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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배성훈 (중앙대학교) 박근식 (중앙대학교)
저널정보
한국국제상학회 국제상학 국제상학 제35권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
181 - 209 (29page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

인공신경망을 활용한 발틱운임지수(BDI)예측 모형 연구
배성훈 무역물류학과 2020.01 학위논문
시계열 모형을 이용한 발틱운임지수(BDI) 예측 연구
배성훈 ,  박근식 국제상학 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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부정기선 해운 시장은 진입 장벽이 매우 낮아 높은 변동성을 가지는 시장으로, 시황의 예측과 전망에 매우 민감할 수 밖에 없다. 해운 시황을 나타내는 다양한 지수들 가운데 가장 대표적인 지수로 BDI가 있다. 정확도가 높은 BDI를 예측하는 것은 해운기업에 있어서 매우 중요한 부분으로 시황 예측 모델은 기업의 운영과 투자 전략에도 핵심적인 역할을 담당한다. 즉, 본 연구는 계량경제학 모형 활용을 통해 최적의 변수를 선정하고 해운 시황 관계자들에게 의미있고 유용성 있는 BDI 예측 지표를 제공하는데 목적이 있다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 일변량 ARIMA 모형 대비 다변량 VECM 모형에서 예측률이 약 6% 정도 개선되었다. 이는 최적의 변수 선정에 대한 중요성과 다변량 모형이 일변량 대비 중장기에서 예측률이 높음을 검증하였다. 본 연구를 통해 해운 시장의 운임 변동성 예측 및 대응에 도움이 되길 바라며 다양한 변수 발굴을 통해 끊임없는 연구가 이루어지길 바란다.
#BDI #드라이벌크 #그랜저 인과관계 #요한슨 공적분 검정 #ARIMA #VECM

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참고문헌 (32)

참고문헌 신청
김경훈 / 2018 / 벡터오차수정모형을 통한세계 해상물동량 결정요인 분석 / 국제상학 33(3):211~227 dbpia 김창범 / 2008 / 중국의 경제성장과 부정기 해운시장 / 해운물류연구 (56):1~12 dbpia 김창범 / 2011 / 국제금융시장의 충격과 중국의 수입변동성이 건화물 해운시장에 미치는 영향 / 한국항만경제학회지 27(1):263~280 dbpia 김치열 / 2018 / A Study on the Use of Shipping Indices as Leading Indicators of International Trade of Korea / 국제상학 33(4):255~268 dbpia 모수원 / 2010 / ARIMA모형을 이용한 2011년 BDI의 예측 / 한국항만경제학회지 26(4):207~218 dbpia

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