DOI QR코드

DOI QR Code

The Effect of BDI on the Network Connectedness of Shipping Companies: Focusing on CoVaR Network Connectedness

BDI가 해운선사 네트워크 연계성에 미치는 영향: CoVaR 네트워크 연계성을 중심으로

  • 정대성 (광주대학교 경영학과) ;
  • 최기홍 (부산대학교 경제통상연구원)
  • Received : 2023.12.08
  • Accepted : 2023.12.28
  • Published : 2023.12.31

Abstract

Based on daily data from January 4, 2016 to September 27, 2022, the impact of extreme movements of BDI on shipping companies' network connectivity was analyzed using CoVaR network connectivity. The main results and policy implications are as follows. First, according to the copula model results, the Student-t copula was selected as the most suitable model for COSCO, HMM, HRAG, MAERSK, and WAN. EVER was selected as a time-varying Gumbel copula, and YANG was selected as a time-varying rotated-Gumbel copula. Second, as a result of analysis using the TVP-VAR model, the linkage between shipping companies tended to increase when the BDI turned into an extreme risk state. In the comparison of net connectivity, the roles of COSCO and EVER changed. In addition, in the analysis of net pairwise connectivity, it was found that the change in the extreme risk state of BDI also affected the connectivity of shipping companies. In particular, EVER, WAN, and COSCO showed large changes. Taken together, the extreme fluctuations in BDI changed the role of Asian shipping companies, intensifying competition among shipping companies and strengthening risk delivery. It was confirmed that BDI has a great influence on the network connectivity of shipping companies and has an important influence on the stability of the stock market network. Therefore, the results of this study should consider not only the connectivity of shipping companies according to market conditions, but also the connectivity in extreme situations.

2016년 1월 4일부터 2022년 9월 27일까지의 일별 자료를 바탕으로, CoVaR 네트워크 연계성을 활용하여 BDI의 극단적인 움직임이 해운선사 네트워크 연계성에 미치는 영향을 분석했다. 주요 결과와 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, copula 모델 결과에 따르면, COSCO, HMM, HLAG, MAERSK, WAN은 Student-t copula가 가장 적합한 모델로 선정되었다. EVER는 시간가변적 Gumbel copula, YANG은 시간가변적 rotated-Gumbel copula로 선정되었다. 둘째, TVP-VAR 모델을 사용하여 분석한 결과, BDI의 극단적인 위험 상태로 변할 때 해운선사 간의 연계성이 증가하는 경향을 보였다. 순 연계성 비교에서는 COSCO와 EVER의 역할이 변화였다. 또한 순쌍별 연계성 분석에서, BDI의 극단적인 위험 상태 변화가 해운선사 연계성에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, EVER, WAN, COSCO 등이 큰 변화를 보였다. 이를 종합하면, BDI의 극단적 변동은 아시아 해운선사들의 역할을 변화시키며, 해운선사 간의 경쟁을 심화시키고 위험 전달을 강화시켰습니다. BDI가 해운선사 네트워크 연계성에 큰 영향을 미치며, 주식시장 네트워크의 안정성에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인했다. 따라서 이 연구 결과는 해운선사들이 시장 상황에 따라 연계성뿐만 아니라 극단적 상황에서의 연계성도 고려해야 해야한다.

Keywords

Acknowledgement

이 연구는 2023년도 광주대학교 대학 연구비의 지원을 받아 수행되었음.

References

  1. Adrian, T., and Brunnermeier, M. K.(2016), CoVaR. The American Economic Review, 106(7), 1705.
  2. Alizadeh, A. H., and Muradoglu, G.(2014), Stock market efficiency and international shipping-market information. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 33, 445-461. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2014.10.002
  3. Antonakakis, N., Chatziantoniou, I., and Gabauer, D.(2020), Refined measures of dynamic connectedness based on time-varying parameter vector autoregressions. Journal of Risk and Financial Management, 13(4), 84.
  4. Bandyopadhyay, A., and Rajib, P.(2023), The asymmetric relationship between Baltic Dry Index and commodity spot prices: evidence from nonparametric causality-in-quantiles test. Mineral Economics, 36(2), 217-237. https://doi.org/10.1007/s13563-021-00287-y
  5. Giannarakis, G., Lemonakis, C., Sormas, A., and Georganakis, C.(2017), The effect of Baltic Dry Index, gold, oil and usa trade balance on dow jones sustainability index world. International Journal of Economics and Financial Issues, 7(5), 155.
  6. Liu, B. Y., Fan, Y., Ji, Q., and Hussain, N.(2022), High-dimensional CoVaR network connectedness for measuring conditional financial contagion and risk spillovers from oil markets to the G20 stock system. Energy Economics, 105, 105749.
  7. Sklar, M.(1959), Fonctions de repartition a n dimensions et leurs marges. In Annales de l'ISUP, 8(3), 229-231.
  8. Tsouknidis, D. A.(2016), Dynamic volatility spillovers across shipping freight markets. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 91, 90-111. https://doi.org/10.1016/j.tre.2016.04.001
  9. Yang, J., Zhang, X., and Ge, Y. E.(2022), Measuring risk spillover effects on dry bulk shipping market: a value-at-risk approach. Maritime Policy and Management, 49(4), 558-576. https://doi.org/10.1080/03088839.2021.1889064
  10. 김형호.성기덕.전준우.여기태(2016), 해운선사 주가와 해상 운임지수의 영향관계 분석. Journal of Digital Convergence, 제14권 6호, 157-165.
  11. 서지영.서현원(2010), KDI 경제정보센터.
  12. 최기홍(2022), 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수가 원유시장의 위험-수익 관계에 미치는 영향, 한국항만경제학회지, 38(4), 107-118.
  13. 최기홍(2023), 해운선사 주가와 해상운임지수 사이의 위험 전이효과, 한국항마경제학회지, 39(1), 115-129.
  14. 최기홍.김동윤(2018), 발틱 운임지수와 원유시장 간의 상호관련성, 한국항만경제학회지, 34(4), 125-140. https://doi.org/10.38121/kpea.2018.12.34.4.125
  15. 최기홍.김동윤(2019), 발틱운임지수가 한국 주가 변동성에 미치는 영향. 한국항만경제학회지, 제35권 2호, 61-76.
  16. 최기홍.김부권(2022), 해상운임지수와 상품가격 사이의 동적 연계성 분석, 한국항만경제학회지, 38(2), 49-67. https://doi.org/10.38121/kpea.2022.3.38.2.49
  17. 황요평.오예은.박근식(2022), 제철원료 운송시장의 변동성 전이 분석에 대한 연구, 무역학회지, 제47권 4호, 215-231. https://doi.org/10.22659/KTRA.2022.47.4.215