• 무역학회지
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• 제48권1호
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• pp.127-163
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• 2023

본문에서는 실증분석 부분을 두 시기로 나누어 COVID-19 전후에 해운지수 간의 변동성 파급효과 차이를 비교 분석하고자 하였다. 코로나19 전후에 해운지수 간의 평균 파급효과 및 지수 관계를 비교하기 위해 VAR 모델에 구축된 공적분 분석과 Granger 인과관계 테스트를 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 해운지수가 단기적으로 자신의 충격에 대한 반응과 한 지수가 다른 지수에 대한 충격을어떻게 반영하는지 밝히기 위해서 충격반응함수 및 예측 오차 분산분해를 활용하였다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI 해운지수가 CCFI 해운지수에 미치는 관계가 존재하지만 COVID-19 이후에는 BDI지수와 CCFI지수 사이에 뚜렷한 lead-lag 관계가 없다는 것으로 나타났다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI지수는 SCFI지수의 변화를 설명하고 있고, 코로나19 확산 이후에는 SCFI 지수가 BDI 지수를 앞서고 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 VAR-BEKK-GARCH 모델을 활용하여 COVID-19 전후 벌크 화물 해운시장 및 컨테이너 해운시장 간의 변동성 파급효과를 분석하였을 때 코로나19 이전의 BDI지수는 CCFI지수와 SCFI 지수에 대한 단발성 변동성 파급효과를 보였고 COVID-19 이후에도 BDI 지수의 변동성이 CCFI 지수에 여전히 영향을 미친다는 것을 보여준다. 하지만 코로나19 확산 이후에는 BDI지수와 SCFI지수 간의 변동성 파급 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.546-554
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• 2018

부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권2호
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• pp.61-76
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• 2019

본 연구의 목적은 BDI 변화가 한국 주가 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 EGARCH 모형과 그랜저인과관계분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 평균방정식을 보면, BDI 변화율은 대형주, 제조업, 서비스업과 화학에서 유의한 것으로 나타났으며, 다른 지수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 국내 주식시장이 해운시장 상황에 적절한 대응을 하지 못한다는 것을 의미할 뿐만 아니라, 원자재에 대한 수요의 증가가 실질적인 경기회복으로 이어지지 않고 있다는 것이다. 둘째, 분산방적식의 결과를 보면, BDI 변화율의 추정계수는 음(-)을 값을 가는지는 것으로 나타났으며, 규모별 변동성에서 BDI 변화율은 모든 지수에 유의한 것으로 나타났으며, 대형주에 비해 소형주 변동성에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 업종별 지수들의 분석결과에서는 제조업과 화학 부문을 제외하고 서비스업, 금융업, 건설업과 전기전자의 결과들에서는 통계적으로 유의하게 나타났다. BDI 변화가 건설업에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 그랜저인과관계 검정결과를 보면, BDI 변화율이 금융업과 건설업을 선도하는 것으로 나타났다. BDI와 나머지 지수들 간에 선도관계가 나타나지 않았다. 따라서, 해상운임지수가 한국의 주식시장의 변동성의 움직임을 예측하는데 사용될 수 있다는 것을 보여주며, 투자자, 정책입안자에게 더 나은 결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다.

• 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.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권4호
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• pp.107-120
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• 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.

• 무역학회지
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• 제48권2호
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• pp.27-43
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• 2023

해양 산업은 글로벌 경제 성장에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 벌크운임지수인 BDI는 글로벌 상품 가격과 매우 밀접한 상관 관계를 지니고 있기 때문에 BDI 예측 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본연구에서는 글로벌 시장 상황 불안정성으로 인한 정확한 BDI 예측 어려움을 해결하고자 머신러닝 전략을 도입하였다. CNN과 LSTM의 이점을 결합한 예측 모델을 설정하였고, 모델 적합도를 위해 27년간의 일일 BDI 데이터를 수집하였다. 연구 결과, CNN을 통해 추출된 BDI 특징을 기반으로 LSTM이 BDI를 R² 값 94.7%로 정확하게 예측할 수 있었다. 본 연구는 해운 경제지표 연구 분야에서 새로운 머신 러닝 통합 접근법을 적용했을 뿐만 아니라 해운 관련기관과 금융 투자 분야의 위험 관리 의사결정에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권4호
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• pp.125-140
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• 2018

본 연구는 2009년 1월 2일부터 2018년 6월 29일까지 원유가격(Brent, Dubai, WTI)의 3대 유종과 BDI의 일별가격 자료를 이용하여 원유가격과 BDI의 상호관련성를 변화율과 변동성 측면에서 분석하였다. 기존연구와 달리 VAR, Granger 인과검정, GARCH, DCC 모형을 이용하여 BDI와 원유가격 사이의 상호관련성을 변화율 측면과 변동성 측면 모두를 분석하였다. 상호관련성 분석결과 원유가격 변화율과 변동성이 BDI 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 BDI 변동성이 원유가격 변화율과 변동성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 원유가격과 BDI 사이에는 상호 영향을 주고받는 관계가 확인되었지만 상관정도는 낮은 편이라고 볼 수 있다. 이는 전 세계적으로 현재 천연가스에 대한 수요가 증가하고 신재생에너지에 대한 수요가 증대됨에 따라 원유에 대한 의존도가 하락하고 있으므로 둘 간의 상호관련성은 시간이 지남에 따라 더 낮아질 수도 있을 것으로 판단된다. 따라서 향후 국제 해운(실물경제) 및 원유시장의 투자와 거시경제 분석에 있어서 원자재에 대한 수요 변화에 초점을 맞추어 나갈 필요가 있을 것으로 보인다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권3호
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• pp.115-136
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• 2020

본 연구에서는 중국의 철광석 수입량과 철강제품 수출량 변동이 부정기선 해운시장에 미치는 영향을 실증분석하기 위해 가설을 설정하고 검증하고자 하였다. 중국 철광석 수입량 및 철강제품 수출량과 기타 외생변수(선복량, 국제유가, 중국PMI지수)를 독립변수로 하고, 발틱운임지수(BDI) 및 중국 철광석 수입과 철강제품 수출과 상관관계가 있을 것으로 추정되는 Capesize의 지수인 BCI, C5, C10, C14와 Supramax 지수 BSI, S2, S3를 종속변수로하여, 각 독립변수별 상관관계 및 다중회귀분석으로 검증하였다. 상관분석결과 중국의 철광석 수입량은 C14 지수를 제외하고 나머지 BDI, BCI, BSI, C5, C10, S2, S3와는 관계가 없었으며, 기타 외생변수로 선복량과 국제유가와는 정(+)의 상관관계를 나타내었고 중국 PMI지수와는 관계가 없었다. 철강제품 수출량은 BDI, BCI, BSI, C5, C10, C14, S2, S3, 국제유가와는 부(-)상관 관계를 보였으며, 철광석 수입량, 선복량, 중국PMI지수와는 관련이 없었다. 다중회귀분석 결과를 통해 도출된 가설의 검증결과로써 중국 철광석 수입량과 선복량, 국제유가, 중국 PMI 지수 중 중국 PMI지수는 BDI, BCI, C5, C10, C14에 영항을 줄 것 이다라는 가설은 기각되었으며, 국제유가 및 선복량이 지수에 영향을 준다는 가설이 채택되었다. 중국 철강제품 수출량과 지수와의 가설검증에서는 BDI와 S3지수에 영향을 줄 것이다라는 가설은 채택되었으며, BSI와 S2에 영향을 줄 것이란 가설은 기각되었다. 본 연구 분석결과에서 공통적으로 선복량과 유가는 모든 가설 검증 결과에서 채택된 만큼 국내 부정기 해운 시장에 참여하고 있는 국내 기업들은 관련 지표의 지속적인 모니터링을 통해 대응 방안을 모색할 필요가 있을 것이다.

• 무역학회지
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• 제47권5호
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• pp.21-37
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• 2022

Baltic Dry Index (BDI) is difficult to forecast because of the high volatility and complexity. To improve the BDI forecasting ability, this study apply Bayesian variable selection method with a large number of predictors. Our estimation results based on the BDI and all predictors from January 2000 to September 2021 indicate that the out-of-sample prediction ability of the ADL model with the variable selection is superior to that of the AR model in terms of point and density forecasting. We also find that critical predictors for the BDI change over forecasts horizon. The lagged BDI are being selected as an key predictor at all forecasts horizon, but commodity price, the clarksea index, and interest rates have additional information to predict BDI at mid-term horizon. This implies that time variations of predictors should be considered to predict the BDI.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권3호
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• pp.1-14
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• 2014

BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.