Purpose - This paper evaluated the efficiency performance of the three major maritime transport markets and examined the determinants of the performance. The firms' revenue fluctuates with the changes of the economic cycle; hence it is important for them to set up business strategies to improve efficiencies. A lack of efficiency measurements for shipping firms leads to a significant gap in determining their overall performance. Research design, data, and methodology - Each of DEA scores was adopted for the evaluation and panel regression was used to examine the impact of determinants on the performance. The analysis included 50 shipping firms from three maritime transport markets as follows; 15 firms of container liners, 18 firms of bulk carrier and 17 firms of tanker carriers, and its period was from 2010 to 2016. Results - In the CCR model, container liners were the highest, tanker carriers were the second, and bulk carriers were the lowest in operation efficiency and financial efficiency. By region, operation efficiency and financial efficiency was high in the order of America, Asia, and Europe. Conclusions - This study suggests business strategies for maritime transport companies based on the analytical results of determinants of operational and financial efficiency.
Purpose: The purpose of this study is to overcome limitations of conventional studies that to predict Baltic Dry Index (BDI). The study proposed applications of Artificial Neural Network (ANN) named Long Short-Term Memory (LSTM) to predict BDI. Methods: The BDI time-series prediction was carried out through eight variables related to the dry bulk market. The prediction was conducted in two steps. First, identifying the goodness of fitness for the BDI time-series of specific ANN models and determining the network structures to be used in the next step. While using ANN's generalization capability, the structures determined in the previous steps were used in the empirical prediction step, and the sliding-window method was applied to make a daily (one-day ahead) prediction. Results: At the empirical prediction step, it was possible to predict variable y(BDI time series) at point of time t by 8 variables (related to the dry bulk market) of x at point of time (t-1). LSTM, known to be good at learning over a long period of time, showed the best performance with higher predictive accuracy compared to Multi-Layer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Network (RNN). Conclusion: Applying this study to real business would require long-term predictions by applying more detailed forecasting techniques. I hope that the research can provide a point of reference in the dry bulk market, and furthermore in the decision-making and investment in the future of the shipping business as a whole.
본 연구는 2000년부터 최근 2016년 6월까지 월별 시계열 자료를 이용하여 대표적 글로벌 운임지수인 발틱 건화물지수(Baltic Dry-bulk Index 이하 BDI)와 중국의 컨테이너 운임지수(China Container Freight Index 이하 CCFI) 간의 동조성을 분석한다. 경기변동모형의 불안정성을 반영한 Engle-Granger 2단계 공적분 검정결과는 두 시장간 동조성이 존재하지 않는 것으로 나타났으나, 인과성 검정결과는 전세계 물동량의 상당부분을 차지하는 중국의 해운시황이 글로벌 운임시장에 통계적으로 유의한 영향이 존재하는 것으로 드러났다. 이러한 실증분석결과는 해운시황 예측에 중국의 CCFI지수를 어떻게 활용하는 것이 적합한가에 대한 답을 제시한다. 즉, 실무에서 중국의 운임지수 CCFI를 글로벌 운임지수 BDI를 대신하여 분석하는 것은 적합하지 않으며, BDI 예측모형에 CCFI를 포함하는 것이 적절함을 의미한다. 이상의 실증분석 결과는 산업간 동조성 분석을 해운산업의 경기변동에 적용한 사례로 향후 불안정한 글로벌 시황 예측에 중국의 경기변동 상황을 어떻게 고려하는 것이 적절한가를 제시한다.
The aim of this study was to examine determinants of secondhand Bulk carrier and Oil tanker prices. This study compiled S& P transaction data taken from the Clarksons Research during J anuary 2018 to April 2022 to see how independent variables influenced secondhand ship prices. In the secondhand ship pricing model of entire segments, size, age, and LIBOR showed significant effects on prices. A vessel built in J apan and Korea was traded at a higher price than a vessel built in other countries. In the bulk segment, size, age, Clarksea index, LIBOR, and inflation were meaningful variables. In the Tanker segment, unlike Bulk carrier, only size and age were useful variables. This study performed regression analyses for various sizes of Bulk carriers and Oil tankers. It verified that impacts of variables other than ship size and age were significantly associated with ship type and size while macroeconomic variables had no influence except for bulk carriers. By applying diverse variables affecting secondhand ship price estimation according to various sizes of Bulk carriers and Oil tankers, this study will expand the scope of practical application for investors. It also reaffirms prior research findings that the secondhand ship market is primarily market-driven.
The industrial operation is one of the three basic modes of shipping operation with liner and Tramp operations. Industrial operators usually control vessels of their own or on a time charter to minimize the cost of shipping their cargoes. Such operations abound in shipping of bulk commodities, such as oil, chemicals and ores. This work is concerned with an operational optimization analysis of the fleet owned by a major oil company. a typical industrial operator. The operational optimization problem of the fleet of a major oil company is divided Into two phase problem. The front end corresponds to the optimization problem of the transportation of crude oil. product mix. and the distribution of product oil to comply with the demand of the market. The back end tackles the scheduling optimization problem of the fleet to meet the seaborne transportation demand derived from the front end. A case study reflecting the practices of an international major oil company is demonstrated to make clear the underlying ideas.
본 연구는 부정기 건화물선 시장에서 용선의사결정시 분석적 방법과 의사결정자의 경험에 의한 직관이나 성향과 같은 직관적 방법이 의사결정에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 해운기업들이 왜 운임 예측, 용선계약시 고려하는 업무요소와 대안선택의 중요도와 같은 분석적인 방법에 따라서 합리적인 의사결정과 행동을 하지 않고, 동일한 시장 상황에서 의사결정의 차이로 동일한 행동을 하지 않는지 확인하기 위하여 용선 의사결정모형 연구를 시작하였다. 해운기업들은 용선 의사결정을 위해서 시장 전망, 현물 및 선물지수와 같은 외부 환경적인 시장요인을 활용하며, 내부적으로 운임(용선료) 분석, 화물 및 계약의 특성에 따라서 위험성이 적은 대안 선택을 위한 분석을 한다. 하지만 분석적 방법으로 확인이 어려운 다양한 의사결정 부분들이 존재하고 제한된 시간 안에 빠른 결정이 필요한 상황에서 의사결정자의 경험적 직관이나 심리적인 요인에 따른 의사결정이 최적의 대안 선택이 될 수도 있다. AHP분석으로 용선의사결정시 의존하는 방법 요인들의 중요도를 검증하였다. 용선의사결정 상위요인의 의존도는 시장요인, 경험적 직관, 내부요인, 군집행동성, 손실회피성 순으로 나타났다. 세부요인으로는 현물 운임지수, 경험적 직관이 의사결정시 의존하는 가장 중요한 요인으로 확인되었다. 분석적 방법인 내부적 분석보다 경험적 직관이 보다 중요도가 높다는 것을 확인하였다. 의사결정의 부문에 따른 대안 결정 분석 결과, 운임(용선료) 의사결정시에는 시장요인, 내부요인, 손실회피성, 군집행동성에 의존도가 높으며, 선박과 선사 결정에서는 경험적 직관성에 의존도가 높은 것으로 나타났다. 대안으로 선택할 수 있는 선박들의 운임에 차이가 작을 경우에는 의사결정자의 경험에 의해서 선박과 선사를 결정하고 있음을 알 수 있다. 용선계약의 형태에 따른 대안 결정 분석 결과, 장기계약 결정시에는 상대적으로 시장요인, 내부요인, 손실회피성에 의한 의존도가 높게 나타났으며, Spot계약 결정시에는 경험적 직관성과 군집행동성에 더 의존하고 있다고 나타났다. 장기계약은 Spot계약보다 시황에 따른 손실위험이 높고 손실 금액이 매우 크기 때문에 보다 더 분석적인 방법이 필요하며 손실회피 성향이 더 높게 작용한다고 판단된다. 또한 Spot계약시에는 보다 탄력적이고 빠른 의사결정이 필요하며 담당 관리자의 의사결정에 대한 권한이 많고, 장기계약보다 시황에 따른 손실 위험성의 민감도가 낮고, 분석적 방법보다는 경험과 시장의 분위기에 따라가는 의사결정을 하고 있다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 온전히 합리적일 수 없는 인간의 제한된 합리성과 때로는 경험에 의존하거나 심리적인 성향을 부정기 건화물선 해운시장에서 용선 의사결정모형에 적용하여 학문적으로 연구하고 증명한 것에 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 불확실하고 의사결정에 따른 손실 위험이 높은 부정기선 시장에서 의사결정자의 경험과 통찰력이 해운기업의 용선계약 부분의 업무 성과와 수익에 매우 중요한 영향이 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 우리나라 외항 화물운송기업을 대상 2008년부터 2017년까지의 자료를 이용하여 보유 선박 유형에 따른 기업의 재무적 특성과 기업성과에 미치는 영향에 대한 분석을 위하여 보유 선박 유형을 LNG선, LPG선, 벌크선, 원유석유제품류운반선, 일반화물선, 풀컨테이너선 등으로 분류하여 분석하였다. 실증분석결과 외항 화물운송기업의 전체 부채비율이 다소 증가하고 있으며, 보유 선박유형별 재무적 특성과 기업성과에 영향을 미치는 주요 요인의 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 LPG선은 기업규모와 부채비율, 벌크선은 성장률, 일반화물선은 기업규모, 부채비율, 연수, 마지막으로 풀컨테이너선은 기업규모, 성장률, 부채비율, 접대비비율 및 연수가 총자산순이익률에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 따라서 각 해운선사들은 보유선박유형에 따라 성과에 영향을 미치는 주요 재무적 요인들의 차이를 인식하고 이에 따른 선제적 조치와 선박포트폴리오의 다각화를 추진할 필요가 있다.
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.
A lot of studies of ship's economy are on the traditional fields such asreducing propulsion resistance, raising cargo handling rates and lessening building consts, but there are few researches on the merchant ship's economy concerning their deadweights and speeds according to shipping companies managerial cercumstances. Contrary to the contemporary trend that "the bigger, the better, if the cargo handling rate could increased sufficiently to hold down port time to that rate of smmaler vessels", this paper demonstrates the existence of certain limits in ship's size and speed according to the coditions of the freight rates, voyage distances, cargo handing rates, prices of fuel oil, interst rates etc. Fom the curves of criteria contour for various ship's deadweights and speeds which are depicted from the gird search method, one can get the costs and the yearly profit rates under the conditiions of large volume with long term contracts for the transportation of bulk cargoes. In estimating ship's transportation economy, the auther takes the position that the profit rate method is properer than the cost method, and introduces the calculation table of the voyage profit rate index. The use of the criteria contours will be of help to ship owners in determining the size and speed of the ship which will be built or purchased and serve in a certain trade route.
In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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