A Study on the Effect of Changes in Oil Price on Dry Bulk Freight Rates and Intercorrelations between Dry Bulk Freight Rates

국제유가의 변화가 건화물선 운임에 미치는 영향과 건화물선 운임간의 상관관계에 관한 연구

  • 정상국 (인제대학교 인문사회과학대학 국제경상학부) ;
  • 김성기 (인제대학교 인문사회과학대학 국제경상학부)
  • Received : 2011.04.29
  • Accepted : 2011.06.24
  • Published : 2011.06.30

Abstract

In this study, vector autoregressive and vector error correction models in the short-run dynamics are considered to analyze the effect of the changes in international crude oil prices on Baltic dry index, Baltic Capesize index and Baltic Panamax index, and the intercorrelations between Capesize and Panamax prices, respectively. First, using the vector autoregressive model, the changes in international crude oil price have a statistically significant positive effect for Capesize at lag 1, for Panamax a significant negative effect at lag 3 and a significant positive effect for Baltic dry index at lag 1. From the impulse response analysis, the international crude oil price causes Baltic dry index to increase in the sort-run and the effect converges on the mean after 3 months. Second, using the vector error correction model, the empirical results for the spillover effects between Capesize and Panamax markets provide that in the case of the deviation from a long-run equilibrium the Panamax price is adjusted toward decreasing. The increases in freight rates of the Capesize market at lag 1 lead to increase the freight rates in Panamax market at present. The Panamax responses from the Capesize shocks increase rapidly for 3 months and the effect converges on the mean after 5 months. The Capesize responses from the Panamax shocks are relatively small, and increase weakly for 3 months and the effect disappears thereafter.

이 연구는 VAR 모형을 이용하여 국제유가가 BDI, 선형에 따라 BCI, BPI 등 3개의 운임 지수에 각각 어떠한 영향을 미치는지와 VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석하였다. 첫째, VAR모형을 이용하여 국제유가의 변화가 BCI에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖고, BPI의 경우에는 시차 3기의 경우에만 음(-)의 유의적인 효과를 갖고, BDI 운임지수에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석의 결과는 국제유가의 충격으로부터 BDI의 반응은 약 3개월 정도 지속적으로 상승하다가 이후로는 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석한 결과는 BCI와 BPI 운임지수 간에 장기적인 균형관계로부터의 이탈이 발생하는 경우 BPI 운임지수가 감소하는 방향으로 조정되었다. 또한 동태적인 상관관계의 경우 시차 1기의 케이프사이즈 시장에서의 운임이 상승하면 금기의 파나막스 시장에서의 운임이 상승하는 것으로 나타났다. BCI와 BPI 운임지수간의 동학적인 충격반응함수의 분석으로부터 BCI 운임지수의 충격으로부터 BPI 운임지수의 반응은 약 3개월 정도 가파르게 상승하다가 5개월 이후로는 변화가 없는 것으로 나타났고, BPI 운임지수의 충격에 대한 BCI 운임지수의 충격반응의 정도는 매우 작게 나타났으며, 약 3개월 정도 완만하게 상승하다가 이후로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. 모수원, "발틱운임의 불편성과 인과성", 해운물류연구, 제23집 제2호, 2007, 1-21.
  2. 모수원, "발틱 건화물운임지수의 변동성과 뉴스충격", 한국항만경제학회지, 제21집 제2호, 2005, 65-79.
  3. 모수원, "환율변동성과 건화물운임", 한국항만경제학회지, 제14권 제2호, 1998, 515-530.
  4. 심재희.모수원, "계량기법을 이용한 발틱건화물선운임의 예측", 해운물류연구, 제24권 제2호, 2008, 1-18.
  5. 임종관․김우호․고병욱, "백터자기회귀모형을 이용한 건화물선 시장분석", 해운물류연구, 제26권 제1호, 2010.
  6. 전찬영, "Structural VAR 모형을 이용한 건화물운임시장의 특성 분석", 해양정책연구, 제12호, 1997, 185-203.
  7. Alizadeh, A., An Econometric Analysis of the Dry Bulk Shipping Industry; Seasonality, Efficiency and Risk Premia, Unpublished PhD Thesis, City University Business School, London, UK, 2001.
  8. Barsky, R.B. and Kilian, L., "Do We Really Know that Oil Caused the Great Stagflation? A Monetary Alternative," in: NBER Macroeconomics Annual 2001, 2002.
  9. Barsky, R.B., and Kilian, L., "Oil and the Macroeconomy Since the 1970s", Journal of Economic Perspectives, Vol. 18, 2004, 115-134. https://doi.org/10.1257/0895330042632708
  10. Beenstock, M. and Vergottis, A., Econometric Modeling of World Shipping, Chapman and Hall, 1993.
  11. Blanchard, O. and Simon, J., "The Long and Large Decline in U.S. Output Volatility", Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 32, 2001, 135-174.
  12. Cecchetti, S.G., Alfonso, F.L. and Krause, S., "Assessing the Sources of Changes in the Volatility of Real Growth", NBER Working Papers 11946, National Bureau of Economic Research, Inc, January 2006.
  13. Chen, S., Meersman, H. and Van De Voorde, E., "Dynamic Interrelationships Returns and Volatilities between Capesize and Panamax", Maritime Economics and Logistics, Vol. 12, 2010, 65-90. https://doi.org/10.1057/mel.2009.19
  14. Engle, R.F. and Granger, C.W.J., "Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing", Econometrica, Vol. 55, 1987, 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236
  15. Engle, R.F. and Kroner, K.F., "Multivariate Simultaneous Generalized ARCH", Econometric Theory, Vol. 11, 1995, 122-150. https://doi.org/10.1017/S0266466600009063
  16. Engle, R.F. and Sheppard, K., "Theoretical and Empirical Properties of Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH", NBER Working Paper 8554, 2001.
  17. Engle, R.F., "Dynamic Conditional Correlation - A Simple Class of Multivariate GARCH Models", Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 20, 2002, 339-359. https://doi.org/10.1198/073500102288618487
  18. Granger, C., and Newbold, P., "Spurious Regression in Econometrics", Journal of Econometrics, Vol. 2, 1974, 111-120. https://doi.org/10.1016/0304-4076(74)90034-7
  19. Johansen, S. and Juselius, K., "Maximum Likelihood and Inference on Cointegration-with Applications to the Demand for Money", Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 52, 1990, 69-221.
  20. Johansen, S., "Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models", Econometrica, Vol. 59, 1991, 1551-1580. https://doi.org/10.2307/2938278
  21. Johansen, S., "Statistical Analysis of Cointegration Vectors", Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 12, 1988, 231-254. https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3
  22. Kim, C-J. and Nelson, C.R., "Has the U.S. Economy become More Stable? A Bayesian Approach based on a Markov-switching Model of the Business Cycle", The Review of Economics and Statistics, Vol. 81, 1999, 608-616. https://doi.org/10.1162/003465399558472
  23. Klovland, J.T., "Business Cycles, Commodity Prices and Shipping Freight Rates: Some Evidence from the pre-WWI Period", Paper presented at the Workshop on Market Performance and the Welfare Gains of Market Integration in History, European University Institute, Florence, Italy, July 1-4, 2004.
  24. McConnell, M.M. and Perez-Quiros, G., "Output Uctuations in the United States: What has changed since the Early 1980's?", American Economic Review, Vol. 90, 2000, 1464-1476. https://doi.org/10.1257/aer.90.5.1464
  25. Nelson, C. and Plosser, C., "Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series", Journal of Monetary Economics, Vol. 10, 1982, 139-162. https://doi.org/10.1016/0304-3932(82)90012-5
  26. Sims, C.A., "Macroeconomics and Relity", Econometrica, 1980, Vol.48, 1-48. https://doi.org/10.2307/1912017
  27. Stock, J.H. and Watson, M.W., "Has the Business Cycle Changed?" Proceedings, 2003, 9-56.
  28. Stock, J.H. and Watson, M.W., "Understanding Changes in International Business Cycle Dynamics", Journal of the European Economic Association, Vol. 3, 2005, 968-1006. https://doi.org/10.1162/1542476054729446
  29. Stopford, M., Maritime Economics, 2nd ed., Routledge: London, U.K., 1997.