Forecasts of the BDI in 2010 -Using the ARIMA-Type Models and HP Filtering

2010년 BDI의 예측 -ARIMA모형과 HP기법을 이용하여

  • Received : 2010.01.29
  • Accepted : 2010.03.19
  • Published : 2010.03.31

Abstract

This paper aims at predicting the BDI from Jan. to Dec. 2010 using such econometric techniues of the univariate time series as stochastic ARIMA-type models and Hodrick-Prescott filtering technique. The multivariate cause-effect econometric model is not employed for not assuring a higher degree of forecasting accuracy than the univariate variable model. Such a cause-effect econometric model also fails in adjusting itself for the post-sample. This article introduces the two ARIMA models and five Intervention-ARIMA models. The monthly data cover the period January 2000 through December 2009. The out-of-sample forecasting performance is compared between the ARIMA-type models and the random walk model. Forecasting performance is measured by three summary statistics: root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE) and mean error (ME). The RMSE and MAE indicate that the ARIMA-type models outperform the random walk model And the mean errors for all models are small in magnitude relative to the MAE's, indicating that all models don't have a tendency of overpredicting or underpredicting systematically in forecasting. The pessimistic ex-ante forecasts are expected to be 2,820 at the end of 2010 compared with the optimistic forecasts of 4,230.

해상운임의 변동은 해운업계에만 영향을 미치는데 그치지 않고 전후방 연쇄효과를 통해 조선업계를 비롯하여 경제 전반에 영향을 미친다. 따라서 해상운임의 움직임을 정확히 예측하는 것은 해운업계 뿐만 아니라 우리나라 경제에도 중요한 의미를 갖게 된다. 그러나 해상운임은 주가나 환율과 같이 다양한 요인에 의해 결정될 뿐만 아니라 최근 들어 운임의 변동성이 크게 커지는 추세이어서 예측에 상당한 어려움이 있다. 본고는 2010년의 BDI를 예측하기 위하여 가장 단순한 모형인 단변량모형인 ARIMA 모형, 개입ARIMA모형, HP 모형을 이용한다. 개입ARIMA 모형은 글로벌 금융위기와 중국효과가 미친 효과를 분석하기 위한 것이다. ARIMA모형은 2010년 말에 4,230-4.690에 도달할 것으로, 개입ARIMA모형은 낙관적인 경우 4,460-4,900선에, 비관적일 경우 2,820-2,940선이 될 것으로 예상하여 모형별로 상당한 차이를 드러내고 있다. 그런데 HP 모형에 의한 예측치는 기준 역할을 하므로 HP모형에 의한 2010년 말 예측치 3,500 포인트를 감안하면 2010년 12월에 2,820-4,230의 범주에 도달할 것으로 예측된다. 2010년 12월 2,800 포인트는 해운업계에 어두운 그림자를 드리우는 예측치이다. 그러나 낙관적인 2010년 12월 4,000포인트는 2008년 BDI가 10,000 포인트를 넘어선 때를 기억하면 그리 높게 생각되지 않을 수 있으나 4,000 포인트 이상의 BDI는 해운관련업계에게 어느 정도의 안도감을 주고 재도약을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있는 수준으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 김우호, "2010년 부문별 세계해운전망", 해양수산개발원, 2009.12.
  2. KMI, "2010년 세계해운전망", 2009.12.
  3. LG경제연구원, "2010년 국내경제 전망", LG Business Insight, 2009.12.9.
  4. LG경제연구원, "2010년 글로벌 경제 기상도", LG Business Insight, 2010.1.6.
  5. Akal, M., "Forecasting Turkey's Tourism Revenues by ARMAX Model," Tourism Management, Vol. 25, 2005, pp.565-580.
  6. Chu, F.L., "Forecasting Tourism Arrivals: Nonlinear Sine Wave or ARIMA", Journal of Travel Research, Vol. 36, 1998, pp.79-84. https://doi.org/10.1177/004728759803600309
  7. Goh, C. and Law, R., "Modeling and Forecasting Tourism Demand for Arrivals with Stochastic Nonstationary Seasonality and Intervention," Tourism Management, Vol. 23, 2002, pp.499-510. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(02)00009-2
  8. Gujarati, D.N., Basic Econometrics, McGraw-Hill, Inc., 1995, p.735.
  9. Hodrick, R.J. and Prescott, E.C., "Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation," Journal of Money, Credit, and Banking, Vol. 29, 1997, pp.1-16. https://doi.org/10.2307/2953682
  10. MacDonald, R. and Taylor, M.P.(1993), "The Monetary Approach to the Exchange Rate," IMF Staff Papers, Vol. 40, No. 1, pp.89-107. https://doi.org/10.2307/3867378
  11. Martin, C.A. and Witt, S.F., "Accuracy of Econometric Forecasts of Tourism", Annals of Tourism Research, Vol. 16, 1989, pp.407-428. https://doi.org/10.1016/0160-7383(89)90053-4
  12. Meese, R.A. and Rogoff, K., "Empirical Exchange Rate Models of the Seventies: Do They Fit Out Of Sample?", Journal of International Economics, Vol. 14, 1983, pp.3-24. https://doi.org/10.1016/0022-1996(83)90017-X
  13. Somanath, V.S., "Efficient Exchange Rate Forecasts: Lagged Models Better than the Random Walk," Journal of International Money and Finance, Vol. 5, 1986, pp.195-220. https://doi.org/10.1016/0261-5606(86)90042-2
  14. Turner, L. and Witt, S.F., "Forecasting Tourism using Univariate and Multivariate Structural Time Series Models," Tourism Economics, Vol. 7, No. 2, 2001, pp.135-147. https://doi.org/10.5367/000000001101297775