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pp.57-66
해운산업은 파생적 수요의 특성으로 대외적 요인에 영향을 크게 받는다. 하지만, 공급 측면은 이러한 수요의 변화에 즉각적으로 대 응할 수 없는 특성 때문에 해운산업은 호황과 불황을 거듭하게 된다. 그러므로 정부는 이러한 상황에 대응하기 위해 조기경보모형을 구축해 시 장을 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 나타 났다
Maritime industry is affected by outside factors significantly due to its derivative demand characteristics. However, the supply side can not react to these changes immediately and due to this uniqueness, maritime industry repeats the boom-bust cycle. Therefore the government itself needs to operate early warning system in order to monitor the market and notice the upcoming risks by setting up a system to prepare for the situations. In this research, signal approach is used to establish early warning system. Overall leading index is composed of crisis index that is based on BDI(Baltic Dry Index) and various leading indexes such as finance, economy, shipping and the others. As a result of computing overall leading index which is early warning system in maritime through signal approach, the index showed a high correlation coefficient with actual maritime risk index by difference of 4 months. Also, the result was highly accurate with overall leading index’s QPS(Quadratic Probability Score) at 0.37.
2. 건화물선 해운시장의 개념 및 특성
2.1 건화물선 해운시장의 개념
2.2 건화물선 해운시황
2.3 건화물선 해운시장의 수요특성
2.4 건화물선 해운시장의 공급특성
3. 이론적 고찰
3.1 위기 예측의 방법론
3.2 조기경보시스템 관련 선행연구
3.3 조기경보시스템 구축 사례
4. 분석방법
4.1 위기와 신호의 정의
4.2 선행설명변수의 선정 및 위기 예측력
4.3 선행설명변수와 위기의 관계검토
4.4 조기경보모형의 선행성 및 정확도 검정
5. 결 론
References
