論文詳細
大学院自然科学研究科
自然科学系
#学位論文
コミュニティ抽出を用いた銀行・企業間貸借ネットワークの研究
- AI解説：
- 最近、コンピュータ技術の進化により、商取引データやPOSデータなどの経済データが大量に蓄積されています。これらのデータを使って
経済ネットワーク ( 銀行や企業の間の経済的なつながりのこと。友人関係のネットワークのように、銀行や企業がノードとして存在し、それらの間の取引がリンクとして表される。)
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大学院自然科学研究科
自然科学系
#学位論文
コミュニティ抽出を用いた銀行・企業間貸借ネットワークの研究
AI解説
- 背景と目的：
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近年のコンピュータ技術の進歩により、商取引データやPOSデータなどの経済データが大量に蓄積されるようになりました。これらのデータを活用して経済ネットワークの構造を解析し、リスク評価や管理を行うことが重要視されています。特に、金融システム全体にリスクが伝搬するシステミックリスクの発生を防ぐために、信用ネットワークの構造を詳しく調べることが求められています。本研究の目的は、1980年から2012年までの33年間にわたる銀行・企業間の貸借ネットワークデータを基に、ネットワーク構造の経年変化を解析し、信用構造の変化を明らかにすることです。特に、金融ビッグバンが信用構造に与えた影響に注目します。
- 主要な発見：
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まず、WBネットワークに対するコミュニティ解析の結果、巨大なコミュニティとそれに比べて小さな複数のコミュニティが存在し、巨大なコミュニティには多くの都市銀行が含まれていることがわかりました。また、金融ビッグバンの終わりの期間を境に、最大コミュニティとそれ以外のコミュニティとの関係性が大きく変化したことがわかりました。WFネットワークにおいても、複数のコミュニティが存在し、銀行の破綻時にリスクが伝搬しやすい企業集団が地域的な特徴を持っていることが示されました。さらに、WBネットワークとWFネットワークの重複部分を調べた結果、リスクが高まりやすいコア部分が存在し、それらは地理的な要素とも関連していることが明らかになりました。
- 方法論：
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本研究では、NikkeiNEEDSの日経金融機関別借入金データを基に、銀行・企業間貸借ネットワークを作成し、これを解析対象としました。まず、2種類の相対融資金額をリンクの重みとしてWBネットワークとWFネットワークを構築しました。それぞれのネットワークに対して、コミュニティ抽出を適用し、コミュニティ構造の経年変化を可視化しました。特に、Fast Unfolding法によるQ値の最適化を行い、ネットワークの再構築とともに最適化を繰り返しながら、リンク密度の高いノード集合をコミュニティとして抽出しました。また、ネットワーク構造の理解を補助するため、4次元空間におけるネットワーク構造の可視化を行いました。
- 結論と意義：
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本研究の結果、銀行・企業間の信用ネットワークにおけるリスク伝搬の特性が明らかになりました。特に、巨大なコミュニティに多くの都市銀行が集まり、これらの銀行が破綻する際には、リスクが同時に波及しやすいことが示されました。また、金融ビッグバンを境にネットワーク構造が大きく変化し、地域的な特徴を持つコミュニティがリスクの波及に影響を与えることがわかりました。これらの発見は、金融機関のリスク管理や政策決定に重要な情報を提供するものです。
- 今後の展望：
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将来的には、重み付き2部双方向ネットワークをそのままコミュニティ解析する方法の適用が期待されます。また、銀行や企業が複数のコミュニティに重複して所属する現実を反映するため、あいまいさを考慮したコミュニティ抽出手法の開発が重要です。さらに、2部多重ネットワークや有向ネットワークに対応したコミュニティ抽出手法の開発も求められています。最後に、ネットワーク構造の可視化モデルの改良により、リンク密度が高いネットワークでも向きの特徴をより正確に表現できるようになることが期待されます。
- 背景と目的：
-
最近、コンピュータ技術の進化により、商取引データやPOSデータなどの経済データが大量に蓄積されています。これらのデータを使って
経済ネットワーク ( 銀行や企業の間の経済的なつながりのこと。友人関係のネットワークのように、銀行や企業がノードとして存在し、それらの間の取引がリンクとして表される。)
- 主要な発見：
-
WBネットワークに対する
コミュニティ解析 ( ネットワーク内のリンクが密になっている部分（コミュニティ）を見つけ出し、その構造を解析する手法。)
- 方法論：
-
本研究では、日経NEEDSのデータを基に、銀行と企業間の貸借ネットワークを作成し、これを解析対象としました。2種類の相対融資金額をリンクの重みとしてWBネットワークとWFネットワークを構築しました。それぞれのネットワークに対して、コミュニティ抽出を行い、経年変化を可視化しました。特に、
Fast Unfolding法 ( ネットワークのコミュニティ構造を高速に抽出するためのアルゴリズム。Q値の最適化を繰り返し行うことで、リンクの密集したノード集合（コミュニティ）を抽出する。) Q値 ( コミュニティの質を評価する指標。Q値が高いほど、コミュニティの内部のリンクが密であることを示す。)
- 結論と意義：
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本研究により、銀行と企業間の信用ネットワークにおけるリスクの伝わり方が明らかになりました。特に、大きなコミュニティに多くの都市銀行が集まり、これらの銀行が破綻する際にはリスクが広がりやすいことが示されました。また、金融ビッグバンを境にネットワーク構造が大きく変化し、地域的な特徴を持つコミュニティがリスクの波及に影響を与えることがわかりました。これらの発見は、金融機関のリスク管理や政策決定に重要な情報を提供します。
- 今後の展望：
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将来的には、重み付き2部双方向ネットワークをそのまま
コミュニティ解析 ( ネットワーク内のリンクが密になっている部分（コミュニティ）を見つけ出し、その構造を解析する手法。)
- 何のために？：
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最近 、コンピュータがどんどん進化しています。お店で買い物したデータなどがいっぱい集まっています。このデータを使って、経済 の動きを調べることが大事です。特 に、お金の貸 し借 りのネットワークを詳 しく調べることが求 められています。この研究では、1980年から2012年までの銀行と会社のデータを使います。ネットワークの変化 を調べて、お金の流れの変化 を明らかにします。特 に、金融 ビッグバン( 日本で起こった金融 制度 の大きな変化 のこと) 影響 したかを見ます。
- 何が分かったの？：
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大きなグループと小さなグループがあることがわかりました。大きなグループにはたくさんの都市銀行が入っています。
金融 ビッグバン( 日本で起こった金融 制度 の大きな変化 のこと) 関係 が変 わりました。銀行が倒産 ( 会社が経営 できなくなること) 地域 ごとにあることがわかりました。また、リスクが高まりやすい部分があり、それが場所とも関係 していることがわかりました。
- どうやったの？：
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この研究では、日経NEEDSのデータを使いました。銀行と会社のお金の
貸 し借 りのネットワークを作りました。2種類 の貸 し借 りのデータを使ってWBネットワークとWFネットワークを作りました。それぞれのネットワークで、グループを見つけました。Fast Unfolding 法 ( グループを見つけるための特別 な方法 )
- 研究のまとめ：
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この研究で、銀行と会社のお金のネットワークでリスクがどう広がるかがわかりました。大きなグループに多くの都市銀行が集まっています。これらの銀行が
倒産 ( 会社が経営 できなくなること) 金融 ビッグバン( 日本で起こった金融 制度 の大きな変化 のこと) 変 わりました。地域 ごとのグループがリスクの広がりに影響 を与 えます。これらの発見は、金融機関 ( 銀行や保険会社 など、お金を扱 う組織 のこと) リスク 管理 や政策 決定( 政府 や組織 がする大事な決めごと)
- これからどうする？：
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将来 は、もっと詳 しいネットワーク解析 が期待されます。銀行や会社がいくつかのグループに入ることを考えた方法 も大事です。多重ネットワーク ( いくつもの関係 が重なっているネットワークのこと) 解析 方法 も求 められています。さらに、ネットワークをもっとわかりやすくする方法 も期待されています。