• 교육시설
• /
• 제28권1호
• /
• pp.15-23
• /
• 2021

• 한국항만경제학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.107-120
• /
• 2019

원유는 주요 산업에서 주원료로 활용되고 있는 자원으로 원자재 시장 가격 전반을 대변해주고, 해운시장에서는 선박 연료로 운임 산정에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 이에 따라 원유와 국제 운임지수는 밀접한 관련이 존재한다. 따라서 본 연구는 2009년 1월부터 2019년 6월까지 현물유가(WTI)와 국제운임지수(BDI, BCI, BPI, BSI, BHI)의 일별 자료를 이용하여 유가와 국제운임지수의 의존관계를 분석하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, copula 추정결과를 보면, WTI-BDI에서는 survival Gumbel copula, WTI-BCI는 Clayton copula, WTI-BPI는 Survival Joe copula, WTI-BSI는 Joe copula, WTI-BHI는 survival Gumbel copula가 가장 적합한 copula 모형으로 선정되었다. 둘째, Kendall's tau를 살펴보면 다음과 같다. BDI와 유가 변화율 조합에서 양(+)의 상관관계가 나타났다. 또한 선형별 국제운임지수(BCI, BPI, BSI, BHI)와 유가 변화율의 조합에서는 BHI와 유가변화율 조합을 제외하고 모두 양(+)의 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 특히, BCI와 유가변화율 조합에서 가장 강한 의존성이 나타났다. 셋째, 꼬리 의존성을 살펴보면 유가변화율과 BDI, BCI는 왼쪽 꼬리의존성이 나타나지만, 유가변화율과 BSI는 오른쪽 꼬리 의존성이 나타났다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.1-18
• /
• 2019

오늘날 선사 간 제휴 및 기술진보 등 세계 해운환경의 급격한 변화로 항만 간 경쟁이 더욱 치열해지고 있으며, 이에 따라 항만물류서비스를 제공하는 항만공사와 터미널 운영사 간의 협력이 매우 중요하다 하겠다. 항만들은 터미널운영사와 다양한 방식으로 임대 계약을 체결하고 있으며, 터미널 운영사는 산정된 임대료 하에서 최적 운임을 결정하여 수익을 창출하고 있다. 이와 같은 상황에서 본 연구는 항만공사와 터미널운영사의 상호 이익을 극대화하는 계약 방식 도출을 목적으로 하고 있다. 즉, 본 연구는 항만공사의 이익 극대화에 초점을 맞춘 기존 연구들과 달리, 항만공사와 터미널 운영사 간의 공유이익 극대화 측면에서 최적화 계약방식을 도출하고자 한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 항만공사와 터미널 운영사 간의 네 가지 유형의 계약방식들을 과점시장 모형인 Non-cooperation, Cooperation, Cournot 및 Collusion 모델을 상호 비교하여 각 모형의 균형을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과 two-part tariff 계약방식이 fixed contract 및 unit contract 계약방식에 비해 항만공사와 터미널운영사간의 공유이익이 많이 창출되는 것으로 분석되고 있다. 이는 two-part tariff 계약방식의 경우 항만공사와 터미널운영사가 수익과 위험을 상호 공유하므로 터미널 운영사는 보다 많은 물동량 확보를 위해 노력을 하게 됨에 따라 공유 이익이 극대화되는 것으로 사료된다. 본 연구는 향후 항만공사와 터미널운영자 간의 항만임대료 및 운임 결정을 위한 의사결정과정에서 중요한 이론적 토대를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

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

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.329-330
• /
• 2021

벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.17-30
• /
• 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
• /
• 통권97호
• /
• pp.11-24
• /
• 2013

저조한 해운시황과 고유가가 지속되고 이들 변수의 변동성이 커지면서 두 변수가 해운업체의 영업수익성에 미치는 영향도 커지고 있다. 금융위기 이후 급감한 해운 수요는 유럽 재정위기가 겹치며 쉽사리 증가하지 못하고 있는 반면, 호황기에 발주된 선박들이 대거 인도되어 선복량 공급은 꾸준히 증가하면서 선복량 수급 불균형이 시황 회복의 발목을 잡고 있다. 또한, 해운 운임과 유가의 변동성 확대는 해운시황 침체와 함께 불확실성을 증대시켰고, 그에 따라 해운업체 영업실적의 불확실성도 확대되었다. 뿐만 아니라 이들 변수의 움직임에 의해 영업수익성이 좌우되는 모습을 보이고 있다. 이에 해운 운임 및 연료유 가격과 해운업체 영업수익성의 상관관계를 분석적 관점에서 살며보고 이를 바탕으로 2013년 해운업체의 실적에 대해 전망해 보는 동시에 유동성 상황을 점검해 보았다. 다음은 한국기업평가에서 발표한 "해운업계 실적 전망과 유동성 점검"의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.

• 해운
• /
• 통권86호
• /
• pp.9-13
• /
• 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.

• 한국시스템다이내믹스연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.61-76
• /
• 2009

We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price, also transportation fare for iron ore. Iron ore is very important mineral resource for industrial production. The structure for this system dynamics shows non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear reality better than the regression analysis. Our model is calibrated and tested for the past 6 year monthly data (2003-2008) and used for next 6 year monthly data(2008-2013) forecasting. The test results show that our system dynamics approach fits the real data with higher accuracy than the regression one. And we have run the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply and fare related variables. This simulations imply some meaningful price and fare change patterns.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.325-326
• /
• 2021

LNG는 환경규제에 따라 화석에너지에서 친환경 재생에너지로 전환되는데 중요한 역할을 하는 에너지원이다. UN산하 세계해사기구(IMO)의 MARPOL협약에 따라 선박 황산화물 배출가스규제로 LNG추진 선박에 대한 수요가 증가되고 있을 뿐만 아니라 미국의 쉐일혁명으로 LNG를 수출함에 따라 공급의 변화가 급격하게 이뤄지고 있다. 과거 국가 주도의 프로젝트 성격이 강한 LNG 운송시장은 장기정기용선계약이 대부분이었으나 수요와 공급시장의 급격한 변화로 스팟시장의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문은 LNG 운송시장에서 시장참여자들의 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄지도록 과학적인 예측방법을 제시하고자 한다. LNG 스팟운임 예측에 기계학습모델 중 인공신경망 모델을 적용할 것이며 기존의 시계열분석 방법인 ARIMA모델과 비교하여 본문에서 제시된 모델의 예측성능의 우수성을 확인하였다. 본 논문은 LNG 스팟운임을 다룬 최초의 연구로서 학문적인 차별성이 기대된다.