It has been more recent trends in container trade to make bogger ship from shipowners that many more parties concerned are getting involved. Well, it is natural to swift these situations if we have looked into container trade market in present time, which a lot of trade volumes has increased in world economy. Thus, supply side of shipping service needs to employ more capacity in the shipping market, then newbuilding may be compulsory options, that is deployment of larger ships. To cope with market situations as able shipowner, some alternatives can be also adopted, such as newbuilding, chartering and securing the space by strategic alliance. But whatever he does, shipowner has to keep in mind to prepare for the future. This is much more important factor considered to make investment decision in case of newbuilding and then he can make more efficient decision as well. However, there has been a little problems arisen due to larger ship employed on the trade route, which is linked with seaport, shipping companies and freight rates as well. Although shipowner decides to build new larger vessel as one of corporate strategic decision, there are many questions to be considered in advance. Therefore, in order to take more efficient decision, shipowner has to take into an account various situations surrounded, and then it can lead truly thoughtful decision making process.
This study attempted to analyse the results of investments from each individual ship investment company(SIC) in Korea which is operating under its ship investment company system. We analyzed investment result of ship investment company by means of Market Adjusted Return Method for measurement of abnormal return(AR) and cumulative abnormal return(CAR). Some implications from the results of this study are suggested. First, we find that the initial abnormal return of IPO, 30-day CAR and long-term CAR are not significantly different between A and B shipping fund management company. And then, the initial abnormal return of IPO and long-term CAR are not significantly different between newbuilding and secondhand ship SIC. But the 30-day CAR is significantly different between newbuilding and secondhand vessel SIC. Third, the 30-day CAR and long-term CAR are not significantly different between newbuilding and secondhand vessel SIC. But the 30-day AR is not significantly different between container and non-container ship SIC. Finally, newbuilding ship SCI is more stable than secondhand vessel SIC, and container ship SIC is more stable than non-container ship SIC in 3-month cumulative return over the past two and half years, from February 2008 to July 2011.
Recently, with the increasing international interest on environmental issues, efforts have been made to reduce greenhouse gas emissions due to ship fuel, however, the dependence on fossil fuel is expected to continue for a while. Since fuel costs account for a high portion of the total operating cost of a ship, it is necessary to analyze the influence of oil prices on the shipping markets. The purpose of this study is to evaluate the relationship between the international oil prices and the four major shipping markets for bulk carriers. This study employed WTI as the oil price variable while monthly data from 2017 to 2020 from the four major shipping markets by classifying freight rates, charter rates, newbuilding prices, and secondhand prices were also considered in multiple ship sizes of capesize, panamax, supramax, and handysize. Firstly, the results of the correlation analysis using the VAR model indicate that changes in international oil prices have a statistically positive (+) significant effect on BCIS only in the second time lag, on BSIS at all lags, and on BHIS only in the first staggered period. Secondly, as a result of correlation analysis using the VECM model, in the case of BPIC, BHIC, BCIN, and BHIR, the cointegration coefficient value has a negative (-) significant effect at the 5% significance level in the cointegration relationship with international oil prices. Further, in the case of the dynamic correlation, the increase in oil price in the first period of the lag leads to a decrease in the BCIN newbuilding prices while the increase in the oil price in the first and second period in the lag leads to a decrease in the BHIR used ship prices.
This study investigates the factors contributing to price fluctuations in the shipscrapping market, the final stage in a vessel's life cycle. Shipping companies make decisions on ship dismantling based on factors such as declining freight rates, increasing vessel age leading to higher costs, or compliance with new environmental regulations. Utilizing the FMOLS (Fully Modified Ordinary Least Squares) and VECM (Vector Error Correction Model) methodologies, the research explores the long-term elasticities of factors influencing shipscrapping prices and examines short-term causal relationships. Using a time series dataset spanning from December 2015 to April 2023, covering a total of 90 months, the study focuses on the shipscrapping prices of Capesize vessels in India and Bangladesh, which constitute a significant portion of the shipbreaking market. The findings indicate that, in the long term, shipscrapping prices are closely related to global scrap prices, 20-year-old secondhand Capesize vessel prices, newbuilding prices, and exchange rates. In terms of short-term causal relationships, an increase in global scrap prices induces a rise in shipscrapping prices, while the remaining variables do not contribute to such increases. Specifically, an escalation in shipscrapping prices is associated with increased prices of 20-year-old secondhand vessels, newbuilding prices, and exchange rates. However, the other variables do not show a significant influence on short-term increases in shipscrapping prices.
In the maritime shipping industry, imbalance between supply and demand has persistently increased, leading to the utilization of blank sailings by major shipping companies worldwide as a key means of flexibly adjusting vessel capacity in response to shipping market conditions. Traditionally, blank sailings have been frequently implemented around the Chinese New Year period. However, due to unique circumstances such as the global pandemic starting in 2020 and trade tensions between the United States and China, shipping companies have recently conducted larger-scale blank sailings compared to the past. As blank sailings directly impact freight transport delays, they can have negative repercussions from perspectives of both businesses and consumers. Therefore, this study employed Poisson regression models and negative binomial regression models to analyze the influence of maritime freight rate determinants on shipping companies' decisions regarding blank sailings, aiming to proactively address potential consequences. Results of the analysis indicated that, in Poisson regression analysis for 2M, significant variables included global container shipping volume, container vessel capacity, container ship scrapping volume, container ship newbuilding index, and OECD inflation. In negative binomial regression analysis, ocean alliance showed significance with global container shipping volume and container ship order volume, the alliance with container ship capacity and interest rates, non-alliance with international oil prices, global supply chain pressure index, container ship capacity, OECD inflation, and total alliance with container ship capacity and interest rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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