본 논문에서는 최근 국제 해운시장의 동향과 국내 해운시장의 위기설에 대한 국내외적 요인을 정성적으로 파악하고, 국내 해운시장의 위기 이후 감소한 부산 신항의 물동량이 다시 회복세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 부산 신항의 향후 물동량에 대해 정량적으로 분석하여 사전적 예측추이의 파악과 회복세 추이를 분석하였다. 빅데이터 분석 툴인 R을 활용하여 부산 신항 컨테이너 물동량을 분석한 결과, 부산 신항 컨테이너 물동량의 변동은 승법계절 ARIMA 모델 (1,0,1)(1,0,1)[12]로 추정하였을 때, 추정오차와 AICc, BIC기준으로 가장 최적의 ARIMA모형인 것으로 나타났다. 따라서 부산 신항 물동량 추정의 최적의 모델인 ARIMA (1,0,1)(1,0,1)[12]에 의해 향후 36개월간의 부산 신항 물동량을 추정치를 예측한 결과, 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, 4,526,406 TEU 등으로 약 2%, 2%, 1%정도 증가하는 것으로 나타났다.
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.
한국 해운 물류기업의 경영성과를 연구하기 위해 2012년 매출액이 높은 해운기업 10개, 물류기업10개를 대상으로 2005년부터 2012년까지 재무실적을 기준으로 기업별 성과를 알아보고 사업구조에 따라 4개 유형으로 구분하였다. DEA 활용한 성과측정을 위해 투입요소는 비유동자산과 인건비로, 산출요소는 매출액과 순이익으로 설정하고 CCR, BCC 효율성 분석과 재무실적을 기준으로 성장성과 수익성을 연구하였다. 분석 결과, 효율성과 성장성과수익성을 전체적으로 보면 물류기업의 경영성과가 해운기업보다 높게 나타났고 대기업계열 물류기업의 성과가 물류전문 기업보다 상대적으로 높았다. 정기선 해운기업과 부정기선 해운기업의 최근 성과는 해운시황의 악화 등에 의해 부진한 것으로 나타났다. 세부적으로 보면 대형 화주를 안정적으로 확보하고 장기간 계약구조를 유지하고 있는 기업의 효율성이 높은 것으로 나타났고, 성장성을 보면 다수의 기업에서 비유동자산과 인건비, 매출액이 꾸준하게 증가하고 있는 반면 수익성에서는 대기업계열, 물류전문기업의 수익은 흑자구조를 보이고 있지만, 해운기업의 경우 2008년까지는 물류기업보다 수익성이 높았지만 2009년 이후 많이 악화된 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 외항선사들의 정치적 노출정도를 측정하는 정치적 비용과 이와 관련이 있는 재무적 요인들 간의 관련성 유무를 다변량 회귀분석방법에 의하여 실증 분석함으로써 우리나라 해운산업의 정치적 비용 결정요인을 검증하는 데 있다. 회귀모형의 독립변수는 기업규모(매출액, 총자산, 시장점유율) 외에 해운산업의 특성을 보여주는 부채비율, 자본집약도, 영업이익률 및 해운위험으로서 매출액변동이다. 분석 결과 해운기업의 정치적 비용과 모든 규모변수는 유의적으로 정의 관련성이 있는 것으로 나타나고 있다. 또한 부채비율과 영업이익률은 해운산업의 정치적 비용을 결정하는 주요 요인으로 밝혀졌다.
해운산업은 파생적 수요의 특성으로 대외적 요인에 영향을 크게 받는다. 하지만, 공급 측면은 이러한 수요의 변화에 즉각적으로 대응할 수 없는 특성 때문에 해운산업은 호황과 불황을 거듭하게 된다. 그러므로 정부는 이러한 상황에 대응하기 위해 조기경보모형을 구축해 시장을 모니터링하고 다가올 위험을 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신호접근법을 사용해 조기경보모형을 구축하였으며, 위기지수는 BDI를 사용해 정의하였으며 금융, 경제, 선박 등 다양한 선행지수를 활용해 종합선행지수를 도출하였다. 그 결과, 종합선행지수가 해운분야의 실제 위기지수와 비교해 4개월의 시차를 두고 높은 상관관계를 보였고, QPS(Quadratic Probability Score)가 0.37로 정확도가 높은 것으로 나타났다.
한진해운 도산이후, 한국해운의 재건을 위한 방안의 하나로 제시된 해운조선 상생 발전에 대한 실천적 대안의 하나인 해사클러스터 구축에 대한 정책대안 마련이 본 논문의 목적이다. 이를 위하여 가장 성공적인 해사클러스터를 구축하고 해운 조선 조선기자재 금융 등 핵심구성요소들간에 상생을 위한 협력이 이루어지고 있는 일본의 이마바리해사클러스터에 대하여 포터의 다이어몬드모델을 활용하여 분석하였다. 이마바리 해사클러스터는 해운과 조선간의 협력을 바탕으로 하는 국내완결형 수요조건과 관련지원산업조건을 갖추었다. 생산요소조건은 가족경영을 기반으로 하는 뛰어난 해운경영자와 이들을 하나로 묶어주는 행정과 금융을 기반으로 하고 있지만 지방중소도시에 위치한 근본적인 약점으로 우수한 인재확보나 대형항만부재로 인한 항만서비스업의 부진은 약점으로 들 수 있다. 기업전략조건은 단기적인 시점보다는 장기적인 시점에서 안정경영을 중시하고 있다는 점을 확인할 수 있었다.
본 연구는 해운 기업의 목표부채비율의 존재와 장부가치 레버리지와 시장가치 레버리지의 결정요인을 분석하였다. 이를 위해서 전 세계 해운 기업의 2009년부터 2016년까지의 자료를 이용하여 실증분석을 실시하였다. 시장에서 관찰이 불가능한 목표부채비율을 정태적 상충모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석에서 해운 기업은 레버리지 종류와 기업의 크기에 따라 자본구조에 영향을 미치는 요인이 조금씩 차이가 나는 것을 발견하였다. 자본구조를 동태적으로 분석한 결과 해운 기업은 목표자본구조를 가지고 있었고 각 기업의 레버리지 수준을 목표레버리지 수준으로 돌아가도록 조정을 하였다. 레버리지 변화의 결정요인분석에서 목표 레버리지와 전년도 레버리지의 차이가 레버리지 변화를 설명하는 중요한 요인임을 증명하였다. 해운 기업은 전년도의 레버리지가 목표 레버리지와 차이가 많을수록 당해 연도의 레버리지수준을 적극적으로 조정하는 것으로 나타났다. 또한 초기의 부채 수준이 높을수록 레버리지의 변화를 적게 하였다.
This study is to develop a web-based integrated system for flow of agricultural products based on recent researches with engineering approach. The system stands on the basis of web for accessibility and usability. Three parts of the system consist of analysis of regional shipping characteristics using tank model, estimation of pallet load efficiency with Monte Carlo Simulation, a long term prediction of market price with reliability analysis. Besides a decision support module for selecting optimal shipping market is added through synthesizing techniques and spatial analysis using GIS and applied to Chinese cabbage of Pyeongchang in 2004.
Supramax bulk carriers cover a wide range of ocean transportation requirements, from major to minor bulk cargoes. Market forecasting for this segment has posed a challenge to researchers, due to complexity involved, on the demand side of the forecasting model. This paper addresses this issue by using technical indicators as input features, instead of complicated supply-demand variables. Artificial neural networks (ANN), one of the most popular machine-learning tools, were used to replace classical time-series models. Results revealed that ANN outperformed the benchmark binomial logistic regression model, and predicted direction of the spot market with more than 70% accuracy. Results obtained in this paper, can enable chartering desks to make better short-term chartering decisions.
In this paper, the maritime educational and training systems in different countries were compared and analyzed. The sample countries have been divided into two large groups, one of which comprising the countries adopting European maritime educational system and the other of which consisting of countries adopting American maritime educational system. From the comparison of the two educational systems, the merits and demerits of each system has been analysed. The results of the analyses show that the maritime educational institutes of the countries such as U.S.A., Japan, Korea, Taiwan, which have American maritime educational system, have more adaptability to the rapidly changing, shipping environment. In addition, it has been concluded that the college of the Maritime Science of the Korea Maritime University is required to set up a new educational model which is similar to the of the SUNY Maritime College in the U.S.A to meet the recent changes in Korean shipping industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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