In the shipping industry, it is essential to engage in the preemptive prediction of freight rate volatility through market monitoring. Considering that freight rates have already started to fall, the loss of shipping companies will soon be uncontrollable. Therefore, in this study, factors affecting the freight rates of bulk carriers, which have relatively large freight rate volatility as compared to container freight rates, were quantified and analyzed. In doing so, we intended to contribute to future shipping market monitoring. We performed an analysis using a vector error correction model and estimated the influence of six independent variables on the charter rates of bulk carriers by Handy Size, Supramax, Panamax, and Cape Size. The six independent variables included the bulk carrier fleet volume, iron ore traffic volume, ribo interest rate, bunker oil price, and Euro-Dollar exchange rate. The dependent variables were handy size (32,000 DWT) spot charter rates, Supramax 6 T/C average charter rates, Pana Max (75,000 DWT) spot charter, and Cape Size (170,000 DWT) spot charter. The study examined charter rates by size of bulk carriers, which was different from studies on existing specific types of ships or fares in oil tankers and chemical carriers other than bulk carriers. Findings revealed that influencing factors differed for each ship size. The Libo interest rate had a significant effect on all four ship types, and the iron ore traffic volume had a significant effect on three ship types. The Ribo rate showed a negative (-) relationship with Handy Size, Supramax, Panamax, and Cape Size. Iron ore traffic influenced three types of linearity, except for Panamax. The size of shipping companies differed depending on their characteristics. These findings are expected to contribute to the establishment of a management strategy for shipping companies by analyzing the factors influencing changes in the freight rates of charterers, which have a profound effect on the management performance of shipping companies.
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.
The purpose of this study was to investigate the inter-correlation between crude oil prices and Dry Bulk Freight rates. Eco-friendly shipping fuels has being actively developed to reduce carbon emission. However, carbon neutrality will take longer than anticipated in terms of the present development process. Because of OVID-19 and the Russian invasion of Ukraine, crude oil price fluctuation has been exacerbated. So we must examine the impact on Dry Bulk Freight rates the oil prices have had, because oil prices play a major role in shipping fuels. By using the VAR (Vector Autoregressive) model with monthly data of crude oil prices (Brent, Dubai and WTI) and Dry Bulk Freight rates (BDI, BCI and (BP I) 2008.10~2022.02, the empirical analysis documents that the oil prices have an impact on Dry bulk Freight rates. From the analysis of the forecast error variance decomposition, WTI has the largest explanatory relationship with the BDI and Dubai ranks seoond, Brent ranks third. In conclusion, WTI and Dubai have the largest impact on the BDI, while there are some differences according to the ship-type.
In this study, a multivariate time series analysis was conducted to identify various variables that impact ocean freight rates in addition to supply and demand factors. First, we used the ClarkSea Index, Clarksons Average Bulker Earnings, and Clarksons Average Tanker Earnings provided by the Shipping Intelligence as substitute variables for the dependent variable, ocean freight. The following ndependent variables were selected: World Seaborne Trade, World Fleet, Brent Crude Oil Price, World GDP Growth Rate, Industrial Production (IP OECD) Growth Rate, Interest Rate (US$ LIBOR 6 Months), and Inflation (CP I OECD) through previous studies. The time series data comprise annual data (1992-2020), and a regression analysis was conducted. Results of the regression analysis show that the World Seaborne Trade and Brent Crude Oil P rice impacted the ClarkSea Index. Only the World Seaborne Dry Bulk Trade impacted the Clarksons Average Bulker Earnings, World Seaborne Oil Trade, Brent Crude Oil Price, IP, and CP I on the Clarksons Average Tanker Earnings.
The purpose of the study was to utilize VECM(Vector Error Correction Model) and detect causal relationships among shipping freight rates. Shipping freight rates used in this study were BDI(Baltic Dry Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index), WS(World Scale rate) and SCFI(Shanghai Containerized Freight Index). Using weekly data published since August 2nd, 2013 to September 6th, 2019, it was discovered that BDI and WS were heavily influenced by past week's BDI and WS respectively. VECM also found that one percent increase in WS resulted in 0.022% increase in following week's HRCI data. One percent increase in HRCI affects SCFI by 0.77% on the following week. This study believes that finding may help each shipping market of shipping freight rates estimates, thereby encouraging decision markers to exercise discretion and establish best interest decision.
The handysize bulk carriers are capable of transporting a variety of cargo that cannot be transported by mid-large size ship, and the spot chartering market is active, and it is a market that is independent of mid-large size market, and is more risky due to market conditions and charterage variability. In this study, Granger causality test, the Impulse Response Function(IRF) and Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) were performed using monthly time series data. As a result of Granger causality test, coal price for coke making, Japan steel plate commodity price, hot rolled steel sheet price, fleet volume and bunker price have causality to Baltic Handysize Index(BHSI) and charterage. After confirming the appropriate lag and stability of the Vector Autoregressive model(VAR), IRF and FEVD were analyzed. As a result of IRF, the three variables of coal price for coke making, hot rolled steel sheet price and bunker price were found to have significant at both upper and lower limit of the confidence interval. Among them, the impulse of hot rolled steel sheet price was found to have the most significant effect. As a result of FEVD, the explanatory power that affects BHSI and charterage is the same in the order of hot rolled steel sheet price, coal price for coke making, bunker price, Japan steel plate price, and fleet volume. It was found that it gradually increased, affecting BHSI by 30% and charterage by 26%. In order to differentiate from previous studies and to find out the effect of short term lag, analysis was performed using monthly price data of major cargoes for Handysize bulk carriers, and meaningful results were derived that can predict monthly market conditions. This study can be helpful in predicting the short term market conditions for shipping companies that operate Handysize bulk carriers and concerned parties in the handysize chartering market.
Recently, with the increasing international interest on environmental issues, efforts have been made to reduce greenhouse gas emissions due to ship fuel, however, the dependence on fossil fuel is expected to continue for a while. Since fuel costs account for a high portion of the total operating cost of a ship, it is necessary to analyze the influence of oil prices on the shipping markets. The purpose of this study is to evaluate the relationship between the international oil prices and the four major shipping markets for bulk carriers. This study employed WTI as the oil price variable while monthly data from 2017 to 2020 from the four major shipping markets by classifying freight rates, charter rates, newbuilding prices, and secondhand prices were also considered in multiple ship sizes of capesize, panamax, supramax, and handysize. Firstly, the results of the correlation analysis using the VAR model indicate that changes in international oil prices have a statistically positive (+) significant effect on BCIS only in the second time lag, on BSIS at all lags, and on BHIS only in the first staggered period. Secondly, as a result of correlation analysis using the VECM model, in the case of BPIC, BHIC, BCIN, and BHIR, the cointegration coefficient value has a negative (-) significant effect at the 5% significance level in the cointegration relationship with international oil prices. Further, in the case of the dynamic correlation, the increase in oil price in the first period of the lag leads to a decrease in the BCIN newbuilding prices while the increase in the oil price in the first and second period in the lag leads to a decrease in the BHIR used ship prices.
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.
The shipping industry plummeted and was depressed due to the global economic crisis caused by the bankruptcy of Lehman Brothers in the US in 2008. In 2020, the shipping market also suffered from a collapse in the unstable global economic situation due to the COVID-19 pandemic, but unexpectedly, it changed to an upward trend from the end of 2020, and in 2021, it exceeded the market of the boom period of 2008. According to the Clarksons report published in May 2021, the decrease in cargo volume due to the COVID-19 pandemic in 2020 has returned to the pre-corona level by the end of 2020, and the tramper bulk carrier capacity of 103~104% of the Panamax has been in the ports due to congestion. Earnings across the bulker segments have risen to ten-year highs in recent months. In this study, as factors affecting BDI, the capacity and congestion ratio of Cape and Panamax ships on the supply side, iron ore and coal seaborne tonnge on the demand side and Granger causality test, IRF(Impulse Response Function) and FEVD(Forecast Error Variance Decomposition) were performed using VAR model to analyze the impact on BDI by congestion caused by strengthen quarantine at the port due to the COVID-19 pandemic and the loading and discharging operation delay due to the infection of the stevedore, etc and to predict the shipping market after the pandemic. As a result of the Granger causality test of variables and BDI using time series data from January 2016 to July 2021, causality was found in the Fleet and Congestion variables, and as a result of the Impulse Response Function, Congestion variable was found to have significant at both upper and lower limit of the confidence interval. As a result of the Forecast Error Variance Decomposition, Congestion variable showed an explanatory power upto 25% for the change in BDI. If the congestion in ports decreases after With Corona, it is expected that there is down-risk in the shipping market. The COVID-19 pandemic occurred not from economic factors but from an ecological factor by the pandemic is different from the past economic crisis. It is necessary to analyze from a different point of view than the past economic crisis. This study has meaningful to analyze the causality and explanatory power of Congestion factor by pandemic.
According to previous studies, the key factor in determining the loan interest rate for shipping companies is the default risk premium. Therefore, this study analyzes the determinants of the risk premium of shipping loans using a multiple linear regression model. With the risk premium as the dependent variable, a total of 10 independent variables are selected, including three factors: loan characteristics, borrower's creditworthiness, and economic situation. Samples are 82 shipping loans supported by Bank A from 2014 to 2022. As a result, borrower's creditworthiness(current ratio, debt ratio, firm age) and economic situation(freight index) affect the risk premium in analysis for all samples. It is found that borrower's creditworthiness has some influence on the risk premium for container ships(current ratio, cash holding ratio, debt ratio, operating income to sales) and bulk carriers(debt ratio, firm age). Market situation affects the risk premium in gas carriers. However, in the model targeting tanker ships, unlike previous studies, all factors have no effect on the risk premium.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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