DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Demand Forecasting Change of Korea's Imported Wine Market after COVID-19 Pandemic

코로나 팬데믹 이후 국내 수입와인 시장의 수요예측 변화 연구

  • 김지형 (한양여자대학교 외식산업과)
  • Received : 2023.11.27
  • Accepted : 2023.12.05
  • Published : 2023.12.31

Abstract

At the beginning of the COVID-19 pandemic, Korea's wine market had shrunk as other countries. However, right after the pandemic, Korea's imported wine consumption had been increased 69.6%. Because of the ban on overseas travel, wine was consumed in the domestic market. And consumption of high-end wines were increased significantly due to revenge spending and home drinking. However, from 2022 Korea's wine market has begun to shrink sharply again. Therefore this study forecasts the size of imported wine market by 2032 to provide useful information to wine related business entities. KITA(Korea International Trade Association)'s 95 time-series data per quarter from Q1 of 2001 to Q3 of 2023 was utilized in this research. The accuracy of model was tested based on value of MAPE. And ARIMA model was chosen to forecast the size of market value and Winter's multiplicative model was used for the size of market volume. The result of ARIMA model for the value (MAPE=10.56%) shows that the size of market value in 2032 will be increased up to USD $1,023,619, CAGR=6.22% which is 101% bigger than its size of 2023. On the other hand, the volume of imported wine market (MAPE=10.56%) will be increased up to 64,691,329 tons, CAGR=-0.61% which is only 15.12% bigger than its size of 2023. The result implies that the value of Korea's wine market will continue to grow despite the recent decline. And the high-end wine market will account for most of the increase.

COVID-19 팬데믹 초기에 한국의 와인시장은 다른 나라들과 마찬가지로 상당히 위축되어 있었다. 하지만 팬데믹 직후 한국의 수입 와인소비는 2020년 한 해 69.6%나 증가하였다. 이는 해외 여행금지로 와인이 국내에서만 소비되고 보복 소비와 홈술로 인해 고가 와인의 판매가 증가한 것에 기인한다. 그러나 코로나가 끝난 2022년부터 한국의 와인시장은 큰 폭으로 다시 위축되기 시작하였다. 그러므로 본 연구는 와인과 관련된 사업자들에게 향후 10년 뒤, 2032년까지 수입와인 시장의 수요예측을 통해 중장기 사업계획 수립에 유용한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 9월까지 한국무역협회가 제공한 95개의 시계열 데이터를 사용하였다. 모형의 정확도는 MAPE 값을 기초로 시험하였고, 수입와인의 전체 금액 예측은 ARIMA 모형, 전체 중량의 예측은 Winters 승법 모형을 사용해 계산하였다. 2032년까지 수입 와인시장의 전체 금액을 예측한 ARIMA 모형(MAPE=10.56%)은 와인시장 금액의 규모를 USD $1,023,619, CAGR=6.22%로 예측하였으며, 이는 2023년 대비 101% 증가한 규모이다. 반면에 중량은 Winters 승법모형(MAPE=10.03%)을 사용하여 계산하였으며, 2032년 중량은 64,691,329톤으로 CAGR=-0.61% 하락할 것으로 예측하였고, 이는 2023년 대비 15.12% 성장한 것이다. 결론적으로 한국 수입와인 시장은 최근의 하락세에도 불구하고 꾸준히 성장할 것이며, 고급 와인시장이 이 증가의 대부분을 차지할 것으로 보인다.

Keywords

References

  1. 관세청. 무역통계. https://unipass.customs.go.kr:38030/ets/
  2. 김재석.손은호, "계절 ARIMA 모형을 이용한 호텔객실매출액의 예측", 관광연구, 30(2), pp. 381-398, 2006.
  3. 김지형, "2030년까지 한국 수입와인 시장의 수요예측-시계열 수요예측 모델을 중심으로", 호텔리조트연구, 20(6), pp.451-466, 2021.
  4. 김지형.고재윤, "한국 수입와인 시장의 최적 수요예측법에 관한 연구: 시계열 수요예측 모델을 중심으로", 호텔관광연구, 18(5), pp.241-260, 2016.
  5. 민경창.전영인.하헌구, "계절성 ARIMA 모형을 이용한 항공화물 수요예측", 대한교통학회지, 31(3), pp.3-18, 2013. https://doi.org/10.7470/jkst.2013.31.3.003
  6. 배준호.김용순, "호텔 식음료 사업의 최적 수요예측 방법에 관한 연구", 관광.레저연구, 23(6), pp.119-135, 2011.
  7. 송근원, 「회귀분석과 아리마시계열분석」, 한국학술정보, 2013.
  8. 송근석.이충기, "결합기법을 이용한 관광수요예측", 관광.레저연구, 21(1), pp.183-202, 2009.
  9. 송준모, "계절형 ARIMA-Intervention 모형을 이용한 여행목적 별 제주 관광객 수 예측에 관한 연구", 한국데이터정보과학회지, 27(3), pp.725-732, 2016. https://doi.org/10.7465/jkdi.2016.27.3.725
  10. 심규원.권헌교, "계절 ARIMA 모형을 이용한 국립공원 탐방수요 예측", 한국임학회지, 100(1), pp.124-130, 2011.
  11. 안경모.이광우, "ARIMA Intervention을 이용한 한국인 관광객의 태국관광수요예측에 관한 연구", 호텔경영학연구, 1(4), pp.273-288, 2005.
  12. 윤설민.황순애.이충기, "호텔산업의 합리적 수요예측 방법에 관한 연구", 호텔경영학연구, 18(1), pp.1-16, 2009.
  13. 이충기(2011), 「관광응용경제학」, 대왕사, 2011.
  14. 이충기.송학준, "최적 시계열 수요예측 모델선정에 관한 연구", 관광학연구, 31(6), pp.289-311, 2007.
  15. 이충기.송학준.신창열, "BIE Expo 방문객 수요예측", 관광.레저연구, 19(3), pp.263-281, 2007.
  16. 정동빈(2009). SPSS(PASW) 「시계열 수요예측 I」, 한나래출판사, 2009.
  17. 한국무역협회. 무역통계. http://www.kita.net/
  18. 한은진.선종갑.민혜선, "와인소비자 수요의 결정요인에 관한 연구" 관광연구, 28(3), pp. 59-73, 2013.
  19. International Wine Conference, 2023.
  20. BH Archer, Demand Forecasting in Tourism. Monograph. 1976.
  21. V Cho, "A comparison of three different approaches to tourist arrival forecasting." Tourism Management, 24(3), pp.323-330, 2003. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(02)00068-7
  22. FL Chu, "Forecasting tourism demand in Asian-Pacific countries ." Annals of Tourism Research, 25(3), pp.597-615, 1998. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(98)00012-7
  23. FL Chu, "Forecasting tourism demand: A cubic polynomial approach." Tourism Management, 25(2), pp.209-218, 2004. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(03)00086-4
  24. CD Lewis, "Industrial and business forecasting methods: A practical guide to exponential smoothing and curve fitting." 1982.
  25. C Lim and Mc Michael, "Time series forecasts of international travel demand for Australia." Tourism Management, 23(4), pp.389-396, 2002. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(01)00098-X
  26. JC Liu, "Hawaii tourism to the year 2000: A Delphi forecast." Tourism Management 9(4), pp. 279-290, 1988. https://doi.org/10.1016/0261-5177(88)90002-7
  27. S Makridakis, SC Wheelwright, and RJ Hyndman, Forecasting Methods and Applications. John wiley & Sons, 2008.
  28. R McCleary et al., Applied Time Series Analysis for the Social Sciences, Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1980.
  29. https://moneys.mt.co.kr/news/mwView.php?no=2021081717108054975