第四章 迴歸模式之建構與分析
4.2 散裝市場船噸
4.2.1. 海岬型市場總船噸影響因素分析
YPNT=59.133+0.039XGTV+0.076XWTVI
(t=16.891) (t=1.542) (t=2.328)
（4-6）
此模式之 Durbin-Watson 值為 2.710，判定之上下界值（dL,dU）介於0.95 至 1.54 間，而此模式之 Durbin-Watson 值介於（4-dU）＜D.W.＜（4-dL）間，所以 不能確定此模式是否有自我相關存在，但由模式可知，穀物貿易量及全球貿易量 為巴拿馬極限型船舶大型化之主要影響因素。
4.2 散裝市場船噸
4.2.1.海岬型市場總船噸影響因素分析
一、各影響因素本研究依據相關文獻之結論，蒐集可能有關影響海岬型市場總船噸因素之歷
年資料，資料長度從1993 年至 2007 年共 15 筆。以下為蒐集之資料項目：
（一） 因變數資料
海岬型船舶每年市場總船噸（Capsize Total Tonnage）：每年海岬型船舶之市場總 噸位數，單位：million dwt。
表4.9 海岬型歷年市場總船噸
年 歷年市場總噸位（單位：million dwt）
1993 55.6 1994 58.47 1995 61.91 1996 68.64 1997 74.09 1998 78.7 1999 77.53 2000 79.41 2001 83.41 2002 87.04 2003 89.39 2004 93.59
2005 102.3 2006 110.97 2007 121.09
由下列圖型可看出，過去15 年海岬型船舶歷年市場總船噸趨勢：
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
年
60.00 80.00 100.00 120.00
海 岬 歷 年 總 船 噸
圖4-3 海岬型歷年市場總船噸趨勢圖
（二） 自變數資料
1. 波羅的海運價指數（Baltic Dry Index）：波羅的海指數是散裝航運運價指標，
由幾條主要航線的即期運費 (Spot Rate)加權計算而成，反應的是散裝市場的 行情，資料蒐集1993～2007 年每年之波羅的海運價指數。而 BDI 指數從 1999 年開始的，1993～1998 之資料為推算資料。
2. 全球價格指數：資料蒐集自穆迪（Moody’s）投資公司之全球平均價格指數。
3. 鐵礦砂貿易量：（Iron Trade Volume）：此原物料每年之貿易量，單位：百萬噸。
4. 煤礦貿易量（Coal Trade Volume）：此原物料每年之貿易量，單位：百萬噸。
5. 鐵礦砂價格（Iron Price）：每年全球鐵礦砂之平均價格。
6. 煤礦價格（Coal Price）：每年全球煤礦之平均價格。
7. 主要貿易國經濟成長率：全球原物料主要貿易國之每年經濟成長率。本研究 選取各大洲主要國家之經濟成長率，包含中國、美國、日本、法國、英國、
澳洲、巴西及墨西哥等國家。
8. 全球貿易量指數：以 2000 年為基準（2000=100），1993 年～2007 年之貿易量 指數。
二、影相因素相關分析
本研究之資料年分為 1993～2007 年，各筆資料均為 15 筆。每年海岬型船舶 總噸位與各變數之關聯程度如下。P 為 Pearson 相關係數：
（一） 無相關或不顯著 無
（二） 低度相關（0＜｜P｜≦0.4）
1. 中國經濟成長率（China Economic Growth Rate）（負相關）
2. 美國經濟成長率（America Economic Growth Rate）（負相關）
3. 日本經濟成長率（Japan Economic Growth Rate）（負相關）
4. 法國經濟成長率（France Economic Growth Rate）（正相關）
5. 英國經濟成長率（England Economic Growth Rate）（負相關）
6. 巴西經濟成長率（Brazil Economic Growth Rate）（負相關）
7. 墨西哥經濟成長率（Mexico Economic Growth Rate）（正相關）
（三） 中等相關（0.4＜｜P｜≦0.8）
1. 波羅的海指數（Baltic Dry Index）（正相關）
2. 澳洲經濟成長率（Australia Economic Growth Rate）（負相關）
（四） 高度相關（0.8＜｜P｜≦1）
1. 全球價格指數（World Price Index）（正相關）
2. 鐵礦砂每年平均價格（Iron Price）（正相關）
3. 煤礦每年平均價格（Coal Price）（正相關）
4. 全球貿易量指數（World Trade Volume Index）（正相關）
5. 煤礦貿易量（Coal Trade Volume）（正相關）
6. 鐵礦砂貿易量（Iron Trade Volume）（正相關）
本研究依文獻蒐集散裝海岬型海運市場船噸之影響因素，其各個影響因素對 每年散裝船舶船噸之Pearson 相關分析如下：
表 4.10 影響散裝海岬型市場噸位之因素相關分析表
**在顯著水準為0.01時 (雙尾)，相關顯著。
*在顯著水準為0.05 時 (雙尾)，相關顯著。
Correlations
海岬歷年總船噸 全球價格指數 鋼鐵價格 煤礦價格 全球貿易指數 煤礦貿易量 鋼鐵貿易量 BDI 指數 中國 美國 日本 法國 英國 澳洲 巴西 墨西哥
海岬歷年總船噸 1 .867(**) .860(**) .811(**) .990(**) .988(**) .959(**) .769(**) -0.201 -0.28 -0.08 0.238 -0.333 -.553(*) -0.117 0.167 全球價格指數 .867(**) 1 .950(**) .889(**) .843(**) .871(**) .932(**) .909(**) 0.152 -0.18 -0.2 0.071 -0.135 -0.461 0.244 0.106
鋼鐵價格 .860(**) .950(**) 1 .950(**) .851(**) .877(**) .951(**) .849(**) 0.196 -0.13 -0.22 0.044 -0.198 -0.491 0.239 0.139 煤礦價格 .811(**) .889(**) .950(**) 1 .818(**) .837(**) .906(**) .859(**) 0.157 -0.07 -0.22 0.04 -0.196 -0.461 0.268 0.113 全球貿易指數 .990(**) .843(**) .851(**) .818(**) 1 .994(**) .964(**) .773(**) -0.179 -0.29 -0.06 0.25 -0.313 -.610(*) -0.061 0.144 煤礦貿易量 .988(**) .871(**) .877(**) .837(**) .994(**) 1 .977(**) .801(**) -0.116 -0.35 -0.15 0.167 -0.359 -.638(*) -0.047 0.083 鋼鐵貿易量 .959(**) .932(**) .951(**) .906(**) .964(**) .977(**) 1 .850(**) 0.041 -0.26 -0.15 0.124 -0.269 -.592(*) 0.114 0.109 BDI 指數 .769(**) .909(**) .849(**) .859(**) .773(**) .801(**) .850(**) 1 0.239 -0.2 -0.25 0.026 -0.116 -0.456 0.357 0.007 中國 -0.201 0.152 0.196 0.157 -0.179 -0.116 0.041 0.239 1 -0.05 -0.48 -.669(**) 0.09 0.018 .697(**) -0.13 美國 -0.28 -0.184 -0.127 -0.065 -0.291 -0.347 -0.255 -0.195 -0.046 1 .594(*) 0.403 .614(*) .622(*) 0.11 .617(*) 日本 -0.076 -0.198 -0.216 -0.222 -0.063 -0.149 -0.15 -0.245 -0.475 .594(*) 1 .799(**) .620(*) 0.407 -0.048 0.376 法國 0.238 0.071 0.044 0.04 0.25 0.167 0.124 0.026 -.669(**) 0.403 .799(**) 1 0.501 0.116 -0.187 0.325 英國 -0.333 -0.135 -0.198 -0.196 -0.313 -0.359 -0.269 -0.116 0.09 .614(*) .620(*) 0.501 1 0.424 0.474 0.437 澳洲 -.553(*) -0.461 -0.491 -0.461 -.610(*) -.638(*) -.592(*) -0.456 0.018 .622(*) 0.407 0.116 0.424 1 -0.076 0.278 巴西 -0.117 0.244 0.239 0.268 -0.061 -0.047 0.114 0.357 .697(**) 0.11 -0.05 -0.187 0.474 -0.076 1 0.047 墨西哥 0.167 0.106 0.139 0.113 0.144 0.083 0.109 0.007 -0.13 .617(*) 0.376 0.325 0.437 0.278 0.047 1
三、海岬型市場總船噸模式建構
海岬型市場總船噸模式將以迴歸分析建立年資料模式。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 12.0 中文版進行線性迴歸 分析（Linear Regression），多元迴歸程序預測變數選擇法以後退消去（Backward Selection）法進行。
模式選用之應變數與自變數定義如下：
（一） 因變數
YCTT：歷年總船噸（Capsize Total Tonnage）
（二） 自變數
XWPI：全球價格指數（World Price Index）
XIP：鐵礦砂每年平均價格（Iron Price）
XCP：煤礦每年平均價格（Coal Price）
XWTVI：全球貿易量指數（World Trade Volume Index）
XCTV：煤礦貿易量（Coal Trade Volume）
XITV：鐵礦砂貿易量（Iron Trade Volume）
XBDI：波羅的海指數（Baltic Dry Index）
XCEGR：中國經濟成長率（China Economic Growth Rate）
XAEGR：美國經濟成長率（America Economic Growth Rate）
XJEGR：日本經濟成長率（Japan Economic Growth Rate）
XFEGR：法國經濟成長率（France Economic Growth Rate）
XEEGR：英國經濟成長率（England Economic Growth Rate）
XAuEGR：澳洲經濟成長率（Australia Economic Growth Rate）
XBEGR：巴西經濟成長率（Brazil Economic Growth Rate）
XMEGR：墨西哥經濟成長率（Mexico Economic Growth Rate）
以上變數與資料筆數沿用表 4.10 散裝船相關分析變數資料表，SPSS 12.0 中 文版之迴歸輸出部分報表詳於附錄二。
四、海岬型市場總船噸迴歸模式
根據表 4-10 之 Pearson 相關分析，先刪除低度相關之變數，刪除之變數有 XCEGR、XAEGR、XJEGR、XFEGR、XEEGR、XBEGR、XMEGR。
刪除低度相關變數後之模式為：
YCTT=β0+β1XWPI +β2XIP+β3XCP+β4XWTVI+β5XCTV+β6XITV+β7XBDI+εt
（4-7）
而變數中，存在非線性之變數，予以處理：
表4.11 海岬型市場船噸模式變數處理
處理之變數 處理方式
XIP 取對數Log
XAuERE 刪除，由於此變數之相關性（負相關）不甚
合理。
變數經處理之後，所得模式為：
YCTT=β0+β1XWPI+β2㏒XIP+β3XCP+β4XCTV+β5XITV+β6XBDI+β7XWTVI+εt
（4-8）
表4.12 海岬型市場船噸模式變數選擇過程
模式 選擇變數
因變數 YCTT
原始模式 XWPI、XIP、XCP、XWTVI、XITV、XCTV、XBDI、 XCEGR、XAEGR、XJEGR、XFEGR、XEEGR、XAuEGR、 XBEGR、XMEGR
刪除｜P｜＜0.4 之變數 XCTV、XITV、XWPI、XIP、XCP、XWTVI、XBDI、 XAuEGR
刪除不合理之變數 XCTV、XITV、XWPI、XIP、XCP、XBDI、XWTVI
最後變數 XITV、XWPI、XBDI、XWTVI
以迴歸後退消去法分析結果，刪除不顯著之變數（sig.＞0.1），而其餘變數 之 顯 著 值 皆 小 於 0.1 。 根 據 附 錄 之 迴 歸 輸 出 結 果 ， 船 噸 變 動 預 測 模 式 的 F=264.794，顯著性 0.000＜0.1，達顯著水準；各變數之｜t｜≧1.64 則達顯著水 準。複判定係數R2=0.991，校正複判定係數 Rad2=0.987。海岬型市場船噸模式：
YCTT=14.589+0.18XWPI+0.061XITV+0.002XBDI+0.831XWTVI
（4-9）
表4.13 海岬型市場總船噸模式各變數之 t 值
常數 4.23
XWPI 3.334
XITV 1.923
XBDI 2.035
XWTVI 8.138
此模式之 Durbin-Watson 值為 2.06，判定之上下界值（dL,dU）介於 0.56 至 2.21 間，而此模式之 Durbin-Watson 值於上下界值之間，所以不能確定此模式是 否有自我相關存在，但由模式可知，全球價格指數、鋼鐵貿易量、運價指數及全 球貿易量為影響海岬型船舶市場總船噸之主要影響因素。