오차교정모형을 활용한 일간 벌크선 해상운임 분석과 예측

고병욱 한국항만경제학회 2023 韓國港灣經濟學會誌 Vol.39 No.2

This study analyzes the dynamic characteristics of daily freight rates of dry bulk and tanker shippingmarkets and their forecasting accuracy by using the error correction models. In order to calculatethe error terms from the co-integrated time series, this study uses the common stochastictrend model (CSTM model) and vector error correction model (VECM model). First, the error correctionmodel using the error term from the CSTM model yields more appropriate results of adjustmentspeed coefficient than one using the error term from the VECM model. Furthermore, accordingto the adjusted determination coefficients, the error correction model of CSTM-model errorterm shows more model fitness than that of VECM-model error term. Second, according to thecriteria of mean absolute error (MAE) and mean absolute scaled error (MASE) which measure theforecasting accuracy, the results show that the error correction model with CSTM-model error termproduces more accurate forecasts than that of VECM-model error term in the 12 cases among thetotal 15 cases. This study proposes the analysis and forecast tasks 1) using both of the CSTM-modeland VECM-model error terms at the same time and 2) incorporating additional data of commodityand energy markets, and 3) differentiating the adjustment speed coefficients based the sign ofthe error term as the future research topics. 본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(CommonStochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수( ) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.

시계열 모형을 이용한 김 위판가격 예측에 관한 연구

남종오,백은영,노승국 한국해양수산개발원 2014 해양정책연구 Vol.29 No.2

This paper forecasts one-month and twelve-month ahead prices of the real producer price of the Korean laver farmed with high price fluctuations by month. To forecast the one-month and twelve-month ahead real producer prices of the farmed laver, this paper uses monthly data (98 observations) from October 2004 to November 2012 and also adopts several econometrics methods such as the multiple regression model, the autoregressive integrated moving average model, and the vector error correction model. As a result, the one-month and twelve-month ahead real producer prices of the laver forecasted by the multiple regression model had relatively lower prediction errors than ones of several ARIMA models and a VECM model. In particular, first, the one-month and twelve-month ahead real producer prices of the laver forecasted by the multiple regression model was 945.11 won and 1,003.32 won per kg with prediction errors of 58.11 won and –7.68 won. Secondly, the one-month and twelve-month ahead prices of the ARIMA(1,0,0) model was forecasted as 1,017.40 won and 721.33 won per kg with prediction errors of 130.40 won and –289.67 won. Thirdly, the one-month and twelve-month ahead prices of the laver based on the VECM model was estimated as 1,194.45 won and 623.04 won per kg with prediction errors of 307.45 won and –387.96, respectively. However, in comparison among a root mean squared error, a mean absolute error, a mean absolute percentage error, and a Theil inequality coefficient, the one-month and twelve-month ahead prices of farmed laver by the multiple regression model was fitter than ones by the ARIMA(1,0,0) and the VECM. In conclusion, this paper suggests that out-of-sample forecasts as 36 months ahead using Diebold & Mariano test need in order to find the best model among the three models.

벡터오차수정모형을 통한 국제 건화물시황의 탄력성 추정

안영균 ( Ahn Young-gyun ),이민규 ( Lee Min-kyu ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2018 해운물류연구 Vol.34 No.1

발틱운임지수(BDI: Baltic Dry Index)는 영국 발틱해운거래소가 공표하는 건화물시황 지수로 철광석, 유연탄, 곡물 등 주요 건화물의 종합적인 시황 정보를 제공하는 국제운임지수이다. BDI 지수는 1985년 1월 4일 운임수준을 기준(1,000)으로 하고 있는데, 2016년 2월 300으로 저점을 기록한 이후 2018년 연초 1,700을 돌파하며 빠르게 회복되고 있다. BDI 지수는 해운물류의 시황을 파악하고 미래 경기를 전망하는 데 유용하게 활용된다. 본 연구는 건화물 지수에 영향을 미치는 설명변수로 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 유연탄 물동량, 곡물 물동량을 선정하고 변수 각각의 영향력을 계측하였다. 이를 위해 요한슨 검정(Johansen Test)을 실시하고 설명변수 간에 공적 분 여부를 검증하였다. 공적분이 존재하는 것으로 분석되어 이후 벡터오차수정모형 (Vector Error Correction Model)을 통해 종속변수인 건화물 지수와 4가지 설명변수간의 인과관계를 계측하였다. 벡터오차수정모형을 사용함으로써 시계열 데이터의 불안전성을 해소하고 변수간의 안정적인 장기균형관계를 계측할 수 있다. 본 연구는 국제 건화물시황에 대한 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. The purpose of this study is to estimate the elasticity of international dry bulk market removing bias using vector error correction (VEC) model. This study employed the Baltic Dry Index (BDI) as a dependent variable and four explanatory variables (dry bulk fleet, and iron ore trade, bituminous coal trade, and cereal trade volumes) for 1987-2017. Specifically, the coefficients of the four explanatory variables show strong impact on the BDI index. The VEC model reveals that all four variables have zero p-value. This means that the estimated result of the regression is statistically significant. The BDI index is a significant index for understanding the trend of dry bulk fright, which is the central axis of global logistics. This study investigated the level of effects of the four explanatory variables on BDI index and concluded that all four explanatory variables have significant effect on the dependent variable, BDI index. This study is expected to provide policy-makers with valuable information regarding global logistics.

벡터오차수정모형을 통한 선박 신조가격의 탄력성 추정

안영균,이민규 한국국제상학회 2018 國際商學 Vol.33 No.2

Purpose : The purpose of this study is to estimate the elasticity of newbuilding price of s hipping r emov ing bias u sing V ector Error Correction Model. Research design, data, methodology : This study employed NPI(Newbuilding Price Index) as dependent variable and five explanatory variables(world seaborne trade volume, total world fleet, total demolition, bunker price, second hand ship price) for the years 1985-2017. And this study conducted the Johansen test and the Vector Error Correction model. Results : This study could find that every five indicator make significant effect on NPI index, especially second hand ship price has the highest effect on NPI index than other four explanatory variables. Conclusions : NPI index is an useful index for understanding trend of international commerce because there is the tendency that NPI index also increse if global commerce are expanded. This study investigated level of effects of five explanatory variables(world seaborne trade volume, total world fleet, total demolition, bunker price, second hand ship price) on NPI index and could conclude that every explanatory variable has significant effect on dependent variable, NPI index. 신조가격 인덱스(Newbuilding Price Index; NPI)는 국제상업 브로커인 클락손(Clarksons) 이 공표하는 지수로 국제상업 동향을 파악하고 미래 경기를 전망하는데 유용하게 활용되는지수이다. 본 연구는 NPI 지수에 영향을 미치는 독립변수로 세계 해상 무역량, 세계 선복량, 세계 선박 해체량, 벙커유 가격, 중고선 가격의 5가지 변수를 선정하고 변수의 영향력을 계측하였다. 이를 위해 요한슨 검정(Johansen Test)을 실시하고 변수 간 공적분 여부를 검증하였다. 공적분이 있는 것으로 나타나면 이는 시계열 데이터에 불안정성이 존재함을 의미하므로, 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)을 사용하여 불안정성을 해소하고 안정적인 장기균형관계를 계측해야 한다. 본 연구는 공적분 여부를 검증하고 벡터오차수정모형을 통해 회귀분석을 수행하여 NPI 지수에 영향을 미치는 5가지 독립변수의 영향력을 추정하였다. 본 연구는 선박가격 지수의 증감에 영향을 미치는 주요 설명변수를 선정하고 동 변수들과 선박가격 지수 간의 인과관계를분석하여 요인별 영향력을 추정하였다는데 의의가 있다.

Forecasting Model of Construction Cost Index Based on VECM with Search Query

Taenam Moon,Do Hyoung Shin 대한토목학회 2018 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.22 No.8

The Construction Cost Index (CCI), published by the Engineering News-Record (ENR), is a cumulative index of constructionlabor and material costs. Recent CCI forecasting studies, based on multivariate time series, have conducted forecasts using economicand social indices as variables, with better forecast results than conventional univariate time series approaches. However, a problemwith these economic and social index variables is that, because of the time required for collection and analysis of data, up-to-date datais not available at the time of forecast. To overcome the limitation of conventional CCI forecasting using multivariate time seriesanalyses, specifically the limitation that the latest data cannot be used owing to the time required till their availability, and to enhancethe accuracy of the forecasting model, this study proposes a CCI forecasting model based on the Vector Error Correction Model(VECM) with search query frequencies. A VECM-based forecasting model using the 'project manager salary' query was selected asthe final model. This CCI forecasting model showed better predictive ability than a cointegrated vector autoregression model usingthe United States consumer price index, and it was confirmed that the advantages of query frequency over conventional economicindices could prove helpful for forecasting purposes.

소비자 물가지수 예측: 시계열 인과모델과 요인분석을 활용한사례 연구

박노진 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.4

We tried to predict the consumer price index. The eighteen consumer survey indices associated with the consumer price index were used as the independent variables. However, there were too many independent variables in estimating the predictive model so that it turned out to be difficult to construct the model itself. In this paper, we first tried to combine the consumer survey indices through time series factor analysis, and then tired to construct the model with less independent variables. The causal model with the consumer survey indices as the independent variables was not feasible, but the model for the consumer price index with the combined indices have been established well. Even, the predictions by the proposed method for the consumer price index were more like the actual value than those by an ARIMA model. 소비자 동향 지수들을 독립변수로 하여 소비자 물가지수의 예측을 시도해 보았다. 예측 모델을 추정하는 과정에서 독립변수들이 너무 많아 모델을 구성하는 데 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 먼저 요인분석을 통해 소비자 동향지수들을 통합하고 통합지수들을 독립변수로 하여 시계열 인과모델을 추정한 후 예측을 시도하여 보았다. 본 사례에서는 소비자 동향과 관련된 지수들을 개별적으로 사용하는 경우에 그랜저 인과관계가 성립되지 않았으나 변수들을 통합하여 분석할 경우에는 그랜저 인과관계가 성립하였고 예측값 또한 소비자 물가지수에 대한 자기회귀이동평균 모형의 예측값보다 더 실제값과 유사한 예측값을 얻을 수 있었다.

Analyzing the Causal Relationship between Exports, Imports, and Economic Growth : The Case of Sub-Saharan African Countries

Denu Lemma, Tsegaye,Tae-hwan, Yoo,Jin-soon, Park 경성대학교 산업개발연구소 2016 산업혁신연구 Vol.32 No.1

본 연구는 1961년부터 2010년까지 사하라 이남 아프리카 8개 국가를 대상으로 무역과 경제성장의 관계를 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)과 그랜저 인과관계(Granger Causality) 검정을 이용해 분석하였다. 실증분석 결과 대상 국가들은 수출입과 경제성장간에 쌍방향 또는 단방향의 인과관계를 보여주었다. 특히 콩고, 가나, 남아프리카공화국과 잠비아에서는 수출입과 경제성장간에 장기 인과관계가 존재했다. 그랜저 인과관계 검정에서는 콩고, 에티오피아, 가나와 세네갈에서 수출주도형 경제성장 가설이 입증된 반면, 보츠와나, 가나, 케냐, 세네갈과 잠비아에서는 수입주도형 경제성장 가설이 입증되었다. 또한 일반충격반응(Generalized Impulse Response) 함수를 이용한 시뮬레이션에서는 수출입을 통한 거시경제 충격이 에티오피아, 케냐와 남아프리카공화국의 국내총생산을 증가시키고 있음을 보여주었다. 결론적으로 수출뿐만 아니라 수입 또한 사하라 이남 아프리카 국가들의 경제성장에 유의미한 역할을 하고 있음을 확인했다. This study examines the link between trade and economic growth in eight Sub-Saharan African (SSA) countries, using data for the 1961–2010 period. We analyze the corresponding causal relationship using the augmented Cobb–Douglas production function and performing the Granger causality test based on the vector error correction model. The empirical results indicate that this causal relationship differs across the countries. Specifically, a long-run causal relationship between exports, imports, and economic growth is apparent in the case of Congo, Ghana, South Africa, and Zambia. In addition, the Granger causality test results for Congo, Ethiopia, Ghana, and Senegal indicate support for the export-led growth hypothesis, while those for Botswana, Ghana, Kenya, Senegal, and Zambia, for the import-led growth hypothesis. Moreover, the simulation result using the generalized impulse response function demonstrates that the GDP positively responds to a sudden favorable macroeconomic shock through exports and imports in Ethiopia, Kenya, and South Africa. Overall, these results imply that not only exports, but also imports could play a significant role in stimulating economic growth in SSA countries.

A Hybrid Model for Short-Term Load Forecasting Based on Non-Parametric Error Correction

Kun Yang,Shuang Liu 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Multimedia and Ubiquitous Vol.10 No.6

In this paper, we presented the performance of forecasting model and error correction will affect the accuracy of short-term load forecasting. Least squares support vector machines (LS-SVM) based on improved particle swarm optimization is selected as load forecasting model. Forecasting accuracy and generalization performance of LS-SVM depend on selection of its parameters greatly. Adaptive particle swarm optimization (APSO) based on fitness function was put forward to optimize the kernel parameter σ and regularization parameter γ of LS-SVM. Based on the optimized forecasting model, non-parametric error correction model is also presented by iterative method. The error forecasted by non-parametric model was used to update the forecasted load so as to improve the forecasting accuracy. Load data selected from some area in South China as training and forecasting data is used to analyze. Case study illustrates that the proposed forecasting model (NP-APSO-SVM) has more generalized performance and better forecasting accuracy compared with the method of standard SVM.

공적분 검정을 통한 해상운송수요의 탄력성 추정

안영균,김주현,이민규 한국물류학회 2017 물류학회지 Vol.27 No.6

Maritime transport plays a key role in world logistics, accounting for more than 95% of international trade. World maritime transport volume has risen by an annual average of 4.0% over 29 years, from 3.71 billion tons in 1987 to 11.1 billion tons in 2017 since Clarksons, the worldʼs leading provider of shipping services, began counting that volume. Most of the previous literatures regard the increase of the world GDP as a main cause of this rapid growth of the world maritime transport volume. Undoubtedly, the world GDP has a greater influence on the growth of the world maritime transport volume, but there are other explanatory variables as important as the world GDP. Moreover, few studies have yet analyzed the impact of theses explanatory variables on the world maritime transport volume. Therefore, considering the recent maritime transport trends and the limitation of the previous literatures, it is necessary to estimate the elasticity of maritime transportation demand with new explanatory variables. To overcome these limitations, this study estimates elasticity of the maritime transport demand assuming the bunker price, Clarksons Index and total world fleet as the main explanatory variables affecting the world maritime transport volume, and measures the influence of each explanatory variables. The fluctuation of bunker price, freight rate and world fleet is important factors that can not be neglected in increase and decrease of the world maritime transport volume. Given that all variables are time series data, this study conducted the unit root test and analyzed the presence of unstable time series to get more accurate results. Based on unstable time series, we conducted the Johansen test to verify the presence of co-integration. After the Johansen test, the long-term maritime transport demand function was estimated with the Vector Error Correction model and the short-term maritime transport demand function was estimated with the error correction model. In short, this study identifies the variables that have a significant effect on the world maritime transport volume through the estimation on elasticity of the variables with the world maritime transport demand function. 해상운송은 국가 간 수출입의 약 95% 이상을 담당하며 세계 물류의 핵심 역할을 수행하고 있다. 세계 해상물동량은 클락손(Clarksons)이 집계를 시작한 1987년 37억 1천만 톤에서 2016년 111억 2천만 톤까지 29년 간 연평균 약 4.0%씩 증가해 왔다. 기존 선행연구들은 이처럼 빠르게 증가한 세계 해상물동량의 원인을 세계 GDP 증가로 간주하고 있다. 물 론 세계 GDP가 해상물동량 증가에 미치는 영향력이 높은 것은 사실이다. 하지만 물동량 증가에 영향을 미치는 다른 중요한 설명변수들이 존재함에도 불구하고, 아직까지 세계 GDP 이외 다른 설명변수들이 세계 해상물동량 증감에 미치 는 영향을 분석한 연구는 거의 없는 상황이다. 따라서 최근의 해상물동량 추이와 기존 선행연구들의 성과를 감안한다 면 새로운 설명변수들을 대상으로 해상운송수요의 탄력성을 추정해 볼 필요가 있다. 본 연구는 이러한 문제의식 하에 세계 해상물동량에 영향을 미치는 주요 설명변수로서 벙커유 가격(bunker price), 클락손 해운종합지수(Clarksons Index), 세계 선복량(total world fleet)을 상정하여 해상운송수요 함수를 추정하고 각 설 명변수들의 영향력을 계측하였다. 벙커유 가격, 클락손 해운종합지수와 같은 운임지수 및 세계 선복량 변동은 해상물동 량의 증감에 있어 간과하기 어려운 중요한 요인이다. 주요 변수가 시계열 자료인 점을 고려하여 정확한 결과를 얻기 위 해 본 연구는 먼저 요한슨 검정(Johansen Test)을 실시하고 공적분 관계가 없다는 귀무가설의 기각 여부를 확인하였다. 즉, 요한슨 검정을 통해 시계열 데이터에 안정적인 장기 균형관계가 존재하는지를 검증하였다. 이후 공적분의 존재를 확인하고, 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)으로 설명변수들의 계수를 추정하였다. 본 연구는 추정된 해상운송수요 함수 및 설명변수들의 탄력성을 통해 세계 해상물동량 증감에 유의미한 영향을 미치는 변수들을 확인하 고 해당 변수들의 영향력을 계량기법을 통해 분석했다는 데 의의가 있다.

글로벌 화학제품 운반선 운임에 영향을 미치는 주요 요인에 관한 연구

고병욱 ( Ko Byung-wook ),안영균 ( Ahn Young-gyun ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2018 해운물류연구 Vol.34 No.2

화학공업의 발달과 더불어 액체 화학제품(chemical)의 해상 물동량이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 이를 수송하기 위한 화학제품 운반선(chemical tanker)의 중요성도 커져가고 있다. 한편 화학제품 운반선도 여타의 벌크(bulk)선과 같이 표준선형의 운임, 선가 등을 기준으로 시황을 이해할 수 있는 것으로 알려지고 있다. 본 연구의 목적은 글로벌 화학제품 운반선 운임에 영향을 미치는 주요 요인들을 분석하는 것이다. 이를 위해 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 화학제품 운반선 운임을 결정하는 장기균형함수를 추정하였다. 추정결과, 현 시점의 용선료가 장기균형 시점의 용선료와 차이가 있을 경우 용선료는 물동량, 선복량, 벙커유 가격, Libor 금리 등 제반 변수로부터 영향을 받으면서 결국 장기균형에 수렴하는 것으로 나타났다. 그동안 건화물선, 유조선 시장에 대한 실증분석은 학계에 다수 소개되었으나, 화학제품 운반선 시장의 동태적 분석을 수행한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 벡터오차수정모형을 활용하여 화학제품 운반선 시장의 동태적 특징을 설명하고 있다는 점에서 의의가 있다. With the development of the chemical industry, sea traffic of chemicals is increasing rapidly, heightening the importance of chemical tankers for transporting liquid chemicals. The chemical tanker’s hull is specially designed for the shipment of a wide range of target cargoes with various characteristics such as toxicality, explosiveness, flammability, and corrosiveness. Despite this specificity, hipping market analysis of chemical tankers, similar to that of general bulk ships is based on the shipping rate, ship price, and other relevant variables of a standard ship size. This study analyzes some major determinants of global chemical tankers freight rates using a vector error correction model. In particular, estimates the long-term equilibrium function using a co-integration regression equation. Although many previous studies have analyzed container and dry bulk markets, only a few have carried out the dynamic analysis of chemical tanker market. This study is meaningful because it explains the dynamic characteristics of the chemical tanker market, using a vector error correction model.