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中国出口集装箱运价指数述评

中国水运 2004年第2期 11-12页

作者：陈丽江余思勤

1998年4月,上海航运交易所开始试发布中国出口集装箱运价指数(简称CCFI)。近6年的运行表明,CCFI客观、及时地反映集装箱运输市场的“阴晴变化和运价走势,成为继波罗的海干散货运价指数和巴尔的摩油轮运价指数之后的世界第三大海运运价... 详细信息

1998年4月,上海航运交易所开始试发布中国出口集装箱运价指数(简称CCFI)。近6年的运行表明,CCFI客观、及时地反映集装箱运输市场的“阴晴变化和运价走势,成为继波罗的海干散货运价指数和巴尔的摩油轮运价指数之后的世界第三大海运运价指数。

关键词：中国出口集装箱运价指数集装箱运输市场海运业运价走势编制期货交易

中国出口集装箱运价指数影响因素分析及短期预测

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中国出口集装箱运价指数影响因素分析及短期预测

作者：李博南京审计大学

学位级别：硕士

中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)是全球唯一的用于反映集装箱运价的指数,该指数不但客观、及时地反映了中国集装箱运价的整体水平,而且量化了我国集装箱航运市场的变动情况,对货物贸易的运输成本有着... 详细信息

中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)是全球唯一的用于反映集装箱运价的指数,该指数不但客观、及时地反映了中国集装箱运价的整体水平,而且量化了我国集装箱航运市场的变动情况,对货物贸易的运输成本有着重要的影响,是我国航运市场的“晴雨表”。做好对该指数的影响因素分析和预测有利于航运业以及政府及时掌握集装箱航运市场的运价动态,科学做出规避航运风险的决策,有效改进航运业的成本管理水平。本文以改进的总体平均经验模态分解算法(Modified CEEMD,MEEMD)为基础,首先利用该算法将CCFI指数进行分解,由此得到5个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个残余项,再采用模糊熵算法计算各个分量的复杂度,根据复杂度评估值大小对各个分量进行分类合并,将CCFI指数重构为高频项、低频项和趋势项。之后本文通过阅读大量文献,结合理论和现实的分析,挑选了不同市场上可能会对CCFI指数的变化有所影响的11个变量指标。接下来在CCFI指数、CCFI高频项、CCFI低频项以及CCFI趋势项与选取的影响因素指标之间分别进行格兰杰因果关系检验。最后再采用ARIMAX模型、BP神经网络、MEEMD-ARIMAX模型和MEEMD-BP模型对CCFI指数进行预测,分别评估各模型的预测效果。结果表明,CCFI的格兰杰成因有国际原油、制造业经理人指数、货币供应量和工业生产者价格指数。CCFI高频波动项的格兰杰成因有国际原油和消费者物价指数。CCFI低频波动项的格兰杰成因有国际原油、汇率的一阶差分序列、制造业经理人指数、货币供应量和工业生产者价格指数、失业率的一阶差分序列、上证指数、宏观经济景气指数一致指数以及出口商品价格指数。CCFI趋势项的格兰杰成因有进口商品价格指数。预测结果表明:MEEMD与不同预测模型的结合均能够提高一定的预测精度,其中MEEMD与ARIMAX的组合模型的预测性能最好。

关键词：经验模态分解中国出口集装箱运价指数运价波动预测

中国出口集装箱运价指数与中国国际贸易出口总值的相关性分析

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数学的实践与认识 2021年第18期51卷 24-32页

作者：陈丽芬大连海事大学交通运输管理学院辽宁大连116026 集美大学航海学院福建厦门361021

为探求中国出口集装箱运价和中国国际贸易出口值的动态相关性,选取2013年7月至2020年8月中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)和中国国际贸易出口总值的月均值为样本数据,建立结构向量自回归(Structural Vec... 详细信息

为探求中国出口集装箱运价和中国国际贸易出口值的动态相关性,选取2013年7月至2020年8月中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)和中国国际贸易出口总值的月均值为样本数据,建立结构向量自回归(Structural Vector AutoRegression,SVAR)模型,采用格兰杰因果关系检验、脉冲分析、方差分解研究二者之间的关系.实证分析结果表明集装箱运价和贸易出口总值的短期波动不具有双向因果关系,中国国际贸易出口总值的上涨对中国出口集装箱运价指数的增长存在显著的影响.

关键词：中国出口集装箱运价指数中国国际贸易出口总值 SVAR模型格兰杰因果关系检验

中国出口集装箱运价指数相关影响因素的实证分析

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中国水运（下半月） 2010年第3期10卷 54-55页

作者：胡宁华上海海事大学经济管理学院上海200135

中国出口集装箱运价指数(China Container Freight Index,CCFI)是世界航运市场的三大指数之一。影响CCFI的因素非常多,文中选取了其中几个比较重要的因素,包括经济发展、人民币汇率、中国进出口贸易额、国际油价等,拟采用相关的经济理... 详细信息

中国出口集装箱运价指数(China Container Freight Index,CCFI)是世界航运市场的三大指数之一。影响CCFI的因素非常多,文中选取了其中几个比较重要的因素,包括经济发展、人民币汇率、中国进出口贸易额、国际油价等,拟采用相关的经济理论和计量经济统计方法进行分析,以期能更好的发挥CCFI"晴雨表"的功能。

关键词：中国出口集装箱运价指数经济发展进出口贸易额国际油价

基于马尔柯夫机制转换模型的中国出口集装箱运价指数波动研究

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数理统计与管理 2008年第3期27卷 511-514页

作者：蒋迪娜上海海事大学上海财经大学上海200433

时间序列的显著变化可视为时间序列的内在生成机制从一种机制向另外一种机制的转换。如果机制转换的时间点已知,则可以用著名的邹氏检验来确定已知的时间点是否发生结构变化。但在很多时候,人们并不知道转折点在哪里,在哪一点模型的参... 详细信息

时间序列的显著变化可视为时间序列的内在生成机制从一种机制向另外一种机制的转换。如果机制转换的时间点已知,则可以用著名的邹氏检验来确定已知的时间点是否发生结构变化。但在很多时候,人们并不知道转折点在哪里,在哪一点模型的参数就已经发生了变化,因此有时就需要去推断转折点和参数的变化。马尔柯夫机制转换模型将这种机制的转换作为一个内生变量,认为机制转换是随机的,从而实现用一个统一的模型对显著的结构变化进行刻画,有利于对未来进行推断。文章利用二状态马尔柯夫机制转换模型对1998年1月至2006年12月中国出口集装箱运价指数的变动进行刻画,研究结果表明各状态之间存在不同的转换概率,且每一种状态的平均持续期分别为2.9个月、2.65个月。

关键词：马尔柯夫机制转换模型转换概率持续期中国出口集装箱运价指数

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中国出口集装箱运价指数影响因素分析

合作经济与科技 2022年第11期 74-77页

作者：陈培康上海海事大学经济管理学院上海

本文主要通过多元线性回归方程系数估计来解释中国出口集装箱运价指数的主要影响因素。在回归分析中,先从影响价格的最基本因素——供求关系入手,随后逐步加入其他因素逐个进行回归,进行参数估计,最后根据显著性指标和拟合优度判断是否... 详细信息

本文主要通过多元线性回归方程系数估计来解释中国出口集装箱运价指数的主要影响因素。在回归分析中,先从影响价格的最基本因素——供求关系入手,随后逐步加入其他因素逐个进行回归,进行参数估计,最后根据显著性指标和拟合优度判断是否加入新的指标来得到更好的结果。根据回归结果显示:集装箱运输市场提供的运力和上证综指都会对CCFI产生负向影响,而集装箱出口额和WTI原油价格都对CCFI存在显著正向效应。同时,这四个解释变量都不具有门限效应。总之,集装箱运输市场的供求关系、油价和宏观经济金融环境对中国出口集装箱运价指数水平有不可忽视的作用。密切关注以上因素的实时动态,有利于掌握和预测CCFI趋势走向,从而为有效避免运价波动带来的风险,为维护集装箱航运市场的平稳健康运行提供理论依据。

关键词：中国出口集装箱运价指数回归分析供求关系油价

基于ARCH族模型的中国出口集装箱运价指数波动特征

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上海海事大学学报 2013年第3期34卷 48-53,59页

作者：朱玉华赵刚上海海事大学交通运输学院上海201306

为改善中国出口集装箱运输市场预测的可靠性,选取上海航运交易所发布的样本区间为2000年1月7日至2012年8月31日中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)的周数据,对CCFI收益率序列的平稳性、异方差性进行分析... 详细信息

为改善中国出口集装箱运输市场预测的可靠性,选取上海航运交易所发布的样本区间为2000年1月7日至2012年8月31日中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)的周数据,对CCFI收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验.利用广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型描述CCFI波动的集聚性和敏感性,利用指数GARCH(EGARCH)模型分析CCFI波动的非对称性.结果表明,CCFI收益率序列是平稳的,集装箱运价波动具有反杠杆效应.该方法可为提高我国出口集装箱运输市场预测的可靠性提供参考.

关键词：中国出口集装箱运价指数收益率序列自回归条件异方差波动特征杠杆效应

基于小波分析和ARIMA模型的中国出口集装箱运价指数预测

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基于小波分析和ARIMA模型的中国出口集装箱运价指数预测

作者：单福生大连海事大学

学位级别：硕士

作为国际贸易的派生市场,集装箱班轮运输市场受世界经济的影响十分严重,后金融危机时期的集装箱班轮运输市场运价备受关注。由于集装箱运输市场受到多种因素的影响,由中国出口集装箱运价指数（CCFI）的历史数据构成的时间序列信号中含... 详细信息

作为国际贸易的派生市场,集装箱班轮运输市场受世界经济的影响十分严重,后金融危机时期的集装箱班轮运输市场运价备受关注。由于集装箱运输市场受到多种因素的影响,由中国出口集装箱运价指数（CCFI）的历史数据构成的时间序列信号中含有很多噪声。因此,本文将小波分析和ARIMA模型相结合,运用小波分析提取运价指数信号中的低频成分,并剔除高频成分,从而使得ARIMA模型能够更好地进行拟合及预测。本文开篇阐述了论文的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及研究的主要内容和方法。其次分别从集装箱运输市场格局、集装箱运输船舶运营、集装箱运输航线布局以及集装箱运价概述等四个方面分析了集装箱运输市场的发展与现状。接下来简单地介绍了国内外运价指数及中国出口集装箱运价指数（CCFI）。然后介绍了小波理论的发展足迹与小波分析的理论基础,随后对中国出口集装箱运价指数（CCFI）的原始数据进行了去噪处理。紧接着介绍了时间序列及其相关概念以及时间序列模型,继而根据经过小波分析并去噪处理后的中国出口集装箱运价指数（CCFI）的时间序列数据,建立了ARIMA模型,对中国出口集装箱运价指数（CCFI）进行了预测,并对预测结果进行了分析。最后对全文进行了总结,针对不足之处,对今后的研究进行了展望。根据经过小波分析并处理后的中国出口集装箱运价指数（CCFI）的时间序列数据,建立ARIMA模型,有效地提升了ARIMA模型的拟合度及预测效果。本文的研究将对船公司、货主、代理等航运相关者了解集装箱班轮运输市场形势,判断市场走向,及时做出相应调整,规避市场风险提供有益的参考。

关键词：中国出口集装箱运价指数小波分析 ARIMA模型

基于EMD的中国出口集装箱运价指数波动性分析及预测

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基于EMD的中国出口集装箱运价指数波动性分析及预测

作者：邱芯竹江西财经大学

学位级别：硕士

2013年10月,习近平总书记访问东盟国家时提出共建“21世纪海上丝绸之路”。随着共建“21世纪海上丝绸之路”工程的推进,水路运输,尤其是集装箱运输的运价研究显得更为重要。为了掌握集装箱运输运价波动趋势,有效做法是利用合适模型对现... 详细信息

2013年10月,习近平总书记访问东盟国家时提出共建“21世纪海上丝绸之路”。随着共建“21世纪海上丝绸之路”工程的推进,水路运输,尤其是集装箱运输的运价研究显得更为重要。为了掌握集装箱运输运价波动趋势,有效做法是利用合适模型对现有的权威集装箱运价指数进行波动性分析及预测。中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI),是指反映中国出口集装箱运输市场价格变化趋势的一种航运价格指数,由上海航运交易所从1998年4月开始发布。全球发布了多种航运运价指数,其中最为权威的当属世界三大海运运价指数,包括了CCFI、波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Index,BDI)和巴尔的摩油轮运价指数(Baltimore Tanker Freight Index)。CCFI客观地反映了中国集装箱运输市场运价的变化。它有助于政府进行宏观调控和政策制定,以及企业做出运营决策。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是Norden ***等(1998)提出的一种新型时频分析处理方法,尤其适用于非线性、非平稳数据处理。EMD是直接、局部、自适应、后验的数据处理方法,该方法可以根据原始数据自身的局部特征尺度,在没有先验设置的情况下,将其自适应地分解为一系列有限的具有不同时间尺度特征的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个残余项,这一性能最大程度地保留了数据所含有的信息,减少了人为操作对数据信息内容的影响,有利于挖掘数据所包含的经济、物理等实际意义。CCFI作为同时受众多内外部因素影响而波动的复杂时间序列,以往使用的单一统计学方法来对其进行预测或分析的效果不佳。本文以EMD算法为基础,依据分解重构的思路,提出一种CCFI波动特征分析模型,该模型测算了CCFI波动相关性,并对波动趋势进行预测。波动性分析模型可分为序列分解和特征分析两大步骤,首先基于EMD方法将CCFI和BDI序列自适应地分解为有限个IMF和一个残余项,为进一步突出运价指数波动周期特征,增强结论实际应用效果,分别将CCFI、BDI的IMF分量和残余项按平均周期和方差占比重构为高频部分、中频部分、低频部分及趋势项,再进行相关系数测算和特征分析。预测波动趋势时,对分解得到的IMF分量和残余项采用BP神经网络进行建模预测,最后将各部分所得预测值合成重构,得到CCFI序列预测值,并与ARIMA模型、BP模型和EMD-ARIMA模型进行预测精度对比。本文借助基于EMD模型的波动特性分析方法,对2003年3月至2018年6月的CCFI和BDI的月数据进行相关性分析,探究集装箱运输市场和干散货运输市场的联动关系,结果表明:CCFI和BDI时间序列整体上存在中等程度正相关;基于EMD分解重构后的分量可知CCFI和BDI的整体趋势呈极强正相关,与世界经济趋势一致,呈下降趋势;平均周期为92个月的低频部分呈强负相关,反映周期波动,两者相差1/2个周期;中频部分为中等程度正相关,平均周期为14.431 4个月,约1.20年,反映季节波动,CCFI和BDI均存在季节波动,但波动形态有所不同;平均周期为4.134 8月的高频部分无相关性,其波动小、频率快,是影响两者同步的重要因素;利用各尺度的模态特征和波动特征可以很好地实现对不同影响因素导致的波动相关性的分类管理和分析。对2000年1月7日至2018年6月22日的CCFI周数据分别使用四种预测模型进行单步预测,通过计算五项误差评价指标,表明使用EMD-BP模型对CCFI预测的预测精度远高于EMD-ARIMA模型、ARIMA模型和BP模型,验证了本文所建EMD-BP模型的合理性与优越性。同时,对于CCFI这样的非线性非稳定时间序列,在对其进行拟合和预测时,BP模型的预测精度和效果会优于ARIMA模型。此外,无论是BP模型,还是ARIMA模型,EMD的结合使用都能使其在进行拟合预测时性能得到一定提升。将EMD方法引入到对CCFI波动特性的研究中,为进一步研究CCFI的波动规律提供了一种好的思路和方法。实验结论表明,基于EMD方法,能够获得运价指数在各个波动频率上的变化规律和相关性,EMD与BP神经网络的组合模型显著提高了预测质量,证实了新方法在预测运价指数上的有效性,可以为CCFI波动趋势预测提供帮助。

关键词：非线性时间序列 EMD 中国出口集装箱运价指数波动特性预测