Dual Long Memory Properties in Marine Freight Rates

본 연구는 국제해운운송시장의 세 가지 운임지수 움직임에 내재된 장기기억 특성을 분석하였다. 특히 수익률과 변동성에 장기기억 특성이 존재하는지에 분석의 초점을 맞추었다. 이를 위하여 정구분포와 편향된 Student-t 분포 가정 하에서 ARFIMA, ARFIMA-GARCH 및 ARFIMA-FIGARCH 모형을 추정하였다. 실증분석을 통하여 몇 가지 흥미로운 분석결과를 얻었는데, 그 내용은 다음과 같다. 첫째, ARFIMA 모형의 추정 결과 장기기억 특성이 존재하는 것으로 나타났는데, 이는 발틱 해운운송시장이 효율적이지 못할 가능성이 있다는 것을 의미한다. 둘째, ARFIMA-GARCH 모형의 추정 결과 변동성에는 지속성이 강하지만 수익률에는 장기기억 특성이 상대적으로 약한 것으로 나타났다. 셋째, ARFIMA-FIGARCH 모형의 추정 결과에 의하면 역시 운임지수들의 변동성에 장기기억 특성이 강한 것으로 나타났다. 그리고 Baltic Dry Index (BDI) 에서는 이원적 장기기억 특성이 존재하는 것이 발견되었다. 넷째, 편향된 Student-t 분포가 변동성의 비대칭성과 첨예성을 포착하는데 적절한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 모형들과 추정 결과들은 국제해운운임의 변화를 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This paper examines the long memory properties in three indices of the marine freight transportation market. In particular, the existence of the long memory property in the level of returns and volatility is the focus of the study. For this purpose, the ARFIMA, ARFIMA-GARCH, and ARFIMA-FIGARCH models were estimated under the assumption of normal and skewed Student-t distributions. The empirical analysis of this study provides some interesting results: First, the results of the ARFIMA model indicate the existence of long memory, implying possible inefficiencies in the Baltic freight transportation market. Second, the results of the ARFIMA-GARCH model indicate strong persistence in the volatility and a weakening presence of long memory in the returns. Third, the results of the ARFIMA FIGARCH model show a strong long memory in the volatility of the indices examined. Only the Baltic Dry Index (BDI) case exhibits the dual long memory property in the level of returns and volatility. Fourth, a skewed Student-t distribution may be appropriate to capture the tendency of residual distributions referring to asymmetry and leptokurtosis. We think that the models proposed in this study and the empirical results are useful to predict the dynamics of the marine freight rates.