This paper estimated the container volumes for the Incheon port with univariate time series. As best suited models Winters' additive model, ARIMA model,and Winters' additive model were selected by import-export, coastal, and transshipment volume respectively, based on the data of monthly volume by October 2008 since January 2001. This study supposed the import-export container volumes would be decreased by 14% against that in 2008 and would have been recovered to the increasing trend of the volumes beyond the fourth quarter of 2010. The future import-export and transshipment volumes showed the increasing trend beyond 2011, while the coastal volumes would be on the stagnation. The yearly container volumes were finally forecasted as 1,705, 2,432, and 3,341 thousand TEU in 2011, 2015, and 2020 respectively.
This paper investigates the influence of industrial activity volatility and exchange rate volatility on import container volume of the Korea during the 1999:1- 2010:9. Conditional variance from the GARCH(1, 1) model is applied as the volatility. The Johansen multivariate cointegration method and the error correction (general-to-specific) method are applied to study the relationship between import volume and its determinants. The empirical results show that volatility has statistically significant negative effect on import volume.
This study aims to investigate the relationship between cargo volume and logistics performance index published by World Bank which indicate countries' logistics performance. In this study, the results were derived through panel regression analysis consisting of variables such as gross domestic product, geographical distance, population, and LPI using container export/import volume and bulk export/import volume as dependent variables. As a result of the empirical analysis, it was found that Korea's container volume was affected by the overall level of logistics, in particular, was deeply related to the logistics infrastructure, while bulk volume was not related to the logistics level or was less influential.
The global financial crisis has slowed overall growth in the global economy. In addition, uncertainty is increasing in the world economy due to the Trade protectionism, sluggish world trade, and a rise in the rate of interest caused by expansion of fiscal spending by major countries. In this study, we analyzed various factors affecting the container import and export volume, which has a high correlation with export and import of commodities in international trade. In particular, we will examine how exchange rate fluctuations and domestic and overseas economic conditions affect container imports and exports. For the empirical analysis, monthly time series data were used from January 2000 to January 2017. We use the Error Correction Model (VECM) for the empirical analysis and the GARCH model for the exchange rate fluctuation. As a result, container export and import volume had a negative relationship with exchange rate and exchange rate volatility, which had a positive effect on domestic and international economic conditions. However, the effects are different before and after the financial crisis.
This study investigates the difference of behavioral patterns between the import container volume of all ports and that of Gwangyang port in Korea. All series span the period January 1999 to December 2008. I first test whether the series are stationary or not. I can reject the null hypothesis of a unit root in each of the level variables and of a unit root for the residuals from the cointegration at the 5 percent significance level. I hitherto make use of variance decompositions and impulse response functions, both of which have now been widely used to examine how much movement in one variable can be explained by innovations in different variables and how rapidly these fluctuations in one variable can be transmitted to another. The variance decompositions for the import container volume show that the proportions of the forecast error variance of import container volumes explained by themselves are 30 and 26 per cent after 12 months, respectively. As a result, innovations in exchange rate and business activity explain 70 and 74 per cent of the variance in the import container volume. All in all, innovation accounting indicates that import container volumes are not exogenous with respect to exchange rate and business activity. The impulse responses indicate that container volumes decrease sharply to the shocks in exchange rate and decay very slowly to its pre-shock level, while container volumes respond positively to the shocks in the business activity and disappear very slowly, showing that the shocks last very long. Furthermore Gwangyang port is more sensitive to the change of the exchange rate and the industrial production than all ports.
The of purpose of this study is to predict export and import container volumes using a Decision Tree analysis. Factors which can influence the volume of container cargo are selected as independent variables; producer price index, consumer price index, index of export volume, index of import volume, index of industrial production, and exchange rate(won/dollar). The period of analysis is from january 2002 to December 2011 and monthly data are used. In this study, CRT(Classification and Regression Trees) algorithm is used. The main findings are summarized as followings. First, when index of export volume is larger than 152.35, monthly export volume is predicted with 858,19TEU. However, when index of export volume is between 115.90 and 152.35, monthly export volume is predicted with 716,582TEU. Second, when index of import volume is larger than 134.60, monthly import volume is predicted with 869,227TEU. However, when index of export volume is between 116.20 and 134.60, monthly import volume is predicted with 738,724TEU.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.27
no.1
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pp.262-272
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2015
The aim of this study is to analysis factors that determine the competitiveness of container ports using the KJ and AHP methods. For this, 54 detailed attributing factors were identified both by previous studies and port users. 24 attributing factors were identified by a group of port experts. also, These were grouped 18 detailed attributing factors into 6 attributing factors by a group of port experts using the KJ method. These were made into a model of hierarchical structure with 3 levels, taking 1 goal factor, 6 evaluation factors and 18 detailed evaluation factors. The collected date of questionnaires were analyzed by a group of port experts using the AHP method. The analysis result of the evaluation factors in container port shows that port cargo volume is the most important factor, followed by port location, port cost, port service, port facility and port management. The analysis results of detailed evaluation factors in container port shows that import and export cargo volume is the most important factor, followed by transshipment cargo volume, distance from main trunk, cargo handling cost, distance from the point of importing and exporting, speediness of cargo handling, stability of cargo handling, vessel/cargo cost in port entry and leaving, punctuality in port entry and leaving, number and length of berth, collateral service cost, terminal area, hinterland accessibility, ability of terminal operation company, front depth of berth, etc.
This Paper discusses how to estimate the container yard space of a port container terminal as well as how much the Inventory level of containers Is affected by related factors such as allowable dwell time for containers, handling volume per containership, and loading/unloading productivity of a port container terminal. Under the assumption of static relations among the factors, a model for estimating the container yard space is suggested. In terms of arrival patterns of containers, sub-models for export, import, and transshipment containers are constructed separately. A numerical example and the sensitivity analysis for some parameters are provided to help intuitive understanding the characteristics of the suggested model. The experimental results show that the allowable dwell time for containers is the most critical one of the factors to influence on the maximum Inventory level of containers.
Port is responsible for the important role that creates a lot of value-added export and import-intensive countries, critical infrastructure, and in the national economy. Despite being an important facility for the past, awareness of the port is insufficient; In 2000s, increasing the world container traffic volumes, China's economic development, and trade volume in the Northeast Asia to generate a lot of are changing the perception of the role and importance of the port. According to the review of the master plan and the port recognition in Korean Port, this study examines determining factors which affects the port cargo volume. The target of the study is domestic small and medium-sized container port that receives a large hinterland cargo volume, excluding the impact of the Global Hub Port like Busan and Gwangyang port. Factors that affect the multiple regression analysis result of the port cargo volume are berthing capacity, degree of activation, connection number of countries, GRDP and number of manufacturers.
Free Trade Agreement(FTA) aims at abolishing tariffs on trade among nations or regions resulting in having a significant impact on maritime transportation and port. Korea made the first FTA with Chile in 2004 and the trade volume between two countries has seen significant increase. The literature on such impact, however, seems to be very limited. The main purpose of this study is, therefore, to analyze the impact of Korea-Chile Free Trade Agreement on the imported container throughput from Chile at the Busan Port. For this both cross-sectional and time series data are collected that comprise container throughput, Gross Domestic Product (GDP), import tariff, and maritime freight rate, from 2000 to 2011, and the gravity model is applied. The main result of the study shows that the dependent variables, GDP and import tariff are statistically significant, but the maritime freight rate is not consistent with regarding to statistical significance and parameter sign.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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