논문

• 신성호, 신수용, 김동환 & 배성훈. (2023). 공급망 리스크 조기 경보에 대한 베이지안 네트워크 모델 적용 가능성: 반도체 산업을 중심으로. 유통경영학회지, 26(5), 119-133.

• 신성호, 이승필, & 이소희. (2023). 무역 분야에 Social Network Analysis를 활용한 국내외 연구 동향 분석. 무역통상학회지, 23(5), 31-50.

• 신성호, 이성우, & 이승민. (2023). 울산지역 자동차 부품 산업의 수출입 공급망 분석. 해운물류연구, 39(3), 598-613.

• 신성호, & 김연국. (2023). 컨테이너 터미널 배치 형태와 본선작업 생산성에 대한 연구. 한국항만경제학회지, 39(1), 47-63.

• Yu, B. C., Shin, S. H., & Ro, Y. J. (2023) Asymmetric Price Adjustments in the Shanghai Containerized Freight Index (SCFI): Evidence from a Non-Linear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) Model. International Journal of Shipping and Transport Logistics, 17(1-2), 60-79.

• 신성호. (2022). 남북 항만 간 해상 화물 기종점 분석: 베이지안 네트워크를 활용하여. 해운물류연구, 38(4), 787-808.

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• 노영진, 신성호, & 유병철. (2021). 해운동맹과 선사들의 국적이 컨테이너 용선료에 미치는 효과. 해운물류연구, 112, 579-600.

• 유병철, 신성호, & 노영진. (2021). 컨테이너선 용선료 결정요인: 코로나 19 발생 전후 비교. 경영경제연구, 43(3), 185-208.

• 이성우, & 신성호. (2020). 선박입출항 데이터를 활용한 남북 항만 간 해상운송 현황 분석. 한국항만경제학회지, 36(4), 53-73.

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• 장영태, 이태우, & 신성호. (2008). 해상운송부문의 경제적 파급효과에 대한 한국과 대만의 비교연구-외생화를 통한 산업연관분석을 이용하여. 해운물류연구, (57), 1-24.

• 장영태, 이태우, 김승곤, & 신성호. (2006). 산업연관분석을 이용한 우리나라의 연안 및 내륙수상운송 부문의 국민경제적 파급효과 분석에 관한 연구. 한국항만경제학회지, 22(2), 35-60.
  

• 이태우, 장영태, & 신성호. (2006). 산업연관분석에 의한 운송부문별 국민경제적 파급효과의 상호비교 분석. 해운물류연구, 51, 47-67.
  

Book Chapter

• “글로벌 공급망 재편”, 『2022 해양수산 전략 리포트』(한국해양수산개발원 정책총서 3), 한국해양수산개발원. (2021, 공동집필)

• “Maritime Accidents”, Zhang, J. and Feng, C.M. (Ed.), Routledge Handbook of Transport in Asia, Routledge. (2018)

• “Financial Performance Evaluation of Shipping Companies in Taiwan and Korea Using Entropy and Grey Relation Analysis”, Lee, P. T-Wand Yang, Z. (Ed.), Multi-Criteria Decision Making in Maritime Studies and Logistics, Springer. (2018)

번역서 (공동번역)

• “해상물류” / Maritime Logistics (송동욱, 포티스 M. 파나이데스 著), 블루&노트 (2018)