This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.
The purpose of the study is to predict the shipping business during the period of 2011 using the ARIMA-type models. This include the ARIMA and Intervention-ARIMA models. The multivariate cause-effect econometric model is not employed for not assuring a higher degree of forecasting accuracy than the univariate variable model. Such a cause-effect econometric model also fails in adjusting itself for the post-sample. This article introduces the four ARIMA models and six Intervention-ARIMA models. The monthly data cover the period January 2000 through October 2010. The out-of-sample forecasting performance is compared between the ARIMA-type models and the random walk model. Forecasting performance is measured by three summary statistics: root mean squared percent error, mean absolute percent error and mean percent error. The root mean squared percent errors of all the ARIMA-type models are somewhat higher than normally expected. Furthermore, the random walk model outperforms all the ARIMA-type models. This reveals that the BDI is just a random walk phenomenon and it's meaningless to predict the BDI using various econometric techniques. The ARIMA-type models show that the shipping market is expected to be bearish in 2011. These pessimistic ex-ante forecasts are supported by the Hodrick-Prescott filtering technique.
작년 9월부터 시작된 미국발 금융대란으로 인해 반년이 지난 지금도 세계 각국에서는 그 휴유증을 앓고 있다. 하지만 경기에는 반드시 굴곡이 있는 법이고, 경기가 하락했다면 언젠가는 다시 상승한다는 불문의 법칙이 있다. 이에 포스코경영연구소(POSRI)에서는 '경기순환을 활용한 불황기 기업전략 보고서'을 내놓았다. 다음은 동 보고서를 정리 요약한 것이다.
This paper deals with a strategic investment decision model for improving investment profit in shipping industry. Despite the quantitative expansion of Korean shipping business, many shipping firms have suffered financial difficulties due to financial and operating risks that result from the characteristics of capital-intensive business as well as of volatility of shipping markets. As a result, managers in charge of making an investment decision, particularly in tramper business sector, are required to take both financial and operating risk factors into consideration. Put it differently, managers are strongly recommended to avoid these risks by ship asset play; buy-low and sell-high, which results in considerable capital gain and cost reduction. In addition, managers in shipping industry are also recommended to consider the ship chartering investment alternative when the freight markets show extreme volatility as the case of 2008 triggered by sub-prime mortgage financial crisis in USA. For example, the BDI suffered plunging down from 1000 in 2008 to 100 in 2010. Consequently, the 4th largest shipping company in Korea, DAEHAN Shipping Co., has collapsed primarily due to excessive tonnage expansion during the peak time of bulk market. In sum, the strategic investment decision model, suggested in this paper, is designed to include such factors as capital gain by asset play, timely chartering for alternative shipping service, and optimization of operating profit by tonnage adjustment in accordance with change in the shipping markets concerned.
It has been more than four years since the outbreak of global financial crisis. However, the world economy continues to be challenged with new crisis such as the European debt crisis and the fiscal cliff issue of the U.S. The global economic environment remains fragile and prone to further disappointment, although the balance of risks is now less skewed to the downside than it has been in recent years. It's no wonder that maritime business will be bearish since the global business affects the maritime business directly as well as indirectly. This paper, hence, aims to predict the Baltic Dry Index representing the shipping business using the ARIMA-type models and Hodrick-Prescott filtering technique. The monthly data cover the period January 2000 through January 2013. The out-of-sample forecasting performance is measured by three summary statistics: root mean squared percent error, mean absolute percent error and mean percent error. These forecasting performances are also compared with those of the random walk model. This study shows that the ARIMA models including Intervention-ARIMA have lower rmse than random walk model. This means that it's appropriate to forecast BDI using the ARIMA models. This paper predicts that the shipping market will be more bearish in 2013 than the year 2012. These pessimistic ex-ante forecasts are supported by the Hodrick-Prescott filtering technique.
하반기 산업경기는 현재 활주로에 이륙 대기 중인 비행기의 모습으로 묘사할 수 있다. 대부분의 산업경기가 저점을 형성하거나 회복국면에 진입할 전망이며 특히, IT산업은 빠른 성장세를 보이면서 가장 앞선 회복세를 보일 것으로 기대된다. 2013년 하반기 주요 산업별 경기 국면으로는 IT제조업은 반도체와 스마트 기기 중심의 수출 호조로 가장 빠른 회복 속도를 보일 것으로 전망된다. 또한, 석유화학산업은 상반기의 회복 추세가 하반기에도 이어질 것으로 보이며, 해운업은 제한적이나마 경기 회복 조짐이 나타날 것으로 예상된다. 한편, 하반기 중 건설업과 조선업의 업황 모두 경기 저점을 지날 것이라는 기대감이 존재하는 가운데, 자동차산업과 기계산업은 제한적인 수요 확대에 힘입어 경기 저점 형성 후 미약하나마 회복 국면으로 진입할 가능성도 있다. 하지만, 철강산업은 국내외 철강 제품의 수요 회복 지연, 시장 공급과잉 문제가 지속되면서 침체 국면에 위치할 것으로 전망된다. 다음은 현대경제연구원에서 최근 발표한 '하반기 산업경기의 5대 특징과 산업전망'의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.
Using panel data on freight rates and ship prices in the dry freighter market from January 2015 to December 2019, this study investigates the characteristics of shipping industry fluctuations. The analysis aims at two aspects of academic contribution. First, this study analyzes the relationship between shipping indicators and ship price based on separate dry-bulk ships, while the previous research considered the overall shipping index and weighted average ship prices. Second, the VAR model for the causality test is extended to a heterogeneous mixed panel model capable of limiting coefficients. There is a peak estimated by removing the cross-correlation problem, which is mainly raised in panel data analysis, using bootstrap estimation and solving the problem of information loss due to differences in non-stationary data. An empirical investigation of the causal relationship between economic fluctuations and ship price shows that the effect on the ship price from the freight is significant at the 1% level. This implies that there is a one-way relationship with demand in the shipping industry rather than a bilateral relationship.
In much the same way as the US Lehman crisis of 2008-2009 severely impacted the European economy through financial market dislocation, a European banking crisis would materially impact the US economy through a generalized increase in global risk aversion. A deepening of the European crisis could very well derail the US economic recovery and have a harmful impact on the Asian economies. This kind of vicious circle could be a bad news to the shipping companies. The purpose of the study is to predict the Baltic Dry Index representing the shipping business during the period of 2012 using the ARIMA-type models. This include the ARIMA and Intervention-ARIMA models. This article introduces the four ARIMA models and six Intervention-ARIMA models. The monthly data cover the period January 2000 through October 2011. The out-of-sample forecasting performance is also calculated. Forecasting performance is measured by three summary statistics: root mean squared percent error, mean absolute percent error and mean percent error. The root mean squared percent errors, however, are somewhat higher than normally expected. This reveals that it is very difficult to predict the BDI The ARIMA-type models show that the shipping market will be bearish in 2012. These pessimistic ex-ante forecasts are supported by the Hodrick-Prescott filtering technique.
Kim, Hyung-Ho;Sung, Ki-Deok;Jeon, Jun-woo;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.14
no.6
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pp.157-165
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2016
The purpose of this study was to analyze the effect of the shipping industry real economy index on the stock prices of domestic shipping companies. The parameters used in this analysis were the stock price of H Company in South Korea and shipping industry real economy indices including BDI, CCFI and HRCI. The period analysis was from 2012 to 2015. The weekly data for four years of the stock price index of shipping companies, BDI, CCFI, and HRCI were used. The effects of CCFI and HRCI on the stock price index of domestic shipping companies were analyzed using the VAR model, and the effects of BDI on the stock price index of domestic shipping companies were analyzed using the VECM model. The VAR model analysis results showed that CCFI and HRCI had negative effects on the stock price index, and the VECM model analysis results showed that BDI also had a negative effect on the stock price index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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