Maritime transportation is one of the oldest means of transportation utilized by mankind, and it has significantly contributed to the advancement of civilization by efficiently transporting bulk cargo at a low cost. The study aim to identify the factors influencing the selection of shipping companies in the bulk shipping market and provide insights for improving the competitiveness of shipping-related companies. To achieve this goal, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was employed. For the empirical analysis, previous research, interviews, and a pilot test were conducted to identify five top-level factors such as companies, vessels, operations, services, and transaction factors. Each top-level factor has four sub-factors. The results of the analysis, based on 80 valid questionnaires, are as follows: Firstly, in the selection of shipping companies, the priority of factors influencing the choice of shipping companies was as follows: vessel factors were the most important, followed by company, operations, relationship, and service factors. Secondly, when investigating the priority of sub-factors, the availability/appropriateness of vessels was the most crucial factor, followed by company characteristics, financial soundness, and the company's reputation in order. The implications of these findings suggest that shipowners should focus on securing more suitable vessels and enhancing their reputation in response to shippers' demand. Shippers, on the other hand, should consider maintaining a healthy financial structure as a crucial task in securing competitive shipping service providers.
Maritime industry is affected by outside factors significantly due to its derivative demand characteristics. However, the supply side can not react to these changes immediately and due to this uniqueness, maritime industry repeats the boom-bust cycle. Therefore the government itself needs to operate early warning system in order to monitor the market and notice the upcoming risks by setting up a system to prepare for the situations. In this research, signal approach is used to establish early warning system. Overall leading index is composed of crisis index that is based on BDI(Baltic Dry Index) and various leading indexes such as finance, economy, shipping and the others. As a result of computing overall leading index which is early warning system in maritime through signal approach, the index showed a high correlation coefficient with actual maritime risk index by difference of 4 months. Also, the result was highly accurate with overall leading index's QPS(Quadratic Probability Score) at 0.37.
In the energy-climate era, pollution emissions from port activities have a significant issue in international shipping and port community. Thus international organization such as IMO and developed countries are seeking to develop various reduction strategies against air pollution. However Korea has recently conducted several studies concerning air pollution in port industry. The main purpose of the paper is to suggest emission reduction strategies for bulk terminal in Port of Incheon, which handles large amount bulk cargoes as a gateway for the metropolitan area. For this aim, the clean air strategies of the world major ports were considered and air pollution reduction strategies were suggested. The main findings of this paper are as follows. First, the emission reduction strategies for container terminal are should be integrated based on technologies changes, operational changes and market-based measures. Second, the emission reduction strategies for bulk terminal can be effective when use innovative measures during loading, unloading and storage process such as telescopic cascade trimming chute, snake sandwich equipment, dry fog system and dome structure. Finally, investigation on actual conditions of air pollution in Korean ports and development of environmental evaluation scheme for persisting monitoring should be conducted.
This paper focuses on the tests for generalized fluctuation in the context of assessing structural changes based on linear regression models. For efficient estimation there has been a growing focus on the structural change monitoring, particularly in relation to fields such as artificial intelligence(hereafter AI) and machine learning(hereafter ML). Specifically, the investigation elucidates the implementation of structural changes and presents a coherent approach for the practical application to the BDI(Baltic Dry-bulk Index), which serves as a representative maritime trade index in global market. The framework encompasses a range of F-statistics type methodologies for fitting, visualization, and evaluation of empirical fluctuation processes, including CUSUM, MOSUM, and estimates-based processes. Additionally, it provides functionality for the computation and evaluation of sequences of pruned exact linear time(hereafter PELT).
In this study, from January 2015 to April 2020, we propose a stochastic volatility model to capture the leverage effect on daily freight yields in the dry cargo market and analyze the freight yields. Estimation involving the Bayesian Markov Chain Monte Carlo method for the leverage effect based on the negative correlation that exists between returns and volatility in stochastic volatility analysis yields similar estimates, and the statistcs indicates significant. That is, the results of the empirical analysis show that the degree of correlation between returns and volatility, and the magnitude and sign of fluctuations differ, which suggests that taking into account the leverage effect in the SV model improves the goodness of fit of the estimates. In addition to the statistical significance of the estimated model's leverage effect, the analysis by log predictive power score presents the estimated results with improved predictive power of the model considering the leveraged effect. These astatistically significant empirical results show that the stochastic volatility model considering the leverage effect is important for freight rate risk modeling in the marine industry.
This article investigates the interrelationships in daily returns using fractionally integrated error correction term and volatilities using constant conditional correlation and dynamic conditional correlation GARCH with asymmetries between Capesize and Panamax markets. Our findings are as follows. First, for the fractionally cointegrated error correction model, there is a unidirectional relationship in returns from the Panamax market to the Capesize market, but a bidirectional causal relationship prevails for the traditional error correction models. Second, the coefficients for the error correction term are all statistically significant. Of particular interest are the signs of the estimates for the error correction term, which are all negative for the Capesize return equation and all positive for the Panamax return. Third, there are bidirectional volatility spillovers between both markets and the direction of the information flow seems to be stronger from Panamax to Capesize. Fourth, the coefficients for the asymmetric term are all significantly positive in the Capesize market, but the Panamax market does not have a significant effect. However, the coefficients for the asymmetric term are all significant, implying that the leverage effect does exist in the Capesize and Panamax markets.
Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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2002.08a
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pp.54-63
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2002
Post-harvest technology for rice was focused on in-bin drying system, which consists of about 100, 000 facilities in 1980s. The modernized Rice Processing Complex (RPC) and Drying Storage Center (DSC) became popular for rice dry, storage, process and distribution from 1990s. However, the percentage of artificial drying for rice is 48% (2001) and the ability of bulk storage is about 15%. Therefore it is necessary to build enough drying and bulk storage facilities. The definition of high quality rice is to satisfy both good appearance and good taste. The index for good taste in rice is a below 7% of protein, 17-20% of amylose, 15.5-16.5% of moisture contents and high concentration of Mg and K. To obtain a high quality rice, it is absolutely needed to integrate high technologies including breeding program, cropping methods, harvesting time, drying, storing and processing methodologies. Generally, consumers prefer to rice retaining below b value of 5 in colorimetry, and the whiteness, the hardness and the moisture contents of rice are in order of consumer preference in rice quality. By selection of rice cultivars according to acceptable quality, the periods between harvesting time and drying reduced up to about 20 days. Therefore it is necessary to develop a low temperature grain drying system in order to (1) increase the rate of artificial rice drying up to 85%, (2) keep the drying temperature of below 45C, (3) maintain high quality in rice and (4) save energy consumption. Bulk storage facilities with low temperature storage system (7-15C) for rice using grain cooler should be built to reduce labor for handling and transportation and to keep a quality of rice. In the cooled rice, there is no loss of grain quality due to respiration, insect and microorganism, which results in high quality rice containing 16% of moisture contents all year round. In addition, introducing a low temperature milling system reduced the percentage of broken rice to 2% and increased the percentage of head rice to 3% because of proper hardness of grain. It has been noted that the broken rice and cracking reduced significantly by using low pressure milling and wet milling. Our mission for improving rice market competitiveness goes to (1) produce environment friendly, functional rice cultivars, (2) establish a grade standard of rice quality, (3) breed a new cultivar for consumer oriented and (4) extend the period of storage and shelf life of rice during postharvest.
Recently, with the increasing international interest on environmental issues, efforts have been made to reduce greenhouse gas emissions due to ship fuel, however, the dependence on fossil fuel is expected to continue for a while. Since fuel costs account for a high portion of the total operating cost of a ship, it is necessary to analyze the influence of oil prices on the shipping markets. The purpose of this study is to evaluate the relationship between the international oil prices and the four major shipping markets for bulk carriers. This study employed WTI as the oil price variable while monthly data from 2017 to 2020 from the four major shipping markets by classifying freight rates, charter rates, newbuilding prices, and secondhand prices were also considered in multiple ship sizes of capesize, panamax, supramax, and handysize. Firstly, the results of the correlation analysis using the VAR model indicate that changes in international oil prices have a statistically positive (+) significant effect on BCIS only in the second time lag, on BSIS at all lags, and on BHIS only in the first staggered period. Secondly, as a result of correlation analysis using the VECM model, in the case of BPIC, BHIC, BCIN, and BHIR, the cointegration coefficient value has a negative (-) significant effect at the 5% significance level in the cointegration relationship with international oil prices. Further, in the case of the dynamic correlation, the increase in oil price in the first period of the lag leads to a decrease in the BCIN newbuilding prices while the increase in the oil price in the first and second period in the lag leads to a decrease in the BHIR used ship prices.
Using panel data on freight rates and ship prices in the dry freighter market from January 2015 to December 2019, this study investigates the characteristics of shipping industry fluctuations. The analysis aims at two aspects of academic contribution. First, this study analyzes the relationship between shipping indicators and ship price based on separate dry-bulk ships, while the previous research considered the overall shipping index and weighted average ship prices. Second, the VAR model for the causality test is extended to a heterogeneous mixed panel model capable of limiting coefficients. There is a peak estimated by removing the cross-correlation problem, which is mainly raised in panel data analysis, using bootstrap estimation and solving the problem of information loss due to differences in non-stationary data. An empirical investigation of the causal relationship between economic fluctuations and ship price shows that the effect on the ship price from the freight is significant at the 1% level. This implies that there is a one-way relationship with demand in the shipping industry rather than a bilateral relationship.
The global financial crisis, triggered by the subprime mortgage crisis in 2007, has put the world economy into the recession with financial market turmoil. I tested whether variables were cointegrated or whether there was an equilibrium relationship. Also, Generalized impulse-response function (GIRF) and accumulation impulse-response function (AIRF) may be used to understand and characterize the time series dynamics inherent in economical systems comprised of variables that may be highly interdependent. Moreover, the IRFs enables us to simulate the response in freight to a shock in the USD/JPY exchange rate, Dow Jones industrial average index, Dow Jones volatility, Chinese Import volatility. The result on the cointegration test show that the hypothesis of no cointergrating vector could be rejected at the 5 percent level. Also, the empirical analysis of cointegrating vector reveals that the increases of USD/JPY exchange rate have negative relations with freight. The result on the impulse-response analysis indicate that freight respond negatively to volatility, and then decay very quickly. Consequently, the results highlight the potential usefulness of the multivariate time series techniques accounting to behavior of Freight.
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