적 측정수단을 개발한다.
효용의 정의는 효용에 영향을 미치는 변수뿐만 아니라 이 변수들이 어떻게 결합되었는가도 포함
1.1.1.2.* Wennergren과 Nielson
보트 타는 사람의 저수지 선택에 관한 분석에서 저수지 수면지역과 여행거리를 이용
그들의 선택, 규모, 거리가 다중적으로 결합됨을 제시
Uj : j 저수지의 효용, Sj : j의 표면지역, Dij : i에서 j까지의 거리
② 적절한 효용의 측정수단을 결정한 이후에 모든 목적지 효용을 산출하는데 필요한 자료를 수집한다. 그 자료를 기록하고 개별적 효용치의 합계에 의해 총효용을 계산 :
∑Uj
③ 여행자가 어느 특정 목적지를 선택할 확률은 그 목적지의 효용을 모든 목적지의 총효용으로 나눔으로써 구한다.
Pij : 여행자가 j를 선택할 확률
1.1.1.
2) 관광지 효용의 계산
(1) 사례
미국 북부의 어느 도시로부터 여행자가 멕시코만 해안에 있는 3개의 휴영지를 각각 선택할 확률을 예측
(2) 가정
여행자의 출발지점으로부터 각 목적지까지의 거리는 동일
3개 지역 휴양지의 쾌적함과 서비스의 질은 가격에 따라 변화
휴양지의 주요한 차이점은 그 지역의 수용능력
(3) 휴양지의 효용
Uj : j 휴양지의 효용, Cj : j지역의 객실 수, 꺼 :j지역의 평균 1일 객실요금
(4) 휴양지를 선택할 확률
표는 세 곳의 가상 휴양지의 수용능력과 객실요금
1휴양지의 효용은 휴양지의 수용능력(객실 수)를 평균객실요금으로 나눈 것
250 / 90 = 2.78
휴양지
1일 객실요금
객실 수
Uj=Cj/Rj
Rj($)
Cj
1
90
250
2.78
2
100
300
3.00
3
120
310
2.58
8.36∑(Cj/Rj)
같은 계산방법으로 다른 휴양지의 효용도 계산
총효용은 개별적인 효용의 합으로 도출 : 8.36
한 여행자가 i로부터 첫 번째 휴양지를 선택할 확률(Pi1) : 2.78 / 8.36 = 33.2(%)
Pi2 = 3.00 / 8.36 = 35.9(%)
Pi3 = 2.58 / 8.36 = 30.9(%)
(2) 상관분석(correlation analysis)
두 변수사이의 밀접한 정도를 규명하는 절차와 과정
상관계수(correlation coefficient) : 두 변수간의 관계의 강도를 나타내는 계수
1) 단순회귀모형
(1) 정의
한 종속변수에 대해 독립변수가 하나인 단순한 형태의 회귀분석
2개의 변수에서 각 하나의 독립변수 X와 종속변수 Y로 된 단순회귀모형
* 선형 회귀모형Y=α+βX
* 지수형 회귀모형Y=α+βX
(2) 목적
종속변수와 가능한 한 높은 상관성을 지닌 설명변수의 선형식을 만들어 내는 것
선형식은 종속변수의 수치를 예측하기 위해 사용
(3) 사례
어떤 국가와 지역 i로부터 발생하는 관광자 수는 각각의 i에 있어 소득수준의 상관계수라는 가설을 설정
2개의 변수 사이의 관련정도를 검토하기 위해 가장 유용한 기술적 방법은 선형상관분석
2) 다변량회귀모형(Multivariable Regression Demand Model)
관광수요예측에 많이 응용되는 방법 → 신뢰도가 높은 기법으로 광범위하게 사용
2개 이상의 관련변수 사이의 관계, 즉 어떤 특정한 국가와 지역을 방문하는 관광자의 수와 여행비용, 관광자의 소득수준, 그리고 그 관광자가 거주하고 있는 국가와 지역의 인구와 같은 제요소의 관계를 계산하기 위한 통계적 방법
이 기법은 조사?연구자에게 어떤 종속변수와 어떤 수의 설명변수와의 관계를 연구시키는 일이 가능
2. 중력모형(Gravity Model)
1) Newton 역학의 기본전제
두 물체의 인력은 이들의 질량의 곱에 비례하고, 이들 상호간의 거리의 제곱에 반비례한다.
F : 각각의 물체와 다른 물체에 미치는 힘
M1?M2는 물체 1과 2의 질량
D는 2개 물체 사이의 거리
G는 중력의 힘을 나타내는 모수
2) 중력모형의 이용
특정의 수량관계가 어떤 종류의 인간행동과 사람들의 이동을 설명하는데 도움이 되고, 연구자들은 경제 및 사회과학적인 자료분석에 중력모형을 이용
초기에 이 모형은 여객수송의 흐름, 화물수송, 그리고 소매판매 패턴에 응용되었지만, 현대에 이르러 관광자와 레크리에이션을 위한 이동을 분석하는 관광수요 예측에 사용
큰 단체의 행동 패턴을 예측하는데 적합하며, 현상의 상호작용을 기술하지만 설명 아님
3) 사례
관광자 이동수준은 경쟁적 목적지가 갖는 상대적인 매력요소에 따라 영향을 받음
(1) 가정
첫째, 지역의 각각의 사람들이 사회경제적 특징으로 현저한 차이가 존재하지 않을 것
둘째, 어떤 지역에서부터 다른 지역으로 이동하는 비용도 시간도 필요치 않을 것
(2) i지역의 인구가 지역 j로 여행하여야 하는 기대되는 회수
Tij : 지역 i를 출발해서 지역 j에서 끝나는 총기대여행횟수
K : 1인당 평균여행횟수
Pi : 지역 i의 인구, Pj : 지역 j의 인구
(3) 출발지 i로부터 j까지의 여행 패턴
3. 확률적 여행모형(Probabilistic travel model)
여행량에 관한 예측이 다양한 여행변수와 관련된 가설적 구조의 기초 하에서 만들어지는 구조예측모형
예측이 실제 여행수보다 총여행의 확률 또는 비율에 의해서 나타난다는 점에서 중력모형과 다름
1959년 Luce에 의해 처음으로 고안되었으며, 1968년 Wennergren과 Nielson에 의해 레크리에이션 여행에 응용
소비자가 관광목적지와 같은 특정한 상품을 선택하는 확률은 모든 대체상품과 비교하여 이 상품이 갖는 효용과 직접적으로 비례함
장점 : 관광자가 항상 가장 매력 있는 목적지로 여행을 하며, 다른 모든 목적지는 완전히 무시되는 비현실적인 가정을 분석가가 피하도록 한다는 점
이 모형은 같은 여행자가 다른 목적지로 갈 수도 있고, 변동하는 관광 수에 있어서 많은 여행자가 모든 이용 가능한 다른 목적지로 갈 것이라는 사실을 수용
이 모형의 이용과 관련된 중심적 쟁점은 효용의 정의, 효용은 단순한 매력보다는 더 많은 것을 반영하며, 그것은 또한 비용 혹은 목적지 접근의 제한성의 영향을 받음
1) 효용의 계산절차
① 여행시스템과 관련하여 긍정적, 부정적 특성을 통합한 목적지 효용의 계량적 측정수단을 개발한다.
효용의 정의는 효용에 영향을 미치는 변수뿐만 아니라 이 변수들이 어떻게 결합되었는가도 포함
1.1.1.2.* Wennergren과 Nielson
보트 타는 사람의 저수지 선택에 관한 분석에서 저수지 수면지역과 여행거리를 이용
그들의 선택, 규모, 거리가 다중적으로 결합됨을 제시
Uj : j 저수지의 효용, Sj : j의 표면지역, Dij : i에서 j까지의 거리
② 적절한 효용의 측정수단을 결정한 이후에 모든 목적지 효용을 산출하는데 필요한 자료를 수집한다. 그 자료를 기록하고 개별적 효용치의 합계에 의해 총효용을 계산 :
∑Uj
③ 여행자가 어느 특정 목적지를 선택할 확률은 그 목적지의 효용을 모든 목적지의 총효용으로 나눔으로써 구한다.
Pij : 여행자가 j를 선택할 확률
1.1.1.
2) 관광지 효용의 계산
(1) 사례
미국 북부의 어느 도시로부터 여행자가 멕시코만 해안에 있는 3개의 휴영지를 각각 선택할 확률을 예측
(2) 가정
여행자의 출발지점으로부터 각 목적지까지의 거리는 동일
3개 지역 휴양지의 쾌적함과 서비스의 질은 가격에 따라 변화
휴양지의 주요한 차이점은 그 지역의 수용능력
(3) 휴양지의 효용
Uj : j 휴양지의 효용, Cj : j지역의 객실 수, 꺼 :j지역의 평균 1일 객실요금
(4) 휴양지를 선택할 확률
표는 세 곳의 가상 휴양지의 수용능력과 객실요금
1휴양지의 효용은 휴양지의 수용능력(객실 수)를 평균객실요금으로 나눈 것
250 / 90 = 2.78
휴양지
1일 객실요금
객실 수
Uj=Cj/Rj
Rj($)
Cj
1
90
250
2.78
2
100
300
3.00
3
120
310
2.58
8.36∑(Cj/Rj)
같은 계산방법으로 다른 휴양지의 효용도 계산
총효용은 개별적인 효용의 합으로 도출 : 8.36
한 여행자가 i로부터 첫 번째 휴양지를 선택할 확률(Pi1) : 2.78 / 8.36 = 33.2(%)
Pi2 = 3.00 / 8.36 = 35.9(%)
Pi3 = 2.58 / 8.36 = 30.9(%)
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