해운산업은 파생적 수요의 특성으로 대외적 요인에 영향을 크게 받는다. 하지만, 공급 측면은 이러한 수요의 변화에 즉각적으로 대응할 수 없는 특성 때문에 해운산업은 호황과 불황을 거듭하게 된다. 그러므로 정부는 이러한 상황에 대응하기 위해 조기경보모형을 구축해 시장을 모니터링하고 다가올 위험을 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신호접근법을 사용해 조기경보모형을 구축하였으며, 위기지수는 BDI를 사용해 정의하였으며 금융, 경제, 선박 등 다양한 선행지수를 활용해 종합선행지수를 도출하였다. 그 결과, 종합선행지수가 해운분야의 실제 위기지수와 비교해 4개월의 시차를 두고 높은 상관관계를 보였고, QPS(Quadratic Probability Score)가 0.37로 정확도가 높은 것으로 나타났다.
해운산업은 파생적 수요의 특성으로 대외적 요인에 영향을 크게 받는다. 하지만, 공급 측면은 이러한 수요의 변화에 즉각적으로 대응할 수 없는 특성 때문에 해운산업은 호황과 불황을 거듭하게 된다. 그러므로 정부는 이러한 상황에 대응하기 위해 조기경보모형을 구축해 시장을 모니터링하고 다가올 위험을 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신호접근법을 사용해 조기경보모형을 구축하였으며, 위기지수는 BDI를 사용해 정의하였으며 금융, 경제, 선박 등 다양한 선행지수를 활용해 종합선행지수를 도출하였다. 그 결과, 종합선행지수가 해운분야의 실제 위기지수와 비교해 4개월의 시차를 두고 높은 상관관계를 보였고, QPS(Quadratic Probability Score)가 0.37로 정확도가 높은 것으로 나타났다.
Maritime industry is affected by outside factors significantly due to its derivative demand characteristics. However, the supply side can not react to these changes immediately and due to this uniqueness, maritime industry repeats the boom-bust cycle. Therefore the government itself needs to operate...
Maritime industry is affected by outside factors significantly due to its derivative demand characteristics. However, the supply side can not react to these changes immediately and due to this uniqueness, maritime industry repeats the boom-bust cycle. Therefore the government itself needs to operate early warning system in order to monitor the market and notice the upcoming risks by setting up a system to prepare for the situations. In this research, signal approach is used to establish early warning system. Overall leading index is composed of crisis index that is based on BDI(Baltic Dry Index) and various leading indexes such as finance, economy, shipping and the others. As a result of computing overall leading index which is early warning system in maritime through signal approach, the index showed a high correlation coefficient with actual maritime risk index by difference of 4 months. Also, the result was highly accurate with overall leading index's QPS(Quadratic Probability Score) at 0.37.
Maritime industry is affected by outside factors significantly due to its derivative demand characteristics. However, the supply side can not react to these changes immediately and due to this uniqueness, maritime industry repeats the boom-bust cycle. Therefore the government itself needs to operate early warning system in order to monitor the market and notice the upcoming risks by setting up a system to prepare for the situations. In this research, signal approach is used to establish early warning system. Overall leading index is composed of crisis index that is based on BDI(Baltic Dry Index) and various leading indexes such as finance, economy, shipping and the others. As a result of computing overall leading index which is early warning system in maritime through signal approach, the index showed a high correlation coefficient with actual maritime risk index by difference of 4 months. Also, the result was highly accurate with overall leading index's QPS(Quadratic Probability Score) at 0.37.
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문제 정의
본 연구에서는 다른 분야에서도 널리 이용되며, 해운업과 같이 연관 분야가 많은 산업에서 적용하기 용이한 신호접근법을 활용하여 조기경보시스템을 구축해 보았다. 위기지수로는 BDI를 사용하여 정의하였으며, 금융·경제·선박 등 다양한 선행지수를 활용하여 종합선행지수를 도출하였다.
대외적 요인에 영향을 크게 받는 곡물 수급의 안정적 예측을 위해 한국농촌경제연구원에서 2008년부터 연구와 개발, 운영하고 있는 시스템이다. 이 시스템의 주요 목적은 국제곡물의 안정적 확보체계를 마련하여 취약한 국내 곡물 생산 기반(쌀을 제외한 곡물 대부분 수입에 의존)이 국제 곡물의 가격변동에 유연하기 대응하기 위함이다.
세계식량기구(2000)는 기근을 겪고 있는 국가의 정치 또는 그 밖의 관계자들에게 식량안보지식과 조기경보시스템을 제시하였다. 이에 따라 조기경보시스템의 정의, 국내외 정황, 조기경보시스템의 구성을 위한 다양한 절차에 대해 설명하고, 시스템이 보다 안정적이고 지속적인 방법을 모색하였다.
외환시장, 노동시장, 곡물시장 등의 산업 분야는 일찍이 위기를 예측하는 방안에 대한 연구를 진행하였고 실제 위기 예측에 사용하고 있는 경우도 있다. 해운산업 또한 위기 상황을 조기에 예측하고 사전에 대처할 수 있는 체계를 갖출 수 있는 기반을 마련하는 것이 본 연구의 목적이다.
제안 방법
(2005)는 금융시장의 위기는 거시경제 전반의 위기로 확산될 가능성이 있으므로 금융시장의 불안정성을 사전에 인지하고 이에 대한 선제적인 정책대안을 모색하였다. 금융시장의 불안정성을 나타낼 수 있는 지수를 작성하고, 그 움직임과 금융시장에서의 실제 사례를 함께 검토하여 위기구간을 정한 후, 위기구간에 대해 예측력을 가지는 개별 변수들을 선별하여 종합함으로써 위기경보 종합지수를 구축하였다. 단순 회귀분석과 프로빗 회귀분석 결과에 따르면 위기경보지수는 상당한 정도의 위기예측력을 가지고 있는 것으로 나타났다.
이 위기관리 시스템의 목적은 대량 실업 사태 등 고용시장의 위기로 인한 국가경제와 국민생활에 심각한 위해가 발생하는 상황에 대비하여 범정부적 위기관리체계를 구축하는 데 있다(한국고용정보원, 2007). 기존에는 일반회귀분석에 의한 예측모형(6개월 예측)을 개발하였으나, 예측력이 점차 하락하고 예측모형 설명변수의 안정성이 약화됨에 따라 정적공적분 모형을 이용하여 신규모형을 구축하였다. 설명변수간 공적분 관계를 이용하여 시계열에 내재되어 있는 불안정성을 완화하는 분석기법이다.
마지막 종합선행지수는 위에서 도출된 선박공급, 선박매매, 거시경제, 유가의 최소 N/S 비율을 가중합산하여 도출하였으며, 종합선행지수를 통해 위기지수를 얼마나 잘 설명하는지 그래프 통해 나타내었다. 위기지수는 2006년 초반과 2008년 중반에 위기가 발생했음을 나타내주고 있다.
신호접근법에서 위기 예측의 정확도를 높이는 가장 좋은 방법은 위기에 대하여 영향력이 높을 뿐만 아니라 위기 시점에 비해 선행적으로 위기 예측 신호를 생성하는 선행설명변수들을 선정하는 것이다. 본 연구에서는 건화물 시장에 영향을 미치는 것으로 예상되는 변수를 선정하고, 선행설명변수별 시차상관계수를 도출하였다. 선행설명변수들의 원데이터는 2002년 1월부터 2014년 6월까지의 월별 데이터를 사용하였다.
위기를 ‘국내에서 주로 수입되는 주요 곡물의 국제가격이 안정적인 상태를 벗어나 국내 물가에 상당한 파급영향이 우려되는 경우’로 정의하고 위기지수는 주요 국제곡물가격지수(FOB)의 전년 동월 대비 변화율과 수준을 동일한 비중으로 가중 평균하여 산출하였다. 분석에 이용된 선행설명변수들은 각종 곡물들의 선물가격, 국제유가 선물가격, 곡물 재고율, 순매수포지션(상업, 비상업) 등이다. 초기에는 예측의 정확도가 높았으나 최근 정확도가 다소 감소함에 따라 설명변수를 추가하고 다른 예측방법(순위 프로빗 모형, 인공신경망 모형)을 상호 보완하며 정량적인 자료 이외에 정성적인 자료를 추가하여 정확성을 높이려는 시도를 하고 있다(Kim et al.
신호란 위기에 대해 잠재적인 조기경보지표, 즉 선행지표들을 선정하여 비모수적 분포를 기초로 한 특정한 임계치를 설정한 후 조기경보지표가 임계치를 상회할 경우 위기 신호를 발송했다고 간주한다. 신호발송의 정확도를 높이기 위해 위기발생의 신호구간이 정해졌을 때 상위 또는 하위 특정구간에서 잡음/신호 비율을 최소화하는 임계치를 조기경보지표별로 따로 결정한다. 위기에 영향을 미치는 다양한 변수를 동시에 고려할 수 있다는 장점이 있으며, 신호접근법을 이용한 조기경보모형은 대부분 외환위기와 금융위기에 관한 것이다.
그리고 이 값이 선행 설명변수의 가중치로 적용된다. 앞에서 선정한 선행지표들의 최소 N/S 비율을 도출하고, 종합선행지수 산출시 단일요인이 중복되지 않게 가중합산하였다. 가중합산할 때 가중치는 각 개별지표들의 최소 N/S 비율을 사용하였다.
위기를 ‘국내에서 주로 수입되는 주요 곡물의 국제가격이 안정적인 상태를 벗어나 국내 물가에 상당한 파급영향이 우려되는 경우’로 정의하고 위기지수는 주요 국제곡물가격지수(FOB)의 전년 동월 대비 변화율과 수준을 동일한 비중으로 가중 평균하여 산출하였다.
위기지수로는 BDI를 사용하여 정의하였으며, 금융·경제·선박 등 다양한 선행지수를 활용하여 종합선행지수를 도출하였다.
이 시스템은 IMF, FRB 등에서 활용하고 있는 계량모형(신호접근법)을 이용하여 은행권 전체 그리고 개별은행의 외화유동성 위기발생 가능성 정도를 예측할 수 있도록 개발되었다. 주요 관찰변수로는 환율, 회사채수익률, 외화대출금으로 구성되며, 목표변수가 급격히 변동(임계치를 상회)하는 경우 위기발생으로 간주한다.
대상 데이터
이 네 가지 시장은 서로 유기적으로 연결되어 있어한 부문의 변화는 다른 부문의 변화를 야기한다(Kim, 2012). 본 연구에서도 건화물 시장의 조기경보모형을 연구함에 있어이 네 가지 시장의 데이터를 활용하여 분석한다.
본 연구에서는 건화물 시장에 영향을 미치는 것으로 예상되는 변수를 선정하고, 선행설명변수별 시차상관계수를 도출하였다. 선행설명변수들의 원데이터는 2002년 1월부터 2014년 6월까지의 월별 데이터를 사용하였다. 상관성이 높으나 선행성이 없는 선박해체량, 신조선가격지수, 중고선가격지수는 제외하였고, 상관성이 낮은 지수는 다양한 변수를 고려하기 위해 선행지수로 사용하였다.
이론/모형
곡물조기경보시스템 또한 신호접근법을 사용하여 시스템을 구축하였다. 위기를 ‘국내에서 주로 수입되는 주요 곡물의 국제가격이 안정적인 상태를 벗어나 국내 물가에 상당한 파급영향이 우려되는 경우’로 정의하고 위기지수는 주요 국제곡물가격지수(FOB)의 전년 동월 대비 변화율과 수준을 동일한 비중으로 가중 평균하여 산출하였다.
설명변수간 공적분 관계를 이용하여 시계열에 내재되어 있는 불안정성을 완화하는 분석기법이다. 또한 고용시장의 위기에 대한 조기경보모형은 순위프로빗 모형을 사용하여 구축하였다.
마지막으로 조기경보지수인 종합선행지수의 정확도는Kaminsky(1998)가 이용한 QPS(Quadratic Probability Score)를 적용하여 검정하였다. QPS는 0에서 2까지의 값을 가지며 0에 가까울수록 정확도가 높은 것을 의미한다.
성능/효과
Park(2000)은 신호접근법과 프로빗 모형에 의하여 외환·금융위기에 대한 조기경보모형을 구축한 후 양 모형의 표본내 및 표본 외 예측력을 비교하였다. 1997년 12월 외환위기 이전까지의 자료를 이용하여 신호접근법에 의해 구축된 조기경보모형은 표본 내 및 표본 외 예측력이 매우 높은 것으로 나타나 조기경보 장치로서 적합한 것으로 나타났다. 그러나 정치적 불안정이나 금융시장의 취약성 및 전염효과를 심도 있게 고려하지 못하고 거시경제 변수들에 크게 의존하고 있는 한계점을 가지고 있다.
위기를 판별하기 위한 임계치는 통계적으로 90% 수준을 벗어나는 경우로 설정하였다. BDI 지수를 활용해 위기지수와 임계치를 정의하여 건화물 시장의 위기 여부를 살펴본 결과 2002년 초반과 2008년 금융위기 시에 위기가 발생한 것으로 나타났다.
37로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 종합선행지수는 조기경보지수로서 적합한 것으로 나타났다.
37로 도출되어 정확도가 대체적으로 높은 편으로 나타났다. 따라서 신호접근법을 이용한 건화물시장 조기경보지수는 4개월에서 선행성이 가장 높고 정확도도 높은 것으로 나타나 조기경보지수로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
신호접근법을 통하여 해운분야 조기경보지수인 종합선행지수를 산출한 결과, 종합선행지수가 실제 해운분야의 위기지수와 약 4개월 시차를 두고 높은 상관계수를 보이는 것으로 나타났다. 또한 종합선행지수의 QPS가 0.37로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 종합선행지수는 조기경보지수로서 적합한 것으로 나타났다.
가장 중요한 것은 위기경보의 정확성을 높이는 것이다. 본 연구에서는 자료수집의 한계로 보다 많은 데이터를 활용하지못함으로써 조기경보의 정확도가 타 사례에 비해 낮은 결과를 보였다. 향후 연구에서는 최소 1년 전 위기를 예측할 수 있는모델 개발이 필요하다.
(2006)는 신호접근법이 가지는 취약성을 보완하는 대안으로서 사례기반추론(case based reasoning, CBR) 기법을 소개하고, 이를 이용하여 외환위기의 예측력을 개선할수 있음을 보여주었다. 분석결과, 사례기반추론 접근법이 제1종 오류와 제2종 오류 간 상충관계를 완화하여 위기예측의 효율성을 증가시킬 수 있었고, 동아시아 외환위기 이후로 연장한 분석에서도 이와 같은 결과를 확인하였다.
시차 상관계수를 구해본 결과, 4개월의 시차를 두고 위기지수와 가장 높은 상관계수를 보임에 따라 선행성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
위기지수로는 BDI를 사용하여 정의하였으며, 금융·경제·선박 등 다양한 선행지수를 활용하여 종합선행지수를 도출하였다. 신호접근법을 통하여 해운분야 조기경보지수인 종합선행지수를 산출한 결과, 종합선행지수가 실제 해운분야의 위기지수와 약 4개월 시차를 두고 높은 상관계수를 보이는 것으로 나타났다. 또한 종합선행지수의 QPS가 0.
(2003)는 Stability Oriented Approach(SOA)를 이용하여 금융위기를 조기에 대처하기 위한 방법으로 주식시장 안정성 지수(Stock Market Stability Index: SMSI) 제안하고이 지표의 기술적 우월성을 연구하였다. 이 연구에서 제안한 SMSI들은 금융 시장의 내부 및 외부 변화에 효율적으로 반응한다는 사실을 확인했으며, SMSI의 P-value 등을 적절히 활용할 경우 조기경보시스템으로 기능할 수 있음을 확인하였다.
위기지수는 2006년 초반과 2008년 중반에 위기가 발생했음을 나타내주고 있다. 조기경보지수(종합선행지수)는 2006년의 위기의 경우에는 별다른 신호를 보내지 않았지만 2008년 금융위기의 경우 위기지수에 비해 먼저 하락하기 시작하였으며, 신호를 위기에 비해 선행해서 보내고 있음을 확인할 수 있다.
QPS는 0에서 2까지의 값을 가지며 0에 가까울수록 정확도가 높은 것을 의미한다. 종합선행지수즉 위기경보지수의 QPS를 계산한 결과 0.37로 도출되어 정확도가 대체적으로 높은 편으로 나타났다. 따라서 신호접근법을 이용한 건화물시장 조기경보지수는 4개월에서 선행성이 가장 높고 정확도도 높은 것으로 나타나 조기경보지수로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
후속연구
해운산업의 특성상 관계되는 지수가굉장히 많기 때문에 이러한 분야별로 시계열 데이터를 구축해놓을 필요가 있다. 또한, 신호접근법의 단점을 보완하기 위해 다른 예측 모형을 이용해 시스템을 설계할 필요가 있으며, 정량적인 예측 이외에 정성적인 예측기법도 조화를 이루어야 할 것이다. 마지막으로 건화물 이외에 탱커, 컨테이너의 조기 경보 모형으로 범위를 확장하여 해운산업 전반에 대한 조기경보모형을 개발하는 연구가 필요할 것으로 보인다.
또한, 신호접근법의 단점을 보완하기 위해 다른 예측 모형을 이용해 시스템을 설계할 필요가 있으며, 정량적인 예측 이외에 정성적인 예측기법도 조화를 이루어야 할 것이다. 마지막으로 건화물 이외에 탱커, 컨테이너의 조기 경보 모형으로 범위를 확장하여 해운산업 전반에 대한 조기경보모형을 개발하는 연구가 필요할 것으로 보인다.
본 연구를 통해 해운분야의 조기경보시스템이 구상되었으나 보다 실질적으로 활용되기 위해서는 몇 가지 추가적 연구가 수행되어야 할 것으로 보인다. 우선 개발된 조기경보지수를 위기의 정도에 따라 단계별로 구분하는 작업이 이루어져야 한다.
본 연구에서는 자료수집의 한계로 보다 많은 데이터를 활용하지못함으로써 조기경보의 정확도가 타 사례에 비해 낮은 결과를 보였다. 향후 연구에서는 최소 1년 전 위기를 예측할 수 있는모델 개발이 필요하다. 해운산업의 특성상 관계되는 지수가굉장히 많기 때문에 이러한 분야별로 시계열 데이터를 구축해놓을 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
해운업의 산업 구조 특성은?
해운업은 수요와 공급의 특성상 위기 상황에 굉장히 취약한 구조를 가지고 있다. 기본적으로 해운은 단독적으로 수요를 발생시키지 못하며, 실물시장의 상황에 따라 파생적으로 수요가 발생한다. 따라서 실물시장의 경기에 굉장히 민감하게 반응하며, 이를 지속적으로 면밀하게 관찰하여야 한다. 공급적측면에서 살펴보면, 해운산업 특히 선사 입장에서 보면 비탄력적 성격이 높다. 선박의 건조와 인수에 걸리는 시간이 장기간 소요되기 때문에 수요에 탄력적으로 대응하기 어려우며, 용선·중고선 매매 등으로 어느 정도 탄력적 대응이 가능하지만, 대규모 자금과 복잡한 과정이 필요하기 때문에 해운산업의 공급은 성격상 비탄력적이게 된다.
해운산업의 특징은?
해운산업은 다른 산업과 비교해 보았을 때 복잡하고, 역동적이고, 불확실성이 많은 산업이라고 할 수 있다. 해운산업은 어떤 형태든 주요 영업용 고정자산인 선박과 관련되어 있으며, 생산과 판매가 동시에 이루어지는 서비스산업으로 해운수요와 공급에 대한 운임의 비탄력성으로 인한 운임과 수요, 공급 간에 유연성이 없어 세계 경기변동에 민감하다.
해운산업이 경기 변동에 민감한 이유는?
해운산업은 다른 산업과 비교해 보았을 때 복잡하고, 역동적이고, 불확실성이 많은 산업이라고 할 수 있다. 해운산업은 어떤 형태든 주요 영업용 고정자산인 선박과 관련되어 있으며, 생산과 판매가 동시에 이루어지는 서비스산업으로 해운수요와 공급에 대한 운임의 비탄력성으로 인한 운임과 수요, 공급 간에 유연성이 없어 세계 경기변동에 민감하다. 따라서 약간의 수요, 공급 불균형으로도 급격한 운임률의 변동을 초래하여 경기 변동이 매우 큰 산업이라는 속성을 지니고 있다.
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