• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.385-391
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• 2022

본 연구에서는 수요 및 공급요인 외 해상운임에 영향을 주는 다양한 변수들을 발굴하고자 다변량 시계열분석을 수행해 보았다. 우선 종속변수에는 해상운임을 대용할 변수로 Shipping Intelligence에서 제공하고 있는 종합운임지수(ClarkSea Index), 벌크선운임(Clarksons Average Bulker Earnings), 탱커선운임(Clarksons Average Tanker Earnings) 등을 활용하였다. 선행연구를 통해 해상운임에 영향을 미칠 것으로 예상되는 세계 해상물동량(World Seaborne Trade), 세계 선복량(World Fleet), 유가(Brent Crude Oil Price), 세계 GDP성장률(GDP World), OECD 산업생산성장률(Industrial Production OECD), 금리(US$ LIBOR 6 Months), OECD 인플레이션(CPI OECD) 등을 독립변수로 설정하여 회귀분석을 수행해 보았다. 데이터는 시계열자료로 1992년부터 2020년까지의 연데이터로 구성하였다. 분석결과 종합운임지수에는 해상물동량과 유가가, 벌크선운임에는 해상물동량만이, 탱커선운임에는 해상물동량, 유가, 산업생산성장률, 인플레이션 등이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 해운
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• 8호통권7호
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• pp.54-55
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• 2004

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.63-65
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.49-67
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• 2022

본 연구는 Diebold and Yilmaz (2012, 2014, 2016)의 분석방법을 적용하여 2007년 7월 19일부터 2022년 3월 31일까지 해상운임지수(BDI, BDTI, BCTI)에너지(원유, 천연가스, 석탄), 곡물(대두, 옥수수, 밀)을 대상으로 연계성을 분석하였다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 분석 결과에 따르면 전체 분석기간의 경우 총 연계성은 20.43%로 측정되어, 해상운임지수와 상품가격 사이에 상호 연관성이 낮은 것으로 나타났다. 또한, 방향 연계성 결과를 살펴보면, 영향력이 가장 큰 변수는 옥수수로 나타났으며, 그 반대로 BDI가 가장 낮은 변수로 나타났다. 마지막으로 시기별로 구분하였을 때, COVID-19 기간에만 BCTI가 주도적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 표본이동분석결과에 따르면, 총 연계성이 금융위기, 무역전쟁, COVID-19 등과 같이 경제 상황의 변화와 특정 사건이 발생할 때 서로 간의 상호 연관성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권4호
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• pp.107-118
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• 2022

본 연구에서는 원유시장을 대상으로 위험-수익 관계와 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수 사이의 연관성을 검증하기 위해 2002년 1월부터 2022년 6월까지 일별자료를 이용하여 분석하였다. 본 연구를 위해 위험-수익 관계는 TVP-EGARCH-M 모형을 적용하였으며, 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수와의 관계를 분석하기 위해 웨이블릿 일치성 모형을 이용하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시간 가변적 위험-수익 관계 결과에 따르면, 원유시장도 높은 수익률과 높은 위험과 관련이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 상관관계와 그랜져 인과관계 분석결과, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 사이에서 약한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 EPU, S&P500과 위험-수익 관계에서 양방향 인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타났지만 VIX와 BDI는 위험-수익 관계에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 웨이블릿 일관성 결과를 보면, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 간의 관계 정도는 시간 가변적인 것으로 나타났다. 특히, 위기기간(금융위기, 코로나19) 전후에 서로 간의 관계가 높은 것으로 나타났다. 그리고 장기에 연관성이 높은 것으로 나타났다. 또한 위험-수익 관계는 VIX, EPU와는 양(+)의 관계, S&P500, BDI와는 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 시장참여자가 의사결정을 할 때 경제적인 환경 변화를 잘 인식해야 할 것이다.

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

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.157-165
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• 2016

본 연구의 목적은 해운실물경기 지수가 국내 해운선사 주가에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 분석에 사용된 변수는 한국 H회사의 주가와 해운실물경기 지수인 BDI(Baltic Dry Index), CCFI(China Containerized Freight Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index)다. 분석기간은 2012년부터 2015년이며, 해운선사 주가지수, BDI, CCFI, HRCI의 4년간의 주간 데이터를 활용하였다. VAR 모형을 이용하여 CCFI와 HRCI가 국내해운선사의 주가지수에 미치는 영향을 분석하였고, VECM 모형을이용하여 BDI가 국내해운선사의 주가지수에 미치는 영향을 분석하였다. VAR 모형 분석결과, CCFI, HRCI는 주가지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, VECM 모형 분석결과, BDI는 주가지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 해운실물경기지수에 부의(-) 영향을 받은 국내 해운선사는 해운실물경기지수에 부의(-) 영향을 받은 국내 해운선사는 해운시황에 적절한 대응을 하지 못한 것을 의미한다. 따라서 국내 해운기업은 중장기적인 모니터링을 통해 해운시황에 대처하는 전략이 필요하다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권1호
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• pp.62-77
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• 2024

해상운송 산업에서는 공급과 수요의 불균형이 지속적으로 증가하면서 세계 주요 해운선사들이 해운 시황에 따른 선복량을 탄력적으로 조절하기 위해 블랭크 세일링을 주요 수단으로 사용하고 있다. 일반적으로 블랭크 세일링은 중국의 춘절 기간에 맞추어 많이 실시되어 왔지만, 2020년부터 시작된 글로벌 팬데믹과 미국·중국 간 무역 전쟁 등과 같은 특수한 상황으로 인해 최근 해운선사들은 기존 대비 큰 규모의 블랭크 세일링을 실시하였다. 이러한 블랭크 세일링은 화물 운송 지연에 직접적 영향을 미치기 때문에 기업과 소비자의 측면에서 부정적인 영향을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 이에 선제적으로 대응하기 위해 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 활용하여 해상운임 결정요인이 해운선사의 블랭크 세일링에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석 결과, 포아송 회귀분석의 2M의 경우 유의한 변수로 글로벌 컨테이너 해상물동량, 컨테이너 선복량, 컨테이너선 해체량, 컨테이너선 신조선가지수, OECD 인플레이션을 도출하였고, 음이항 회귀분석의 Ocean Alliance의 경우 글로벌 컨테이너 해상물동량과 컨테이너선 발주량을, THE Alliance의 경우 컨테이너선 선복량과 금리를, Non-Alliance의 경우 국제유가, 글로벌 공급망 압력지수, 컨테이너선 선복량, OECD 인플레이션을, Total Alliance의 경우 컨테이너선 선복량과 금리를 유의한 변수로 도출할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.167-173
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.