• 한국항만경제학회지
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• 제27권3호
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• pp.41-64
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• 2011

이 연구는 케이프사이즈 시장과 파나막스 시장간의 비대칭 시간 가변 파급효과를 분석하기 위해서 조건부 평균에 전통적인 공적분항과 부분공적분항을 고려하고 있고, 조건부 분산에 레버리지 효과를 고려한 고정상관관계 GARCH와 동적상관관계 GARCH 모형을 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 두 시장간의 선-후행관계에 대해서 부분공적분항을 고려한 결과로부터 전기의 케이프사이즈 가격은 파나막스 시장가격에 유의적으로 정(+)의 영향을 미치고, 일반적인 공적분항을 고려하는 경우 두 시장간의 선-후행효과는 모두 유의적으로 정(+)의 효과를 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 두 시장간의 장기적인 균형관계가 성립하지 않는 경우, 개별시장은 어떻게 반응하는가를 나타내는 오차항의 계수는 모두 통계적으로 유의적이고, 케이프사이즈 시장에서는 모두 음(-)의 값을 가지고 파나막스 시장의 경우에는 모두 정(+)의 값을 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 두 시장간의 변동성의 파급효과에 대해서는 모든 모형에서 서로 영향을 주고 받는 것으로 나타났고, 통계적으로 유의하게 나타났다. 넷째, 레버리지 효과는 케이프사이즈 시장에서는 모두 유의적으로 정(+)의 값을 가지나, 파나막스 시장에서는 모두 통계적으로 유의적인 결과를 얻지 못하였다. 그러나 두 시장 모두에서 비대칭의 효과는 통계적으로 유의적인 것으로 나타나고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권2호
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• pp.217-240
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• 2011

이 연구는 VAR 모형을 이용하여 국제유가가 BDI, 선형에 따라 BCI, BPI 등 3개의 운임 지수에 각각 어떠한 영향을 미치는지와 VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석하였다. 첫째, VAR모형을 이용하여 국제유가의 변화가 BCI에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖고, BPI의 경우에는 시차 3기의 경우에만 음(-)의 유의적인 효과를 갖고, BDI 운임지수에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석의 결과는 국제유가의 충격으로부터 BDI의 반응은 약 3개월 정도 지속적으로 상승하다가 이후로는 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석한 결과는 BCI와 BPI 운임지수 간에 장기적인 균형관계로부터의 이탈이 발생하는 경우 BPI 운임지수가 감소하는 방향으로 조정되었다. 또한 동태적인 상관관계의 경우 시차 1기의 케이프사이즈 시장에서의 운임이 상승하면 금기의 파나막스 시장에서의 운임이 상승하는 것으로 나타났다. BCI와 BPI 운임지수간의 동학적인 충격반응함수의 분석으로부터 BCI 운임지수의 충격으로부터 BPI 운임지수의 반응은 약 3개월 정도 가파르게 상승하다가 5개월 이후로는 변화가 없는 것으로 나타났고, BPI 운임지수의 충격에 대한 BCI 운임지수의 충격반응의 정도는 매우 작게 나타났으며, 약 3개월 정도 완만하게 상승하다가 이후로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.153-164
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• 2022

본 연구는 2000년 1월부터 2021년 12월까지의 대표적 원자재 운송 수단인 Capesize 중고선가를 대상으로 해운산업에 대한 분위수 모형을 추정한다. 본 연구는 두 가지 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 혼재된 실증분석 결과가 제기되는 원자재 운송 시장의 대표적 선종인 Capesize 중고선과 운임시장의 연관성을 분석한다. 둘째, 분위수 회귀로 김현석·장명희(2020a) 연구에서 제기하는 구조변환을 고려하는 실증분석 모형을 제시한다. 분석 결과는 분위수 모형은 시계열 자료에서 구조변화를 분석에 반영함으로써 오차의 불안정성으로 제기되는 문제를 우회할 수 있음을 확인한다. 그리고 공적분 모형의 장기 균형관계를 장기와 단기 추정변수를 통해 외생변수의 장·단기 영향으로 구분하고, 이를 분위별로 세분화한 예측으로 확장한다. 이상의 추정결과는 해운 이론모형에 기반한 분석을 인공지능과 기계학습으로 확장할 수 있는 근거가 된다.

• 무역학회지
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• 제47권2호
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• pp.133-154
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• 2022

The Baltic Capesize Index (BCI), which is used as an indicator for marine transportation of steel raw materials, is one of the key economic indexes for managing the risk of loss due to rapid market fluctuations when steel companies establish business strategies and procuring plans for raw materials. Still, the conditions of supply and demand of steel raw materials has been extremely affected by volatility shocks from drastic events like the financial crisis such as the Lehman Brothers incident and changes in the external environment such as COVID-19. And, especially since the 2008 financial crisis, endeavors to predict the market conditions of the steel raw material is becoming more and more arduous for the deepening uncertainty and increased volatility of BCI, which has been used as a leading indicator of the real economy. This study investigates the correlation between the steel raw material market and the marine transportation market by estimating the spillover effect of information between markets. The vector error correction model (VECM) was used to analyze information transfer based on the correlation between the BCI and crude steel production, capesize fleet supply, raw material price, and cargo volume.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.539-545
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• 2018

운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.87-104
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• 2022

해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수 간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을 위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로 호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 무역학회지
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• 제47권4호
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• pp.215-231
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• 2022

Analysis and forecasting of the Baltic Capsize Index (BCI) is important for managing an entity's losses and risks from the uncertainty and volatility of the fast-changing maritime transport market in the future. This study conducted volatility transition analysis through the GARCH model, using BCI which is highly related to steel raw materials. As for the data, 2,385 monthly data were used from March 1999 to March 2021. In this study, after basic statistical analysis, unit root and cointegration test, the GARCH, EGARCH, and DCC-GARCH models were used for volatility transition analysis. As the results of GARCH and EGARCH model, we confirmed that all variables had no autocorrelation between the standardized residuals for error terms and the square of residuals, that the variability of all variables at this time was likely to persist in the future, and that the variability of the time-series error term impact according to Iron ore trade (IoT). In addition, through the EGARCH model, the magnitude convenience of all variables except the Iron ore price (IOP) and Capesize bulk fleet (BCF) variables was greater than the positive value (+). As a result of analyzing the DCC-GARCH (1,1) model, partial linear combinations were confirmed over the entire period. Estimating the effect of variability transition on BCF and C5 with statistically significant linear combinations with BCI confirmed that the impact of BCF on BCI was greater than the impact of BCI itself.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권3호
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• pp.115-136
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• 2020

본 연구에서는 중국의 철광석 수입량과 철강제품 수출량 변동이 부정기선 해운시장에 미치는 영향을 실증분석하기 위해 가설을 설정하고 검증하고자 하였다. 중국 철광석 수입량 및 철강제품 수출량과 기타 외생변수(선복량, 국제유가, 중국PMI지수)를 독립변수로 하고, 발틱운임지수(BDI) 및 중국 철광석 수입과 철강제품 수출과 상관관계가 있을 것으로 추정되는 Capesize의 지수인 BCI, C5, C10, C14와 Supramax 지수 BSI, S2, S3를 종속변수로하여, 각 독립변수별 상관관계 및 다중회귀분석으로 검증하였다. 상관분석결과 중국의 철광석 수입량은 C14 지수를 제외하고 나머지 BDI, BCI, BSI, C5, C10, S2, S3와는 관계가 없었으며, 기타 외생변수로 선복량과 국제유가와는 정(+)의 상관관계를 나타내었고 중국 PMI지수와는 관계가 없었다. 철강제품 수출량은 BDI, BCI, BSI, C5, C10, C14, S2, S3, 국제유가와는 부(-)상관 관계를 보였으며, 철광석 수입량, 선복량, 중국PMI지수와는 관련이 없었다. 다중회귀분석 결과를 통해 도출된 가설의 검증결과로써 중국 철광석 수입량과 선복량, 국제유가, 중국 PMI 지수 중 중국 PMI지수는 BDI, BCI, C5, C10, C14에 영항을 줄 것 이다라는 가설은 기각되었으며, 국제유가 및 선복량이 지수에 영향을 준다는 가설이 채택되었다. 중국 철강제품 수출량과 지수와의 가설검증에서는 BDI와 S3지수에 영향을 줄 것이다라는 가설은 채택되었으며, BSI와 S2에 영향을 줄 것이란 가설은 기각되었다. 본 연구 분석결과에서 공통적으로 선복량과 유가는 모든 가설 검증 결과에서 채택된 만큼 국내 부정기 해운 시장에 참여하고 있는 국내 기업들은 관련 지표의 지속적인 모니터링을 통해 대응 방안을 모색할 필요가 있을 것이다.