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    集裝箱航運(yùn)市場景氣度預(yù)警分析

    2021-11-05 13:12:18李晶唐彧黃熙森
    水運(yùn)管理 2021年10期

    李晶 唐彧 黃熙森

    【摘 要】 為準(zhǔn)確反映集裝箱航運(yùn)市場發(fā)展水平,考慮集裝箱航運(yùn)市場的特征,分析影響集裝箱航運(yùn)市場景氣度的因素。依據(jù)指標(biāo)選取原則,選取景氣指標(biāo),構(gòu)建集裝箱運(yùn)輸市場景氣指標(biāo)體系。以航運(yùn)市場景氣理論為基礎(chǔ),使用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對指標(biāo)進(jìn)行分類。對集裝箱運(yùn)輸市場2005年1月―2020年6月的景氣波動情況進(jìn)行實(shí)證分析,編制集裝箱航運(yùn)市場景氣指數(shù)。此外,基于預(yù)警信號燈系統(tǒng)對集裝箱航運(yùn)市場的警度進(jìn)行研究。

    【關(guān)鍵詞】 集裝箱航運(yùn)市場;景氣指數(shù);預(yù)警信號燈系統(tǒng)

    0 引 言

    自2003年以來,全球集裝箱海運(yùn)量特別是亞洲地區(qū)集裝箱海運(yùn)量快速增長,導(dǎo)致集裝箱船運(yùn)力需求猛增,這也是集裝箱船市場興旺的根本原因。目前,世界前10大集裝箱港口如上海港、香港港、新加坡港、深圳港、釜山港和高雄港等都在亞洲。隨著社會的發(fā)展,工業(yè)產(chǎn)品需求的增加,工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量劇增,大量出口的電子產(chǎn)品和電器、機(jī)械以及7大類勞動密集型產(chǎn)品幾乎都采用集裝箱運(yùn)輸,航運(yùn)市場對集裝箱船運(yùn)力的需求始終保持興旺態(tài)勢。

    2008年全球金融危機(jī)使得世界經(jīng)濟(jì)增長減少,進(jìn)而對海運(yùn)量產(chǎn)生影響。隨著經(jīng)濟(jì)回暖,加上各個國家出臺相應(yīng)的政策,世界經(jīng)濟(jì)得到復(fù)蘇,并且呈上升的態(tài)勢,從而帶動航運(yùn)市場穩(wěn)步發(fā)展。

    集裝箱航運(yùn)市場會因國際政治、經(jīng)濟(jì)、市場供需關(guān)系等因素而產(chǎn)生變化,具有不穩(wěn)定性,因而其運(yùn)價指數(shù)不能完全反映出集裝箱航運(yùn)市場的真實(shí)狀況。集裝箱航運(yùn)市場迫切需要一種可以準(zhǔn)確反映其發(fā)展水平的指數(shù),既可以從航運(yùn)市場周期的角度探討集裝箱運(yùn)輸市場的波動規(guī)律,也可以作為判斷集裝箱運(yùn)輸市場未來走勢的依據(jù)。

    1 研究思路及模型

    1.1 研究思路

    本文結(jié)合全球集裝箱航運(yùn)市場的實(shí)際情況,構(gòu)建全球集裝箱航運(yùn)市場景氣指標(biāo)體系,包括選取指標(biāo)、指標(biāo)分類及權(quán)重確定、數(shù)據(jù)預(yù)處理等。編制全球集裝箱航運(yùn)市場景氣動向指數(shù),包括擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù),其中擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù)可以反映集裝箱航運(yùn)市場的波動周期及未來發(fā)展趨勢。構(gòu)建預(yù)警信號燈系統(tǒng),通過確定指標(biāo)閾值,計(jì)算綜合預(yù)警指數(shù),并輸出相應(yīng)的預(yù)警信號,判斷集裝箱航運(yùn)市場的“冷熱”狀況。

    1.2 模型原理

    1.2.1 景氣指數(shù)預(yù)警法

    景氣指數(shù)預(yù)警法常應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警或行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行預(yù)警中,擴(kuò)散指數(shù)用于描述經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的轉(zhuǎn)折點(diǎn),合成指數(shù)用于描述經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的波動幅度,通過觀測兩個指數(shù)的循環(huán)態(tài)勢判斷未來一段時間的發(fā)展情況。[1] 該方法研究步驟是:

    (1)構(gòu)建指標(biāo)體系。預(yù)警信號燈系統(tǒng)模型應(yīng)建立在正確的指標(biāo)選擇上,這些指標(biāo)必須從各個不同的方面反映航運(yùn)市場發(fā)展的規(guī)模、水平和速度。在選擇指標(biāo)時要遵循全面性、靈敏性及可操作性的原則,既要考慮宏觀經(jīng)濟(jì)和航運(yùn)市場自身發(fā)展兩個傳統(tǒng)景氣指數(shù)指標(biāo)構(gòu)建因素,也要考慮到能反映出航運(yùn)業(yè)發(fā)展情況的指標(biāo),這樣才能客觀反映航運(yùn)市場景氣的具體情況。

    (2)劃分指標(biāo)。選取一個重要的指標(biāo)作為基準(zhǔn)指標(biāo),并將基準(zhǔn)指標(biāo)的循環(huán)周期作為基準(zhǔn)循環(huán)。根據(jù)各個指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)循環(huán)出現(xiàn)波動的先后順序確定先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo)。

    (3)計(jì)算擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù)。擴(kuò)散指數(shù)是指在一定時期內(nèi)處于擴(kuò)張狀態(tài)的序列個數(shù)占全部有效序列個數(shù)的比率。該方法首先將指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)劃分為先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo)三大類,然后分別計(jì)算各類指標(biāo)的擴(kuò)散指數(shù),以此表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期波動中相繼擴(kuò)散的動態(tài)過程。

    在對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整后計(jì)算得到一個序列,當(dāng)某個指標(biāo)在某一時刻的值大于前一時刻的值時,稱該指標(biāo)為擴(kuò)散指標(biāo),并賦值為1;當(dāng)與前一時刻的值相等時,稱其為半擴(kuò)散指標(biāo),并賦值為0.5;當(dāng)小于前一時刻的值時,稱該指標(biāo)為不擴(kuò)散指標(biāo),賦值為0。

    假定所有指標(biāo)權(quán)重不相等,計(jì)算加權(quán)擴(kuò)散指數(shù)。

    其中, I (,)=

    式中:ID (t)是t時刻的擴(kuò)散指數(shù);wi是第i個指標(biāo)的權(quán)重;I (,)為相鄰兩個月的數(shù)值進(jìn)行大小比較。

    擴(kuò)散指數(shù)在0~100波動,其波動長度為相鄰兩次波動谷底之間的長度,可以將其分解為以下4個階段:

    第一階段:擴(kuò)散指數(shù)在0~50。在該階段,上升指標(biāo)數(shù)小于下降指標(biāo)數(shù),擴(kuò)張的因素要強(qiáng)于收縮的因素,表明經(jīng)濟(jì)正在向擴(kuò)張方向運(yùn)動,處于不景氣區(qū)間后期。

    第二階段:擴(kuò)散指數(shù)在50~100。在該階段,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況已經(jīng)發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變,此時上升指標(biāo)數(shù)大于下降指標(biāo)數(shù),擴(kuò)張的因素要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于收縮的因素,表明此時經(jīng)濟(jì)正處于景氣區(qū)間前期。當(dāng)擴(kuò)散指數(shù)向100逼近時,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行越來越景氣;當(dāng)擴(kuò)散指數(shù)達(dá)到100時,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行處于最熱時期。

    第三階段:擴(kuò)散指數(shù)在100~50。在該階段,上升指標(biāo)數(shù)仍然大于下降指標(biāo)數(shù),但是此時收縮的因素已經(jīng)開始強(qiáng)于擴(kuò)張的因素,擴(kuò)散指數(shù)在不斷下降,表明此時經(jīng)濟(jì)運(yùn)行正處于景氣區(qū)間后期,經(jīng)濟(jì)正在向收縮方向進(jìn)行運(yùn)動。

    第四階段:擴(kuò)散指數(shù)在50~0。在該階段,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況又發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變,此時上升指標(biāo)數(shù)小于下降指標(biāo)數(shù),表明此時經(jīng)濟(jì)運(yùn)行開始處于不景氣區(qū)間,經(jīng)濟(jì)正在面臨全面收縮。

    合成指數(shù)是指將所有指標(biāo)各自的波動變化率進(jìn)行加權(quán)后的綜合指數(shù)。合成指數(shù)不但可以顯示各個指標(biāo)的波動狀態(tài),還可以結(jié)合指標(biāo)波動程度來反映經(jīng)濟(jì)周期循環(huán)波動的強(qiáng)弱。

    本文采取美國商務(wù)部發(fā)布的合成指數(shù)計(jì)算方法來進(jìn)行計(jì)算,具體步驟如下:

    步驟1:求解單個指標(biāo)的對稱變化率Ci (t)

    假定xi (t)是原指標(biāo)序列經(jīng)過趨勢調(diào)整后的指標(biāo)序列,Ci (t)是第i個指標(biāo)在t時刻的值,t=2,3,…,n。

    步驟2:求解指標(biāo)的平均變化率R(t)

    (1)計(jì)算xi (t)序列的標(biāo)準(zhǔn)化因子Fi :

    (2)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化平均變化率Si (t):

    (3)計(jì)算指標(biāo)的每年平均變化率R(t):

    步驟3:求解合成指數(shù)IC (t)

    首先計(jì)算初始合成指數(shù)I(t),假定I (1)=100,那么 I(t)=I(t 1)?

    最后計(jì)算最終的合成指數(shù),其中是各個指標(biāo)基期的平均值。

    1.2.2 預(yù)警信號燈系統(tǒng)模型

    集裝箱航運(yùn)市場預(yù)警信號是指通過度量集裝箱航運(yùn)市場發(fā)展?fàn)顟B(tài)偏離預(yù)警界限的強(qiáng)弱程度來發(fā)出對應(yīng)信號,其通過分析預(yù)警指標(biāo)的狀態(tài)來找出引起景氣狀態(tài)波動的原因,綜合判斷集裝箱航運(yùn)市場的冷熱狀況,并科學(xué)推斷未來集裝航運(yùn)市場發(fā)展的趨勢,從而對不正?,F(xiàn)象起到預(yù)警作用。本文在編制景氣指數(shù)時已充分考慮了以上兩點(diǎn),因此將選取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo),根據(jù)熵權(quán)法再次計(jì)算預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重。[2]

    本文采用3方法確定預(yù)警界限,3方法的原理是指每個指標(biāo)的正常參考值和異常參考值都不是單個的數(shù)值,而是一個區(qū)間范圍,并且各個指標(biāo)值的分布均可以近似看成正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)可知,當(dāng)數(shù)據(jù)離期望值越近時,數(shù)據(jù)處于該區(qū)間的可能性就越高;反之,當(dāng)數(shù)據(jù)離期望值越遠(yuǎn)時,數(shù)據(jù)處于該區(qū)間的可能性就越低。

    對于集裝箱航運(yùn)市場預(yù)警系統(tǒng)來說,本文選擇偏離2倍標(biāo)準(zhǔn)差之外的區(qū)域?yàn)楫惓^(qū)間,同時將1倍標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)的區(qū)域記為正常區(qū)間,偏離1倍標(biāo)準(zhǔn)差到2倍標(biāo)準(zhǔn)差之間的區(qū)域記為基本正常區(qū)間,由此可以得到集裝箱航運(yùn)市場預(yù)警“過冷”“偏冷”“正常”“偏熱”“過熱”等5個狀態(tài),并將“藍(lán)燈”“淺藍(lán)燈”“綠燈”“黃燈”“紅燈”這5種狀態(tài)分別用5種不同顏色的信號燈來表示。

    同時,給5種狀態(tài)進(jìn)行賦分,分別記為1、2、3、4、5分,加權(quán)計(jì)算每年各個預(yù)警指標(biāo)的得分,最終可以得到集裝箱航運(yùn)市場的綜合預(yù)警指數(shù),通過亮出預(yù)警指數(shù)所處預(yù)警區(qū)間的信號燈,來直觀判斷集裝箱航運(yùn)市場形勢,從而起到預(yù)警作用。集裝箱航運(yùn)市場預(yù)警狀態(tài)界限見表1。

    2 集裝箱航運(yùn)市場景氣程度實(shí)證分析

    2.1 指標(biāo)選取及分類

    基于對集裝箱航運(yùn)市場景氣影響因素的分析,根據(jù)指標(biāo)選取原則,本文從集裝箱市場供給、市場需求、市場表現(xiàn)3個層面共選取了12個基礎(chǔ)指標(biāo),構(gòu)建集裝箱航運(yùn)市場景氣指標(biāo)體系,見表2。

    中國出口集裝箱運(yùn)價指數(shù)(CCFI)能客觀反映集裝箱市場的狀況,能科學(xué)反映全球主要經(jīng)濟(jì)體的集裝箱海運(yùn)價格與市場高度相關(guān);因此,選擇CCFI作為基準(zhǔn)指標(biāo),使用灰色關(guān)聯(lián)度法對指標(biāo)進(jìn)行分類計(jì)算,步驟如下:

    步驟1:初值化

    為了消除不同指標(biāo)之間量綱的差異,需要對所有指標(biāo)進(jìn)行初值化處理,得到一組新的數(shù)據(jù)序列Zi :

    式中:xi為待測序列初始值;Zi 為初值化以后的新值;xi(t)為待測指標(biāo)序列;x0(t)為基準(zhǔn)指標(biāo)序列,時刻t=1,2,…,n;待測指標(biāo)數(shù)i=1,2,…,m。

    步驟2:構(gòu)造比較序列

    將x0(t)的同期序列分別與xi(t)的同步序列、提前序列和滯后序列相比較,構(gòu)建比較序列(見表3),其中k為時差,當(dāng)k為正數(shù)時表示滯后時間,當(dāng)k為負(fù)數(shù)時表示提前時間。

    步驟3:計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

    根據(jù)公式計(jì)算第i個指標(biāo)序列在第t年的關(guān)聯(lián)系數(shù) i (t):

    式中: Z0(t)為第t年x0(t)初值化后的結(jié)果; Zi(t)為第t年xi(t)初值化后的結(jié)果; p為分辨系數(shù),通常取0.5。

    步驟4:計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)并排序

    在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)后,將各個關(guān)聯(lián)系數(shù)取平均值,得到各個xi(t)與x0(t)的關(guān)聯(lián)度ri=i (t)。將計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行排列,兩者之間關(guān)聯(lián)度越大,則說明關(guān)系越密切。將5種k值條件下的xi(t)的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序,選出最大關(guān)聯(lián)度所對應(yīng)的k值,依據(jù)該值的正負(fù)將所有指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的歸類。

    根據(jù)上述灰色關(guān)聯(lián)度分析法的具體步驟,分別計(jì)算各xi(t)在同步、提前1期、提前2期、滯后1期及滯后2期條件下的關(guān)聯(lián)度,結(jié)果見表4。

    將指標(biāo)分類后,根據(jù)熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重,假設(shè)有n個樣本、m個指標(biāo),xij為第j個指標(biāo)的第i個樣本,根據(jù)yij=可以得到評價矩陣Y={ yij}n譵;計(jì)算第j個指標(biāo)的信息熵ej=yij ln yij,這樣可以得到第j個指標(biāo)的信息效用值hj=1 ej;最后通過計(jì)算得到第j個指標(biāo)的權(quán)重為wj=。[3]集裝箱航運(yùn)市場檢測指標(biāo)權(quán)重結(jié)果見表5。

    2.2 景氣指數(shù)計(jì)算分析

    2.2.1擴(kuò)散指數(shù)計(jì)算分析

    通過計(jì)算得到2005年1月―2020年7月的先行擴(kuò)散指數(shù)、一致擴(kuò)散指數(shù)及滯后擴(kuò)散指數(shù),具體見圖1。

    從圖1可以看出:先行擴(kuò)散指數(shù)和滯后擴(kuò)散指數(shù)相對于一致擴(kuò)散指數(shù)有明顯的先行滯后關(guān)系,先行擴(kuò)散指數(shù)能較好地對一致擴(kuò)散指數(shù)進(jìn)行預(yù)測,而滯后擴(kuò)散指數(shù)則能對一致擴(kuò)散指數(shù)出現(xiàn)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。3種指數(shù)變化趨勢大致相同:2008年全球金融危機(jī),一致擴(kuò)散指數(shù)從2008年8月開始下降到33,10月左右出現(xiàn)波谷;先行指數(shù)在2007年10月就出現(xiàn)了波谷,從2007年6月―2009年3月間一直處于不景氣區(qū)間,比一致擴(kuò)散指數(shù)出現(xiàn)波谷的時間提前了10個月;滯后指數(shù)在2009年1月才出現(xiàn)波谷,比一致擴(kuò)散指數(shù)出現(xiàn)波谷的時間晚了3個月。

    2005年1月―2020年7月,集裝箱航運(yùn)市場主要經(jīng)歷了7個收縮階段和6個擴(kuò)張階段,收縮階段基本保持在1年左右,擴(kuò)張階段雖然時間不穩(wěn)定,但基本保持在2~3年。自2008年以來,擴(kuò)散指數(shù)基本在景氣轉(zhuǎn)折線上下波動,說明發(fā)展?fàn)顩r比較穩(wěn)定。

    2.2.2 合成指數(shù)計(jì)算分析

    由于擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù)的評價指標(biāo)體系相同,都包括先行指標(biāo)組、一致指標(biāo)組和滯后指標(biāo)組,且指標(biāo)組的劃分一致,所以可以將兩者相結(jié)合進(jìn)行觀察,其中先行擴(kuò)散指數(shù)及先行合成指數(shù)對比見圖2。

    由圖2可得:2008年中下旬到2009年上旬先行擴(kuò)散指數(shù)處于不景氣區(qū)間,而先行合成指數(shù)表現(xiàn)出下降趨勢,因而集裝箱航運(yùn)市場處于收縮階段;合成指數(shù)從2013年1月開始一直保持在較高水平,雖然中間也出現(xiàn)過下降趨勢,但降幅不大;雖然自2019年以來先行擴(kuò)散指數(shù)一直處于不景氣狀態(tài),先行合成指數(shù)也出現(xiàn)了下降的趨勢,但之后集裝箱航運(yùn)市場發(fā)展?fàn)顩r良好。

    由一致擴(kuò)散指數(shù)及一致合成指數(shù)對比(見圖3)可得:一致合成指數(shù)總體呈上升態(tài)勢, 2008年受全球金融危機(jī)的影響,以及2018年中旬到2019年上旬期間受全球集裝箱航運(yùn)市場行情及燃料成本上升等因素的影響,主要班輪公司經(jīng)營業(yè)績出現(xiàn)一定程度的下滑,造成一致合成指數(shù)有下降的趨勢,但很快得到了反彈。

    由滯后擴(kuò)散指數(shù)及滯后合成指數(shù)對比(見圖4)可得:滯后合成指數(shù)和滯后擴(kuò)散指數(shù)的變化趨勢基本相同,只有在集裝箱航運(yùn)市場實(shí)際出現(xiàn)拐點(diǎn)后,滯后指數(shù)才會出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn);從2005年滯后合成指數(shù)開始穩(wěn)步上升,在2008年有了明顯的下降趨勢,主要是因?yàn)槿蚪鹑谖C(jī)對航運(yùn)市場及工業(yè)市場造成了較大的沖擊,指數(shù)在2010―2012年趨于平穩(wěn),然后在2013年發(fā)生較大的下滑,其原因主要是整體市場環(huán)境不好,全球海運(yùn)需求減少,資產(chǎn)價格低迷,船舶租金水平下降,船舶融資受到限制,運(yùn)費(fèi)收入面臨進(jìn)一步壓力。

    由綜合擴(kuò)散指數(shù)與綜合合成指數(shù)對比(見圖5)可得:綜合合成指數(shù)主要經(jīng)歷了4個不景氣階段,其中2014年5月前后的不景氣階段回彈較快,持續(xù)時間較短,主要是由于造船業(yè)蓬勃發(fā)展,新造船訂單量迅速增加,實(shí)現(xiàn)了從平穩(wěn)衰退狀態(tài)向景氣轉(zhuǎn)態(tài)的轉(zhuǎn)變;從合成指數(shù)走勢來看,2008年6月開始指數(shù)下降幅度最大,持續(xù)時間最短,集裝箱航運(yùn)市場處于不正常的發(fā)展階段,說明集裝箱航運(yùn)市場受到全球金融危機(jī)的影響巨大,但國家出臺利好的政策對航運(yùn)市場進(jìn)行調(diào)控,鼓勵航運(yùn)市場發(fā)展,使得航運(yùn)市場很快止住下降趨勢;此后集裝箱航運(yùn)市場擴(kuò)張收縮階段交替出現(xiàn),其中2018年5月在達(dá)到洪峰之后進(jìn)入衰退期,處于景氣收縮階段;階段綜合擴(kuò)散指數(shù)圍繞景氣轉(zhuǎn)折線上下波動,表明集裝箱航運(yùn)市場發(fā)展比較穩(wěn)定。

    2.3 單一指標(biāo)預(yù)警界限劃分

    根據(jù)上述確定的預(yù)警界限,判斷2005―2020年集裝箱航運(yùn)市場預(yù)警指標(biāo)值所屬的預(yù)警區(qū)間,并賦予相應(yīng)的分值,可以得到歷年單一預(yù)警指標(biāo)的預(yù)警指數(shù)(見表6)。

    3 結(jié) 語

    集裝箱航運(yùn)市場大部分時間處于正常運(yùn)行狀態(tài),且同一燈號連續(xù)出現(xiàn),具有階段性過渡特點(diǎn);其中在全球金融危機(jī)前出現(xiàn)了短暫的“偏熱”狀態(tài),部分指標(biāo)甚至出現(xiàn)了“過熱”的狀態(tài),全球金融危機(jī)發(fā)生后迅速從“過熱”狀態(tài)直接過渡到“正常偏冷”狀態(tài),實(shí)現(xiàn)了很大的跨越;近年來雖然預(yù)警信號燈輸出結(jié)果為綠燈,但十分接近淺藍(lán)燈界限,集裝箱航運(yùn)市場處于“正常偏冷”狀態(tài)。

    參考文獻(xiàn):

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    [2] 卿倩,趙一飛. 全球干散貨航運(yùn)市場景氣指數(shù)的建立與研究[J]. 西南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012(2):299-304.

    [3] 陳靜. 基于景氣指數(shù)的航運(yùn)市場預(yù)警研究[D]. 上海:上海交通大學(xué),2015.

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