The of purpose of this study is to predict export and import container volumes using a Decision Tree analysis. Factors which can influence the volume of container cargo are selected as independent variables; producer price index, consumer price index, index of export volume, index of import volume, index of industrial production, and exchange rate(won/dollar). The period of analysis is from january 2002 to December 2011 and monthly data are used. In this study, CRT(Classification and Regression Trees) algorithm is used. The main findings are summarized as followings. First, when index of export volume is larger than 152.35, monthly export volume is predicted with 858,19TEU. However, when index of export volume is between 115.90 and 152.35, monthly export volume is predicted with 716,582TEU. Second, when index of import volume is larger than 134.60, monthly import volume is predicted with 869,227TEU. However, when index of export volume is between 116.20 and 134.60, monthly import volume is predicted with 738,724TEU.
This study investigates the difference of behavioral patterns between the import container volume of all ports and that of Gwangyang port in Korea. All series span the period January 1999 to December 2008. I first test whether the series are stationary or not. I can reject the null hypothesis of a unit root in each of the level variables and of a unit root for the residuals from the cointegration at the 5 percent significance level. I hitherto make use of variance decompositions and impulse response functions, both of which have now been widely used to examine how much movement in one variable can be explained by innovations in different variables and how rapidly these fluctuations in one variable can be transmitted to another. The variance decompositions for the import container volume show that the proportions of the forecast error variance of import container volumes explained by themselves are 30 and 26 per cent after 12 months, respectively. As a result, innovations in exchange rate and business activity explain 70 and 74 per cent of the variance in the import container volume. All in all, innovation accounting indicates that import container volumes are not exogenous with respect to exchange rate and business activity. The impulse responses indicate that container volumes decrease sharply to the shocks in exchange rate and decay very slowly to its pre-shock level, while container volumes respond positively to the shocks in the business activity and disappear very slowly, showing that the shocks last very long. Furthermore Gwangyang port is more sensitive to the change of the exchange rate and the industrial production than all ports.
This paper investigates the influence of industrial activity volatility and exchange rate volatility on import container volume of the Korea during the 1999:1- 2010:9. Conditional variance from the GARCH(1, 1) model is applied as the volatility. The Johansen multivariate cointegration method and the error correction (general-to-specific) method are applied to study the relationship between import volume and its determinants. The empirical results show that volatility has statistically significant negative effect on import volume.
Free Trade Agreement(FTA) aims at abolishing tariffs on trade among nations or regions resulting in having a significant impact on maritime transportation and port. Korea made the first FTA with Chile in 2004 and the trade volume between two countries has seen significant increase. The literature on such impact, however, seems to be very limited. The main purpose of this study is, therefore, to analyze the impact of Korea-Chile Free Trade Agreement on the imported container throughput from Chile at the Busan Port. For this both cross-sectional and time series data are collected that comprise container throughput, Gross Domestic Product (GDP), import tariff, and maritime freight rate, from 2000 to 2011, and the gravity model is applied. The main result of the study shows that the dependent variables, GDP and import tariff are statistically significant, but the maritime freight rate is not consistent with regarding to statistical significance and parameter sign.
Mi-Sum Kim;Ye-Ji Kim;Eun-Su Kim;Bo-Kyung Lee;Yu-Ri Han;Gyu-Young Lee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.1094-1095
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2023
우리나라는 지리적 여건 상 대외무역에 대한 의존도가 높기 때문에, 해상운송에서의 물동량을 예측하여 항만시설을 개발하는 것이 매우 중요하다. 한편 우리나라 컨테이너 운송의 75%는 부산항을 통해 운송되고 있기 때문에 경기 회복을 위해서는 부산항의 경쟁력 강화가 급선무이다. [1] 물동량은 경제적 수입 뿐만 아니라, 지속가능성을 예측하는 측면에서도 가치가 있다. 본 연구에서는 물동량, 경제지수, 기후정보 등 다양한 입력변수와 LSTM 모델을 이용하여 보다 정확한 부산항 컨테이너 물동량 딥러닝 예측모델을 구현하였다.
The purpose of this paper is to find some implications for Korean seaports in terms of operation and development of ports, in particular for attracting more transshipment container cargoes into major Korean seaports. This was accomplished by the O-D analysis between major Korean seaports and top 20 Chinese ports.
The purpose of this study is to predict the railway cargo volume on Busan new-port and north-port, in order to revitalize railway transport. This paper is organized as follows. Section 1 presents the description of the objective and methods on this study. Section 2 presents the status of Railway Cargo volumes and Construction plan of railway facilities in Busan New port. Section 3 presents the Forecast Railway Cargo volume using a volume ratio, actual volume records and another predicted datas. Section 4 summarizes our conclusions and further research topics. Especially, korea faces enforcement of green Logistics policy. Modal shift to trail freight transportation is one of ways, but there are no more detail plans. so it need that a cooperation system in government department, a indirect subside policy shift to rail freight transportation from trucking for revitalization of Railway Freight transportation.
Park, Young-il;Nam, Tae-Hyun;Ma, Hye-Min;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.16
no.3
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pp.275-289
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2018
It is necessary to develop a bridgehead port for trading with northern countries to promote trade through the East Sea because the East Sea Rim economic bloc around the Northeast Asia including South Korea, China, Russia, Japan, and North Korea has a high growth potential in the future. Therefore, this study aims to suggest a strategic direction to enhance the competitiveness of Donghae Port through reinforcement of container cargoes by conducting Importance-Performance Analysis (IPA) for stakeholders of Donghae Port. The analysis results suggest that it is necessary to improve the five evaluation factors: attractiveness of container and bulk volumes, appropriate ratio of export/import container quantities, frequency of vessel entry and diversity of sea routes, convenience of complex linked transportation, and competitiveness of cargo handling equipment. The implications of this study are as follows. First, it is necessary to continuously research the current status of container and bulk cargo volumes of the port and ways to increase the absolute cargo volume. Second, we need to consider realistic alternatives to improve the ratio of export/import container quantities. Third, in terms of network, we should establish a service improvement plan to increase the frequency of port calls and the diversity of sea routes. Furthermore, incentives should be provided to increase the trade volume of Donghae Port through strengthened complex linked transportation function. Finally, it is urgently necessary to provide investment support for container handling equipment as an essential requirement for the activation of the container cargoes in Donghae Port.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.155-161
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2023
97.5% of our country's exports and 87.2% of imports are transported by sea, making ports an important component of the Korean economy. To efficiently operate these ports, it is necessary to improve the short-term prediction of port water volume through scientific research methods. Previous research has mainly focused on long-term prediction for large-scale infrastructure investment and has largely concentrated on container port water volume. In this study, short-term predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume were performed for Ulsan Port, one of the representative petroleum ports in Korea, and the prediction performance was confirmed using the deep learning model LSTM (Long Short Term Memory). The results of this study are expected to provide evidence for improving the efficiency of port operations by increasing the accuracy of demand predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume. Additionally, the possibility of using LSTM for predicting not only container port water volume but also petroleum and liquefied gas cargo water volume was confirmed, and it is expected to be applicable to future generalized studies through further research.
This study is aimed to obtain the influence of port hinterlands on container cargo volumes of Incheon port using System Dynamics(SD). Also, macro economic index such as exchange rates(US dollar), balance of current account, capital balance, Japan trade, China trade, export unit value index, import unit value index, total turnover of Incheon port were used as the factors that influence container cargo volumes of Incheon port. Moreover micro index regarding port hinterlands' operating companies such as total sales, rental fee, number of employees were introduced in the simulation model. In order to measure accuracy of the simulation, this study implemented MAPE analysis. And after the implementation, the simulation was decided as a much more accurate model because MAPE value was calculated to be within 10%. This study respectively examined factors using the sensitivity analysis. As a result, in terms of the effects on cargo volume in Incheon Port, the factor named 'cargo volumes of port hinterlands' operating companies' is most significant. And increasing the rental fee of hinterland was resulted in decreasing the cargo volumes of Incheon port.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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