Nikolaj Bläser forsvarer sin ph.d.-afhandling
Nikolaj Bläser forsvarer sin ph.d.-afhandling 'Predicting Tramp Shipping Market Dynamics'
Forsvaret er offentligt, og alle er velkomne. Forsvaret er planlagt til at vare maksimalt tre timer og vil foregå på engelsk.
Ph.d.-skolen ved Institut for Mennesker og Teknologi er vært ved en lille reception efterfølgende.
Vejledere og bedømmelse
Bedømmelsesudvalg:
- Jasmine Lam, Professor, Management and Maritime, Technical University of Denmark, Denmark
- Cagatay Iris, Associate Professor, Faculty of Humanities and Social Sciences, University of Liverpool, United Kingdom
- Jens Classen, Associate Professor, Department of People and Technology, Roskilde University, Denmark (Chair of the committee)
Ph.d.-vejleder:
- Line Reinhardt, Associate professor, Department of People and Technology, Roskilde University, Denmark
- Hua Lu, Professor, Department of People and Technology, Roskilde University, Denmark
Bi-vejleder:
- Gabriel Fuentes, Assistant Professor, Department of Business and Management Science, NHH Bergen, Norway
Resumé
Tramp-skibsmarkedet er i sin natur volatilt og komplekst, hvilket gør det udfordrende for rederier at forudse fremtidige udviklinger og træffe optimale beslutninger om positionering af deres skibe. I de senere år har geopolitiske forstyrrelser og ændrede dynamikker i den globale handel yderligere forstærket markedsusikkerheden, hvilket øger behovet for prognosemetoder, der kan forudse markedsudviklinger og understøtte strategisk flådepositionering.
Eksisterende forskning baserer sig ofte på aggregerede markedsindikatorer og korte prognosehorisonter, hvilket begrænser deres evne til at indfange de underliggende mekanismer, hvorigennem markedsdynamikker opstår. Samtidig skaber den stigende tilgængelighed af højopløselige Automatic Identification System (AIS)- data gennem det seneste årti nye muligheder for at udvikle bottom-up metoder til modellering og forudsigelse af tramp markedet.
Denne industrielle ph.d. afhandling undersøger, hvordan data på skibsniveau kan udnyttes til at indfange og forudsige de underliggende dynamikker i trampfragtmarkeder. Afhandlingen er gennemført i samarbejde med TORM A/S, et dansk rederi inden for produkt tankskibsfart, og fokuserer på segmentet for produkt tankere. Afhandlingen præsenterer fire forbundne publikationer, der spænder over behandling af AIS-data, modellering af maritime trafiknetværk og markedsforudsigelse.
For det første adresserer afhandlingen grundlæggende udfordringer omkring AIS data kvalitet gennem udviklingen af DAISTIN, en skalerbar, grafbaseret metode til interpolering af trajectories (skibsspor). Ved at formulere rekonstruktion af AIS-trajectories som et shortest-path problem kan DAISTIN reparere uregelmæssige signalhuller i historiske AIS dataset og overvinde centrale begrænsninger ved eksisterende interpoleringsmetoder.
For det andet introducerer afhandlingen MATNEC, en miljøadaptiv metode til konstruktion af et maritimt trafiknetværk baseret på AIS-data. Gennem anvendelsen af avancerede metoder til identificering af netværks-knuder og kanter muliggør MATNEC realistisk generering af ruter fra havn til havn samt præcis estimering af sejlafstande, hvilket resulterer i mere realistiske trajectories end tidligere metoder.
For det tredje introducerer afhandlingen en metode for forudsigelse af efterspørgsel for skibstransport ved at formulere estimering af handelsstrømme som et minimum-cost flow problem. Ved at integrere historiske handelsrelationer, transportomkostninger og realistiske sejlruter på et tidsudvidet netværk muliggør metoden fler-måneders, vare-specifik prognosticering af ton-mil og understøtter evaluering af "hvad-hvis" scenarier, såsom geopolitiske chok eller blokeringer af kanaler.
For det fjerde præsenterer afhandlingen en simuleringsmodel til forudsigelse af regional skibskapacitet over en fler-måneders horisont. Modellen repræsenterer individuelle skibe som autonome agenter, hvis destinationsvalg og ventetider responderer dynamisk på regionale markedsubalancer. Denne ramme forudsiger den regionale fordeling af tilgængelig skibstonnage med forbedret nøjagtighed sammenlignet med en baseline-model.
Samlet set demonstrerer afhandlingen hvordan bottom-up-modellering kan indfange centrale mekanismer bag trampfragtmarkedets dynamikker og understøtte mere informeret strategisk beslutningstagning.
Afhandlingen vil være tilgængelig for læsning på Roskilde Universitetsbibliotek inden forsvaret (til brug på stedet). Afhandlingen vil også være tilgængelig ved forsvaret.