The global financial crisis has slowed overall growth in the global economy. In addition, uncertainty is increasing in the world economy due to the Trade protectionism, sluggish world trade, and a rise in the rate of interest caused by expansion of fiscal spending by major countries. In this study, we analyzed various factors affecting the container import and export volume, which has a high correlation with export and import of commodities in international trade. In particular, we will examine how exchange rate fluctuations and domestic and overseas economic conditions affect container imports and exports. For the empirical analysis, monthly time series data were used from January 2000 to January 2017. We use the Error Correction Model (VECM) for the empirical analysis and the GARCH model for the exchange rate fluctuation. As a result, container export and import volume had a negative relationship with exchange rate and exchange rate volatility, which had a positive effect on domestic and international economic conditions. However, the effects are different before and after the financial crisis.
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.
Forecasting container cargo volumes is very important factor for port related organizations in inversting in the recent port management. Especially forcasting of domestic and foreign container volume is necessary because adjacent nations are competing each other to handle more container cargoes. Exact forecasting is essential elements for national port policy, however there is still some difficulty in developing the predictive model. In this respect, the purpose of this study is to develop and suggest the forecasting model of container cargo volumes of China using System Dynamics (SD). The monthly data collected from Clarkson's Shipping Intelligence Network from year 2004 to 2015 during 12 years are used in the model. The accuracy of the model was tested by comparisons between actual container cargo volumes and forecasted corgo volumes suggested by the research model. The MAPE values are calcualted as 6.21% for imported cargo volumes and 7.68% for exported cargo volumes respectively. Less than 10% of MAPE value means that the suggested model is very accurate.
Sea-ports in Northern Vietnam have experienced a rapid growth of container throughput in recent years. To accompany with such development, huge investment also has been performed to enhance not only local port capacity but also the regional logistics system. Container terminals in Northern Vietnam locate centrally along Cam river of Haiphong city, leaving 2 others in Quang Ninh province. Five out of totally 11 container terminals in the area are under the control of Vinalines - a national corporation in field of maritime industry. In this paper, those terminals are classified in terms of location and ownership. The volume of container throughput and facilities of all container terminals in Northern Vietnam from 2005 to 2014 are recorded in order to compare the performance of groups. A Data Envelopment Analysis (DEA) is then applied to evaluate the relative efficiency of such terminals. Before conclusion, number of suggestions will be contributed to related parties.
An integrated heuristic approach based on genetic algorithms (GAs) is proposed for solving the container selection and loading problems. The GA for container selection solves a two-dimensional knapsack problem, determining a set of containers to minimize the transportation or shipment cost. The GA for container loading solves for the weighted coefficients in the evaluation functions that are applied in selecting loading positions and boxes to be loaded, so that the volume utilization is maximized. Several loading constraints such as box orientation, stack priority, stack stability, and container stability are also incorporated into the algorithm. In general, our computational results based on randomly generated data and problems from the literature suggest that the proposed heuristic provides a good solution in a reasonable amount of computational time.
If an optimum design technique is applied in the design of packaging container for bulk-type products, merits on the side of not only economic and compression performance but distribution efficiency are expected. Accordingly, minimum board area (mRBA), compression strength (CS) and compression strength per unit area (mCSPA) are important design parameters in optimum design of packaging container for bulk-type products. In this study, mathematical models for mRBA, CS and mCSPA of container as algorithm for optimum design program were developed. In order to develop these models, compression test by various dimensions of container and response surface analysis for mRBA, CS, and mCSPA of container were carried out. In the developed models, volume, W/L ratio and depth of container were principal independent variables. On the found of these models, optimum design program having faculties of outward and inward optimum design and information design was developed. Though the packaging specifications are same, required board area, board combination and cost of the corrugated board required container manufacture were greatly different by boundary conditions in outward design. Moreover, about 6.3∼10.1% in weight of container was lighter, and about 13.2∼25.6% in cost of container was reduced when the program was applied for 2 kinds of bulk-type products.
The purpose of this study is to develop a new Korean container freight index by applying weights based on the global trade volume. To achieve this, it was decided to determine the conditions such as establishment of routes and regions, weighting of trade volumes which based on prior research and expert advice. Based on this, the individual index and regional index and composite index were calculated, and then reliability and statistical significance of the index was verified through correlation analysis and Granger causality analyses. This study suggest the following findings, through the development of the Korean container freight index. Firstly, Korean freight index reflects the overall market situation and can be used as a benchmark for determining the conditions of each market, consisting of criteria of region and routes. Secondly, it is possible to reflect the market conditions in which actual freight differences exist, since it has developed separate indexes for export and import routes. Finally, The composite index is the only index that reflects not only exports and imports but also 27 individual routes based on Busan, which is the most comprehensive indicator of the korean container freight market.
In order to deal with the increase of container cargo traffic volume more effectively, the ministry of maritime affairs & fisheries has a long-term plan to develop Gaduk Island. According to the plan, the New Port will handle 4,600,00TEUs annually. The completion of the project will enable the port of Busan to perform as a hub port in the Asia Pacific era of the year 2000 with sufficient port facilities, and this will lead to a new era of oceanic Korea. With the advent of the Pacific Rim Era of the year 2000, Busan metropolis has set a strategic development plan to establish the area as the center of logistics in the noreast Asian region as well as to become the stronghold of economic activity in Korea's southeast region. To this end, industries that will open the doors to a marine era and a new industrial complex focused on logistics are planned in the West Busan area where Gimhae International Airport and the Busan New Port meet. This paper aims to find out the functional relation and complement between the Busan New Port Distri-Park handing container cargo traffic volume and the West Busan Logistics Pa가 handling an air cargo and railroad goods. Especially, paper aims to suggest the West Busan Logistics Park as the efficient management of the container cargo traffic volume due to the Development Plan of the Busan New Port.
As the globalization of the world economy progresses, the role and importance of shipping and ports continue to increase, and these industries have been developed as core national industries that create diverse added value on the front lines of import and export. However, the bankruptcy of Hanjin Shipping Co., Ltd., which representedSouth Korea, hadan impact on of the nation's competitiveness, and its aftermath has been reported both directly and indirectly until recently. Therefore, this study statistically investigated how Hanjin Shipping Crisisaffected the container traffic volume and structural changes at Gwangyang Port using intervention analysis. The main results of this research are that the impact on the decline in container volume at Gwangyang Port was greater at the start of the voluntary arrangement (Apr., 2016) than at the bankruptcy of Hanjin Shipping (Feb., 2017), resulting in a decrease of 983,000 TEU (268,000 TEU per year). This study will remind us of the importance of the shipping industry and shipping policy, and provide a theoretical foundation that will help the government make more prudent and correct policy decisions.
This Paper discusses how to estimate the container yard space of a port container terminal as well as how much the Inventory level of containers Is affected by related factors such as allowable dwell time for containers, handling volume per containership, and loading/unloading productivity of a port container terminal. Under the assumption of static relations among the factors, a model for estimating the container yard space is suggested. In terms of arrival patterns of containers, sub-models for export, import, and transshipment containers are constructed separately. A numerical example and the sensitivity analysis for some parameters are provided to help intuitive understanding the characteristics of the suggested model. The experimental results show that the allowable dwell time for containers is the most critical one of the factors to influence on the maximum Inventory level of containers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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