장단기금리차를 통한 벌크선 운임 예측에 관한 연구

Abstract

미래를 예측하는 것은 어렵다. 그러나 어떤 요소들이 미래에 영향을 미치는가를 파악하는 것은 중요하다. 막대한 유동성이 풀린 현대 경제에서 미래 상황을 가늠하는 중요한 요소 중 하나는 금리(interest rates)이다. 이러한 관점에서 금리가 벌크선 운임과 어떤 영향관계에 있는지 파악하는 것이 본 연구의 목적이다. 벌크선 운임 예측에 대한 기존연구를 살펴보면, 운임을 결정하는 주요 요소를 전통적인 수요·공급의 균형이론 관점에서 실물요인 위주로 변수를 찾고 영향관계를 분석하였다. 그러나 장기적인 관점의 운임예측에 있어서 실물경제 요인만으로 충분히 설명되지 못하는 부분이 있다. 그 원인 중 하나가 금융환경의 변화이다. 2008년 글로벌 금융위기를 극복하는 과정에서 막대한 유동성이 공급되어 해운시장은 2008년 이전과 다른 양상을 보였다. 전통적인 해운산업 공급자는 운송서비스를 공급하는 선사(shipping company)와 선박임대 서비스를 주업으로 하는 선주사(tonnage provider)였으나, 2008년 이후 풍부한 유동성과 저금리를 바탕으로 중국계 리스회사 및 선박 pooling 전문회사 등 다양한 비운항 선주사들이 해운업에 진입하여 선복량의 공급과잉을 유발하였다. 이에 더하여 2020년 발생한 COVID-19 팬데믹에 의한 경기침체를 막고자 많은 국가들이 막대한 유동성을 공급하고 재정지출을 늘리면서 유동성과잉 시대가 펼쳐졌다. 이에 따라 자금의 흐름이 경제에 미치는 영향이 막강해져 금융변수의 중요성이 강조되고 있다. 최근 경제정책은 사실상 금융정책이라고 할 수 있으며, 가장 중요한 경제지표 중 하나는 금리이다. 단기금리는 현재의 경제상황을 설명하고, 장기금리는 미래의 경제상황을 나타내므로, 두 금리의 차이인‘장단기금리차’를 통해 미래 경제상황을 예측하고 설명하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 연구는 단일 지표로서 경기예측력이 가장 뛰어나다고 평가받는 미국 국채의 10년물 수익률과 3월물 수익률의 차이인 기간 스프레드를 활용하여 벌크선 운임의 영향관계를 파악하고 미래 방향성을 예측하는 데 유용한지 연구하였다. 연구는 두 단계로 진행하였다. 1단계는 BDI를 예측하는 것으로 단변량 시계열 모형인 ARIMA를 사용하여 BDI를 예측하였다. 그리고 본 연구의 주요 관심변수인 기간 스프레드를 포함했을 때, 예측력이 얼마나 향상되는지 파악하기 위해 이변량 ARIMAX를 구성하여 ARIMA 예측결과와 비교하였다. 비교를 위해 ARIMA 및 ARIMAX 모형의 예측치를 BDI 실제치와 표본 외 검증(out-of-sample test)을 수행한 결과, 예측력이 약 7.5% 향상된 것으로 나타났다. 2단계는 BDI에 영향을 주는 요인들의 동태적 관계를 분석하는 단계로서 다변량 VAR 모형을 사용하여 변수 간의 영향관계를 분석하였다. 설명변수는 수요·공급 균형이론에 입각하여 선행연구에서 BDI와 인과성이 입증된 변수들을 수요와 공급 측면으로 나누어 공급 측 변수로 순증가 선복량, 수요 측 변수로 중국 산업생산지수 및 기간 스프레드를 선정하였다. 각 변수의 BDI에 대한 인과성 분석을 통해 BDI와 순증가 선복량이 내생성이 크고 기간 스프레드는 외생성이 큰 변수로 나타났다. 충격반응 분석에서 기간 스프레드가 BDI에 대하여 지속적인 영향을 미치고 있는 것을 볼 수 있고, 예측오차분산분해 분석결과 BDI는 자체 변동이 매우 커서 5기까지 변동성의 98%이상 자신의 변동성으로 설명가능하다. 24개월 이후에 기간 스프레드의 변동성으로 약 4.1% 설명이 가능하다. 결론적으로 기간 스프레드를 사용하여 BDI를 예측하는 경우 예측력이 상당히 개선되었고 기간 스프레드와 BDI의 영향관계도 상당기간 지속되는 것으로 나타나, 금리 변수인 기간 스프레드가 BDI 분석에 유용한 변수임을 확인하였다. 본 연구는 해운산업 분석에서 금리 변수의 중요성을 인식하고 금리를 주요 변수로 사용함으로써 해운산업 분석의 다양성을 추구하는데 기초를 제공하였다는 점에서 학문적 기여를 하였다. 그런데도 연구 모형과 분석 기간에 있어 몇 가지 한계를 보였다. 연구모형을 기간 스프레드와 BDI를 선형관계로 가정하고 분석하였으나, 선형관계로 충분히 설명되지 못하는 부분이 있어, 향후 다양한 비선형 모형의 적용이 필요하다. 또한 분석 기간 중에 COVID-19 팬데믹과 같은 비전형적 돌발 사건으로 인해 데이터의 왜곡이 발생한 점은 아쉬운 부분이다. 본 연구에서는 금리변수로 기간 스프레드(term spread)를 사용하였으나, 그 외에도 신용 스프레드(credit spread), 고수익채권 스프레드(high yield bond spread) 그리고 리스크 프리미엄(risk premium) 등이 경기를 예측하고 설명하는데 활용되고 있다. 따라서 향후 해운산업 연구에서 이와 같은 다양한 금융변수들을 폭넓게 사용할 필요가 있다. 주제어 : 기간 스프레드, 벌크선 운임, 예측, ARIMAX, VAR