JP2003085376A - Automatic portfolio design system and recording medium - Google Patents

Automatic portfolio design system and recording medium

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JP2003085376A
JP2003085376A JP2002198945A JP2002198945A JP2003085376A JP 2003085376 A JP2003085376 A JP 2003085376A JP 2002198945 A JP2002198945 A JP 2002198945A JP 2002198945 A JP2002198945 A JP 2002198945A JP 2003085376 A JP2003085376 A JP 2003085376A
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asset
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JP2002198945A
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Inventor
Hisaya Matsuhisa
久也 松久
Original Assignee
Mit:Kk
株式会社エムアイティ
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an automatic portfolio design system capable of quickly and positively forming an optimum portfolio of assets. SOLUTION: In the automatic portfolio design system 1, a transitional situation over time of the sum total of object assets when it is considered that a present portfolio will be maintained in the future is forecasted on the basis of object assets particular information, expected earning rate information (earning rate information pre asset class) of each asset class composing the assets and expenditure contents particular information, and a recommendation portfolio of the object assets is determined so as to improve the transitional situation over time in response to a forecast result. Accordingly, the optimum portfolio of the assets can be quickly and positively formed without much expert knowledge at an individual level or the like.

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】本発明は、ポートフォリオ自動設計システム及び記録媒体に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION [0001] [Technical Field of the Invention The present invention relates to the portfolio automated design system and a recording medium. 【0002】 【従来の技術】我が国では1990年代に入っていわゆるバブル経済が崩壊し、不動産価格の大幅下落を筆頭に、株価や資産ストック価格の崩壊を引き起こして長期不況の時代に入った。 2. Description of the Prior Art Japan's so-called bubble economy collapsed in the 1990s, led by significant decline in real estate prices, it has entered the era of long-term recession, causing the collapse of stock prices and asset stock price. また、1980年代のバブル経済のいわばツケともいえる不良債権問題などによって、銀行を始めとする各種金融機関の経営状況が悪化して低金利状態が続いているばかりでなく、一部金融機関においては経営破綻も生ずる等、危機的な状況を呈し始めている。 In addition, by such bad loan problem that can be called so to speak force of the 1980s bubble economy, not only the business conditions of the various financial institutions including the Bank has continued to have low interest rates condition worse, in some financial institutions bankruptcy also occur etc., are beginning to exhibit a critical situation. このような現状の打開策として、日本政府は200 As a breakthrough of this situation, the Government of Japan 200
1年までにこれまで制約の多かった金融の自由化を進め、それを「日本版ビッグバン」と銘打って金融改革に乗りだすことを既に公表している。 Promoting the liberalization of the past were often constrained finance up to one year, it has already announced that it hailed as "Japan Big Bang" begins to take on financial reform. 【0003】そして、このような状況を受けて、各種金融機関や投資家のみならず、一般市民も未来への展望を開くために資産運用に対する根本的な意識改革を迫られている。 [0003] Then, in response to such a situation, as well as various financial institutions and investors only, it has been faced with a fundamental awareness to the general public asset management in order to open up prospects for the future. 例えば、個人の人生に目を向けてみると、例えば結婚、住宅取得、子供の教育、老後など、資金を必要とするさまざまな出来事(すなわち、資金イベント)が待ち構えている。 For example, if we look to the personal life, for example marriage, to acquire housing, children's education, such as old age, it funds a variety of events that require (ie, funding events) are waiting. そして、手持ちの資金や資産が限られている場合は、各種資金イベントを全てこなすことが困難あるいは不可能な状況に立ち至ることもありうる。 Then, if it is a hand-held funds and assets are limited, that Konasu all the various funds events may also may be Tachiitaru a difficult or impossible situation. これは、個人の生活が破綻することを意味している。 This means that the individual's life to collapse. 【0004】上述のような破綻を回避する方法としては、生活費を切り詰める、あるいは資金イベントの目標額を減額する等が考えられるが、これはこなすべき資金イベントとは直接的な関係を有さない生活部分での苦労や犠牲、あるいは所期の資金イベント目標に対する少なくとも部分的な断念を強いるわけであるから、決して前向きの方法とはいえない。 [0004] As a method to avoid the above-mentioned collapse, cut down the cost of living, or is such as to reduce the target amount of funds event seems, this does not have a direct relationship to the fund events to Konasu struggle and sacrifice in the living part, or because it is not forcing at least a partial abandoned to the desired funds event goals, it can not be said that never positive way. そこで、もう一つ考えられる方法が、全ての資金イベントが達成できる投資収益率で資産を運用することである。 So, it is that the method that is another idea is, to operate the assets in the investment rate of return all funds events can be achieved. しかしながら、この低金利時代にあっては、普通預金や定期預金といった通常の預貯金では、もはや1%を下回る利率しか見込めず、顕著な収益効果は到底期待できそうにない。 However, this is a low interest rates era, in savings and time deposits usually of such deposits, not be expected only interest rate lower than the longer one percent, a significant revenue impact is not far from likely to be expected. そこで、株式あるいは投資信託といった収益性の高い各種商品にも目を向け、これを資産中に取り込んでいくことが有効ということとなる。 So, even turning to high variety of products profitable, such as stocks or mutual funds, it becomes that there is effective to go capture this in the asset. 【0005】また、前述の金融自由化に伴い、銀行・証券・保険分野への参入促進も図られることとなり、例えば従来の金融制度では認められていなかった銀行窓口での投資信託などの高収益性商品の販売も、1997年からスタートすることが既に決まっている。 [0005] In addition, high-income, such as investment trusts in the previous financial With the liberalization, will be promoted also enter the promotion of the banking, securities and insurance sector, bank counter, for example, has not been recognized by the conventional financial system sale of sex goods also, is possible to start from 1997 have already been determined. そして、一般個人のこれらの高収益性商品への関心が高まることとも相俟って、来る数年の間には金融業界は激しい競争の時代に突入し、各業種において売上拡大あるいはサービス向上等への動きが、それぞれ生き残りをかけて展開されるものと予想される。 And, and that these interest in high-profitability products of the general individual increases I also phase 俟, the financial industry has entered an era of fierce competition between the several years to come, increase sales or service such as improvement in each industry move to is expected to be respectively deployed survival. 【0006】 【発明が解決しようとする課題】ところで、上述のような高収益性商品は、株式にその典型例を見るように収益性が高い反面、不用意な運用を行なうと元本割れや負債発生、極端な場合は自己破産など失敗のリスクも極めて高い。 [0006] The object of the invention is to be Solved by the way, highly profitable products, such as described above, the other hand is more profitable to look at a typical example in stock, principal cracking Ya Doing inadvertent operation liabilities, the extreme case is very high risk of failure, such as personal bankruptcy. 従って、これらの商品を資産に組み込んで的確な運用を行なうには、いわゆるリスク分散の考え方が重要である。 Therefore, in order to perform an accurate operation by incorporating these products in the asset, the concept of so-called risk dispersion is important. 簡単に説明すれば、資産中において、元本割れなどの心配のない安全性の高い商品(資産あるいはアセットクラス)の比率を高めればリスクは低下するが、トータルとしての収益性が減じ、すべての資金イベントを達成できる確率が低下する。 Briefly, during the asset, but risk if Takamere ratio worry-free highly secure product (asset or asset class), such as principal loss decreases, reducing the profitability of the total, all the probability that the fund events can be achieved is reduced. 逆に、収益性の高い商品の比率を高めると、トータルとしての収益性が増大し、すべての資金イベントを達成できる確率も上がるが、失敗のリスクも大きくなる。 Conversely, increasing the proportion of highly profitable products, and increased profitability as a total, but all of the funds events probability also increases that can be achieved, the risk of failure is also increased. 従って、リスク−リターンの異なる複数のアセットクラスをある配分(ポートフォリオ)で組み合わせる場合、全ての資金イベントの達成を図りつつ、リスクを最小化できる配分ポイント(いわゆるベストミックス)が存在するはずである。 Therefore, the risk - when combined in the allocation in a plurality of asset classes with different return (portfolio), while reducing the achievement of all funds events, distribution points that risk can be minimized (so-called best mix) should exist. 【0007】しかしながら、このベストミックスの算出は一般に面倒であり、専門知識を有する者でも長時間を要し、あまり知識の少ない個人レベル等では対応不能なこともある。 [0007] However, the calculation of the best mix is ​​generally cumbersome, takes a long time is also a person with expert knowledge, there is also a non-response is a very small personal level, etc. of knowledge. また、仮に資産のベストミックスが的確に算出できたとしても、次には、これを個々の資金イベントにどう合理的に割り付けるかという、新たな問題が待ち構えている。 In addition, even if the best mix of assets can be calculated accurately, to the next, that or assign this if reasonable to individual funds events, new problems are waiting. 従って、資金運用に関するこのような問題解決にあっては、極めて高度の知識と判断力が要求されるのであるが、経験の少ない個人レベルにおいては的確かつ迅速なアプローチをとることは現状では不可能に近い。 Thus, funds in such a problem solving relates to production, very but advanced knowledge and judgment is being requested, the less individuals experienced impossible at present is to take appropriate and quick approach close to. 【0008】また、このような問題は、実は購入者側のみに留まるだけではない。 [0008] In addition, such a problem, in fact, not only remain only to the buyer side. 例えば高収益性商品への需要が高まり販売競争が激化してくると、新規参入となる銀行などでは顧客獲得のために一層のサービス向上に努めなければ淘汰の憂き目も避けがたくなる。 For example, if sales competition increased demand for high-profitable products come intensified, it becomes unavoidable selection of hardship endeavor to further improve service for customers acquired in a bank to be the new entrants. そのためには、購入者側の資産状況を考慮して、商品購入に際しての的確なアドバイスを行なうなど、具体的な情報提供をサービスの一環として行なうことも重要な戦略となる。 To do this, consider the financial situation of the purchaser side, such as performing an accurate advice when making a product purchase, it is also an important strategy be carried out to provide specific information as part of the service.
しかしながら、現状では絶対的な経験が不足しているために、競争に耐え得るだけの情報提供ノウハウを短期間の内に獲得することは絶望的といってもよい。 However, at present in order to absolute experience is insufficient, it may be said that desperate to win the only information provided know-how can withstand the competition within a short period of time. 【0009】本発明の課題は、個人レベル等であまり専門知識を有していなくとも、資産の最適なポートフォリオを迅速かつ確実に形成することができるポートフォリオ自動設計システムと、そのポートフォリオ自動設計システムの機能をコンピュータ上で実現するためのプログラムを記憶した記録媒体とを提供することにある。 [0009] The present invention challenge is even not have much expertise at the individual level, etc., and portfolio automated design system optimal portfolio assets can be quickly and reliably formed, the portfolio automated design system function is to provide a recording medium storing a program for realizing on a computer. 【0010】 【課題を解決するための手段及び作用・効果】上述の課題を解決するために、本発明のポートフォリオ自動設計システムは、複数のアセットクラスからなる対象資産の、現在の総額及び現在のポートフォリオ(以下、現在ポートフォリオという)を直接的又は間接的に特定するための対象資産特定情報を入力する対象資産特定情報入力手段と、将来見込まれる支出内容を直接的又は間接的に特定する支出内容特定情報を入力する支出内容特定情報入力手段と、アセットクラス毎の将来における期待収益率を直接的又は間接的に特定するためのアセットクラス別収益率情報を記憶するアセットクラス別収益率情報記憶手段と、現在ポートフォリオが将来においても維持されたと考えた場合の、対象資産の総額の経時的推移状況の予 [0010] means and the action and effects for Solving the Problems To solve the problems described above, the portfolio automated design system of the present invention, the assets comprising a plurality of asset classes, current total and current portfolio (hereinafter, referred to as the portfolio current) and assets specifying information input means for inputting a target asset identification information for identifying directly or indirectly, directly or indirectly expenditures contents specifying the expected future spending contents and spending contents specifying information input means for inputting specific information, directly or indirectly to store the asset class specific return information for identifying asset class specific return information storage means expected rate in the future for each asset class when, in the case of considering the portfolio current is maintained in the future, the time course situation of total assets pre 測情報(以下、資産推移基本予測情報という) Measurement information (hereinafter referred to as asset transition basic prediction information)
を、対象資産特定情報と、支出内容特定情報と、アセットクラス別収益率情報とに基づいて生成する資産推移基本予測情報生成手段と、その生成された資産推移基本予測情報とアセットクラス別収益率情報とに基づいて、上記経時的推移状況を好転させるための対象資産の推奨ポートフォリオを決定する推奨ポートフォリオ決定手段と、その推奨ポートフォリオの決定内容を出力する推奨ポートフォリオ出力手段と、を備えたことを特徴とする。 And a target property specifying information, expenditures content and specific information, and asset transition basic prediction information generating means for generating on the basis of the asset by class return information, asset transition basic prediction information and another asset class return its generated based on the information, the recommended portfolio determining means for determining a recommended portfolio assets for turn around the time course conditions, the recommended portfolio output means for outputting the determined content of the recommended portfolio, further comprising a and features. 【0011】アセットクラスは資産種別のことであり、 [0011] The asset class is that of the asset type,
基本的に自由に設定できるが、例えば元本が実質的に保証される安全性金融資産(あるいは商品:例えば普通預金、定期預金、貯蓄預貯金、定額貯金、割引金融債、利付き金融債、中期国債ファンド、MMF(マネーマネジメントファンド)、公社債投資信託、貸付信託、金貯蓄口座、抵当証券など)と、元本割れの可能性はあるが安全性金融資産よりは期待収益率の高い収益性金融資産(あるいは商品:例えば株式、投資信託、転換社債、ワラント付き社債、外貨預金、実績配当型金銭信託など) But basically can be set freely, for example principal is substantially guaranteed the safety of financial assets (or products: for example savings, time deposits, savings deposits, the straight-line savings, discount bank debentures, interest-bearing bank debentures, medium-term government bond funds, MMF (money Management fund), bond investment trust, loan trusts, gold savings accounts, and mortgage-backed securities, etc.), high profitability finance the expected rate of return than there is a possibility of loss of principal is safe financial assets asset (or products: for example shares, investment trusts, convertible bonds, warrants with bonds, foreign currency deposits, such as the actual dividend type money in trust)
との少なくとも2種類を含むものとすることができる。 It can be assumed to include at least two types of.
また、必要に応じて安全性金融資産のうち、特に流動性の高いもの(例えば普通預金、MMF、中期国債ファンドなど)を、流動性金融資産としてアセットクラスを分離して設定することもできる。 Also, of the safe financial assets as needed, particularly highly liquid (eg savings, MMF, medium-term government bond funds, etc.) can also be set by separating the asset class as liquid financial assets. また、アセットクラスは金融資産に限らず、例えば土地や建物などの固定資産や、鉱物、金属地金、農産物、あるいは工業製品などであってもよい。 In addition, the asset class is not limited to financial assets, such as fixed assets and such as land and buildings, minerals, metal bullion, agricultural products or may be an industrial products,. 一方、ポートフォリオは、対象資産の種別配分、すなわち対象資産に占める各アセットクラスの比率のことである。 Meanwhile, portfolio type allocation of assets, that is to say the proportion of each asset class to total assets. 【0012】上記ポートフォリオ自動設計システムによれば、対象資産特定情報と、資産を構成する各アセットクラス(資産種別)の期待収益率情報(アセットクラス別収益率情報)と、支出内容特定情報とに基づいて、現在ポートフォリオが将来においても維持されたと考えた場合の対象資産の総額の経時的推移状況を予測し、その予測結果を受けて、その経時的推移状況を好転させるように対象資産の推奨ポートフォリオを決定するようにした。 According to the portfolio automated design system, and the target asset specific information, and each asset classes that make up the assets expected return information (asset class specific return information) (asset type), on the expenditure content identification information based on the current portfolio predicts time course situation of total assets when considered to have been well maintained in the future, receives the result of the prediction, it recommended assets to turn around its time course situation It was to determine the portfolio. 従って、個人レベル等であまり専門知識を有していなくとも、資産の最適なポートフォリオを迅速かつ確実に決定することができる。 Therefore, even on an individual level, etc. not have much expertise can be determined quickly and reliably the optimal portfolio assets. なお、本発明においては、例えば定年以降の資産運用について推奨ポートフォリオを求める場合など、利用者にとって現実には将来のある特定の一時点となるべきものを、仮想的に「現在」として取り扱う場合もあるものとする。 In the present invention, for example, the case of obtaining the recommended portfolio for asset management after retirement, what in reality should be a specific point in time in the future for the user, even if virtually treated as "current" and a certain thing. 【0013】なお、上記支出内容特定情報以外に、資産運用収益以外の収入内容を特定する収入内容特定情報、 [0013] It should be noted that, in addition to the above expenditure content specific information, revenue content specific information to identify the revenue content other than investment income,
あるいは負債内容を特定する負債内容特定情報を別途入力し、これらも考慮して資産推移基本予測情報を生成するようにすることができる。 Alternatively separately enter liability content identification information for identifying the liability content, we also take into account may be adapted to generate an asset transition basic prediction information. これにより、より精密な資産推移基本予測情報を得ることができ、ひいては推奨ポートフォリオの決定精度も向上させることができる。 Thus, it is possible to obtain a more accurate asset transition basic prediction information, can also be improved accuracy of determining therefore recommended portfolio. 【0014】次に、アセットクラス別収益率情報は、各アセットクラス毎の収益率の過去の実績値の情報(収益率過去実績情報)を含むものとすることができる。 [0014] Next, asset class-specific rate of return information can be assumed to include the information (rate of return past performance information) of the past of the actual value of the rate of return for each asset class. アセットクラス毎の収益率の過去の実績値に基づいて、将来におけるその資産の収益率の期待値(期待収益率)を一定の精度で予測でき、ひいてはそれを用いて決定される推奨ポートフォリオの有効性を高めることが可能となる。 Based on historical data of the rate of return for each asset class, predictable expectation of return of its assets in the future (expected rate) with a constant precision, effective recommended portfolio is determined thus using it it is possible to enhance the resistance. 【0015】次に、推奨ポートフォリオ決定手段は、対象資産全体の運用収益率をポートフォリオ収益率として、現在ポートフォリオを採用した場合のポートフォリオ収益率の将来における期待値(現在ポートフォリオ期待収益率)を、対象資産特定情報とアセットクラス別収益率情報とに基づいて算出する現在ポートフォリオ期待収益率算出手段と、現在ポートフォリオ期待収益率よりも大きい所定のポートフォリオ収益率目標値を設定するポートフォリオ収益率目標値設定手段と、その設定されたポートフォリオ収益率目標値を達成するための、最適ポートフォリオを算出してこれを推奨ポートフォリオとする最適ポートフォリオ算出手段と、を含むものとして構成できる。 [0015] Next, the recommended portfolio decision means, the rate of return on plan assets of the entire assets as a portfolio rate of return, the expected value in the future of the portfolio rate of return in the case of currently employs a portfolio (the current portfolio expected rate of return), subject currently portfolio expectations and profitability calculation means, portfolio return target value setting means for setting a predetermined portfolio return target value larger than the current portfolio expected rate that is calculated based on the asset identification information and assets by class return information When, can be configured to include to achieve the set portfolio earnings ratio target value, and the optimum portfolio calculating means for the recommended portfolio this by calculating the optimal portfolio, the. 【0016】上記構成では、現在のポートフォリオ(現在ポートフォリオ)を採用した場合の対象資産全体の運用収益率(ポートフォリオ収益率)を現在ポートフォリオ収益率として算出し、またポートフォリオ収益率目標値をその現在ポートフォリオ収益率よりも大きく設定し、さらにそのポートフォリオ収益率目標値が達成できるようにポートフォリオを最適化して、これを推奨ポートフォリオとするようにした。 [0016] In the above configuration, calculated rate of return on plan assets of the entire assets in the case of adopting the current portfolio (portfolio current) (the portfolio rate of return) as the current portfolio rate of return, also the current portfolio the portfolio rate of return target value It is set larger than profitability, further to optimize the portfolio as its portfolio return target value can be achieved, and so that the recommended portfolio this. これにより、推奨ポートフォリオ使用時の達成対象資産の総額の経時的推移状況を、現在ポートフォリオを使用した場合よりもほぼ確実に好転させることが可能となる。 Thus, the time course situation of total achievement assets when recommended portfolio used, it is possible to turn around almost certainly than when currently used portfolio. この場合、ポートフォリオ収益率目標値は、資産推移基本予測情報の内容が、 In this case, the portfolio rate of return target value, the contents of the asset transition basic prediction information,
将来のある特定時期(以下、資産ショート時期という) A future specific time (hereinafter referred to as asset short time)
において資産総額が負に転ずるものとなった場合に、その負に転ずる時期が該特定時期(資産ショート時期)よりも所定期間以上先に延びるように設定することができる。 In the case of total assets becomes that starts to negative, can be time to turn on the negative is set so as to extend above a predetermined period or longer than the specific time (assets short time). これにより、さらに合理的な推奨ポートフォリオの決定が可能となる。 As a result, it is possible to further determine the reasonable recommended portfolio. 【0017】次に、アセットクラス別収益率情報は、収益率過去実績情報に基づいて算出された各アセットクラス毎の収益率の平均値(アセットクラス期待収益率)を反映した情報(アセットクラス期待収益率情報)と、同じく分散を反映した情報(アセットクラス分散情報) [0017] Next, the asset class-specific rate of return information, information (asset class expected to reflect rate of return average value of the rate of return on past experience for each asset class, which is calculated on the basis of information (asset class expected rate of return) and the rate of return information), same information that reflects the dispersion (asset class variance information)
と、同じくアセットクラス間の共分散を反映した情報(アセットクラス共分散情報)とを含むものとすることができる。 When, it can be made similarly containing the information reflecting the covariance between asset classes (asset class covariance information). この場合、最適ポートフォリオ算出手段は、 In this case, the optimal portfolio calculation means,
次の2つの要件を含むものとして構成できる。 It can be configured to include the following two requirements. 【0018】効率的フロンティア決定手段:ポートフォリオ収益率の将来における期待値(以下、ポートフォリオ期待収益率という)の各種値毎に、対象資産全体の収益率の分散(以下、ポートフォリオ分散という)を最小とするアセットクラスの配分を、上記アセットクラス期待収益率情報とアセットクラス分散情報とアセットクラス共分散情報とに基づいて算出し、ポートフォリオ期待収益率とポートフォリオ分散とアセットクラス配分との関係を示す効率的フロンティアを決定する。 The efficient frontier determining means: the expected value of future portfolio return (hereinafter referred to as the portfolio expected rate) for each different values ​​of the variance of the return of the entire assets (hereinafter, referred to as portfolio diversification) and minimum the distribution of asset classes, calculated on the basis of the above asset classes expected rate information and asset classes shared information and asset class covariance information, efficient showing the relationship between the portfolio expected rate and portfolio diversification and asset class allocation to determine the frontier. ポートフォリオ収益率達成関連確率表作成手段:ポートフォリオ収益率が、ポートフォリオ期待収益率とポートフォリオ分散とをそれぞれ平均及び分散とする所定の確率分布(例えば正規分布)に従うものと仮定して、ポートフォリオ収益率の各種値毎の未達成確率又は達成確率(両者を総称して、達成関連確率という)を、効率的フロンティア上の所定の各点毎に与えられるポートフォリオ期待収益率とポートフォリオ分散との組毎に算出し、それら達成関連確率の算出値をポートフォリオ期待収益率及びポートフォリオ収益率に対応付けて二次元的に配列したポートフォリオ収益率達成関連確率表を作成する。 Portfolio return achieved associated probability table creating means: portfolio rate of return, assuming to follow a predetermined probability distribution for the portfolio expected rate and portfolio diversification and the respectively mean and variance (e.g. a normal distribution), the portfolio return (collectively both, achieved in that associated probability) not achieve probability or probability of achieving each type values ​​calculated, each set of the predetermined portfolio expected rate applied to each point of the portfolio diversification on efficient frontier and, creating a portfolio return achieved associated probability table arrayed two-dimensionally in correspondence with the calculated value of their achievement associated probability portfolio expected rate and portfolio returns. 【0019】そして、最適ポートフォリオ算出手段は、 [0019] Then, the optimal portfolio calculation means,
上記ポートフォリオ収益率達成関連確率表上において、 In the above-mentioned portfolio rate of return achieved related probability on the table,
設定されたポートフォリオ収益率目標値に対応する達成関連確率のうち、未達成確率が最も値の小さくなるもの又は達成確率が最も値の大きくなるものに対応するポートフォリオ期待収益率を読み取り、効率的フロンティア上においてその読み取ったポートフォリオ期待収益率に対応するアセットクラス配分を、最適のポートフォリオとして決定するものとすることができる。 Of achieved associated probability corresponding to the set portfolio earnings ratio target value, read the portfolio expected rate corresponding to those small ones or achieve probability unmet probability most value consisting highest value of large, efficient frontier the asset classes allocation corresponding to the read portfolio expected rate in the above, can be made to determine the optimal portfolio. 【0020】上記構成において使用される効率的フロンティアは、各々のポートフォリオ期待収益率(すなわちリターン)に対してポートフォリオ分散(すなわちリスク)を最小とする最適なアセットクラスの配分の集合である。 The efficient frontier for use in the above arrangement is the set of allocation optimal asset classes to minimize the portfolio variance (ie risk) for each portfolio expected rate of return (i.e. return). そして、ポートフォリオ収益率達成関連確率表は、上記効率的フロンティア上の各アセットクラスの配分について、ポートフォリオ収益率の各種値のそれぞれの達成できない(又は達成できる)確率をまとめたものである。 The portfolio return achieved associated probability table for the allocation of each asset class on the efficient frontier can not each achieve different values ​​of portfolio return (or achieve) a summary of the probability. この表を参照することにより、先に設定されたポートフォリオ収益率目標値を達成するために、どのポートフォリオ期待収益率を採用することが未達成確率が最も小さくなるか(あるいは達成確率が最も大きくなるか)を決定することができる。 By referring to this table, in order to achieve a portfolio return target value previously set, the probability is not met to adopt any portfolio expected rate of return is smallest or (alternatively achieved probability is largest or) it can be determined. そして、その未達成確率が最小となる(あるいは達成確率が最大となる)ポートフォリオ期待収益率に対応するアセットクラスの配分を効率的フロンティアに基づいて求め、これを最適のポートフォリオ、すなわち推奨ポートフォリオとして決定する。 Then, (a or achieve probability maximum) its unachieved probability is minimized determined based allocation asset classes corresponding to the portfolio expected rate efficient frontier, we determine this optimum portfolio, namely as a recommended portfolio to. これにより、ポートフォリオ収益率目標値の達成確率が最も高くなる推奨ポートフォリオを、極めて合理的に決めることが可能となる。 As a result, the recommended portfolio to achieve the probability of the portfolio rate of return target value is the highest, it is possible to determine very reasonable. 【0021】上記本発明のポートフォリオ自動設計システムには、入力された支出内容特定情報に基づいて、将来見込まれる1ないし複数の資金イベントの各発生時期の情報とその最終必要金額の情報とを少なくとも含む資金イベント情報を生成する資金イベント情報生成手段と、推奨ポートフォリオに基づいて、対象資産の各アセットクラスへの配分額(アセットクラス配分額)を算出するアセットクラス配分額算出手段と、各アセットクラスのうち予め定められたものについて、そのアセットクラス配分額に対する各資金イベント毎の割付額を、資金イベント情報を参照して算出する資金イベント割付額算出手段と、その算出結果を出力する資金イベント割付額出力手段と、を付加することができる。 [0021] The portfolio automated design system of the present invention, based on the input expenditure contents specifying information, at least the expected future 1 to each occurrence time information of the plurality of funding event and its final required amount of information and funding the event information generating means for generating funds event information, including, on the basis of the recommended portfolio, and asset class allocation amount calculation means for calculating allocations to each asset class of the target assets (asset class allocations), each asset class in advance for a defined one, the allocation amount for each funding event for that asset class allocations, and financial event allocation amount calculating means for calculating with reference to funding event information, funds event allocation for outputting the calculation result of the it can be added and forehead output means. 【0022】例えば資産運用等について経験や知識の少ない一般の利用者にとっては、算出された推奨ポートフォリオにより資産をどう有効配分するかという問題よりも、自己の人生において将来発生するであろう資金イベント、例えば、結婚資金、出産費用、子供の教育資金、 [0022] For example, for asset management, such as for the experience and knowledge of the little general user, than the problem of whether to effectively distribute the assets by the recommended portfolio that has been calculated, the fund will occur in the future at your own life events , for example, marriage fund, childbirth expenses, children's education funds,
住宅購入資金、余暇資金、老後資金などについて、どのようなアセットクラス(種別)の資産で運用するのが有効であるかという、具体的な情報の方がより重要である。 Housing purchase fund, leisure funds, for such as retirement funds, that any asset class or is effective to operate in assets (type), more specific information is more important. 上記構成によれば、入力された支出内容特定情報に基づいて各資金イベントの発生時期と最終必要金額とを求め、また推奨ポートフォリオに基づいて対象資産の各アセットクラスへの配分額を算出し、所定のアセットクラスの配分額に対する各資金イベント毎の割付額を、資金イベント情報(すなわち、必要時期と金額)を参照して算出するようにしている。 According to the above-described configuration, it asked the time and the final necessary amount of occurrences of each fund event on the basis of the input expenditure content specific information, also to calculate the amount allocated to each asset class of assets on the basis of the recommended portfolio, the allocation amount for each funding event for allocations of a given asset class, and to calculate with reference to the funds event information (i.e., required timing and amount). これにより、利用者は、将来の各種資金イベントを個々に見据えた、より明快な資産運用情報を簡単に得ることができる。 As a result, the user can with an eye to the individual in the future of the various funds events, to easily obtain a more clear asset management information. 【0023】なお、支出内容特定情報には、資金イベントの各発生時期の情報とその最終必要金額の情報とをあらわに含ませておき、資金イベント情報生成手段はこれを流用するものとして構成してもよい。 [0023] Note that the expenditure contents specifying information, previously moistened with the generation timing of the information of money event and the information of the final required amount uncovered, cash event information generating means configured as to divert this it may be. しかしながら、 However,
多くの利用者にとっては、具体的な資金イベント情報を含んだ形での支出内容特定情報の入力が困難であることも多い。 For many users, it is also often the input of expenditure content specific information in the form that contains the specific funding event information is difficult. この場合は、資金イベント情報生成手段は、支出内容特定情報の入力内容から、個々の資金イベントの内容(例えば資金イベントの種別、発生時期及び必要金額等)を特定する資金イベント内容特定情報を生成する構成とすることができる。 In this case, cash event information generating means, the input content spending contents specifying information, generates the funds event content specifying information for specifying the contents of the individual funding event (e.g. type of funding event occurrence time and required amount, etc) it can be configured to. 【0024】資金イベント情報は、複数の前記資金イベントに対し、それらを割り当てるべきアセットクラスを特定する割当アセットクラス特定情報を含むものとすることができる。 The funding event information, the plurality of the funding event can be assumed to include an allocation asset class specific information for identifying the asset classes to assign them. そして、資金イベント割付額算出手段は、割当アセットクラス特定情報を参照して、各資金イベント毎の割付額を対応するアセットクラスの配分額に分配するものとすることができる。 The funding event allocation amount calculation means may be those with reference to the allocation asset class specific information, it distributes the allocated amount of each funding event allocations of the corresponding asset class. すなわち、資金イベントが特定された場合、これにどのアセットクラスの資産を割り付けるべきかを、割当アセットクラス特定情報の形で予め定めておけば、それぞれのアセットクラスの配分額に対する各資金イベント毎の割付額を簡単に算出することができる。 That is, if the funds event is identified, or be allocated assets which asset classes to, be previously defined by the form of the assigned asset class specific information, for each funding event for allocations of each asset class it is possible to easily calculate the allocation amount. 【0025】また、資金イベント割付額算出手段は、資金イベントの最終必要金額の情報と、該資金イベントに対応するアセットクラスの期待収益率とに基づいて、その資金イベントに割り当てられたアセットクラスの資産を当該期待収益率で運用したときに、最終必要金額の条件を達成するための現在必要な元本金額を算出し、これを上記割付額とするものとして構成できる。 [0025] In addition, the fund event allocation amount calculation means, and the information of the final necessary amount of funds event, based on the expected rate of return of the asset class corresponding to said resource gold event, the asset class that has been assigned to the fund event assets when operated in the expected rate, it calculates the current required principal amount to achieve the conditions of the final required amount, which can be configured as the above allocation amount. これにより、各資金イベントの最終必要金額の条件を達成するための現在必要な割付額を合理的に算出することができる。 As a result, it is possible to reasonably calculate the current required allocation amount to achieve the conditions of the final necessary amount of each fund events. 元本金額を算出は、例えば上記期待収益率を利率とする複利計算により行うことができる。 Calculating a principal amount can be carried out, for example, by compounding to rate the expected rate. 【0026】また、各資金イベントには、対応するアセットクラス配分額への割付順位を予め定めておくことができ、資金イベント割付額算出手段は、割付順位が上位の資金イベントから順にアセットクラス配分額への割り付けを行うものとすることができる。 [0026] In addition, each fund event, can be left defines the allocation order to the corresponding asset class allocations in advance, is funding the event allocation amount calculation means, allocation ranking asset class allocations in order from the top of the fund events it can be made to carry out the assignment to the forehead. これにより、例えば重要度の高い資金イベントから順にアセットクラス配分額への割付けを行うことができるので、利用者の安心感をより高めることができる。 As a result, it is possible to perform the allocation to the asset class allocations in order from high capital event, for example, degree of importance, it is possible to further enhance the sense of security of the user. 【0027】なお、本発明の記録媒体は、以上説明したポートフォリオ自動設計システムにおける各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを、コンピュータで読み取り可能な状態でCD−ROM、フロッピー(登録商標)ディスク、光磁気ディスク、ROMカードなどの記録媒体に記録したことを特徴とする。 [0027] The recording medium of the present invention, or a program for causing a computer to function as each means in the portfolio automated design system described, CD-ROM readable state computer, a floppy disk, magneto-optical disks, by recording on a recording medium such as a ROM card, characterized. これにより、該記録媒体に記憶されたプログラムをコンピュータにインストールすることで、上記本発明のポートフォリオ自動設計システムを簡単に実現することができる。 Thus, by installing the program stored in the recording medium into a computer, it is possible to easily realize the portfolio automated design system of the present invention. 【0028】 【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、図面に示す実施例を参照して説明する。 [0028] PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the embodiments of the present invention will be described with reference to embodiments shown in the drawings. 図1は本発明のポートフォリオ自動設計システム1の一実施例の全体構成を示すブロック図である。 Figure 1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment of the portfolio automated design system 1 of the present invention. すなわち、ポートフォリオ自動設計システム1の要部をなすのはコンピュータ50であって、I/Oポート2を備え、これにCPU3、RO That is, the forms the main part of the portfolio automated design system 1 is a computer 50, comprising an I / O port 2, this CPU 3, RO
M4及びRAM5、CD−ROMドライブ8あるいはフロッピディスクドライブ9等の記録媒体読取手段、ハードディスクドライブ(以下、HDDと記す:アセットクラス別収益率情報記憶手段)10等が接続されている。 M4 and RAM 5, CD-ROM drive 8 or the recording medium reading means such as a floppy disk drive 9, a hard disk drive (hereinafter, referred to as HDD: asset class specific return information storage means) 10, etc. are connected.
また、コンピュータ50のI/Oポート2には、キーボード6あるいはマウス7等の入力手段(対象資産特定情報入力手段、支出内容特定情報入力手段)、プリンタ1 The I / O port 2 of the computer 50, an input means such as a keyboard 6 or mouse 7 (assets specifying information input means, spending contents specifying information input means), the printer 1
2及びモニタ13等の出力手段(推奨ポートフォリオ出力手段、資金イベント割付額出力手段等として機能する)が接続されている。 2 and the output means of the monitor 13 or the like (recommended portfolio output unit, functions as finance event allocation amount output means or the like) are connected. 【0029】HDD10には、オペレーティングシステムプログラム(以下、OSという)10a及びアプリケーションプログラム10bが格納されている。 [0029] HDD10, the operating system program (hereinafter, OS called) 10a and an application program 10b are stored. アプリケーションプログラム10bは、OS10a上で作動する、本発明のポートフォリオ自動設計システム1の基本的機能を実現するための基本プログラムである。 Application program 10b operates on OS10a, which is a basic program for realizing basic functions of the portfolio automated design system 1 of the present invention. そして、CPU3は、アプリケーションプログラム10bの実行により、資産推移基本予測情報生成手段、推奨ポートフォリオ決定手段、現在ポートフォリオ期待収益率算出手段、ポートフォリオ収益率目標値設定手段、最適ポートフォリオ算出手段、効率的フロンティア決定手段、 Then, CPU 3 is the execution of the application program 10b, asset transition basic prediction information generating unit, recommended portfolio determining means, the current portfolio expected rate calculating means, the portfolio return target value setting means, optimal portfolio calculation means, efficient frontier decision means,
ポートフォリオ収益率達成関連確率表作成手段、アセットクラス配分額算出手段、及び資金イベント割付額算出手段等の主体をなすこととなる。 Portfolio return achieved associated probability table creating means, and be made asset class allocations calculating means, and the subject of such funds event allocation amount calculating means. また、ROM4には、 In addition, the ROM4 is,
コンピュータシステムのハードウエア制御のための基本的な各種プログラムが格納されている。 Various basic programs for hardware control of the computer system is stored. また、RAM5 In addition, RAM5
は、上記OS10aないしアプリケーションプログラム10bのワークエリアとして機能するほか、アプリケーションプログラム10bが使用する数値あるいはデータの格納メモリとして機能する。 In addition to functioning as a work area of ​​the OS10a or application program 10b, which functions as a storage memory for numerical or data that the application program 10b is used. そのメモリ配分は、図7 The memory allocation, as shown in FIG. 7
〜図9に示している。 It is shown in to 9. 【0030】次に、図2に示すように、HDD10には、アプリケーションプログラム10bが使用する以下のデータが記憶されている。 Next, as shown in FIG. 2, the HDD10, the following data that the application program 10b is used are stored. 金融資産過去実績データ(収益率過去実績情報)10 Financial assets past performance data (rate of return past performance information) 10
c:一例を図3に示している。 c: it shows an example in FIG. 【0031】すなわち、本実施例では、ポートフォリオ設計の対象資産を金融資産としており、収益性商品(株式、投資信託、転換社債、ワラント付き社債、外貨預金、実績配当型金銭信託などの商品区分を含む)、流動性商品(普通預金、MMF、中期国債ファンドなどの商品区分を含む)、及び安全性商品(スーパー定期、大口定期、貯蓄預貯金、定額貯金、割引金融債、利付き金融債、公社債投資信託、貸付信託、金貯蓄口座、抵当証券などの商品区分を含む)の3つのアセットクラスを設定している。 [0031] That is, in this embodiment, the assets of the portfolio design has been a financial asset, profitability goods (stocks, investment trusts, convertible bonds, warrants with bonds, foreign currency deposits, the product category, such as track record dividend type money in trust including), liquid products (savings, MMF, including a product category, such as medium-term government bond funds), and safety items (super regular, large-lot time, savings deposits, the straight-line savings, discount bank debentures, interest-bearing bank debentures, bonds investment trust, loan trusts, gold savings accounts, have set up three of asset classes, including the product category, such as mortgage-backed securities). 【0032】そして、各アセットクラス毎の月別(あるいは週、四半期など別の期間単位を採用してもよい)の収益率(利率)のデータ、すなわち、 γ11、γ12、γ13‥‥(収益性商品:アセットクラス1); γ21、γ22、γ23‥‥(流動性商品:アセットクラス2); γ31、γ32、γ33‥‥(安全性商品:アセットクラス3); を、過去一定期間(例えば10年間:以下、蓄積期間という)分だけ蓄積したものである。 [0032] The data of the rate of return monthly for each asset class (or a week, may be adopted another period unit such as a quarter) (interest rate), that is, γ11, γ12, γ13 ‥‥ (profitability goods : asset classes 1); γ21, γ22, γ23 ‥‥ (liquid products: asset class 2); γ31, γ32, γ33 ‥‥ (safety items asset class 3); a past predetermined period (for example 10 years: hereinafter, is obtained by accumulating only) is designated as a storage period. また、該蓄積期間における各アセットクラス毎の収益率の平均値(期待収益率)γ1、γ2、γ3、同じく分散V11、V22、V33、さらに各アセットクラス間の共分散V12、V23、V31が、 Moreover, the accumulation average rate of return for each asset class in the period (expected rate of return) .gamma.1, .gamma.2, [gamma] 3, is also dispersed V11, V22, V33, further covariance V12 between each asset class, V23, V31,
上記収益率(利率)のデータに基づいて数1により算出され記憶される。 It is calculated stored by the number 1 on the basis of the data of the rate of return (rate). 【0033】 【数1】 [0033] [number 1] 【0034】正規分布データ10d:図10に示す正規分布のデータを記憶する。 The normal distribution data 10d: storing data of a normal distribution shown in FIG. 10. ただし、正規分布は、確率変数をtとして確率密度関数が同図のf(t)(ただしσは標準偏差、μは平均)で表される確率分布のことであり、f(t)においてμ=0、σ=1とした同図のφ However, the normal distribution, the probability density function of FIG f (t) (provided that σ is a standard deviation, mu is the average) a random variable as t is that the probability distribution represented by the f (t) mu = 0, the same diagram as sigma = 1 phi
(t)の確率密度関数を有する確率分布を標準正規分布という。 A probability distribution with probability density function of (t) of the standard normal distribution. そして、本実施例では、標準正規分布の各種t In the present embodiment, various t of standard normal distribution
の値に対する累積確率密度(同図P(t)で表わされる)の値を正規分布データとして記憶している。 Cumulative probability density of relative value stores the value of (expressed in FIG P (t)) as a normal distribution data. 【0035】資金イベント適用商品関係マスターデータ10e(割当アセットクラス特定情報):図4に示すように、資金イベント名601、アセットクラス60 The capital event applicable items related master data 10e (assigned asset class specific information): as shown in FIG. 4, funds event name 601, asset classes 60
2、適用商品区分603、各適用商品区分に属する具体的な商品名605の各データが互いに対応付けた形で記憶されている。 2, application product classification 603, the data of a specific product name 605 belonging to each application item indicator is stored in a form associated with each other. なお、本実施例では、収益性商品についてはリスクレベルデータ604を設け、さらに分類の細分化を図っている。 In this embodiment, for the profitability Product risk level data 604 provided further attempt to subdivision of the classification. リスクレベルは例えば(RR)4等の数値で表され、数値が大きくなるほど収益性は高いが、リスク(収益率の分散あるいは標準偏差)も高くなり、逆に数値が低くなるとリスクは低いが収益性も低くなることを意味する。 Risk levels are expressed as a number such as 4, for example (RR), but high enough profitability increases numerical risk (variance or standard deviation of the rate of return) is also increased, but numerical conversely becomes the low risk low income which means that sex is also low. 【0036】商品適用順位データ10f:図5に示すように、各アセットクラスへの資産配分額に対する資金イベントの割当て順位を示す。 [0036] product application order data 10f: As shown in FIG. 5, shows the allocation order of funding events for asset allocations to each asset class. コメントデータ10g:図6に示すように、各資金イベントの割当額を出力する際の、これと対応づけて出力するべきコメントのデータである。 Comment data 10 g: 6, when outputting the quota of each funding event is data comments to be outputted in association with this. 【0037】そして、図1に示すように、HDD10の記憶内容のうち、例えばアプリケーションプログラム1 [0037] Then, as shown in FIG. 1, of the storage contents of the HDD 10, for example, an application program 1
0b、金融資産過去実績データ10c、正規分布データ10d、資金イベント適用商品関係マスターデータ10 0b, financial assets past performance data 10c, the normal distribution data 10d, capital events applicable items related master data 10
e、商品適用順位データ10f、コメントデータ10g e, commodity apply rank data 10f, comment data 10g
など、ポートフォリオ自動設計システム1の機能実現のためのプログラム及びデータ群は、CD−ROM40あるいはフロッピーディスク41等の記録媒体の形で供給され、これをCD−ROMドライブ8あるいはフロッピーディスクドライブ9から読み取ることにより、コンピュータ50にインストールすることができる。 Such as programs and data groups for the functional implementation of the portfolio automated design system 1 is supplied in the form of CD-ROM 40 or the recording medium such as a floppy disk 41, and reads it from the CD-ROM drive 8 or floppy disk drive 9 it is thus possible to install the computer 50. また、これらのプログラム及びデータ群は、モデム44等の受信手段により、ネットワーク(例えばインターネット、電話回線など)43を介して、送信元であるホストコンピュータ42から受信し、これをHDD10にダウンロードすることによりインストールを行なうようにしてもよい。 These programs and data groups by the receiving means such as a modem 44, the network (e.g. the Internet, telephone lines, etc.) through a 43, it received from the host computer 42 which is the sender, to download it to the HDD10 it may be performed with the installation by. 【0038】以下、ポートフォリオ自動設計システム1 [0038] In the following, portfolio automated design system 1
の作動について、図11〜図17のフローチャートを用いて説明する。 For the operation, it will be described with reference to flowcharts of FIGS. 11 to 17. まず第一段階として、利用者(被診断者)のライフプランニングのシミュレーションを行う。 First, as a first step, to simulate the life planning user (the diagnostician).
これは、利用者の現在の資産状況及び該資産に今後影響を与える各種因子に関する情報を収集し、今後の資産推移に関する予測情報の作成を行うための処理である。 This is, to collect information about the various factors that affect the future of the current asset situation and the assets of the user, it is a process for carrying out the creation of predictive information about future asset sales. 【0039】すなわち、図11のS1で、下記の各情報(データ)を利用者からのアンケート等により収集し、 [0039] Namely, in S1 of FIG. 11, and collected by questionnaire from the user of each information below (data),
マウス7あるいはキーボード6を用いて入力する。 Entering using the mouse 7 or the keyboard 6. なお、情報名の後の括弧内に、図7におけるRAM4の格納先メモリエリアの番号を示している。 Incidentally, in parentheses after the information name, it indicates the number of the storage destination memory area of ​​RAM4 in FIG. 被診断者特定情報(101):例えば、利用者の氏名、住所、性別、生年月日など。 The diagnosis user identification information (101): for example, the user's name, address, gender, date of birth, etc.. 配偶者/子供情報(102):配偶者の有無、利用者自身の結婚時期、子供の人数・年齢など。 Spouse / child information (102): marital status, marriage time of the users themselves, such as the number and age of children. 【0040】資金イベント情報(103):支出内容特定情報の一部をなす。 The fund event information (103): forming a part of the expenditure contents of specific information. 例えば次のような情報が該当し、資金イベントの種類と必要金額が特定されるように入力する。 For example, the information is relevant, such as: the type and required amount of money event inputs as specified. また必要に応じて、具体的な資金必要時期の入力も行う。 In addition, if necessary, also performs specific funds necessary time input. ・教育計画情報:小学校、中学校、高校、大学で国公立系と私立のどちらを志望しているかなどの情報。 And education planning information: information such as whether you are aspiring elementary school, junior high school, high school, either national and public system and the private at the university. 資金必要時期は、例えば配偶者/子供情報に含まれる子供の年齢からの逆算で特定する。 Funds necessary time is specified in the back-calculated from the age of children to be included in, for example, spouse / child information. ・結婚計画情報:子供の結婚希望年齢と必要資金及び親の援助率などの情報。 Marriage planning information: information such as the children of the marriage desired age and the required funds and the parent of the assistance rate. 資金必要時期は、例えば配偶者/ Funds necessary timing, for example, spouse /
子供情報に含まれる子供の年齢からの逆算で特定する。 Identified in back-calculated from the age of children to be included in the child information. ・余暇計画情報:例えば、定期的あるいは不定期に行うスポーツ、趣味、娯楽、観光・行楽などの金額(必要に応じて実施時期)の情報。 · Leisure planning information: for example, periodically or sport to do on an irregular basis, hobbies, entertainment, information of the amount of money, such as tourism and vacationers (time out if necessary). ・老後計画情報:老後支出及び収入の情報。 - retirement planning information: The information in old age expenditure and revenue. すなわち、 That is,
定年年齢と退職金金額、再就職期間と収入、老後生活費の概算、年金収入などの情報。 Retirement amount of money and the retirement age, re-employment period and income, estimates of retirement living expenses, information, such as pension income. なお、これは後述の収入情報・支出情報とは別に入力するが、該収入情報・支出情報に組み入れて入力してもよい。 It should be noted, this is to enter separately from the income information and expenditure information described below, may be input incorporated into 該収 input information and expenditure information. 【0041】収入情報(104):資産運用収益を除く年間収入額(例えば給与所得、給与以外の所得など)。 The income information (104): Annual amount of revenue excluding the investment income (eg salary income, such as income other than salary). 支出情報(105):支出内容特定情報の一部をなし、前述の資金イベント情報とは別の支出情報を表す。 Expenditure information (105): a part of expenditure content identification information represents another spending information from the aforementioned funds event information.
例えば一般生活費用、ローン、損害保険料、個別の物品購入費など。 For example, the general living costs, loan, property and casualty insurance premiums, such as individual goods purchase cost. 金融資産情報(106〜108):利用者の保有するアセットクラス(収益性、流動性、安全性)毎の資産額情報。 Financial asset information (106 to 108): asset class held by the user (profitability, liquidity, safety) assets information for each. その他の資産情報(109):金融資産以外の資産内容の情報。 Other assets information (109): The information in asset quality of non-financial assets. 必要に応じて入力する。 And input information as needed. 例えば固定資産の金額と年平均上昇率など。 Such as, for example, the amount of fixed assets and the average annual increase rate. 負債情報(110):支出内容特定情報の一部をなし、借入金と残りの返済期間及び金利など、利用者の負債に関する情報。 Debt information (110): Not a part of the expenditure contents of specific information, such as debt and the rest of the repayment period and interest rate, information on the liabilities of the user. 【0042】次に、別途データ入力を行うことによりライフプランニングのシミュレーション開始時期(請求の範囲でいう「現在」)を設定し、設定値を図7のメモリ111に格納する。 Next, it sets the life planning simulation start timing by performing additional data input (referred to in the claims, "current"), and stores the set value in the memory 111 of FIG. これは、例えば利用者の現時点を開始時期としてもよいし、将来の特定の時期(例えば結婚以降、あるいは定年退職以降など)を開始時期としてもよい。 This is, for example, to the moment of the user may be used as the start time, may be used as the start time in the future for a specific time (for example marriage or later, or retirement or later, and so on). そして、図11のS2で、上記入力された各情報から、シミュレーション開始時期以降の収入構成推移のシミュレーションを行い、結果を出力する(モニタ13 Then, in S2 of FIG. 11, from the information that is the input, to simulate a simulation start time subsequent revenues configuration changes, and outputs the result (monitor 13
あるいはプリンタ12)。 Or the printer 12). なお、シミュレーションプログラムは、図7においてワークエリア112を使用し、 Incidentally, the simulation program uses the work area 112 in FIG. 7,
結果をメモリ113に記憶する。 And stores the result in the memory 113. 図23(a)は、定年退職をシミュレーション開始時期とした場合の、収入構成推移のシミュレーション結果の出力例を示している。 23 (a) is the case of the simulation start time retirement shows an output example of a simulation result of income configuration changes.
なお、出力は、後述する各シミュレーション結果、あるいはその他の算出結果等とともに一括して出力するようにしてもよい。 The output may be output at once with such respective simulation results, or other calculation results described later. 【0043】図11に戻り、S3で、シミュレーション開始時期以降の支出構成推移のシミュレーションを行い、結果を出力する。 [0043] Referring back to FIG. 11, in S3, a simulation of the simulation start time after the expenditure structure transition, and outputs the result. なお、シミュレーションプログラムは、図7においてワークエリア114を使用し、結果をメモリ115に記憶する。 Incidentally, the simulation program uses the work area 114 in FIG. 7, stores the result in the memory 115. 図23(b)は、そのシミュレーション結果の出力例を示している。 FIG. 23 (b) shows an output example of a simulation result. 支出の構成は、上記支出情報により特定される一般生活費用、ローン、損害保険料、個別の物品購入費などの金額に加え、 The configuration of the expenditure, the general living costs which is specified by the above-mentioned expenditure information, loan, property and casualty insurance premiums, in addition to the amount of such individual goods purchase cost,
負債情報により特定される負債額(返済に伴い減額する)、及び資金イベント情報が特定する個々の資金イベント毎の必要額等を含むものとなる。 Liability information (to reduce with the repayment) liability specified by, and funding event information becomes containing the required amount and the like of each individual funds events that identify. また、資金イベント情報に基づき、個々の資金イベント名及び必要時期(シミュレーション開始時期からの年数で表す)と、最終必要金額とをデータ化する(RAM4におけるこれらの記憶メモリは、図9の301〜303、311〜31 Further, based on the funding event information, individual funding event name and the necessary timing and (expressed in years from the simulation start time), the final required amount and these storage memory in which data of which (RAM 4 to the 301 of FIG. 9 303,311~31
3、321〜323等である)。 3,321~323 is like). 【0044】次に、図11のS4に進み、例えば上記収入構成推移と支出構成推移との差をとることにより、収支過不足推移を算出・出力する。 Next, the process proceeds to step S4 of FIG. 11, for example by taking the difference between the revenues configuration changes and expenditure configuration changes, calculates and outputs a balance excess transition. なお、プログラムは、 In addition, the program,
図7においてワークエリア116を使用し、結果をメモリ117に記憶する。 Use the work area 116 in FIG. 7, stores the result in the memory 117. 図23(c)は、その結果の出力例を示している。 FIG. 23 (c) shows an output example of the result. 【0045】また、S5では、入力された金融資産情報により、利用者の保有する資産の各アセットクラスの配分比率すなわち現在ポートフォリオを算出し、S6で、 [0045] In S5, the financial asset information inputted, calculates a distribution ratio i.e. the current portfolio of each asset class assets held by the user, in S6,
その現在ポートフォリオと金融資産過去実績データ10 Its current portfolio and financial assets past performance data 10
cとにより、現在のポートフォリオ期待収益率γP0を算出する。 By and c, to calculate the current portfolio expected rate of return γP0. 例えば現在ポートフォリオにおけるアセットクラス1〜3の配分比率を例えばx01、x02、x03とすれば、ポートフォリオ期待収益率γP0は、γ1×x01+γ2 For example, if the distribution ratio of the asset classes 1-3 in the current portfolio e.g. x01, x02, x03 and portfolio expected rate γP0 is, γ1 × x01 + γ2
×x02+γ3×x03で算出できる。 × can be calculated by x02 + γ3 × x03. 【0046】そして、S7では、資金(借入)推移(預貯金あるいは借入残高)のシミュレーションが行われる。 [0046] Then, in S7, simulation of funds (borrowing) Trends (deposits or borrowing balance) is performed. これは、入力された金融資産情報により現在(シミュレーション開始時期)の資産総額を計算し、さらに各年毎に次の計算を行うことによりなされる。 It calculates the total assets of the current (simulation start time) by financial asset information input is done by performing the following additional calculated for each year. (1)上述の収入構成推移と支出構成推移とに基づき例えば各年毎に、毎年の収入と支出の差額を計算し、収入が支出を上回る場合は資産総額にこれを新たな蓄えとして追加する。 (1) Based on example each year and income structure changes in the expenditure structure transition mentioned above, to calculate the difference between annual income and expenditure, to add this as a new accumulated in total assets if revenue exceeds expenditure . 逆に支出が上回る場合は、資産総額からこれを取り崩す。 If the expenditure to reverse exceeds, draw down it from the total assets. (2)資産の運用(投資)収益を、各年の資産総額に上記現在ポートフォリオ期待収益率γP0を乗ずる形で算出し、これを対応する年の収入に組み込む。 (2) assets of operating the (investment) income, the current to the total assets of each year is calculated in the form of multiplying the portfolio expected rate of return γP0, which is incorporated revenue of the corresponding year. ここで、シミュレーションプログラムは、図7においてワークエリア120を使用し、結果をメモリ121に記憶する。 Here, the simulation program uses the work area 120 in FIG. 7, stores the result in the memory 121. また、金融資産が底をつく状況が生ずる場合は、前述の「その他の資産情報」により特定される金融資産以外の資産(固定資産等)を取り崩す形でシミュレーションを行ってもよい。 Further, if the situation in which financial assets take the bottom occurs may perform simulation in the form of draw down assets other than financial assets specified by "other asset information," above (fixed assets). 【0047】図11に戻り、得られた資金(借入)推移のシミュレーション結果から、資産が借入に転ずる時期(資産ショート時期)T0を求める。 [0047] Referring back to FIG. 11, from the simulation results of the resulting funds (borrowing) transition, the time the asset starts to loans (assets short time) is determined T0. 図23(d)及び図24(a)は、シミュレーションの出力結果の一例を示している。 Figure 23 (d) and FIG. 24 (a) shows an example of a simulation of an output result. いずれもT0で」資産がショートしていることがわかる。 Either it can be seen that the "assets at T0 is short-circuited. 資産がショートするということは、その利用者の将来の生活に破綻を来すことを意味する。 The fact that assets are short-circuited is meant to cause a collapse in the future of the life of the user. そこで、S9において、現在ポートフォリオにおける現在ポートフォリオ期待収益率γP0をどの程度までに引き上げればこの破綻を回避できるかの目標値、すなわちポートフォリオ期待収益率目標値γPtの設定を行う。 Therefore, in S9, the target value of it can avoid this collapse, i.e. the set of portfolio expected rate target value γPt performed Raising the extent to which the current portfolio expected rate γP0 the current portfolio. その詳細は、図12に示す通りである(処理プログラムは、図7 The details are as shown in FIG. 12 (processing program 7
のワークエリア124を使用する)。 Using the work area 124 of). 【0048】まず、この時期までは資産ショートを起こしてはならないという、時間軸上の限界値(資金確保限界時期)TLを設定し(図7のメモリ123に記憶する)、平均期待収益率γを現状のγP0からΔγだけ引き上げて、資金(借入)推移の再シミュレーションを行う。 Firstly, that this should not cause asset short up time, (stored in the memory 123 of FIG. 7) time limit on the axis (funding limit timing) Set the TL, the average expected rate γ the pulled up from γP0 of the status quo only Δγ, to re-simulation of the funds (borrowing) transition. そして、その再シミュレーション結果における資産ショート時期をTCとして(図7:メモリ122に記憶する)、TC≧TLにならなければ、γをさらにΔγだけ増加させて同じ処理を繰り返す。 Then, the asset short time at the re-simulation result TC (Figure 7: is stored in the memory 122), if not the TC ≧ TL, repeat the same process is increased by further Δγ the gamma. そして、TC≧TLに転じたときのγをポートフォリオ期待収益率目標値γPtとして設定し(設定値は図7:メモリ125に記憶する)、その時の再シミュレーション結果を記憶しておく(以上、S91〜S97)。 Then, set the γ when turned to TC ≧ TL as portfolio expected rate target value GanmaPt (set value Figure 7: is stored in the memory 125), stores the re-simulation result at that time (or, S91 ~S97). 【0049】図11に戻り、S10で、ポートフォリオ期待収益率γP0を上記目標値γPtに修正した後の資産推移の再シミュレーション結果を出力する。 [0049] Returning to Figure 11, at S10, and outputs the re-simulation results of assets changes after the portfolio expected rate γP0 was corrected to the target value GanmaPt. 図24(b) Figure 24 (b)
は、その出力例を示している。 Shows an output example. 修正前はT0でショートしていた資産が、TLまでショートしていないことがわかる。 Assets Before this fix had been short-circuited at T0 is, it can be seen that not short-circuited to TL. 【0050】なお、平均期待収益率γを徐々に変化させながら資産推移の再シミュレーションを繰り返すのに代えて、次のような処理を行うことも可能である。 [0050] Note that, instead of repeating the re-simulation of gradually changing the allowed while asset changes the average expected rate gamma, it is also possible to perform the following processing. すなわち、資産額(負の場合は借入額)Rを、上記入力された情報に含まれる各数値情報を用いて、時間Tと平均期待収益率γとの関数、 R=f(γ、T)‥‥(a) により表すことができれば、該式(a)においてT=T That is, (borrowing if negative) assets and R, with each numerical information included in the input information, a function of the time T and the average expected rate gamma, R = f (gamma, T) if it is possible to represent by ‥‥ (a), T = T in formula (a)
L、R=0(すなわち資産ショート)とし、これをγについての方程式とみなせば、ポートフォリオ期待収益率目標値γPtは、その解として求めることができる。 L, and R = 0 (i.e., assets short), is regarded to as equation for gamma, the portfolio expected rate target value γPt can be obtained as the solution. 【0051】次に、図13に進み、ポートフォリオ期待収益率目標値γPtを達成するためには現在ポートフォリオどのように変更するのがよいかを求める処理、すなわち該目標値を達成するのに最も確率が高い合理的なアセットクラス比率(ベストミックス)を算出する処理に移る。 Next, the flow proceeds to FIG. 13, the process of obtaining or better to change how the current portfolio to achieve the portfolio expected rate target value GanmaPt, i.e. most probable to achieve the target value proceeds to processing for calculating a high rational asset classes ratio (best mix). この処理は、S101の効率的フロンティアの算出、S102の目標投資収益率未達成確率表(目標投資収益率達成関連確率表)の生成、及びS103のベストミックスの決定・出力の、大きく分けて3つの処理ステップから成り立っている。 This process is the calculation of the efficient frontier S101, generation of ROI objectives not achieved probability table of S102 (target ROI achieved associated probability table), and the determination and output of the best mix of S103, roughly 3 One of the treatment are made up of step. 【0052】効率的フロンティアは、各ポートフォリオ期待収益率γPの値に対して、そのポートフォリオ分散(あるいは標準偏差:換言すればリスク)が最小となる資産中のアセットクラスの構成割合(以下、最適アセットアロケーションと呼ぶ)を求めた集合のことである。 [0052] efficient frontier, to the value of each portfolio expected rate GanmaP, the portfolio diversification: target ratio asset classes in asset (or standard deviation in other words risk) is minimized (hereinafter, optimum asset is a collection that was determined is referred to as allocation).
図14は、その効率的フロンティア算出処理の詳細を示している。 Figure 14 shows the details of the efficient frontier calculation process. まずS1101で、ポートフォリオ期待収益率γPを初期値γPiに設定する(設定値は、図8のメモリ201に記憶される)。 In First S1101, it sets the portfolio expected rate γP to an initial value GanmaPi (setting values ​​are stored in the memory 201 of FIG. 8). また、S1102で、金融資産過去実績データ10c(図3)から、各アセットクラス毎の期待収益率γ1、γ2、γ3、同じく分散V11、V2 Further, in S1102, the financial assets past record data 10c (FIG. 3), expected rate γ1 of each asset class, .gamma.2, [gamma] 3, also distributed V11, V2
2、V33、さらに各アセットクラス間の共分散V12、V2 2, V33, further covariance V12, V2 between each asset class
3、V31の値を読み出す(これら値は、図8のメモリ2 3, reads the value of V31 (these values ​​are memory 2 of FIG. 8
03〜211に記憶される)。 It is stored in the 03 to 211). 【0053】次に、S1103〜S1105で、γP Next, in S1103~S1105, γP
(現段階では初期値γPi)について、そのポートフォリオ分散VPが最小となる資産中のアセットクラスの構成割合(x1、x2、x3)を求める処理となる。 For (initial value γPi at this stage), and its portfolio diversification VP Find the composition ratio of the asset classes in assets that minimizes (x1, x2, x3) process. まず、ポートフォリオ期待収益率γPは、次の数2で表すことができる。 First, the portfolio expected rate γP can be expressed by the following equation 2. 【0054】 【数2】 [0054] [number 2] 【0055】また、ポートフォリオ分散VPは下記数3 [0055] In addition, portfolio diversification VP is represented by the following equation (3)
で表される。 In represented. 【0056】 【数3】 [0056] [number 3] 【0057】また、制約条件としては、x1、x2、x3 [0057] In addition, as a constraint condition, x1, x2, x3
は各々資産中のアセットクラスの配分を示すものであるから、 x1+x2+x3=100(%)‥‥‥(10) であり、さらに比率は負の数にはならないので、 x1≧0、x2≧0、x3≧0‥‥‥(11) である。 Since those each showing a distribution of asset classes in asset, a x1 + x2 + x3 = 100 (%) ‥‥‥ (10), since further the ratio is not a negative number, x1 ≧ 0, x2 ≧ 0, x3 ≧ 0 ‥‥‥ is (11). 【0058】この場合、数2の式(4)と数3の式(9)とを連立させ、VPが最小となるように(x1,x2,x3)を定めればよいことになる(S1103)。 [0058] In this case, by simultaneous and the number 2 in the formula (4) and equation (3) (9), VP is so as to minimize the (x1, x2, x3) it may be determined to (S1103 ). ここで、式(1 Here, the formula (1
0)により、x1,x2,x3のうちのいずれか(例えばx3 The 0), or any of the x1, x2, x3 (e.g., x3
とする)を消去すれば、図18に示すように、式(4)は残り2つの変数で定められる平面(例えばx1−x2平面である)上の1つの直線αを、式(9)は同じく2次曲線β(VPの値により異なる曲面となる)を表すこととなる。 If erased to), as shown in FIG. 18, the formula (4) is a single linear α in the plane defined by the remaining two variables (for example, x1-x2 plane), the formula (9) Like the represent a quadratic curve beta (a curved surface different depending on the value of the VP). 従って、VPの値を最小化するx1、x2及びx3の組、すなわち最適アセットアロケーション(x1C,x2 Therefore, x1 minimizing the value of the VP, the x2 and x3 set, i.e. optimal asset allocation (X1C, x2
C,x3C)は、VPの値を各種変化させたときの直線αと曲線βとの幾何学的位置関係を2次計画法に基づいて解析することにより(x1C,x2C)を定め、さらにその結果を式(10)に代入してx3Cを定めることにより決定することができる。 C, X3c), by analysis to based geometric positional relationship between the straight line α and the curve β when the value of VP is varied is the quadratic programming defines (X1C, X2c), further that the results can be determined by determining the x3C into equation (10). なお、(x1C,x2C,x3C)の組が複数得られる場合は、式(11)の条件を満足するもののみを採用する(以上、S1104:VP最小化の解析プログラムは、図8のワークエリア214を使用して実行される)。 Incidentally, (X1C, X2c, X3c) if the set of can be more obtained, the formula (11) subject to only those that satisfy the adoption (or more, S1104: VP minimization analysis program, a work area in FIG. 8 214 is performed using). 【0059】次に、S1105において、上述の手法により求められた最適アセットアロケーション(x1C,x Next, in S1105, the optimal asset allocation determined by the above method (X1C, x
2C,x3C)と、これに対応して最小化されたVPの平方根(VPC) 1/2 (すなわち、最小化されたポートフォリオ標準偏差)とは、γPの値と対応付けた形で図8のメモリ213に格納される。 2C, and X3c), minimized VP square root Correspondingly (VPC) 1/2 (i.e., the minimized portfolio standard deviation) of FIG. 8 in the form of correspondence to the value of γP It is stored in the memory 213. 次いで、S1106からS Subsequently, S from S1106
1107に進んでγPの値をΔγPだけ変化させ、さらにS1103に戻って以下、同様の処理を繰り返して、各種γPの値に対応するデータ組を次々と求めることにより、図19に示すように、メモリ213には、効率的フロンティアのデータ集合が形成されることとなる。 The value of GanmaP proceed to 1107 is only changed DerutaganmaP, following back further S1103, the same processing is repeatedly by obtaining data sets of one after another corresponding to the value of various GanmaP, as shown in FIG. 19, the memory 213, so that the data set of the efficient frontier is formed. なお、図20は、横軸に(VPC) 1/2 、縦軸にγPをとって上記効率的フロンティアを図示したものである(各点の最適アセットアロケーションの値の例を、図中括弧書きで示している)。 Incidentally, FIG. 20, the horizontal axis (VPC) 1/2, the vertical axis represents γP illustrates the above efficient frontier (example values of optimal asset allocation of each point in the drawing parentheses It is shown by). 【0060】さて、ここまでの段階では、最適アセットアロケーション(x1C,x2C,x3C)と、これに対応して最小化されたVP(あるいはVP 1/2 )との組が、各種γPの値に対応して多数算出されたに過ぎない。 [0060] Now, in the steps so far, optimum asset allocation (x1C, x2C, x3C) and the set of that the this minimizes corresponding the VP (or VP 1/2), the values of various γP not only to the calculated number to correspond. 従って、次のステップにおいては、上記最適アセットアロケーション(x1C,x2C,x3C)の各種組のうち、先に決定されたポートフォリオ期待収益率目標値γPtを達成するのに最も確率が高いものを選定しなければならない。 Therefore, in the next step, the optimal asset allocation (x1C, x2C, x3C) among various pairs of selected ones highest probability to achieve the portfolio expected rate target value γPt previously determined There must be.
このために、まず目標投資収益率未達成確率表の生成を行なう(図13:S102)。 For this, first, and it generates a target ROI not achieved probability table (Fig. 13: S102). 【0061】図15は、その生成処理の詳細を示している(生成プログラムは、図8のワークエリア214を使用して実行される)。 [0061] Figure 15 shows the details are of the generation process (generation program is executed by using the work area 214 in FIG. 8). まず、S1201で、収益率γと分散Vを初期値に設定する。 First, in S1201, it sets the return γ variance V to the initial value. ただし、(γ,V)は、先に求めた効率的フロンティア上の点であるとする。 However, (gamma, V) is assumed to be a point on the efficient frontier the previously obtained. そして、収益率目標値Gを確率変数としたときに、該Gは上記γを平均、V 1/2を標準偏差とする正規分布に従うものと仮定し、Gを初期値G0に設定する(S120 Then, the rate of return target value G when a random variable, the G average the gamma, and assumed to follow the normal distribution of the V 1/2 the standard deviation, sets the G to an initial value G0 (S120
3)。 3). 次いで、S1204に進み、Z=(G−γ)/V Then, the process proceeds to S1204, Z = (G-γ) / V
1/2により、Gを標準正規分布に従う変数Zに変換し、S1205に進んで前述の正規分布データ10d The 1/2 and converts the variable Z in accordance with G standard normal distribution, the aforementioned normal distribution data 10d proceeds to S1205
(図2)を参照することにより、上記Zに対応する標準正規分布の累積確率密度Pの値を補間法により算出する。 By reference to (2), to calculate the value of the cumulative probability density P of the standard normal distribution corresponding to the Z by interpolation. このPの値は、収益率(ポートフォリオ期待収益率)γが達成されない確率、すなわち未達成確率を表すこととなる。 The value of P is the probability of return (portfolio expected rate of return) gamma is not achieved, that is, to represent the non-achievement probability. なお、上記Pの値は、下記数4による数値積分により算出してもよい。 The value of the P can be calculated by numerical integration according to the following equation 4. 【0062】 【数4】 [0062] [number 4] 【0063】また、変数変換を施さず、Gの値を直接用いて下記数5による数値積分により算出してもよい。 [0063] Further, without performing the variable conversion may be calculated by numerical integration according to the following equation 5 using the values ​​of G directly. 【0064】 【数5】 [0064] [number 5] 【0065】次に、S1206からS1207へ進んでGの値をΔGだけ増加させてS1204に戻り、S12 Next, return the value of G to S1204 is increased by ΔG proceeds from S1206 to S1207, S12
05〜S1206の処理を繰り返すことにより、設定された(γ,V)の値に対し、各種Gの値に対応するPの値を算出する。 By repeating the process of 05~S1206, to the value of the set (γ, V), to calculate the value of P corresponding to the values ​​of the various G. そして、その(γ,V)に対するPの値が全て算出されたら、S1208からS1209へ進んでγ及びVの値を効率的フロンティア上でそれぞれΔ Then, the (gamma, V) when the value of P for all been calculated, each value of the gamma and V proceeds from S1208 to S1209 on efficient frontier Δ
γ、ΔVだけ増加させてS1202に戻り、以下、S1 gamma, return to S1202 is increased by [Delta] V, below, S1
203〜S1207の処理を繰り返して、各種(γ, Repeat the process of 203~S1207, various (γ,
V)に対するPの組を算出し、これを目標投資収益率未達成確率表として図8のメモリ215に格納する。 Calculating a set of P for V), stored in the memory 215 of FIG. 8 as a target ROI unattained probability table. こうして生成された目標投資収益率未達成確率表の一例を図21に示している。 An example of a target ROI not achieved probability table thus generated is shown in FIG. 21. また、図22は、横軸にγ、縦軸にPをとり、各種Gの値に対するγ−Pの関係をグラフ化したものである。 Further, FIG. 22, the horizontal axis gamma, take P on the vertical axis, is a graph of the relationship between gamma-P for values ​​of the various G. 【0066】次に、図13に戻り、S103のベストミックスの決定・出力処理となる(計算プログラムは、図8のワークエリア216を使用して実行される)。 Next, returning to FIG. 13, the best mix the determination and output processing of S103 (calculation program is executed by using the work area 216 in FIG. 8). その詳細を図16に示している。 It shows in detail in Figure 16. まず、S1301で、ポートフォリオ投資収益率目標値γPtの値を読み出す(図8 First, in S1301, read the value of the portfolio investment rate of return target value γPt (Figure 8
のメモリ202:図7のメモリ125から値をコピーしておく)。 Memory 202: keep copies the value from the memory 125 of FIG. 7). 次に、S1302で、G=γPtに対応するγ Next, in S1302, corresponding to G = γPt γ
−Pの関係を表すデータを、上記生成された目標投資収益率未達成確率表(メモリ215)を参照することにより生成し、S1303で、そのγ−Pの関係上において、Pが最小、すなわちγPtが達成されない確率が最小となるγPの値γPmを求める。 Data representing the relationship -P, the generated target ROI unachieved probability table generated by referring to the (memory 215), at S1303, on the relationship of the gamma-P, P is minimum, i.e. γPt Find the value γPm of γP probability not achieved is minimized. 【0067】例えば図22においては、G=γPt=6% [0067] In FIG. 22, for example, G = γPt = 6%
であるとき、γ=7%前後でPが最小となっており、γ When it has become a P minimum gamma = 7% before and after, gamma
Pmはほぼ7%程度の値として求められる。 Pm is determined as approximately 7% about values. そして、S1 Then, S1
305で、前述の効率的フロンティア(図8:メモリ2 In 305, an efficient frontier of the foregoing (FIG. 8: Memory 2
13)上で、そのγPmに対応する最適アセットアロケーション(x1C,x2C,x3C)を、ベストミックス(x1 13) On top of that, the optimal asset allocation (x1C corresponding to the γPm, x2C, the x3C), best mix (x1
B,x2B,x3B)として求める(値は、図8のメモリ2 B, X2B, X3b) determined as (values ​​are memory 2 of FIG. 8
17〜219に格納する)。 And stores it in the 17 to 219). 【0068】なお、上記処理では、収益率γに対する未達成確率Pが最小となるように効率的フロンティア上の点を決定するようになっていたが、これを達成確率P' [0068] In the above process, but not yet achieved probability P for return γ was adapted to determine the point on the efficient frontier so as to minimize, this achievement probability P '
(=1−P)が最大となるように効率的フロンティア上の点を決定する処理としてしてもよい。 (= 1-P) may be a process for determining the point on the efficient frontier to maximize. 【0069】次いで、S1306において、図7のメモリ106〜108に記憶されている金融資産情報を参照して、利用者の保有するアセットクラス(収益性、流動性、安全性)毎の資産額を合計することにより金融資産総額Qを算出し、上記ベストミックス(x1B,x2B,x [0069] Next, in S1306, with reference to the financial asset information stored in the memory 106 to 108 of FIG. 7, the asset classes held by the user (profitability, fluidity, safety) the assets of each to calculate the total financial assets Q by the total, the best mix (x1B, x2B, x
3B)の値から、各アセットクラスへの配分額を次にようにして算出する。 From the value of 3B), it is calculated in the following manner the allocations to each asset class. ・収益性商品への配分額:F1=x1B×Q ・流動性商品への配分額:F2=x2B×Q ・安全性商品への配分額:F3=x3B×Q 【0070】例えば、現在ポートフォリオにおけるポートフォリオ期待収益率γP0を2%としたときに、上記ベストミックス(x1B,x2B,x3B)のポートフォリオに変更することにより、資産ショートを起こさないポートフォリオ期待収益率目標値γPt(例えば6%とする)を最大限の確率で達成することが可能となる。 And profitability Funds allocated to products: Funds allocated to F1 = x1B × Q · liquid products: F2 = x2B × Q · safety Funds allocated to commodity: F3 = x3B × Q [0070] For example, in the current portfolio portfolio expected rate γP0 when 2%, the best mix (x1B, X2B, X3b) by changing the portfolio, (for example, 6%) portfolio expected rate target value γPt not causing assets short the it is possible to achieve with maximum probability. 図25は、 FIG. 25,
ベストミックスとポートフォリオ期待収益率目標値γPt Best mix and portfolio expected rate of return target value γPt
とを、現在ポートフォリオと比較する形で図示・出力した例を示している。 The door is shown an illustrated example, the output in a manner that compared with the current portfolio. 【0071】さて、ポートフォリオ自動設計システム1 [0071] Now, portfolio automated design system 1
の処理は、最終段階、すなわちベストミックスの資金イベント別割付処理に入る。 Of the process, the final stage, ie into the fund by event allocation processing of the best mix. 図17は、その処理の流れを示している。 Figure 17 shows a flow of the processing. まず、個々の資金イベント名及び必要時期(シミュレーション開始時期からの年数kで表す)と、 First, the individual fund the event name and the required time (expressed in years k from the start of the simulation time),
最終必要金額とのデータ(以下、これらを総称して資金イベントデータという)は、図11のライフプランニングシミュレーション処理で既に求められ、図9のメモリ301〜303、311〜313、321〜323等に格納されているので、これを読み出す(S201)。 Data the final required amount (hereinafter, referred to as cash event data collectively referred to) is already obtained by the life planning simulation process of FIG. 11, the memory 301~303,311~313,321~323 like in FIG. 9 since stored, it reads it (S201). 次いで、この資金イベントデータを、まず図4の資金イベント適用商品関係マスターデータ10eを参照して、割り付けるべきアセットクラス別に分類する(S20 Then, the money event data, first with reference to capital events applicable items related master data 10e in FIG. 4, classified by asset class to be allocated (S20
2)。 2). そして、S203に進み、各アセットクラス毎に図5の商品適用順位データ10fを参照して、上記資金イベントデータを優先割当順にソートする。 Then, the process proceeds to S203, for each asset class with reference to the product application order data 10f in FIG. 5, to sort the funding event data in the priority allocation order. 【0072】以下、次の処理を行なう(S205〜S2 [0072] In the following, perform the following processing (S205~S2
13)。 13). すなわち、優先割当順の上位に属するものから、資金イベントデータを順に読み出す。 In other words, from those belonging to the priority allocation order of the higher-level, read the fund event data in the order. そこには、その資金イベントの最終必要金額Aと、必要時期(k年後)のデータが書き込まれているので、そのアセットクラスの期待収益率をγとして、例えば1年複利計算(半年複利計算等であってもよい)により、現在必要な元本金額Kが、下記数6により算出される(S207)。 There are, and the final necessary amount A of the fund event, since the data of the necessary time (after k years) has been written, the expected rate of return on the asset class as γ, for example, one-year compound interest calculation (half a year compounded the like may be), currently required principal amount K is calculated by the following equation 6 (S207). 図26(a)は、そのいくつかの計算例を示している。 FIG. 26 (a) shows that some calculation examples. 【0073】 【数6】 [0073] [6] 【0074】このKが、その資金イベントへの資金割付額となり、図9のメモリ351、361、371‥‥等の対応するものに順次記憶されてゆく。 [0074] The K becomes the funds allocated amount to the fund event, Yuku are sequentially stored in a corresponding one of the memory 351,361,371 ‥‥ such as shown in FIG. 9. また、図6のコメントデータ10gにおいて、その資金イベント名に対応するコメントデータを読み出すとともに、対応する適用商品区分及び商品名のデータを資金イベント適用商品関係マスターデータ10e(図4)から読み出し、さらに上記割付金額と資金イベント名等とが合成される。 Further, the comment data 10g in FIG. 6, reads out the comment data corresponding to the funding event name, reads the data of the corresponding application Categories and the trade capital events applicable items related master data 10e (FIG. 4), further and the allocation amount and fund the event name and the like are combined. この合成されたデータが、付随出力データとして資金割付額のデータと対応付けた形で、図9のメモリ352、3 The combined data is in a form associated with the funds allocated amount of data as accompanying output data, the memory of FIG. 9 352,3
62、372‥‥等に順次記憶される(S208)。 It is sequentially stored in the 62,372 ‥‥ etc. (S208). この処理は、そのアセットクラスに対応するソート後の資金イベントデータのそれぞれについて実施される(S2 This process is performed for each of the funds event data after sorting corresponding to the asset class (S2
09→S210→S211→S207の流れ)。 09 → S210 → S211 → S207 of the flow). 【0075】なお、本実施例では、最も優先度の低い資金イベントの割付額は、そのアセットクラスへの資産配分額F(図8のメモリ220〜222に記憶されている)から、それよりも順位が優先される資金イベントへの割付額を全て減じた残余金額として算出することにより、資産配分額Fに余りを生じないようにしている。 [0075] In this embodiment, the allocation amount of the lowest priority funding event, the asset allocation amount F to the asset class (which is stored in the memory 220 to 222 in FIG. 8), than it by ranking calculated as all remaining amount obtained by subtracting the allocation amount for the funding event with priority, so that does not cause much asset allocations F. 図26(b)に、その算出例を示している。 In FIG. 26 (b), it shows the calculation example. また、図17 In addition, FIG. 17
では処理ルーチンの一例として、順位が優先される資金イベントへの割付額の総和(元本和)Skを算出し、該総和Skを最後にFから減ずる処理となっている(S2 In an example of the processing routine, rank calculates the sum (principal sum) Sk allocation amount for the fund events to be prioritized, and has a last subtracted from the F processing said total sum Sk (S2
10、S212)が、これに限定されるものではない。 10, S212) is not limited thereto. 【0076】そして、上記S205〜S213の処理が各アセットクラス毎に繰り返され(S214→S215 [0076] Then, processing of S205~S213 is repeated for each asset class (S214 → S215
→S205の流れ)、全ての資金イベントに対する資産額の割付けが終了する。 → S205 of the flow), the allocation of assets for all funds event ends. 以上の結果を、各資金イベント別に、資金イベント名、必要時期、最終必要金額及び付随出力データ等を互いに対応付けた形で、モニタ13あるいはプリンタ12から出力する。 The results, for each funding event, funding event name, required time, the final necessary amount and associated output data or the like in a form associated with each other, output from the monitor 13 or the printer 12. 【0077】図27は、その出力例を示している。 [0077] Figure 27 shows an output example. 出力内容は基本的には、資金イベント名501(図9のメモリ301、311、321等の対応するものから読み出される)、最終必要金額502(図9のメモリ302、 The output content basically funding event name 501 (read from a corresponding one of the memory 301,311,321 etc. Figure 9), the final required amount 502 (memory 302 in FIG. 9,
312、322等の対応するものから読み出される)及び付随出力データ305(図9のメモリ352、36 Corresponding read from those) and accompanying output data 305, such as 312 and 322 (the memory of FIG. 9 352,36
2、372等の対応するものから読み出される)から成り立っている。 Composed from the corresponding read from those) are such 2,372. また、付随出力データ305であるが、 Further, although incidental output data 305,
図27(a)では、コメントデータ503aに、算出された資金割付額503b(図9のメモリ351、36 In FIG. 27 (a), the comments data 503a, the calculated funds allocation amount 503b (memory 351,36 9
1、371等の対応するものから読み出される)と、商品名503cとが合成されている。 And read the) from a corresponding one of such 1,371, have been synthesized and names 503c. また、(b)、 In addition, (b),
(d)、(e)では、コメントデータ503aに、必要時期503d(図9のメモリ302、312、322等の対応するものから読み出される)と、商品名503c (D), and and in the step (e), comment data 503a, (read from a corresponding one of such memory 302, 312, 322 in FIG. 9) necessary timing 503d, trade name 503c
とが合成されている。 Bets have been synthesized. さらに、(c)では、コメントデータ503aに、必要時期503dと、商品区分503 In addition, (c), the comment data 503a, and the required time 503d, Categories 503
e及び商品名503cとが合成されている。 And e and product names 503c have been synthesized. 【0078】また、図28は、別の出力例を示している。 [0078] Further, FIG. 28 shows another example output. この例では、各資金イベントに対応する商品のリスクレベルのデータ504と、選定された商品の説明コメント505、及びその商品の収益率の変化(例えば年次収益率変化)のデータ506とを合わせて表示・出力している。 In this example, combined with data 504 risk level of the product corresponding to each money event, the data 506 of Description Comments 505 of the selected goods, and the change in rate of return of the product (e.g., annual rate of return change) It is displayed and output Te. この場合、図4の資金イベント適用商品関係マスターデータ10eには、商品説明コメントデータ60 In this case, to fund the event applicable items related master data 10e of FIG. 4, description of item comment data 60
6と収益率変化のデータ(例えば年次収益率のデータ) 6 and the rate of return changes in the data (for example, data of the annual rate of return)
607とを、資金イベント(あるいは商品名)に対応付けた形で記憶しておき、資金イベント毎に対応するものを読み出して表示するようにする。 And 607, is stored in a form associated funds event (or trade name), so as to display the read out one corresponding to each funding event. 【0079】なお、金融資産過去実績データ10c、正規分布データ10d、資金イベント適用商品関係マスターデータ10e、商品適用順位データ10f、及びコメントデータ10g等は、少なくとも一部のものの内容を随時変更することができる。 [0079] In addition, financial assets past performance data 10c, the normal distribution data 10d, capital events applicable items related master data 10e, commodity apply rank data 10f, and comment data 10g, etc., to change from time to time in the contents of at least part of what can. 例えば、金融資産過去実績データ10cは年々データが古くなるので、定期的に新しいデータに更新することが望ましい。 For example, every year the financial assets past performance data 10c because the data is out of date, it is desirable to periodically updated with the new data. また、新規金融商品が開発された場合には、資金イベント適用商品関係マスターデータ10eに、その商品に関するデータを、 Further, in the case of new financial instruments have been developed, to fund the event applicable items related master data 10e, the data relating to the product,
資金イベント名、商品区分、リスクレベル等と対応付けた形で追加することができる。 Fund the event name, it can be added in the form of product categories, was associated with the risk level and the like. 【0080】この場合、そのデータを変更(あるいは更新)する方法としては、必要なデータを記録したCD− [0080] In this case, as a method for changing the data (or updated) recorded necessary data CD-
ROM40あるいはフロッピーディスク41等の記録媒体(この場合、該記録媒体にはアプリケーションプログラム10bは、特に書き込まれていなくともよい)から、CD−ROMドライブ8あるいはフロッピーディスクドライブ9により該データを読み取り、コンピュータ50に再インストールする方法、あるいは必要なデータをモデム44により、ネットワーク43を介してホストコンピュータ42から受信し、これをダウンロードする方法等がある。 ROM40 or recording medium such as a floppy disk 41 (in this case, the application program 10b in the recording medium, in particular may not have been written) from reading the data by the CD-ROM drive 8 or floppy disk drive 9, a computer the modem 44 how or required data, reinstalling 50, received from the host computer 42 via the network 43, and a method of downloading it. 【0081】また、本実施例では、効率的フロンティアと目標投資収益率未達成確率表とを参照して、ベストミックスを決定していたが、より簡便な手法としては、効率的フロンティア上で、ポートフォリオ期待収益率目標値γPtに対応する最適アセットアロケーションを読み取り、これをベストミックスとして採用することも可能である。 [0081] In addition, in the present embodiment, with reference to the efficient frontier and the target investment rate of return not achieved probability table, had to determine the best mix, as is a more simple method, on the efficient frontier, read the optimal asset allocation that corresponds to the portfolio expected rate of return target value γPt, it is also possible to adopt this as the best mix. 【0082】以下、本発明のポートフォリオ自動設計システム1に加えうる各種変形について説明する。 [0082] The following describes various modifications of the portfolio may be added to the automatic design system 1 of the present invention. 【0083】まず、上記実施例では、推奨ポートフォリオとその時のポートフォリオ収益率を算出した後、その推奨ポートフォリオにより資産のアセットクラス配分を行ない、さらに各アセットクラスへの配分額を各資金イベントへ割り付けるようにしていた。 [0083] First of all, in the above-described embodiment, after calculating the recommended portfolio and the portfolio rate of return at that time, carried out the asset class allocation of assets by its recommended portfolio, to further allocate the Funds allocated to each asset class to each fund event in that it was. しかしながら、利用者によっては必ずしも推奨ポートフォリオを採用せず、例えば、より高収益率が得られる(ただしリスクは高い)ポートフォリオにより、多少冒険的な資産運用をしてみたいとか、逆に収益率は多少減ってもより安全な資産運用をしてみたい、などといった希望が生じることも考えられる。 However, without adopting a necessarily recommended portfolio by the user, for example, a higher rate of return can be obtained (where risk is high) by the portfolio, Toka'd love to somewhat adventurous asset management, rate of return in the reverse is somewhat decreased also want to try a more secure asset management, it is also contemplated that desired, such as may occur. この場合、任意の希望のポートフォリオを直接的又は間接的に特定するカスタムポートフォリオ特定データを入力できるようにし、図17の処理では、 In this case, to enter a custom portfolio specific data which directly or indirectly identify any desired portfolio, the process of FIG. 17,
そのカスタムポートフォリオ特定データに基づいて特定されるポートフォリオに基づいて、各アセットクラスへの配分額を算出するようにしてもよい。 Based on the portfolio are identified based on the custom portfolio specific data, it may calculate the allocations to each asset class. なお、各アセットクラスへの配分資産に対する資金イベント別の割り付け処理は、図17の処理と同様にして行うことができる。 Incidentally, another assignment process funds events for the distribution assets to each asset class, can be carried out in the same manner as the process in FIG. 17. また、この場合は、推奨ポートフォリオ(ベストミックス)の算出結果を一旦出力し、利用者がその出力結果を参照してカスタムポートフォリオ特定データを入力できるようにすれば、さらに便利である。 Also, in this case, once outputs the calculation result of the recommended portfolio (best mix), if so can enter custom portfolio specific data the user with reference to the output result, it is more convenient. 【0084】次に、図11のライフプランニングシミュレーション処理において算出される資産ショート時期は、始めから資金確保限界時期TLより時系列的にみて後になってしまうこともある。 [0084] Next, life planning simulation processing assets short time, which is calculated in of FIG. 11, there may become after seeing chronologically than funding limit time TL from the beginning. これは、現在ポートフォリオを維持しても、将来の全ての資金イベントが達成されて、なお余りある状態であることを意味する。 This is, also maintains a portfolio now, which means that all of the funds events in the future is achieved, still in a state in which too much there. この場合、以下に述べるような各種付加機能の少なくともいずれかを追加することができる。 In this case, it is possible to add at least one of the various additional functions as described below. 現在ポートフォリオをそのまま維持しても問題ないことを、メッセージ等の通知出力により通知する。 That there is no problem even if it maintains a portfolio currently notifies the notification message output or the like. 前述のカスタムポートフォリオ特定データを入力して、任意の希望のポートフォリオによりポートフォリオ収益率の上方修正を行なう。 Enter the custom portfolio specific data mentioned above, it performs upward revision of portfolio return by portfolio any desired. この場合、資金イベント別の上記割り付け処理を、その上方修正後のポートフォリオを用いて同様に行なうことができる。 In this case, the specific money event the allocation process can be carried out analogously using portfolio after the upward revision. 資産ショート時期が資金確保限界時期TLとなる場合のポートフォリオ収益率γminを算出し、そのγm To calculate the portfolio rate of return γmin of when the asset short time becomes the funding limit time TL, the γm
inと現在ポートフォリオの期待収益率γPとの差γP−γ The difference between the in and the current portfolio of the expected rate of return γP γP-γ
minに応じて、期待収益率γPが増大する方向にポートフォリオを修正する。 Depending on min, to modify the portfolio in the direction expected rate γP increases. この場合、資金イベント別の上記割り付け処理を、その修正後のポートフォリオを用いて同様に行なうことができる。 In this case, the funds by event of the allocation process can be carried out analogously using portfolio after the modification. 【0085】次に、上記実施例で示したアセットクラスの設定は一例を示しているに過ぎず、例えば安全性商品と流動性商品とを統合して、これら全体を安全性商品とし、これと収益性商品との2つのアセットクラスとすることもできる。 [0085] Next, setting of the asset classes shown in the above examples are merely shows an example, for example by integrating the safety product and liquid products, whole them and safety products, and this It can also be two of the asset class of the profitable products. また、逆にアセットクラスをさらに細分化して設定することも可能である。 It is also possible to set subdivided asset classes reversed. この場合、個々の商品区分あるいは商品のレベルにまでアセットクラスを細分化することも特に妨げられない。 In this case, not impeded particularly be subdivided asset class to the individual product category or level of the product. 一例を挙げれば、対象とする資産を、収益性商品のうちでも株式にのみ絞り、その中で個々の株式銘柄をそれぞれアセットクラスとして採用しても、上記説明したポートフォリオ自動設計システム1の処理は全く同様にして行なうことが可能である。 In one example, the asset of interest, the diaphragm only shares Among profitability goods, be adopted individual stock names therein as an asset class, respectively, the process of portfolio automated design system 1 described above is It can be performed in the same manner. さらに、アセットクラスは金融資産に限らず、 In addition, the asset class is not limited to financial assets,
例えば土地や建物などの固定資産や、鉱物、金属地金、 For example, fixed assets and such as land and buildings, minerals, metal bullion,
農産物、あるいは工業製品などであってもよい。 Agricultural products or may be an industrial products,. 【0086】次に、図1に示すポートフォリオ自動設計システム1の各構成要素(手段)は、コンピュータ50 [0086] Next, the components (means) portfolio automated design system 1 shown in FIG. 1, the computer 50
とこれに直結された周辺機器とからなる、やや閉鎖的なシステムとして構成されているが、各構成要素(手段) And consists thereto directly connected peripherals, is constructed as a somewhat closed system, the components (means)
を、通信網を介して接続されたホスト装置とこれに接続された端末とに分散配置することも可能である。 The can also be distributed to the host device connected via a communication network and a terminal connected thereto. 図29 Figure 29
は、その一例を示している。 Shows an example thereof. 【0087】すなわち、この構成のポートフォリオ自動設計システム1は、インターネットなどの通信網702 [0087] That is, the portfolio automated design system 1 of this configuration, a communication network 702 such as the Internet
と、送受信手段としてのモデム701を介してこれに接続されたホスト装置700と、同じく送受信手段としてのモデム752を介して接続された複数の端末703とを含んで構成されている。 When a host device 700 connected thereto via a modem 701 as a transfer means, and is also configured to include a plurality of terminals 703 which are connected via the modem 752 as a transmitting and receiving means. なお、以下、図1と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、主にその相違点についてのみ説明する。 In the following, the same elements as those of FIG. 1 will not be described with the same reference numerals, a description will be given only mainly the differences. 【0088】まず、ホスト装置700の要部は、図1のコンピュータ50とほぼ同様に構成されており、HDD [0088] First, main part of the host device 700 is substantially the same configuration as the computer 50 of FIG. 1, HDD
10には図2と同様のプログラム及びデータが格納されている。 Similar programs and data and FIG. 2 is stored in the 10. しかしながら、図1の装置との違いは、利用者による各処理に必要な情報(データ)入力を、通信網7 However, the difference with the device of Figure 1, each processing information necessary for (data) input by the user, the communication network 7
02を介して接続された端末703側から行なう点にある。 It lies in performing the connected terminal 703 side via the 02. 各端末703は、それぞれが、I/Oポート751 Each terminal 703, respectively, I / O ports 751
とそれに接続されたCPU754、ROM755、RA To have been connected to it CPU754, ROM755, RA
M756とを含むコンピュータとして構成され、前述の入力手段としてのキーボード6、マウス7がI/Oポート751に接続されている。 It is configured as a computer including a M756, the keyboard 6 as an input unit described above, the mouse 7 are connected to the I / O port 751. また、出力手段としてのプリンタ12、モニタ13もI/Oポート751に接続されている。 The printer 12 as an output unit, a monitor 13 is also connected to the I / O port 751. 【0089】そして、端末703側でキーボード6ないしマウス7により入力された情報(すなわち、図11のS1における前述の〜の各情報)は、通信網702 [0089] Then, the information entered by the keyboard 6 or mouse 7 on the terminal 703 side (i.e., the information-of the foregoing in S1 of FIG. 11), the communication network 702
を経てホスト装置700に送られ、そこで、アプリケーションプログラム10b(図2)による図11〜図17 Via it sent to the host device 700, where, FIGS. 11 by the application program 10b (FIG. 2) 17
に示した各処理が実行される。 Each process shown in is performed. そして、その処理の結果(例えば図11のS2、S3、S4、S7、S10、図16のS1304、S1306、図17のS216等) As a result of the processing (e.g. S2 in FIG. 11, S3, S4, S7, S10, S1304 in FIG. 16, S1306, S216 in FIG. 17, etc.)
を、通信網702を経てアクセスのあった端末703に送信し、そこでその端末703のプリンタ12ないしモニタ13に出力させる。 And transmits to the terminal 703 for which the access via the communication network 702, where it is output to the printer 12 to monitor 13 of the terminal 703. なお、端末703には、上記処理の結果をダウンロードするためのHDD753を設けておくと便利である。 Incidentally, the terminal 703, it is useful to provide a HDD753 for downloading the results of the processing.

【図面の簡単な説明】 【図1】本発明のポートフォリオ自動設計システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図。 Block diagram showing an example of BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS [Figure 1] Hardware configuration of the portfolio automated design system of the present invention. 【図2】HDDの記憶内容を示す説明図。 FIG. 2 is an explanatory diagram of storage contents of the HDD. 【図3】金融資産過去実績データの内容例を示す説明図。 FIG. 3 is an explanatory view showing an example of the contents of the financial assets past performance data. 【図4】資金イベント適用商品関係マスターデータの内容例を示す説明図。 [Figure 4] capital events applicable commodity relationship explanatory view showing an example of the contents of the master data. 【図5】商品適用順位データの内容例を示す説明図。 FIG. 5 is an explanatory view showing an example of the contents of the goods applied order data. 【図6】コメントデータの内容例を示す説明図。 FIG. 6 is an explanatory view showing an example of the contents of the comment data. 【図7】RAM内のメモリ構成を示す説明図。 FIG. 7 is an explanatory diagram showing the memory configuration of the RAM. 【図8】同じく別の説明図。 [8] also another illustration. 【図9】同じくさらに別の説明図。 [9] also yet another illustration. 【図10】正規分布の説明図。 FIG. 10 is an explanatory diagram of a normal distribution. 【図11】ライフプランニングシミュレーション処理の流れを示すフローチャート。 Figure 11 is a flow chart showing the flow of life planning simulation process. 【図12】図11の、ポートフォリオ期待収益率目標値設定処理の詳細を示すフローチャート。 [12] in FIG. 11, a flowchart illustrating the details of the portfolio expected rate target value setting processing. 【図13】ベストミックス算出処理の流れを示すフローチャート。 FIG. 13 is a flowchart showing the flow of the best mix calculation process. 【図14】図13の、効率的フロンティア算出処理の詳細を示すフローチャート。 [14] in FIG. 13, a flowchart illustrating the details of the efficient frontier calculation process. 【図15】図13の、目標投資収益率未達成確率表生成処理の詳細を示すフローチャート。 [15] in FIG. 13, a flowchart showing details of target ROI not achieved probability table generation process. 【図16】図13の、ベストミックス決定・出力処理の詳細を示すフローチャート。 [16] in FIG. 13, a flowchart illustrating the details of the best mix determination and output process. 【図17】ベストミックスの資金イベント別割付処理の流れを示すフローチャート。 FIG. 17 is a flowchart showing a flow of money by event allocation processing best mix. 【図18】2次計画法を用いた最適アセットアロケーション算出の原理を説明する模式図。 Figure 18 is a schematic diagram illustrating the principle of optimal asset allocation calculated using quadratic programming. 【図19】メモリ内の効率的フロンティアのデータ群の記憶状態を示す説明図。 Figure 19 is an explanatory view showing a storage state of the data group efficient frontier in memory. 【図20】効率的フロンティアの一例を示すグラフ。 Figure 20 is a graph showing an example of efficient frontier. 【図21】目標投資収益率未達成確率表の一例を示す説明図。 Figure 21 is an explanatory diagram showing an example of the target ROI unattained probability table. 【図22】図21を視覚化したグラフ。 Figure 22 is a graph to visualize FIG. 【図23】ライフプランニングシミュレーションの出力例を示す説明図。 FIG. 23 is an explanatory view showing an example of the output of the life planning simulation. 【図24】ポートフォリオ修正前と修正後における資産(借入)推移の出力結果例を対比して示す説明図。 [Figure 24] assets (borrowing) after portfolio corrected before the modification explanatory view showing in comparison the expected output transition. 【図25】修正前と修正後の各ポートフォリオを対比して出力した例を示す説明図。 Figure 25 is an explanatory diagram showing an example of output by comparing each portfolio after correction before and modifications. 【図26】資金イベントへの資産割付の計算例を示す説明図。 Figure 26 is an explanatory diagram showing a calculation example of asset allocation to funding event. 【図27】資金イベントへの資産割付の結果出力の一例を示す説明図。 Figure 27 is an explanatory diagram showing an example of the result outputs of the asset allocation to funding event. 【図28】同じく別の例を示す説明図。 [Figure 28] Also explanatory view showing another example. 【図29】通信網を用いたポートフォリオ自動設計システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図。 Figure 29 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a portfolio automatic design system using a communication network. 【符号の説明】 1 ポートフォリオ自動設計システム3 CPU(資産推移基本予測情報生成手段、推奨ポートフォリオ決定手段、現在ポートフォリオ期待収益率算出手段、ポートフォリオ収益率目標値設定手段、最適ポートフォリオ算出手段、効率的フロンティア決定手段、 [Reference Numerals] 1 portfolio automated design system 3 CPU (Asset transition basic prediction information generating unit, recommended portfolio determining means, the current portfolio expected rate calculating means, the portfolio return target value setting means, optimal portfolio calculation means, efficient frontier determining means,
ポートフォリオ収益率達成関連確率表作成手段、アセットクラス配分額算出手段、資金イベント割付額算出手段) 6 キーボード7 マウス(対象資産特定情報入力手段、支出内容特定情報入力手段) 10 ハードディスクドライブ(アセットクラス別収益率情報記憶手段) 10b アプリケーションプログラム(プログラム) 12 プリンタ13 モニタ(推奨ポートフォリオ出力手段、資金イベント割付額出力手段) 40 CD−ROM(記録媒体) 41 フロッピーディスク(記録媒体) 50 コンピュータ Portfolio rate of return achieved related probability table creating means, asset class allocation amount calculation means, funding event allocation amount calculation means) 6 keyboard 7 mouse (the target asset specific information input means, spending contents of specific information input means) 10 Hard disk drive (by asset class return information storage means) 10b application program (program) 12 printer 13 monitors (recommended portfolio output means, funding event allocation amount output unit) 40 CD-ROM (recording medium) 41 floppy disk (recording medium) 50 computer

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 【請求項1】 複数のアセットクラスからなる対象資産の、現在の総額及び現在のポートフォリオ(以下、現在ポートフォリオという)を直接的又は間接的に特定するための対象資産特定情報を入力する対象資産特定情報入力手段と、 将来見込まれる支出内容を直接的又は間接的に特定する支出内容特定情報を入力する支出内容特定情報入力手段と、 前記アセットクラス毎の将来における期待収益率を直接的又は間接的に特定するためのアセットクラス別収益率情報を記憶するアセットクラス別収益率情報記憶手段と、 前記現在ポートフォリオが将来においても維持されたと考えた場合の、前記対象資産の総額の経時的推移状況の予測情報(以下、資産推移基本予測情報という)を、前記対象資産特定情報と、前記支出 Of the Claims 1] assets comprising a plurality of asset classes, current total and current portfolio (hereinafter, the current that the portfolio) directly or indirectly identify to assets specific information for the and assets specifying information input means for inputting, and spending the content specifying information input means for inputting spending what specific information directly or indirectly identify the expected future spending contents, expected rate in the future for each of the asset classes the asset class specific return information storage means for directly or indirectly storing asset class specific return information for identifying, in a case where the current portfolio considered to have been maintained in the future, the total amount of the assets temporal prediction information transition situation (hereinafter, referred to as assets transition basic prediction information), and the assets specific information, the spending 容特定情報と、前記アセットクラス別収益率情報とに基づいて生成する資産推移基本予測情報生成手段と、 その生成された資産推移基本予測情報と前記アセットクラス別収益率情報とに基づいて、前記経時的推移状況を好転させるための前記対象資産の推奨ポートフォリオを決定する推奨ポートフォリオ決定手段と、 その推奨ポートフォリオの決定内容を出力する推奨ポートフォリオ出力手段と、 を備えたことを特徴とするポートフォリオ自動設計システム。 A volume specific information, and asset transition basic prediction information generating means for generating on the basis of said asset class specific return information, based on its generated assets remained basic prediction information and the asset class specific return information, the the recommended portfolio determining means for determining a recommended portfolio of the assets for turn around time course situation, portfolio automated design of the recommended portfolio output means for outputting the determined content of the recommended portfolio comprising the system. 【請求項2】 前記アセットクラスは、元本が実質的に保証される安全性金融資産と、元本割れの可能性はあるが前記安全性金融資産よりは期待収益率の高い収益性金融資産との少なくとも2種類を含む請求項1記載のポートフォリオ自動設計システム。 Wherein said asset class, principal substantially guaranteed and safe financial assets are, revenues high there is a possibility of loss of principal is the expected rate than the safe financial assets financial assets portfolio automatic design system of claim 1 further comprising at least two types of. 【請求項3】 前記アセットクラス別収益率情報は、前記各アセットクラス毎の収益率の過去の実績値の情報(以下、収益率過去実績情報という)を含むものである請求項1又は2に記載のポートフォリオ自動設計システム。 Wherein the asset class specific return information, the information of the historical data rate of return for each asset class (hereinafter referred to as return past performance information) is intended to include as claimed in claim 1 or 2 portfolio automated design system. 【請求項4】 前記推奨ポートフォリオ決定手段は、 前記対象資産全体の運用収益率をポートフォリオ収益率として、前記現在ポートフォリオを採用した場合のポートフォリオ収益率の将来における期待値(以下、現在ポートフォリオ期待収益率という)を、前記対象資産特定情報と前記アセットクラス別収益率情報とに基づいて算出する現在ポートフォリオ期待収益率算出手段と、 前記現在ポートフォリオ期待収益率よりも大きい所定のポートフォリオ収益率目標値を設定するポートフォリオ収益率目標値設定手段と、 その設定されたポートフォリオ収益率目標値を達成するための、最適ポートフォリオを算出してこれを前記推奨ポートフォリオとする最適ポートフォリオ算出手段と、 を含む請求項1ないし3のいずれかに記載のポート Wherein said recommended portfolio determining means, the operating profitability of the entire assets as portfolio return, the expected value of future portfolio return in the case of adopting the current portfolio (hereinafter, current portfolio expected rate setting the current portfolio expected rate calculating means for calculating, the predetermined portfolio return target value larger than the current portfolio expected rate based on the) that, in the said assets specific information and the asset class specific return information and portfolio return target value setting means for, in order to achieve its set portfolio earnings ratio target value, and the optimum portfolio calculating means this by calculating the optimal portfolio and the recommended portfolio claims 1 including 3 port according to any one of ォリオ自動設計システム。 Orio automated design system. 【請求項5】 前記ポートフォリオ収益率目標値は、前記資産推移基本予測情報の内容が、将来のある特定時期において資産総額が負に転ずるものとなった場合に、その負に転ずる時期が前記特定時期よりも所定期間以上先に延びるように設定されるものである請求項4記載のポートフォリオ自動設計システム。 Wherein said portfolio return target value, the contents of the asset transition basic prediction information, when it becomes to that turn negatively total assets in a particular time in the future, the identified time to turn to the negative portfolio automated design system according to claim 4 and is set so as to extend above a predetermined period or more than time. 【請求項6】 前記アセットクラス別収益率情報は、前記収益率過去実績情報に基づいて算出された各アセットクラス毎の収益率の平均値(以下、アセットクラス期待収益率という)を反映した情報(以下、アセットクラス期待収益率情報という)と、同じく分散を反映した情報(以下、アセットクラス分散情報という)と、同じくアセットクラス間の共分散を反映した情報(以下、アセットクラス共分散情報という)とを含み、 前記最適ポートフォリオ算出手段は、 ポートフォリオ収益率の将来における期待値(以下、ポートフォリオ期待収益率という)の各種値毎に、対象資産全体の収益率の分散(以下、ポートフォリオ分散という)を最小とするアセットクラスの配分を、前記アセットクラス期待収益率情報と前記アセットクラス分散 Wherein said asset class specific return information, information reflecting the average value of the rate of return for each asset class calculated on the basis of the return past record information (hereinafter, referred to as asset classes expected return) (hereinafter assets: class expected rate information) and, likewise information reflecting the dispersion (hereinafter, assets: class variance information) and, likewise information reflecting the covariance between asset classes (hereinafter, referred to as an asset class covariance information ) and a, the optimal portfolio calculation means, the expected value of future portfolio return (hereinafter, each different values ​​of that portfolio expected return), dispersion rate of return of the entire assets (hereinafter, referred to as portfolio diversification) allocation asset classes to minimize, the said asset classes expected rate information asset class variance 報と前記アセットクラス共分散情報とに基づいて算出し、 Calculated on the basis of the distribution and the asset class covariance information,
    前記ポートフォリオ期待収益率と前記ポートフォリオ分散と前記アセットクラス配分との関係を示す効率的フロンティアを決定する効率的フロンティア決定手段と、 ポートフォリオ収益率が、前記ポートフォリオ期待収益率と前記ポートフォリオ分散とをそれぞれ平均及び分散とする所定の確率分布に従うものと仮定して、ポートフォリオ収益率の各種値毎の達成確率又は未達成確率(以下、達成確率又は未達成確率のことを達成関連確率という)を、前記効率的フロンティア上の所定の各点に対応する前記ポートフォリオ期待収益率と前記ポートフォリオ分散との組毎に算出し、それら達成関連確率の算出値を前記ポートフォリオ期待収益率及び前記ポートフォリオ収益率に対応付けて配列したポートフォリオ収益率達成関連確率表を作成 And efficient frontier determining means for determining the efficient frontier indicating a relationship between the asset class allocation and the portfolio expected rate of return and the portfolio diversification, portfolio rate of return, respectively averaging said portfolio diversification and the portfolio expected rate and was assumed to follow a predetermined probability distribution and variance, achieved probability or non-achievement probability under various values ​​of portfolio return (hereinafter referred achieve associated probability that the achieved probability or not achieved probability), the efficiency the calculated portfolio expected return and each set of said portfolio diversification associates the calculated value thereof attained association probabilities to said portfolio expected rate and the portfolio return corresponding to predetermined points on the frontier create a portfolio rate of return achieved related probability table arrayed するポートフォリオ収益率達成関連確率表作成手段とを備え、 該ポートフォリオ収益率達成関連確率表上において、設定された前記ポートフォリオ収益率目標値に対応する前記達成関連確率のうち、未達成確率が最も値の小さくなるもの又は達成確率が最も値の大きくなるものに対応するポートフォリオ期待収益率を読み取り、前記効率的フロンティア上においてその読み取ったポートフォリオ期待収益率に対応するアセットクラス配分を、前記最適のポートフォリオとして決定するものである請求項4又は5に記載のポートフォリオ自動設計システム。 A portfolio profitability achieved associated probability table creating means for, in the portfolio return achieve association probabilities on table, among the achievement associated probability corresponding to the set the portfolio return target value, not achieved probability most value read the portfolio expected rate of decrease ones or probability of achieving correspond to the most value becomes large, the asset classes allocation corresponding to the read portfolio expected returns on the efficient frontier, as the portfolio of the optimum portfolio automated design system according to claim 4 or 5 in which determining. 【請求項7】 前記入力された支出内容特定情報に基づいて、将来見込まれる1ないし複数の資金イベントの各発生時期の情報とその最終必要金額の情報とを少なくとも含む資金イベント情報を生成する資金イベント情報生成手段と、 前記推奨ポートフォリオに基づいて、前記対象資産の前記各アセットクラスへの配分額(以下、アセットクラス配分額という)を算出するアセットクラス配分額算出手段と、 前記各アセットクラスのうち予め定められたものについて、そのアセットクラス配分額に対する前記各資金イベント毎の割付額を、前記資金イベント情報を参照して算出する資金イベント割付額算出手段と、 その算出結果を出力する資金イベント割付額出力手段と、 を備える請求項1ないし6のいずれかに記載のポートフォリオ自動 7. Based on the input expenditure content identification information, generates at least contains funds event information in the future expected 1 to each occurrence time information of the plurality of funding event and its final required amount of information funds an event information generating means, based on the recommended portfolio, said allocations for each asset class assets (hereinafter assets: class allocations) and asset class allocation amount calculation means for calculating, said each asset class for those among predetermined and money event allocation amount calculating means for the allocation amount of the respective capital event for that asset class allocations, calculated with reference to the funds event information, funds event of outputting the calculation result portfolio automatic according to any one of claims 1 to 6 comprising the allocation amount output means, the 計システム。 Total system. 【請求項8】 前記資金イベント情報は、複数の前記資金イベントに対し、 それらの割り当てるべきアセットクラスを特定する割当アセットクラス特定情報を含み、 前記資金イベント割付額算出手段は、前記割当アセットクラス特定情報を参照して、各資金イベント毎の割付額を対応するアセットクラスの配分額に分配するものである請求項7記載のポートフォリオ自動設計システム。 Wherein said funds event information, the plurality of the funds event includes allocation asset class specific information for identifying the asset classes to be assigned with them, the funding event allocation amount calculating means, the assigned asset class specific Referring to information, portfolio automated design system according to claim 7, wherein is to distribute the allocation amount for each funding event allocations of the corresponding asset class. 【請求項9】 前記資金イベント割付額算出手段は、前記資金イベントの前記最終必要金額の情報と、該資金イベントに対応するアセットクラスの期待収益率とに基づいて、その資金イベントに割り当てられたアセットクラスの資産を当該期待収益率で運用したときに、前記最終必要金額の条件を達成するための現在必要な元本金額を算出して、これを前記割付額とするものである請求項8 Wherein said funds event allocation amount calculating means, and information of the final required amount of the funds event, based on the expected rate of asset class corresponding to said resource gold event, assigned to the funding event asset asset classes when operated in the expected rate, the currently required principal amount to achieve a final necessary amount of conditions is calculated, claim it is intended to be the allocation amount 8
    記載のポートフォリオ自動設計システム。 Portfolio automated design system described. 【請求項10】 前記各資金イベントには、対応する前記アセットクラス配分額への割付順位が予め定められており、 前記資金イベント割付額算出手段は、前記割付順位が上位の資金イベントから順に前記アセットクラス配分額への割り付けを行うものである請求項9記載のポートフォリオ自動設計システム。 The method according to claim 10, wherein each of said funds event, are determined in the assignment order of the asset class allocations corresponding advance, the funding event allocation amount calculating means, said sequentially from the allocation order is higher funds Events portfolio automated design system according to claim 9, wherein and performs assignment to the asset class allocations. 【請求項11】 コンピュータを、ポートフォリオ自動設計システムを構成する下記の手段、すなわち、 複数のアセットクラスからなる対象資産の、現在の総額及び現在のポートフォリオ(以下、現在ポートフォリオという)を直接的又は間接的に特定するための対象資産特定情報を入力する対象資産特定情報入力手段と、 将来見込まれる支出内容を直接的又は間接的に特定する支出内容特定情報を入力する支出内容特定情報入力手段と、 前記アセットクラス毎の将来における期待収益率を直接的又は間接的に特定するためのアセットクラス別収益率情報を記憶するアセットクラス別収益率情報記憶手段と、 前記現在ポートフォリオが将来においても維持されたと考えた場合の、前記対象資産の総額の経時的推移状況の予測情報(以下、資 11. A computer, following means constituting the portfolio automated design system, i.e., the assets comprising a plurality of asset classes, current total and current portfolio (hereinafter, the current that the portfolio) directly or indirectly a and assets specifying information input means for inputting a target asset specific information for specifying a manner, the spending contents specifying information input means for inputting spending what specific information directly or indirectly identify the expected future spending contents, and assets by class return information storage means for storing asset class specific return information for directly or indirectly specifying the expected rate in the future for each of the asset classes, and the current portfolio was maintained in the future when considered, prediction information of time course situation of total of the assets (hereinafter, capital 推移基本予測情報という)を、前記現在ポートフォリオ特定情報と、前記支出内容特定情報と、前記アセットクラス別収益率情報とに基づいて生成する資産推移基本予測情報生成手段と、 その生成された資産推移基本予測情報と前記アセットクラス別収益率情報とに基づいて、前記経時的推移状況を好転させるための前記対象資産の推奨ポートフォリオを決定する推奨ポートフォリオ決定手段と、 その推奨ポートフォリオの決定内容を出力する推奨ポートフォリオ出力手段と、 して機能させるためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な状態で記憶したことを特徴とする記録媒体。 The) that changes the basic prediction information, the the current portfolio specific information, and the spending contents specifying information, and asset transition basic prediction information generating means for generating on the basis of said asset class specific return information, asset progression of the generated based on the basic prediction information and the asset class specific return information, the recommended portfolio determining means for determining a recommended portfolio of the assets for turn around the time course conditions, and outputs the determined contents of the recommended portfolio recommended portfolio output means and, to a recording medium characterized by storing a program for causing a computer readable state.
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