PANDEMİ SÜRECİNDE NAVLUN PİYASALARININ ANATOMİSİ: KURU YÜK VE KONTEYNER ENDEKSLERİ ÜZERİNE BİR ANALİZ

Abstract

Covid-19 pandemi dönemi denizcilik sektörü açısından önemli uygulamaların yapıldığı, sonuçların deneyimlendiği bir süreç olmuştur. Bu dönemde çeşitli denizcilik piyasaları üzerinde farklı etkiler gözlemlenmiştir. Navlun piyasaları pandemi öncesinden pandeminin ilk aylarını takip eden döneme geçişte yoğunlaşan talep ve belirsizlik ortamının etkisiyle hızla yükselen bir navlun oranı trendini deneyimlerken pandemi sonrası dönemde keskin düşüşler yaşamıştır. Bu çalışmada navlun oranlarının dalgalı bir şekilde seyrettiği pandemi-öncesi, pandemi ve pandemi-sonrası dönemleri kapsayacak şekilde 5 yıllık bir dönemdeki kuru yük ve konteyner navlun endeks verileri üzerinden bir analiz yapılmış ve endeks değerleri arasındaki ilişki gözler önüne serilmiştir. Çalışma sonucunda kuru yük endeksi ile konteyner navlun endeksi arasındaki ilişki tespit edilmiş ve çıkarımlarda bulunulmuştur. Çalışma kapsamında ayrıca kuru yük endeksinin belli başlı alt endeksleri ile konteyner navlun endeksi arasındaki ilişki analiz edilmiş. Böylece konteyner navlun endeksinin hangi alt endekslerle ne düzeyde ilişkisinin olduğu tespit edilmiş ve buna yönelik çıkarımlar yapılmıştır.

Keywords

• Baltık Kuru Yük Endeksi
• Navlun Piyasaları
• Konteynerize Navlun Endeksi
• Covid-19 Pandemisi

THE ANATOMY OF FREIGHT MARKETS DURING THE PANDEMIC: AN ANALYSIS OF DRY BULK AND CONTAINER INDEXES

Abstract

The Covid-19 pandemic period has been a process during which significant practices were implemented, and outcomes were experienced in the maritime sector. During this time, various impacts on maritime markets were observed. Freight markets experienced a rapidly rising freight rate trend during the transition from the pre-pandemic period to the early months of the pandemic due to intensified demand and uncertainty. However, in the post-pandemic period, they faced sharp declines. This study analyzed the freight rate fluctuations over a five-year period, covering the pre-pandemic, pandemic, and post-pandemic phases, using dry bulk and container freight index data. The relationships between the index values were revealed. The study identified the relationship between the dry bulk index and the container freight index and made inferences based on these findings. Additionally, the study examined the relationship between the container freight index and major sub-indices of the dry bulk index. Thus, it was determined to what extent the container freight index was related to which sub-indices and inferences were made regarding this.

Keywords

• Sustainable Port Management
• Port Congestion
• Sustainability
• Supply Chain Management
• Content Analysis

References

1. Alizadeh, A. H., ve Nomikos, N. K. (2011). Shipping derivatives and risk management. Palgrave Macmillan.
2. Baltic Exchange. (2024). Baltic dry index data. https://www.balticexchange.com/en/data-services/market-information0/dry-services.html (Erişim Tarihi: 22.09.2024).
3. Bloor, M., ve Bloor, T. (2013). The practice of critical discourse analysis: An introduction. Routledge.
4. Bucak, U., ve Ayaz, İ. S. (2024). COVID-19 döneminde denizcilik araştırmaları: Sistematik bir literatür taraması. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Alanında Uluslararası Araştırmalar, XXV, 155-170.
5. Clarksons Research. (2024). Shipping review and outlook. London: Clarksons Research.
6. Depellegrin, D., Bastianini, M., Fadini, A., ve Menegon, S. (2020). The effects of COVID-19 induced lockdown measures on maritime settings of a coastal region. Science of the Total Environment, 740, 140123.
7. Demirel, H., Mollaoğlu, M., Bucak, U., Arslan, T., ve Balin, A. (2020). The application of fuzzy AHP–VIKOR hybrid method to investigate the strategy for reducing air pollution from diesel-powered vessels. International Journal of Maritime Engineering, 162(A3), 1-11.
8. Fedi, L., Faury, O., Rigot-Muller, P., ve Montier, N. (2022). COVID-19 as a catalyst of a new container port hierarchy in the Mediterranean Sea and Northern Range. Maritime Economics & Logistics, 24(4), 747-763.

9. Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. Sage.
10. Gavalas, D., Syriopoulos, T., ve Tsatsaronis, M. (2022). COVID–19 impact on the shipping industry: An event study approach. Transport Policy, 116, 157-164.
11. IMO (Uluslararası Denizcilik Organizasyonu). (2021). MARPOL ve SOLAS düzenlemeleri. https://www.imo.org (Erişim Tarihi: 22.09.2024).
12. Khan, K., Su, C. W., Khurshid, A., ve Umar, M. (2022). The dynamic interaction between COVID-19 and shipping freight rates: A quantile on quantile analysis. European Transport Research Review, 14(1), 43-60.
13. Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., ve Li, W. (2005). Applied linear statistical models. McGraw-Hill.
14. Lu, C., Ye, Y., Fang, Y., ve Fang, J. (2023). An optimal control theory approach for freight structure path evolution post-COVID-19 pandemic. Socio-Economic Planning Sciences, 85, 101430.
15. March, D., Metcalfe, K., Tintoré, J., ve Godley, B. J. (2021). Tracking the global reduction of marine traffic during the COVID-19 pandemic. Nature Communications, 12(1), 1-13.
16. Michail, N. A., ve Melas, K. D. (2020). Shipping markets in turmoil: An analysis of the COVID-19 outbreak and its implications. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 7, 100178.
17. Millefiori, L. M., Braca, P., Zissis, D., Spiliopoulos, G., Marano, S., Willett, P. K., ve Carniel, S. (2021). COVID-19 impact on global maritime mobility. Scientific Reports, 11(1), 18039.
18. Montgomery, D. C., Peck, E. A., ve Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis (5. bas.). John Wiley & Sons.
19. Mukaka, M. M. (2012). A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research. Malawi Medical Journal, 24(3), 69-71.
20. Narasimha, P. T., Jena, P. R., ve Majhi, R. (2021). Impact of COVID-19 on the Indian seaport transportation and maritime supply chain. Transport Policy, 110, 191-203.
21. Notteboom, T., ve Rodrigue, J. P. (2009). The future of containerization: Perspectives from maritime and inland freight distribution. GeoJournal, 74(1), 7-22. https://doi.org/10.1007/S10708-008-9211-3
22. Notteboom, T., ve Rodrigue, J. P. (2022). Port economics, management and policy. Routledge.
23. Shanghai Shipping Exchange. (2024). Shanghai containerized freight index. https://en.sse.net.cn/brief/introen.jsp (Erişim Tarihi: 22.09.2024).
24. Stopford, M. (2009). Maritime economics (3. bas.). Routledge.
25. Xu, L., Shi, J., Chen, J., ve Li, L. (2021). Estimating the effect of COVID-19 epidemic on shipping trade: An empirical analysis using panel data. Marine Policy, 133, 104768.
26. Yazir, D., Şahin, B., Yip, T. L., ve Tseng, P. H. (2020). Effects of COVID-19 on maritime industry: A review. International Maritime Health, 71(4), 253-264.
27. Zeren, F., & Kahramaner, H. (2019). Baltık Kuru Yük Endeksi ile İstanbul Navlun Endeksi Arasındaki Etkileşimin İncelenmesi: Ekonometrik Bir Uygulama. Uluslararası Yönetim Eğitim ve Ekonomik Perspektifler Dergisi, 7(1), 68-79.