Forecasting the China container freight index with ensemble models

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2023

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

takeholders in the sector need to be able to predict how freight rates will change in container transportation. For the first time in the literature, this study presents aggregate time series models for the prediction of CCFI (China Container Freight Index), one of the most critical indicators showing the change of freight rates in container shipping. The study results show that the models provide promising results in forecasting CCFI and can be used as an essential decision support system.
Konteyner taşımacılığında navlun oranlarının nasıl değişeceğini sektördeki paydaşların öngörebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışma, literatürde ilk defa olmak üzere, konteyner taşımacılığında navlun oranlarının değişimini gösteren en önemli göstergelerden biri olan CCFI (Çin Konteyner Navlun Endeksi) 'nin tahmini için toplu zaman serisi modelleri sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları, modellerin CCFI’nin tahmininde oldukça iyi sonuçlar verdiğini ve önemli bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Financial forecasting, Freight index prediction, Ensemble models, Finansal tahminleme, Navlun endeksi tahmini, Toplu modeller

Kaynak

Journal of emerging economies and policy

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

8

Sayı

2

Künye

Tuzcuoğlu, T., Gençer, H. (2023). Forecasting the China container freight index with ensemble models. Journal of emerging economies and policy, 8 (2), 416-423.