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.
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.
본 연구는 VAR 및 VECM 모형을 활용해 컨테이너선, 건화물선, VLCC(유조선) 해운시장의 물동량(수요), 선박량(공급), 운임(가격)의 동태적 특성을 분석한다. 이를 통해 시장 참여자들이 실제 업무에서 인지한 시장 특성을 통계적 패턴으로 이해할 수 있을 것으로 기대된다. 세 가지 해운시장 모두에서 나타나는 통계적 패턴은 다음과 같다: 1) 그란저 인과성 분석 결과, 전기에 선박량이 증가하면 다음기에는 운임이 하락한다. 2) 충격-반응 분석 결과, 물동량 충격은 운임을 상승시키고, 선박량 충격은 운임을 하락시킨다. 3) 물동량 충격, 선박량 충격, 운임 충격 중에서 운임 충격이 압도적으로 큰 것으로 나타났다. 4) 조정결정계수(adjR2)의 비교 결과, 선박량이 해운시장의 자체 변수(물동량, 선박량, 운임)에 의해 가장 잘 설명된다. 5) 공적분 벡터의 추정 결과, 물동량 증가는 운임을 상승시키고, 선박량 증가는 운임을 하락시킨다. 6) 교정 계수 추정 결과, 전기에 운임이 장기 균형보다 높으면 다음기에 하락 압력이 존재한다.
본 연구는 극조생종, 조생종, 중·만생종 양파가격을 개별 변수로 설정하여 벡터오차수정모형을 기초로 하여 Granger 인과관계를 검정하고, 충격반응분석 및 분산분해분석 및 예측을 실시하였다. 분석결과 전기 중만생종 양파생산량은 후기의 극조생종 및 조생종 양파가격에 영향을 주며, 양파와 대체관계에 있는 마늘 또한 극조생종 및 조생종 양파가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 중만생종 양파가격은 극조생종과 조생종 양파가격에 영향을 받으며, 조생종 양파가격 또한 극조생종 양파가격에 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉, 전국에서 양파가 가장 먼저 생산되며, 극조생종 주산지인 제주도 양파가격이 다른 요인에 의해 가격이 변동되면, 향후 생산되는 조생종 및 중·만생종 주산지인 전남, 경남 지역 양파가격이 영향을 받는다는 것을 의미한다. 이에 따라 전기 중만생종 양파 생산이 어떠한 요인에서 생산량이 증가 혹은 감소할 때, 전국에서 가장 먼저 수확되는 제주지역 극조생종 양파가격에 대해 선제적으로 대응해야하며, 또한 어떠한 요인으로 인해 극조생종 양파가격이 상승, 혹은 하락할 때 선제적인 수급대책을 통해 향후 조생종 및 중만생종 양파가격 안정을 도모해야 할 것으로 사료된다.
국내 원목수요량의 대부분을 수입에 의존하고 있는 우리 나라는 해외원목의 안정적 공급이 필수적이다. 이를 위해서는 해외원목시장의 전반적인 동향을 정확히 파악하고 그 움직임을 예측할 수 있는 능력이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구는 우리 나라의 주요 원목 수입 대상국의 시계열 수입가격을 이용하여 가격들간의 인과관계 규명과 특정 시장의 예상치 못한 외부충격에 대하여 다른 시장들이 어떻게 반응하는 지를 분석하였다. 이를 위하여 벡터자기회귀(VAR) 모형을 추정하여 인과성 검정 및 오차분산분해분석, 충격반응분석을 수행하였다. 그 결과, 우리 나라에 수입되는 원목중 약 40%를 차지하고 있는 뉴질랜드와 러시아 원목수입가격은 과거 자국의 가격에 의해서만 설명될 뿐 다른 나라의 영향을 전혀 받지 않는 것으로 나타났다. 반면 다른 나라들에 있어서는 자체 자국의 수입가격뿐만 아니라 다른 나라들의 수입가격에 영향을 받는 것으로 나타났다. 충격반응분석 결과에 있어서는 뉴질랜드 원목시장에 충격이 발생할 경우 자체시장은 물론 PNG와 미국 원목수입가격에 영향을 미치고, 칠레의 경우에서도 자체시장 뿐만 아니라 러시아, 미국 원목수입가격에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이외 국가들은 자체가격에서만 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다.
본 연구는 2001년 1월부터 2007년 10월까지의 기간에 환율과 국내경기가 국내 컨테이너항만(부산항, 인천항, 광양항, 평택항)을 통한 대중국 수출에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 데 연구의 목적을 둔다. 본 연구의 분석결과는 변수에 대한 단위근검정을 실시한 결과 수준변수는 1%수준에서 단위근을 갖는다는 귀무가설을 기각하는 데 실패하고 있는 반면에, 1차차분하여 다시 단위근검정을 실시한 결과 단위근이 존재한다는 귀무가설의 1%수준에서 모두 기각에 성공하였다. 또한 공적분 검정을 실시한 결과 모형이 안정적임을 알 수 있었다. 국내 컨테이너항만(부산항, 인천항, 광양항, 평택항)의 수출에 대한 예측오차의 분산 분해결과는, 광양항은 89%, 인천항 83%, 광양항 86%, 평택항 84%가 설명됨으로써 이러한 변수들이 국내 컨테이너항만의 수출을 설명하는 주요 변수 중의 하나인 것을 보여주고 있다. 충격반응은 부산항의 경우 환율은 2단계에서 부(-)의 효과를 보이고, 3단계에서 정(+)의 효과로 전환되고 극심한 변화를 보인다. 국내경기는 2단계에서 7단계까지 극심한 변화를 보이나 그 이후 정(+)의 효과가 지속되면서 안정화된 추세를 보이고 있다. 인천항, 광양항, 평택항도 부산항의 경우와 비슷한 양상을 보이며 7단계이후 안정화 추세로 전환되는 것으로 보인다.
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.
본문에서는 실증분석 부분을 두 시기로 나누어 COVID-19 전후에 해운지수 간의 변동성 파급효과 차이를 비교 분석하고자 하였다. 코로나19 전후에 해운지수 간의 평균 파급효과 및 지수 관계를 비교하기 위해 VAR 모델에 구축된 공적분 분석과 Granger 인과관계 테스트를 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 해운지수가 단기적으로 자신의 충격에 대한 반응과 한 지수가 다른 지수에 대한 충격을어떻게 반영하는지 밝히기 위해서 충격반응함수 및 예측 오차 분산분해를 활용하였다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI 해운지수가 CCFI 해운지수에 미치는 관계가 존재하지만 COVID-19 이후에는 BDI지수와 CCFI지수 사이에 뚜렷한 lead-lag 관계가 없다는 것으로 나타났다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI지수는 SCFI지수의 변화를 설명하고 있고, 코로나19 확산 이후에는 SCFI 지수가 BDI 지수를 앞서고 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 VAR-BEKK-GARCH 모델을 활용하여 COVID-19 전후 벌크 화물 해운시장 및 컨테이너 해운시장 간의 변동성 파급효과를 분석하였을 때 코로나19 이전의 BDI지수는 CCFI지수와 SCFI 지수에 대한 단발성 변동성 파급효과를 보였고 COVID-19 이후에도 BDI 지수의 변동성이 CCFI 지수에 여전히 영향을 미친다는 것을 보여준다. 하지만 코로나19 확산 이후에는 BDI지수와 SCFI지수 간의 변동성 파급 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 한국금융시장의 자료를 이용하여 펀드플로우와 시장위험간의 관계를 검증하고, 펀드플로우의 변화가 시장의 위험수준의 변화를 설명할 수 있는지를 분석하였다. 이는 펀드플로우와 시장위험간의 관계에 대한 학문적 시사점을 제공하고 일각에서 제기하고 있는 펀드런에 의한 시스템리스크 유발가능성을 탐색한다는 점에서 의미를 갖는다. 주식형 펀드플로우와 주식시장 위험에 대한 분석결과는 펀드자금의 유입이 시장위험과 (+)의 관계를 가짐을 보여준다. 채권형 펀드의 경우 펀드플로우는 채무불이행위험프리미엄과 음(-)의 관계를, 기간프리미엄과는 양(+)의 관계를 갖는다. MMF의 결과는 MMF로의 자금유입이 시장의 유동성위험을 줄여줌을 보여준다. 예측오차의 분산분해를 통한 전이지수의 구성을 통해 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변화를 얼마나 설명할 수 있는지를 분석한 결과는 설명력이 제한적이며 변동이 매우 심한 결과를 보여준다. 주식시장의 경우 한국자본시장에서 서브프라임 사태의 영향이 본격화된 시기인 2007년 말 이후 펀드플로우에 가해진 변화가 시장의 위험변동을 설명하는 비율이 상대적으로 크게 증가해 이러한 추세가 상당기간 지속되는 모습을 보인다. 반면, 채권시장의 경우 2008년 말 이후 펀드플로우에 가해진 충격이 채권시장의 위험에 전이되는 현상이 지속적으로 나타나며, 단기 금융시장의 경우에는 이러한 현상이 체계적으로 발생하지 않는다. 주식시장과 채권시장에서 보인 특정시기를 중심으로 하는 전염효과의 지속현상은 펀드플로우에 가해진 예상치 못한 충격이 시장위험을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 그러나 회귀분석과 VAR 모형의 추정결과, 그리고 분산분해의 설명력 등을 고려하여 판단할 때 본 연구의 결과는 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변동을 설명하는 설명력이 제한적이어서 일부에서 우려하는 펀드런에 따른 금융시장의 시스템리스크의 증가와 전반적인 위기의 확산으로 나타날 가능성은 높지 않음을 말해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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