Comparison of Coal Procurement Strategies Using Forecasting Models

예측모형을 활용한 유연탄 구매전략의 효과분석

  • 윤원철 (한양대학교 경제금융대학)
  • Published : 2007.06.30

Abstract

Using the sample of bituminous coal prices, this study calculates the cash flows of selective procurement strategies compared to the previous routine procurement strategies, and analyzes the revenue-improvement and revenue-stabilization effects of different procurement strategies. In empirical analyses, these effects of routine and selective procurement strategies are compared by forecasting model and forecasting period. The revenue-improvement and revenue-stabilization effects are analyzed to compare the distribution of return flows, that is the means and standard deviations of procurement revenue flows. The revenue-improvement and revenue-stabilization effects of selective procurement strategies compared to the previous routine procurement strategies are as follows. Compared with routine procurement strategies, the selective procurement strategies turn out to yield higher means of returns (except for some forecasting periods and models). On the contrary, the standard deviations of returns decrease. With longer forecasting periods, the amounts of increases in the means become larger, but the degrees of decreases in the standard deviations vary. Although there exist some variations, some forecasting models outperform the others in terms of means and standard deviations.

본 연구에서는 국제 유연탄 가격을 대상으로 다양한 형태의 예측모형을 설정하고, 이들 예측모형을 토대로 기존의 구매전략과 대비하여 선택적 구매전략의 수익흐름을 산출하여, 구매전략에 따른 수익향상 및 수익안정화 효과를 분석한다. 실증분석에서는 대표적인 국제 유연탄 선도가격을 대상으로 일률적 구매전략과 대비하여 두 가지의 선택적 구매전략에 따른 수익향상 및 수익안정화 효과를 예측모형별, 예측기간별로 상호 비교한다. 여기서, 수익향상 및 수익안정화 효과는 구매전략별 수익흐름의 분포, 즉 평균과 표준편차를 상호 비교하여 분석한다. 예측모형을 토대로 기존의 구매전략과 대비하여 선택적 구매전략의 수익향상 및 수익안정화 효과에 대한 실증분석 결과는 다음과 같다. 일률적 구매전략의 경우와 비교하여 선택적 구매전략을 활용하는 경우 (일부 모형과 기간을 제외하고) 예측모형과 예측기간에 관계없이 수익의 단순평균은 증가한다. 반면, 수익의 표준편차는 감소한다. 예측기간이 길어질수록 단순평균의 증가폭도 커지는 반면, 표준편차의 감소폭은 상이하게 나타난다. 예측기간별로 약간의 차이는 있지만, 일부 예측모형이 다른 예측모형에 비해 단순평균과 표준편차 측면에서 우월한 것으로 나타난다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한양대학교