The Baltic Capesize Index (BCI), which is used as an indicator for marine transportation of steel raw materials, is one of the key economic indexes for managing the risk of loss due to rapid market fluctuations when steel companies establish business strategies and procuring plans for raw materials. Still, the conditions of supply and demand of steel raw materials has been extremely affected by volatility shocks from drastic events like the financial crisis such as the Lehman Brothers incident and changes in the external environment such as COVID-19. And, especially since the 2008 financial crisis, endeavors to predict the market conditions of the steel raw material is becoming more and more arduous for the deepening uncertainty and increased volatility of BCI, which has been used as a leading indicator of the real economy. This study investigates the correlation between the steel raw material market and the marine transportation market by estimating the spillover effect of information between markets. The vector error correction model (VECM) was used to analyze information transfer based on the correlation between the BCI and crude steel production, capesize fleet supply, raw material price, and cargo volume.
해운경기와 밀접한 관계를 갖는 세계 경기가 유럽재정위기와 같은 일련의 사건으로 침체국면에서 벗어나지 못하고 있어 장기적인 해운시황에 대한 우려가 커지고 있으며, BDI 건화물선 종합운임지수가 1000포인트에도 도달하지 못해 해운기업의 어려움을 가중시키고 있다. 본고는 해운경기의 불황탈피가 2013년에 가능한가를 파악하기 위해 BDI를 예측하는데 목적을 둔다. 해상운임에 영향을 미치는 변수들로 구성된 다변량모형 대신 BDI로만 구성된 단일변량모형인 자기회귀-이동평균모형과 장기순환과정을 보여주는 Hodrick-Prescott 필터 기법을 이용하여 2013년의 BDI를 예측한다. 3개의 ARIMA모형과 2개의 개입-ARIMA 모형을 이용하여 2013년에도 지속적으로 BDI가 하락하는 760과 670사이에서 움직인다는 것을 보인다. HP기법을 통한 예측은 750에서 556사이의 변동을 예상하여 ARIMA모형보다 해운경기를 더 비관적이라는 것도 밝힌다. 또한 5개의 ARIMA모형의 예측오류가 RW모형보다 낮을 뿐만 아니라 그 크기가 대단히 작아 예측치가 크게 빗나갈 가능성이 낮다는 것도 보인다.
본 연구는 시스템 다이내믹스 기법을 활용하여 주요 해운정책이 우리나라 외항선대 증가에 미치는 영향에 대하여 분석하는 것을 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 위해 사용된 변수는 2005년부터 2013년까지 우리나라 해운기업이 보유한 선박척수와 총톤수, BDI, HRCI, CCFI, WS, 달러 대비 환율, 세계 선대규모, 우리나라 해운업계 부채비율 등이고, 해운정책이 외항선대 증가에 어떤 영향을 주는지를 검증하기 위하여 국제선박등록 톤수, 정책금융기관의 해운기업에 대한 대출액수, 톤세제 적용기업의 수, 선박펀드 규모 등 4가지 정책변수에 대해 민감도 분석을 실시하였다. 예측값의 정확도를 파악하기 위해 절대평균 오차비율(MAPE) 검증을 실시하였는데, MAPE 값이 3.46%로서 10%이내에 해당하여 매우 높은 정확도를 가지는 시뮬레이션 모델로 평가되었다. 민감도 분석결과, 국제선박등록 톤수, 정책금융기관의 대출액수, 선박펀드 규모, 톤세제 적용기업의 수의 순으로 영향도가 큰 것으로 분석되었다.
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.
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.
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.
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.
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.
천식이 유발된 Balb/c 마우스와 동일한 조건의 Il-10 KO 마우스에 천식의 원인으로 알려진 DEP와 지하철역내에서 채칩한 PM ($10mg/m^{3}$)을 inhalation chamber에 넣고 하루 4시간씩 5일간 흡입시킨 후 시료를 채취하여 기관지 상피하부의 섬유화정도와 술잔세포의 증식 정도를 살펴 천식증상의 악화에 DEP와 PM이 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 본 실험의 결과 천식이 유발된 일반 Balb/c 마우스에 있어서는 DEP와 PM의 노출에 의하여 상피하부의 섬유화가 증가하였고, 술잔세포의 수도 증가함을 확인하였다. 그러나, Il-KO 마우스의 경우 상피하부의 섬유화정도와 술잔세포의 수가 거의 증가하지 않았다. 따라서, 본 결과는 IL-10에 대한 항체요법이 천식증상의 완화에 쓰일 수 있는 가능성을 암시하며, 한편 자동차 배기가스와 지하철 미세분진의 발생을 예방할 경우 천식과 관련한 세기관지의 염증을 완화시킬 수 있음을 간접적으로 증명한 것이라 할 수 있다.
무역은 국가 경제에 중요한 경제활동이다. 특히, WTO 출범 이후 2001년 중국의 WTO 가입, 다자간 무역체계의 확립, 자유무역협정(FTA) 등으로 무역의 범위가 확대되고, 국가 간 무역장벽의 완화 및 통합화로 인해 무역시장의 규모가 확대되고 있다. 그러나 무역시장 규모가 확대됨에도 불구하고, 2008년 글로벌 금융위기, 2016년 브렉시트, 2018년 미·중 무역전쟁과 같은 극단적인 사건 발생하여 무역시장이 직접적으로 타격받고 있다. 이에 본 연구는 무역활동을 대변하는 변수인 국제 해운 운임지수와 미국, 중국 무역 불확실성 사이의 의존구조를 분석 하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국, 중국 무역 불확실성과 국제 해운 운임지수 조합의 결합분포가 각각 Frank copula, rotated Clayton copula 270°으로 나타나, 미국, 중국 국가별로 동일한 분포 구조를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, Kendall's tau 상관관계를 살펴보면, 국제 해운 운임지수와 미국, 중국 무역 불확실성 사이에 음(-)의 의존성을 갖지만, 의존성 정도는 중국 무역 불확실성과 국제 해운 운임지수의 조합에서 더 크게 나타났다. 즉, 전 세계 수요와 무역 불확실성의 의존성은 미국보다 중국이 더 강하다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 꼬리 의존성 결과를 살펴보면, 미국, 중국 무역 불확실성과 국제 해운 운임지수가 서로 독립적인 관계로 나타났다. 이는 무역 불확실성의 극단적인 사건 혹은 국제 해운 운임지수의 극단적인 사건이 발생해도 서로 영향을 받지 않는 것으로 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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