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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳桓毅
研究生(外文):Huan-Yi Chen
論文名稱:散裝航運波羅地海運價指數預測之研究
論文名稱(外文):Forecast of Baltic Dry Index for Bulk Shipping
指導教授:梁金樹梁金樹引用關係鍾政棋鍾政棋引用關係
指導教授(外文):Gin-Shuh LiangCheng-Chi Chung
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:航運管理學系
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:灰預測指數平滑法時間數列自我迴歸移動平均整合模型BDI指數散裝航運
外文關鍵詞:Grey forecastExponential smoothingBulk transportationARIMA (pdq)Baltic dry index
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摘要

航運企業係資本密集之產業,非但全球競爭激烈,而且航運市場運價(運費與租金)又具有高度之不確定性。航運相關產業中,近年來以散裝航運市場變化最具挑戰性,其風險管理有別於定期航運領域。散裝航運市場接近於完全競爭市場,其運費與租金之變化,存在著許多難以預測之影響因素。運費與租金暴漲暴跌,導致船東、傭船人或租船人無所依循之結果,隱含著極高之市場風險。本文為預測波羅地海乾散貨運價指數(Baltic Dry Index;BDI),期能掌握散裝航運市場運價趨勢,以有效降低航運市場風險。研究方法採用灰色理論之灰預測GM(1,1)模型、指數平滑法模型及時間數列自我迴歸移動平均整合模型,分別構建散裝運輸BDI之預測模型,進行BDI實例預測與模型精確度之探討。經實證研究顯示,散裝航運市場運價,整體言之,未來三季(2006年第一季至2006年第三季)朝下挫趨勢發展。另外在方法預測精確度比較上:以日預測而言,時間數列自我迴歸移動平均整合模型較佳,其次為灰預測GM(1,1)模型,再次之為指數平滑法模型;以週預測而言,灰預測GM(1,1)模型較佳,其次時間數列自我迴歸移動平均整合模型,再次之為指數平滑法模型;以月預測而言,灰預測GM(1,1)模型較佳,其次指數平滑法模型,再次之為時間數列自我迴歸移動平均整合模型;以季預測而言,雖然灰預測GM(1,1)模型較指數平滑法模型為佳,但是兩者之精確值偏低,顯然此兩種方法,皆不適合用於BDI資料之長期預測。此一研究結果,可提供船東、傭船人或租船人作為傭船決策之參考。
關鍵詞:灰預測、指數平滑法、時間數列自我迴歸移動平均整合模型、BDI指數、散裝航運
ABSTRACT

Shipping enterprise management belongs to capital-intensive industry. This industry not only faces severe global competitions but also pricing (freight rate and charter hire) uncertainty of shipping markets. In past few years, operation of bulk shipping faced the severest challenge within the shipping related industries. The risk management of bulk shipping is different from liner shipping. Bulk shipping markets are close to perfect competitive market. The changes of freight rate and charter hire are influenced by many unpredictable factors. Therefore, freight rate and charter hire fluctuates unexpectedly so that shipowners and charterers encounter extreme high investment risk. The purpose of this paper is to forecast and analyze Baltic dry index (BDI) in order to effectively reduce shipping market risks and to increase shipping profitability. This paper applied Grey model (1,1), Exponential smoothing model, ARIMA (p,d,q) model,to construct BDI forecast model for bulk shipping service, and to discuss its accuracy. This research found that the trend of bulk shipping pricing of the coming three seasons (from July 2005 to March 2006) would be downward development in general. In addition on the model forecast accuracy: Among these three models, in the aspect of daily data, ARIMA model performs best; the second is Grey model; the third is Exponential smoothing model. In the aspect of weekly data, Grey model performs best; the second is ARIMA model; the third is Exponential smoothing model. In the aspect of monthly data, Gery model performs best; the second is Exponential smoothing model; the third is ARIMA model. In the aspect seasonally data, the grey model perform is better than the Exponential smoothing model. The results of this paper can provide shipowners and charterers as references for chartering decision-making.

Key words: Grey forecast, Exponential smoothing, Bulk transportation, ARIMA (p, d, q), Baltic dry index
目 錄
謝 辭 i
摘要 iii
Abstract iv
目 錄 v
表 目 錄 vii
圖 目 錄 viii

第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 4
1.4 研究流程 4
1.5 研究架構 6
1.6 章節架構 7

第二章 文獻探討與評析 8
2.1 海運市場與運價相關文獻 8
2.2 預測之基本性質 10
2.2.1 預測方法綜覽 12
2.2.2 預測方法的選取 15
2.2.3 預測方法之比較 17
2.3 預測相關文獻 18
2.3.1 灰預測方法相關文獻 18
2.3.2 指數平滑法相關文獻 23
2.3.3 ARIMA預測模型之相關文獻 24

第三章 散裝運輸BDI現況分析 26
3.1 最初組成路線 26
3.2 發展過程與計算公式 27
3.3 現行組成路線 28

第四章 研究方法 31
4.1 灰預測方法 31
4.2 指數平滑法 33
4.3 時間數列ARIMA(p, d, q)模型 34
4.4 方法的比較 38

第五章 實證研究 40
5.1 灰預測結果分析 40
5.2 指數平滑法結果分析 44
5.3 時間數列ARIMA方法結果分析 45
5.4 預測結果與精確度比較分析 48

第六章 結論與建議 50
6.1 結論 50
6.2 建議 52

參考文獻 53
【附件一】波羅地海海岬型船運價指數(Baltic Capesize Index;BCI)之組成路線 59
【附件二】波羅地海巴拿馬極限型船運價指數(Baltic Panamax Index;BPI)之組成路線 61
【附件三】波羅地海輕便極限型船運價指數(Baltic Handymax Index;BHMI)之組成路線 63
【附件四】ARIMA日資料預測模型選擇結果 64
【附件五】ARIMA週資料預測模型選擇結果 70
【附件六】ARIMA月資料預測模型選擇結果 75
參考文獻
中文部分
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