본 연구에서는 아시아 8개 국가(한국, 중국, 일본, 인도, 인도네시아, 말레이시아, 태국, 베트남)의 CDS 프리미엄과 주가지수 간 Granger 인과관계를 rolling window 기법으로 추정하였으며, 붓스트랩(bootstrap) 분포를 이용해 인과관계의 유의성을 판단할 수 있는 p값을 계산하였다. 인과관계를 추정하기에 앞서 시간변화에 따른 모수들의 장･단기 안정성 여부를 검증하기 위해 각각 검증과 Maximum LR, Maximum Wald 검정을 시행하여 두 지표에 내재된 불안정성을 확인하였다. 그리고 52개의 주별(weekly) 관측치를 부분표본으로 선정하여 2006년 1월 6일부터 2018년 2월 6일까지 Granger 인과관계를 추정한 결과 아시아 8개국에서 주가지수가 CDS 프리미엄을 선도하는 경우(한국, 중국, 일본, 말레이시아, 베트남)가 전체적으로 많이 관측되었고, 인과관계의 방향도 시기별로 다르게 나타났다. 특히 일본, 중국, 인도, 인도네시아, 태국의 경우에는 글로벌 금융위기가 진행된 2007년과 2008년에 양방향의 인과관계가 형성되었으며, 중국과 인도는 유럽재정위기가 부각된 2011년에도 동일한 현상이 관측되었다. 이러한 결과는 CDS 프리미엄과 주가지수 시계열에 내재된 시간가변성을 간과하고 전체표본에 대해서만 Granger 인과관계를 추정할 경우 부정확한 결론을 내릴 수 있으며, 두 시장의 연관성에 기초한 금융상품 개발과 위험관리 과정에서 심각한 오류가 잠재될 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 아시아 8개 국가의 CDS 프리미엄과 주가지수 간 Granger 인과관계를 rolling window 기법으로 추정하였으며 붓스트랩 분포를 이용해 인과관계의 유의성을 판단할 수 있는 p값을 계산하였다. 그 결과로 CDS 프리미엄과 주가지수 시계열에 내재된 시간가변성을 간과하고 전체표본에 대해서만 Granger 인과관계를 추정할 경우 부정확한 결론을 내릴 수 있으며, 두 시장의 연관성에 기초한 금융상품 개발과 위험관리 과정에서 심각한 오류가 잠재될 수 있음을 시사한다.