케이프선 시장 운임의 결정요인 및 운임예측 모형 분석

임상섭; 윤희성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 임상섭 윤희성

저널정보: 한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제42권 제6호

발행연도: 2018.1

수록면: 539 - 545 (7page)

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운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.

#Capesize Market #Freight Determinants #Stepwise Regression #Random Forest

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Gurdip S. Bakshi / 2011 / The Baltic Dry Index as a Predictor of Global Stock Returns, Commodity Returns, and Global Economic Activity / SSRN Electronic Journal

Bao, J / 2016 / A new BDI forecasting model based on support vector machine / 2016 IEEE Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference :65~69

Batchelor, R / 2007 / Forecasting spot and forward prices in the international freight market / International Journal of Forecasting 23(1):101~114

Breiman, L / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5~32

Cai, J / 2018 / Feature selection in machine learning: A new perspective / Neurocomputing 300:70~79

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이 논문의 저자 정보

임상섭

소속기관 한국해양대학교

주요연구분야 농수해양학 > 해상운송학

논문수 5 이용수 81

윤희성

소속기관 한국해양대학교

주요연구분야 농수해양학 > 해상운송학

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