본 연구에서는 국내로 수입되는 유연탄을 대상으로 복수의 위험요소를 동시에 고려하여 위험관리할 수 있는 조달모형을 제시한다. 또한 제시된 모형이 기존 모형에 비해 조달비용 흐름의 안정화 측면에서 우월한지 여부를 정량적으로 검정한다. 실증분석 결과에 의하면, 위험요소를 분리하여 개별적으로 헤징하는 것이 조달비용 흐름을 안정화시킬 수 있지만, 반드시 최선의 선택이 아닐 수 있다. 즉, 분리헤징 형태에 비해 복합헤징 형태로 헤징할 경우 조달비용의 표준편차는 크게 감소한다. 이로써 석탄가격, 해상운임, 환율 등 위험요소들 사이에 존재하는 분산-공분산 관계를 충분히 활용함으로써 헤징효과를 향상시킬 수 있다.
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.
KPSS 검정법과 ADF 검정법을 이용하여 시계열 변수에 대한 단위근 존재유무 검정을 실시한 결과 모든 수준변수는 불안정적이며, 차분변수는 안정적인 것으로 나타났다. 다음으로 EG 공적분 검정과 Johansen 공적분 검정 결과 3개 운임의 검정통계량 모두 공적분 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 공적분 검정 결과 모형의 허구적 회귀 가능성이 배제되고, 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타남에 따라 공적분 벡터 추정식과 오차수정모형을 도출하였다. 그 결과 환율의 상승은 운임의 하락을, 주가의 상승은 운임의 상승 초래하는 것으로 나타났다. 운임에 미치는 영향은 환율보다 주가가 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 오차항의 계수가 통계적으로 유의하였으며 BDI와 BPI는 매월 11%의 속도로, BCI는 매월 12%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 이어 더불어 충격반응분석 결과 모두 운임은 환율과 주가 충격에 각각 하락과 상승 반응을 보여주었다. 모든 운임은 1개월에 가장 큰 반응을 보였으며, BCI가 환율과 주가 충격에 대해 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간으로는 BDI가 가장 장기적이었다. 또한 GARCH 모형을 통해 도출한 다우존스지수 변동성이 운임에 미치는 영향을 살펴본 결과 주가 변동성 충격에 대한 BPI, BCI, BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0227, -0.0210, -0.0183로 나타났다. 또한 수입변동성 충격에 대한 BCI와 BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0103과 -0.0001로, BPI의 반응의 크기가 2개월에서 -0.0027로 나타났다. 그리고 누적충격반응 분석 결과 환율이 1달러에 3엔 상승하는 충격과 주가가 400포인트 상승하는 충격에 대해 BCI가 가장 큰 폭으로 반응을 보이는 것으로 분석되었다.
본 연구는 상품시장과 해상운임시장 간의 수익률 및 변동성 전이효과를 다양한 주파수 영역(단기, 중기, 장기)에서 분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수익률 관점에서는 단기적으로 상품시장과 해상운임시장 간에 높은 연계성이 나타나며, 금속 상품시장은 특히 이러한 정보전이효과에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 변동성 관점에서는 총 연계성이 단기에서 장기로 갈수록 증가하는 것이 관찰되며, 특히 BDI, BDTI, 농산물 및 에너지 상품 시장에서의 장기 위험 전이효과가 큰 것으로 나타났다. 특히, 주요 글로벌 사건 예를 들어 미·중 무역전쟁, COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁 기간에 에너지 상품시장의 위험 전이효과가 급격히 증가하는 것이 확인되었다.
본 연구는 현재 국내 택배업체들이 택배이용자들에게 제시하고 있는 '택배요금기준'의 불합리성을 개선하여 합리적인 기준에 의한 요금 수수가 이루어 질수 있도록 하기 위해서 수행되었다. 일반적으로 화물운송임은 화물의 중량이나 부피의 크기를 기본으로 하고 몇 가지의 할인 및 할증의 요소들을 감안하여 책정이 된다. 특히 택배서비스와 같이 공공물류의 성격이 강하고, 불특정 다수가 이용하는 경우에는 요금기준의 합리성이 강하게 요구된다고 할 수 있다. 따라서 택배거래의 기준이 되는 택배요금의 기준이 합리적으로 설정되어 있어야 하는 바, 현재 국내택배업체들이 자체적으로 설정하여 적용하고 있는 택배요금기준이 합리적으로 설정이 되어있는 지에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 문헌 및 선행연구들을 통하여 각종 이론을 검토하고 외국의 택배업체들의 요금계산방법, 타운송수단의 운임의 적용기준 등을 검토하였으며 택배화물을 표본조사를 하여 '부피의 크기'기준과 '3변의 합의 크기' 기준 중 어떤 기준이 더 합리적으로 요금의 크기를 나타내고 있는지를 회귀분석을 통하여 분석하였고, 운임 결정의 또 하나의 중요한 요소인 중량의 크기를 어떤 방법이 더 잘 반영하는지를 검토하였다. 연구결과 '부피의 크기'에 의한 화물의 크기결정방법이 현실적으로 요금수준을 합리적으로 설명하고 화물의 중량과의 상관관계도 높게 나타내고 있음을 알 수 있었다. 따라서 현재의 '중량의 크기'와 '3변의 합의 크기'에 따른 요금기준은 '중량의 크기'와 '부피의 크기'기준으로 변경되는 것이 합리적이라는 결론에 도달하였다.
Recently, several wheel for freight car in running had experienced the wheel failure due to fatigue crack, overheat braking and other factors. Severe heating of the wheel during tread braking was believed to be a contributing factor of derailment. It is necessary to evaluate the residual stress in wheel tread. In the present paper, the residual stress of wheel using x-ray diffraction system is investigated. the result shows that the residual stress of wheel is depend on the running distance and wear rate of wheel.
In this study, we carried out a precedent investigation for an ultra-large container ship, which is expected to be a higher value-added vessel. We studied a preliminary optimized design technique for estimating the principal dimensions of an ultra-large container ship. Above all, we have developed optimized dimension estimation models to reduce the building costs and weight, using previous container ships in shipbuilding yards. We also applied a generalized estimation model to estimate the shipping service costs. A Genetic Algorithm, which utilized the RFR (required freight rate) of a container ship as a fitness value, was used in the optimization technique. We could handle uncertainties in the shipping service environment using a Monte-Carlo simulation. We used several processes to verify the estimated dimensions of an ultra-large container ship. We roughly determined the general arrangement of an ultra-large container ship up to 1500 TEU, the capacity check of loading containers, the weight estimation, and so on. Through these processes, we evaluated the possibility for the practical application of the preliminary design model.
Air transportation industry becomes more competitive because that the restrictions on new access to market were eased and related enough for each airline to choose the freight rate and the route without rein. New competitors are pursuing convergence strategy which focuses on low freight rate as a niche strategy for increasing market share by stimulating low cost demand. This strategy is now spreading all over the world such places as Europe, Asia, Oceania and etc. As of December 1, 2004, hundreds of low cost carriers are participating actively in the market and finding their level as a new strategic group in the air transportation industry with expanding their market. In case of USA, however, many airlines, which had newly entered to the market, went into bankruptcy in the mid-1980s. People Express in USA established in 1980 is one of the examples of failure. In case of Japan, Hokkaido International Airline, a typical low cost carrier which established in 1997, filed for bankruptcy. This study is for examining the strategic implication closely through the study on management strategy and cases of failure of low cost carriers.
본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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