우리나라 철도운영회사인 한국철도공사의 물류부문 영업계수는 2010년 190.7로서 2009년의 197.4에 비해서 소폭 개선되기는 하였으나 여전히 수익에 비해서 비용이 매우 높은 구조이다. 물류 효율화를 위한 활동들을 도출하고 그 효과를 정량적으로 파악할 수 있기 위해서는 각종 통계자료로부터 추출할 수 있는 다양한 지표의 분석이 매우 중요하다. 철도물류에 있어 가장 기본이 되는 것은 화차이며, 본 연구에서는 화차의 효율성을 판단할 수 있는 여러 가지 지표를 분석함으로써 향후 화차와 관련된 철도물류의 효율화를 위한 활동들을 평가하는 데에 활용할 수 있도록 하였다. 화차의 효율성을 파악할 수 있는 지표로서 량당 수송횟수, 량당 수송거리, 량당 수송수입을 제시하였으며, 화차의 효율성을 평가할 때 본 연구에서 제시한 각 지표의 특성 분석자료를 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 우리나라 외항 화물운송기업을 대상 2008년부터 2017년까지의 자료를 이용하여 보유 선박 유형에 따른 기업의 재무적 특성과 기업성과에 미치는 영향에 대한 분석을 위하여 보유 선박 유형을 LNG선, LPG선, 벌크선, 원유석유제품류운반선, 일반화물선, 풀컨테이너선 등으로 분류하여 분석하였다. 실증분석결과 외항 화물운송기업의 전체 부채비율이 다소 증가하고 있으며, 보유 선박유형별 재무적 특성과 기업성과에 영향을 미치는 주요 요인의 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 LPG선은 기업규모와 부채비율, 벌크선은 성장률, 일반화물선은 기업규모, 부채비율, 연수, 마지막으로 풀컨테이너선은 기업규모, 성장률, 부채비율, 접대비비율 및 연수가 총자산순이익률에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 따라서 각 해운선사들은 보유선박유형에 따라 성과에 영향을 미치는 주요 재무적 요인들의 차이를 인식하고 이에 따른 선제적 조치와 선박포트폴리오의 다각화를 추진할 필요가 있다.
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.
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.
본 연구는 우리나라 화주의 수송수단 선택특성을 파악하는 목적으로 수행하였다. 모형의 형태는 개별행태모형이며 SP 자료를 이용하였다. SP 조사는 실험설계를 통해 준비하였다. 고려한 요인은 수송시간, 수송비용, 서비스 수준이다. 연구에서 도출된 시사점은 철도수송의 수요를 증대시키기 위해서는 수송비용을 감소시키는 전략이 가장 효과적이라는 것이다. 화물 품목별로 설명하면, 컨테이너는 수송비용의 감소와 더불어 수송시간을 단축시키고 서비스 수준을 개선할 때 공로수송에 비하여 경쟁력을 확보할 수 있는 것으로 평가되었다. 반면에 양회와 철강 등 벌크화물은 다른 요소보다 수송비용을 인하하는 정책이 효과적이다.
2008년 9월 미국의 서브프라임 모기지 부실에 의한 리먼브러더스 사태로 시작된 글로벌 금융위기가 세계 건화물해운시장에도 영향을 끼쳐 건화물 물동량 감소와 선박의 공급과잉으로 세계 건화물해운산업과 조선산업에 심각한 불황을 유발하였다. 이러한 상황에서, 국제경제의 동향에 민감한 한국경제의 구조 여건상 한국의 건화물선해운기업(또는 건화물선사)도 2008년 이후 현재까지 어렵게 경영을 헤쳐가고 있다. 이와 같은 심각한 불황과 그 여파로 건화물선사의 수익이 급감 할 수밖에 없게 되었으며 열악한 재무구조로 인해 경영이 부실해지고 급기야 도산과 파산하는 해운기업이 속출하게 되었다. 이러한 점을 고려하여 동 연구는 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 2005년부터 2007년까지와 그 후 2010년부터 2012년까지로 기간을 선정한 다음 한국의 외항 건화물 해운기업을 건전기업과 부실기업으로 구분하여 두 기업집단 간의 주요 재무비율에 어떠한 변화와 차이가 있었는지 t 검정을 통해 분석하였다. 실증분석에서 두 집단 간에 차이를 보인 주요 재무비율로는 수익성비율과 성장성비율이다. 본 연구의 의의는 첫째, 해운기업 경영에도 역시 재무건전성에 대한 체계적인 관리가 중요하며 이를 위해 수익성이 높은 화물을 계약하는 영업전략이 중요하다. 둘째, 선박의 효율적인 운항 및 관리로 성장성이 지속되는 기업으로 경영해야 한다는 것이다.
본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를 분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(Common Stochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수(adjR2) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의 오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및 예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.
A lot of studies of ship's economy are on the traditional fields such asreducing propulsion resistance, raising cargo handling rates and lessening building consts, but there are few researches on the merchant ship's economy concerning their deadweights and speeds according to shipping companies managerial cercumstances. Contrary to the contemporary trend that "the bigger, the better, if the cargo handling rate could increased sufficiently to hold down port time to that rate of smmaler vessels", this paper demonstrates the existence of certain limits in ship's size and speed according to the coditions of the freight rates, voyage distances, cargo handing rates, prices of fuel oil, interst rates etc. Fom the curves of criteria contour for various ship's deadweights and speeds which are depicted from the gird search method, one can get the costs and the yearly profit rates under the conditiions of large volume with long term contracts for the transportation of bulk cargoes. In estimating ship's transportation economy, the auther takes the position that the profit rate method is properer than the cost method, and introduces the calculation table of the voyage profit rate index. The use of the criteria contours will be of help to ship owners in determining the size and speed of the ship which will be built or purchased and serve in a certain trade route.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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