第四章 迴歸模式之構建與分析
4.3 油輪模式
4.3.1 影響因素分析
本研究依據文獻之結論，蒐集有關影響油輪新造船數量因素的季與年 之資料，並分別討論各影響因素之相關分析。季資料長度從 1990 年第一 季至 2006 年第四季共計 68 筆；年資料長度從 1990 年至 2006 年共計 17 筆，詳細資料於附錄頁。
以下為蒐集之變數資料：
1. Total Tankers Deliveries：油輪總交船數量，即每季或每年的新造船 交船數量，單位：Million DWT。
2. Oil Tanker Aaverage Newbuilding Prices：油輪平均新造船價，即 每季或每年的新造船平均造價，單位：$（美金）/ DWT。
3. Tankers Secondhand Prices Index Average：油輪二手船價平均指數，
即每季或每年的平均成交二手船價，單位：$（美金）/ DWT。
4. Total Tanker Demolition：油輪總拆解數量，即每季或每年的報廢船 拆解數量，單位：Million DWT。
5. Weighted Average Earnings All Tankers：所有油輪加權平均收入，
即每季或每年的每日加權平均收入，單位：$（美金）/ Day。
6. Average Tanker $/cgt：每季的油輪每補償噸位之平均造船價，單位：
$（美金）/ CGT。
7. Arab Light Crude Oil Price：阿拉伯輕原油價格，即每季或每年的中 東原油價格，單位：$（美金）/ BBL。（BBL = Barrel，桶）
7. Brent Crude Oil Price：布蘭特原油價格，即每季或每年的北海原油 價格，單位：$（美金）/ BBL。
（Brent Spar：布蘭特史帕爾儲油平台，殼牌石油公司在北大西洋上的一 座儲油平台）
9. Total Tanker Fleet Development：每季或每年的船隊總數量，單位：
Million DWT。
10. 380CST Bunker Prices, Rotterdam：鹿特丹 380CST 燃油價格，即每 季或每年的鹿特丹港 380CST 燃油價格，單位：$（美金）/ Tonne。
11. Annual GDP World：每年的全球 GDP，單位：％ Year/Year。
12. Crude Oil Trade：原油貿易量，單位：Million Tonne。
表 4-13 為油輪相關分析變數資料表，Average Tanker $/cgt 只有季 的資料，而 Annual GDP World 及 Crude Oil Trade 僅有年資料，其餘變 數之季與年資料皆有。上述之變數與資料以 SPSS 13.0 進行積差相關分析
（Product-Moment Correlation），結果如表 4-14、4-15 所示。
一、季分析
Total Tanker Deliveries 與其它變數之關聯程度：
（一）無相關或不顯著
1. Tanker Aaverage Newbuilding Prices
2. Total Tanker Demolition 3. Average Tanker $/cgt
（二）低度相關（0＜︱P︱≦0.3）
無
（三）中等相關（0.3＜︱P︱≦0.7）
1. Tanker Secondhand Prices Index Average（正相關）
2. Weighted Average Earnings All Tankers（正相關）
3. Arab Light Crude Oil Price（正相關）
4. Brent Crude Oil Price（正相關）
5. Total Tanker Fleet Development（正相關）
6. 380CST Bunker Prices, Rotterdam（正相關）
（四）高度相關（0.7＜︱P︱≦1）
無 二、年分析
由於樣本數小時相關係數必須較大才能說兩變數有相關存在，年資料 的樣本數僅 17 筆，因此以下之關聯程度必須從嚴論定。
Total Tanker Deliveries 與其它變數之關聯程度：
（一）無相關或不顯著
1. Tanker Aaverage Newbuilding Prices 2. Total Tanker Demolition
（二）低度相關（0＜︱P︱≦0.4）
無
（三）中等相關（0.4＜︱P︱≦0.8）
1. Tanker Secondhand Prices Index Average（正相關）
2. Weighted Average Earnings All Tankers（正相關）
3. Arab Light Crude Oil Price（正相關）
4. Brent Crude Oil Price（正相關）
5. Annual GDP World（正相關）
6. Crude Oil Trade（正相關）
7. Total Tanker Fleet Development（正相關）
8. 380CST Bunker Prices, Rotterdam（正相關）
（四）高度相關（0.8＜︱P︱≦1）
無
本研究依據文獻之結論，收集影響油輪新造船數量因素的季與年之資 料，經過相關分析之後，對於各因素之影響程度有了初步結論。新造船數 量與各影響因素之間的關聯程度歸納於表 4-16，將作為迴歸建模時變數篩 選之依據。
表 4- 13 油輪相關分析變數資料表 變數與資料筆數
季 資 料
年 資 料 1 Total Tanker Deliveries 68 17 2 Oil Tanker Aaverage Newbuilding Prices 68 17 3 Tanker Secondhand Prices Index Average 68 17 4 Total Tanker Demolition 68 17 5 Weighted Average Earnings All Tankers 68 17 6 Average Tanker $/cgt 68
7 Arab Light Crude Oil Price 68 17 8 Brent Crude Oil Price 68 17 9 Total Tanker Fleet Development 68 17 10 380CST Bunker Prices, Rotterdam 68 17 11 Annual GDP World 17
12 Crude Oil Trade 17
資料來源：本研究整理自© Clarkson Research Services Limited (2007)
表 4- 14 影響油輪新造船數量因素相關分析表（季）
Total Tanker Deliveries
Oil Tanker Average Newbuilding
Prices
Tanker Secondhand Prices Index Average Earnings All
Tankers
Total Tanker Fleet
Total Tanker Deliveries Pearson Correlation 1 .004 .514(**) .182 .563(**) .233 .599(**) .615(**) .653(**) .589(**)
Sig. (2-tailed) .972 .000 .137 .000 .056 .000 .000 .000 .000
Oil Tanker Average Pearson Correlation .004 1 .476(**) -.635(**) .219 .947(**) .486(**) .486(**) .262(*) .382(**)
Newbuilding Prices Sig. (2-tailed) .972 .000 .000 .073 .000 .000 .000 .031 .001
Tanker Secondhand Prices Pearson Correlation .514(**) .476(**) 1 -.332(**) .764(**) .671(**) .879(**) .877(**) .891(**) .858(**)
Index Average Sig. (2-tailed) .000 .000 .006 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Total Tanker Demolition Pearson Correlation .182 -.635(**) -.332(**) 1 -.236 -.549(**) -.218 -.221 -.005 -.141
Sig. (2-tailed) .137 .000 .006 .052 .000 .074 .070 .968 .252
Weighted Average Earnings Pearson Correlation .563(**) .219 .764(**) -.236 1 .444(**) .655(**) .671(**) .699(**) .659(**)
All Tankers Sig. (2-tailed) .000 .073 .000 .052 .000 .000 .000 .000 .000
Average Tanker $/cgt Pearson Correlation .233 .947(**) .671(**) -.549(**) .444(**) 1 .710(**) .714(**) .507(**) .612(**)
Sig. (2-tailed) .056 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Arab Light Crude Oil Price Pearson Correlation .599(**) .486(**) .879(**) -.218 .655(**) .710(**) 1 .996(**) .866(**) .964(**)
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .074 .000 .000 .000 .000 .000
Brent Crude Oil Price Pearson Correlation .615(**) .486(**) .877(**) -.221 .671(**) .714(**) .996(**) 1 .865(**) .961(**)
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .070 .000 .000 .000 .000 .000
Total Tanker Fleet Pearson Correlation .653(**) .262(*) .891(**) -.005 .699(**) .507(**) .866(**) .865(**) 1 .889(**)
Development Sig. (2-tailed) .000 .031 .000 .968 .000 .000 .000 .000 .000
380cst bunker prices, Pearson Correlation .589(**) .382(**) .858(**) -.141 .659(**) .612(**) .964(**) .961(**) .889(**) 1
Rotterdam Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .252 .000 .000 .000 .000 .000
註 ：（**）、（*）代表顯著性
（**） Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
（*） Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
表 4- 15 影響油輪新造船數量因素相關分析表（年）
Total Tanker Deliveries
Oil Tanker Average Newbuilding
Prices
Tanker Secondhand Prices Index Average Earnings All
Tankers
Total Tanker Fleet
Oil Tanker Average Pearson Correlation .052 1 .509(*) -.755(**) .323 .522(*) .516(*) .166 -.072 .224 .455
Newbuilding Prices Sig. (2-tailed) .844 .037 .000 .206 .032 .034 .525 .785 .387 .066
Tanker Secondhand Pearson Correlation .603(*) .509(*) 1 -.336 .874(**) .886(**) .886(**) .800(**) .800(**) .879(**) .904(**)
Prices Index Sig. (2-tailed) .010 .037 .187 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Average
Total Tanker Pearson Correlation .339 -.755(**) -.336 1 -.143 -.261 -.261 -.050 .198 .010 -.200
Demolition Sig. (2-tailed) .183 .000 .187 .583 .312 .312 .848 .445 .971 .441
Weighted Average Pearson Correlation .683(**) .323 .874(**) -.143 1 .731(**) .747(**) .705(**) .814(**) .779(**) .776(**)
Earnings All Sig. (2-tailed) .002 .206 .000 .583 .001 .001 .002 .000 .000 .000
Tankers
Arab Light Crude Pearson Correlation .646(**) .522(*) .886(**) -.261 .731(**) 1 .997(**) .646(**) .655(**) .824(**) .966(**)
Oil Price Sig. (2-tailed) .005 .032 .000 .312 .001 .000 .005 .004 .000 .000
Brent Crude Oil Pearson Correlation .668(**) .516(*) .886(**) -.261 .747(**) .997(**) 1 .635(**) .666(**) .824(**) .960(**)
Price Sig. (2-tailed) .003 .034 .000 .312 .001 .000 .006 .004 .000 .000
Annual GDP World Pearson Correlation .492(*) .166 .800(**) -.050 .705(**) .646(**) .635(**) 1 .750(**) .674(**) .654(**)
Sig. (2-tailed) .045 .525 .000 .848 .002 .005 .006 .001 .003 .004
Crude Oil Trade Pearson Correlation .749(**) -.072 .800(**) .198 .814(**) .655(**) .666(**) .750(**) 1 .904(**) .740(**)
Sig. (2-tailed) .001 .785 .000 .445 .000 .004 .004 .001 .000 .001
Total Tanker Fleet Pearson Correlation .683(**) .224 .879(**) .010 .779(**) .824(**) .824(**) .674(**) .904(**) 1 .905(**)
Development Sig. (2-tailed) .003 .387 .000 .971 .000 .000 .000 .003 .000 .000
380cst bunker Pearson Correlation .642(**) .455 .904(**) -.200 .776(**) .966(**) .960(**) .654(**) .740(**) .905(**) 1
prices, Rotterdam Sig. (2-tailed) .005 .066 .000 .441 .000 .000 .000 .004 .001 .000
註 ：（**）、（*）代表顯著性
（**） Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
（*） Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
表 4- 16 影響油輪新造船數量因素相關程度一覽表
Total Tanker Deliveries 與變數之相關分析 關聯程度-季 關聯程度-年 1 Oil Tanker Aaverage Newbuilding Prices 不顯著 不顯著 2 Tanker Secondhand Prices Index Average 中等（＋） 中等（＋）
3 Total Tanker Demolition 不顯著 不顯著 4 Weighted Average Earnings All Tankers 中等（＋） 中等（＋）
5 Average Tanker $/cgt 不顯著
6 Arab Light Crude Oil Price 中等（＋） 中等（＋）
7 Brent Crude Oil Price 中等（＋） 中等（＋）
8 Total Tanker Fleet Development 中等（＋） 中等（＋）
9 380CST Bunker Prices, Rotterdam 中等（＋） 中等（＋）
10 Annual GDP World 中等（＋）
11 Crude Oil Trade 中等（＋）
4.3.2 變數選擇
油輪的影響新造船數量因素模式，將以迴歸分析分別建立季與年之預 測模式。根據積差相關分析之結果初步篩選適用之變數，並使用應用軟體 SPSS 13.0 進行線性迴歸分析（Linear Regression），多元迴歸程序預測 變數選擇法將以強迫輸入法（Enter Selection）與後退消去法（Backward Selection）進行。
模式選用之應變數與自變數定義如下：
一、應變數
YTTD（Q）：Total Tanker Deliveries（Quarterly）
YTTD（A）：Total Tanker Deliveries（Annual）
二、自變數
XOTANP：Oil Tanker Aaverage Newbuilding Prices XTSPIA：Tanker Secondhand Prices Index Average XTTD：Total Tanker Demolition
XWAEAT：Weighted Average Earnings All Tankers XATCGT：Average Tanker $/cgt
XALCOP：Arab Light Crude Oil Price
XBCOP：Brent Crude Oil Price XTTFD：Total Tanker Fleet Development
X380CSTBPR：380CST Bunker Prices, Rotterdam XAGDPW：Annual GDP World
XCOT：Crude Oil Trade
以上變數與資料筆數沿用表 4-13 油輪相關分析變數資料表，SPSS 13.0 之迴歸輸出部分報表詳於附錄二。
4.3.3 季資料模式
根據表 4-16 影響油輪新造船數量因素相關程度一覽表得，自變數
XOTANP、XTTD、XATCGT與應變數YTTD（Q）相關不顯著予以剔除，其餘自變數與應變
數之初始迴歸模式定義如下：
YTTD（Q）＝β0＋β1 XTSPIA＋β2 XWAEAT＋β3 XALCOP＋β4 XBCOP＋β5 XTTFD
＋β6 X380CSTBPR＋εt （4-12）
以迴歸強迫輸入法分析結果，自變數XALCOP、XBCOP與X380CSTBPR三者的VIF過 大、Tolerance 過小，有嚴重共線性問題，由於顯著性XALCOP
≅
XBCOP＞X380CSTBPR， 相關程度XALCOP＜XBCOP，因此自變數XALCOP、X380CSTBPR予以剔除。排除共線性問題 之後，其餘自變數與應變數之修正迴歸模式定義如下：YTTD（Y）＝β0＋β1 XTSPIA＋β2 XWAEAT＋β3 XBCOP＋β4 XTTFD＋εt （4-13）
以迴歸後退消去法分析結果，沒有自變數之 POUT（sig.）＞0.1 被自 動剔除。最終模式常數（Constant）與其餘自變數之顯著性（sig.）皆小 於 0.1，否定為 0 之虛無假設，自變數之篩選過程與最終預測模式之預測 變數整理如表 4-17 所示。
表 4- 17 油輪季預測模式迴歸變數表
應變數 YTTD（Q）
依據文獻蒐集之自變數 XOTANP、XTSPIA、XTTD、XWAEAT、XATCGT、XALCOP、XBCOP、XTTFD、 X380CSTBPR
相關不顯著排除之自變數 XOTANP、XTTD、XATCGT
初始迴歸模式之自變數 XTSPIA、XWAEAT、XALCOP、XBCOP、XTTFD、X380CSTBPR 初始模式排除之自變數 XALCOP、X380CSTBPR
修正迴歸模式之自變數 XTSPIA、XWAEAT、XBCOP、XTTFD 修正模式排除之自變數 無
最終預測模式之自變數 XTSPIA、XWAEAT、XBCOP、XTTFD
根據附錄二之迴歸輸出結果，季預測模式的 F = 18.801，顯著性（sig.）
＜0.1，達顯著水準，複判定係數R2 = 0.544，校正複判定係數
R
2 = 0.515，季預測模式：
YTBD（Q）＝-11.658－0.012 XTSPIA＋（6.39E-005）XWAEAT＋0.062 XBCOP
＋0.062 XTTFD （4-14）
（t=-2.861）（t=-3.529）（t=2.848）（t=2.304）（t=3.607）
4.3.4 年資料模式
根據表 4-16 影響油輪新造船數量因素相關程度一覽表得，自變數
XOTANP、XTTD與應變數YTTD（Y）相關不顯著予以剔除，其餘自變數與應變數之初始
迴歸模式定義如下：
YTTD（Y）＝β0＋β1 XTSPIA＋β2 XWAEAT＋β3 XALCOP＋β4 XBCOP＋β5 XTTFD
＋β6 X380CSTBPR＋β7 XAGDPW＋β8 XCOT＋εt （4-15）
以迴歸強迫輸入法分析結果，受限於年資料樣本數僅 17 筆，因此迴歸 模式僅可保留三個自變數，選擇相關性較高與無共線性問題之自變數XWAEAT、 XBCOP與XCOT，修正迴歸模式定義如下：
YTTD（Y）＝β0＋β1 XWAEAT＋β2 XBCOP＋β3 XCOT＋εt （4-16）
以迴歸後退消去法分析結果，自變數XWAEAT之POUT（sig.）= 0.900 ＞0.1 首先自動剔除，自變數XBCOP之POUT（sig.）= 0.193 ＞0.1 亦依次自動剔除。
最終模式常數（Constant）與其餘自變數之顯著性（sig.）皆小於 0.1，否 定為 0 之虛無假設，自變數之篩選過程與最終預測模式之預測變數整理如 表 4-18 所示。
表 4- 18 油輪年預測模式迴歸變數表
應變數 YTTD（Y）
依據文獻蒐集之自變數 XOTANP、XTSPIA、XTTD、XWAEAT、XALCOP、XBCOP、XTTFD、X380CSTBPR、 XAGDPW、XCOT
相關不顯著排除之自變數 XOTANP、XTTD
初始迴歸模式之自變數 XTSPIA、XWAEAT、XALCOP、XBCOP、XTTFD、X380CSTBPR、XAGDPW、 XCOT
初始模式排除之自變數 XTSPIA、XALCOP、XTTFD、X380CSTBPR、XAGDPW 修正迴歸模式之自變數 XWAEAT、XBCOP、XCOT
修正模式排除之自變數 XWAEAT、XBCOP 最終預測模式之自變數 XCOT
根據附錄二之迴歸輸出結果，年預測模式的 F = 19.142，顯著性（sig.）
＜0.1，達顯著水準，複判定係數R2 = 0.561，校正複判定係數
R
2 = 0.531，年預測模式：
YTBD（Y）＝-17.507＋0.023 XCOT （4-17）
（t=-2.151）（t=4.375）