어느날 저녁 귀가 후 잠자리에 들 준비를 하고 있는데 예전에 알고 지냈던 S사장님이 전화를 하셨다. 격 없이 지내던 사이지만 시계는 11시를 가리키고 있었고 목소리도 뭔가 대단히 화가 나 있었다. 전화 내용은 이러했다. 국제특송으로 영국서 6만 원짜리 물건을 받았는데 운임이 물건 값의 두 배인 12만 원이 나왔다는 거다. 한 밤중에 전화기를 들만도 하다. 보통 운임이 물건 값을 넘게 되면 물건을 받는 사람은 화부터 난다. 그런데 막상 따지고 싶어도 운임으로 청구된 금액이 무엇인지를 몰라 답답하기 일수다. 이번 호에서는 운임의 구성에 대해 살펴보기로 하자.
본 연구의 목적은 VLCC(Very Large Crude Oil Carrier) 운임에 영향을 미치는 주요 결정요인의 장기적 탄성치를 추정하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 영국 해운 전문 기업인 클락슨이 공표하는 연간 VLCC 운임을 종속변수로, 원유(Crude oil) 물동량, VLCC 선복량, 벙커유 가격, Libor 금리를 설명변수로 사용하였다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 운임 결정 장기균형함수를 추정하였으며, 추정결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 6.4% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 1.9% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.3% 감소, 금리 1.0% 증가 시 운임은 0.18% 증가하는 것으로 나타났다. 벙커유 가격의 경우 일반적인 직관과 반대되는 마이너스(-) 부호로 계수가 추정되었는데, 이는 설명변수 중 벙커유 가격이나 금리 등의 2차 변수가 운임에 미치는 영향력은 적은 반면 직접적인 수급 변수가 운임을 결정하는 주요 요인이기 때문인 것으로 이해된다. 후속연구에서 컨테이너선, 건화물선 등 다른 선종들을 대상으로 연구를 수행하고 다양한 선종별 운임의 결정요인을 비교 분석하는 것이 필요하다.
화물자동차의 과당경쟁 및 다단계 운송거래와 같은 화물운송시장의 구조적 문제로 인하여 화물자동차운임은 경유가격 인상 및 운송원가상승 요인으로 운임이 인상되더라도 최종 화물차주에게 까지 적절하게 반영되지 못하는 운임 왜곡현상이 발생하고 있다. 2017년 신정부에서는 "표준운임제"를 토대로 사업용 화물자동차가 과적, 과속 및 과로를 하지 않도록 최소한의 운임을 보장하기 위하여, 운송품목에 대한 원가를 도출한 후 적정이윤을 추가하여 운임을 공표하고 이를 위반하면 행정처분을 하는 "화물자동차 안전운송 운임제"를 도입하게 되었다. 그러나, 본 제도의 도입에 대한 이슈 및 컨테이너운임에 대한 영향에 대한 사전 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 "화물자동차 안전운송 운임제"가 도입될 경우 형성되는 운임제도에 관한 이슈와 이에 대한 대책을 분석하고 "화물자동차 안전운송 운임제"의 적용대상인 컨테이너운임에 미치는 지출비용의 영향요인을 분석하여 관련 정보와 시사점을 제시하고자 한다.
건화물선 발틱운임인 케이프사이즈 운임지수(BCI), 파나막스사이즈 운임지수(BPI), 핸디막스사이즈 운임지수(BSI와 BHSI)들의 인과성과 효율성을 살펴본다. 인과성 분석을 위해 그란저 인과성 방법을 도입하여 BCI는 BPI, BSI, BHSI에 일방 그란저-cause하며, BSI는 BPI, BHSI에 일방 그란저-cause하고, BPI는 BHSI에 일방 그란저-cause함을 보인다. 이에 근거하여 모형을 구성하여 발틱 운임시장은 비효율적임을 보이고 예측능력 비교를 통해 BCI에 의한 발틱 핸디막스 운임의 예측력이 우수하며, 발틱 수퍼막스 운임과 발틱 케이프 사이즈 운임에 의한 발틱 파나막스 운임의 예측이 가장 정확하지 못함을 보인다.
국가 물류 인프라인 컨테이너 해운에 대한 합리적 투자 및 정책 결정을 하기 위해서는 컨테이너 해상운임의 결정요인에 대한 이해가 요구된다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 컨테이너 운임에 영향을 미치는 요인별 영향력을 추정하였다. 이를 위해 영국 클락슨이 공표하는 데이터를 사용하였으며, 분석결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 4.2% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 4.0% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.07% 증가, Libor 1.0% 증가 시 운임은 0.04% 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 현 운임이 장기균형 시점의 운임보다 1.0% 높을 경우 운임은 3.2% 차기에 감소하며, 장기균형 운임보다 1.0% 적을 경우 0.12% 차기에 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 불황기 영향력은 통계적 유의성이 낮았으며, 이는 호황기에는 운임감소 압력이 뚜렷하나 불황기에는 운임상승 압력이 없는 것으로 이해된다. 이 같은 분석 결과는 향후 컨테이너 해운시장의 전망에 과학적인 접근법의 활용에 기여할 것으로 기대된다.
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.
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 논문은 2000년 1월부터 2014년 10월까지의 시계열 자료를 사용하여 이자율과 운임이 선가에 미치는 영향을 실증분석하였다. 선행연구와 달리, 동태적 고든(Gordon) 모형을 통하여 이자율이 할인율로써 선가에 미치는 영향을 고려하였으며, 이자율과 운임이 선가에 미치는 동태적 영향을 파악하기 위해 벡터자기회귀모형과 충격반응분석, 예측오차분산분해를 활용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저 벡터자기회귀모형의 추정은 선가와 이자율이 유의한 음(-)의 상관성을 가지며, 선가와 운임의 유의한 양(+)의 관계가 존재한다는 것을 보여주었다. 이는 선가의 동태적 고든(Gordon) 모형 하에서 선가는 이자율과 운임에 의존함을 의미한다. 둘째, 이자율과 운임의 동태적 영향이 지속되는 기간을 파악하기 위해 충격반응분석을 실시하였다. 그 결과, 이자율과 운임의 충격에 대한 선가의 반응은 모두 약 7개월 간 지속되는 것을 확인하였다. 마지막으로 예측오차분산분해의 실증결과는 선가 변동을 설명하는데 있어 운임의 영향이 이자율보다 상대적인 비중이 크다는 것을 보여주었다.
코로나19 판데믹 상황에서 컨테이너선 운임은 유례없는 큰 폭의 상승세를 보이고 있다. 컨테이너선 운임 상승 요인에 대해서 다양한 분석이 이루어지고 있으나, 비정형 데이터인 텍스트 자료를 활용한 분석은 전무한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 관련 기사들을 대상으로 최근의 컨테이너선 운임 상승의 요인들을 텍스트 마이닝 기법중 하나인 네트워크 텍스트 분석과 LDA 토픽 모델링을 통해 파악하였다. 2020년 1월부터 2021년 7월까지 로이즈리스트에 게재된 기사들을 대상으로 텍스트 분석을 하였다. 분석 결과, 중국과 미국의 무역마찰, 글로벌 생산감소를 예측한 글로벌 선사들의 급격한 기항 횟수의 감소와 임시결항의 증가, 터미널 혼잡, 수에즈 운하 봉쇄와 같은 예기치 못한 사고들이 주요 원인으로 분석되었다.
분자운의 광대역 분포는 작은 영역에서는 볼 수 없는 독특한 모습을 보여준다. 본 연구는 2010년도 TRAO 관측으로 얻는 외은하면의 $4.3^{\circ}{\times}2^{\circ}$의 광대역 데이터를 사용해서 광대역 분자운 분포의 특성을 분석했다. 광대역 분자운들은 형태학적 특징에 의거해서 네 종류로 분류되었다: chain, twisted filament, speckle, cluster suspect 이들의 특징을 간략히 소개하고 광대역 분자운들을 보는 새 관점으로 분자운 충돌 이론을 소개한다. 그와 함께 광대역 연구의 대표적인 예로 두 전파원을 소개한다. 첫째는 CTB109 (3C 434.1) 근처 분자운이며, 길다란 CO filament가 포함된다. 둘째는 "집게벌레(S157 ab 포함)"로서 강한 별 탄생을 보여주는 특이한 영역으로서 강한 CO emission이 두 개 twisted filament 구조를 보여준다. 연구에는 DRAO HI, IRAS 적외선 자료, DRAO Radio continuum data를 사용했고, CO 자료를 통해서 분자운의 질량과 밀도, 온도 등의 기본 물리량을 계산했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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