: 시장 변동요인을 고려한 물류운임 예측 - ① 예측모델 개발

Abstract

물류운임을 정확히 예측하는 것은 화주사와 물류사(3PL사^[1], 항공 및 해운사) 간 합리적인 운임계약뿐만 아니라 각 사의 운송계약 전략 수립에도 영향을 미치는 매우 중요한 주제입니다. 하지만 항공과 해상 물류운임은 화물 수요, 유가, 운송용량 변동 및 항공사나 해운사와 같은 물류실행사의 가격방어 전략 등으로 인해 예측하기가 어려운 영역입니다.

본 프로젝트는 시스템 다이내믹스(System Dynamics) 기법을 활용하여 운임결정에 연관된 주요 인자들의 시간 흐름에 따른 영향도를 고려한 물류운임 예측모델을 개발하였습니다. 특히 활용 가능한 수준의 예측정확도를 확보하였고, 운임변동 원인을 설명할 수 있도록 정교한 모델을 갖추었습니다. 나아가 물류운임 예측에 기반한 화주사와 물류사 간 운임계약 프로세스를 정비하여 단순한 참조치를 제공하는 것이 아닌, 실질적 혁신을 이끌어 내고자 하였습니다. 본 프로젝트를 통해 글로벌 3PL 회사인 고객사는 화주사와 물류사 간 운임계약 협상 시 과학적인 근거를 토대로 합리적인 합의기준을 제시할 수 있게 되었습니다.

1. 프로젝트 배경

프로젝트 수행 전, 3PL사와 화주사는 물류운임 계약협상에 난항을 겪고 있었습니다. 물류운임 협상에 요구되는 합리적 합의기준이 없었기 때문에 3PL사는 화물수요량 증가와 같이 물류운임 인상에 유리한 시황을 근거로 운임 상향조정을 요구하고, 화주사는 유가 하락과 같은 이유를 들어 계약운임 할인을 고집하는 등 매년 2회 실시하는 물류운임 계약과정에서 협상과 입찰을 수 차례씩 반복하고 있었던 것입니다.

이 문제의 해결방법은 공신력 있는 물류정보 서비스 회사를 통해 물류운임 예측정보를 확보하거나, 정확도 높은 운임 예측모델을 직접 개발하는 것입니다. 조사 결과, 물류운임 등락에 대한 전문가 의견이나 대략의 장기 예측치는 전문 정보제공 회사를 통해 일부 확보할 수 있었지만, 단기 계약협상에 필요한 상세한 물류운임 예측정보는 제공받을 수 없었습니다. 이에 회귀모델을 직접 개발하여 활용하고자 하였으나 이 또한 협상의 근거가 될 만큼의 예측정확도나 설명력을 갖추지 못하는 수준인 것으로 나타났습니다. 이에 3PL사는 화주사와 물류운임 협상 시 합리적 근거로 활용할 물류운임 예측모델을 직접 개발하기로 결정하였습니다.

2. 시스템 다이내믹스 기법 선정 배경

시스템 다이내믹스란 예측 대상에 영향을 미치는 인자 간의 상호 연관성을 고려한 복잡계 예측기법입니다. 국내에서는 자동차 수요, 석유제품 가격, 조류독감 전파경로, 공무원연금 운용 등 다이내믹스가 큰 비즈니스 영역을 예측할 때 적용된 사례가 있습니다.

시스템 다이내믹스 기법이 물류운임 예측에 적합한 이유는 다음과 같습니다. 물류운임 결정과정은 기본적으로 수요-공급 원칙을 따릅니다. 공급이 많아져서 운임이 하락하면 물류실행사는 공급용량을 의도적으로 감소시켜 운임 하락을 방어할 수 있습니다. 반면 수요가 증가할 경우 이에 대응하기 위해 공급을 늘림으로써 운임 상승이 둔화되는 등 물류운임은 인자 간 상호 연관관계에 따라 끊임없이 변화합니다. 기존에 시도되었던 회귀분석 모델은 영향인자의 독립성을 필요로 한다는 전제에 따라 인자 선택이 제한적이며, 더욱이 시간 흐름에 따라 인자의 영향력은 변화하지만 회귀모델의 인자 설명력은 이를 표현하기가 어렵습니다. 따라서 시간 흐름이 인자 사이에 미치는 영향력을 고려한 예측이 가능하고, 운임변동에 대한 인자 간 영향력 변화를 설명할 수 있는 시스템 다이내믹스 모델이 가장 적합하다고 판단한 것입니다.

3. 물류비 예측모델 개발

1) 운임변동 시나리오 정의

예측모델을 개발하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 물류운임에 영향을 주는 후보 인자를 선정하는 것입니다. 이를 위해 항공, 해상의 권역(북미, 남미, 유럽, 중동, 아시아)별 물류 담당자와 협의하여 수요, 공급, 유가, 전략 요소를 반영한 물류운임 변동 시나리오를 작성하였습니다.

[그림 1] 운임변동 시나리오 및 컨셉 다이어그램

시나리오에서 보는 것처럼 화물수요가 늘어나면 물류실행사는 공급을 늘려 매출 확대를 꾀하고, 수요와 공급 차가 크면 공급량(항공 Load Factor^[2], 해상 소석률^[3])을 조정하여 운임하락을 방어하는 등 각 인자는 상호 연관관계를 갖게 되며 분석모델은 이러한 비즈니스 현실을 반영하고 있어야 합니다.

2) 시스템 다이내믹스 모델링

시스템 다이내믹스를 활용한 모델링은 인자와 예측대상 간의 상호관계를 구조화하고 최선의 예측값을 생성하도록 몬테칼로 시뮬레이션^[4]을 통해 인자별 모수를 찾아가는 '학습형 모델'이라고 할 수 있습니다.

[그림 2] 시스템 다이내믹스 분석모델링 개념

경험을 통하여 볼 때, 인자 간의 연관성이 높은 경우에는 인자 간의 관계를 곱셈으로 모델링하고, 인자 간의 연관성이 낮고 독립적인 경우에는 인자 간 관계를 덧셈으로 모델링 하는 것이 가장 적합한 결과를 도출합니다. 우리는 인자 간의 연관성이 높은 물류운임 결정과정의 특성에 따라 곱셈관계의 모델을 적용하였으며([그림 2]의 ①) 모델링은 벤심(Vensim)이라는 시스템 다이내믹스 모델링 전용 소프트웨어를 사용하였습니다.

물류운임을 예측하기 위해서는 앞서 정의한 영향인자의 미래값도 산출해야 합니다.([그림 2]의 ②) 즉, 수요, 공급, 전략, 유가의 미래값을 예측하는 모델도 운임변동 시나리오와 유사한 시나리오를 정의하여 영향인자의 미래값을 예측해야 하는 것입니다.(본 아티클에서 인자 예측 모델링 과정은 생략합니다.)
모델링을 통해 12개 구간의 항공운임과 7개 구간의 해상운임을 예측하기 위한 총 19개 모델을 개발하였습니다. 또한 구간별 수요, 공급, 전략 변수를 예측할 수 있는 모델도 함께 만들었습니다.


이렇게 개발한 물류운임 예측모델의 성능은 어떻게 나타났을까요?
2편에서는 프로젝트 결과를 분석해보고 시스템 다이내믹스 모델을 활용할 때 고려해야 할 사항을 살펴보겠습니다.


References:
[1] Third Party Logistics, 제3자 물류. 물류 업무를 전문업체에 아웃소싱 하는 것
[2] 항공기에 적재 가능한 화물 중량(혹은 여객 수) 대비 실제로 수송한 화물 중량(혹은 여객 수)의 비율
[3] 화물 적재율
[4] 분석적 해를 구하기 어려운 다양한 분야의 문제에 대해 확률모형과 난수를 이용하여 답을 얻는 시뮬레이션 기법으로 반도체공학, 통계물리학 등 과학 및 공학 분야뿐만 아니라, 증권 가치 예측, 리스크 예측 등의 금융분야에서도 활용

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