고빈도 장기시계열을 활용한 해운산업의 경기변동 구조변화 분석
Analysis of Shipping Market Structural Changes using High-frequency Long-run Time Serie
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초록
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.
Abstract
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.
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