信息技术可精准测算运营能力

除了供需基本面以外,影响投资者和融资方对航运业务判断的另一个最直接因素是航运资产产生净现金流的能力,即一定期间内的收入减去成本支出。由于航运市场上存在众多不同的商务安排,期租、光租、航次租、航次期租(TCT)、包运合同(COA)等,收入形式各异,成本分配也不尽相同,且不同航运细分市场的特点不同,因此对研究造成了一些障碍。但抛开商务层面的种种不同,航运资产运营的本质逻辑依然是运费收入减去运营成本。

运费收入的底层逻辑是按照货量收取的运费,即每单位货量的运费乘以货运量;运营成本则包括固定成本和可变成本两部分,固定成本如船舶运营费用(OPEX)和折旧等,可变成本则包括燃油成本、港使费、运河费、临时保险费等。这些变量中,最大的变量是货物的单位运费、货量、燃油成本和燃油消费量。如果可以实现对这4个变量的较精确估算,则可以对一个航运资产的运营现金流做出较准确的估算。4个变量中单位运费与燃油成本可以通过市场公开数据估计。货量与燃油消费量则是各家航运企业的核心经营数据,较难获取,而AIS数据的分析和应用为估算此两数据提供了可能性。由此,问题转化为通过AIS数据对货量与燃油消费量进行估算。

对货量的动态估算

要估算货量首先要解决的是判断船舶是处于载货航段还是空驶航段。这可以通过目前AIS数据服务商掌握的商船航线数据、港口数据等推知。第二步是判断货量,这可以通过AIS播报的船舶吃水粗略估算,在港口信息较完备的航线也可以通过靠港时间判断。必须承认这一判断仍不精确且较保守,但较之目前以标准船型的载重吨乘以一个固定的使用率作为载货量的依据已有大幅进步。而且这一估算是针对每一艘船进行估算,较目前对成百上千艘不同规格的船舶均套用标准船型数据估算又是巨大的进步。除了通过公开数据估算以外,与现有的经纪人体系合作也是可行的选择。此外,利用统计手段通过样本数据对整体进行估算,可以进一步优化对市场的观察判断。

对油耗的动态估算

近年来对船舶碳排放的估算方法为动态估算船舶油耗指明了道路。简言之有两种方法,第一种方法较复杂,是通过船舶的航速和海况、风向等因素,结合船舶尺度数据、吃水数据对船舶推进功率进行估算,再根据船舶主机型号、船舶推进效率等因素估算相应功率下的油耗。第二种是通过观测船舶实际航速(需考虑流速修正),比较船舶设计航速及对应主机功率,推算实际航速下主机功率,再根据船舶类型估算相应功率下的油耗。两种方法相比,前一种方法较为精确,后一种精确度较低但便于操作。无论哪一种方法都比目前通过标准船型的额定日均油耗估算航次油耗(忽略航速变化)的方法要前进了一大步,精确度也大幅提高。通过AIS估算船舶油耗的方法在2014年IMO温室气体排放报告中已经应用于二氧化碳排放量的估算,被证明是有效和较准确的方法。

此外,近年来港口、航线信息得到较全面覆盖,大数据技术实现了快速发展。我们已具备搭建精确度较传统模式大幅提升的航运市场测算模型的必要条件。当观测颗粒度聚焦到单船层面时,距离清晰展现航运市场的即时表现便更近了一步,航运市场将因此更加公开、透明。这一技术的进步对航运融资业务的影响将是巨大的,可以辅助精确识别和预估船舶资产的现金流水平,成为开展经营租赁和其他更灵活的融资模式的基础。工银金融租赁有限公司在2011年最早通过AIS数据建立了船舶资产管理系统。近年来,随着这一技术的快速发展,工银租赁也在不断探索新的技术应用模式,助力航运融资业务的快速健康发展。

近年来,在“互联网+航运+大数据”领域已经有许多国内外的先驱者,其中既有初创企业也有航运巨头。不同的公司聚焦的领域有所不同,有的侧重船舶服务,比如修船、船舶管理等;有的侧重货物,如订舱、报关和港口物流等;有的侧重于航运环节中的外汇支付;有的侧重于信息咨询和物流数据。与航运相关的各类信息化主体如雨后春笋般地出现,预示着航运这一传统行业将与互联网深度融合,将与大数据密不可分。

本文作者系工银租赁航运金融事业部高级经理,英国特许船舶经纪协会ICS会员

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