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표제지
감사의 글
목차
논문요약 11
제1장 서론 13
제1절 연구의 배경 및 목적 13
1. 연구의 배경 13
2. 연구의 목적 15
제2절 연구방법 및 범위 16
제3절 논문의 구성 17
제2장 이론적 배경 19
제1절 호텔·관광부문 수요분석 선행연구의 동향 19
1. 호텔부문 수요분석 선행연구의 동향 19
2. 관광부문 수요분석 선행연구의 동향 23
제2절 호텔객실 수요결정요인분석에 대한 접근 26
1. 호텔객실 수요결정요인 26
2. 외국계 체인브랜드호텔과 국내 브랜드호텔의 구분 31
제3장 연구과제 설정 및 실증분석을 위한 모형 탐색 32
제1절 연구과제의 설정 32
제2절 실증분석을 위한 모형의 설정 33
1. 패널데이터모형을 적용한 객실수요결정요인 추정모형 및 방법 설정 35
2. 패널데이터 모형의 종류 선택기준 39
제3절 표본분석 자료 및 분석호텔 채택 46
1. 분석변수 채택 및 정의 46
2. 표본분석 기간 및 분석 호텔 채택 55
제4장 실증분석 57
제1절 자료에 대한 기술통계 분석 57
1. 로그변환 전 12개 호텔의 통합 기술 통계량 57
2. 로그변환 후 12개 호텔의 통합 기술 통계량 58
제2절 패널데이터모형을 적용한 외국인 객실 수요결정요인 추정 59
1. 분석모형의 설정 59
2. One-Way Error Component Regression Model 61
3. Two-Way Error Component Regression Model 67
4. 적용모형에 대한 분석결과의 비교해석 및 적합모형 채택 72
제3절 체인여부에 따른 외국인객실 수요결정요인비교 75
1. 체인브랜드에 따른 외국인객실 수요결정요인 분석 75
2. 외국계 체인브랜드 호텔과 국내 브랜드 호텔 외국인객실 수요결정요인의 비교 78
제5장 결론 80
제1절 연구의 요약 및 시사점 80
1. 연구의 요약 80
2. 연구의 시사점 83
제2절 연구의 한계 및 향후 연구방향 85
참고 문헌 87
ABSTRACT 92
〈표 2-1〉 호텔부문 수요분석 선행연구의 동향 22
〈표 2-2〉 관광부문 수요분석 선행연구의 동향 25
〈표 3-1〉 패널데이터의 구성 34
〈표 3-2〉 Panel Data Model의 구분 38
〈표 3-3〉 변수의 출처 47
〈표 3-4〉 해외 체인브랜드호텔과 국내브랜드호텔의 분류 55
〈표 4-1〉 로그변환 전 12개 호텔의 통합 기술통계 분석결과 57
〈표 4-2〉 로그변환 후 12개 호텔의 통합 기술통계 분석결과 58
〈표 4-3〉 외국인객실 수요결정요인 추정결과 63
〈표 4-4〉 외국인객실 수요결정요인에 대한 호텔특성효과 분석결과 : One-Way Error Component Regression Model 65
〈표 4-5〉 외국인객실 수요결정요인 추정결과 : Two-Way Error Component Regression Model 69
〈표 4-6〉 외국인객실 수요결정요인에 대한 호텔특성효과 분석결과 : Two-Way Error Component Regression Model 71
〈표 4-8〉 외국인 객실 수요 결정요인 추정에 적용된 모형들에 대한 분석결과 비교 74
〈표 4-9〉 외국계 체인브랜드 호텔 vs. 국내 브랜드호텔의 수요결정요인 비교 : One-Way Error Component Regression Model 임의효과모형 76
〈그림 1-1〉 논문의 구성 18
〈그림 3-1〉 외국인 객실매출(12개 호텔) 48
〈그림 3-2〉 평균 객실가격(12개 호텔) 49
〈그림 3-3〉 외국인 숙박객 수(12개 호텔) 50
〈그림 3-4〉 분기별 국내 소비자 물가지수 변동추이 51
〈그림 3-5〉 원화의 대미달러 환율 변동추이 52
〈그림 3-6〉 방한 외래객 수 증감추이 53
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본 연구는 특1급 객실 수요 결정요인을 추정하기 위하여 서울시내 특 1급 호텔 외국인객실 매출을 대상으로 객실수요결정요인을 분석하였다. 본 연구의 첫 번째 목적은 호텔의 매출액을 대상으로 사회·경제적 요인과 기타 외부 충격 변수를 적용하여 외국인객실 수요결정요인을 추정하는 것이다. 그리고 두 번째 목적은 외국계 체인 브랜드 호텔과 국내 브랜드 호텔의 모형을 비교함으로써 각각의 모형에서 변수의 영향력의 차이를 비교하는데 있다.
본 연구를 수행하기 위해 서울시내에 입지한 12개 호텔을 분석대상으로 하여 1997년부터 2008년까지 48분기의 데이터를 분석하였다. 호텔 외국인객실 수요결정요인을 분석하기 위하여 외국인객실매출을 종속변수로 설정하고, 이에 영향을 미치는 설명 변수로써 호텔 객실 매출 지표인 평균객실가격, 거시경제 지표인 소비자 물가지수와 환율, 기타지표로써 방한 외래객 수를 설정하였다. 또한 질병증후군과 국제 이벤트, 경기가 호텔 외국인객실매출에 미치는 영향력을 분석하기 위하여 2003년 SARS와 2002년 2/4분기의 월드컵, 1997년 IMF, 1분기와 4분기 계절변수를 더미변수로 도입하였다.
횡단 자료와 시계열 자료의 성격을 모두 지닌 패널자료를 도입하고 서울 특1급 외국인객실 수요에 미치는 영향력을 알아보기 위하여 Panel Data Model을 적용하였고 LIMDEP8.0으로 패널데이터모형 분석을 실시하였다. 외국인객실 수요결정요인을 분석하기 위해서 측정단위가 다른 종속변수와 설명변수 모두 로그로 변환 시킨 이중로 그(Double Log)모형을 적용하여 종속변수에 대한 설명변수의 탄력성을 분석하였다.
첫 번째 연구 과제를 설정하기 위해서 Panel Data Model분석결과 외국인 객실 수요결정요인을 추정함에 있어 가장 타당한 모형은 One-Way Error Component Regression Model의 임의효과 모형으로 나타났다. One-Way Error Component Regression Model의 임의효과 모형으로 외국인객실 수요결정요인을 추정한 결과 평균객실가격(ROOMRATEt), 환율(EXRATEt-1), 소비자 물가지수(CPIt), SARS(DUM1SARS), IMF(DUM3IMF), 1/4분기 계절더미(DUM4S1)변수는 객실매출에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(1%유의수준).
외국인객실 수요결정요인에 가장 큰 영향을 미친 변수는 평균객실가격으로 나타났으며, 환율의 상승은 매출에 정(+)의 영향을 미침을 알 수 있었다. 반면 소비자 물가지수의 상승과 1/4분기 계절더미, 2003년 발생한 SARS, 1997년 IMF는 외국인객실 매출에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
두 번째 연구 과제인 외국인객실 수요결정요인의 영향력에 대한 호텔 브랜드별 차이를 분석하기 위하여 8곳의 외국계 체인 브랜드 호텔과 4곳의 국내 브랜드 호텔로 구분하여 One-Way Error Component Regression Model의 임의효과 모형으로 수요 결정요인을 비교하였다. 객실 매출에 가장 큰 영향력을 보인 평균객실 가격과 객실 최대 매출에 영향을 준 2002년 월드컵, 최저 매출을 기록한 2003년 SARS, 2/4, 3/4분기에 비해 비수기로 나타난 1/4분기 더미변수를 도입한다.
외국계 체인 여부에 따른 외국인객실 수요결정요인을 비교해 본 결과 평균객실 가격은 두 집단 모두에 유사한 영향력을 미침을 알 수 있었고, 월드컵은 외국계 체인 브랜드 호텔에 0.193% 외국인 객실 매출을 증가시켜 정(+)의 영향을 미친 반면(5%유의수준), 국내브랜드호텔의 객실 매출에는 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 드러났다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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