Journal of Korea Port Economic Association (한국항만경제학회지)

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Risk Estimates of Structural Changes in Freight Rates

해상운임의 구조변화 리스크 추정

  • Received : 2023.12.08
  • Accepted : 2023.12.28
  • Published : 2023.12.31
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Abstract

This paper focuses on the tests for generalized fluctuation in the context of assessing structural changes based on linear regression models. For efficient estimation there has been a growing focus on the structural change monitoring, particularly in relation to fields such as artificial intelligence(hereafter AI) and machine learning(hereafter ML). Specifically, the investigation elucidates the implementation of structural changes and presents a coherent approach for the practical application to the BDI(Baltic Dry-bulk Index), which serves as a representative maritime trade index in global market. The framework encompasses a range of F-statistics type methodologies for fitting, visualization, and evaluation of empirical fluctuation processes, including CUSUM, MOSUM, and estimates-based processes. Additionally, it provides functionality for the computation and evaluation of sequences of pruned exact linear time(hereafter PELT).

본 연구는 기존의 비선형 추정에 기초한 구조 단절/변화를 검정하기 위한 모형을 선형 회귀 분석으로 일반화한 모형으로 효율적 추정이 가능함을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 추정을 위해 인공지능, 머신러닝 등 분야와 관련해 구조 단절/변화 모니터링에 대한 관심이 높아지는 최근 이슈에 대해 선형회귀에 근거한 본 연구의 실증분석 결과는 구조 단절을 명확하게 추정하였으며, 글로벌 시황을 나타내는 대표적인 건화물선 운임 지수(발틱 드라이 벌크 지수, BDI)에 대한 적용 결과는 기존 연구와 일치하는 추정 결과를 제시한다. 이상의 선형 회귀에 근거한 분석은 CUSUM, MOSUM, F-통계 기반 프로세스 등 경험적 변동 프로세스의 피팅, 시각화 및 평가를 위한 다양한 유형의 추정에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 추가적으로 기존 연구에서 제시한 PELT(pruned exact linear time)를 적용한 추정에서도 유사한 추정 결과를 각각 나타낸다.

Keywords

Acknowledgement

This work was supported by the Ministry of Education of the Republic of Korea and the National Research Foundation of Korea(NRF-2022S1A5A2A01047618)

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