운임수익과 선박가격 변동이 선박투자결정에 미치는 영향 - 비선형 장기균형관계 -

김현석 ( Hyun Sok Kim ),장명희 ( Myung Hee Chang ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2014 해운물류연구 Vol.30 No.4

본 연구는 운임수익과 선박가격 변동을 반영한 선박투자결정모형을 검정하기 위하여 다음의 두 가지에 초점을 두고 분석을 실시하였다. 첫째, 동일한 자산의 가치를 나타내는 신조선가와 중고선가의 변동과 이로부터 발생하는 운임수익과의 관계로 정의되는 선박투자모형을 제시하였다. 둘째, 선박투자자의 행태를 분석에 포함할 수 있는 비선형 모형을 제시하고 분석대상 기간을 경제적 충격에 따른 영향으로부터 구분하여 분석을 실시하였다. 선형분석을 실시한 결과, 선박투자결정모형이 통계적으로 유의한 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났지만, 선박에 대한 투자를 유보하는 상황이 발생할 가능성이 존재하는 투자자의 행태를 모형에 포함할 경우에 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 이는 해운시황이 급격하게 변동하는 경우 선박에 대한 투자자들의 행태가 상당히 투자유보적일 수 있음을 의미한다. In this study, we have empirically examined ship investment model regarding the relationships between ship price changes and revenues. We focus on following two issues: first, we propose ship investment model, which combines the gap between new building and secondhand ship price with revenues. Second, empirical specification that includes investor’s behaviour is extended to nonlinear framework. We divide the series based on global economic crisis and test the model to the different periods. The empirical results reveal the nonlinear cointegration test that is able to capture investor’s behaviour in shipping market shows very significant for the periods, while linear model is insignificant. This implies investor would be risk neutral when the market condition is drastically changed.

VAR 모형과 Bayesian VAR 모형의 물동량 예측력 비교 연구

김현석 ( Hyun Sok Kim ),장명희 ( Myung Hee Chang ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2015 해운물류연구 Vol.31 No.2

본 연구는 2000년 1월부터 2012년 4월까지의 월별 시계열 자료를 이용하여 물동량에 대한 환율과 운임지수의 영향을 일반적인 VAR 모형과 Bayesian VAR 모형에 적용하여 예측력 검정을 실시하였다. 비모수 검정을 포함하는 시계열 자료에 대한 안정성 검정 결과는 물동량을 포함하는 모든 시계열이 1차 차분안정적인 것으로 나타났다. Johansen 공적분 검정결과는 글로벌 금융위기를 포함하는 기존의 선형분석 결과와 마찬가지로 변수들 간에 공적분 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 자료의 불안정성을 고려하기 위해 기존의 차분변환을 통해 추정하는 일반적인 VAR모형에 대하여 불안정한 시계열자료를 차분변환 없이 추정할 수 있는 Bayesian VAR모형 간의 예측력 검정을 실시하였다. 물동량과 이와 연관된 변수들의 예측을 위해 원계열 모형과 계절조정 자료 모형으로부터 추정된 표본내외 예측치의 비율을 비교한 결과 Bayesian VAR 모형이 일반적인 VAR 모형보다 우월한 예측력을 보여주는 것을 확인하였다. This paper presents a comparison of forecasting trade volume between general and Bayesian VAR(vector autoregressive) approaches. There exist a variety of investigation to find a unique relationship between trade volume and economic indicators on the basis of economic theory or properties of the dataset. In the contents of many approaches to the trade volume, interest focused on finding effective factors through the various evaluation methods such as long-run relationship or factor analysis. However, among these are the testing procedure, the presence of regression based causality and cointegration only. Alternatively, we propose multivariate approaches, general VAR and Bayesian VAR, to forecast trade volume including macroeconomic determinants such as foreign exchange rate and Baltic Dry-bulk Index(hereafter BDI) and show forecasting power between the frameworks. Specifically we perform in-sample and out-of-sample forecasts using general VAR and Bayesian VAR in this investigation. As a first step, we test stationarity of the series using parametric and nonparametric methods. All the series span the period January 2000 to April 2012 and show nonstationary of ADF(augmented Dickey-Fuller), KPSS(Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin) and LM(Leybourne and McCabe) tests in the level. When the series are first-differenced, the results shows stationary. These are also called unit root processes in the level, and processes integrated of order 1. We then perform the Johansen cointegration test among the variables but it shows insignificant, which is consistent with previous results that include global financial crisis periods in 2008. Macroeconomic practitioners frequently work with multivariate nonstationary time series. However, the majority face how to consider the stationarity issues as well as model specifications. Regarding the stationarity, Bayesian methods have become increasingly popular as a way of overcoming stationarity problem of the series. That is, Bayesian VAR can circumvent the information loss because the approach is able to estimate the model without the restrictions. We perform in-sample and out-of-sample forecasts to compare the power between general and Bayesian approaches. For comparing the performance between general and Bayesina VAR forecasts we first estimate mean-based error to the variables and then estimate such as MAFE (Mean Absolute Forecast Error), RMSFE (Root Mean Squared Forecast Error), and RMSPFE (Root Mean Squared Percentage Forecast Error) to evaluate the forecasting power of the models. Forecasting power is measured using the ration of Bayesian VAR against general approach and, while there is a little similarity with in-sample forecasts, its economic value is significantly different. In particular, the overall estimated results from error-based analysis to the out-of sample forecast imply that Bayesian VAR is superior to the general VAR forecasts in trade volume.

해운선사 주가와 운임지수 BDI 변동성간의 관계 분석

김현석 ( Hyun Sok Kim ),오용식 ( Yong Sik Oh ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2012 해운물류연구 Vol.28 No.4

본 연구는 해운업의 실물경기를 나타내는 운임지수 BDI(Baltic Dry Bulk Index) 와 대표적 해운기업 주가 변동성 간의 관계를 2000년 5월부터 2012년 6월까지의 주별 자료를 사용하여 분석하였다. 기존연구들은 운임지수 BDI의 수준변수에서 예측 혹은 거시 변수들과의 관계분석이 GARCH류의 변동성 모형을 고려하여 이루어졌으나, 본 연구는 관측된 변동성을 상태공간모형을 사용하여 영속적 변동성과 일시적 변동성으로 분해하여 분석하였다. 그 결과 기존연구에서 제시된 비대칭적인 모형 보다 대칭적인 변동성 모형이 더 적절한 것으로 나타났으며, 운임지수 BDI와 해운기업 주가의 추정된 영속적 변동성간에는 장기균형관계가 존재하는 것으로 나타났다. The purpose of this study is to investigate the relationship between BDI(Baltic Dry-Bulk Index) and stock price of representative shipping company in Korea. We consider weekly dataset from May 2000 to August 2012. The former investigation have been focused on the forecasting BDI or business cycle with macro-variables using GARCH-type volatility models. In our research we employ state-space model to divide the volatility between permanent and transitory factors. Then the findings of this papers are as follows: first, we find symmetric volatility model, GARCH is suitable to capture the movement. Second, there exist long-run relationship between permanent factors in BDI and stock price of shipping company.

해운경기변동과 선박시장에 대한 다차원 혼합 패널 인과성 분석

김현석(Kim, Hyun-Sok),장명희(Chang, Myung-Hee) 한국항만경제학회 2020 韓國港灣經濟學會誌 Vol.36 No.2

본 연구는 2015년 1월부터 2019년 12월까지의 건화물선 시장의 운임과 선가에 대한 패널 자료로부터 해운경기변동 특성을 분석한다. 분석은 두 가지 측면의 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 기존연구가 전반적인 해운경기지표와 선박가격 지표를 대상으로 하는 반면 본 연구는 선종별로 세분화한 자료를 대상으로 해운경기지표와 선박 수급에 의한 가격변화의 관계를 분석한다. 둘째, 인과성 검정을 위한 VAR 모형을 계수에 대한 제약이 가능한 다차원 혼합 패널(heterogeneous mixed panel)모형으로 확장한다. 무엇보다도 패널 데이터 분석에서 주로 제기되는 계열상관 문제를 붓스트랩(bootstrap) 추정으로 제거하고 불안정한 자료에 대한 차분에 의한 정보손실 문제를 해결하여 추정한 정점이 존재한다. 해운시장에서 경기변동 요인과 선가 간의 인과관계에 대한 추정결과는 운임의 선가에 대한 영향이 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나, 선박의 수급변화로 발생하는 선가의 변화가 해운경기에 미치는 영향은 존재하지 않는 것으로 드러났다. 이는 선박수급변화(선가변화)와 해운경기변화(운임변화)간의 양방향(bilateral)의 인과관계보다는 해운경기변화(운임변화)의 선박수급변화(선가변화)에 대한 일방향(unilateral)의 인관관계가 존재함을 나타내는 실증분석 결과다. Using panel data on freight rates and ship prices in the dry freighter market from January 2015 to December 2019, this study investigates the characteristics of shipping industry fluctuations. The analysis aims at two aspects of academic contribution. First, this study analyzes the relationship between shipping indicators and ship price based on separate dry-bulk ships, while the previous research considered the overall shipping index and weighted average ship prices. Second, the VAR model for the causality test is extended to a heterogeneous mixed panel model capable of limiting coefficients. There is a peak estimated by removing the cross-correlation problem, which is mainly raised in panel data analysis, using bootstrap estimation and solving the problem of information loss due to differences in non-stationary data. An empirical investigation of the causal relationship between economic fluctuations and ship price shows that the effect on the ship price from the freight is significant at the 1% level. This implies that there is a one-way relationship with demand in the shipping industry rather than a bilateral relationship.

고빈도 장기시계열을 활용한 해운산업의 경기변동 구조변화 분석

김현석 ( Kim Hyun-sok ),장명희 ( Chang Myung-hee ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2020 해운물류연구 Vol.36 No.2

본 연구는 1985년 1월부터 최근 2020년 4월까지 주별 건화물선 운임지수를 이용하여 해운경기변동 분석에 대한 구조변화 모형의 필요성을 제기한다. 전체 추정자료와 하위 표본기간으로 구분한 분석은 구조단절을 포함하는 비선형(nonlinear) 모형이 적합한 것으로 나타난다. 구체적으로 BS(Binary Segmentation)와 PELT(Pruned Exact Linear Time)를 적용한 평균, 분산에 대한 단절점 추정으로부터 2008년을 전후하여 다수의 변환이 발생하고 있음을 확인하였다. 이는 시계열 자료의 구간단절에 대한 최근의 비선형 분석도 자료의 다양한 구조변환을 적절하게 반영하기 위한 모형으로 확장되어야함을 의미한다. Based on the partial equilibrium frameworks, former studies on economic fluctuations in shipbuilding and shipping industry focus on nonlinear analysis with various factors reflecting structural changes to capture specific the market conditions. This study raises the need for multiple structural change framework for the analysis of shipping market fluctuations based on the weekly dry freight rate from January 1985 to April 2020. The empirical results from full-sample and sub-sample periods shows that a nonlinear analysis including structural change is suitable. Specifically, the estimates with BS(Binary Segmentation) and PELT (Pruned Exact Linear Time) confirm that a large number of breaks have occurred around 2008. The empirical results provided by high-frequency time series show the necessity of the multiple structural change models based on big data and artificial intelligence for shipping market. It is implied in recent nonlinear investigation of time series data that the analysis should extend the models to properly reflect various structural change in the series.

글로벌 건화물 운임시장과 중국 컨테이너 운임시장 간의 동조성 분석

김현석(Hyun-Sok Kim),장명희(Myung-Hee Chang) 한국항해항만학회 2017 한국항해항만학회지 Vol.41 No.1

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 purpose of this investigation is to analyze the synchronization between the representative global freight index, the Baltic Dry bulk Index (BDI) and the China Container Freight Index (CCFI) with monthly data from 2000 to 2016. Using the non-stationarity of the business cycle that is able to include common trends, we employ the Engle-Granger 2 stage co-integration test and found no synchronization. On the contrary, we additionally estimated the causality between the markets and revealed the causality, which implies that the Chinese economy has a significant effect on the global market. The results of this empirical analysis demonstrate that the CCFI of China is appropriate for analyzing the shipping industry. In practice, this means that it is more appropriate to include CCFI in the global market outlook than use it as a substitute for the global freight rate index, the BDI. This is a case study of the synchronization of the economic fluctuations of the shipping industry. It suggests that the economic fluctuations of China need to be considered in the unstable global market forecast. In particular, this case applies to the fluctuations in the shipping industry synchronism and provides important results in scientific terms.

물동량과 산업생산지수 간의 비선형 공적분 검정

김현석 ( Hyun Sok Kim ),장명희 ( Myung Hee Chang ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2013 해운물류연구 Vol.29 No.4

본 연구는 2003년 1월부터 2012년 12월까지 물동량과 산업생산지수의 월별자료를 사용하여 두 변수간의 장기균형관계를 추정하였다. 먼저, Engle-Granger의 공적분모형을 사용하여 추정하였을 때, 통계적으로 유의하지 않은 결과로 나타났다. Harvey and Leybourne (2007)의 선형성 검정모형을 통해 자료를 검정한 결과 비선형성이 존재하는 것으로 밝혀짐에 따라 Gregory and Hansen (1997)이 제시한 구조변환 공적분 모형을 추정한 결과, 양방향 모두에서 통계적으로 높은 유의성을 확인할 수 있었다. 이는 비선형 모형을 근거로 장기인과관계를 분석한 경우가 선형 모형을 근거로 분석한 경우보다 더 많은 관계들을 밝혀낸 유의미한 결과로 다양한 물동량 예측에 연관된 변수들과의 관계를 경제 변동에 따른 변수의 특징과 함께 적절히 고려하는 것이 물동량 예측에 필요함을 나타낸다. This paper estimates the long-run equilibrium relationship between trade volume and industrial production index using the dataset from january 2003 to December 2012. This implication with nolinear approach shows better empirical results than linerar form based analysis and it provides the necessity of considering economic variations to the trade volume forecasts with economic variables.

비선형 모형을 이용한 중국 소득수렴 가설 검증

김현석 ( Hyun Sok Kim ),장지용 ( Ji Young Chang ) 한국경제통상학회 (구 한국경상학회, 한국국민경제학회) 2012 경제연구 Vol.30 No.2

본 논문은 기존의 소득 수렴 모형과 달리 첫째, 1952년부터 2009년에 이르는 기간을 대상으로 장기시계열 분석을 행하였고, 둘째, 체제전환을 고려하여 비선형 구조변환 모형, 특히 부드러운 로지스틱 전이함수(Logistic Smooth Transition Function)를 이용하였으며, 셋째, 알려지지 않은 단절 시점을 추정하는 단순구조단절(structural break) 모형을 사용하여 중국의 단절 시점을 추정하였다. 이 과정은 기존의 선형분석이 가지고 있는 문제점을 분명히 밝힌 과정이었다. 선형분석 결과는 수렴하지 않는 것으로 나타났다. 반면 부드러운 로지스틱 전이함수를 이용하여 분석한 결과, 중국은 장기적으로 소득이 적정 성장률에 수렴하고 있었음을 명확히 밝혔다. 둘째, 알려지지 않은 단절 시점을 추정한 결과 1978년으로 알려진 단절과 일치하였다. We propose some novel extensions to the convergence theory suggested in the nonlinear approaches. First, we consider extended time period from 1952 to 2009. Second, this paper considers LSTR(logistic smooth transition function) to capture the transition in the Chinese economy. Finally, we additionally test the series with the unknown break model. In the test with linear approach, Chinese economy has not been fully explained. However, we find there is a substantial economic value with nonlinear approaches which are conditioned on the proposed models. In particular, the LSTR model shows there is smooth transition in the Chinese economy and the unknown break model captures the break time at 1978, which is consistent with the transition in Chinese economy.

고차원 혼합주기 시계열모형의 해운경기변동 예측력 검정

김현석 ( Kim Hyun-sok ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2019 해운물류연구 Vol.35 No.1

본 연구는 혼합주기모형을 해운경기 예측에 활용하기 위해 기존의 비선형 장기균형관계분석에서 통계적으로 유의한 요인들을 단기모형에 적용하였다. 가장 일반적인 단일변수(univariate) AR(1) 모형과 혼합주기모형으로부터 각각 표본외 예측을 실시하여 예측오차와 비교한 결과 혼합주기모형의 예측력이 AR(1) 모형보다 향상됨을 확인하였다. 이러한 실증분석은 새로운 고차원 혼합주기모형이 해운경기변동 예측에 유용한 모형임을 의미하며, 즉, 최근 다변수 시계열 자료가 주로 장기균형관계(long-run equilibrium)를 대상으로 하고 있는데, 고차주기와 같은 정보를 분석에 포함할 경우 단기 해운경기 분석모형의 예측력이 향상될 수 있음을 의미하는 분석결과이다. This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.

해운경기변동과 선박수요·공급 간의 비선형 장기균형관계 분석

김현석 ( Hyun Sok Kim ),장명희 ( Myung Hee Chang ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2014 해운물류연구 Vol.30 No.2

본 연구는 2000년부터 2012년까지 월별 자료를 사용하여 해운경기변동과 신조선 가격 간의 인과성과 장기균형관계를 분석한다. 기존의 정태분석에 근거한 관계에 대하여 호황기와 불황기의 경기순환측면에서 두 변수 간의 인과관계를 실증분석 하였다. 인과성 검정 결과는 해운경기가 선박수요에 영향이 있다는 기존의 정태분석과 달리 선박에 대한 수요·공급으로부터 결정된 가격이 해운경기에 영향이 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 인과성 분석에 대하여 선형의 2단계 공적분 검정결과는 두 변수 간에 해운산업의 호황기와 불황기에 따른 변동성이 존재하는 것으로 나타났다. 이를 고려하기 위해 비선형·비대칭 모형으로 확장하여 추정하였으나 선형모형과 일치하는 실증분석 결과를 보인다. 이는 현재의 해운경기불황이 선복량 과잉에 따른 것이라는 견해를 뒷받침하는 유의미한 실증분석 결과이다. This investigation employs causality test and cointegration modelling to test causal relationship between economic cycle in shipping industry and ship price using monthly data over the period 2000 to 2012. To the existing studies on the static analysis of shipping industry to ship market, we test the causality regarding the shipping fluctuations. In contrast to the previous results, it is shown that ship price affects economic cycles in shipping industry. We thus extend our analysis to the nonlinear and asymmetric analysis to properly capture the fluctuations during the period. The empirical results show that condition of ship market effects on the fluctuations, which is consistent with linear form based analysis. The empirical analysis supports current recession has been caused by over-supply in ship market.