【摘 要】
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准确研究和预判海运运价,对于航运业投资以及航运金融工作有着重要意义。论文借助计量与统计学知识,在市场供需总体框架下,对国际干散货海运运价及其主要影响因素间的关系进
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准确研究和预判海运运价,对于航运业投资以及航运金融工作有着重要意义。论文借助计量与统计学知识,在市场供需总体框架下,对国际干散货海运运价及其主要影响因素间的关系进行了实证分析。论文甄别了对海运运价市场有着决定性影响的四个变量:干散货海运运价、干散货运输需求、干散货运输运力供给以及运输成本。并选用波罗的海干散货运价指数(BDI)、国际干散货海运贸易量、干散货船队运力以及船舶燃油价格为变量代表。通过对变量时间序列的稳定性检验,证明上述变量均为单位根非稳定过程,据此认为在部分历史研究中,直接适用传统线性回归分析方法存在统计推论风险。在本文研究中,将使用具有稳定性质的各变量一阶差分进行分析。论文开创性地使用向量自回归(VAR)模型,对海运运价进行研究。研究表明,在四期滞后VAR模型中,干散货海运需求、运力供给以及运输成本变化能够对干散货海运运价变动做出很好的预测。同时干散货市场表现出4年期的周期性特点。由于VAR模型的复杂结构和对称性特点,对运价变化的形成机制分析有所不足。为更好地分析干散货运价变化的内在机制,论文在一定理论假设基础上,依据供需结构建立联立方程(SE)模型,对市场供给变化如何判定,市场供需如何决定运价变化做出了分析。结果显示,干散货市场(理论测算)需求与供给的每单位差额(百万吨)将带动6个点的BDI指数变化。在此基础上,论文对上述VAR以及SE模型的运价预测能力以及各自优缺点进行了比较,发现非结构化VAR模型虽有着更好的预测能力,但对内在机制的解释则显不足,结构化SE模型与之相反。二者的比较对于以后实证研究工作有着重要的方法论指导意义。
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