핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.
핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.
The handysize bulk carriers are capable of transporting a variety of cargo that cannot be transported by mid-large size ship, and the spot chartering market is active, and it is a market that is independent of mid-large size market, and is more risky due to market conditions and charterage variabili...
The handysize bulk carriers are capable of transporting a variety of cargo that cannot be transported by mid-large size ship, and the spot chartering market is active, and it is a market that is independent of mid-large size market, and is more risky due to market conditions and charterage variability. In this study, Granger causality test, the Impulse Response Function(IRF) and Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) were performed using monthly time series data. As a result of Granger causality test, coal price for coke making, Japan steel plate commodity price, hot rolled steel sheet price, fleet volume and bunker price have causality to Baltic Handysize Index(BHSI) and charterage. After confirming the appropriate lag and stability of the Vector Autoregressive model(VAR), IRF and FEVD were analyzed. As a result of IRF, the three variables of coal price for coke making, hot rolled steel sheet price and bunker price were found to have significant at both upper and lower limit of the confidence interval. Among them, the impulse of hot rolled steel sheet price was found to have the most significant effect. As a result of FEVD, the explanatory power that affects BHSI and charterage is the same in the order of hot rolled steel sheet price, coal price for coke making, bunker price, Japan steel plate price, and fleet volume. It was found that it gradually increased, affecting BHSI by 30% and charterage by 26%. In order to differentiate from previous studies and to find out the effect of short term lag, analysis was performed using monthly price data of major cargoes for Handysize bulk carriers, and meaningful results were derived that can predict monthly market conditions. This study can be helpful in predicting the short term market conditions for shipping companies that operate Handysize bulk carriers and concerned parties in the handysize chartering market.
The handysize bulk carriers are capable of transporting a variety of cargo that cannot be transported by mid-large size ship, and the spot chartering market is active, and it is a market that is independent of mid-large size market, and is more risky due to market conditions and charterage variability. In this study, Granger causality test, the Impulse Response Function(IRF) and Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) were performed using monthly time series data. As a result of Granger causality test, coal price for coke making, Japan steel plate commodity price, hot rolled steel sheet price, fleet volume and bunker price have causality to Baltic Handysize Index(BHSI) and charterage. After confirming the appropriate lag and stability of the Vector Autoregressive model(VAR), IRF and FEVD were analyzed. As a result of IRF, the three variables of coal price for coke making, hot rolled steel sheet price and bunker price were found to have significant at both upper and lower limit of the confidence interval. Among them, the impulse of hot rolled steel sheet price was found to have the most significant effect. As a result of FEVD, the explanatory power that affects BHSI and charterage is the same in the order of hot rolled steel sheet price, coal price for coke making, bunker price, Japan steel plate price, and fleet volume. It was found that it gradually increased, affecting BHSI by 30% and charterage by 26%. In order to differentiate from previous studies and to find out the effect of short term lag, analysis was performed using monthly price data of major cargoes for Handysize bulk carriers, and meaningful results were derived that can predict monthly market conditions. This study can be helpful in predicting the short term market conditions for shipping companies that operate Handysize bulk carriers and concerned parties in the handysize chartering market.
Kavussanos, M. G., and I. D. Visvikis. (2006). Shipping freight derivatives: A survey of recent evidence. Maritime Policy & Management, Vol.33, No.3, 233-255.
Notteboom, T. E., & B. Vernimmen. (2009). The effect of high fuel costs on liner service configuration in container shipping. Journal of Transport Geography, No.17, No.5, 325-337.
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