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Korean Academic Society of Business Administration
[ Article ]
korean management review - Vol. 48, No. 3, pp.715-731
ISSN: 1226-1874 (Print)
Print publication date 30 Jun 2019
Received 01 Feb 2019 Accepted 18 Mar 2019
DOI: https://doi.org/10.17287/kmr.2019.48.3.715

시계열 요소분해법을 활용한 발틱건화물운임지수(BDI) 예측

김형준* ; 류두진** ; 조훈***
*(주저자) 영남대학교 경영학과 교수 hkim@yu.ac.kr
**(교신저자) 성균관대학교 경제학과 교수 sharpjin@skku.edu
***(공저자) KAIST 경영대학 교수 hooncho@kaist.ac.kr
Short-term Forecasts of the Baltic Dry Index (BDI) Using Time-series Factor Decomposition
Hyeongjun Kim* ; Doojin Ryu** ; Hoon Cho***
*Assistant professor, Department of Business Administration, Yeungnam University, First Author
**Tenured professor, Department of Economics, Sungkyunkwan University, Corresponding Author
***Tenured professor, Graduate School of Finance, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Co-Author

초록

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 사후검증(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.

Abstract

The shipping freight rate index is an indicator of fluctuations in the cost of shipping raw materials and commodities. It is used to diagnose and predict changes in the global real economy and in the shipping market. Thus, both financial institutions and the shipping industry need to strengthen their capacity to forecast and analyze the index. In this study, we conduct a short-term forecast of the Baltic Dry Index, a representative maritime freight rate index, using the time-series factor decomposition method. To verify our model’s predictive power, we apply the prediction method presented in this study to past data with different sample intervals and perform a backtest to compare the predicted values with actual observations. The root mean square forecast error of the backtest shows that our prediction model outperforms the random walk model. The results suggest that it is possible to conduct a significant short-term forecast of the shipping freight rate index because it involves a short-term trend and seasonality. These time-series characteristics of the shipping freight rate can be used to quantitatively provide short-term market forecasts.

Keywords:

Autoregressive Integrated Moving Average, Baltic Dry Index, Hodrick-Prescott Filter, Maritime Freight Index, Time-series Factor Decomposition

키워드:

ARIMA, BDI, Hodrick-Prescott filter, 시계열 요소분해법, 해상운임지수

Acknowledgments

본 논문은 김형준 교수가 한국자산관리공사에서 실시한 “해상운임지수의 시계열적 특성에 관한 연구(2018)”를 보완 및 확장하여 작성되었습니다. 본 연구에 대하여 유익한 조언과 도움을 주신 한국자산관리공사 장성수 부장님, 김원대 소장님, 조기환 팀장님, 김종수 팀장님, 성균관대 유진영 대학원생께 감사드립니다. 본 논문의 내용 및 주장은 한국자산관리공사의 공식견해와는 무관한 저자들의 개인적인 견해임을 밝혀둡니다.

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• 저자 김형준은 KAIST 경영대학에서 학사, 석사 및 박사를 취득하였다. 한국주택금융공사 연구위원과 한국자산관리공사 수석연구원을 거쳐, 현재 영남대 경영학과 조교수로 재직 중이다. 주요연구분야는 신용위험, 자산시장, 부동산금융, 가치평가 등이다.

• 저자 류두진은 서울대 전기공학부를 졸업하고 KAIST 경영대에서 Finance를 전공하여 박사학위를 취득하였다. 국민연금공단 연구위원, 한국외대 국제경영학과 교수, 중앙대 경제학부 교수를 거쳐, 현재 성균관대 경제학과 정년보장 교수로 재직 중이며, 스포츠과학대학 교수를 겸직하고 있다. SSCI 학술지인 Emerging Markets Review와 Investment Analysts Journal의 Editor이다. 자본시장, 시장미시구조, 파생금융상품, 행태재무, 부동산금융, CSR, 핀테크, 금융빅데이터 등을 연구한다.

• 저자 조훈은 서울대학교 경영대학 및 대학원 경영학과를 졸업하였으며, 미국 University of Wisconsin-Madison에서 박사학위를 취득하였다. 현재 KAIST 경영대학 정년보장 교수로 재직 중이다. 주요 연구분야는 신용위험, 부동산금융, 자산시장 등이다.