본 연구는 해운시장의 불확실성과 각종 규제에 따라 해운회사의 중대한 경영 의사결정 중 하나인 선박 해체와 관련하여 선박 해체시장의 가격 변동 요인을 분석하였다. 해운선사는 운임의 하락, 선령 증가에 따라 비용이 증가 또는 새로운 환경규제나 규약에 따라 선박의 해체를 결정하게 된다. 그러나, 해운 4대 시장 중 운임시장과 더불어 해운회사에서 현금 유입을 정(+)의 방향으로 가져오는 해체선 시장가격에 관한 연구는 다른 시장에 비해서 상당히 미비하였다. 이에 본연구에서는 FMOLS 및 VECM 모형을 활용하여, 해체선 가격에 영향을 줄 수 있는 요인별 장기 탄력성을 탐색하고 단기적 인과관계를 알아보았다. 2015년 12월부터 2023년 4월까지 총 90개월의 동안의 시계열 자료를 활용하여, 해체선 시장의 대다수를 차지하는 인디아 및 방글라데시에서의 케이프사이즈 선박의 해체선 가격을 대상으로 연구를 시행하였다. 검증 결과 장기적으로는 선박 해체가격은 세계고철 가격, 20년차 중고케이프선 가격, 신조선 가격, 환율과 밀접한 관계를 가지고 있는 것으로 파악이 되었다. 단기 인과관계는 세계고철 가격의 증가는 선박 해체가격의 증가를 유발하지만, 나머지 변수는 선박 해체가격의 증가를 유발하지는 않았으며, 선박 해체가격 증가는 20년차 중고선 가격, 신조선 가격, 환율 증가를 유발하나, 나머지 변수는 유발하지 않는 것으로 파악되었다.
본 연구의 목적은 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 현금흐름할인법의 순현재가치 분석에 필요한 용선수익과 3개월 리보금리, 해체가격을 예측하여 미래 불확실성을 경감시킬 수 있는 선박의 가치를 측정하고자 했다. 정확한 연구분석을 위해 총 10,000회의 시뮬레이션을 수행하였으며, 연구 결과의 실증 분석을 위해 2010년 기준 선박 도입에 따른 선박 가치 분석을 일반적인 현금흐름할인법과 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 확률론적 현금흐름할인법을 비교 분석하였다. 본 연구의 분석 결과 지난 2010년 기준 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 현금흐름할인법을 시행할 경우 일반적인 현금흐름할인법을 통한 결과보다 부정적인 순현재가치가 산출되어 선주들의 무분별한 선박발주에 경각심을 일으키는 계기가 될 수 있었다. 본 연구에서 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 확률론적 현금흐름할인법 기반의 선박 가치평가방법은 확률분포를 통해 기존 현금흐름할인법에서의 고정된 현재가치가 아닌 미래의 불확실성에 대한 변수를 반복 검증함으로서 선주들이 현금흐름에 대한 유동성 리스크에 대처할 수 있는 정보를 제공한다는 가치를 가지고 있다.
최근 노후화된 LNG선박의 증가, 선박가격 하락으로 중고 LNG선 재활용 가능성이 증대되고 있다.또한 노후발전소 대체관련 Needs가 늘고 있으며 가스생산량 증가 및 친환경 연료가 각광받고 있어 가스 발전플랜트 매력도도 상승하고 있다. 이에 본 연구에서는 중고 LNG선을 개조하여 LNG저장 및 발전플랜트 기능을 갖추게 하고 이밖에 재기화기능,벙커링 기능을 갖춘 복합기능 플랜트에 대한 기획연구를 수행하였다.이를 통해 노후 화력발전 중단,원전해체 등으로 인한 에너지 공백을 대체하고 국가 위기사태에 이동형 발전 플랜트를 긴급으로 투입가능해지며 대북 경협 등 정책에 새로운 대안으로 활용할 수 있다.
중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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