연구목표 |
국가적인 거시적 차원에서는 코로나19로 인한 관광의 축소로 국내 관광수요가 급감했으리라 누구나 짐작할 수 있다. 하지만, 미시적인 차원에서 살펴보면, 개별 관광지의 수요는 코로나19 발생 이전과 비교하여 변화가 없거나 오히려 증가한 곳도 있어, 코로나19에 의한 관광수요의 변화는 개별 관광지별로 매우 상이하다. 아울러, 관광수요의 변화는 확진자 수와 같은 ... |
연구내용 |
본 연구에서는 계량경제학의 인과추론 및 최근 머신러닝을 적용하여 새롭게 연구되고 있는 인과머신러닝(causal machine learning)을 활용하여 코로나19가 관광수요에 미치는 영향을 계량적으로 분석한다. 국내 4,000여개의 주요관광지를 대상으로 개별적으로 코로나19에 의한 관광수요의 변화에 대해 통계적으로 엄밀하게 인과분석을 수행한다. 첫째, 시... |
기대효과 |
본 연구에서는 시계열의 인과추론 및 인과머신러닝을 다루므로 경영학, 경제학을 비롯하여 시계열 데이터를 다루는 사회과학의 다양한 분야에서 본 연구결과를 활용할 수 있다. 계량경제학의 인과추론 분야에 대한 연구업적으로 2021 노벨경제학상이 수여되었고 최근 인과추론에 머신러닝/딥러닝 기법을 활용한 인과머신러닝이 학문 간 융합 연구로 새롭게 등장하고 있다. 인과... |
키워드 |
코로나19, 관광수요, 인과추론, 인과머신러닝, 시계열예측, 계량경제학, 머신러닝 |