본 연구는 2015년 1월부터 2019년 12월까지의 건화물선 시장의 운임과 선가에 대한 패널 자료로부터 해운경기변동 특성을 분석한다. 분석은 두 가지 측면의 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 기존연구가 전반적인 해운경기지표와 선박가격 지표를 대상으로 하는 반면 본 연구는 선종별로 세분화한 자료를 대상으로 해운경기지표와 선박 수급에 의한 가격변화의 관계를 분석한다. 둘째, 인과성 검정을 위한 VAR 모형을 계수에 대한 제약이 가능한 다차원 혼합 패널(heterogeneous mixed panel)모형으로 확장한다. 무엇보다도 패널 데이터 분석에서 주로 제기되는 계열상관 문제를 붓스트랩(bootstrap) 추정으로 제거하고 불안정한 자료에 대한 차분에 의한 정보손실 문제를 해결하여 추정한 정점이 존재한다. 해운시장에서 경기변동 요인과 선가 간의 인과관계에 대한 추정결과는 운임의 선가에 대한 영향이 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나, 선박의 수급변화로 발생하는 선가의 변화가 해운경기에 미치는 영향은 존재하지 않는 것으로 드러났다. 이는 선박수급변화(선가변화)와 해운경기변화(운임변화) 간의 양방향(bilateral)의 인과관계보다는 해운경기변화(운임변화)의 선박수급변화(선가변화)에 대한 일방향(unilateral)의 인관관계가 존재함을 나타내는 실증분석 결과다.
운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수 간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을 위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로 호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.8-14
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2017
2008년 금융위기로 인하여 세계 경제가 어려워지면서 국제 유가 상승과 물동량이 감소하였으며, 대다수의 대형선사들은 차선책으로 대형선박 발주, 항로변경 및 운항방식 등을 개선하여 적자폭을 줄이게 되었다. 특히, 저속 운항 방식은 눈에 띄는 연료비 절감으로 많은 선주사들로부터 호응을 얻었으나 장기간 저속 운전시 고속 운전에 최적화된 주기관의 재킷 청수 냉각시스템은 정상 운전온도를 유지하지 못하고 하강하여 저온부식의 발생을 가속화 하게 되었다. 이로 인해 엔진의 부하가 낮을 경우 기존에 설치되는 재킷 냉각수 냉각기의 역할은 감소하고 조수기의 사용도 제한이 됨으로 재킷 청수 냉각 시스템의 개선이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 선박의 저속운항에 따른 선박용 디젤 주기관의 냉각시스템 개선 사항을 검토하기 위하여, 파나막스급 산적화물선인 82k와 케이프급 산적화물선 180k 선박들을 대상으로 주기관 재킷 냉각수 냉각기를 설치 및 미설치하여 주기관 청수 냉각 시스템의 성능 결과를 검토 및 비교 분석 하여, 현 저속 운항선박에 탑재되는 주기관의 성능변화에 적절한 냉각시스템의 설계 개선방안을 제안하였다.
항만의 서비스 수준은 항만의 운영 및 관리 주체인 터미널운영사(TOC), 항만공사 및 정부의 입장에서 항만간 경쟁력의 기준이 되며, 항만의 이용 주체인 선사 및 화주의 입장에서는 어느 항만을 선택할 지를 결정하는 중요 지표로도 활용된다. 이러한 지표의 중요성을 고려하여 컨테이너 부두 및 벌크부두를 대상으로 중요 서비스 지표인 선석 점유율, 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간과 같은 6개 지표를 객관적으로 정의하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 컨테이너 부두는 1개 선석부터 6개 선석까지와 벌크 부두는 1개 선석부터 4개 선석까지를 선택적으로 활용할 수 있도록 6개의 서비스 지표를 산정하여 예측이 가능토록 하였다. 이를 활용하면 선석점유율 대비 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간을 예측할 수 있다. 추가하여 선박의 도착 패턴에 따라 선박 대기율과 항만의 생산성 지표인 연간 처리량도 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있도록 하였다. 결과적으로, TOC 입장에서는 서비스 지표인 선박 대기율과 생산성 지표인 연간 처리량의 관계에서 최적의 운영 수준을 전략적으로 선택(Trade-off)할 수 있으므로 경쟁 항만에 대비하여 더 많은 선사 및 화주를 유치할 수 있으므로 터미널 수입도 극대화할 수 있다.
터미널 운영사(TOC) 입장에서 하역 크레인의 교체는 하역 성능의 향상을 통해 매출 및 이익을 증가시키기 위하여 투자 결정을 진행한다. 또한, 이러한 투자결정의 목표를 달성하기 위해서는 많은 비용과 노력이 수반되어야 한다. 하지만, 이러한 결정에 대하여 항만 이해관계자들의 적극적인 참여도 필요하나, 항만의 이해관계자들의 입장에서는 당사자들이 얻을 수 있는 기대효과가 분명할때 적극적으로 참여하게 될 것은 분명한 사실이다. 본 연구에서는 하역장비의 교체가 진행되었을 때에 항만 이해관계자들이 얻게 되는 직 간접적 비용 절감 효과를 파악하기 위하여 여수항의 벌크 터미널에서 하역장비 교체에 따른 4년간의 효과를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 직접적인 효과로 선박 용선료 3,649.6백만원, 항만시설이용료 1,528.8백만원, 연료비 1,383.4백만원을 포함하여 총 6,561.8백만원의 비용절감 효과가 나타났음을 알 수 있었다. 간접적인 효과로는 환경오염비용 2,134.8백만원 및 화물 재고비용 972.2백만원을 합쳐서 총 3,107.0백만원의 절감효과가 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 TOC의 하역장비 교체는 항만의 이해관계자인 선사, 화주 및 정부 모두에게 비용적인 측면과 다른 측면에서 긍정적인 효과가 있음을 알 수 있다. 이러한 연구 결과를 활용하면, TOC가 하역장비의 교체를 추진함에 있어 이해관계자들의 적극적인 협조를 이끌어 낼 수 있는 근거로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
국제 해운시장에서는 규칙적이고 반복적으로 이루어지는 정기선 서비스의 특수성을 인정하여 정기선사 간의 과당 경쟁을 방지하고 항로의 질서 유지와 안정화를 위해 국제 카르텔인 해운동맹의 결성을 인정하였다. 하지만 선박대형화와 복합운송의 발달 그리고 비동맹선사의 세력확대로 인하여 해운동맹은 와해되기 시작하였으며 결국 폐지되기에 이르렀다. 정기선 시장에서 중요한 역할을 담당했던 해운동맹이 폐지되면서 정기선 시장의 경쟁구도는 변화를 겪기 시작하였다. 따라서 해운동맹의 폐지가 정기선 시장에 미친 영향에 대한 연구가 필요하게 되었으며 해운동맹의 폐지로 인하여 영향을 받은 요소를 선정하여 상관분석과 다중 회귀분석을 통하여 영향을 분석하였다. 분석 결과, 해운동맹의 폐지로 인하여 각 선사들은 선복량 증가로 운임 경쟁이 심화되었고 결국 비용구조가 유리한 선사는 수익을 창출하고 그렇지 못한 선사는 적자를 기록하게 되었다.
선박 및 해양구조물의 화물 중 많은 수가 가연성, 휘발성의 석유 및 석유 가공 화물이다. 뿐만 아니라 컨테이너 박스, 벌크화물, 차량 등의 중량 화물이 그 나머지를 차지한다. 게다가 선박은 파랑, 해류 등의 하중을 주기/비주기적으로 받기 때문에 화물의 위치 및 이동 가능성이 존재한다. 그렇기 때문에 선상 사고 위험은 육상의 산업현장 보다 훨씬 크다. 선박 및 해양 구조물은 화물 및 화물의 영향으로 인한 사고 위험성이 항시 존재하기 때문에 그 모니터링과 대비가 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 선상에서 선원 및 작업자의 안전을 보장하기 위해 무선센서네트워크를 도입하여 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다.
핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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