부정기선 해운시장 운임은 시장 자체의 공급과 수요에 따른 완전 경쟁원리에 의해 결정되며, 국내외적 경영환경에 민감하게 반응하는 변동성이 매우 큰 국제적 속성을 지닌 산업이다. 즉, 시장상황의 변화에 따라 운임에 영향을 미치는 요인들과의 연관성도 변화하는 것이다. 최근 해상 운임의 잘못된 예측으로 인해 국내 해운업계 1~4위 모두가 위기를 겪고 있는 상황이다. 이렇게 변동성이 큰 운임 예측이 잘못되면 기업 입장에서는 커다란 손실을 떠안을 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 부정기선 해운시장의 운임변동성에 대한 이해도를 제고하고 운임결정에 영향을 미치는 요인들의 변화 및 그 상관성을 분석하는 데 목적이 있다. 그리고 구체적인 대응 방안을 모색하기 위해 ...
부정기선 해운시장 운임은 시장 자체의 공급과 수요에 따른 완전 경쟁원리에 의해 결정되며, 국내외적 경영환경에 민감하게 반응하는 변동성이 매우 큰 국제적 속성을 지닌 산업이다. 즉, 시장상황의 변화에 따라 운임에 영향을 미치는 요인들과의 연관성도 변화하는 것이다. 최근 해상 운임의 잘못된 예측으로 인해 국내 해운업계 1~4위 모두가 위기를 겪고 있는 상황이다. 이렇게 변동성이 큰 운임 예측이 잘못되면 기업 입장에서는 커다란 손실을 떠안을 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 부정기선 해운시장의 운임변동성에 대한 이해도를 제고하고 운임결정에 영향을 미치는 요인들의 변화 및 그 상관성을 분석하는 데 목적이 있다. 그리고 구체적인 대응 방안을 모색하기 위해 종속변수를 선형별로 나누어 분석하였다. 본 연구는 문헌분석과 실증분석을 병행하여 실시하였다. 부정기선 해운시장의 특성과 운임변동성에 대해 살펴보고 가설을 두 단계로 나누어 설정한 이후 선형상관도, 상관관계 분석, 다중회귀분석을 통하여 실증분석을 하였다. 가설1단계에서는 BDI와 독립변수들간의 관계를, 가설2단계에서는 BDI를 구성하는 4가지 인덱스 지표인 BCI, BPI, BSI, BHSI와 독립변수들간의 관계를 검증하였다. 가설1단계 결과로는 2가지 변수가 유의함을 검증하였다. 석탄 물동량과 FFA지수가 정(+)의 상관관계를 보였고, FFA의 베타값이 가장 크게 나타나 그 영향이 가장 크다고 할 수 있다. 벌크 화물 중 가장 큰 비중을 차지하는 철광석 물동량보다는 석탄 물동량이 유의한 결과를 나타낸 것은 중국 효과로 인해 2000년대 들어 폭발적으로 증가한 철광석 물동량이 특정기간 분석에만 유의하고, 오히려 115개월의 전체 기간에서는 다중공선성을 띄며 제외되었기 때문이다. 가설2단계 중, 두 번째 가설에서는 석탄 물동량과 FFA지수가 정(+)의 상관관계를, 석탄 가격과는 부(-)의 상관관계를 보였고 FFA의 베타값이 가장 크게 나타나 그 영향이 가장 큼을 알 수 있었다. 세 번째, 네 번째 및 다섯 번째 가설에서는 철광석 가격과 석탄 물동량 그리고 FFA 지수와 다우지수가 정(+)의 상관관계를 보였고, 마찬가지로 FFA의 베타값이 가장 크게 나타났다. FFA는 운임 선행지표로 현물을 기본으로 하여 미래 운임 예측을 함에 있어 가장 영향력이 크다고 할 수 있고, 다우지수는 경제 대국인 미국의 대표 주가지수로 세계 경기를 선행함에 따라 해상운임예측에 있어 역시 유의하다고 볼 수 있다. 실증분석에 의한 가설검증을 통해 독립변수들인 수요 및 공급요인, 기타 외생요인, 주요 경제 지표들은 종속변수인 운임지수와 상호연관성을 가지며, 변수들 간에도 상호관계가 있음을 알 수 있었다. 부정기 해운시장은 시장 자체의 수요와 공급 요인뿐만 아니라 다양한 외부 환경적 요인들과 연관성을 가지고 있으며 선박 선형별로 운임변동요인들의 상관관계에 미치는 영향이 다름도 확인하였다. 본 연구를 통해 부정기선 운임 시장의 운임변동성 대응 마련에 도움이 되기를 바라며, 이후에도 시장변동에 대한 이해도와 대응력 제고에 지속적인 연구가 이루어지길 바란다.
부정기선 해운시장 운임은 시장 자체의 공급과 수요에 따른 완전 경쟁원리에 의해 결정되며, 국내외적 경영환경에 민감하게 반응하는 변동성이 매우 큰 국제적 속성을 지닌 산업이다. 즉, 시장상황의 변화에 따라 운임에 영향을 미치는 요인들과의 연관성도 변화하는 것이다. 최근 해상 운임의 잘못된 예측으로 인해 국내 해운업계 1~4위 모두가 위기를 겪고 있는 상황이다. 이렇게 변동성이 큰 운임 예측이 잘못되면 기업 입장에서는 커다란 손실을 떠안을 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 부정기선 해운시장의 운임변동성에 대한 이해도를 제고하고 운임결정에 영향을 미치는 요인들의 변화 및 그 상관성을 분석하는 데 목적이 있다. 그리고 구체적인 대응 방안을 모색하기 위해 종속변수를 선형별로 나누어 분석하였다. 본 연구는 문헌분석과 실증분석을 병행하여 실시하였다. 부정기선 해운시장의 특성과 운임변동성에 대해 살펴보고 가설을 두 단계로 나누어 설정한 이후 선형상관도, 상관관계 분석, 다중회귀분석을 통하여 실증분석을 하였다. 가설1단계에서는 BDI와 독립변수들간의 관계를, 가설2단계에서는 BDI를 구성하는 4가지 인덱스 지표인 BCI, BPI, BSI, BHSI와 독립변수들간의 관계를 검증하였다. 가설1단계 결과로는 2가지 변수가 유의함을 검증하였다. 석탄 물동량과 FFA지수가 정(+)의 상관관계를 보였고, FFA의 베타값이 가장 크게 나타나 그 영향이 가장 크다고 할 수 있다. 벌크 화물 중 가장 큰 비중을 차지하는 철광석 물동량보다는 석탄 물동량이 유의한 결과를 나타낸 것은 중국 효과로 인해 2000년대 들어 폭발적으로 증가한 철광석 물동량이 특정기간 분석에만 유의하고, 오히려 115개월의 전체 기간에서는 다중공선성을 띄며 제외되었기 때문이다. 가설2단계 중, 두 번째 가설에서는 석탄 물동량과 FFA지수가 정(+)의 상관관계를, 석탄 가격과는 부(-)의 상관관계를 보였고 FFA의 베타값이 가장 크게 나타나 그 영향이 가장 큼을 알 수 있었다. 세 번째, 네 번째 및 다섯 번째 가설에서는 철광석 가격과 석탄 물동량 그리고 FFA 지수와 다우지수가 정(+)의 상관관계를 보였고, 마찬가지로 FFA의 베타값이 가장 크게 나타났다. FFA는 운임 선행지표로 현물을 기본으로 하여 미래 운임 예측을 함에 있어 가장 영향력이 크다고 할 수 있고, 다우지수는 경제 대국인 미국의 대표 주가지수로 세계 경기를 선행함에 따라 해상운임예측에 있어 역시 유의하다고 볼 수 있다. 실증분석에 의한 가설검증을 통해 독립변수들인 수요 및 공급요인, 기타 외생요인, 주요 경제 지표들은 종속변수인 운임지수와 상호연관성을 가지며, 변수들 간에도 상호관계가 있음을 알 수 있었다. 부정기 해운시장은 시장 자체의 수요와 공급 요인뿐만 아니라 다양한 외부 환경적 요인들과 연관성을 가지고 있으며 선박 선형별로 운임변동요인들의 상관관계에 미치는 영향이 다름도 확인하였다. 본 연구를 통해 부정기선 운임 시장의 운임변동성 대응 마련에 도움이 되기를 바라며, 이후에도 시장변동에 대한 이해도와 대응력 제고에 지속적인 연구가 이루어지길 바란다.
The freight of the tramp in the shipping market is determined by the perfect competition principle in accordance with the supply and demand of the market itself. It is the very volatile and international industry, which sensitively responds to the domestic and international business environment. In ...
The freight of the tramp in the shipping market is determined by the perfect competition principle in accordance with the supply and demand of the market itself. It is the very volatile and international industry, which sensitively responds to the domestic and international business environment. In other words, the association with the factors that influence the freight charge according to the change of market conditions also changes. Recently, due to incorrect predictions of ocean freight, all domestic shipping industries from the first to fourth place are experiencing crisis. When predictions of the fare with great variability go wrong, companies are inevitable to take the big loss. Therefore, in this study, it shall improve understanding of volatility of the tramp's fare in the shipping market and analyze the changes and the correlation of factors influencing the decision of the fare. Moreover, the dependent variables were analyzed after dividing them by the type of ship to find specific countermeasures. This study was conducted in parallel with the literature analysis and actual proof analysis. After looking at the characteristics and variability of the freight of the tramp in the shipping market, assumptions were set in two steps. Afterwards, the empirical analysis was carried out through the linear correlation, correlation analysis, and multiple regression analysis. In the first step of the hypothesis, it verified the relationship between the BDI and independent variables, and in the second step of the hypothesis, it examined the relationship between independent variables and the four index indicators constituting the BDI, which are BCI, BPI, BSI, and BHSI. As the result of the first step of the hypothesis, it was verified 2 variables are significant. The quantity of coal transported and the FFA indicator showed the positive(+) correlation, and the beta value of the FFA appeared most significantly, which means its impact is the greatest. Among bulk cargoes, the reason why the quantity of coal transported is more significant than iron ore that accounts the largest portion is because due to the Chinese effect, the quantity of iron ore transported that increased explosively in 2000s was significant only for the certain period analysis but excluded in the whole period of 115 months showing multicollinearity. In the second step of the hypothesis, the quantity of coal transported showed the positive(+) correlation with the FFA indicator , and the negative(-) correlation with the coal price. The beta value of FFA appeared highest, which indicates its impact is the greatest. In the third, fourth, and fifth hypotheses, the price of iron ore, quantity of coal transported, FFA indicator, and Dow showed the positive(+) correlation. Like the preceding, the beta value of FFA appeared the largest. FFA is the leading freight indicator, and it is based on the spot; therefore, it is most influential in predicting the future fare. The Dow is the representative stock price index of US with the great economic power. As it leads the world economy, it is also seen significant in the freight forecast. Through the hypothesis verification by the empirical analysis, it was found that independent variables, such as the demand & supply factor, other exogenous factor, main economic indicator have the correlation with the dependent variable, freight index, as well as the variable. It was also found that the irregular shipping market has the interconnectivity not only with the demand & supply factor of the market but also with the variety of external environmental factors. Moreover, it was confirmed the influence on the correlation between fare fluctuation factors is also different according to the type of ship. Through this study, we hope it helps prepare countermeasures for the volatility of the freight fare of the tramp in the shipping market. Moreover, we hope the ongoing research is conducted to understand market fluctuations and to improve responsiveness.
The freight of the tramp in the shipping market is determined by the perfect competition principle in accordance with the supply and demand of the market itself. It is the very volatile and international industry, which sensitively responds to the domestic and international business environment. In other words, the association with the factors that influence the freight charge according to the change of market conditions also changes. Recently, due to incorrect predictions of ocean freight, all domestic shipping industries from the first to fourth place are experiencing crisis. When predictions of the fare with great variability go wrong, companies are inevitable to take the big loss. Therefore, in this study, it shall improve understanding of volatility of the tramp's fare in the shipping market and analyze the changes and the correlation of factors influencing the decision of the fare. Moreover, the dependent variables were analyzed after dividing them by the type of ship to find specific countermeasures. This study was conducted in parallel with the literature analysis and actual proof analysis. After looking at the characteristics and variability of the freight of the tramp in the shipping market, assumptions were set in two steps. Afterwards, the empirical analysis was carried out through the linear correlation, correlation analysis, and multiple regression analysis. In the first step of the hypothesis, it verified the relationship between the BDI and independent variables, and in the second step of the hypothesis, it examined the relationship between independent variables and the four index indicators constituting the BDI, which are BCI, BPI, BSI, and BHSI. As the result of the first step of the hypothesis, it was verified 2 variables are significant. The quantity of coal transported and the FFA indicator showed the positive(+) correlation, and the beta value of the FFA appeared most significantly, which means its impact is the greatest. Among bulk cargoes, the reason why the quantity of coal transported is more significant than iron ore that accounts the largest portion is because due to the Chinese effect, the quantity of iron ore transported that increased explosively in 2000s was significant only for the certain period analysis but excluded in the whole period of 115 months showing multicollinearity. In the second step of the hypothesis, the quantity of coal transported showed the positive(+) correlation with the FFA indicator , and the negative(-) correlation with the coal price. The beta value of FFA appeared highest, which indicates its impact is the greatest. In the third, fourth, and fifth hypotheses, the price of iron ore, quantity of coal transported, FFA indicator, and Dow showed the positive(+) correlation. Like the preceding, the beta value of FFA appeared the largest. FFA is the leading freight indicator, and it is based on the spot; therefore, it is most influential in predicting the future fare. The Dow is the representative stock price index of US with the great economic power. As it leads the world economy, it is also seen significant in the freight forecast. Through the hypothesis verification by the empirical analysis, it was found that independent variables, such as the demand & supply factor, other exogenous factor, main economic indicator have the correlation with the dependent variable, freight index, as well as the variable. It was also found that the irregular shipping market has the interconnectivity not only with the demand & supply factor of the market but also with the variety of external environmental factors. Moreover, it was confirmed the influence on the correlation between fare fluctuation factors is also different according to the type of ship. Through this study, we hope it helps prepare countermeasures for the volatility of the freight fare of the tramp in the shipping market. Moreover, we hope the ongoing research is conducted to understand market fluctuations and to improve responsiveness.
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