• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.63-65
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.167-173
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.49-67
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• 2022

본 연구는 Diebold and Yilmaz (2012, 2014, 2016)의 분석방법을 적용하여 2007년 7월 19일부터 2022년 3월 31일까지 해상운임지수(BDI, BDTI, BCTI)에너지(원유, 천연가스, 석탄), 곡물(대두, 옥수수, 밀)을 대상으로 연계성을 분석하였다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 분석 결과에 따르면 전체 분석기간의 경우 총 연계성은 20.43%로 측정되어, 해상운임지수와 상품가격 사이에 상호 연관성이 낮은 것으로 나타났다. 또한, 방향 연계성 결과를 살펴보면, 영향력이 가장 큰 변수는 옥수수로 나타났으며, 그 반대로 BDI가 가장 낮은 변수로 나타났다. 마지막으로 시기별로 구분하였을 때, COVID-19 기간에만 BCTI가 주도적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 표본이동분석결과에 따르면, 총 연계성이 금융위기, 무역전쟁, COVID-19 등과 같이 경제 상황의 변화와 특정 사건이 발생할 때 서로 간의 상호 연관성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권4호
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• pp.223-242
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• 2023

본 연구는 상품시장과 해상운임시장 간의 수익률 및 변동성 전이효과를 다양한 주파수 영역(단기, 중기, 장기)에서 분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수익률 관점에서는 단기적으로 상품시장과 해상운임시장 간에 높은 연계성이 나타나며, 금속 상품시장은 특히 이러한 정보전이효과에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 변동성 관점에서는 총 연계성이 단기에서 장기로 갈수록 증가하는 것이 관찰되며, 특히 BDI, BDTI, 농산물 및 에너지 상품 시장에서의 장기 위험 전이효과가 큰 것으로 나타났다. 특히, 주요 글로벌 사건 예를 들어 미·중 무역전쟁, COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁 기간에 에너지 상품시장의 위험 전이효과가 급격히 증가하는 것이 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.127-132
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• 2021

본 논문은 건화물시장과 탱커시장의 운임지수 예측에 관하여 머신러닝을 적용하였으며 신호분해법인 웨이블릿 분해와 EMD분해를 데이터 전처리 과정에 반영하여 시간의 영역의 정보와 주파수 영역의 정보를 모두 반영할 수 있는 운임예측모형을 구축하였다. 건화물 시장의 경우 웨이블릿으로 분해한 예측모형이 우수하였으며 탱커시장의 EMD분해로 예측한 모형이 우수하였으며 실무적으로 각 운송시장 참여자들에게 새로운 단기예측 방법론을 제시하였다. 이러한 연구는 운송시장에서 양적으로 가장 중요한 건화물 시장과 탱커시장에 대한 다양한 예측방법론을 확대하고 새로운 방법론을 제시하였다는 측면에서 중요하며, 변동성이 큰 운임시장에서 과학적인 의사결정 방법에 대한 실무적인 요구를 반영할 수 있을 뿐만 아니라 가장 빈번한 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄질 수 있는 기초가 될 것으로 기대된다.