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.
최근, 환경문제에 대한 국제적인 관심이 증대되면서 선박 연료에 의한 온실가스 배출을 감소시키려는 노력이 이루어지고 있지만, 석유 연료에 대한 의존은 한동안 지속될 것으로 보인다. 선박의 총 운항 비용 중 연료비가 높은 비중을 차지하고 있으므로 해운 시장에 대한 유가의 영향력을 분석하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 국제 유가 변동이 벌크선 4대 해운 시장인 운송 시장, 용선 시장, 신조선 시장, 중고선 시장의 상관관계와 영향력을 검증하는 것이다. 유가 변수는 WTI를 사용하였고, 4대 해운 시장은 운임, 용선료, 신조선가, 중고선가를 케이프사이즈, 파나막스, 수프라막스, 핸디사이즈로 구분하여 2017년 5월부터 2020년 12월까지 월별 데이터를 사용하였다. 첫째, VAR 모형을 이용한 상관관계 분석 결과, 국제 유가의 변화가 BCIS에 미치는 효과는 시차 2기에서만, BSIS의 경우 모든 시차에서, BHIS의 경우 시차 1기에서만 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 둘째, VECM 모형을 이용한 상관관계 분석 결과, BPIC, BHIC, BCIN, BHIR의 경우 국제 유가와의 공적분 관계에서 공적분 계수값이 5% 유의수준에서 부(-)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 또한, 동태적 상관관계의 경우 시차 1기의 유가 가격 상승은 금기의 BCIN 신조선가 하락으로, 시차 1기와 2기의 유가 가격 상승은 금기의 BHIR 중고선가 하락으로 이어지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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