• 한국항만경제학회지
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• 제36권4호
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• pp.17-30
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• 2020

해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.

• 해운
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• 통권86호
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• pp.9-13
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• 2011

2011년도 3분기까지 전 세계 수주량은 전년동기 대비 감소하였으나 고부가 선박 시장의 활성화로 수주액을 증가하였다. 전세계 수주량은 전녕동기 대비 22.3% 감소한 2,356만CGT로 집계되었고 3분기 신조선가는 전분기 2point 하락하는 등 전반적인 약세를 나타냈다. 국내 중소 조선산업의 3분기까지 수주는 전년 동기대비 소폭 증가하였으나 중대형 조선소 위주의 수주에 그쳤다. 국내 중소 조선산업의 3분기말 수주잔량은 전분기 대비 10.5% 감소하였으며 건조톤수는 전년동기 대비 10.8% 감소하였다. 3분기 벌크선 운임, 용선료, 탱커 운임 및 용선료 등 관련 해운지표들이 대부분 하락 추세를 보이고 있다. 전반적인 해운시황 침체로 중소 신조선 시황도 어려움이 지속될 전망이며, 어려운 시기일수록 연비 고효율화 등 신기술이 경쟁력의 가장 중요한 요인이 될 수 있으므로 장기적인 안목에서 이에 대비하여야 할 것이다. 다음은 한국수출입은행 해외경제연구소 산업투자조사실에서 발표한 "중소조선산업 2011년도 3분기 동향"의 주요 내용을 정리 요약한 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.289-296
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• 2022

본 연구의 목적은 유가와 벌크선 운임의 상관관계 및 영향력을 검증하는 것이다. 탄소배출 감축을 위해 석유의존도를 줄이고 친환경연료 선박의 개발이 추진되고 있지만, 현재의 진행상황으로 볼 때, 상당한 시간이 필요할 것으로 보인다. 반면, COVID 19 팬데믹 및 러시아의 우크라이나 침공에 따른 유가 변동성이 커지고 있다. 해운업에서 연료비용이 큰 비중을 차지하고 있으므로, 유가가 운임에 어떠한 영향을 주는지 점검이 필요하다. 유가 변수로 Brent, Dubai, WTI 그리고 운임변수는 BDI, BCI, BPI로 2008년 10월부터 2022년 2월까지 월별 데이터를 사용하였다. VAR(Vector Autoregressive) 모형을 이용한 상관관계 분석에서 BDI에 대한 충격반응 분석은 WTI가 가장 큰 영향을 미쳤고, 그 다음으로 두바이유, 브렌트유 순으로 차이를 보였다. 예측오차 분산분해 분석결과는 BDI에 대해 WTI, 두바이유, 브렌트유 순으로 설명력의 차이를 보였다. 선종별로 차이는 있으나, 대체로 WTI와 두바이유가 설명력이 높았다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.385-391
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• 2022

본 연구에서는 수요 및 공급요인 외 해상운임에 영향을 주는 다양한 변수들을 발굴하고자 다변량 시계열분석을 수행해 보았다. 우선 종속변수에는 해상운임을 대용할 변수로 Shipping Intelligence에서 제공하고 있는 종합운임지수(ClarkSea Index), 벌크선운임(Clarksons Average Bulker Earnings), 탱커선운임(Clarksons Average Tanker Earnings) 등을 활용하였다. 선행연구를 통해 해상운임에 영향을 미칠 것으로 예상되는 세계 해상물동량(World Seaborne Trade), 세계 선복량(World Fleet), 유가(Brent Crude Oil Price), 세계 GDP성장률(GDP World), OECD 산업생산성장률(Industrial Production OECD), 금리(US$ LIBOR 6 Months), OECD 인플레이션(CPI OECD) 등을 독립변수로 설정하여 회귀분석을 수행해 보았다. 데이터는 시계열자료로 1992년부터 2020년까지의 연데이터로 구성하였다. 분석결과 종합운임지수에는 해상물동량과 유가가, 벌크선운임에는 해상물동량만이, 탱커선운임에는 해상물동량, 유가, 산업생산성장률, 인플레이션 등이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.47-53
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• 2019

본 연구의 목적은 VECM 모형(Vector Error Correction Model)을 활용해 해운 운임 간 인과관계를 분석하는 것이다. 분석에 사용된 해운 운임은 BDI(Baltic Dry Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index), WS(World Scale rate), SCFI(Shanghai Containerized Freight Index)다. 분석 기간은 2013년 8월 2일부터 2019년 9월 6일까지이며 주간 데이터를 활용했다. VECM 모형 분석 결과, BDI는 일주일 전의 BDI에 많은 영향을 받는 것으로 분석되었으며, WS의 1% 상승은 일주일 후의 HRCI를 0.022% 상승시키는 것으로 분석되었다. HRCI 1% 상승은 일주일 후의 SCFI를 0.77% 상승시키며, WS는 일주일 전의 WS에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과는 각 해운시장의 해운 운임 예측에 도움을 주며, 이를 활용하여 의사결정자들이 올바른 의사결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다고 사료된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권2호
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• pp.73-89
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• 2021

핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.

• 해운
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• 통권87호
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• pp.12-24
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• 2012

해운시장의 회복속도는 더딘 편이나 최근 소폭의 개선 움직임을 보이고 있다. 해운운임지수의 경우 과거 대비 개선폭은 크지 않지만 최근 벌크선을 중심으로 조금씩 반등하고 있는 추세이다. 해운산업의 변화요인으로는 리비아 사태로 인한 유가불안이 점차 진정이 되고 있는 모습이다. 국제유가는 지난 4월 이후 하락세로 전환되었다. 유가상승의 영향은 선종별로 상이하나, 연료비 증가로 인해 업계의 운항원가 부담이 증가한다. 국내업계의 경우, 2010년말 연료비는 7.1조원 규모로 운항원가에서 차지하는 비중은 32.9%로 높은 수준이다. 한편, 미국 신용등급 하락과 유로존 재정위기로 시장환경은 악화되었다. EU와 미국은 중국 다음으로 우리나라의 2~3번째로 큰 교역시장으로 최근 산업부문의 생신증가가 둔화되었다. 다음은 한국산업은행 경제연구소에서 발표한 "최근 해운산업 변화요인 점검과 향후 전망"의 주요 내용을 정리 요약한 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.161-173
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• 2021

2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.129-141
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• 2023

본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를 분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(Common Stochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수(adjR²) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의 오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및 예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.546-554
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• 2018

부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.