중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.
최근, 환경문제에 대한 국제적인 관심이 증대되면서 선박 연료에 의한 온실가스 배출을 감소시키려는 노력이 이루어지고 있지만, 석유 연료에 대한 의존은 한동안 지속될 것으로 보인다. 선박의 총 운항 비용 중 연료비가 높은 비중을 차지하고 있으므로 해운 시장에 대한 유가의 영향력을 분석하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 국제 유가 변동이 벌크선 4대 해운 시장인 운송 시장, 용선 시장, 신조선 시장, 중고선 시장의 상관관계와 영향력을 검증하는 것이다. 유가 변수는 WTI를 사용하였고, 4대 해운 시장은 운임, 용선료, 신조선가, 중고선가를 케이프사이즈, 파나막스, 수프라막스, 핸디사이즈로 구분하여 2017년 5월부터 2020년 12월까지 월별 데이터를 사용하였다. 첫째, VAR 모형을 이용한 상관관계 분석 결과, 국제 유가의 변화가 BCIS에 미치는 효과는 시차 2기에서만, BSIS의 경우 모든 시차에서, BHIS의 경우 시차 1기에서만 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 둘째, VECM 모형을 이용한 상관관계 분석 결과, BPIC, BHIC, BCIN, BHIR의 경우 국제 유가와의 공적분 관계에서 공적분 계수값이 5% 유의수준에서 부(-)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 또한, 동태적 상관관계의 경우 시차 1기의 유가 가격 상승은 금기의 BCIN 신조선가 하락으로, 시차 1기와 2기의 유가 가격 상승은 금기의 BHIR 중고선가 하락으로 이어지는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.
Price of Used Vessel is Key-point of Ship trading but it is very troublesome part. Because it is different from the Seller and the Buyer's caculated price, It is appropriated by The Sellers and The Buyers' mutual agreement. In case of the Buyers. it is difficult in calculating price of used ship without entrusting the ship broker, beca- use evaluation method of secondhanded vessel has not formulated and the ship broker has experientially computed Remain Value of used vessel. For this work, structure of ship trading market, trading flow, the factor of price composition and Affecting factor of price is reviewed, and it examined relationship with price. On these base, a computer software integrated database system and object-oriented technique is developed. The developed system is expected helpful to evaluation of remain value of the used vessel.
본 연구는 2000년 1월부터 2014년 10월까지의 월별자료를 이용하여 부정기선 해운업의 이윤과 대표적인 금융비용인 금리 간의 관계를 통계적으로 검정하고 그 영향을 분석하였다. 이를 위해 인과성 검정을 실시하여 변수 간의 인과관계를 확인하였고 공적분 검정을 통해 해운업의 이윤구조와 시장수익률 간에 장기균형관계가 존재함을 밝혔다. 이는 지속되는 해운불황의 원인이 외생적 수요로 야기된 선복량 과잉이며, 이에 대해 해운기업들은 수익과 비용의 리스크 관리 및 선박투자 위험의 최소화 전략을 강구 하여야 함을 의미한다.
국제해사기구(IMO)에서는 선박매매 시 정비이력 및 고장정보를 신규 선주에게 이관하도록 ISM Code를 개정하기 위한 움직임이 있다. 이에 대비하여 해운산업에 미치는 영향을 관련 분야 종사자들에 대한 인터뷰와 설문지 조사를 통해 실증분석을 하였다. 그 결과 부정적인 영향보다는 ISM Code의 고유목적인 선박안전의 측면에 긍정적인 영향이 더 많은 것으로 나타났다. 선박매매가격, 선박보험에 전반적인 영향은 크지 않지만 선박관리가 잘 된 선박에 대해서는 긍정적인 영향을 줄 것이라고 예측되었다. 응답자 그룹별 인식차이분석에서는 실제 선박을 운영하고 매매하는 해운회사와 물류회사가 포워더나 화주사에 비해 개정의 영향을 더욱 의미 있게 받아들이고 있는 것으로 나타났다. 또한 정비기록 및 고장이력 열람이 매수자 및 매도자에게 동일하게 적용됨으로써, 선박매매 시 정보 편향성이 해소되어 공정한 시장(Clean Market)을 형성할 수 있고, 해운기업들은 정비기록정보를 통해 미래에 발생할 수 있는 문제점을 예방하고 해결점을 찾는데 소요되는 시간과 비용 손실을 줄일 수 있다. 이러한 정보를 활용하여 선박의 리스크 분석 및 위험예방관리가 가능함으로 선박의 유지 보수 능력이 증대되어 선박안전 역량제고 및 환경오염 예방에 기여할 것이라고 판단된다.
본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.
본 연구는 Fuzzy-AHP방법을 활용하여 세계 주요선사의 선박투자 전략을 비교분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 선박투자요인은 선행연구를 통해 1차적으로 선정한 후, 해운선사 근무경력 15년 이상의 전문가와 심층 인터뷰(Indepth-Inerview)를 수행하였다. 전문가의 지식추출이 가능한 Fuzzy-AHP를 사용하여 최종적으로 선박투자요인에 대한 가중치를 산정하였다. 선행연구에서 제시한대로 선사들을 "시황흐름 무관 선박투자" 형, "시황상승기 이전 선박투자" 형, "과다발주에 동참 후 시황하락" 형, "시황상승기 선박투자 회피" 형으로 분류하여 선박투자 전략을 비교분석하였다. 분석결과, "시황흐름 무관 선박투자" 형의 선박투자 우선순위는 해운운임(0.132), 중고선가(0.121), 선복량(0.103), "시황상승기 이전 선박투자" 형의 선박투자 우선순위는 해운운임(0.134), 선주여건(0.113), 정책금융기관의 지원(0.109)이 중요요인으로 분석되었다. "과다발주에 동참 후 시황하락" 형의 선박투자 우선선위는, 해운운임(0.173), 선복량(0.169), 국제정세 변화(0.121), "시황상승기 선박투자 회피" 형의 경우 해운운임(0.293), 선복량(0.232), 유가(0.150)가 중요한 요인으로 분석되었다.
국제해사기구(IMO)에서는 선박매매 시 정비이력 및 고장정보를 신규 선주에게 이관하도록 ISM Code를 개정하기 위한 움직임이 있다. 이에 대비하여 해운산업에 미치는 영향을 관련 분야 종사자들에 대한 인터뷰와 설문지 조사를 통해 실증분석을 하였다. 그 결과 부정적인 영향보다는 ISM Code의 고유목적인 선박안전의 측면에 긍정적인 영향이 더 많은 것으로 나타났다. 선박매매가격, 선박보험에 전반적인 영향은 크지 않지만 선박관리가 잘 된 선박에 대해서는 긍정적인 영향을 줄 것이라고 예측되었다. 응답자 그룹별 인식차이분석에서는 실제 선박을 운영하고 매매하는 해운회사와 물류회사가 포워더나 화주사에 비해 개정의 영향을 더욱 의미 있게 받아들이고 있는 것으로 나타났다. 또한 정비기록 및 고장이력 열람이 매수자 및 매도자에게 동일하게 적용됨으로써, 선박매매 시 정보 편향성이 해소되어 공정한 시장(Clean Market)을 형성할 수 있고, 해운기업들은 정비기록정보를 통해 미래에 발생할 수 있는 문제점을 예방하고 해결점을 찾는데 소요되는 시간과 비용 손실을 줄일 수 있다. 이러한 정보를 활용하여 선박의 리스크 분석 및 위험예방관리가 가능함으로 선박의 유지 보수 능력이 증대되어 선박안전 역량제고 및 환경 오염 예방에 기여할 것이라고 판단된다.
부정기 건화물선 시장은 용선시장의 높은 운임변동성과 시장에 영향을 미치는 다양하고 복합적인 요인들이 존재한다. 2020년 COVID-19 팬데믹 영향으로 인한 불안정한 경제상황에서 물동량 감소로 BDI는 폭락하였으나 2020년 말부터 상승세로 전환되어 2022년 하반기까지 호황기가 유지되었다. BDI에 영향을 미치는 인과성이 나타난 변수들과 벡터오차수정모형을 이용하여 장기적 균형관계를 분석결과 2020년 말부터 상승한 시장 변화의 주요인으로는 과거에 부정기 건화물선 시장에 영향을 미쳐왔던 선복의 공급과 물동량 변동성과 상관없이 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만 체선으로 실제 운항 가능한 유효한 선복량의 감소가 영향을 미쳤던 것으로 나타났다. 체선으로 인한 실제로 사용 가능한 선복량의 감소가 운임상승으로 이어졌으며 이러한 용선시장에서 운임 상승은 중고선과 신조선가격의 상승으로 이어지는 장기적 균형관계를 확인하였다. 선복 공급량과 수요측면의 물동량 변동성에 의해 결정되던 과거 해운시장과는 다르게 앞으로는 팬데믹으로 인한 체선증가나 환경규제와 기후변화에 의한 유효한 선복량의 변동성이 운임시장에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타나게 되었으며, 2023년 IMO 탄소배출규제 대응으로 감속운항이 예상되며 선속이 줄어드는 만큼 동일한 물동량을 운송하기 위해서는 보다 많은 선박이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 감속운항이 유효한 선복량 감소로 운임상승과 중고선, 신조선가격 상승 등 부정기선 해운시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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