A study of causal dynamics in the maritime shipping markets

Abstract

The maritime shipping industry has played a crucial role of carrying global trade demand among the international transport modes in accordance with the development of global economy. As maritime shipping markets as well as seaborne shipping industry are nearly perfect competitive markets, shipping companies easily enter and exit their businesses. Recently, the market conditions of the seaborne shipping industry have fluctuated due to both short-term random effects and the structure. Both short-term random effects and structure work as parts of the internal mechanism in the shipping freight system which causes dynamic behavior. The theoretical background in the mechanism is based on the supply and demand model. The supply and demand model in the freight system explains that owners of ships adjust supply of fleet to changes in demand for trade. Also, charterers adjust freight rates to changes in the volume of trade, however, they often fail to make immediate adjustments in freight rates due to existing demand. Ultimately, this causes an imbalance in which fleet of ships will be oversupplied and then freight rates rapidly fall. This clearly explains that flows of information about changes in demand and supply in the seaborne shipping freight markets affect the dynamic behavior within the industry. In this context, this study not only focuses on analyzing causality of demand, supply, and freight rates within a single shipping market, but also extends to investigate causal dynamics between the three major seaborne shipping markets: tanker, dry bulk and container. This study extensively analyzes literature on determinants of a freight rate, causality between seaborne shipping indices and macroeconomic variables, and the methodology of Granger causality test. Firstly, determinants of a shipping price are the key factors which signal the market conditions. Secondly, it has been found by researchers that macroeconomic variables such as Gross Domestic Product, stock market returns, industrial production, and so forth and seaborne shipping indices are highly correlated and are in causal relationships. Thirdly, the Granger causality test can be conducted to detect causality between time series considering stationarity of data. This study conducts Granger causality tests using monthly time series data for the three shipping markets mentioned in the previous paragraph and estimates vector error correction models. Additionally, this study examines the presence of any long-run and short-run equilibrium relationships between the time series. Especially, this study uses China- and India-related time series as the countries have created high demand for commodity trade in the last decade. There are two dimensions in the scope of this research: the dynamic behavior with a single market and the causal dynamics between multiple markets. Firstly, in terms of the dynamic behavior within a single shipping market, this study finds that there are strong Granger causality running from demand to price and from supply to price under the long-run equilibriums in the tanker market through the investigation of Granger causality. Also, this study detects the same causal dynamics in the dry bulk market. However, this study only finds a strong Granger causality running from supply to price in the container market. These empirical results indicate that demand, supply, and freight rates interact under the supply and demand model. With regard to the second scope, this study proves the causal dynamics between the three major maritime shipping markets. This research finds strong Granger causality running from demand for container trade to supply of bulk fleet and from demand for bulk commodity trade to container freight rates. As well, this study detects a strong Granger causality running from supply of bulk fleet to tanker freight rates. Lastly, this study discovers a strong Granger causality running from demand for crude oil to supply of container fleet and from supply of container fleet to tanker freight rates. These empirical evidences support that the maritime shipping markets are not perfectly separated but integrated. Furthermore, causality of demand, supply, and freight rates with the long-run equilibriums are derived from cointegrating vectors between time series. The cointegration of two time series indicates the long-run relationship and the integration of them. This study revisits the determinants of a freight rate discussed in literature and concludes that shifts in supply and demand cause freight rate dynamics. This research also asserts that seaborne shipping markets are interrelated in the long-run or short-run, and shows that we should pay more focus on the time and the origins of fluctuations in the markets.

국제 화물 운송에서 해운은 그 담당하는 물량 면에서 절대적인 역할을 하고 있다. 한편 국제해운시장은 국제적으로 완전경쟁시장으로서 선사의 산업에의 진입과 퇴출이 자유로운 편이다. 최근에는 임의적 충격과 구조적인 문제로 인해 해운시장의 시장 여건이 악화되고 있는 상황이다. 임의적 충격은 세계경제의 악화, 주식시장가격의 폭락, 지정학적 충돌의 발생, 에너지 재화의 가격 폭등 등을 포함하며, 구조적 문제는 해운시장을 움직이는 내부적인 메커니즘, 즉 동적 변동을 야기하는 운임체계로부터 발생하는 문제를 의미한다. 해운시장의 운임체계의 바탕이 되는 이론적 배경은 수요-공급 모형이다. 운송시장의 수요-공급 모델에 따르면, 선주는 해운물동량의 변화에 따라 선박공급량을 조정한다. 용선주 또한 해운물동량의 변화에 따라 운임을 조정하지만, 기존 수요를 우선적으로 운송해야 하므로 물동량의 변화에 빠르게 대응하여 선박공급량을 늘리는 것은 쉽지 않다. 궁극적으로, 이는 수요-공급의 불균형을 초래하는데, 선박공급량은 과잉상태가 되어 운임은 급속도로 하락하게 된다. 이는 해운시장에서 수요와 공급의 변화에 대한 정보의 흐름이 시장의 동적 변동에 중요한 역할을 하고 있음을 설명한다. 이와 관련하여, 본 연구는 단일 해운시장에서의 수요, 공급, 운임 간 인과성을 분석하고 또한 주요 3대 해운시장인 유조선 시장, 건화물 시장, 컨테이너 시장들 간의 동태적 인과관계를 분석하였다. 본 연구는 해상운송운임의 결정 요인, 해운 지수와 거시변수 간의 인과성, 그랜저 인과관계 방법론을 다룬 문헌들을 집중적으로 분석하였다. 우선, 해운운임을 결정하는 요소들은 사전에 해운시황을 판단할 수 있는 척도로서 중요한 역할을 한다. 다음으로, 국내총생산, 주식시장 수익률, 산업생산지수와 같은 거시변수와 해운지수는 사이에는 높은 상관관계와 인과성이 나타남을 많은 연구들이 증명하였다. 마지막으로 그랜저 인과관계 검정은 시계열의 안정성 여부를 고려하여 시계열 변수 간 인과관계를 분석할 수 있는 방법론이다. 본 연구는 유조선 시장, 건화물 시장, 컨테이너 시장과 관련된 월간 시계열 자료를 사용하여 그랜저 인과관계 검정을 수행하여 벡터오차수정모형을 추정하였다. 또한, 시계열 변수 간 장기 또는 단기균형관계가 성립하는지 분석하였다. 특히, 본 연구는 중국과 인도의 해운 시계열 자료를 주로 사용하였는데, 최근 10년 간 중국과 인도의 에너지 재화의 수요가 매우 큰 폭으로 증가하였기 때문이다. 본 연구의 범위는 단일 해운시장 내에서의 인과관계와 복수 해운시장 간의 인과관계에 집중된다. 우선, 본 연구는 그랜저 인과관계 검정을 통해 유조선 시장 내에서 선박공급량에서 해상운임으로의 강한 인과성을 도출하였다. 또한 건화물 시장 내에서는 물동량에서 선박공급량, 선박공급량에서 운임으로의 강한 인과성을 발견하였다. 그러나 컨테이너 시장에서는 선박공급량에서 해상운임으로만 강한 인과성 도출하였다. 이러한 분석결과는 단일 해운시장 내에서 수요, 공급, 가격이 수요-공급 이론에 따라 상호작용을 하고 있음을 의미한다. 다음으로, 본 연구는 유조선 시장, 건화물 시장, 컨테이너 시장 간의 인과관계를 분석하였다. 컨테이너 해운수요에서 건화물선 공급량, 건화물 해운수요에서 컨테이너선 운임으로 강한 인과성이 나타났다. 그리고 건화물 선박공급량에서 유조선 운임으로도 강한 인과성이 나타났다. 마지막으로, 유조선 해운수요에서 컨테이너선 공급량으로 강한 인과성이 드러났고, 컨테이너선 공급량에서 유조선 운임으로도 동일한 인과성을 도출하였다. 이러한 실증결과는 해운시장은 완전히 분리된 시장이 아니고 통합된 시장으로 판단될 수 있음을 나타낸다. 또한 수요, 공급, 가격 간 장기적 인과관계는 시계열 변수 간 공적분 관계가 나타날 때 도출 가능하였다. 시계열 변수 간 공적분 관계는 시계열 간 장기균형관계가 나타남과 동시에 통합되어 있음을 의미한다. 본 연구는 기존의 문헌에서 분석한 해상운임 결정요인들 간의 인과성을 다시 검토하여 해운시장에서 수요와 공급의 조정에 따라 해상운임이 변화함을 확인하였다. 또한 본 연구는 해운시장이 장기적으로 서로 밀접한 관계를 가지며 동조하는 특성을 분석하였으며, 그 결과로부터 해운시장에서의 변동이 발생하는 시점과 방향성이 가지는 중요성을 밝혔다. 본 연구는 국제해운시장에 대한 연구의 중요성을 확인하였으며 향후 해운시장에 대한 보다 구체적인 연구의 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.