AIS자료를 활용한 VLCC항해용선 시황예측 방안에 대한 연구

Abstract

본 논문은 축적된 선박 AIS자료의 분석을 통해 파악된 VLCC선박의 수요를 시계열 자료와 AIS자료의 분석을 통한 VLCC 실질 공급으로 나눈 수요공급비에 각 항로별 가중치를 부여하여 운임과의 최적 상관계수를 도출하여 미래 해상운임을 예측한 연구이다. 미래 VLCC 해상 수요는 AIS자료를 이용해 도출한 과거 물동량 시계열자료를 바탕으로 Holt-Winters 지수평활화법을 이용하여 예측하였으며, 미래 공급은 AIS자료와 시계열자료의 분석을 통한 VLCC공급변화를 예측하여 도출하였다. 이를 통해 미래 수요공급비를 도출하여 과거의 수요공급비와 운임의 최적상관계수를 이용한 선형기획법을 통해 미래의 운임을 예측하였다. 실증분석은 평균제곱오차법을 이용하여 예측값과 실제값을 비교하고, 운임을 단일 변수로 한 ARIMA모형 및 Holt-Winters 방법을 이용한 예측값과의 비교를 통해 예측의 정확도 비교 및 예측 방향성 비교 분석을 실시하였다.

본 연구를 통해, AIS자료를 활용한 수요와 공급의 변화를 반영하여 최적화된 상관계수를 통한 운임의 예측이 ARIMA 모형 및 Holt-Winters 예측 방법 보다 단기적 운임의 등락에 대한 방향성 예측에 우월한 것으로 나타났다.|This paper is a study to predict the future maritime freight by determining the optimal correlation ratio between spot freight rate and demand-supply ratio. The ratio was drawn by the demands as sum of each route given weight on those traded volume identified through the accumulated ships’ AIS data, and the supply derived from time series data and vessels’ AIS Data. Future VLCC maritime demand was predicted using

the Holt-Winters’exponential smoothing method based on past trade time series data derived from AIS data, and future supply was derived by predicting changes in VLCC supply through analysis of AIS data and time

series data. Through this, with derived the future demand-supply ratio, the future freight rates was forecasted through linear planning method using the optimal correlation between the past the demand- supply ratio and the past freight rate. The empirical analysis was conducted with compareness of the forecasted freight rate with the actual freight rate using the root mean square error method and the comparative analysis among ARIMA forecast and Holt-Winters Exponential smoothing using the historically

freight rate as the single variable. This study showed that the forecast of freight rates through optimized correlations by reflecting the changes in demand and supply using AIS data was superior to the ARIMA model and the Holt-Winters’ forecasting method for predicting the direction of fluctuations in short-term freight

rate.