The manufacturing industry is the backbone of the Korean economy. Among them, the petrochemical industry is a strategic growth industry, which makes a profit through reexports based on eminent technology in South Korea which imports all of its crude oil. South Korea imports whole amount of crude oil, which is the raw material for many manufacturing industries, by sea transportation. Therefore, it must respond swiftly to a highly volatile tanker freight market. This study aimed to make an early warning model of crude oil shipping market using a signal approach. The crisis of crude oil shipping market is defined by BDTI. The overall leading index is made of 38 factors from macro economy, financial data, and shipping market data. Only leading correlation factors were chosen to be used for the overall leading index. The overall leading index had the highest correlation coefficient factor of 0.499 two months ago. It showed a significant correlation coefficient five months ago. The QPS value was 0.13, which was found to have high accuracy for crisis prediction. Furthermore, unlike other previous time series forecasting model studies, this study quantitatively approached the time lag between economic crisis and the crisis of the tanker ship market, providing workers and policy makers in the shipping industry with an framework for strategies that could effectively deal with the crisis.
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 purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity of domestic trucking transportation companies using DEA-CCR, BCC, and Malmquist indexes. Here, we analyze the top 14 domestic trucking transportation companies, based on cargo volume. The number of freight agents, trucks, and assets are used as input variables, and cargo volumes and sales are used as output variables. The efficiency of trucking transportation companies is examined using a DEA approach, and Malmquist indexes are applied to analyze productivity. According to the DEA results, the efficiency levels of the CCR, BCC, and scales for three companies (DMU 4, 5, and 10) are 1, indicating that these companies are operated efficiently. At the same time, the Malmquist indexes show that all companies have values smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating that their productivity decreased. Furthermore, the TECI indexes were all larger than 1, except for the period 2012-2013, indicating that the companies are efficient. Lastly, all TCI indexes are smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating regressing trends.
It is necessary to determine reliability indexes of existing railway bridges prior to setting up a proper target reliability index that can be used to introduce a reliability based limit state design method to design practice. Reliability is evaluated for a six PSC-I girder railway bridge, which is one of many representative types of double-track railway bridges. The reliability assessment is carried out for an edge girder subjected to bending moment. In the assessment, the flexural resistance and the fixed-load effect were obtained using existing statistical values from previous research on the introduction of limit state design to road bridge design. On the other hand, the live-load effect was determined using statistical values obtained from field measurement for the Joong-ang corridor, on which heavy freight trains are frequently passing. The reliability assessment is performed by AFOSM(Advanced First Order Second Moment method) for the limit state equation, and a sensitivity analysis for the reliability is performed for each factor of the load and resistance effects.
The purpose of this study is to use the EGARCH model and Granger causality test to analyze how the change in the BDI affects the Korean stock price volatility. The main analysis results are summarized as follows. First, according to the results of the mean equation, the change in the BDI is significant in large-cap stocks, as well as in the manufacturing, service, and chemistry indexes, but not in others. This implies that the Korean stock market does not respond appropriately to the maritime market situation; further, the increase in demand for raw materials has not led to a real economic recovery. Second, in the result of the variance equation, the coefficient on the change in the BDI is negative(-), and the change in the BDI is significant for all size indexes. Particularly, the change in the BDI has a greater impact on the volatility of small-cap stocks than that of large-cap stocks. The results of the analysis of the sector indexes were statistically significant for the service, financial, construction, and electric and electronics industries, but not for the manufacturing and chemical industries. In particular, the changes in the BDI have the greatest impact on the construction industry. Third, according to the Granger causality test results, the change in the BDI leads the financial industry and construction industry. There is, however, no relationship between the BDI and the other indexes. This shows that change in the shipping freight index can be used to predict the volatility in the Korean stock market. This can help investors and policymakers make better decisions.
This study analyzed changes in the market concentration of Korean ocean-going shipping companies using shipping revenue based CR (Concentration Ratio), and HHI (Herfindahl - Hirschman Index) to examine the effects of the government's selection and concentration based the shipping reconstruction scheme. The results of this study showed that the market structure of the Korean shipping industry has changed from a competitive market to a rather concentrated market, as CR as well as HHI values have increased from 2019 to 2021. In particular, the market share of the deep-sea shipping lines has risen significantly compared to the intra-Asian short-sea shipping lines and the tramp carriers, implying that the Korean liner shipping market has become a monopoly, or highly concentrated oligopoly market. Compared to other shipping markets, the high rise in ocean freight rates (i.e. Asia-Europe America) was the leading cause of the increase in the revenues of the ocean-going shipping lines, and the increased fleet through preemptive government support has enabled them to achieve more revenues. As a result, it can be interpreted that the government's fleet expansion strategy has been more effective than expected, but it is too early to conclude if the market structure of the Korean ocean-going shipping companies has been strengthened.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.1
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pp.23-39
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2005
As developing satellite communication, the tracking range of the moving objects which move in local area is expanded to the whole world. However previous logistics management system is able to monitor freight which transporting in local area using mobile communication system. In this paper, we propose the reefer container management system that manages the location information and other related information such as temperature, humidity of container using the satellite system. The proposed system consists of three parts; data collector, satellite communication manager, reefer container information manager. And the proposed system uses the moving object index for managing the trajectory of container and tracing the location of container or vessel that is transporting the container, and supports various services such as reefer container and vessel tracking, container control and container statistics to logistic companies like shipper and forwarding agent. And the system can be increasing the quality of container transportation service to the shipper, and it makes the efficient management of reefer container to the shipping company.
This study analyzed the risk spillover of BDI on shipping company stock prices through the Copula-CoVaR method based on daily data from January 4, 2010, to October 31, 2022. The main empirical analysis results and policy implications are as follows. First, copula results showed that there was a weak dependence between BDI and shipping company stock prices, and PAN, KOR, and YEN were selected as the most fitting model for dynamic Student-t copula, HMM was selected as the rotated Gumbel copula, and KSS was selected as the best model. Second, in the results of CoVaR, it was confirmed that the upside (downside) CoVaR was significantly different from the upside (downside) VaR in all shipping companies. This means that BDI has a significant risk spillover on shipping companies. In addition, as for the risk spillover, the downside risk is generally lower than the upside risk, so the downside and upside risk spillover were found to be asymmetrical. Therefore, policymakers should strengthen external risk supervision and establish differentiated policies suitable for domestic conditions to prevent systematic risks from BDI shocks. And investors should reflect external risks from BDI fluctuations in their investment decisions and construct optimal investment portfolios to avoid risks. On the other hand, investors propose that the investment portfolio should be adjusted in consideration of the asymmetric characteristics of up and down risks when making investment decisions.
The handysize bulk carriers are capable of transporting a variety of cargo that cannot be transported by mid-large size ship, and the spot chartering market is active, and it is a market that is independent of mid-large size market, and is more risky due to market conditions and charterage variability. In this study, Granger causality test, the Impulse Response Function(IRF) and Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) were performed using monthly time series data. As a result of Granger causality test, coal price for coke making, Japan steel plate commodity price, hot rolled steel sheet price, fleet volume and bunker price have causality to Baltic Handysize Index(BHSI) and charterage. After confirming the appropriate lag and stability of the Vector Autoregressive model(VAR), IRF and FEVD were analyzed. As a result of IRF, the three variables of coal price for coke making, hot rolled steel sheet price and bunker price were found to have significant at both upper and lower limit of the confidence interval. Among them, the impulse of hot rolled steel sheet price was found to have the most significant effect. As a result of FEVD, the explanatory power that affects BHSI and charterage is the same in the order of hot rolled steel sheet price, coal price for coke making, bunker price, Japan steel plate price, and fleet volume. It was found that it gradually increased, affecting BHSI by 30% and charterage by 26%. In order to differentiate from previous studies and to find out the effect of short term lag, analysis was performed using monthly price data of major cargoes for Handysize bulk carriers, and meaningful results were derived that can predict monthly market conditions. This study can be helpful in predicting the short term market conditions for shipping companies that operate Handysize bulk carriers and concerned parties in the handysize chartering market.
The shipping industry is cyclically impacted by complex variables such as various economic indicators, social events, and supply and demand. The purpose of this study was to analyze the operating profit of 13 Korean liner companies over 30 years, including the financial crisis of the late 1990s, the global financial crisis of the late 2000s, and the COVID-19 global pandemic. This study was conducted to also identify factors that impacted the profit ratio of Korea's liner shipping companies according to economic conditions. It was divided into ocean-going and short-sea shipping, reflecting the characteristics of liner shipping companies, and was analyzed by hierarchical multiple regression analysis. The time series data are based on the Korean International Financial Reporting Standards (K-IFRS) and comprise seaborne trade volume, fleet evolution, and macroeconomic indicators. The outliers representing the economic downturn due to social events were separately analyzed. As a result of the analysis, the China Container Freight Index (CCFI) positively impacted ocean-going as well as short-sea liner shipping companies. However, the Korean container shipping volume only impacted ocean-going liners positively. Additionally, world and Korea's GDP, world seaborne trade volume, and fuel price are factored in the operating profit of short sea liner shipping. Also, the GDP growth rate of China, exchange rate, and interest rate did not significantly impact both groups. Notably, the operating profitability of Korea's liner shipping shows an exceptionally high rate during the recessions of 1998 and 2020. It is paradoxical, and not correlated with the classical economic indicators. Unlike other studies, this paper focused on the operating profit before financial expenses, considering the complexity as well as difficulty in forecasting the shipping cycle, and rendered conclusions using relatively long-term empirical analysis, including three economic shocks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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