컨테이너 물동량 예측의 어려움
<주요항로의 8월 SCFI 예측값>
복합지수: 982pt(6월 실제 대비 12.28 상승)
미서안: 1852.23 USD/FEU(6월 실제 대비 464.36 USD 상승)
미동안: 2800.30 USD/FEU(6월 실제 대비 453.68 USD 하락)
북유럽: 825.75 USD/TEU(6월 실제 대비 10.02 USD 상승)
바다 위에서 무수한 컨테이너 선박들이 활동하는 모습은 현대 무역의 핵심을 보여주는 장면이다. 그러나 이 선박들을 통해 운반되는 컨테이너 물동량의 예측은 파도와 같은 불확실한 요소들로 인해 매우 어려움을 겪고 있다. 물동량 예측은 무역 및 해운 산업에서 중요한 부분이며, 선사와 물류 기업들은 정확한 예측을 통해 자원과 비용을 효율적으로 관리하려 노력한다.
혹자는 물동량 예측이 쉽다고 얘기하기도 한다. 그러나 필자처럼 매주 해운운임 예측결과를 제시하고 예측 정확도를 평가하는 경우에는 다음과 같은 어려움이 존재한다.
첫 번째 어려움은 현재 시점의 데이터를 확보할 수 없다는 점이다. 컨테이너 물동량은 현재 시점의 2달 전 데이터만 확보할 수 있다. Container Trades Statistics, Clarksons Shipping Intelligence Network 등 모두 마찬가지다. 이러한 이유로는 데이터의 정확성과 완전성을 보장하기 위해 데이터 제공자는 컨테이너 물동량과 관련된 여러 주체의 자료를 수집하는데 시간이 소요되기 때문이다. 또한, 데이터 제공업체는 대중에게 공개하기 전에 정보를 검증하고 처리해야 한다. 결과적으로 자료수집 및 준비에 필요한 시간으로 인해 과거 특정 시점까지의 데이터를 제공하는데는 표준 보고 주기인 약 2개월의 시간이 소요된다. 이 2달의 미확보 기간이 해운운임 예측에 큰 영향을 주지 않을 수도 있다고 생각할 수 있지만, 매주 발표되는 해운운임 예측에는 큰 영향을 미친다. 두 번째 어려움은 급격한 변화와 불확실한 미래다. 세계 무역과 경제는 빠른 속도로 변화할 수 있으며, 정치적, 경제적, 환경적 요인들이 물동량에 영향을 미친다. 팬데믹 기간의 물동량 상승과 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 무역패턴의 변화는 물동량 예측을 어렵게 만드는 요인이다. 결국 물동량 예측의 실패는 해운운임 예측의 실패로 이어질 수 있다. 따라서 물동량 예측은 매우 중요한 과제다. 정확한 물동량 예측을 위해서는 빅데이터 활용, 머신러닝, 딥러닝, 시뮬레이션 적용 등 현대 기술의 적극적인 활용이 필요하다. 이러한 기술들이 물동량 예측의 정확성과 효율성을 높이는 데에 기여할 것이며, 해운과 물류 산업이 지속가능하고 효율적인 방향으로 나아가도록 도울 것이다.
7월 칼럼에서 예측한 주요 항로의 SCFI 평가는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 활용한다. 오차율이 10% 미만이면 매우 높은 정확도, 20% 미만이면 높은 정확도로 해석한다. 아래 표에서 알 수 있듯이 7월 예측값은 복합지수, 미동안은 매우 높은 정확도, 미서안, 북유럽은 높은 정확도로 평가할 수 있다.