• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.41-57
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• 2023

부정기 건화물선 시장은 용선시장의 높은 운임변동성과 시장에 영향을 미치는 다양하고 복합적인 요인들이 존재한다. 2020년 COVID-19 팬데믹 영향으로 인한 불안정한 경제상황에서 물동량 감소로 BDI는 폭락하였으나 2020년 말부터 상승세로 전환되어 2022년 하반기까지 호황기가 유지되었다. BDI에 영향을 미치는 인과성이 나타난 변수들과 벡터오차수정모형을 이용하여 장기적 균형관계를 분석결과 2020년 말부터 상승한 시장 변화의 주요인으로는 과거에 부정기 건화물선 시장에 영향을 미쳐왔던 선복의 공급과 물동량 변동성과 상관없이 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만 체선으로 실제 운항 가능한 유효한 선복량의 감소가 영향을 미쳤던 것으로 나타났다. 체선으로 인한 실제로 사용 가능한 선복량의 감소가 운임상승으로 이어졌으며 이러한 용선시장에서 운임 상승은 중고선과 신조선가격의 상승으로 이어지는 장기적 균형관계를 확인하였다. 선복 공급량과 수요측면의 물동량 변동성에 의해 결정되던 과거 해운시장과는 다르게 앞으로는 팬데믹으로 인한 체선증가나 환경규제와 기후변화에 의한 유효한 선복량의 변동성이 운임시장에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타나게 되었으며, 2023년 IMO 탄소배출규제 대응으로 감속운항이 예상되며 선속이 줄어드는 만큼 동일한 물동량을 운송하기 위해서는 보다 많은 선박이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 감속운항이 유효한 선복량 감소로 운임상승과 중고선, 신조선가격 상승 등 부정기선 해운시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권1호
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• pp.62-77
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• 2024

해상운송 산업에서는 공급과 수요의 불균형이 지속적으로 증가하면서 세계 주요 해운선사들이 해운 시황에 따른 선복량을 탄력적으로 조절하기 위해 블랭크 세일링을 주요 수단으로 사용하고 있다. 일반적으로 블랭크 세일링은 중국의 춘절 기간에 맞추어 많이 실시되어 왔지만, 2020년부터 시작된 글로벌 팬데믹과 미국·중국 간 무역 전쟁 등과 같은 특수한 상황으로 인해 최근 해운선사들은 기존 대비 큰 규모의 블랭크 세일링을 실시하였다. 이러한 블랭크 세일링은 화물 운송 지연에 직접적 영향을 미치기 때문에 기업과 소비자의 측면에서 부정적인 영향을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 이에 선제적으로 대응하기 위해 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 활용하여 해상운임 결정요인이 해운선사의 블랭크 세일링에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석 결과, 포아송 회귀분석의 2M의 경우 유의한 변수로 글로벌 컨테이너 해상물동량, 컨테이너 선복량, 컨테이너선 해체량, 컨테이너선 신조선가지수, OECD 인플레이션을 도출하였고, 음이항 회귀분석의 Ocean Alliance의 경우 글로벌 컨테이너 해상물동량과 컨테이너선 발주량을, THE Alliance의 경우 컨테이너선 선복량과 금리를, Non-Alliance의 경우 국제유가, 글로벌 공급망 압력지수, 컨테이너선 선복량, OECD 인플레이션을, Total Alliance의 경우 컨테이너선 선복량과 금리를 유의한 변수로 도출할 수 있었다.

• 무역학회지
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• 제43권6호
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• pp.51-70
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• 2018

본 연구는 글로벌 해운기업의 목표부채비율 추정하고 자본구조와 시장점유율의 관계를 규명하고자 한다. 2010년부터 2017년까지 세계 상위 100대 해운기업을 대상으로 목표부채비율을 결정하는 요인과 부채비율이 해운시장의 시장점유율에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 연구결과, 글로벌 해운기업은 목표부채비율을 62% 정도 조정하고 있으며, 수익성과 MB 비율은 음(+), 기업규모의 5년 만기 국고채 이자율은 양(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 전체 해운기업은 전략적으로 부채를 사용하여 시장점유율을 높이고 있는 것을 확인하였다. 그리고 해운기업을 물동량 중심과 운임 중심으로 비교분석 한 결과, 물동량 중심 기업은 부채비율을 높여 컨테이너 물동량을 늘리고, 운임 중심 기업도 전략적으로 부채를 사용하여 운임을 낮추어 시장점유율을 높이고 있었다. 특히 컨테이너 물동량 중심 기업은 운임 중심 기업보다 더 전략적 부채를 사용하여 물동량 증가를 통해 수익 증가 및 경쟁적 지위 획득을 통한 과점화 전략을 펼치고 있다. 또한 물동량 중심 기업과 운임 중심 기업을 고성장과 저성장 기업으로 비교한 결과, 고성장 기업일수록 부채비율이 시장점유율에 미치는 영향이 미흡하였다. 이는 고성장 해운기업의 경영자일수록 주식발행보다 부채발행을 통한 자산 투자 규모를 축소하는 과소투자 문제가 발생하고 있는 것을 확인하였다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 연구결과는 해운기업의 자본구조가 시장점유율에 영향을 미치는 새로운 변수로 인정될 수 있으며, 이를 해운시장의 경쟁전략과 연계하여 관리할 필요가 있음을 시사한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제9권3호
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• pp.101-115
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• 2018

The purpose of this study is to examine the growth status and future prospects of the shipping industry over the past decade through a review of the statistical database and related literature. We classify the shipping industry and survey a number of companies, number of employees, sales trends and shipping logistics market outlook, port cargo volume, and container throughput trends with regard to the sea cargo shipping business, freezing cold warehousing business, harbor cargo unloading business, and international freight forwarding business. We will also look at the overall trends, scale, cargo volume, and harbor automation status of the global shipping market.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.69-88
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• 2023

본 연구는 VAR 및 VECM 모형을 활용해 컨테이너선, 건화물선, VLCC(유조선) 해운시장의 물동량(수요), 선박량(공급), 운임(가격)의 동태적 특성을 분석한다. 이를 통해 시장 참여자들이 실제 업무에서 인지한 시장 특성을 통계적 패턴으로 이해할 수 있을 것으로 기대된다. 세 가지 해운시장 모두에서 나타나는 통계적 패턴은 다음과 같다: 1) 그란저 인과성 분석 결과, 전기에 선박량이 증가하면 다음기에는 운임이 하락한다. 2) 충격-반응 분석 결과, 물동량 충격은 운임을 상승시키고, 선박량 충격은 운임을 하락시킨다. 3) 물동량 충격, 선박량 충격, 운임 충격 중에서 운임 충격이 압도적으로 큰 것으로 나타났다. 4) 조정결정계수(adjR²)의 비교 결과, 선박량이 해운시장의 자체 변수(물동량, 선박량, 운임)에 의해 가장 잘 설명된다. 5) 공적분 벡터의 추정 결과, 물동량 증가는 운임을 상승시키고, 선박량 증가는 운임을 하락시킨다. 6) 교정 계수 추정 결과, 전기에 운임이 장기 균형보다 높으면 다음기에 하락 압력이 존재한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권4호
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• pp.17-30
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• 2020

해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

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.

• 무역학회지
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• 제43권5호
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• pp.159-177
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• 2018

국가 물류 인프라인 컨테이너 해운에 대한 합리적 투자 및 정책 결정을 하기 위해서는 컨테이너 해상운임의 결정요인에 대한 이해가 요구된다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 컨테이너 운임에 영향을 미치는 요인별 영향력을 추정하였다. 이를 위해 영국 클락슨이 공표하는 데이터를 사용하였으며, 분석결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 4.2% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 4.0% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.07% 증가, Libor 1.0% 증가 시 운임은 0.04% 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 현 운임이 장기균형 시점의 운임보다 1.0% 높을 경우 운임은 3.2% 차기에 감소하며, 장기균형 운임보다 1.0% 적을 경우 0.12% 차기에 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 불황기 영향력은 통계적 유의성이 낮았으며, 이는 호황기에는 운임감소 압력이 뚜렷하나 불황기에는 운임상승 압력이 없는 것으로 이해된다. 이 같은 분석 결과는 향후 컨테이너 해운시장의 전망에 과학적인 접근법의 활용에 기여할 것으로 기대된다.

• 무역학회지
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• 제44권2호
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• pp.127-141
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• 2019

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권5호
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• pp.345-351
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• 2016

This study presents a system dynamics methodology to evaluate quantitatively the effect of the Korean government's development policy, such as tax reductions, on the industrial economy. System dynamics is often perceived as an optimized means to identify the dynamic inter-relationships among various factors of development policies, and in particular the industrial characteristics and uncertainties of the coastal shipping industry. The results of simulations used in this study shows that the impact of development policies such as tax reductions would increase shipping demand for about 4 years, and that tax incentives could raise the demand volume for cabotage cargo from 5.26 to 11.11%, through the available freight-down by 90~95% points. The system dynamics approach used in this paper represents an initial attempt to use this methodology in studies of the coastal shipping industry. On the basis of our simulations, the industrial effects of other development policies, such as ship financing support, investment of social overhead, or crew supply, could also be analyzed effectively. Additionally, it should be possible to extend these results by developing a comprehensive model encompassing these various analyses.