선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 기존문헌에서는 정량적으로 평가하기 힘든 요인들이 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 내재적 요소를 추정하기 위해 Hedonic Price Model을 사용하여 정량적으로 분석하는데 의미가 있다.
- Hedonic Price Model은 감정평가를 위한 방법으로 물리적 가치와 잠재적 가치를 평가할 수 있는 가격분석이론이다. 따라서 본 연구에서는 실제 거래된 선박을 대상으로 Hedonic Price Model을 이용하여 선박가격모형을 추정해보고자 한다.
- 특히 일본과 한국에서 건조된 선박에 비해 중국, 동남아 등에서 건조된 선박은 선가가 할인된다. 본 연구에서는 일본과 한국에서 건조된 선박 유무에 대한 변수를 설정하였다. 일본과 한국에서 건조된 선박은 1로 그 외 건조국가는 0으로 설정하였다.
가설 설정
- DWT는 선박가격의 기본단위로 측정하고자 한다. 대형 선박일수록 소형선박에 비해서 더 높은 가격이 측정될 것이다. 기본적으로 선박가격을 선령에 의해 고려되며, 선박의 수명가치를 약 20∼25년으로 가정하여 잔여가치를 산정한다.
- 이들 요인들은 기본적으로 선박의 수명가치를 약 20∼25년으로 가정하여 잔여가치를 산정하였다.
제안 방법
- 일본과 한국에서 건조된 선박은 1로 그 외 건조국가는 0으로 설정하였다. 따라서 본 연구에서 선박가격을 평가하는 요인으로 DWT, Age, Market Value, Short Term Charter, Long Term Charter, OPEX, LDT, Bank Sale, Enblock, Special Survey Due, Builder로 선정하였다.
- 선박가격추정은 변동성이 높은 해운시장에서 용선료 이외에 다양한 변수를 반영한 ‘time charter with purchase option(T/C-POP)’으로 벌크선의 Capasize, Panamax 거래에 적용하였다(Jørgensen and Giovanni, 2010). 또한 VLCC를 평가하는데 선령기준을 30년으로 측정하고 4개의 시나리오(only operation, operation or scrapping, operation and lay ups, full flexibility)로 나누어 변동된 가격을 산정하였다(Jostein, 1997). 전통적인 접근으로 수주량, 신조건조량, 해체율, 운임율, 벙커가격 등의 구조적 관계를 사용하여 일반균형이나 부분 균형모형을 통하여 선박가격을 추정하였다(Beenstock and Vergottis, 1989; Tsolakis et al.
- 실물옵션분석을 이용한 선박가격평가는 선박운영의 유동성, 시장의 진입과 퇴출 결정, 용선계약 등을 결정할 수 있다(Dixit and Pindyck, 1994; Jostein, 1997; Bendall and Stent, 2007). 몬테카를로 시뮬레이션은 현금흐름할인법의 순현재가치 분석에 필요한 용선수익과 3개월 리보금리, 해체가격을 예측하여 미래 불확실성을 경감시킬 수 있는 선박가격을 추정하였다(Choi et al., 2015). 예측불허의 해운시장에서 유동성을 반영할 수 있는 선박가격의 평가기준이 필요하다.
- 본 연구는 헤도닉 가격 결정 모형을 이용하여 선박가격에 미치는 영향을 각 특성별 가치를 분석하고 추정모형을 도출하였다. 이를 위해 실제 거래한 선박과 특성자료(DWT, Age, Market Value, Short Term Charker, Long Term Charter, OPEX, LDT, Bank Sale, Enblock, Special Survey Due, Builder)를 활용하여 선박가격 영향을 미치는 특성가치와 영향정도를 분석하였다.
- 본 연구에서 주요한 분석방법인 HPM의 4가지 모형형태 중에서 선정된 Log-Liner 모형에 대해 회귀진단(regression diagnostics)을 실시하고 분석모형을 설정하기로 한다. 선정된 HPM의 회귀진단(regression diagnostics)을 수행한 결과, 독립변수들 간의 다중공선성에 문제가 있는 것으로 나타났다.
- 본 연구의 분석방법으로 HPM의 4가지 모형을 검토하여 최적의 모형을 최종 선정하였다. 이를 위해 모형의 설명력이 비교적 높은 모형을 선정하였다.
- 선박가격에 미치는 변수들을 기초로 분석을 실시하였으며, 기초통계자료를 살펴보면 Table 2와 같다. 2016년 벌크선 시장에서 거래된 237척의 선박가격은 최저 1.
- 선박가격추정은 변동성이 높은 해운시장에서 용선료 이외에 다양한 변수를 반영한 ‘time charter with purchase option(T/C-POP)’으로 벌크선의 Capasize, Panamax 거래에 적용하였다(Jørgensen and Giovanni, 2010).
- 본 연구의 분석방법으로 HPM의 4가지 모형을 검토하여 최적의 모형을 최종 선정하였다. 이를 위해 모형의 설명력이 비교적 높은 모형을 선정하였다. Liner, Log-Liner, Log-Log 가 0.
- 본 연구는 헤도닉 가격 결정 모형을 이용하여 선박가격에 미치는 영향을 각 특성별 가치를 분석하고 추정모형을 도출하였다. 이를 위해 실제 거래한 선박과 특성자료(DWT, Age, Market Value, Short Term Charker, Long Term Charter, OPEX, LDT, Bank Sale, Enblock, Special Survey Due, Builder)를 활용하여 선박가격 영향을 미치는 특성가치와 영향정도를 분석하였다. 이러한 특성가치 중에 Age, Market Value 등의 순으로 높은 영향력을 보이는 것으로 나타났다.
- Maritime Exchange Information Center(2014)는 경기상황에 영향을 적게 받는 4가지 선박가격평가방법에 대하여 장·단점을 제시하였다. 제시한 방법론으로 준거가치법, 대체비용평가법, 수익률가치평가법, 평균추정가치법이다. 가장 널리 적용되는 선박가격평가법은 준거가치법이지만 적정성에 의문을 제기하였다.
- 자료 수집은 Vesselsvalue에서 2016년 실제 벌크선 선박매매거래 537척을 활용하였다. 하지만 선박가격에 영향을 미치는 변수를 모두 선정하여 분석한다는 것은 불가능하기 때문에 선박가격과 관련 이론과 연구 등을 통해서 변수를 선정하였다. 변수를 선정할 때 주관이 개입될 여지가 있거나 조사대상의 특성상 설명하기 어려운 변수는 제외한다.
대상 데이터
- OPEX에서 기타 수익에 대한 수수료 등 상업적 관리비는 제외된다. OPEX의 인덱스 값은 일반적인 선박의 OPEX를 보유하고 있는 Vesselsvalue의 데이터베이스를 기반으로 사용하였다. 또한 선가를 평가하는 많은 은행과 금융기관은 특정 선령 이후 선가에 대한 시장가격에서 부터 해체가격까지 평가하게 된다.
- 본 연구는 선박가격에 미치는 요인을 설명하기 위해 기존에 선박매매자료를 활용하였다. 자료 수집은 Vesselsvalue에서 2016년 실제 벌크선 선박매매거래 537척을 활용하였다.
- 7% 정도로 설명력이 높았다. 분석결과는 DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due, Builder 8개의 최종변수로 선정되었다. 선박가격에 미치는 변수 중에 Age, Market Value, Builder, DWT 등의 순으로 영향력이 큰 것으로 나타났다.
- 본 연구는 선박가격에 미치는 요인을 설명하기 위해 기존에 선박매매자료를 활용하였다. 자료 수집은 Vesselsvalue에서 2016년 실제 벌크선 선박매매거래 537척을 활용하였다. 하지만 선박가격에 영향을 미치는 변수를 모두 선정하여 분석한다는 것은 불가능하기 때문에 선박가격과 관련 이론과 연구 등을 통해서 변수를 선정하였다.
데이터처리
- 모형설정을 위해 회귀분석으로 헤도닉 함수의 모형을 설정한다. 회귀분석에 있어 가장 보편적으로 사용되는 최소제곱법(Ordinary Least Square; OLS)을 이용하고 모형의 추정을 위해 비선형모형도 고려해봐야 한다.
이론/모형
- 수익력 계산은 선박이 운항 가능한 수익력을 기준으로 하며, 선박의 매각 후 유사 선박들은 용선시장에서 형성되는 용선료(chartered freight)를 기준으로 한다. 본 연구에서는 short-term charter rate와 long-term charter rate를 사용하였다. 2016년 매매거래의 Time Charter별로 평균계약기간을 short-term charter rare는 3개월, long-term charter rate는 15년으로 각각 기간에 대한 평균값을 적용하였다.
- Log-Liner, Log-Log가 보다 많은 변수로서 가격을 반영하였다. 이 두 모형 중 다중공선성이 낮은 Log-Liner를 선박가격 형성요인을 분석하는 HPM 분석모형으로 선정하였다.
- 선정된 HPM의 회귀진단(regression diagnostics)을 수행한 결과, 독립변수들 간의 다중공선성에 문제가 있는 것으로 나타났다. 이에 종속변수에 주요한 영향을 미치는 독립변수의 선택을 통한 최적모형을 구축하기 위해 단계선택방식(stepwise selection)을 사용하였다. 단계선택방식은 독립변수가 5%의 수준에서 유의하면 모형에 잔류시키고 그렇지 않으면 제외시킨다.
- 모형설정을 위해 회귀분석으로 헤도닉 함수의 모형을 설정한다. 회귀분석에 있어 가장 보편적으로 사용되는 최소제곱법(Ordinary Least Square; OLS)을 이용하고 모형의 추정을 위해 비선형모형도 고려해봐야 한다. 일반적으로 Hedonic Price Model의 설명력을 제고하기 위해 종속변수와 독립변수에 대수변환(log transformation)을 실시하여 추정한다.
성능/효과
- 17million USD로 나타났다. DWT는 최저 20,000DWT에서 최대 229,200DWT로서 약 11.4배 정도 차이가 났으며, 평균 70,683DWT으로 나타났다. 선령은 1년에서 23년까지 평균 10년의 선령을 나타냈다.
- OPEX는 하루 평균 최저 4,223USD에서 최대 7,196USD로 나타났으며, 평균 5,700USD로 분석되었다. LDT는 Tons당 2,204USD에서 최대 28,490USD로 나타났으며, 평균 11,191USD로 분석되었다. 더미변수는 Bank Sale 30개, Enblock 67개, Special Survey Due 38개, Builder 346개이다.
- 하루 평균 Time Charter는 Short Term Charter의 경우 7,568USD이고 Long Term Charter의 경우 15,866USD로 분석되었다. OPEX는 하루 평균 최저 4,223USD에서 최대 7,196USD로 나타났으며, 평균 5,700USD로 분석되었다. LDT는 Tons당 2,204USD에서 최대 28,490USD로 나타났으며, 평균 11,191USD로 분석되었다.
- 선령은 1년에서 23년까지 평균 10년의 선령을 나타냈다. 기존 시장매매가격은 최저 1.82million USD에서 최대 32.96million USD로 나타났으며, 평균 9.04million USD로 나타났다. 하루 평균 Time Charter는 Short Term Charter의 경우 7,568USD이고 Long Term Charter의 경우 15,866USD로 분석되었다.
- 000로 유의적인 것으로 판단되었다. 다중공선성을 진단할 수 있는 VIF값이 최대 9.20로 다중공선성의 문제는 크지 않는 것으로 나타났다. 적용 데이터의 수는 537개였으며, 선정된 독립변수들이 종속변수를 설명하는 비율인 Adj.
- 시장 수요와 공급은 선박가격에 영향을 미치나, 선박관리 상태는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 선박보험요율에 따라 선박가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 분석결과는 DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due, Builder 8개의 최종변수로 선정되었다. 선박가격에 미치는 변수 중에 Age, Market Value, Builder, DWT 등의 순으로 영향력이 큰 것으로 나타났다.
- 본 연구에서 주요한 분석방법인 HPM의 4가지 모형형태 중에서 선정된 Log-Liner 모형에 대해 회귀진단(regression diagnostics)을 실시하고 분석모형을 설정하기로 한다. 선정된 HPM의 회귀진단(regression diagnostics)을 수행한 결과, 독립변수들 간의 다중공선성에 문제가 있는 것으로 나타났다. 이에 종속변수에 주요한 영향을 미치는 독립변수의 선택을 통한 최적모형을 구축하기 위해 단계선택방식(stepwise selection)을 사용하였다.
- Lim and Woo(2013)은 ISM Code 개정(선박관리, 선박보험 등)에 따라 선박가격에 미치는 영향을 살펴보았다. 시장 수요와 공급은 선박가격에 영향을 미치나, 선박관리 상태는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 선박보험요율에 따라 선박가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 이를 위해 실제 거래한 선박과 특성자료(DWT, Age, Market Value, Short Term Charker, Long Term Charter, OPEX, LDT, Bank Sale, Enblock, Special Survey Due, Builder)를 활용하여 선박가격 영향을 미치는 특성가치와 영향정도를 분석하였다. 이러한 특성가치 중에 Age, Market Value 등의 순으로 높은 영향력을 보이는 것으로 나타났다.따라서 선박가격의 추정은 선령에 따라 실제 매매거래가격에 의해 반영되고 있는 것으로 나타났다.
- 84로 나타났다. 전반적으로 다중공선성이 높게 나타났으며, Liner와 Log-Liner가 상대적으로 독립변수들 사이에 연관성이 낮은 것으로 분석되었다.
- 따라서 선박가격의 추정은 선령에 따라 실제 매매거래가격에 의해 반영되고 있는 것으로 나타났다. 하지만 OPEX, LDT, Bank Sale은 선박가격에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. Hedonic Price Model은 OPEX의 정확한 비용, LDT의 중고선과 해체선 시장에서 사용되는 범위 등의 특성들을 모두 파악하기 어려운 것으로 보인다.
후속연구
- 9이상으로 높은 설명력을 보였다. 따라서 본 연구의 목적과 관련하여 선박가격을 설명하는 다양한 요인을 적용할 필요가 있다. 모형을 선정할 때, 가급적 유의적인 변수가 많은 모형을 선정한다.
- 본 연구에서 도출된 가격모형은 선박가격을 평가할 때 보다 객관적이고 균형 있는 의사결정을 하는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 선박가격모형으로 Hedonic Price Model을 사용하였으나 다른 모형과 예측력, 정확성 등을 비교분석할 필요가 있다.
- 본 연구에서 도출된 가격모형은 선박가격을 평가할 때 보다 객관적이고 균형 있는 의사결정을 하는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 선박가격모형으로 Hedonic Price Model을 사용하였으나 다른 모형과 예측력, 정확성 등을 비교분석할 필요가 있다. Hedonic Price Model은 선박 가격의 결정요소를 선별하는 방법으로 사용하였으나 각 독립변수들의 상대적 중요성에 따른 특성을 반영하는 데는 한계가 있다.
- 향후 해운시장의 변동성을 반영할 수 있는 다양한 변수들을 살펴볼 필요성이 있다. 선박거래가격의 특성상 시간의 흐름에 따라 변동성이 달라지기 때문에 선박가격 동향을 예측할 수 있는 예측 시스템 개발도 이루어져야 할 것이다.
- Hedonic Price Model은 선박 가격의 결정요소를 선별하는 방법으로 사용하였으나 각 독립변수들의 상대적 중요성에 따른 특성을 반영하는 데는 한계가 있다. 향후 해운시장의 변동성을 반영할 수 있는 다양한 변수들을 살펴볼 필요성이 있다. 선박거래가격의 특성상 시간의 흐름에 따라 변동성이 달라지기 때문에 선박가격 동향을 예측할 수 있는 예측 시스템 개발도 이루어져야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.