본 연구에서는 컨테이너 해상운임 결정에 영향을 미치는 주요요인을 설정하고 실제 현업에서 이뤄지고 있는 컨테이너 선사와 화주사별 계약운임 자료와의 실증분석을 하였다. 해상운임 결정요인으로는 선행 연구와 기존 이론들을 바탕으로 컨테이너 용선지수(Clarkson Index, Time Charter Index), Bunker 비용(380cst, Rotterdam), 컨테이너 선대 선복량, 지역별 컨테이너 물동량이 선정 되었다. 본 연구를 위하여 세계해운시장의 공신력있는 자료를 제공하고 있는 Shipping Intelligence Network by Clarkson Research 의 데이터를 기반으로 하였다. 화주사별 계약운임 자료로는 국내외 인지도가 높은 5개의 물류기업, 수출기업, Freight Forwarder 들로부터 최근 5년간의 주요 지역별, 항로별 컨테이너 해상운임 데이터를 수집하였다. 본 연구의 분석을 위한 공통 변수로는 1. 컨테이너 용선지수#1(Clarkson Containership Index), 2. 컨테이너 용선지수#2(Timecharter Index), 3. Bunker 가격(380cst, Rotterdam), 4. 컨테이너 선대 선복량을 선정하였고, 주요 항로별 개별변수는 지역별 컨테이너 물동량, 2. 항로별 5개 업체 해상운임으로 선정하였다. 실증분석을 위한 분석 방법으로는 주요 항로별 해상운임과 각 변수간의 ...
본 연구에서는 컨테이너 해상운임 결정에 영향을 미치는 주요요인을 설정하고 실제 현업에서 이뤄지고 있는 컨테이너 선사와 화주사별 계약운임 자료와의 실증분석을 하였다. 해상운임 결정요인으로는 선행 연구와 기존 이론들을 바탕으로 컨테이너 용선지수(Clarkson Index, Time Charter Index), Bunker 비용(380cst, Rotterdam), 컨테이너 선대 선복량, 지역별 컨테이너 물동량이 선정 되었다. 본 연구를 위하여 세계해운시장의 공신력있는 자료를 제공하고 있는 Shipping Intelligence Network by Clarkson Research 의 데이터를 기반으로 하였다. 화주사별 계약운임 자료로는 국내외 인지도가 높은 5개의 물류기업, 수출기업, Freight Forwarder 들로부터 최근 5년간의 주요 지역별, 항로별 컨테이너 해상운임 데이터를 수집하였다. 본 연구의 분석을 위한 공통 변수로는 1. 컨테이너 용선지수#1(Clarkson Containership Index), 2. 컨테이너 용선지수#2(Timecharter Index), 3. Bunker 가격(380cst, Rotterdam), 4. 컨테이너 선대 선복량을 선정하였고, 주요 항로별 개별변수는 지역별 컨테이너 물동량, 2. 항로별 5개 업체 해상운임으로 선정하였다. 실증분석을 위한 분석 방법으로는 주요 항로별 해상운임과 각 변수간의 상관관계분석을 사용하였다. 분석 결과 컨테이너 용선지수와 Bunker 가격은 항로별 규칙적인 유의관계를 보여주지 못하였고, 컨테이너 선대 선복량과 지역별 컨테이너 물동량에 대해서는 대부분 유의관계를 나타냈다. 특히 컨테이너 선대 선복량과 지역별 컨테이너 물동량이 두 개 항로를 제외하고는 모두 부의 유의관계를 보였다.
본 연구에서는 컨테이너 해상운임 결정에 영향을 미치는 주요요인을 설정하고 실제 현업에서 이뤄지고 있는 컨테이너 선사와 화주사별 계약운임 자료와의 실증분석을 하였다. 해상운임 결정요인으로는 선행 연구와 기존 이론들을 바탕으로 컨테이너 용선지수(Clarkson Index, Time Charter Index), Bunker 비용(380cst, Rotterdam), 컨테이너 선대 선복량, 지역별 컨테이너 물동량이 선정 되었다. 본 연구를 위하여 세계해운시장의 공신력있는 자료를 제공하고 있는 Shipping Intelligence Network by Clarkson Research 의 데이터를 기반으로 하였다. 화주사별 계약운임 자료로는 국내외 인지도가 높은 5개의 물류기업, 수출기업, Freight Forwarder 들로부터 최근 5년간의 주요 지역별, 항로별 컨테이너 해상운임 데이터를 수집하였다. 본 연구의 분석을 위한 공통 변수로는 1. 컨테이너 용선지수#1(Clarkson Containership Index), 2. 컨테이너 용선지수#2(Timecharter Index), 3. Bunker 가격(380cst, Rotterdam), 4. 컨테이너 선대 선복량을 선정하였고, 주요 항로별 개별변수는 지역별 컨테이너 물동량, 2. 항로별 5개 업체 해상운임으로 선정하였다. 실증분석을 위한 분석 방법으로는 주요 항로별 해상운임과 각 변수간의 상관관계분석을 사용하였다. 분석 결과 컨테이너 용선지수와 Bunker 가격은 항로별 규칙적인 유의관계를 보여주지 못하였고, 컨테이너 선대 선복량과 지역별 컨테이너 물동량에 대해서는 대부분 유의관계를 나타냈다. 특히 컨테이너 선대 선복량과 지역별 컨테이너 물동량이 두 개 항로를 제외하고는 모두 부의 유의관계를 보였다.
The purpose of this paper is to analyse the key determinants of container freight rate. For this study, actual sets of container freight rates were collected from the major logistics companies and beneficial cargo owners. The results of empirical analysis does not show correlation between freight ra...
The purpose of this paper is to analyse the key determinants of container freight rate. For this study, actual sets of container freight rates were collected from the major logistics companies and beneficial cargo owners. The results of empirical analysis does not show correlation between freight rate and container charter index as well as bunker. While container fleet development and destination shipping volumes were found to have correlation with freight rate in most trade lanes. However, both container fleet development and destination shipping volumes shows negative correlation with freight rate. It is remarkable to find that those two values have negative correlation. In traditional and econometrical point of view, supply and demand have opposite correlation. But in result of this analysis does not prove it.
The purpose of this paper is to analyse the key determinants of container freight rate. For this study, actual sets of container freight rates were collected from the major logistics companies and beneficial cargo owners. The results of empirical analysis does not show correlation between freight rate and container charter index as well as bunker. While container fleet development and destination shipping volumes were found to have correlation with freight rate in most trade lanes. However, both container fleet development and destination shipping volumes shows negative correlation with freight rate. It is remarkable to find that those two values have negative correlation. In traditional and econometrical point of view, supply and demand have opposite correlation. But in result of this analysis does not prove it.
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