Σηματοδοτήσεις της ναυλαγοράς σε ένα περιβάλλον που αλλάζει: κατανοώντας τις δυναμικές που επηρεάζουν τις μεταφορές χύδην φορτίων

The freight market represents the balance at any given time of the supply and demand forTonnage. The volume of fixtures reported on the freight market are only between about 12% and 18% of the total volume of cargo transported. It is possible that because of this the freight market reactions are violent. The freight market signals the need for more or fewer ships and thus is a critical factor in the ship ordering or ship scrapping decision. This study proposes a model to evaluate various aspects that appear to influence demand for transport and the apparent tonne mile capability of ships (supply). It is based on the concept that all parties involved will act in their best interest base, their decisions on rational expectations and on average that the population involved in shipping (shippers, receivers, ship-owners charterers) is correct (Efficient Market Hypothesis - EMH)(1). Shipping is part of a supply chain that provides for the requirements of the receivers. The receivers order the goods or commodities which are transported. Receivers are interested in obtaining goods or commodities at the most competitive landed price at their facility. Thus, the supply chain (sourcing transport etc.) evolves to provide for the most competitive cost. Commodity price fluctuations and the cost of transport have a significant effect on the sourcing decision and therefore on the tonne-mile demand for seaborne transport. Sourcing and the supply chain is discussed in Chapter 4 and Appendix 6. Obtaining cargoes from inland sources reduces the volume of cargoes shipped, therefore such developments have to be accounted for when projecting demand. Demand is created by worldwide economic activity for which IMF World economic growth data is used expressed in Purchasing Power Party (PPP). The major bulk commodities coal iron ore and grain were examined in length in Chapter 4 and Appendixes 6, 7, 8, 9, 10, 11. Fleet development and efficiency is examined in Chapter 3 and Appendixes 1, 2, 3, 4, 5, 12. Early on it was observed that the fleet carried a greater amount of cargo when the freight rates were higher. This led to the concept of Intensity of Total Fleet Utilization (ITFU). The core of the model focuses on the freight market response vs Intensity of Total Fleet Utilization examined in Chapter 5. This thesis highlights the many degrees of elasticity that influence dry bulk freight markets. The central concept is the delivered cost of the commodity. This affects infrastructure developments ship size, sourcing of cargoes, stockpiling ship speed and congestions which are in a continuous state of flux and influence each other. These in conjunction with transport demand and fleet developments, affect the Intensity of Total Fleet Utilization (ITFU) and through the freight market response curve to ITFU define the expected freight market levels.Η ναυλαγορά αντιπροσωπεύει το σημείο ισορροπίας σε κάθε δεδομένη στιγμή μεταξύ της προσφοράς και ζήτησης μεταφορικού έργου. Πρέπει να σημειωθεί ότι ο καταγεγραμμένος όγκος ναυλώσεων αντιπροσωπεύει μονό το 12-18% του συνολικού όγκου που διακινείται. Ως εκ τούτου είναι δυνατόν, λόγω του ανωτέρω μικρού ποσοστού, οι αντιδράσεις της ναυλαγοράς να είναι απότομες. Η ναυλαγορά σηματοδοτεί την ανάγκη για περισσότερα η λιγότερα πλοία και ως εκ τούτου είναι σημαντικός παράγοντας για την διαμόρφωση της αποφάσεως κατασκευής ή διαλύσεως πλοίων. Αυτή η εργασία προτείνει ένα μοντέλο για αξιολόγηση διαφόρων παραμέτρων που επηρεάζουν την ζήτηση για μεταφορά και την μεταφορική ικανότητα σε τοννο-μίλια των πλοίων. Η εργασία βασίζεται στο σκεπτικό ότι όλοι οι εμπλεκόμενοι θα αποφασίζουν κινήσεις προς όφελός τους, θα βασίζουν τις αποφάσεις τους σε λογικές προσδοκίες και κατά μέσο όρο η γνώμη της πλειοψηφίας είναι σωστή (Efficient Market Hypothesis - ΕΜΗ)(1). Η κεντρική ιδέα είναι ότι η ναυτιλία είναι μέρος μιας μεταφορικής αλυσίδας η οποία εξυπηρετεί τις απαιτήσεις του παραλήπτη. Οι παραλήπτες είναι αυτοί που παραγγέλνουν τα αγαθά ή τις πρώτες ύλες που θα μεταφερθούν. Οι παραλήπτες ενδιαφέρονται να παραλάβουν τα αγαθά ή τις πρώτες ύλες αυτές στις πλέον συμφέρουσες τιμές στον χώρο της εργασίας τους. Έτσι η μεταφορική αλυσίδα (πηγή, μεταφορά κλπ. ) εξελίσσεται για να προσφέρει το πλέον συμφέρον κόστος. Επειδή υπάρχουν περισσότερες πήγες οι μεταβολές στις τιμές πρώτων υλών και του κόστους μεταφοράς επηρεάζουν σημαντικά την πηγή ως εκ τούτου την ζήτηση μεταφοράς σε τοννο-μίλια. Η πηγή της προμήθειας και η μεταφορική αλυσίδα αναπτύσσεται στο Κεφάλαιο 4 και στο Παράρτημα 6. Η ζήτηση δημιουργείται από την παγκόσμια οικονομική δραστηριότητα για την οποία χρησιμοποιούνται στοιχεία του Διεθνούς Νομισματικού Ταμείου (ΔΝΤ) εκπεφρασμένα σε ισοτιμία αγοραστικής δύναμης (ΡΡΡ). Τα κυρίως χύδην φορτία (κάρβουνο σιδηρομετάλλευμα και σιτηρά) μελετήθηκαν εκτεταμένα στο Κεφάλαιο 4 και στα Παραρτήματα 6, 7, 8, 9, 10, 11. Οι εξελίξεις και η ικανότητα του στόλου πλοίων χύδην φορτίου εξετάζεται στο Κεφάλαιο 3 και στα Παραρτήματα 1, 2, 3, 4, 5 και 10. Από την αρχή παρατηρήθηκε ότι ο στόλος μετέφερε μεγαλύτερη ποσότητα φορτίου όταν η ναυλαγορά ήταν ψηλότερα. Η παρατήρηση αυτή οδήγησε στο σκεπτικό της Εντάσεως της Χρησιμοποιήσεως του Συνολικού Στόλου (ITFU). Το κεντρικό σημείο του μοντέλου εστιάζεται στις αντιδράσεις της ναυλαγοράς σε σχέση με την Ένταση της Χρησιμοποιήσεως του Συνολικού Στόλου (ITFU) και εξετάζεται στο Κεφάλαιο 5. Η εργασία αναδεικνύει τους πολλούς βαθμούς ελαστικότητας που επηρεάζουν την ναυλαγορά. Η κεντρική ιδέα είναι το κόστος παράδοσης των μεταφερομένων αγαθών. Αυτό επηρεάζει τις υποδομές, το μέγεθος πλοίων, την πηγή των φορτίων, την αποθήκευση, την ταχύτητα του πλοίου και την συμφόρηση στα λιμάνια, στοιχεία τα οποία μεταβάλλονται συνέχεια και αλληλοεπηρεάζονται. Αυτά σε συνδυασμό με την μεταφορική ζήτηση και τιςεξελίξεις στον στόλο επηρεάζουν την Ένταση της Χρησιμοποιήσεως του Συνολικού Στόλου(ITFU) και μέσω της καμπύλης αποκρίσεως της ναυλαγοράς ορίζουν το αναμενόμενο επίπεδο ναύλων

kClusterHub: An AutoML-Driven Tool for Effortless Partition-Based Clustering over Varied Data Types

Partition-based clustering is widely applied over diverse domains. Researchers and practitioners from various scientific disciplines engage with partition-based algorithms relying on specialized software or programming libraries. Addressing the need to bridge the knowledge gap associated with these tools, this paper introduces kClusterHub, an AutoML-driven web tool that simplifies the execution of partition-based clustering over numerical, categorical and mixed data types, while facilitating the identification of the optimal number of clusters, using the elbow method. Through automatic feature analysis, kClusterHub selects the most appropriate algorithm from the trio of k-means, k-modes, and k-prototypes. By empowering users to seamlessly upload datasets and select features, kClusterHub selects the algorithm, provides the elbow graph, recommends the optimal number of clusters, executes clustering, and presents the cluster assignment, through tabular representations and exploratory plots. Therefore, kClusterHub reduces the need for specialized software and programming skills, making clustering more accessible to non-experts. For further enhancing its utility, kClusterHub integrates a REST API to support the programmatic execution of cluster analysis. The paper concludes with an evaluation of kClusterHub’s usability via the System Usability Scale and CPU performance experiments. The results emerge that kClusterHub is a streamlined, efficient and user-friendly AutoML-inspired tool for cluster analysis