基于CF滤波的国际干散货航运市场周期性分析

为揭示国际干散货航运市场的周期性,运用Census X12季节调整法得到趋势循环要素序列;将该序列用CF(Circle-Frequency)滤波进行趋势分解,得到干散货航运市场的趋势和循环成分,获得干散货航运市场周期性特征;用谱分析方法衡量干散货航运市场循环成分的周期长度.结果表明,国际干散货航运市场存在着3.5 a左右的周期长度,且波罗的海干散货运价指数(BalticDry Index,BDI)是新造船市场、二手船市场和拆解船市场的领先指标,领先时间为5～12个月.该分析对干散货航运市场经营者准确把握市场动向、提高收益和规避风险具有重要意义.

基于支持向量机的干散货航运市场运价预警

为分析预测干散货航运市场运价波动的警情,建立基于支持向量机的运价预警模型,并构造相应的算法。选择波罗的海海岬型指数(Baltic Capesige Index BCI)、波罗的海巴拿马指数(Baltic Panamax Index BPI)、波罗的海灵便型指数(Baltic Supramax Index BSI)、波罗的海小灵便型指数(Baltic Handsige Index BHSI)等四个干散货运价指数作为警兆指标,结合航运专家知识经验,确定干散货航运市场运价的实际警度。依据训练样本数据,利用支持向量机的学习功能,通过编制MATLAB软件程序,获得市场运价警度的分类超平面及预测警度区间,并进行内插和外推检验。检验结果表明此方法对于干散货航运市场运价预警有很好的适用性。

国际干散货航运市场的评价

应用因子分析法,建立了国际干散货航运市场评价指标体系,对国际干散货航运市场进行了综合评价。通过国际干散货航运市场综合评价值与波罗的海干散货综合运价指数的标准化值进行比较,发现前者可以全面地反映国际干散货航运市场的综合情况。结果表明,因子分析法是进行国际干散货航运市场综合评价的有效方法。

全球干散货航运市场景气指数的建立与研究

运用改进后的扩散指数法,对全球航运干散货市场进行景气状况和发展趋势分析.通过调研选取干散货市场的供给、需求、价格及成本四个层面共14个指标,并以2005年1月至2011年6月的相关月度数据为样本,对数据进行季节调整、同趋势化和无量纲化处理后,建立了一套全球航运干散货市场景气指标体系.最后结合航运市场历年来实际走势,对景气指标体系进行了评价.研究结果表明,建立的景气指数能够较为准确地表现全球航运干散货市场的走势和变化.

国际干散货航运市场发展趋势研究——基于主变量-自回归模型的分析

文章建立基于主变量分析法为特征的波罗的海干散货指数(Baldic Dry Index,BDI)自回归模型,并通过寻找各同期主要变量之间及序列前后期主要变量间的回归关系,建立联立方程模型以推演国际干散货航运市场供需变化及BDI指数发展走势。同时通过观察当前市场存量运力的船龄与载重吨分布,对更长期的市场发展趋势作出方向性判断。研究发现:2020年已轻微失衡的供需基本面给后续几年的市场发展带来压力,而在2022年左右将逐步进入缓慢发展周期。直至2030—2035年,预计会有总计超过2.5亿载重吨的海岬型及巴拿马型老旧运力集中拆解,供需结构得到改善而迎来下一个繁荣周期。

国际干散货航运市场与世界经济的相关性

为掌握世界经济变化给国际干散货航运市场带来的影响,对影响国际干散货航运市场各主要因素和评价指标进行分析,应用灰色关联度分析法,对各指标与世界经济的关联度进行定量分析,得到与世界经济关联度最大的因素,反映整个国际干散货航运市场与世界经济的相关性。

基于BP神经网络的干散货航运市场运价预警

为分析预测干散货航运市场运价波动的警情,采用BP神经网络的学习算法,建立干散货航运市场运价预警模型。选择干散货船队运力供给、干散货船队运力需求、OECD工业生产指数、原油价格和FFA合约价等5项指标作为警兆指标,运用因子分析法并结合航运专家知识经验,确定干散货航运市场运价的实际警情。通过编制MATLAB软件程序,对实例样本进行训练和检测,表明此方法对干散货航运市场运价预警有很好的适用性。

新型冠状病毒肺炎疫情对国际干散货航运市场的短期影响

为探究新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19,简称新冠肺炎)疫情对国际干散货航运市场的短期影响,应对新冠肺炎疫情下动荡的国际贸易,为干散货航运市场的发展提供方向与建议,考虑到国际原油价格在反映世界经济发展状况的同时,作为上游产业同干散货航运市场联系密切,选用回归分析法,结合国际原油价格考察新冠肺炎疫情对干散货航运市场的冲击并探究其冲击角度。结果表明,即期新冠肺炎疫情对干散货航运市场冲击显著,滞后1~7期新冠肺炎疫情同干散货航运市场均具有较强相关性,存在持续性冲击。新冠肺炎疫情短期内对国际干散货市场的影响存在于供需双侧,且以需求侧为主。国际干散货航运企业应积极应对新冠疫情带来的国际贸易波动,港口企业和政府部门也应在充分了解市场的情况下做出积极的运营管理规划和政策扶持。

干散货航运市场运价变动对中国钢材市场价格的影响研究

铁矿石和煤炭作为钢材的主要原材料,自改革开放以来,由于中国经济持续高速发展,对钢铁的需求量不断增加,导致中国对进口铁矿石和煤炭的需求不断增长.中国作为世界上第一大铁矿石和煤炭进口国,进口铁矿石的价格和煤炭价格波动直接影响我国钢材市场的发展.干散货航运市场运输主要是以铁矿石、煤炭等大宗干散货为主,干散货航运市场运价的变动对中国钢材成本有着至关重要的影响.但是自金融危机以来,干散货航运市场运价对中国钢材市场价格的影响程度在降低,甚至出现相互背离的情形.因此,研究干散货航运市场运价与中国钢材市场价格的关系,对中国钢铁企业而言可以在面对复杂的国际环境变化的情况下,合理调整钢铁生产原材料的进口和储备,控制钢铁生产成本,保证钢材市场的供需平衡,指导钢铁行业的发展.

7月份干散货航运市场

干散货运价市场7月上旬疲软,进入中旬开始缓慢回升,到月底波罗的海运价指数(BFI)上升到2025点。各型干散货船中,好望角型船回升幅度较大,月底日平均收益达到2.2万美元,比月初增长12％。巴拿马型船运价增幅不大,其中5.2万吨级美湾到日本粮谷运价月底为每吨33.5美元,与月初持平,但由于燃油价格继续下降,该型船的日平均收益上升了6％,达到1.44万美元。灵便型船市场的疲软势头一直持续到中旬,下旬才有所上升,月底其日平均收益为1.3万美元。 7月份干散货船期租市场租金水平保持稳定,成交量有所回升。

1997年上半年世界干散货航运市场浅析

一、上半年干散货航运市场回顾 年初以来,世界干散货航运市场在经历了长达16个月的不断下滑之后,已全面进入盘整阶段。波罗的海运价指数(BFI)年初自1513点开市,至6月份的最后一个成交日收于1320点,期间最高上摸1526点,最低下深1245点,累计下滑193点。波罗的海灵便运价指数(BHI)最高1109点,最低1000点,级差109点,上半年最后一个交易日较年初微升12点。从成交水平看,矿运市场回升,粮谷运费下降。 1—6月,汉普敦路/理查兹湾/日本煤炭航线平均运价12.9美元,上升12％;

中国态度影响干散货航运市场

2021年5月23日,国家发展改革委等五部门召开会议,联合约谈了铁矿石、钢材、铜、铝等具有较强市场影响力的重点企业,钢铁工业协会、有色金属协会参加。会议指出,今年以来,部分大宗商品价格持续大幅上涨。本轮价格上涨的原因既有国际传导因素,也在许多方面反映出存在过度投机炒作行为,扰乱了正常产销循环,对价格上涨产生了推波助澜的作用。中国政府的态度是否会对干散货航运市场产生影响,英国咨询公司Shipping Strategy发表了以下观点。

风险度向量方法在干散货航运市场中的实证研究

伴随着经济贸易实现全球化、一体化以及自由化的发展,航运市场迎来了全新的商机。但纵观整个市场环境,航运贸易不仅受到经济贸易的影响,自然和政治等因素也会对其造成直接的价格波动和风险影响。尤其对于干散货航运来讲,其作为不定期船舶运输,受市场竞争结构影响更为明显。所以对其进行风险分析十分必要。本文利用风险度量法对干散货航运市场进行测量评估,该过程主要以运价指数波罗的海干散货指数(BDI)波动的定性分析为主,同时结合风险价值(VaR)以及赫斯特指数(Hurst)指数、极差(R)3项指标进行综合分析实现全方位风险测量,以期为干散货航运市场运营提供科学参考,进而促进整个干散货航运市场的可持续发展。

国际干散货航运市场波动对我国船舶工业的影响

商品供给直接影响商品的价格,作为航运企业的上游供应商,船舶工业受国际干散货航运市场的波动影响更加直接.本文通过探索近年来国际干散货市场的供求变化,对未来几年我国船舶工业运行态势进行预测分析.

干散货航运企业应对市场周期性风险的思考

一、周期性波动给干散货航运企业带来巨大影响干散货航运市场的周期性波动,可从波罗的海干散货指数(Baltic Dry Index,缩写BDI)明显反映出来,它是国际干散货运输市场走势晴雨表。从近15年(2008-2022年)的BDI指数情况来看,其平均值为1,850点,但最高是2008年5月20日的11,793点,最低是2016年2月10日的290点,两者相差11,503点。即便从最近1年(2022年)的指数来看,全年平均值为1,934点,其中最高3,369点,最低965点,两者相差2,404点,如图1所示。

基于BEKK方差模型的干散货航运市场间波动溢出效应分析

针对灵便型、巴拿马型和海岬型干散货航运市场间的互动关系问题,选取波罗的海干散货运价指数,应用多元广义自回归条件异方差中的BEKK方差分析模型,研究了干散货航运市场间的波动溢出效应.发现海岬型干散货航运市场对灵便型和巴拿马型干散货航运市场存在波动溢出效应,而灵便型和巴拿马型干散货航运市场对海岬型干散货航运市场不存在波动溢出效应,灵便型干散货航运市场和巴拿马型干散货航运市场之间存在双向波动溢出效应,Wald检验验证了上述结论的正确性.从而可为航运经营者规避干散货航运市场波动风险提供决策参考.

基于系统动力学的干散货航运市场影响因素研究

为探索干散货航运市场的运行机制及演变规律,对其影响因素进行深入剖析,定量地引入船东心理、投资导向型订单、航运衍生品市场等因素,构建干散货航运市场系统动力学模型并进行模拟分析.结果显示:世界贸易及"中国因素"是航运需求的主要影响因素;航运供给的主要影响因素包括船舶拆解、投资导向型订单、新造船交付比例.除此之外,FFA交易量与BDI指数波动密切相关;2009年之后,燃油成本已不是BDI指数的影响因素.据此,提出以下建议:市场低迷时,政府可适当增加拆船补贴,刺激老旧船舶更新;船东可协商船厂适当延迟船舶交付以降低供给侧的增速;船东与投资人应减少投机行为,理性投资.

干散货运价指数内生发展趋势研究

基于主变量分析理论改进系统动力学(SD)模型,应用SD因果与相关关系回路图划定干散货航运系统边界,分析引发干散货运价指数(BDI)周期性波动的主变量之间的回归关系,建立SD内生动态预测模型以推演BDI指数的变动,就其走势做出方向性判断。研究发现,预测模型内部供需所产生的内生力会推动BDI在2022年出现一波较大的运价走低行情,而后2〜3年干散货运价处于本轮中周期的繁荣后期阶段,之后进入下一个中周期的衰退阶段。

国际干散货运输市场:复苏仍将持续

历经十多年,干散货市场基本面和结构已经得到改善,运力过剩的长周期问题已经部分解决,今年经济大幅反弹成为促发市场周期性上涨的推手,长期因素和短期因素叠加,是本轮市场上涨的主因。预计2021年后期,国际干散货航运市场总体表现有望大幅好于之前年份。但受中美关系、中澳关系、新冠疫情反复、FFA投机等因素影响,市场波动幅度可能较大。