해상 운송은 전 세계 교역의 90%를 차지하고 있으며, 많은 국가에서 매우 중요하게 운영되고 있는 국가산업이다. 해상 운송은 두 가지 방식으로 운영되는데, 첫 번째는 컨테이너를 이용한 정기선 항로이며, 두 번째는 벌크 화물 운송을 위한 부정기선 항로이다. 두 운영방식에는 운임 지수라는 것이 존재하며, 시장을 대표하는 역할을 한다. 그 중 벌크 화물 시장을 대표하는 BDI(Baltic Dry Index)는 벌크 화물을 운송하는 선급인 Supramax, Panamax, Capesize의 지수를 종합하여 나타내는 수치이며, 화물 가격의 일일 가중 평균으로 정의되는 운임 지수이다. BDI는 발틱 해운 거래소(Baltic Exchange)에서 개발된 지수로써 1985년부터 제공되고 있는 건식 벌크 화물 운임 지수이다. BDI는 해운 시장 참여자와 금융 투자자들에 의해 매우 중요한 지표로 여겨지며, 경제 주요 지표 역할을 하고 있다.

본 연구는 이러한 중요성을 가진 BDI를 예측하고자 한다.

기존에도 BDI를 주제로 많은 예측 문제들이 다루어졌지만, 시계열 분석으로만 진행되어 주변 변수를 고려하지 않거나, 수요 요인만을 고려하여 해운 시장의 이해를 돕는 데 한계를 가지고 있다. 아울러, 기존 연구들은 BDI를 이루는 각각의 선형에 대한 분석은 수행하지 않아, 실무에 적용하기에 무리가 있을 것으로 판단했다.

따라서, 본 연구는 BDI의 구성 요소인 선형별 지수를 각각 예측하며, 영향 요인을 고려하여 분석했다. 영향 요인은 각 선형에 대한 주종 화물의 수요를 대변하는 화물의 가격, 공급 요인, 외부 요인을 삽입하여 분석 했다. 분석 기간은 2016년 1월부터 2020년 12월까지이며, 2016년 1월부터 2020년 6월까지를 시뮬레이션 기간, 2020년 7월부터 12월까지를 검증 기간으로 설정했다.

MAPE 값으로 검증한 결과 검증 기간 값에 대해 BCI는 매우 합리적인 예측에 속하며, BPI는 비교적 정확한 예측, BSI는 매우 정확한 예측에 속했다. BDI는 비교적 정확한 예측에 속했다.

본 연구는 선형별로 분리된 지수를 예측하여 실무적으로 큰 의미가 있으며, 구조적인 분석을 위해 각 선형에 대한 영향 요인을 화물 가격, 공급 요인 그리고 외부 요인으로 구분하여, 더욱 세밀한 분석을 진행했다고 할 수 있다. 또한, 최종적으로 BDI에 대해 캘리브레이션을 하지 않고, 선형별 지수를 토대로 BDI 구성 비율을 반영한 BDI 예측을 수행했음에도, 검증값이 비교적 정확한 예측으로 나와 선형별로 구분된 타당한 연구를 수행했다고 할 수 있다. 추가로 각 선형에 대한 민감도 분석을 진행하여, 예측값 변동에 대해 시사함으로, 향후 발생하는 변동하는 요인에 대한 예측값 변동에 대응할 수 있도록 구성하여 활용성을 높였다.

본 연구의 한계점으로는, 국제 정세, 해운 사고, 항만의 지연 현상 등 사회적 요인을 반영하지 못했다는 점이 있으며, 향후 연구 시에 사회적 요인을 반영하여 연구할 필요가 있다. 또한, 2차 변수를 고려하여 각 수요 요인에 대한 예측을 추가하면 보다 정밀한 분석이 될 수 있을 것이며, 본 연구에서 사용된 요인에 더하여 선행연구에서 검증된 금융 변수들을 사용하여 분석하면 더욱 확장된 모델링을 구현할 수 있을 것이다.