2016년 1월 4일부터 2022년 9월 27일까지의 일별 자료를 바탕으로, CoVaR 네트워크 연계성을 활용하여 BDI의 극단적인 움직임이 해운선사 네트워크 연계성에 미치는 영향을 분석했다. 주요 결과와 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, copula 모델 결과에 따르면, COSCO, HMM, HLAG,MAERSK, WAN은 Student-t copula가 가장 적합한 모델로 선정되었다. EVER는 시간가변적 Gumbel copula, YANG은 시간가변적 rotated-Gumbel copula로 선정되었다. 둘째, TVP-VAR 모델을 사용하여 분석한 결과, BDI의 극단적인 위험 상태로 변할 때 해운선사 간의 연계성이 증가하는 경향을 보였다. 순 연계성 비교에서는 COSCO와 EVER의 역할이 변화였다. 또한 순쌍별 연계성 분석에서, BDI의 극단적인 위험 상태 변화가 해운선사 연계성에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, EVER, WAN, COSCO 등이 큰 변화를 보였다. 이를 종합하면, BDI의 극단적 변동은 아시아 해운선사들의 역할을 변화시키며, 해운선사 간의 경쟁을 심화시키고 위험 전달을 강화시켰습니다. BDI가 해운선사 네트워크 연계성에 큰 영향을 미치며, 주식시장 네트워크의 안정성에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인했다. 따라서 이 연구 결과는 해운선사들이 시장 상황에 따라 연계성뿐만 아니라 극단적 상황에서의 연계성도 고려해야 해야한다.