Purpose - The purpose of the paper is to examine disconnection between supply and demand shipping market, which means shipowner has determined to raise capacity in bust period. Research design, data, and methodology - The research method to be applied is first to look into conceptual theory about shipping market, and then to study imbalance of supply and demand situations in shipping on crisis, and next, to analyses paradoxical aspects traced. Results - Shipping market is a volatile and cyclic characteristics, and its situations have to be examined very carefully. Since financial crisis has broken up in 2008, it is natural to think that world trade volumes has reduced rapidly, which means demand for shipping service has fallen, and accordingly, tonnage should be stagnated as well. However, shipping companies have put capacity into market as unexpectedly. This is because of economy of scale and time lag. Here, this can be explained in terms of paradox that is proved in this paper. Conclusions - From careful research in this paper, it is found that supply and demand are not always got along with market situations, in other words supply side could be working well, in spite of depression time of demand situations in world shipping markets.
Considering the complex structure and high volatility in the shipping market, it is important to investigate the connectedness amongst influencing factors. This study explores the dynamic relationship between supply-demand factors and shipping freight indices. We choose Capesize and Panamax in the bulk carrier market and use quarterly data of GDP, world fleet, BCI, and BPI from 1999 to 2021. Applying the wavelet analysis and wavelet Granger causality test, the simultaneous examination of co-movement and causality between two factors and the shipping market in both the time and frequency domains is achieved. We find that co-movement and causality vary across time and frequencies, thereby existing dynamic relationships between variables. Second, compared to multiple coherencies using demand and supply factors together, partial coherencies indicate noticeable causalities. It implies that analyzing demand and supply factors separately is essential. Finally, shipping freight indices show a high correlation with the demand factor in a good market and with the supply factor in a bad market. Generally, GDP positively leads shipping freights in the recovery phase while the world fleet negatively leads shipping freights in the downturn. The research is meaningful in that the rarely-applied wavelet analysis is adopted in the shipping market and that it gives a reasonable ground to explain the role of supply and/or demand factors in different phases of the market cycle.
Purpose - The purpose of the paper is to examine shipping markets exposed on severe competition after Lehman Brothers crisis in 2008, and look for some alternatives to get it over. Research design, data, and methodology - The research method to be applied is first to look into world economic situations, and then to investigate supply and demand of shipping markets, and strategic alliances as alternatives, which lead to some implication and lessons. Results - After the fierce world economic situations after Lehman Brothers crisis in U.S, it has shown that world economic output and growth is not like that of previous years. It is periods of new normal. Then, shipping has been influenced by less trade volumes and, however, shipping capacity has reached to overcapacity in supply terms. Therefore rates down is clear, and it should be needed new way of getting it over market situations. In this sense, strategic alliance is answer for overcoming difficult markets. Conclusions - From the careful look at all situations, such as world economic situation, supply and demand of shipping market, deep understanding for strategic alliances of shipping, it has reached to conclusion that strategic alliance is only answer for difficult shipping markets.
This study focused on the supply-demand and training system of the crew for domestic coastal shipping. First of all, it forecasted the prospect and effect in the future of the crew supply-demand through the analysis to the current situation of crew employment and the internal and external environment changes. Next, it suggested the specific role and alternatives of government, industry and educational institutions after the comparison and examination of the sailor policies among Korea and major shipping countries. In regard to the demand of crew manpower in coastal shipping, it figured out the bottoms and the current circumstances of sailors, and it could anticipate the future demand by the gradational approach. According to the findings, firstly the result of this simulation by the changes of the ship numbers demonstrated that the demand over the next 10 years will be 7,890~8,025 in the case of the growth 0.4%, and 7,894~8,063 in 0.5%. Secondly, assuming the growth 0.1~1%, the result illustrated that the demand will come to 7,879~8,258. This means the fact that the additional manpower has to be input to 20~430 annually from now on. To conclude, this study showed the more rational numbers about the supply-demand than the past researches and displayed the systematic approach to supply and train the crew in domestic coastal shipping.
The objective of this study was to establish whether global macroeconomic indicators affect the profitability of Korean shipping companies by using panel regression analysis. OROA (operating return on assets) and ROA (ratio of net profit to assets) were selected as proxy variables for profitability. OROA and ROA were used as dependent variables. The world GDP growth rate, interest rate, exchange rate, stock index, bunker price, freight, demand and supply of the world shipping market were set as independent variables. The size of the firm was added to the control variable. For small-sized firms, OROA was not affect by macroeconomic indicators. However, ROA was affected by variables such as interest rates, bunker prices, and size of firms. For medium-sized firms, OROA was affected by demand, supply, GDP, freight, and asset variables. However, macroeconomic indicators did not affect ROA. For large-sized firms, freight, GDP, and stock index (SCI; Shanghai Composite Index) have an effect on OROA. ROA was analyzed to be influenced by bunker price and SCI.
The aim of this paper is to analyze the mechanics of price formation in the tramp shipping. For the purpose of this study, the main characteristics of tramp freight rates and the market is examined, and a brief examination of the nature ofthe costs of operation is given which are essential for the understanding of the functioning of shipping firms as well as for the understanding of developments in the tramp freight market. The demand and supply relationships in the market is also analysed in detail. Tramp shipping is an industry that has a market which functions under conditions that are not dissimilar to the theoretical model of perfect competition. However, it does notmean that tramp shipping market is a perfectly competitive market. It is apparent that this realworld competitive system has its imperfections, which means that the market for tramp shipping is near to being a perfectly competitive market on an internaitonal scale and it is freight are therefore subjext to the laws of supply and demand. In theory, the minimum freight rate in the short term is that at which the lowest cost vessels will lay-up in preference to operating, and is equal to the variable costs minus lay-up costs; and this would imply that in all times except those of full employment for ships there is a tendency for newer low-cost, and, probably, faster vessels to be driving the older high-cost vessels in the breaker's yards. In this case, shipowners may be reluctant to lay-up their ships becasue of obligations to crews, or because they would lose credibility with shippers or financiers, or simply because of lost prestige. Mainly, however, the decision is made on strictly economic grounds. When, for example, the total operating costs minus the likely freight earnings are greater than the cost of taking the ship out of service, maintaining it, and recommissioning it, then a ship may be considered for laying-up; shipowners will, in other words, run the ships at freight earnings below operating costs by as much as the cost of laying them up. As described above, the freight rates fixed on the tramp shipping market are subject to the laws of supply and demand. In other words, the basic properties of supply and demand are of significance so far as price or rate fluctuations in the tramp freight market are concerned. In connection with the same of the demand for tramp shipping services, the following points should be brone in mind: (a) That the magnitude of demand for sea transport of dry cargoes in general and for tramp shipping services in particular is increasing in the long run. (b) That owning to external factors, the demand for tramp shipping services is capable of varying sharphy at a given going of time. (c) The demad for the industry's services tends to be price inelastic in the short run. On the other hand the demand for the services offered by the individual shipping firm tends as a rule to be infinitely price elastic. In the meantime, the properties of the supply of the tramp shipping facilities are that it cannot expand or contract in the short run. Also, that in the long run there is a time-lag between entrepreneurs' decision to expand their fleets and the actual time of delivery of the new vessels. Thus, supply is inelastic and not capable of responding to demand and price changes at a given period of time. In conclusion, it can be safely stated that short-run changes in freight rates are a direct result of variations in the magnitude of demand for tramp shipping facilities, whilest the average level of freight rates is brought down to relatively low levels over prolonged periods of time.
This study attempts to establish a precise forecast model for the container inventory demand of shipping companies through forecasts based on equipment type/size, ports, and weekly system dynamics. The forecast subjects were Shanghai and Yantian Ports. Only dry containers (20, 40) and high cubes (40) were used as the subject container inventory in this study due to their large demand and valid data computation. The simulation period was from 2011 to 2017 and weekly data were used, applying the actual data frequency among shipping companies. The results of the model accuracy test obtained through an application of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) verified that the forecast model for dry 40' demand, dry 40' high cube demand, dry 20' supply, dry 40' supply, and dry 40' high cube supply in Shanghai Port provided an accurate prediction, with $0%{\leq}MAPE{\leq}10%$. The forecast model for supply and demand in Shanghai Port was otherwise verified to have relatively high prediction power, with $10%{\leq}MAPE{\leq}20%$. The forecast model for dry 40' high cube demand and dry 20' supply in Yantian Port was accurate, with $0%{\leq}MAPE{\leq}10%$. The forecast model for supply and demand in Yantian Port was generally verified to have relatively high prediction power, with $10%{\leq}MAPE{\leq}20%$. The forecast model in this study also had relatively high accuracy when compared with the actueal data managed in shipping companies.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.62-70
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2020
As an effective means of price discrimination, some suppliers offer trade credit to the distributors in order to stimulate the demand for the product they produce. The availability of the delay in payments from the supplier enables discount of the distributor's selling price from a wider range of the price option in anticipation of increased customer's demand. Since the distributor's lot-size is affected by the demand for the customer, the distributor's lot-size and the selling price determination problem is interdependent and must be solved at the same time. Also, in many common business transactions, the distributor pays the shipping cost for the order and hence, the distributor's ordering cost consists of a fixed ordering cost and the shipping cost that depend on the order quantity. In this regard, we deal with the joint lot-size and price determination problem when the supplier allows delay in payments for an order of a product. The positive effects of credit transactions can be integrated into the EOQ (economic order quantity) model through the consideration of retailing situations, where the customer's demand is a function of the distributor's selling price. It is also assumed that the distributor's order cost consists of a fixed ordering cost and the variable shipping cost. We formulate the distributor's mathematical model from which the solution algorithm is derived based on properties of an optimal solution. A numerical example is presented to illustrate the algorithm developed.
Won-Hyeong Ryu;Bong-Keun Choi;Jong-Hoon Kim;Shin-Woo Park;Hyung-Sik Nam
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.120-121
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2023
Recently, there has been a continuous imbalance between the demand and supply in the shipping industry. Consequently, shipping companies are implementing blank sailing to adjust the supply of vessels and achieve a balance between demand and supply. Blank sailing can create negative ripple effects by delaying cargo transportation, so this study uses Poisson regression analysis,
In this study, the causes of the boom in the container shipping industry pointed out by the media were analyzed. As a result of the analysis, it was found that on the supply side, shipping companies mooring ships in response to IMO environmental regulations caused a rise in freight rates due to 'ships that could not be operated' even if demand increased. In terms of demand, it was determined that the claim that social distancing promoted purchases and increased demand was somewhat unfounded. The reason is that the relationship between social distancing and rising fares is weak.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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