Dergiler / Uluslararası Ticaret ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi / 2018 / Cilt: 2 - Sayı: 1
NAVLUN ORANLARIYLA GEMİ SÖKÜM FİYATLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ
- Sayfa
- 16–32
- DOI
- —
Özet
Denizcilik piyasası türetilmiş bir talep yapısına saiptir, bu yüzden dünya ekonomisindeki bir canlanma piyasaya hareket getirecektir. Canlı piyasalardaki gemi söküm fiyatları ana olarak iki faktörden etkilenir: ilk olarak çeliğe olan talebin artmasından, ikinci olarak da iyi piyasa koşullarında eski ve köhne gemiler bile karlı işletilebileceğinden dolayı söküme gönderilen gemi sayısının azalmasından. Bu yüzden bu iki faktör hurda fiyatlarının navlun oranlarına parallel bir şekilde artmasına neden olur. Bu çerçevede bu çalışmanın amacı mevcut kısıtlı literature navlun gelirleriyle hurda fiyatları arasındaki makro düzeyde inceleyerek katkıda bulunmaktır. Navlun gelirleri Baltic Dry Index ile, ve gemi söküm fiyatları Hindistan Hurda Fiyatları ile temsil edilmiştir. Değişkenler arasındaki istatistiksel ilişkiyi belirlemek için korelasyon ve regresyon analizleri kullanılmıştır. Her iki analizin sonuçları da pozitif yönde anlamlı bir ilişkinin varlığını doğrulamıştır.
Abstract
Maritime market has a derived demand structure, so a pickup in the world's economy will bring vitality to the market. Demolition prices in buoyant market are mainly affected by two factors: first, the demand for steel increases; second, the number of ships sent for demolition decreases because even old and obsolete ships can be profitably operated in good market conditions. So these two factors causes demolition prices to increase in parallel with freight rates. In this context aim of this study is to contribute existing limited literature by examining the relationship between shipping earnings and demolition prices at the macro level. Shipping earnings are represented by the Baltic Dry Index (BDI), and scrap prices are represented by India Demolition Prices. Correlation and regression analyzes are used as methods to determine the statistical relationships between the variables in the study. The result of both analyzes confirms the positive significant relationship between the variables.