계량기법을 이용한 발틱건화물선운임의 예측― 단변량모형, 다변량모형, HP 필터링 기법 ―
Forecasting the Baltic Dry Freight Index via Econometric Approaches
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초록
본고에서는 예측치와 실제치의 괴리가 아니라 어느 시점까지 BDI가 상승할 것인지 또는 어느 시점에서 하락이 멈출 것인가와 같은 변동의 방향에 예측의 초점을 둔다. 이를 위해 다변량 모형과 ARIMA와 같은 단변량 모형 3개, 그리고 Hodrick-Prescott 필터 기법을 이용한다. 이아 같이 5개의 예측치를 도출하는 것은 모형 또는 기법에 따른 장단점이 있으며 예측치가 크게 다를 수 있기 때문이다. 이러한 예측을 통해 2008년 9월까지 BDI는 비교적 크게 하락하며, 모형에 따라 곧바로 또는 어느 정도 기간을 두고 상승하여 2009년말 까지 BDI는 1만선을 돌파하나 난관적인 해석이 어려울 것으로 예측됨을 밝힌다. 특히 순환요소만을 이용하는 HP기법을 이용하여 2008년 6월부터 2009년 10월까지 BDI가 하락하되, 2009년 4월부터 더딘 속도로 하락폭 감소가 있을 것으로 예측하여 2009년까지 해운경기의 낙관적 기대가 무리임을 보인다. 이러한 점은 중국효과가 크게 쇠퇴하고 있다는 분석결과와도 맥을 같이 한다.
Abstract
The econometric multivariate cause-effect models explain the ocean freight such as the BDI with a high degree of accuracy. However, it is difficult to measure and account for all the reasons of ocean freight movement which are needed to set up an exact model. This paper employs two specific determinant variables for BDI modeling, namely China's import and dry cargo ship's space, which are generally thought to be significant on explaining the BDI. However the forecasts via the cause-effect econometric technique are not as accurate as the forecasts made via the ARIMA technique because a cause-effect econometric model cannot adjust itself for the post-sample. In some papers, it is shown that, from a forecasting viewpoint, the univariate time series approach may be preferable to the multivariate models. More recent papers show that the forecasting accuracy of stochastic ARIMA-type models are preferred to that of other models. The Box-Jenkins approach, hence, is used to fit a model to the BDI series and to explain the BDI movement. The BDI is expected to range approximately from 13,000 to 11,000 at the end of 2009, while the BDI is predicted to fall precipitously until the beginning of 2009 and continue to decline by the end of 2009 via the HP technique.
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