国际干散货市场周期性分析2100字

1、国际干散货市场周期性分析2100字 为研究国际干散货市场周期性变化趋势，通过波罗的海干散货运价指数（BDI）构成研究的时间序列，运用时间序列乘法模型，将BDI分解成长期趋势、循环波动、季节性波动和不规则变动等4个因素，讨论周期性对干散货市场的影响。经实证分析发现：BDI受海运供需不平衡的影响更加剧烈，不存在规律的周期性；BDI长期趋势呈现先扬后抑，季节性周期的特点则表现为夏秋高、冬春低。 波罗的海干散货运价指数（BDI）；长期趋势；循环波动；季节性波动；不规则变动国际干散货航运市场具有强周期性的特点，供需双方的变动，尤其是需求的周期性变动将导致运价水平的大幅周期性波动，波罗的海干散货运价指数（

2、BDI）是对供需变动的反映。近年来，BDI随着世界贸易量增长而上涨，减少而下跌。我国从2003年开始增加对铁矿石和煤炭的进口量，这一行为被干散货市场誉为“中国因素”，是支撑国际干散货运输市场走强的重要动力。BDI从2007年疯狂蹿升，渐次攀升到点，到2009年开始了接连不断的阴跌，之后又受全球后经济危机影响，于2016年跌至291点最低点。这表明一定的特殊突发事件也会使BDI产生随机波动。另外从数据上看，每年的BDI也受季节的影响。1 研究方法为了更好地研究BDI波动周期性特征，本文通过分解主要的影响因素进行分析。一般一个经济时间序列可分解为趋势因素（T）、循环因素（C）、季节因素（S）和不规

3、则因素（I）等4种变动因素。本文采用乘法模型Y=T C S I（1）式中：Y为经济时间序列；T、C、S、I分别为该序列的趋势、循环、季节和不规则因素。采用哪种模型分析则取决于各因素之间的关系。一般来说，若4种因素为相互独立的关系，则采用加法模型；若是相互关联的关系，则采用乘法模型，对于社会经济问题的分析主要采用乘法模型。主要计算步骤如下：先用回归方法将长期趋势从原序列中剔除，之后建立自回归积分移动平均（ARIMA）模型进行季节调整，最后通过移动平均法分别提取循环波动因素和不规则变动因素，讨论周期性对干散货市场的影响。移动平均法根据预测时使用的各元素权重的不同，可以分为简单移动平均和加权移动平均

4、。2 实证分析2.1 样本选取本文选取1998?D2014年的204个BDI月度数据作为研究对象。2.2 BDI变动因素计算2.2.1 长期趋势因素2.3 计算结果通过以上4个步骤分别求得4种因素的分解结果（见表3）。1998?D2014年的循环波动比率、季节波动比率和不规则变化比率比较见图2。不规则变化比率比较3 实证结论综上分析，BDI受需求周期性变化而大范围波动在很大程度上决定了其长期趋势变化特征。BDI除呈现出每年之间的一个趋势变化外，一年之间不同月的BDI也呈现明显的季节周期性变化。因此，BDI的长期趋势和季节波动周期也是干扰其周期波动的因素。3.1 长期趋势变化BDI呈现先扬后抑的

5、长期趋势。从干散货运力供需来看，自2003年以来，造船市场的船台紧张，散货船运力投放则相对较少，干散货运力扩张跟不上需求增加的步伐。自2007年以来，国际铁矿石海运费上涨明显，我国对全球初级原材料的需求是导致国际海运价格上涨的主要原因。2007年下半年BDI出现剧烈波动，其中影响最大的仍是“中国因素”，市场预期我国对铁矿石的需求并没有减缓。此外，在力拓公司未认真履行长期贸易合同的情况下，我国增加巴西铁矿石进口量也是因素之一。随后BDI从2009年开始大幅向下调整，这主要受海运业的供需不平衡、全球干散货运量需求减少、运力急速增长的影响。3.2 季节波动周期世界干散货航运市场运价指数的季节性波动与

6、干散货运输劳务商品的消费需求和国际远洋运输业的行业特征密不可分。运输需求量、运输船舶的供给量都受季节的影响而变化，从而引起运价季节性波动。通过月季节波动比率（见图3）分析干散货运力需求和供给两个方面。在运力需求方面，各种实物产品的生产、储存、贸易和消费存在明显的季节性，一般每年3?D7月份出口量逐渐增加，而进入秋冬季节后出口量逐渐减少，并在2月份达到最低点。这主要受我国春节假期的影响。在春节期间，国内绝大多数企业放长假，生产量减少，运量也随之减少，从而导致运价下跌。受西方国家圣诞节影响，运价于11月份强势反弹。每年圣诞节前，作为世界工厂的我国都需要出口大量商品到西方国家，尤其是美国，运量大增促使运价上扬。1在运力供给方面，船舶在海上航行面临的自然条件因不同季节而不同，导致船舶航运成本和船舶适航性及船舶载重能力存在差异。这种差异性导致了不同季节船舶供给量的变化。一般来说，夏季集装箱船舶运力供给旺盛，冬季则减少。2参考文献：1