日本信贷市场信用关系的支柱

这两个FDR网络总结了在原始信贷网络和过滤信贷网络中观察到的演变。具体而言，网络从高度互联的网络发展到更稀疏的网络，其中单个银行的独立性形成了企业，反之则更加简单。这种信贷联系的表现表明，从2000年开始，日本信贷市场经历了一个简化过程（参见表1中边缘数量的时间演变）。尽管大多数元素仍然是FDR网络中一个大型互联组件的一部分，但随着时间的推移，银行和企业之间的互联变得越来越简单。图2 1984年和2009年FDR网络1984年（左）和2009年（右）经过统计验证的FDR网络。银行显示为正方形，公司显示为红色圆圈。被青色标记的银行是城市银行，而所有其他银行都被标记为蓝色。圆弧从执行统计验证的节点开始。观察到许多双向弧（1984年25个，2009年9个）。在日本信贷市场中，所谓的城市银行扮演着重要角色。因此，有兴趣在经过统计验证的FDR网络中详细跟踪这些银行的入度和出度的时间演变。图3显示了这些信息，其中我们报告了3家长期银行和9家城市银行的时间演变。多年来，一些城市银行与其他城市银行或其他金融机构进行了合并。这就是为什么一些城市银行在某一年消失的原因。通过分析图3，我们注意到向外度（黑色符号）几乎总是比向内度（红色符号）高。

这意味着，对于每个城市银行，从银行获得经统计验证的贷款的企业数量，即与银行高度相关的贷款，高于其贷款高度依赖银行的企业数量，即与银行高度相关的贷款。我们还注意到，合并和收购过程使一些城市银行（例如B10005、B10009）高度暴露于许多不同的公司。这种风险暴露表明，完全分散风险的过程只能部分实现。为了阐明数据库是如何处理合并和收购的，并提供有关FDR网络中我们学位数量不断增加的证据的基础研究，我们跟踪了银行B10005、B10008和B10015的合并和收购过程。1980年，该数据库的这些代码与banksMarotta等人有关。

第7页，共14页●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●B396 B397 B398 B10001B10002 B10003 B10005 B10006B10008 B10009 B10010 B1001101030400102030400102030401980 1990 2000 20101980 1990 2000 20101980 1990 2000 20101980 1990 2000 20101980 1990 2000 2010year Degree 3长期银行和城市银行的等级演化图3长期银行的入级（红色符号）和出级（黑色符号）的时间演化（B396日本兴业银行、B397日本长期银行和B398日本信贷银行）和9家城市银行（2011年的B10001瑞穗银行、2001年的B10002樱花银行、2002年的B10003富士银行、2011年的B10005东京三菱UFJ银行、2003年的B10006朝日银行、2006年的B10008 UFJ银行、2011年的B10009三井住友银行、2011年的B10010 Resona银行和2002年的B10011东京银行。该程度指的是经FDR统计验证的网络。当该银行经历与另一家银行合并。有关融合过程的详细信息，请参阅正文。三菱银行、日联银行和东京银行。1996年，B10005银行（当时的三菱银行）和B10015银行（东京银行）合并成立了东京三菱银行，该银行自1997年起使用代码B10005。2006年，又发生了一次合并。

具体而言，B10005（东京三菱银行）和B10008（UFJ银行）并入了自2007年以来继续使用数据库代码B10005的银行（东京三菱UFJ银行）。这些河岸的入度和出度的变化过程和时间演化如图4所示。从图中我们注意到，合并后，新银行的退出程度总是高于合并后两家银行的退出程度。换句话说，数据表明，需要一段时间来改善新银行贷款的多样性。事实上，在合并后，观察到程度逐渐降低。学位的时间演变表明了新银行贷款对企业的相关性。图4的右面板显示，1996年东京银行与三菱银行的合并对与它们有信用关系的企业的贷款相关性没有太大影响，而2006年的合并意味着一定数量的企业必须考虑到它们与新银行的贷款与合并前的时期更相关。将原始信用网络、过滤信用网络和互惠信用网络与我们的程序进行比较，我们因此获得了三个网络。第一个网络是原始的无向二部网络，第二个网络是经过过滤的directedMarotta等人。第8页，共14页●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●0510152025303540451980 1985 1990 1995 2000 2005 2010年-度●●●B10005B10008B10015●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●0369121980 1985 1990 1995 2000 2005 2010年-度●●●B10005B10008B10015图4三个城市银行的学位和学位。数据库中标记为B10005、B10008和B10015的列的出度（左面板）和入度（右面板）。B10008银行于1980年至2002年被称为三和银行，并于2006年成为UFJ银行有限公司。

B10015在1980年至1996年与三菱银行合并时是东京银行。B10005代码指1980年至1996年的toMitsubishi银行，1996年至2002年的东京银行-三菱银行，以及2002年至2011年的东京银行-三菱银行-UFJ银行。表2统计验证FDR网络中属性过度表达的汇总。我们用一个或两个字母的代码表示不同的经济部门，如下所示：C建筑、CLCredit&Leasing、FMP Fish&Marine Products、P Petroleum、RT铁路运输、RE房地产、ST海运、SH保安公司、UE Utilities Electric、UG Utilities Gas、CB citybanks、LI人寿保险银行。C年CL FMP RT重新开始。

东京CB LI1980–OE-OE–OE-OE-OE-OE-OE-1981–OE–OE–OE-OE-OE-OE-1982–OE–OE–OE–OE–OE–OE-OE-OE-1983–OE–OE–OE–OE–OE-OE-OE-1984–OE–OE–OE–OE-OE-OE-OE1985–OE-OE-OE-OE-OE-OE-OE1986–OE-OE-OE-OE-OE-OE-OE-OE-OE-1987–OE-OE-OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–1989–OE–OE–OE–OE–OE–OE–1990–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–1991–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–OE–1995运行经验–运行经验–运行经验–1996年运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–1998年运行经验–运行经验–运行经验–1999年运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2000年运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2001年运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2003年运行经验–运行经验运行经验–运行经验–运行经验–2004–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2005–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2006–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2007–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2008–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2009–运行经验–运行经验–运行经验–运行经验–2010–运行经验–运行经验–运行经验–2011–OE––OE––OE––网络显示了信贷关系的主干，该网络通过估计每家银行和/或每家公司过度表达的贷款来选择，前提是假设向公司提供的贷款（当重点放在银行上时）或该公司获得的贷款具有同等的多样性，并根据无效假设进行测试（当重点放在企业上时）。第三个网络是Second Marotta et al.第9页（共14页）的子图，其中仅包含通过互惠链接连接的节点。表1给出了这些网络的节点和链路的汇总统计信息。在这里，我们报告了表征过滤网络和互惠网络的属性。

我们将银行类型、企业的经济部门和企业的地理位置（定义为企业注册地）作为属性。使用参考文献[12]中说明的程序估计属性的过度表达。这是一个受urn类型启发的统计测试，执行多假设比较。这种情况下的多重假设检验修正是Bonferroni修正[16]。表2总结了过滤图的测试结果。该表显示，资金集中度最高的贷款涉及主要城市银行和人寿保险银行、总部位于东京的公司，以及建筑、信贷和租赁、鱼和海产品、石油、铁路运输、房地产、海运、保安公司、公用电和公用气经济部门的公司。最受欢迎的经济部门当然是信贷租赁和公用事业经济部门。在表2的分析中，值得注意的是，过度表达并不一定表明过滤网络中观察到的属性频率较高。事实上，该测试是在检测不同属性频率的杂合性对零假设的偏离。为了在图5中明确这一点，我们展示了过滤网络中检测到的经济部门属性数量的色码表示，以及每个特定属性相对于原始网络中观察到的异质性是否过度表达的信息。从图5可以看出，建筑业和信贷与租赁业的特点是属性数量高，表达过度。

然而，属性的高价值并不能保证属性的过度表达，就像批发贸易中的企业一样。相反，即使属性数的值很低，我们也可以检测到过度表达，如果公司在过滤网络中高度存在，就像公用事业电力经济部门一样。在铁路运输和房地产经济部门观察到了中间案例。从图5和表2中，我们注意到，大部分过度表达的行业是建筑、信贷和租赁、铁路运输、房地产和电力公用事业。当对未加权的二部图进行社区检测时，这些部门中的大多数不会与二部集群中观察到的过度表达的经济部门重叠[9]。需要注意的是，优先考虑的是，没有理由期待过度表达的重叠，因为未加权的二方网络上的社区检测提供了有关信贷网络微观组织的信息，而当前的信息是从银行和/或企业的角度过滤最密切的信贷关系的作用。在我们的分析中，贷款银行和借款企业的信用关系都得到了验证，这一点特别重要，因为它们突显了银行和企业之间的巨大相互依赖性。表1的汇总统计数据显示，自1998年起，日本的这些强相互依赖关系的数量一直在下降，这表明日本市场的信贷分配多元化进程有所改善。马洛塔等人。

第10页共14页OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OE OEOE1980198519901990005200020052010ACCHCLCSDEEFMPIPSMACMINMVANFMOMPPPPPPRERETRPRTSSCGSHSRSTTETPUEUGWHTWTSECTORY1020340图5统计验证的FDR图中观察到的特定经济部门中的公司数量色码摘要。标签OE（过度表达）表示对应年份属性的统计验证。x轴上的行业代码如下所示：航空运输、C建筑、Ch化工、CL信贷和租赁、CS通信服务、D药品、EEE电气和电子设备、F食品、FMP鱼类和海洋产品、钢铁、Mac机械、Min采矿、MVA汽车和自动零件、NFM有色金属和金属产品、OM其他制造、P石油、，采购产品精密设备，PP纸浆和纸张，再房地产，ReT零售贸易，RP橡胶制品，RT铁路运输，S服务，SCG石材，粘土和玻璃制品，SH证券公司，SR造船和维修，ST海运，T卡车运输，TE运输设备，TP纺织产品，UE公用设施-电气，UG公用设施-天然气，WHT仓储和港口运输，批发贸易。在图6中，我们展示了统计验证的FDR网络中存在的双向链路的两个示例。第一个例子（左面板）指的是1997年，这是双向链接数量最多的一年。

子网络包含11个城市银行（青色盒子），其中8个位于最大的连接组件中，包括12个银行和30家公司。换句话说，在那一年，大多数城市银行和大量企业的信贷关系存在着强烈的相互依赖性。另外两家城市银行与6家企业紧密相连。2011年双向链路的子网完全不同。在这种情况下，只有两家城市银行在场，突出显示的信贷关系仅与两家公司存在。我们在图7中展示了双向链路子网中存在的经济部门类型以及其中一些部门过度表达的信息。该图显示，拥有最多企业的经济部门是建筑、信贷和租赁、房地产、公用事业电气和批发商Marotta等人。图6第11页，共14页。双向验证链接网络统计验证了1997（左）和2011（右）日历年FDRnetworks的双向链接。银行显示为正方形，公司显示为红色圆圈。青色的银行符号是城市银行，其他所有银行都显示为蓝色方块。1997年是双向验证链路数量最多的一年，而2011年是双向验证链路数量最少的一年。贸易除批发贸易外，所有这些行业在原始网络中存在的属性频率方面也存在过度表达。换句话说，这些经济部门的企业一直是日本信贷市场主要程度相互关联的根源。还值得注意的是，1997年之前的时间段是企业数量和所述经济部门过度表达的最大价值期。然而，随着时间的推移，相互联系的程度发生了变化。