벡터자기회귀모형을 이용한 건화물선 시장 분석
An Empirical Analysis of the Dry Bulk Market Using a Recursive VAR Model
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초록
본 연구는 최근에 큰 변동성을 보이고 있는 세계 건화물선 시장의 동태적 특성을 분석하여, 합리적인 위험관리에 필요한 정보를 제공하고자 하였다. 본 연구는 3변수 벡터자기회귀모형을 활용하였으며, 건화물선 시장의 수요(운송량), 공급(선박량), 가격(운임) 변수를 연간 단위로 1985년～2008년까지 활용하였다. 벡터자기회귀모형의 구조적 분석을 위해 축차형 VAR모형을 사용하였으며, 변수의 외생성 가정은 건화물선 시장의 특징에 대한 지식을 활용하여, 운송량이 가장 외생적이고, 운임 변수가 가장 내생적이며, 선박량이 두 번째로 외생적이라고 가정하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 충격반응 분석에 따르면, 운송량 충격은 선박량 변수에 영향을 미치는 반면, 선박량 충격은 운송량 변수에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 예측오차의 분산분해 분석에 따르면, 운임에 대한 예측능력을 제고하기 위해서는 운송량 충격 및 BDI 충격에 대한 지속적인 관찰·분석이 중요함을 알 수 있다.
Abstract
This paper aimed to provide a necessary information for rational risk management by analysing the dynamics of global dry bulk market, in which there has been large volatility recently. It used a 3-variable VAR model and the demand (cargo movement), suaply (ship capacity), and price (BDI) variables, whose observation period is from 1985 to 2008 and the frequency is year. The structure of VAR model is recursive and the assumptions for the exogeneity of the variables are as follows : First, the cargo variable is most exogenous. Second, the BDI varaible is most endogenous. Finally, the ship capacity variable is secondly exogenous. The main results are the followings : First, according to the impulse-response analyses, the shock to cargo movement influences the ship capacity variable, but the shock to ship capacity does not influence the cargo variable. Second, according to the forecast error variance decomposition analyses, in order to improve the accuracy of forecasting the BDI variable, it is essential to continuously monitor the shocks to the cargo and BDI.
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