MRI 정기용선료지수의 상호인과성
Causal Relations of MRI Time Charter Indexes
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초록
해상운임지수 간 일정한 인과관계가 성립할 경우 한 해상운임의 변동을 통해 다른 해상운임의 변동을 어느 정도 예측할 수 있게 된다. 인과관계 분석을 통한 해상운임의 예측이 필요한 이유는 많은 변수들로 정교하게 구성된 해상운임모형들이 해상운임의 변동을 정확히 예측하는데 크게 실패하고 있기 때문이다. 본고는 MRI 운임지수인 건화물선 2-3개월 정기용선료지수와 6개월 이상 정기용선료지수의 인과관계를 밝힌다. 인과관계분석에는 그란저 인과성 분석, 예측오류의 분산분해, 역사적 분해기법이 이용된다. 이러한 분석을 통해 2-3개월 용선료는 6개월 이상 용선료에 강한 영향을 미치나 반대 방향인 6개월 이상 용선료는 2-3개월 용선료에 영향을 미치지 않거나 대단히 미약한 영향을 미친다는 것을 보인다. 이것은 6개월 이상 용선료는 전기의 2-3개월 용선료의 변화를 통해 어느 정도 예상할 수 있는데 비해, 2-3개월 용선료의 변동은 다른 변수를 통해서 파악할 수 있다는 것을 의미한다.
Abstract
he ocean freight influences the shipping and shipbuilding industry in a great depth. Despite this reality, it is known to be too difficult to predict the movement of ocean freight rate. This paper attempts to show the causal relations between the MRI Time Charter Index of two to three months and that of over 6 months. That is because two MRI Time Charter Indexes tend to move very closely and seem to behave like one time series. First, I test for a unit root and then use the GPH procedure to test for long-run stability. The suitable models are chosen based on the significance and sign of error correction terms. The Granger causality test is used to determine the direction of causality. The Granger causality test, however, is very sensitive to the number of lags used in the analysis. This means that one has to be very careful in implementing the Granger causality test. This paper, hence, uses more lags than those which the Schwarz Information Criterion suggests. I show that MRI06(MRI Time Charter Index over 6 months) does not “Granger-cause” MRI23 (MRI Time Charter Index of 2-3 months), but MRI23 Granger-causes MRI06. This paper applies variance decompositions to the model, indicating that MRI03 is exogenous to MRI06. This study also shows that the effect-of-shocks line of MRI23's own is close to the actual observation of MRI23, while the effect-of-shocks line of MRI06's own is far from the actual observation of MRI06.
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