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시계열 요소분해법을 활용한 발틱건화물운임지수(BDI) 예측Short-term Forecasts of the Baltic Dry Index (BDI) Using Time-series Factor Decomposition

Other Titles
Short-term Forecasts of the Baltic Dry Index (BDI) Using Time-series Factor Decomposition
Authors
김형준[김형준]류두진[류두진]조훈[조훈]
Issue Date
2019
Publisher
한국경영학회
Keywords
Autoregressive Integrated Moving Average; Baltic Dry Index; Hodrick-Prescott Filter; Maritime Freight Index; Time-series Factor Decomposition; ARIMA; BDI; Hodrick-Prescott filter; 시계열 요소분해법; 해상운임지수
Citation
경영학연구, v.48, no.3, pp.715 - 731
Indexed
KCI
Journal Title
경영학연구
Volume
48
Number
3
Start Page
715
End Page
731
URI
https://scholarworks.bwise.kr/skku/handle/2021.sw.skku/14333
DOI
10.17287/kmr.2019.48.3.715
ISSN
1226-1874
Abstract
해상운임지수는 선박을 이용하여 원자재․상품 등을 해상으로 운송하는 데 드는 비용의 등락을 나타내는 지표로, 해운시장의 동향을 파악할 뿐 아니라 글로벌 실물경제를 진단하고 예측하는 주요 지표로 사용된다. 따라서 선박금융업무를 수행하는 기관뿐만 아니라 글로벌 실물경제의 상황과 동향을 파악해야 하는 금융기관은 이러한 해상운임시장의 분석 · 전망 역량을 강화할 필요가 있다. 본 연구는 대표적인 해상운임지수 가운데 하나인 발틱건화물운임지수(Baltic Dry Index; BDI)를 대상으로 시계열 요소분해법을 이용하여 1 · 2 · 3개월의 단기예측을 시행하고 그 예측력을 검증하였다. 모형의 예측력 검증을 위하여 본 연구에서 제시한 예측방법을 세분화한 과거 데이터에 적용하여 모형의 예측값과 실제값을 비교하는 사후 검증(back-testing)을 실시하였다. RMSFE(root mean square forecast error)를 사용하여 예측오류를 계산한 결과, BDI가 무작위로 움직이므로 예측이 불가능하다는 임의보행(random walk) 모형의 틀에 비하여, 본 연구의 예측모형의 성과가 더욱 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 해상운임지수가 계절변동의 영향을 받으며 과거 추세가 유지되는 특성이 있어 이를 통해 유의미한 수준의 단기예측을 시행할 수 있음을 시사한다. 이러한 해상운임지수의 시계열적 특성을 활용하면 정량적 방법으로 단기 시장전망을 제공할 수 있다.
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