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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Gebiet der Erfindung
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Die Erfindung betrifft eine Rechenvorrichtung zur Durchführung komplexer Suchen in großen Datenbanken auf der Grundlage einer Vielzahl von Kriterien, z.B. zur Auswahl von Aktien.
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Stand der Technik
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Aktienauswahl ist ein Verfahren zur Investition durch eine spezifische Auswahl von Aktien an den Aktienmärkten basierend auf einer Vielzahl von Kriterien. Die Aktienauswahlkriterien können systematische Aktienauswahlverfahren umfassen, die Computersoftware und/oder Daten verwenden.
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Als ein Beispiel für die Aktienauswahl berücksichtigen Fundamentalanalysten vergangene Aufzeichnungen von Vermögenswerten, Gewinnen, Umsätzen, Produkten, Management und Märkten, um zukünftige Trends in diesen Indikatoren vorherzusagen und wie sie den zukünftigen Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens beeinflussen können. Durch die Bewertung der Aussichten eines Unternehmens bestimmen diese Analysten den intrinsischen Wert einer Aktie und bewerten, ob eine bestimmte Aktie oder eine Gruppe von Aktien zum aktuellen Marktpreis unterbewertet oder überbewertet ist.
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Als weiteres Beispiel umfasst die technische Analyse das Prüfen, wie das Unternehmen derzeit von den Investoren in seiner Gesamtheit wahrgenommen wird. Die technische Analyse ist ein Verfahren zur Evaluierung von Sicherheiten durch die Untersuchung von Angebot und Nachfrage einer Aktie oder eines Vermögenswertes auf der Grundlage des aktuellen Handelsvolumens, von Preisstudien sowie des Kauf- und Verkaufsverhaltens von Investoren. Technische Analysten versuchen nicht, den intrinsischen Wert einer Sicherheit zu messen, sondern verwenden Diagramme oder Computerprogramme, um Preisentwicklungen in einem Markt, Sicherheit, Fonds oder Terminkontrakte zu identifizieren und zu prognostizieren. Die meisten Analysen werden kurz- oder mittelfristig durchgeführt, aber einige Experten prognostizieren auch Langzeitzyklen basierend auf Diagrammen, technischen Indikatoren, Oszillatoren und anderen Daten.
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Algorithmen zur Auswahl von Aktien basieren in der Regel auf einem Negativauswahlansatz. Ausgehend von allen möglichen Aktien werden Aktien herausgefiltert, wenn sie bestimmte gewünschte finanzielle Merkmale wie minimales oder maximales Kurs-Gewinn-Verhältnis, minimale oder maximale Volatilität und im Allgemeinen einen finanziellen Indikator, der mit einer Aktie verbunden werden kann, nicht erfüllen.
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Automatisches Aktienscreening ist der Prozess der Suche nach Aktien, die bestimmte vorgegebene Investitions- und Finanzkriterien erfüllen. Ein Aktienscreener besteht aus drei Komponenten: eine Datenbank mit Unternehmen, ein Satz von Variablen und eine Screeningmaschine, die die Unternehmen findet, die diese Variablen erfüllen, um eine Liste von Übereinstimmungen zu erstellen. Automatische Screens fragen eine Aktiendatenbank ab, um Aktien nach benutzerdefinierten (oder vordefinierten) Kriterien auszuwählen und zu klassifizieren. Technische Screens suchen nach Aktien basierend auf Preis- oder Volumenmustern. Die grundlegenden Screens konzentrieren sich auf Umsatz, Gewinn und andere wirtschaftliche Faktoren der zugrundeliegenden Unternehmen. Indem sie sich auf die messbaren Faktoren konzentrieren, die den Kurs einer Aktie beeinflussen, unterstützen die Aktienscreener die Nutzer dabei, quantitative Analysen durchzuführen. Das Screening konzentriert sich auf konkrete Variablen wie Marktkapitalisierung, Ertrag, Volatilität und Gewinnmargen sowie auf Leistungskennzahlen wie das KG-Verhältnis oder den Verschuldungsgrad. Zum Beispiel kann ein Investor eine Suche mit Hilfe eines Screens nach all den Unternehmen durchführen, die ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von weniger als 10, eine Gewinnwachstumsrate von mehr als 15% und eine Dividendenrendite von mehr als 4% aufweisen.
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Ein anschauliches Beispiel ist die von Morningstar bereitgestellte Aktienscreener-Funktion. Dies ist ein Screening-Service, der eine Reihe von Handelsstrategien abdeckt und auch eine Suche basierend auf Morningstar Aktienratings umfasst. Durch die Suche nach Aktien gemäß diesen Ratings erhalten Investoren Zugang zu Analystenstudien über die Qualität des Unternehmens. Eine Variable ist die Mindestkapitalisierung: Einer von sechs verschiedenen Werten wird vom Benutzer als kleinste Marktkapitalisierung in den Suchergebnissen ausgewählt.
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Keine der aus dem Stand der Technik bekannten Screeningstrategien hat jedoch einen positiven Aktienscreeningansatz, nämlich einen Aktienscreeningansatz, der nicht nur wirtschaftlich erfolgreiche Investitionen ermöglicht, sondern auch den Einfluss der Investition berücksichtigt.
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Insbesondere versuchen mehrere Screening-Methoden, Aktien zu screenen, um Aktien zu identifizieren, die mit Unternehmen verbunden sind, die eine positive ökologische und gesellschaftliche Ausrichtung haben. Diese bisherigen Versuche basieren auf dem Screening von Vermögenswerten mittels normenbasiertem Screening, der aktiven Aktienauswahl nach dem Best-in-Class-Ansatz, dem aktiven Eigentum (unter Ausnutzung des Stimmrechts) oder der so genannten ESG-Integration (um herauszufinden, ob ökologische und gesellschaftliche Fragen ein Risiko für das Unternehmen darstellen können).
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Alle aus dem Stand der Technik bekannten ESG-basierten Verfahren verwenden ex-post rückblickende Daten aus verschiedenen Quellen und Berichtsschemata und verwenden ex-post Daten als Proxy-Vorhersage für zukünftige Entwicklungen. Sie verwenden daher die Extrapolation der Vergangenheit in die Zukunft. Anleger wollen jedoch die Risiken, Chancen und Auswirkungen ex-ante vor einer Investition in eine Aktie verstehen. Die Verwendung historischer Finanz-, Umwelt- und gesellschaftlicher Daten hat ihren Vorzug, ist aber bei Störungen blind und unvollständig bei der Bewertung zukünftiger Auswirkungen, da sie die Extrapolation historischer Daten in die Zukunft nutzt.
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Darüber hinaus ist keine der aus dem Stand der Technik bekannten Screening-Strategien in der Lage, eine Auswahl basierend auf anderen Faktoren als den finanziellen Indikatoren zu treffen. Die Erfinder haben jedoch festgestellt, dass es andere Kriterien als reine finanzielle Indikatoren gibt, die besser vorhersagen können, wie sich eine Aktie in Zukunft entwickeln wird. Ein Auswahlansatz basierend auf solchen Kriterien wäre daher zu bevorzugen. Insbesondere ist eine Screeningstrategie basierend auf einer PEST-Analyse einer rein finanziellen Bewertung vorzuziehen.
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Die vorliegende Erfindung überwindet die gegenwärtigen Einschränkungen und bietet weitere Vorteile, die für den Fachmann aus der vorliegenden Beschreibung ersichtlich werden.
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KURZE ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
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Der Gegenstand und die Vorteile der Ausführungsformen werden zumindest durch die in den Ansprüchen definierten Schritte, Elemente, Merkmale und Kombinationen realisiert und erreicht. Diese kurze Zusammenfassung und die folgende detaillierte Beschreibung sind daher exemplarisch und erläuternd und schränken die Erfindung, wie in den Ansprüchen definiert, nicht ein.
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Im Allgemeinen wird die Erfindung durch die Bereitstellung einer Rechenvorrichtung betrieben, die in der Lage ist, Software für die Auswahl von Aktien, die eine positive gesellschaftliche und/oder ökologische Auswirkung haben, basierend auf einer Vielzahl von Kriterien, auszuführen.
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Im Allgemeinen unter Verwendung einer zukunftsorientierten Auswahlmethodik unter Beibehaltung des Portfoliomanagements, soweit die Methodik eine Markowitz-Optimierung des durch die Erfindung geschaffenen vorselektierten Anlageuniversums oder sogar die Auswahl einer gesellschaftlich verantwortlichen Variante unter Verwendung eines „angepassten Markowitz-Engineering-Portfolios“ ermöglicht. Daher führen die Ergebnisse der Erfindung zu einem positiven Impact Portfolio mit zukunftsgerichteten Vorgehensweisen, insbesondere im Hinblick auf die finanziellen, gesellschaftlichen und umweltbezogenen Auswirkungen durch einen innovativen Auswahlmechanismus. Backtesting kann verwendet werden, um die finanziellen, ökologischen und gesellschaftlichen Auswirkungen des vorgewählten Portfolios des Investmentuniversums vor dem Markowitz-Optimierungsverfahren aufzuzeigen. Durch die Markowitz-Optimierung wird das Risiko der identifizierten Portfolios minimiert. Chancen, Risiken und Auswirkungen können im Vorfeld einer Investitionsentscheidung bewertet werden, basierend auf Kategorien, die in der Lage sind, Vorhersagen über die zukünftige Aktienentwicklung zu treffen. Risiken können durch Aktienkursvarianz und Standardabweichung auf der Grundlage historischer Daten beschrieben werden, jedoch ist diese Art der Risikoanalyse unvollständig in der Entscheidungsfindung bei Unsicherheit, was im Gegensatz zur Entscheidungsfindung bei Risiko steht.
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Darüber hinaus kann sich die Erfindung auf ein Auswahlverfahren nach zukunftsorientierten Untergruppen aus großen Datenmengen, wie z.B. Aktien, beziehen. Big Data Analyse aus den vorgesehenen Untergruppen kann auf der Grundlage geeigneter Auswahlkriterien durchgeführt werden, die definiert und zur Überprüfung verglichen werden. Mindestens eine erste Anzahl von Untergruppen kann nach technischen Selektionskriterien und eine zweite Anzahl von Untergruppen nach periodischen Selektionskriterien gebildet werden. Die technologischen Auswahlkriterien können aus Produkt- und/oder Dienstleistungsorientierten Maßnahmen mindestens eines Unternehmens entsprechend ihrem technologischen Fortschritt aus technologischen Alleinstellungsmerkmalen im Wettbewerb und insbesondere in der Patentliteratur nach vorbestimmten technologischen Zielen ausgewählt werden. Die periodischen Auswahlkriterien können über wählbare Zeiträume für die technologischen Alleinstellungsmerkmale und/oder für patentgeschützte Merkmale überlagert werden.
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In einigen Ausführungsformen basiert die Auswahl auch auf einem Theorie der Veränderung-Ansatz.
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Insbesondere kann sich eine Ausführungsform der Erfindung auf eine Rechenvorrichtung beziehen, umfassend: mindestens einen Speicher, umfassend ein Softwareelement und/oder mindestens einen Datenspeicher, umfassend ein Softwareelement, und mindestens einen Prozessor, wobei das Softwareelement Anweisungen umfasst, um den Prozessor zu veranlassen, die folgenden Schritte auszuführen: Empfangen von Daten bezüglich einer Aktie, Sitzerkennung, die den Prozessor veranlasst, einen Sitz eines Unternehmens zu erkennen, das der Aktie zugeordnet ist, Sitzevaluierung, die den Prozessor veranlasst, zu evaluieren, ob der ermittelte Sitz in einem von einer Vielzahl von vorbestimmten Staaten liegt, Ermittlung von Zielen der nachhaltigen Entwicklung, die den Prozessor veranlasst, Ziele der nachhaltigen Entwicklung, die der Aktie zugeordnet sind, zu ermitteln, Evaluierung von Zielen der nachhaltigen Entwicklung, die den Prozessor veranlasst zu evaluieren, ob Ziele der nachhaltigen Entwicklung bei der Ermittlung von Zielen der nachhaltigen Entwicklung ermittelt werden und, wenn ja, ob die ermittelten Ziele der nachhaltigen Entwicklung zu den vorgegebenen Zielen der nachhaltigen Entwicklung gehören, Ermittlung der Theorie der Veränderung, die den Prozessor veranlasst zu ermitteln, ob das der Aktie zugeordnete Unternehmen einen Theorie der Veränderung-Ansatz implementiert, Evaluierung der Theorie der Veränderung, die den Prozessor veranlasst zu bewerten, ob die ermittelte Theorie der Veränderung vorgegebene Kriterien erfüllt, Ermittlung von Ausschlusskriterien, die den Prozessor veranlasst, eine Vielzahl von Daten zu sammeln, die dem Unternehmen zugeordnet sind, Evaluierung von Ausschlusskriterien, die den Prozessor veranlassen zu evaluieren, ob die erfassten Daten eines einer Vielzahl von vorgegebenen Ausschlusskriterien erfüllen.
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In einigen Ausführungsformen kann der Schritt der Sitzerkennung umfassen: Sammeln einer ISIN-Nummer der Aktie aus den beim Empfangsschritt empfangenen Daten, Vergleichen der ersten beiden Ziffern der ISIN-Nummer mit einer vorbestimmten Liste von ISO-alpha-2-Codes.
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In einigen Ausführungsformen kann der Erkennungsschritt der Ziele der nachhaltigen Entwicklung die Schritte umfassen: Berechnen eines ersten Vektors in einer mehrdimensionalen Umgebung basierend auf den Daten über die Aktie, Berechnen eines zweiten Vektors in der mehrdimensionalen Umgebung basierend auf einer Definition mindestens eines Ziels der nachhaltigen Entwicklung gemäß der Definition des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen, Durchführen einer Kosinusähnlichkeitsanalyse zwischen dem ersten Vektor und dem zweiten Vektor.
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In einigen Ausführungsformen kann der Erkennungsschritt der Ziele der nachhaltigen Entwicklung die Schritte der Bildung einer ersten Anzahl von Untergruppen gemäß den technologischen Auswahlkriterien umfassen, wobei die technologischen Auswahlkriterien aus der Patentliteratur eines mit der Aktie verbundenen Unternehmens identifiziert werden.
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In einigen Ausführungsformen kann das Softwareelement ferner Anweisungen umfassen, um den Prozessor zu veranlassen, einen Portfolio-Gewichtungsschritt durch eine Markowitz-Optimierung durchzuführen.
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Figurenliste
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Die beigefügte Zeichnung stellt verschiedene Aspekte einiger Ausführungsformen dar und schränkt die Erfindung, wie sie in den Ansprüchen definiert ist, nicht ein:
- 1 zeigt ein typisches Computernetzwerk 1000 zur Umsetzung der vorliegenden Erfindung;
- 2 zeigt eine typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 zur Implementierung der vorliegenden Erfindung;
- 3 zeigt einen Vorgang 3000, der gemäß einer Ausführungsform der Erfindung von der Rechenvorrichtung der 2 durchgeführt werden kann.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung wird nun im Detail beschrieben. Unter Bezugnahme auf die Zeichnung zeigen gleiche Referenznummern gleichartige Elemente in den Ansichten an. Die Zeichnung zeigt diagrammatische und schematische Darstellungen einiger Ausführungsformen, ist nicht zwingend maßstabsgetreu gezeichnet und schränkt die Erfindung nicht ein. Wie in der Beschreibung und den Ansprüchen verwendet, umfasst die Bedeutung von „ein“, „eines“ und „der/die“ einen Pluralbezug, sofern der jeweilige Zusammenhang nicht eindeutig etwas anderes vorschreibt.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Computernetzwerk“ im Allgemeinen auf eine Vielzahl von miteinander verbundenen Rechenvorrichtungen wie Desktop-Computer, Laptops, mobile Vorrichtungen wie Tablet-Computer, Smartphones und Smart-Uhren und Server, die direkt oder über Netzwerkvorrichtungen wie Hubs, Router, Schalter und Schnittstellen indirekt, zum Beispiel das Internet, miteinander verbunden sind. Das Computernetzwerk kann drahtgebundene oder drahtlose Verbindungen oder beides umfassen.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Aktie“ im Allgemeinen auf das Grundkapital einer Aktiengesellschaft, das sich aus dem Eigenkapital ihrer Eigentümer zusammensetzt. Der Begriff Aktien kann sich auf Stammaktien, Vorzugsaktien oder jedes darauf basierende derivative Produkt beziehen.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „ Seite “ im Allgemeinen auf eine Vielzahl von Seiten, die über eine gemeinsame Domain oder einen gemeinsamen Subdomainnamen zugänglich sind. Seiten werden in der Regel zum Beispiel von Unternehmen, Regierungen, Organisationen und Privatpersonen betrieben. Der Begriff Zielseite bezieht sich im Allgemeinen auf eine zu testende Seite, während sich der Begriff Feldseite im Allgemeinen auf eine als Referenz dienende Seite bezieht. Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Website“ im Allgemeinen auf eine Seite im World-Wide-Web.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Netzwerk“ im Allgemeinen auf eine Vielzahl von Ressourcen, die den Benutzern über ein Computernetzwerk zugänglich gemacht werden. Das World-Wide-Web ist zum Beispiel ein Netzwerk.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Theorie der Veränderung“ im Allgemeinen auf eine umfassende Analyse, wie und warum eine gewünschte Veränderung erwartungsgemäß in einem bestimmten Kontext eintreten wird. Dabei wird insbesondere darauf fokussiert, die so genannte fehlende Mitte zwischen dem, was ein Programm oder eine Veränderungsinitiative leistet (seine Aktivitäten oder Interventionen) und wie diese zur Erreichung der gewünschten Ziele führen, herauszuarbeiten oder zu füllen.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Auswirkung“ auf die Berechnung der zukünftigen Ergebnisse dieser Investitionen. Im Allgemeinen kann man unter Auswirkungs-Investment Investitionen in Unternehmen, Organisationen und Fonds verstehen, die darauf abzielen, neben einem finanziellen auch soziale und ökologische Auswirkungen zu erzielen.
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Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „ Nachhaltige Entwicklungsziele “ (SDGs) oder „Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung “ auf eine Sammlung von 17 globalen Zielen, die vom Entwicklungsprogramm der Vereinten Nationen festgelegt wurden. Die Ziele der nachhaltigen Entwicklung umfassen gesellschaftliche und wirtschaftliche Entwicklungsaspekte einschließlich Armut, Hunger, Gesundheit, Bildung, globale Erwärmung, Artenvielfalt, Innovation, Geschlechtergleichstellung, Wasser, Sanitärversorgung, Energie, Urbanisierung, Umwelt und soziale Gerechtigkeit. Jedes Ziel umfasst ein oder mehrere Zielvorgaben. Eine vollständige Liste der Ziele und Zielvorgaben ist auf der Website https://sustainabledevelopment.un.org/ zu finden, die hiermit in ihrer Gesamtheit als Referenz beigefügt ist. Wie die Vereinten Nationen mit den 17 nachhaltigen Entwicklungszielen erklärt haben, wurde ein Ziel-Wissen etabliert, wodurch sich die Probleme zu Lösungen verlagern, jedoch muss mit dem Transformationswissen noch etabliert werden, wie ein Übergang zu einer SDG-konformen Wirtschaft erfolgen kann.
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1 zeigt ein typisches Computernetzwerk 1000, das für die Umsetzung der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. Das typische Computernetzwerk 1000 kann eine Vielzahl von Rechenvorrichtungen wie Computer 1100A, Smartphones oder Tablets 1100B, Server 1100C und ein Verbindungsnetzwerk 1200, wie beispielsweise das Internet, umfassen.
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Der Computer 1100A kann einen tragbaren oder stationären Computer umfassen, der zum Beispiel einen Desktop-Computer, ein mit dem Desktop-Computer gekoppeltes Display, eine Eingabevorrichtung wie eine mit dem Desktop-Computer verbundene Tastatur und eine mit dem Desktop-Computer verbundene Zeigevorrichtung wie Maus, Joystick, Trackball oder Touchpad umfassen kann. Der Computer kann über eine Verbindung, wie eine drahtgebundene Verbindung oder eine drahtlose Verbindung, mit dem Netzwerk 1200 verbunden werden, wie durch die gestrichelte Linie dargestellt.
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Das Smartphone oder Tablet 1100B kann über eine Verbindung, wie eine drahtlose Verbindung, wie durch die gestrichelte Linie dargestellt, mit dem Netzwerk 1200 verbunden sein.
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Der Server 1100C kann zum Beispiel einen oder mehrere Tower-Server, einen oder mehrere Rack-Server oder eine beliebige Kombination davon umfassen und mit dem Netzwerk 1200 über eine Verbindung, wie eine drahtgebundene Verbindung, wie durch die gestrichelte Linie dargestellt, verbunden werden.
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Das Netzwerk 1200 kann einen oder mehrere Hubs, Schalter, Router und dergleichen umfassen. So können Benutzer der Vielzahl von Client-Rechenvorrichtungen wie Computer 1100A, Smartphones oder Tablets 1100B, Server 1100C zum Beispiel über das Netzwerk 1200 auf Daten und/oder Programme zugreifen, die in jeder anderen der Vielzahl von Rechenvorrichtungen gespeichert sind.
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Jede der Vielzahl von Rechenvorrichtungen 1100A, 1100B, 1100C kann durch eine typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 implementiert werden, wie sie mit Bezug auf 2 beschrieben ist.
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zeigt eine typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100, die für die Implementierung der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. Die typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 kann einen oder mehrere Prozessoren 2110,... 2111, einen oder mehrere Speicher 2120,... 2121, die mit einem oder mehreren Prozessoren 2110,... 2111 und einer oder mehreren Schnittstellen 2130,... 2132, die mit einem oder mehreren Prozessoren 2110,... 2111 verbunden sind, umfassen.
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Der eine oder die mehreren Prozessoren 2110,... 2111 können Anweisungen von Programmen ausführen, die zum Beispiel einen Mikroprozessor, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), einen anwendungsspezifischen Anweisungssatz-Prozessor (ASIP), einen digitalen Signalprozessor (DSP), einen Co-Prozessor oder eine beliebige Kombination davon umfassen. Der eine oder die mehreren Prozessoren 2110,... 2111 können beispielsweise einen Einkernprozessor, einen Mehrkernprozessor, wie einen Vierkernprozessor, oder eine beliebige Kombination derselben umfassen. Der eine oder die mehreren Prozessoren 2110,... 2111 können zum Beispiel durch Mikrocontroller oder Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) implementiert werden.
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Der eine oder die mehreren Speicher 2120,... 2121 können Softwareelemente 2140,... 2141 wie Daten oder Programme wie Datenbanken speichern und zum Beispiel volatile Speicher wie Random-Access-Speicher (RAM) und statische RAM (SRAM), nichtvolatile Speicher wie Read-only-Speicher (ROM), elektrisch löschbare programmierbare ROM (EEPROM) und Flash-Speicher oder eine beliebige Kombination davon umfassen.
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Die eine oder die mehreren Schnittstellen 2130,.... 2132 können zum Beispiel parallele Schnittstellen, serielle Schnittstellen, Universal Serial Bus (USB)-Schnittstellen oder eine beliebige Kombination derselben umfassen.
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Die einen oder die mehreren Prozessoren 2110,... 2111, ein oder mehrere Speicher 2120,... 2121 und eine oder mehrere Schnittstellen 2130,... 2132 können auf einer Leiterplatte, wie einer gedruckten Leiterplatte (PCB), angeordnet sein, die Verbindungen, wie einen Bus, der den einen oder die mehreren Prozessoren 2110,... 2111, einen oder mehrere Speicher 2120,... 2121 und eine oder mehrere Schnittstellen 2130,... 2132 verbindet, umfasst.
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Die typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 kann einen oder mehrere Datenspeicher 2150,... 2151 umfassen, wie Festplattenlaufwerke (HDDs, Festplatten, Festlaufwerke), Solid-State-Laufwerke (SSDs), Compact Disc ROM (CD-ROM)-Laufwerke oder eine beliebige Kombination davon. Der eine oder die mehreren Datenspeicher 2150,... 2151 können Softwareelemente 2160,... 2161 wie Daten oder Programme wie Datenbanken speichern. Die einen oder mehreren Datenspeicher 2150,... 2151 können zum Beispiel feste Datenspeicher, austauschbare Datenspeicher oder eine beliebige Kombination derselben umfassen. Der eine oder die mehreren Datenspeicher 2150,... 2151 können mit dem einen oder den mehreren Prozessoren 2110,... 2111 über eine Speicherschnittstelle 2130 der einen oder mehreren Schnittstellen 2130,... 2132 gekoppelt werden.
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Die typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 kann ein oder mehrere Displays 2170,.... 2171 wie Kathodenstrahlröhren-(CRT) Displays, Flüssigkristall-Displays (LCDs), organische lichtemittierende Dioden-(OLED) Displays oder eine beliebige Kombination davon umfassen. Der eine oder die mehreren Datenspeicher 2170,.... 2171 können mit dem einen oder den mehreren Prozessoren 2110,... 2111 über eine Displayschnittstelle 2131 der einen oder mehreren Schnittstellen 2130,... 2132 verbunden werden.
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Die typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 kann eine Eingabevorrichtung 2180 wie eine Tastatur umfassen, die mit einem oder mehreren Prozessoren 2110,... 2111 über eine Eingangsschnittstelle 2132 der einen oder mehreren Schnittstellen 2130,... 2132 verbunden ist. Die typische Rechnervorrichtungsarchitektur 2100 kann eine Zeigevorrichtung 2190 wie Maus, Joystick, Trackball und Touchpad umfassen, die über die Eingangsschnittstelle 2132 mit einem oder mehreren Prozessoren 2110,... 2111 verbunden ist.
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Die typische Rechenvorrichtungsarchitektur 2100 kann ferner eine Stromversorgung (nicht dargestellt) wie Netzteil, Batterie oder eine beliebige Kombination derselben umfassen.
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3 zeigt einen Vorgang 3000, der von einer oder mehreren der Vielzahl der zuvor beschriebenen Rechenvorrichtungen ausgeführt werden kann, um eine Ausführungsform der Erfindung zu implementieren.
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Insbesondere kann der Vorgang 3000 durch das Softwareelement 2140,... 2141, das in dem mindestens einen Speicher 2120,... 2121 umfasst ist, und/oder durch das Softwareelement 2160,... 2161, das in dem mindestens einen Datenspeicher 2150,... 2151 umfasst ist, bestimmt werden. Insbesondere kann das Softwareelement Anweisungen umfassen, die den mindestens einen Prozessor 2110,... 2111 veranlassen, beim Betreiben des Prozessors die folgenden Schritte auszuführen.
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In einem Empfangsschritt S3000 werden Daten bezüglich einer Aktie empfangen. Hier stellen die Daten bezüglich der Aktie mindestens die Daten dar, die für das Ausführen eines oder mehrerer der Schritte S3100-S3800 erforderlich sind, die im Folgenden beschrieben werden. Die Daten können aus Online-Bestandsinformationsquellen wie https://www.morningstar.com/ oder https://www.bloomberg.com/ sowie, wie im Folgenden deutlicher werden wird, aus Patentinformationsquellen wie https://worldwide.espacenet.com/ bezogen werden.
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In einem Schritt zur Sitzerkennung S3100 erkennt der Prozessor einen Sitz eines der Aktie zugeordneten Unternehmens. Der Sitz der Gesellschaft kann der ISIN-Nummer der Aktie entnommen werden, indem man die ersten beiden Ziffern überprüft, die dem ISO-Alpha-2-Code entsprechen, der dem Land zugeordnet ist.
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In einem Schritt zur Sitzevaluierung S3200 evaluiert der Prozessor, ob der ermittelte Sitz in einem einer Vielzahl von vorbestimmten Staaten liegt. Eine Liste von vorbestimmten Staaten kann in den Softwareelementen vorgegeben und/oder von einem Benutzer der Rechenvorrichtung eingegeben werden. In einigen bevorzugten Ausführungsformen kann die Liste der vorgegebenen Staaten einen oder mehrere der folgenden umfassen: AT, AU, CA, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, HK, KR, KY, IT, JP, NL, NO, SE, US. In einigen bevorzugten Ausführungsformen könnte der Ausschluss auch dann angewandt werden, wenn ein vorbestimmter Prozentsatz des Jahresumsatzes nicht in einem oder mehreren der angegebenen Länder erzielt wird.
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In einem Schritt zur Ermittlung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung S3300 ermittelt der Prozessor die Ziele der nachhaltigen Entwicklung, die mit der Aktie verbunden sind. Die Informationen über die Ziele der nachhaltigen Entwicklung finden sich beispielsweise in den mit der Aktie verbundenen Finanzdokumenten wie dem Jahresbericht oder ähnlichem, indem eine statistische Analyse der im Finanzbericht verwendeten Schlüsselwörter und deren Ähnlichkeit mit den Schlüsselwörtern, die die jeweiligen Ziele der nachhaltigen Entwicklung gemäß der Definition der Vereinten Nationen definieren, die unter https://sustainabledevelopment.un.org/. verfügbar ist, durchgeführt wird.
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Insbesondere kann eine Kosinusähnlichkeit in einem Vektorraummodell, das auf der Grundlage des Korpus, der die Ziele der nachhaltigen Entwicklung definiert, beispielsweise des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen, berechnet wurde, verwendet werden, um den Grad des Vorliegens der Ziele der nachhaltigen Entwicklung in einem bestimmten Finanzdokument zu evaluieren. Das Ergebnis der Kosinusähnlichkeit, die zwischen 0 und 1 parametrisiert wird, kann dann verwendet werden, um das Vorliegen eines bestimmten Ziels der nachhaltigen Entwicklung zu bestimmen, wenn das Ergebnis der Kosinusähnlichkeit höher als ein vorbestimmter Wert ist. Es kann also ein erster Vektor in einer mehrdimensionalen Umgebung basierend auf den Daten bezüglich der Aktie berechnet werden, ein zweiter Vektor kann in der mehrdimensionalen Umgebung basierend auf einer Definition mindestens eines Ziels der nachhaltigen Entwicklung gemäß der Definition des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen berechnet werden, und eine Kosinusähnlichkeitsanalyse kann zwischen dem ersten Vektor und dem zweiten Vektor durchgeführt werden, um zu ermitteln, ob das evaluierte Ziel der nachhaltigen Entwicklung mit der Aktie verbunden werden kann. Die Grundlage für die Festlegung der Merkmale des multidimensionalen Raums kann dabei beispielsweise der gesamte Korpus der Ziele der nachhaltigen Entwicklung sein, wie er beispielsweise vom Entwicklungsprogramm der Vereinten Nationen definiert wurde.
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Alternativ oder zusätzlich können Patente und Patentanmeldungen, die der juristischen Person gehören, die der Aktie zugeordnet ist, verwendet werden, um die Tätigkeit in einem oder mehreren technischen Bereichen zu bestimmen, die dann dazu verwendet werden können, diese technischen Bereiche den Zielen der nachhaltigen Entwicklung zuzuordnen. Insbesondere kann der Erkennungsschritt S3300 zum Ermitteln der Ziele der nachhaltigen Entwicklung die Bildung einer ersten Anzahl von Untergruppen nach technologischen Auswahlkriterien umfassen, wobei die technologischen Auswahlkriterien aus der Patentliteratur, die zu einem mit der Aktie verbundenen Unternehmen gehört, identifiziert werden. So kann beispielsweise im Schritt zur Ermittlung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung S3300 der Prozessor eine Suche in einer oder mehreren Patentdatenbanken durchführen, indem er nach dem Unternehmen als Anmelder filtert, das der Aktie zugeordnet ist. Das Ergebnis dieser Suche kann analysiert werden, um eine vorgegebene Anzahl, vorzugsweise bis zu 3, der am häufigsten wiederkehrenden IPC-Klassen zu identifizieren. Die IPC-Klassen können dann verwendet werden, um die Technologiebereiche zu identifizieren, in denen das der Aktie zugeordnete Unternehmen überwiegend aktiv ist, die dann in einigen Ausführungsformen mit dem vorstehend definierten Kosinusähnlichkeitsansatz mit der Beschreibung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung verglichen werden können, um zu ermitteln, welche Ziele der nachhaltigen Entwicklung am ehesten von dem mit der Aktie verbundenen Unternehmen erreicht werden.
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In einem Schritt zur Evaluierung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung S3400 evaluiert der Prozessor, ob in dem Schritt zur Ermittlung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung S3300 Ziele der nachhaltigen Entwicklung ermittelt wurden und, wenn ja, ob die ermittelten Ziele der nachhaltigen Entwicklung unter die vorbestimmten Ziele der nachhaltigen Entwicklung fallen. Eine Liste von vorbestimmten Zielen für nachhaltige Entwicklung kann in den Softwareelementen vorbestimmt und/oder von einem Benutzer der Rechenvorrichtung eingegeben werden. In einigen bevorzugten Ausführungsformen kann die Liste der vorbestimmten Zustände einen oder mehrere der folgenden umfassen:
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 1: Produkt für einkommensschwache Personen Ziele der nachhaltigen Entwicklung 3: Homöopathie, Naturmedizin, Bildungs- und Pflegestrategien, Sportprodukte, ökologische Bewertung von Arzneimitteln, Lebensmittelsicherheit, alternative Arzneimittel Ziele der nachhaltigen Entwicklung 4: Online-Datenbanken & Digitalisierung, Open-Source-Programme, Lebensmittelsicherheit
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 6: Lebenszyklusanalyse, CAD, CUM, CAE-Strategien, Erfassung und Evaluierung von Produkt- und produktionsbezogenen Umweltauswirkungen, Meerwasserentsalzung, Trinkwasseraufbereitung, industrielle Wasseraufbereitung
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 7: Recycling, erneuerbare Energien, Mitglied des Carbon Disclosure Leadership Index, Wärme- und Kälteisolierung, Unterwasserrobotik
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 9: intelligente Städte, Digitalisierung, nachhaltiger Verkehr, umfassende Risikobewertungssysteme für Produkte im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf Klimawandel und Artenvielfalt, Textil- und Zeltgewebetechnologie, Fintech
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 11: Anti-Crowding-Geschäftsmodelle
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 12: Managementsysteme für die Lebenszyklusanalyse, dynamische Kohlenstoffabscheidung
- Ziele der nachhaltigen Entwicklung 13: intelligente Netze und intelligente Verteilungsmanagementsysteme, IOT-Lösungen, saubere Raffinerien, Recycling von Arsen und Cyanid, umweltfreundliche Schienenlogistik (Verknüpfung verschiedener Verkehrsmittel), umweltfreundliche Antriebslösungen, umfassende Umweltmanagementsysteme, Elektromobilität.
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In einem Schritt zur Ermittlung der Theorie der Veränderung S3500 ermittelt der Prozessor, ob das mit der Aktie verbundene Unternehmen einen Ansatz zur Theorie der Veränderung implementiert.
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Dies kann beispielsweise durch die Auswahl von Untergruppen aus großen Datenmengen unter Verwendung von Auswahlkriterien geschehen, die a priori definiert und nach Übereinstimmung durchsucht wurden, wobei mindestens eine Anzahl von Untergruppen nach technologischen Kriterien und eine andere Anzahl von Untergruppen nach periodischen Kriterien ausgewählt wird, die eine Kombination von nachhaltigen technologischen Fortschritten basierend auf einem Katalog von Kriterien anzeigen. In einem zweiten Schritt wird diese vorselektierte Gruppe von Aktien auf Überschneidungen mit einer Untergruppe von Organisationskriterien untersucht, wobei explizit interne organisatorische Ansätze zur Erreichung eines bestimmten Ziels oder Zielvorgabe der nachhaltigen Entwicklung offengelegt werden. In einem weiteren Schritt der Erfolgsevaluierung wird das vorselektierte Portfolio nach einem oder mehreren der folgenden durchsucht: Kriterien der Interessengruppen, wie Kundenzufriedenheit, Indexwachstumsrate, Kohlenstoff-Fußabdruck, Anwendung der ISO 9000 Familie, 14000 Familie und 50001, EMAS, EFQM.
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Alternativ oder zusätzlich kann das Vorhandensein der Zeichenkette „Theorie der Veränderung“ durch einen Kosinusähnlichkeitsansatz erkannt werden, indem ein erster Vektor, der basierend auf den Daten bezüglich der in Schritt S3000 getesteten Aktien berechnet wird, mit einem vorbestimmten Vektor verglichen wird, der basierend auf einem Korpus berechnet wird, der einer vorbestimmten Aktie zugeordnet ist, die einem Unternehmen im gleichen oder einem ähnlichen technischen Feld zugeordnet ist, das als gutes Beispiel für ein Unternehmen, das einen Theorie der Veränderungsansatz implementiert hat, vorselektiert wurde.
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In einem Schritt zur Evaluierung der Theorie der Veränderung S3600 evaluiert der Prozessor, ob die ermittelte Theorie der Veränderung vorbestimmte Kriterien erfüllt. So kann beispielsweise ermittelt werden, ob die Kosinusähnlichkeit höher als ein vorbestimmter Wert ist.
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In einem Schritt zur Ermittlung von Ausschlusskriterien S3700 überprüft der Prozessor, ob die Aktie auf einer der IMUG RepRisk „umstrittenste Unternehmen“ und/oder der Bank Track Dodgy Deal Liste aufgeführt ist.
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In einem Schritt zur Evaluierung von Ausschlusskriterien S3800 evaluiert der Prozessor die Ausgabe des Schrittes zur Ermittlung von Kriterien S3700. Wenn die Ausgabe des Schritts zur Ermittlung der Kriterien S3700 ja ist, wird der Schritt zur Evaluierung der Kriterien S3800 mit Schritt 3920 fortgesetzt, wie dargestellt. Im umgekehrten Fall wird mit Schritt 3910 fortgefahren.
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Wenn bei einem der Schritte S3200, S3400, S3600 oder S3800 die Evaluierung zu einer negativen Antwort führt, sind die Softwareelemente so konfiguriert, dass der Prozessor einen Schritt S3920 zur Ablehnung der zu analysierenden Aktie durch Vorgang 3000 ausführt. Andererseits wird die Aktie bei einem Schritt S3910 akzeptiert.
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Dank der Erfindung ist es daher möglich, Aktien nach einem strategischen Aktienauswahlansatz auszuwählen, der nicht nur finanziell erfolgreiche Investitionen ermöglicht, sondern auch positive Auswirkungen hat, insbesondere in Bezug auf gesellschaftliche und ökologische Auswirkungen. Darüber hinaus ist die Erfindung in der Lage, eine Auswahl basierend auf anderen Faktoren als den finanziellen Indikatoren zu treffen, insbesondere im Hinblick auf die Evaluierung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung, der Theorie der Veränderung und des Ausschlusses nach den IMUG-Ausschlusskriterien.
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Dank dieses Ansatzes kann die Rechenvorrichtung, die das vorstehend beschriebene Verfahren ausführt, eine große Datenbank, wie beispielsweise eine Datenbank mit einer Vielzahl von Aktien, auf effiziente Weise basierend auf einer Vielzahl von Kriterien durchsuchen. Dies ermöglicht es, Aktien aus allen verfügbaren Aktien auf eine effizientere Weise mit dem Ziel zu filtern, Aktien auszuwählen, die eine positive Auswirkung haben können. Die erhöhte Effizienz des vorstehend beschriebenen Algorithmus führt direkt zu einem reduzierten Verbrauch von Energie und/oder rechnerischen Ressourcen durch die Rechenvorrichtung und verbessert damit ihren technischen Vorgang im Vergleich zu bisher bekannten Selektionsalgorithmen, die einen höheren Rechenaufwand erfordern.
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Darüber hinaus kann das Verfahren in einigen Ausführungsformen einen weiteren, nicht veranschaulichten Schritt zur Implementierung einer Portfoliogewichtung durch Markowitz-Optimierung umfassen.
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Insbesondere können die zu diesem Zweck zu treffenden Annahmen über die Verteilung aus drei Faktoren bestehen:
- - erwartete Rendite,
- - zukünftige Varianz und
- - Korrelation zwischen den Aktien.
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Darüber hinaus wird für alle Sicherheiten eine normalverteilte Rendite angenommen. In bevorzugten Ausführungsformen der Erfindung kann die Optimierung nur für die aus den zuvor beschriebenen Schritten ausgewählten Aktien durchgeführt werden.
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Für die Korrelation kann die historische Korrelation der Aktien im MSCI verwendet werden. Die erwartete Rendite und die erwartete Varianz für jede Sicherheit können dann wie folgt berechnet werden.
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Die erwartete Rendite kann aus dem Fama French Modell abgeleitet werden. Die Koeffizienten des Fama French Modells können durch mehrfache Regression auf die historischen Renditen aller MSCI-Weltwerte bestimmt werden. In einigen Ausführungsformen muss aufgrund der Datenverfügbarkeit ein modifiziertes Universum anstelle der MSCI-Welt verwendet werden.
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Die folgende Gleichung kann verwendet werden, um die zukünftigen Renditen der ausgewählten Werte zu schätzen:
wobei
- - R = erwartete Rendite
- - Rf = Risikofreier Zinssatz
- - Km = Gesamtrendite MSCI
- - Beta3 = zu bestimmender Regressionskoeffizient
- - bs = zu bestimmender Regressionskoeffizient (Koeffizient)
- - SMB = die Marktkapitalisierung der nach den vorhergehenden Methodenschritten ausgewählten Aktie
- - HML = High Minus Low (Buchwert - Marktwertverhältnis)
- - bv = zu bestimmender Regressionskoeffizient
- - Epsilon= unsystematische Fehlergröße, die nicht durch das Modell erklärt wird, oft als aktiver Ertrag oder Managementeinfluss bezeichnet.
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Zur Bestimmung von beta3, bs, bv werden die historischen Werte von Rf, Km, SMB, HML aller MSCI Welt-Aktien verwendet, so dass die durch die Summe des Epsilon-Quadrats definierte Fehlerfunktion minimiert wird. Der erwartete Ertrag (siehe Gleichung 1) wird mit den beta3, bs, bv aus der Regression berechnet, wohingegen SMB, HML Rf, Km aus der Bloomberg-Datenbank abgeleitet werden.
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Zunächst wird eine Schätzung der täglichen Volatilität für jede Aktie für das nächste Jahr berechnet (erwartete tägliche Volatilität für das nächste Jahr). Die erwartete jährliche Volatilität, die schließlich in der Markowitz-Optimierung verwendet wird, wird wie folgt aus der erwarteten täglichen Volatilität berechnet: Es wird angenommen, dass die Tagesrenditen uiv (unabhängig identisch verteilt) und normalverteilt sind. Daraus ergibt sich die erwartete jährliche Volatilität als (Wurzel aus 365) * (erwartete tägliche Volatilität im nächsten Jahr).
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Die erwartete tägliche Volatilität wird mit Hilfe eines EWMA-Modells (Exponentieller gewichteter beweglicher Durchschnitt) aus historischen Volatilitäten berechnet. Zu diesem Zweck wird die historische tägliche Volatilität in jedem der letzten 10 Jahre für jede Aktienklasse im Portfolio aus dem historischen Aktienkurs berechnet. Wir bezeichnen die historische tägliche Volatilität im Jahr x für die Aktie y als sigma(x,y). Die erwartete tägliche Volatilität der Aktie y für das nächste Jahr (Jahr
11 in unserer Benennung) sigma_estimated(11,y) wird dann mit der folgenden Gleichung berechnet:
wobei Beta(1),....,Beta(10)1 geschätzt werden muss (Beta(i) ist für alle Aktien gleich/unabhängig vom Aktientitel).
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Beta(1),....,Beta(10) werden auf einem sogenannten Testdatensatz geschätzt. Diese besteht aus den Aktienrenditen der letzten 11 Jahre, wobei die Beta(i) so gewählt werden, dass die Fehlerfunktion auf das letzte Jahr minimiert wird (die Fehlerfunktion ist der durchschnittliche quadrierte Schätzfehler über alle Aktien). Die erwarteten täglichen Volatilitäten für das vergangene Jahr (t-1) werden also mit der vorstehenden Gleichung 2 und den historischen täglichen Volatilitäten in den Jahren t-2 bis t-11 geschätzt. Der Schätzfehler ist die Abweichung der erwarteten Volatilität für das Jahr t-1 von der tatsächlichen Volatilität im Jahr t-1. Beta(1),....,Beta(10) sind so ausgewählt, dass der mittlere quadratische Schätzfehler minimiert wird. Auf diese Weise wird Beta(1),...., Beta(10) im Modell bestimmt.
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Nach dem Bestimmen von Beta(1),..., Beta(10) kann die erwartete tägliche Volatilität für das kommende Jahr unter Verwendung der vorstehenden Gleichung 2 und den historischen täglichen Volatilitäten in jedem der letzten 10 Jahre geschätzt und dann in eine erwartete jährliche Volatilität (mal die Wurzel von 365) konvertiert werden.
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Mit der so für jeden einzelnen Titel bestimmten Verteilung kann eine klassische Markowitz-Optimierung des Universums der durch die zuvor beschriebenen Verfahrensschritte vorselektierten Aktien durchgeführt werden.
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Ebenso kann für jeden Titel des Universums der vorselektierten Aktien durch die zuvor beschriebenen Verfahrensschritte auch eine ESG-Auswahloptimierung durch eine angepasste Markowitz-Optimierungdurchgeführt werden, da die positive Auswahl nicht auf ESG-Kriterien, sondern auf SDG-Innovationskriterien basiert, die aus von ESG-Kriterien zu unterscheidenden Merkmalen bestehen, wobei die Markowitz-Markteffizienz-Linie die risikoangepasste Rendite maximiert.
wobei
- - Alpha = Ertragspräferenzparameter
- - BETA = Risikopräferenz-Parameter
- - SIGMA = Standardabweichung
- - Rf = erwarteter Ertrag
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In einigen Ausführungsformen ist es auch möglich, unterschiedliche Investorenpräferenzen hinsichtlich der gesellschaftlichen Verantwortung mit Hilfe einer angepassten Markowitz-Optimierung zu berücksichtigen. Zu diesem Zwecke kann die Markowitz-Gleichung um den Parameter Gesellschaftlicher Verantwortlichkeitscore, im folgenden „SR Score“, erweitert werden.
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In einigen Ausführungsformen kann die angepasste Markowitz-Gleichung bei Ausführung dieser Modifikation wie folgt ausgedrückt werden
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Dies kann dann durch Lagrange-Optimierung bestimmt werden, wobei
- - y = Präferenzparameter für den SR Score
- - θ = SR Score nach Thomson Reuters ASSET 4 Datenbank mit mehr als 4000 Aktien, die jeder vertretenen Aktie einen ESG Score zwischen 0 und 1 zuordnet. Wird eine nach den vorangegangenen Methodenschritten vorselektierte Aktie in diesem ASSET 4-Portfolio nicht dargestellt, erhält sie den ESG-Score von 0. Dies ermöglicht es dem Investor ein ESG-optimiertes Portfolio nach seiner eigenen ESG-Präferenz aus dem durch die vorangegangenen Methodenschritte vorselektierten Universum anstelle eines Markowitz-Portfolios zu erstellen.
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Dank der wie zuvor beschrieben implementierten Markowitz-Optimierung kann die Rechenvorrichtung eine optimierte Portfolio-Implementierung mit einem reduzierten Einsatz von rechnerischen Ressourcen im Vergleich zur Rechenvorrichtung und/oder zu Algorithmen nach dem Stand der Technik implementieren.
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Die hierin beschriebenen Ausführungsformen sind exemplarisch und erläuternd und schränken die Erfindung, wie in den Ansprüchen definiert, nicht ein.
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Bezugszeichenliste
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- 1000:
- Computernetzwerk
- 1100A:
- Computer
- 1100B:
- Smartphone, Tablet
- 1100C:
- Server
- 1200:
- Netzwerk
- 2100:
- Rechenvorrichtungsarchitektur
- 2110-2111:
- Prozessor
- 2120-2121:
- Speicher
- 2130-2132:
- Schnittstelle
- 2140-2141:
- Softwareelement
- 2150-2151:
- Datenspeicher
- 2160-2161:
- Softwareelement
- 2170-2171:
- Display
- 2180:
- Eingabegerät
- 2190:
- Zeigevorrichtung
- 3000:
- Vorgang
- S3000:
- Empfangen von Bestandsdaten
- S3100:
- Sitzerkennung
- S3200:
- Sitzevaluierung
- S3300:
- Ermittlung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung
- S3400:
- Evaluierung der Ziele der nachhaltigen Entwicklung
- S3500:
- Ermittlung der Theorie der Veränderung
- S3600:
- Evaluierung der Theorie der Veränderung
- S3700:
- Ermittlung von Ausschlusskriterien
- S3800:
- Evaluierung von Ausschlusskriterien
- S3910:
- Bestandsannahme
- S3920:
- Bestandsverweigerung
