A Valuation of Options to Extend the Time Charter Period: The Application of Artificial Neural Networks

Options in the shipping market consist of paper freight options and physicaloptions attached to charterparties or newbuilding contracts. The options most frequently associated with the physical shipping market are options to extend the charter period on time charters and additional shipment options attached to contracts of affreightment. In both the paper market and the physical market, the value of freight options, in practice, is estimated mostly by referring to the forward curves of freight derivatives. The option on freight has different properties from its financial counterparts, and the straightforward adoption of theoretical models like the Black-Sholes option pricing model (BSM) has not produced promising results. So far, academic research in this field has also hardly made a meaningful contribution to practice and is in need of further elaboration. This research focuses on the period extension options attached to time charter contracts. In this paper, extension options, which have the property of options on futures, were conceptually transformed into regular European call options before the BSM was applied. The efficient market hypothesis (EMH), which justifies the parity of the performance of a long-term charter to that of repetitive short-term charters for the same period, worked as the basis of the conversion. The option values determined by the BSM were compared with the actual realized values to verify the applicability of the model. Additionally, a robust relationship mapping model, artificial neural networks (ANN), was employed to derive the option values, and then the results were compared with those of the BSM. The ANN is recently expanding its application to business, finance, and management, and is drawing attention in the areas of discrimination, pattern recognition, and forecasting. This study is meaningful as the first-time application of both the closed-form solution and the ANN to the valuation of physical freight options. In particular, the application of the ANN is expected to lead the active adoption of machine learning tools in the analysis of shipping market behavior. The result of this research can contribute to enhancing the quality of chartering decisions by providing criteria to determine option values. The decision rationality to be achieved by the model can be contrasted with the fact that, so far, decisions have been made with a ‘rule-ofthumb’ valuation of options. The extension option, in reality, tends to be granted to charterers with better credit, even free of charge when the market is at its trough. Hence, the results could also be used as a tool to quantify counterparty risk. This analysis is limited to the Panamax bulk market, which has long-term data consistency. The extension of the study to other segments of bulk shipping such as Cape, Supramax and even to wet bulk markets will help generalize the model’s performance. The result also implies the ‘forecasting’ performance of the ANN because the value of the extension options contains the information required to make freight market forecasts. Therefore, the study can be extended to the area of forecasting. In that case, the performances can be tested with additional input variables, such as forward market features, to the BSM input variables.List of Tables .................................................................................................................................. vi List of Figures ............................................................................................................................... vii 요 약 ............................................................................................................................................. viii Abstract .............................................................................................................................................. x Chapter 1 Introduction……………………………………………………………..…….1 1.1 Background .............................................................................................................................. 1 1.2 Research Purposes ................................................................................................................ 2 1.3 Research Scope ...................................................................................................................... 3 1.4 Research Procedures ............................................................................................................ 4 1.5 Contribution ............................................................................................................................. 6 1.6 Structure of the Paper ......................................................................................................... 7 Chapter 2 Bulk Shipping and Freight Options…………………………..……….8 2.1 Bulk Shipping as Freight Trading ................................................................................... 8 2.1.1 Freight trading ........................................................................................................ 8 2.1.2 Risk management ................................................................................................ 14 iv 2.2 Freight Options .................................................................................................................... 15 2.2.1 Paper freight options ......................................................................................... 16 2.2.2 Physical freight options .................................................................................... 18 Chapter 3 Literature Review…………………………………………………………..23 3.1 Asian Option Approximation .................................................................................... 23 3.2 Option on Futures ......................................................................................................... 25 3.3 European Options .......................................................................................................... 25 3.3.1 Binomial option pricing model ................................................................... 26 3.3.2 Black-Scholes option pricing model ....................................................... 26 3.4 Efficient Market Hypothesis and Expectations Theory ................................. 27 3.5 Artificial Neural Networks .......................................................................................... 30 Chapter 4 Data and Basic Assumptions…………………………………………..35 4.1 Data ...................................................................................................................................... 35 4.2 Basic Assumptions ......................................................................................................... 37 Chapter 5 Black-Scholes Option Pricing Model………………………………..40 5.1 The BSM ............................................................................................................................. 40 5.2 Input Variables ................................................................................................................. 43 v Chapter 6 Artificial Neural Networks………………………………………………44 6.1 Network Structure .......................................................................................................... 46 6.2 Normalization .................................................................................................................. 51 Chapter 7 Results………………………………………………………………………….53 7.1 Measurements ................................................................................................................. 53 7.2 Black-Scholes Option Pricing Model ..................................................................... 54 7.3 Artificial Neural Networks .......................................................................................... 55 7.4 Comparison ....................................................................................................................... 58 Chapter 8 Conclusion………………………………………………………………..60 References ...................................................................................................................................... 63 Appendix I ...................................................................................................................................... 68 Appendix II .................................................................................................................................... 74Docto

대용량 GPS 통행자료를 이용한 고속도로 연결도로 AADT 추정

학위논문 (석사)-- 서울대학교 환경대학원 : 환경대학원 환경계획학과 교통학 전공, 2016. 2. 이영인.우리나라의 인간·화물 수송의 많은 부분은 도로를 통해 이루어지고 있다. 도로를 통한 수송이 많은 만큼 적절한 교통정책 및 도로운영관리를 통해 교통에 지장이 없도록 할 필요가 있으며, 따라서 그에 기초가 되는 교통량 자료의 구축이 필요하다. 교통량은 도로계획 및 설계, 도로운영 등에 활용되며, 연평균 일교통량(AADT)를 기준으로 노선계획 및 설계, 도로의 확장이 이루어진다. 현재 고속도로에서는 교통량 자료의 구축을 위해 본선 구간에 대한 조사가 이루어지고 있다. 한편 고속도로 연결도로 구간은 교통류 흐름이 합/분류하는 상충구간으로 사고발생의 위험이 높아 교통량 자료에 기초한 적절한 계획 및 설계, 운영관리 등이 필요하다. 그러나 현재 고속도로 연결도로 구간의 교통량 조사는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량 GPS 통행자료 중 하나인 차량용 내비게이션 자료와 한국도로공사 TCS 자료를 이용하여 고속도로 연결도로 구간의 교통량(AADT)를 추정하는 방법론을 개발하였다. 차량용 내비게이션 자료는 해당 도로의 실제 시간대별 교통량 분포와 유사한 특성을 보이기 때문에 AADT를 추정하는 데 활용할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방법론을 적용하여 일부 고속도로 연결도로 구간의 AADT를 추정한 결과, 관측 AADT와 큰 오차 없이 추정이 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 교통량의 규모가 큰 구간일수록 오차율이 낮게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 향후 별도의 인력식 조사를 거치지 않고 고속도로 연결도로 구간의 AADT를 추정할 수 있는 가능성을 제시하였다.I. 서론 1 1. 연구의 배경 및 목적 1 2. 연구의 범위 2 3. 연구의 방법 및 절차 3 II. 교통량 조사 현황 및 선행연구 고찰 6 1. 교통량 조사 현황 6 2. 선행연구 고찰 8 1) AADT 추정 관련 연구 8 2) GPS 통행자료 관련 연구 10 3) OD balancing 관련 이론 11 3. 시사점 및 연구의 차별성 11 III. 고속도로 연결도로 AADT 추정 방법론 개발 14 1. 회전교통량의 정의 14 2. 대용량 GPS 통행자료의 정의 15 3. 대용량 GPS 통행자료의 신뢰도 검토 16 4. 고속도로 연결도로 AADT 추정 방법론 개발 19 1) 네트워크 설정 20 2) 분석지점 진/출입 링크 AADT 데이터 구축 21 3) 진/출입 링크 회전방향별 Probe 교통비율 데이터 구축 22 4) 구축 데이터 검수 및 보정 23 5) 회전교통비율 추정 및 1차 OD balancing 25 6) 입력자료 보정 및 OD balancing 재수행 27 IV. 분석자료의 구축 32 1. 분석구간 및 분석기간 설정 32 2. Probe 회전비율 자료의 구축 37 3. 검증 자료의 구축 38 V. 방법론의 적용 및 평가 40 1. 평가지표 설정 40 2. 평가 결과 41 VI. 결론 50 1. 연구의 요약 및 활용 가능성 50 2. 연구의 한계 및 향후과제 53 참고문헌 55 Abstract 59Maste

불포화대에서의 용질 이동 예측에 대한 인공 신경망 기법의 적용

Thesis(master`s)--서울대학교 대학원 :지구환경과학부,2005.Maste

비선형 시계열 모델을 이용한 지하수위 변동 예측

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 지구환경과학부, 2011.2. 이강근.Docto