• 한국항만경제학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.63-79
• /
• 2013

본 연구는 해운산업의 경기를 나타내는 BDI와 벙커가격의 관계를 비대칭 공적분 모형을 사용하여 분석하였다. 기존연구는 선형의 공적분 모형을 사용하여 BDI와 국제유가의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 기존연구들에서 드러난 BDI와 유가의 상승기와 하락기의 비대칭적인 특징을 적절히 포착할 수 있는 비대칭 모형을 사용하여 분석하였다. 그 결과 기존연구에서 제시된 선형모형에 근거한 분석은 두 변수간의 장기균형 관계가 존재하지 않는 것으로 나타난 반면 본 연구에서 제시한 비대칭 모형을 통해 장기균형 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 특히, BDI가 벙커가격에 영향을 미치고 있음이 확인되었으므로 두 변수간의 장기균형 관계는 비대칭 모형을 고려하는 것이 적절한 것으로 판단된다.

• 품질경영학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.497-508
• /
• 2019

Purpose: The purpose of this study is to overcome limitations of conventional studies that to predict Baltic Dry Index (BDI). The study proposed applications of Artificial Neural Network (ANN) named Long Short-Term Memory (LSTM) to predict BDI. Methods: The BDI time-series prediction was carried out through eight variables related to the dry bulk market. The prediction was conducted in two steps. First, identifying the goodness of fitness for the BDI time-series of specific ANN models and determining the network structures to be used in the next step. While using ANN's generalization capability, the structures determined in the previous steps were used in the empirical prediction step, and the sliding-window method was applied to make a daily (one-day ahead) prediction. Results: At the empirical prediction step, it was possible to predict variable y(BDI time series) at point of time t by 8 variables (related to the dry bulk market) of x at point of time (t-1). LSTM, known to be good at learning over a long period of time, showed the best performance with higher predictive accuracy compared to Multi-Layer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Network (RNN). Conclusion: Applying this study to real business would require long-term predictions by applying more detailed forecasting techniques. I hope that the research can provide a point of reference in the dry bulk market, and furthermore in the decision-making and investment in the future of the shipping business as a whole.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.217-240
• /
• 2011

이 연구는 VAR 모형을 이용하여 국제유가가 BDI, 선형에 따라 BCI, BPI 등 3개의 운임 지수에 각각 어떠한 영향을 미치는지와 VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석하였다. 첫째, VAR모형을 이용하여 국제유가의 변화가 BCI에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖고, BPI의 경우에는 시차 3기의 경우에만 음(-)의 유의적인 효과를 갖고, BDI 운임지수에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석의 결과는 국제유가의 충격으로부터 BDI의 반응은 약 3개월 정도 지속적으로 상승하다가 이후로는 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석한 결과는 BCI와 BPI 운임지수 간에 장기적인 균형관계로부터의 이탈이 발생하는 경우 BPI 운임지수가 감소하는 방향으로 조정되었다. 또한 동태적인 상관관계의 경우 시차 1기의 케이프사이즈 시장에서의 운임이 상승하면 금기의 파나막스 시장에서의 운임이 상승하는 것으로 나타났다. BCI와 BPI 운임지수간의 동학적인 충격반응함수의 분석으로부터 BCI 운임지수의 충격으로부터 BPI 운임지수의 반응은 약 3개월 정도 가파르게 상승하다가 5개월 이후로는 변화가 없는 것으로 나타났고, BPI 운임지수의 충격에 대한 BCI 운임지수의 충격반응의 정도는 매우 작게 나타났으며, 약 3개월 정도 완만하게 상승하다가 이후로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.

• 무역학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.127-141
• /
• 2019

In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.25-32
• /
• 2017

본 연구는 2000년부터 최근 2016년 6월까지 월별 시계열 자료를 이용하여 대표적 글로벌 운임지수인 발틱 건화물지수(Baltic Dry-bulk Index 이하 BDI)와 중국의 컨테이너 운임지수(China Container Freight Index 이하 CCFI) 간의 동조성을 분석한다. 경기변동모형의 불안정성을 반영한 Engle-Granger 2단계 공적분 검정결과는 두 시장간 동조성이 존재하지 않는 것으로 나타났으나, 인과성 검정결과는 전세계 물동량의 상당부분을 차지하는 중국의 해운시황이 글로벌 운임시장에 통계적으로 유의한 영향이 존재하는 것으로 드러났다. 이러한 실증분석결과는 해운시황 예측에 중국의 CCFI지수를 어떻게 활용하는 것이 적합한가에 대한 답을 제시한다. 즉, 실무에서 중국의 운임지수 CCFI를 글로벌 운임지수 BDI를 대신하여 분석하는 것은 적합하지 않으며, BDI 예측모형에 CCFI를 포함하는 것이 적절함을 의미한다. 이상의 실증분석 결과는 산업간 동조성 분석을 해운산업의 경기변동에 적용한 사례로 향후 불안정한 글로벌 시황 예측에 중국의 경기변동 상황을 어떻게 고려하는 것이 적절한가를 제시한다.

• 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
• /
• 제34권4호
• /
• pp.181-190
• /
• 2018

본 연구는 2012년 1월부터 2018년 5월까지의 주별 건화물선 운임과 원자재 가격 자료를 사용하여 두 변수간의 비대칭적인 관계를 다음의 두 가지를 중심으로 실증 분석한다. 첫째, 원자재가격의 거시경제지표에 대한 비대칭성을 2단계 경계(threshold) 공적분 검정모형으로 추정한다. 둘째, 기존의 원자재가격 변화의 무역수지에 대한 비대칭관계 검정을 보다 고빈도 건화물선 운임지수로 우회해서 검정한다. 추정결과 기존의 선형 분석과 대조적으로 하한과 상한에 대한 각각의 경계값이 상이한 비대칭성을 갖는 것으로 드러났다. 이는 불규칙적인 수익률 변동을 유발하는 급격한 잔차의 변동 구간이 원자재 가격과 건화물선 운임간의 선형의 장기균형관계가 성립하지 않도록 함을 의미한다. 따라서 이상의 추정결과는 급격한 가격 변화를 분석에 고려하기 위해서는 불규칙(irregular)적인 변동성을 제어하는 무반응(band of inaction)구간을 모형에 포함하는 것이 필요함을 의미하며 기존의 원자재가격의 무역수지에 대한 비대칭성과 일치하는 실증분석 결과다.

• 무역학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.125-145
• /
• 2018

발틱해운거래소는 건화물 해상무역 지수인 BDI(Baltic Dry Index) 지수를 발표하고 있는데, BDI 지수는 철광석, 석탄, 곡물 등 주요 건화물을 운송하는 벌크선박의 평균 용선료를 의미한다. 현재 BDI 산출의 기초가 되는 용선료 데이터는 케이프사이즈 40%, 파나막스 30%, 스프라막스 30%의 비중으로 반영되고 있다. 이처럼 케이프사이즈는 건화물 시장을 구성하는 다양한 사이즈의 선박 중에서도 대장 역할을 담당하고 있다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 활용하여 변수 간의 인과관계를 검증하였으며, 이를 통해 케이프사이즈 용선료에 영향을 미치는 변수 간의 장기균형모델을 도출하고자 하였다. 분석결과, 케이프사이즈 선복량 1% 증가시 용선료 0.08% 감소, 엔달러 환율 1% 증가시 0.01% 감소, 세계 GDP 1% 증가시 0.02% 증가, 철광석과 석탄 물동량 1% 증가시 각각 0.11%, 0.09% 증가, 벙커유 가격 1% 증가시 0.04% 증가하는 실증분석 결과를 계측하였다. 벌크선 중 핸디막스, 파나막스급 활용도가 낮아지고 상대적으로 케이프사이즈의 활용도가 높아지고 있는데 본 연구는 케이프사이즈를 대상으로 하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다.

• 무역학회지
• /
• 제48권2호
• /
• pp.27-43
• /
• 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.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.57-66
• /
• 2018

해운산업은 파생적 수요의 특성으로 대외적 요인에 영향을 크게 받는다. 하지만, 공급 측면은 이러한 수요의 변화에 즉각적으로 대응할 수 없는 특성 때문에 해운산업은 호황과 불황을 거듭하게 된다. 그러므로 정부는 이러한 상황에 대응하기 위해 조기경보모형을 구축해 시장을 모니터링하고 다가올 위험을 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신호접근법을 사용해 조기경보모형을 구축하였으며, 위기지수는 BDI를 사용해 정의하였으며 금융, 경제, 선박 등 다양한 선행지수를 활용해 종합선행지수를 도출하였다. 그 결과, 종합선행지수가 해운분야의 실제 위기지수와 비교해 4개월의 시차를 두고 높은 상관관계를 보였고, QPS(Quadratic Probability Score)가 0.37로 정확도가 높은 것으로 나타났다.