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Journal of Korean Navigation and Port Reserch KCI 등재 한국항해항만학회지

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권호

Vol.42 No.6 (2018년 12월) 22

21.
2018.12 서비스 종료(열람 제한)
운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
22.
2018.12 서비스 종료(열람 제한)
부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
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