해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수 (CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실 제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성 능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

우리나라 화물자동차운송업에서 ‘표준운임제’의 도입과 관련한 논란이 계속되고 있는 가운데, 호주에서는 도로운송업에서의 낮은 운임이 안전하지 않은 업무관행을 야기하여 결과적으로 국민의 안전을 위협한다는 문제인식 하에 2012년 7월부터 도로안전운임제를 도입하였다. 따라서 호주의 도로안전운임제의 도입배경과 도입내용을 체계적으로 살펴보고 우리나라에서의 도입에 대한 시사점을 찾아보고자 하였다. 연구결과 도로안전운임제의 적용대상이 운송계약체결자뿐만 아니라 화주를 비롯한 공급사슬참가자까지인 점, 기준이 최저기준을 적용하고 있는 점, 직접강제방식을 적용하는 점, 체계적인 분쟁해결절차를 설정한 점, 그리고 도로안전운임위원회가 정보를 상당한 수준으로 공개하도록 하여 숙의민주주의의 시행을 추구하고 있는 점이 한국의 표준운임제와 관련이 있는 특징으로서 나타났다. 이러한 점을 토대로 본 연구는 표준운임제와 관련한 시사점으로서 화물운송시장의 안정을 위해 적정수준의 직접강제가 필요하다는 점, 화물운송운전자의 안전 확보를 위해 운임뿐만 아니라 관련 노동조건을 표준위수탁계약의 내용으로 규정할 필요가 있다는 점, 단계적 도입에 대해 법에 명시할 필요가 있다는 점, 숙의민주주의의 시행 노력이 필요하다는 점, 노동기본권 보장이 우선되어야 제도의 실효성이 있을 것 이라는 점을 제시하였다.

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.

본 연구는 2000년부터 최근 2016년 6월까지 월별 시계열 자료를 이용하여 대표적 글로벌 운임지수인 발틱 건화물지수(Baltic Dry-bulk Index 이하 BDI)와 중국의 컨테이너 운임지수(China Container Freight Index 이하 CCFI) 간의 동조성을 분석한다. 경기변동모형 의 불안정성을 반영한 Engle-Granger 2단계 공적분 검정결과는 두 시장간 동조성이 존재하지 않는 것으로 나타났으나, 인과성 검정결과는 전세계 물동량의 상당부분을 차지하는 중국의 해운시황이 글로벌 운임시장에 통계적으로 유의한 영향이 존재하는 것으로 드러났다. 이러한 실증분석결과는 해운시황 예측에 중국의 CCFI지수를 어떻게 활용하는 것이 적합한가에 대한 답을 제시한다. 즉, 실무에서 중국의 운임지수 CCFI를 글로벌 운임지수 BDI를 대신하여 분석하는 것은 적합하지 않으며, BDI 예측모형에 CCFI를 포함하는 것이 적절함을 의미한다. 이상 의 실증분석 결과는 산업간 동조성 분석을 해운산업의 경기변동에 적용한 사례로 향후 불안정한 글로벌 시황 예측에 중국의 경기변동 상황을 어떻게 고려하는 것이 적절한가를 제시한다.

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.

A liner ship has its own freight rates on cargoes carried in the trade. This study is on the optimum combination of high and low paying cargoes to deduce the maximum freight revenue in various freight rates at the comparison of low paying freight rate with high paying freight rate in a liner trade. The solution is under the assumption that the probabilities of being booked of high paying cargoes are either a uniform distributiion or a normal distribution. A numerical solution is also used for deriving out the maximum freight revenue which will not have general solution, and also a numerical method is applied for the further-practical results of the clearer relations between high and low freight rates. From the result, we can expect a higher revenue by appropriate combination of high and low freight cargoes according to their freight rates comparison.