JP2005107994A - 証券化商品情報の提供システム、提供方法、それに用いる投資家用の装置及び証券化商品情報の価格付け方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 証券化商品の資産価値に係る仕様、評価、格付けを含む情報を、複数の投資家にとって利用しやすい形態で積極的に情報提供する。
【解決手段】 証券化商品情報の提供システム及びそれに用いる投資家用の装置、証券化商品情報の提供方法及び価格付け方法において、金利確率過程モデル化機能と、証券化商品価格の算出機能とを有して、金利情報と、証券化商品仕様情報と、証券化商品キャッシュフロー情報と、証券化商品期限前償還率情報とに基づいて証券化商品の価格付けを行う投資家用の装置で、前記証券化商品の価格付けが行えるように、前記証券化商品キャッシュフロー情報及び前記証券化商品期限前償還情報を生成する機能を少なくとも備え、前記生成した証券化商品キャッシュフロー情報及び証券化商品期限前償還情報を、前記投資家用の装置に、通信装置を介して送信する構成を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、金銭消費貸借契約、例えばリース契約、住宅ローン契約等に基づく金銭債権が証券化された証券化商品の資産価値に係る仕様、評価、格付けを含む証券化商品情報を、複数の投資家に利用しやすい形態で提供する証券化商品情報の提供システム、提供方法、それに用いる投資家用の装置及び証券化商品情報の価格付け方法に関する。

周知のように、投資家が投資対象に望むことは、「１．元本割れしない安全性」「２．安定的な高収益の継続的確保」「３．（金利等の）環境変化に対する強靭性」であり、いわゆる「ローリスク・ハイリターン」である。逆に忌避することは「１．元本割れの危険又は不良債権化」「２．収益見通しの不確実性」「３．環境変化に対する脆弱性」であり、いわゆる「ハイリスク・ローリターン」である。

一方、投資家を保護すべく、例えば上場企業には株式の資産価値に係る企業業績を明示する財務諸表をはじめとする広義の証券化商品情報を、ほぼ標準化された所定の表示方法で日刊新聞等により公開するように法的に義務付けられている。その他、情報の信頼性は別問題として、投資情報会社から各種の媒体を介して投資家に対する証券化商品情報の提供システム及びその方法等が確立している。

このように標準化された証券化商品情報が提供されたことにより、例えば異なる上場株式の資産価値に係る仕様、評価、格付けに関して比較検討することは、機関投資家から個人投資家に至るまで容易である。

他方、生命保険又は年金基金等で代表される巨額で潤沢な資金が有望な投資先を求めており、前記「１．安全性」「２．収益見通しの確実性」「３．環境変化に対する強靭性」に関しての数理統計的裏付け情報が提供されることを条件として運用益を確保するための投資先を求めている潜在需要もある。

ここで、前記金銭債権が証券化された証券化商品に限定した技術分野に関し、前記数理統計的裏付け情報として、所定債務が返済期限前に償還（以下、「プリペイメント」ともいう）されるプリペイメント率を推定することが必須要件である。

その理由は、例えば、金利環境の変化として、日本銀行の定める公定歩合が上昇する局面に応じて、住宅ローン金利も上昇することに伴い、金利負担を軽減させる目的の繰上げ返済が多発し、プリペイメント率が上昇すると、当該ローン債権に対する間接的な債権者である証券化商品の保有者にとって、長期安定的に約束されていた利息（配当）収入が減少又は途絶えるからである。なお、プリペイメント率はインフレとデフレの違いにも関係する。

そして、プリペイメント率を推定する期間構造推定システム、特に、所定債務の発生時から経過した月数に関する変数をパラメータとして統計分析する統計分析手段を設け、この統計分析手段により取得された結果に基づいてプリペイメント率を推定するプリペイメント率推定手段を構成し、さらに、プリペイメントリスクを的確に反映させたプリペイメントリスク内包型デリバティブの時価評価システムがあった（例えば特許文献１）。

又、証券化商品に対するプリペイメント率の分析に際して、精度の高いモデルを構築するために、証券化商品の履歴情報を格納するヒストリカルＤＢ(データベース)と、履歴情報に含まれているパラメータの統計情報又は傾向値を分析する情報準備機能と、クラスタの定義に有効となるキーフィールドを決定するクラスタリングキーフィールド決定機能と、履歴情報に対してモデル分析で使用する集約ＤＢを構築するための集約キーを選択し集約度を定める集約レベル決定機能と、前記履歴情報を情報の属性から見ていくつかのグループに分けるためのクラスタを定義するクラスタ定義機能と、を備えるマイニング装置及びそのプログラムがあった（例えば特許文献２）。

そして、前記マイニング装置と、前記集約ＤＢを分析し、前記クラスタ定義機能により定義されたクラスタ毎にプリペイメントモデルを構築する統計分析装置とを備えたプリペイメント分析システム、統計分析装置、プリペイメント分析方法、及びそのプログラムが提供されている。
特開２００２−３４２５７９号公報（段落００２１〜００２５、図１〜３） 特開２００２−３５８４１１号公報（段落０００７〜００２７、図１，２）

しかしながら、特許文献１，２には、プリペイメントリスクを的確に反映させたプリペイメントリスク内包型デリバティブの時価評価システム、及びプリペイメントモデルを構築する統計分析装置に関する説明がなされているのみであり、複数の投資家へ積極的に情報提供するシステムではなかった。

又、証券化商品に関して、その資産価値を含む情報を投資家に対して積極的に提供すれば、より多くの投資家が安心して投資するので、その潤沢で安定的な資金供給により、旺盛な資金需要に応じることが可能となる。このことは、債務者、債権者、投資家及び仲介斡旋業者等の全領域に渡って都合良く、いわゆる「金回りの良い状態」を作り出せるので、産業の発展に寄与できる。

そこで、本発明は、証券化商品の資産価値に係る仕様、評価、格付けを含む情報を、複数の投資家にとって利用しやすい形態で積極的に情報提供する証券化商品情報の提供システム、提供方法、それに用いる投資家用の装置及び証券化商品情報の価格付け方法を提供することを目的とする。

前記課題を解決するために本発明は、投資家に証券化商品についての情報を提供する証券化商品情報の提供システムにおいて、金利確率過程モデル化機能と、証券化商品価格の算出機能とを有して、金利情報と、証券化商品仕様情報と、証券化商品キャッシュフロー情報と、証券化商品期限前償還率情報とに基づいて証券化商品の価格付けを行う投資家用の装置で、前記証券化商品の価格付けが行えるように、前記証券化商品情報の提供システムは、前記証券化商品キャッシュフロー情報及び前記証券化商品期限前償還情報を生成する機能を少なくとも備え、前記生成した証券化商品キャッシュフロー情報及び証券化商品期限前償還情報を、前記投資家用の装置に、通信装置を介して送信する構成を有することを特徴とする証券化商品情報の提供システムとした。
そして、本発明には前記証券化商品情報の提供システム、提供方法、それに用いる投資家用の装置及び価格付け方法も含む。

本発明によれば、証券化商品に関して、複数の投資家に対して積極的に情報提供することにより利便性が高められる。
又、証券化商品情報を、複数の投資家に対して積極的に情報提供すれば、より多くの投資家が安心して投資するので産業の発展に寄与できる。

又、少なくとも前記プライシング装置を配設された前記投資家端末により、それぞれの投資家が更新される金利情報を適宜入力し前記証券ごとのリスク因子を織り込んだ資産価値を最新の時価で出力できる。

以下、本発明に係る実施形態の証券化商品情報の提供システム（「情報提供システム」ともいう）及び証券化商品情報の提供方法（「情報提供方法」ともいう）を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、第１実施形態は、アレンジャが投資家に対して情報の提供を行うと共に、投資家がアレンジャから提供される情報により、適宜タイミングで自己が保有する証券化商品のプライシング（価格付け）を自己が有するプライシング装置で行う実施形態である。

又、第２実施形態は、アレンジャと投資家の間に投資情報会社を介在させ、投資情報会社がアレンジャから提供される情報により、より広範囲に情報提供も可能にした実施形態である。さらに、第３実施形態は、第２実施形態における投資情報会社を格付機関におきかえた実施形態である。

≪第１実施形態≫
第１実施形態を説明する。
図１は、本発明に係る第１実施形態の情報提供システムの概略構成図である。この第１実施形態の情報提供システム１００は、アレンジャ３が、証券化商品に関する情報を、複数の投資家５にとって利用しやすい形態に標準化してから、ネットワーク１４を介して提供するように構成されている。又、投資家５が、アレンジャ３から提供される情報により、適宜タイミングで自己が保有する証券化商品のプライシング（価格付け）を行うように構成されている。

このため、図１に示すように、情報提供システム１００は、アレンジャ３に備えられ、プリペイメントモデリング装置６、第１キャッシュフロー分析装置７、プリペイメント算定装置９、プライシング装置１０、第１ＤＢ群１１を含んで構成される。これらの装置６，７，９，１０、及び第１ＤＢ群１１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）により相互に接続される。又、これらの装置６，７，９，１０は、図示しないルータにより、ネットワーク１４を介して通信する機能を有するものとする。

又、第１ＤＢ群１１に記憶されている情報は、図示しない通信サーバにより、前記したルータ及びネットワーク１４を介して送受信されるようになっているものとする。これらの装置６，７，９，１０及び第１ＤＢ群１１の詳細は、図２〜６等を参照して後で説明する。

又、投資家５は、自己が保有する証券化商品に関する情報の取得を行えるように、かつ、自己が保有する証券化商品のプライシング（価格付け）を適宜タイミングで行えるように、プライシング装置１０及び第３ＤＢ群１３を有する。この詳細も後で説明する。

なお、オリジネータ（又はサービサ）１は、原債権者である。このオリジネータ１は、例えば個人に対して住宅ローン等を設定し貸し付ける金融機関又は保証機関が該当する。又、サービサ１は、例えば金銭消費貸借契約（住宅ローン契約等）した債務者と直接に取引上の折衝する者であり、前記「オリジネータ１」と重複する場合もある。
信託銀行２は、オリジネータ１とアレンジャ３の間に介在して仲介する役割を有す。

アレンジャ３は、例えばローン債権を証券化し組成する者であり、本発明を実施する主体又は主体に準ずる立場である。このアレンジャ３は、組成した証券を投資家５に安心して購入してもらうために、有益かつ正確な投資情報、すなわち証券化商品情報を提供する立場にある。このため、情報提供システム１００は、以下に詳細を説明する第１ＤＢ群１１から、証券化商品情報を適宜配信する。

投資家５は、例えば機関投資家を想定しているが、今後、社会構造の変化に伴って、より一般大衆に近い個人投資家にも本発明が利用される機会が増える可能性もあるので、以下、あらゆる規模の投資家を総称して単に投資家５という。

〔アレンジャが備える各装置、及び第１ＤＢ群の構成〕
次に、アレンジャ３が備える情報提供システム１００の各装置６〜７，９，１０及び第１ＤＢ群１１の詳細を、図面を参照して説明する。

最初に第１ＤＢ群１１を、図２を参照して説明する。図２は第１ＤＢ群の構成図であり、そこに示すように、第１ＤＢ群１１は、原資産ヒストリカルＤＢ１５、証券化対象資産ＤＢ１８、プリペイメント算定結果ＤＢ１９、証券化商品仕様ＤＢ２０、プリペイメントモデルＤＢ１７、証券化商品キャッシュフローＤＢ２１、更新される金利ＤＢ１６、数式モデルＭ、証券化商品価格（以下、「時価Ｘ」ともいう）ＤＢ２２を、それぞれ保持しており、これらをまとめてＤＢ群と呼んでいる。

第１の手続きとして、証券化対象資産に関わる情報、その対象資産と同種資産のヒストリカルデータ、証券化商品仕様に係る情報が、オリジネータ１からアレンジャ３へ送付され、それらの情報はそれぞれアレンジャ３の証券化対象資産ＤＢ１８、原資産ヒストリカルデータＤＢ１５、証券化商品仕様ＤＢ２０へ記憶される。このことは、後ほど図７（Ｓ２０）にも示すとおりである。

なお、この第１ＤＢ群１１は、例えば図示しない磁気ディスク装置等により記憶され、前記したＬＡＮを経由して、各装置６，７，９，１０により情報の読み書きをされるものとする。又、第１ＤＢ群１１に記憶された情報は、前記したオリジネータ１が備える図示しない端末装置によっても、情報の読み書きをされるものとする。
又、前記したとおり、第１ＤＢ群１１に記憶されている情報は、図示しない通信サーバにより、前記したルータ及びネットワーク１４を介して送受信されるようになっている。
以下、各情報の例を説明する。

原資産ヒストリカルＤＢ１５には、対象となるローン債権に関する基本情報の過去（例えば１０年分）実績情報を保持している。基本情報とは、借入金総額、支払い期間、ローン取り扱い営業部署の所在地、ローン適用金利、プリペイメントの有無等を意味する。

証券化対象資産ＤＢ１８には、証券化の対象とする債権の属性情報を保持し、その対象債権は例えば数千件程度を含んでいる。属性情報の例は、債務者名、債務者格付、債権番号、開始年月、終了年月、支払間隔、支払額、ボーナス時支払加算額等の基本情報と、回収元店舗、返済金支払回数、分割払金合計額、適用金利等のプリペイメントモデルのリスク因子に関わる情報である。

証券化商品仕様ＤＢ２０には、証券化商品の目論見書の内容に書かれていることを保持している。一例として、各トランシェの支払い順序、各トランシェの利子率、各トランシェの格付け又は目標格付け、劣後トランシェの割合、外部信用補完の有無・方法等がある。

プリペイメントモデルＤＢ１７には、例えば、ハザードモデルでプリペイメントをモデル化した数式を保持しており、その場合には、下記のようにモデル化していることもある。
ｈ₀ ： プリペイメントの期間構造をあらわす時間の関数
β_i ： リスク因子ｉの重みパラメータ
Δｈ₀： プリペイメントの期間構造をあらわす時間の関数の誤差
Δβ_i： リスク因子ｉの重みパラメータの誤差
ｈ₀（ｔ）
β_i ｉ＝１，Ｎ Ｎ：リスク因子の数
Δｈ₀（ｔ）
Δβ_i ｉ＝１，Ｎ Ｎ：リスク因子の数

プリペイメント算定結果情報は、証券化対象となる債権（例えば債権１千件）の支払い終了年月（＝証券化商品元利償還終了年月）までの、証券化対象資産ｉのプリペイメント率、そのボラティリティ、証券化商品の期限前償還率を意味する。

なお、これら個別の情報そのものに関しては、金融工学応用サービス関連の当業者には周知の慣用語句となりつつあるので最小限の説明にとどめている。さらに文言解釈上、「情報」と「データ」は全く同一の意味に読み替えても構わない。

証券化商品キャッシュフロー情報は、当該証券の投資家（証券化商品購入者）への元本、利息の支払い額の時系列に関する情報であり、そのＤＢには、証券化対象となる債権（例えば債権１千件）の支払い終了年月（＝証券化商品元利償還終了年月）までの、各トランシェの元利償還キャッシュフローおよびブレ幅等が格納されている。

更新される金利情報は、具体的には図１４（ｂ）に示すような金利関連データにより作成される資料の基礎データが適宜用いられ、新しいデータを用いることで、より正確な投資判断が可能となるが、詳細な説明は省略する。

数式モデルＭは、プリペイメントモデリング装置６によって、繰上げ返済によるローンの残債状況の変化をモデル化された数式であり、この数式モデルＭを原資産に適用して、繰上げ返済の確率を算出する。なお、プリペイメントモデルのリスク因子として、ローンの借入金総額（分割払い金合計で計算することもある）、支払い期間、ローン取り扱い営業部署の所在地（地域性）、ローン適用金利と市場金利の差等が発生する。

なお、「数式モデルＭ」「時価Ｘ」に関し、整合された思想に基づく抽象概念として表現するため、Ｍ，Ｘと符号を付している。又、具体的な「数式モデルＭ」は各種の証券の本質を示す数式が存在（特許文献１〜２参照）するが、本願明細書では発明の本質ではないので数式に沿った説明を省略し、詳細な解説は後記する参考文献に委ねる。又、算出された「時価Ｘ」は現用の通貨価値で表示される。

時価Ｘは、リスク中立法を用いて各トランシェの証券化商品の価格であり、証券化商品価格データＤＢ２２に、関連する数値データとともに格納される。数値データとして、価格の金利感応度をあらわす指標、例えばデュレーション、コンベクシティ等がある。

次に、アレンジャ３が備える情報提供システム１００の各装置６，７，９，１０の詳細を、図面を参照して説明する。なお、各装置６，７，９，１０は、いずれも、図示しない、ＣＰＵ（Central Processing Unit）・ＲＡＭ（Random Access Memory）・その他電子回路等からなる処理装置、ＮＩＣ（Network Interface Card）等からなる通信装置、キーボード・表示装置等からなる入出力装置等を含んで構成されるものとする。

プリペイメントモデリング装置６を説明する。図３はプリペイメントモデリング装置６を示す構成図であり、ここで、第２の手続きとして、原資産ヒストリカルデータは、金利ＤＢに保持される金利に係る情報とともに、このプリペイメントモデリング装置６により加工される。これは、後ほど図７にも示す（Ｓ３１）とおりである。

そこに示すように、プリペイメントモデリング装置６（該装置６のＣＰＵ等からなる処理装置）は、ソフトウェア構成として、データ選別機能２７、リスク因子抽出機能２８、リスク因子重みパラメータ評価機能２９、リスク因子重みパラメータのボラティリティ評価機能３０、プリペイメント期間構造評価機能３１、プリペイメント期間構造のボラティリティ評価機能３２を有する。

図３は本発明の第１実施形態に係るプリペイメントモデリング装置６を示す構成図であり、原資産ヒストリカルデータＤＢ１５からデータ選別機能２７により選別された情報と、金利ＤＢ１６から得られる金利情報をリスク因子抽出機能２８に入力し、抽出出力されたリスク因子を二股に分岐してリスク因子重みパラメータ評価機能２９とプリペイメント期間構造評価機能３１にそれぞれ入力し、プリペイメントモデルＤＢ１７へと出力される。

これらの機能により、プリペイメントに影響を及ぼすリスク因子、リスク因子の重みパラメータ、プリペイメントの期間構造、及び重みパラメータと期間構造のボラティリティ等のモデルパラメータが次式のように得られる。

プリペイメント率α ＝ 期間構造 × ｆｕｎｃ（重みパラメータ１，重みパラメータ２，・・・・・・，重みパラメータｎ；リスク因子１，リスク因子２，・・・・・・，リスク因子ｎ）

プリペイメント率αのボラティリティ ＝ ｆｕｎｃ（期間構造，期間構造のボラティリティ；重みパラメータ１，重みパラメータ２，・・・・・・，重みパラメータｎ；重みパラメータ１のボラティリティ，重みパラメータ２のボラティリティ，・・・・・・，重みパラメータｎのボラティリティ；リスク因子１，リスク因子２，・・・・・・，リスク因子ｎ）

ここで、リスク因子は証券化対象資産の特徴を反映したものであり、一般には金利もリスク因子のひとつに含み得る。又、ｆｕｎｃは関数を意味するが、計算方法によりその具体的な形は異なるので、ここでは特定しない。

第２の手続きで得た期間構造、重みパラメータ、及びこれらのボラティリティは、プリペイメントモデルＤＢ１７へ記録される。

プリペイメント算定装置９を説明する。図４はプリペイメント算定装置９を示す構成図であり、プリペイメント算定装置９（該装置９のＣＰＵ等からなる処理装置）は、ソフトウェア構成として、金利確率過程モデル化機能３７、プリペイメント率算出機能３８、プリペイメント率ボラティリティ算出機能３９、証券化商品期限前償還率の算出機能４０を有する。

第３の手続として、証券化対象資産ＤＢ１８に保持される証券化対象資産情報は、プリペイメントモデルＤＢ１７に保持されたモデルパラメータと金利ＤＢ１６に保持された金利情報とともに、図４に示すプリペイメント算定装置９により加工され、以下の式で示すように、個々の証券化対象資産ｉのプリペイメント率α、そのボラティリティ、証券化商品の一まとまり全体に関する証券化商品期限前償還率（プリペイメント率）αが得られ、その結果はプリペイメント算定結果ＤＢ１９で保持される。これは、後ほど図７に示す（Ｓ３３）とおりである。

証券化対象資産ｉのプリペイメント率のプリペイメント率 ＝ 期間構造 × ｆｕｎｃ（重みパラメータ１，重みパラメータ２，・・・・・・，重みパラメータｎ；証券化対象資産ｉのリスク因子１，証券化対象資産ｉのリスク因子２，・・・・・・，証券化対象資産ｉのリスク因子ｎ）

証券化対象資産ｉのプリペイメント率のボラティリティ ＝ ｆｕｎｃ（期間構造，期間構造のボラティリティ；重みパラメータ１，重みパラメータ２，・・・・・・，重みパラメータｎ；重みパラメータ１のボラティリティ，重みパラメータ２のボラティリティ，・・・・・・，重みパラメータｎのボラティリティ；証券化対象資産ｉのリスク因子１，証券化対象資産ｉのリスク因子２，・・・・・・，証券化対象資産ｉのリスク因子ｎ）

証券化商品期限前償還率（プリペイメント率）α ＝ 証券化対象資産プールのプリペイメント率αのボラティリティ ＝ ｆｕｎｃ（期間構造，期間構造のボラティリティ；重みパラメータ１，重みパラメータ２，・・・・・・，重みパラメータｎ；重みパラメータ１のボラティリティ，重みパラメータ２のボラティリティ，・・・・・・，重みパラメータｎのボラティリティ；証券化対象資産プールのリスク因子１，証券化対象資産プールのリスク因子２，・・・・・・，証券化対象資産プールのリスク因子ｎ）

第１キャッシュフロー分析装置７を説明する。図５は本発明の第１実施形態に係る第１キャッシュフロー分析装置７を示す構成図であり、ここに示すように、第１キャッシュフロー分析装置７（該装置７のＣＰＵ等からなる処理装置）は、予定ＣＦ算出機能３３、プリペイメントを考慮したＣＦ算出機能３４、プリペイメントを考慮したＣＦのボラティリティ算出機能３５、トランチング機能３６を有する。

ここで第４の手続として、証券化対象資産ＤＢ１８に保持される証券化対象資産情報は、プリペイメントモデルＤＢ１７（図２参照）に保持されるモデルパラメータと証券化商品仕様ＤＢ２０に保持される証券化商品仕様情報とともに、図５に示す第１キャッシュフロー分析装置７により加工される。これは、後ほど図７に示す（Ｓ３４）とおりである。

又、プリペイメント算定結果ＤＢ１９に記憶されたプリペイメント率αが、プリペイメントを考慮したＣＦ算出機能３４とプリペイメントを考慮したＣＦのボラティリティ算出機能３５に用いられる。ここで、予定ＣＦは、約定返済スケジュールどおりのキャッシュフローを意味する。又、トランチングとは証券化商品仕様で決められたトランシェに分けることを意味し、例えば定時償還トランシェ、パススルートランシェ、劣後トランシェ等がある。これらの、キャッシュフローは次の式により算出される。

プリペイメントを考慮したキャッシュフローＣＦ ＝ ｆｕｎｃ（予定キャッシュフロー、プリペイメント率）

プリペイメントを考慮したキャッシュフローＣＦのボラティリティ ＝ ｆｕｎｃ（予定キャッシュフロー、プリプリペイメント率、プリプリペイメント率のボラティリティ）

トランシェの証券化商品のキャッシュフローＣＦ ＝ ｆｕｎｃ（プリペイメントを考慮したキャッシュフローＣＦ、プリペイメントを考慮したキャッシュフローＣＦのボラティリティ、証券化商品仕様）

これらの機能により、各トランシェの証券化商品のキャッシュフローＣＦが得られ、その結果は証券化商品キャッシュフローＤＢ２１に保管される。

図６はプライシング装置１０を示す構成図であり、金利確率過程モデル化機能３７と証券化商品価格の算出機能４１を備えている。ここで、証券化商品仕様情報は、プライシング装置１０により加工される。

第５の手続きとして、図２に示した証券化商品キャッシュフローＤＢ２１に保持される証券化商品キャッシュフローＣＦ、プリペイメント算定結果ＤＢ１９に保持されるプリペイメント率α、金利ＤＢ１６に保持される金利情報、証券化商品仕様ＤＢ２０に保持される証券化商品仕様情報が、プライシング装置１０により加工され、リスク中立法により各トランシェの証券化商品の時価Ｘが下記の関数により得られる。

時価Ｘ ＝ ｆｕｎｃ（証券化対象資産のキャッシュフロー分析から得た証券化商品の
キャッシュフロー、証券化商品の期限前償還率、証券化商品の格付け又は
デフォルト率、リスクフリー金利の期間構造、リスクフリー金利のブレ幅）

そして、その結果は証券化商品価格ＤＢ２２で保持される。これは、後ほど図７に示す（Ｓ３５）とおりである。

〔投資家５が備える装置、及び第３ＤＢ群の構成〕
図１に示すように、投資家５は、投資家用の装置としてプライシング装置１０及び第３ＤＢ群１３を備える。第３ＤＢ群１３は、例えば、金利ＤＢ１６、証券化商品仕様ＤＢ２０、商品化商品価格ＤＢ２２等のＤＢを含んで構成されるが、これらは、アレンジャ３が備える金利ＤＢ１６、証券化商品仕様ＤＢ２０及び証券化商品価格ＤＢ２２と同様のものでもよいし、異なるものでもよい（図２参照）。また、プライシング装置１０は、アレンジャ３が備えるものと同様のものである。

ちなみに、投資家５が備えるプライシング装置１０は、金利情報、証券化商品仕様情報、証券化商品キャッシュフロー情報及び証券化商品期限前償還率（プリペイメント率）αを用いて証券化商品の価格付けを行うが（図６参照）、このうち、少なくとも証券化商品キャッシュフロー情報及び証券化商品期限前償還率αは、情報提供システム１００から受信した情報である。

なお、プライシング装置１０を投資家端末に備えないで、アレンジャ３により価格付けまで実行済みの情報を投資家５が受け取る実施形態もある。図１の右下にプライシング装置１０を欠損している投資家５の様子が、そのことを意味している。

〔動作の説明〕
以上説明した第１実施形態の証券化商品情報の提供システム１００及び証券化商品情報の提供方法の動作を図７及びその他の図を参照して説明する。
図７は本発明の第１実施形態に係る証券化商品情報の提供方法を示すフローチャートであり、アレンジャ３により証券に組成された証券化商品の資産価値に係る仕様、格付け及び時価Ｘに関して標準化された証券化商品情報を、アレンジャ３から、ネットワーク１４を介して複数の投資家５へ提供する手順を示している。

まず、入力ステップＳ１０では、未処理の証券化商品情報を第１ＤＢ群１１に入力する。具体的には、主としてオリジネータ１からアレンジャ３に提供された情報と、図示しない外部情報機関から取り入れる金利情報等を適宜入力する。
なお、図７では「ステップ」の文言を省略している。

入力された未処理の証券化商品情報は、記憶ステップＳ２０により、第１ＤＢ群１１に記憶される。処理の前後にわたる証券化商品情報には、少なくとも、証券化商品に係る原資産ヒストリカル情報（データ）、証券化対象資産情報、証券化商品仕様情報、プリペイメントモデル、更新される金利と、を含む。

処理ステップＳ３０には、プリペイメントモデリングステップＳ３１と、キャッシュフロー分析ステップＳ３２と、プリペイメント算定ステップＳ３３と、キャッシュフロー算出ステップＳ３４と、を含んでいる。

ここで、処理ステップＳ３０を詳細に説明する。
まず、プリペイメントモデリングステップＳ３１では、プリペイメントモデリング装置６により、繰上げ返済Ｙ１を加味したキャッシュフローＣＦ１のシミュレーションが可能な数式モデルＭを作成する。

キャッシュフロー分析ステップＳ３２では、債務者の返済ＹによるキャッシュフローＣＦを予測する。

プリペイメント算定ステップＳ３３では、プリペイメント算定装置９により数式モデルＭを原資産ヒストリカル情報に適用して繰上げ返済Ｙ１の発生確率であるプリペイメント率αを算出する。

キャッシュフロー算出ステップＳ３４では、第１（２）キャッシュフロー算出装置７（８）により数式モデルＭと金利情報とを用いて、約定どおりの約定返済Ｙ０にプリペイメント率αを織り込んだキャッシュフローＣＦ１を算出する。

プライシングステップＳ３５では、プライシング装置１０により、更新される金利情報を入力し証券ごとのリスク因子Ｒを織り込んだ資産価値の評価を時価Ｘで出力する。

配信ステップＳ４０では、少なくとも数式モデルＭを含んで標準化された証券化商品情報をアレンジャ３から投資家端末へ配信する。

出力ステップＳ５０では、配信ステップＳ４０で配信を受けた証券化商品情報の中から、金利情報に基づいて算出されたプリペイメント率αに関連して、図１で説明した各種の（処理）装置６，７，９，１０で算出したキャッシュフローＣＦ及び／又は時価Ｘを図示しない表示装置で表示する（ステップＳ５１）。

そして、プライシングステップＳ３５は、配信ステップＳ４０の前後のいずれで実行しても構わないが、図７における実線矢印で示すように、配信ステップＳ４０の後、投資家５によりプライシングステップＳ３５が実行され日々の時価Ｘを計算することが重要であり、そのためのデータが配信される。
これにより、投資家５は、自己が備えるプライシング装置１０により、証券化商品の日々の価格付けを投資家５自身の手で行えるようになる。

なお、図７における破線矢印に示すように、プライシングステップＳ３５の後に配信ステップＳ４０を実行する他の実施形態もある。

この第１実施形態の情報提供システム及び情報提供方法によれば、アレンジャ３が、証券化商品に関する情報を、複数の投資家５にとって利用しやすい形態に標準化してから、ネットワーク４を介して提供できる。又、投資家５が、アレンジャ３から提供される情報により、適宜タイミングで自己が保有する証券化商品のプライシング（価格付け）を行うことができる。

≪第２実施形態≫
第２実施形態を説明する。
図８は、本発明に係る第２実施形態の情報提供システムの概略構成図である。この第２実施形態の情報提供システム２００は、投資情報会社４が、証券化商品に関する情報を、複数の投資家５にとって利用しやすい形態に標準化してから、ネットワーク１４を介して提供するように構成されている。又、投資家５が、アレンジャ３から提供される情報により、適宜タイミングで自己が保有する証券化商品のプライシング（価格付け）を行うように構成されている。

〔第４ＤＢ群及び第２キャッシュフロー分析装置の構成〕
図９は第４ＤＢ群４４の構成図であり、図１０は本発明の第２実施形態に係る第２キャッシュフロー分析装置８を示す構成図である。
アレンジャ３及び／又は投資情報会社４が備える情報提供システム２００のうち、投資情報会社４用に対応して配設された第４ＤＢ群４４及び第２キャッシュフロー分析装置８の詳細を、図９，１０を参照して説明する。

図９に示すように、第４ＤＢ群４４に記憶する情報の内容は、金利ＤＢ１６、プリペイメントモデルＤＢ１７、プリペイメント算定結果ＤＢ１９、証券化商品仕様ＤＢ２０、証券化商品キャッシュフローＤＢ２１であり、これらを各種の演算処理に供し得るように記録再生及び出力を自在に保持し、前記したＬＡＮを経由して、各装置６，８，９により情報の読み書きをされるものとする。

又、第４ＤＢ群４４は、前記した投資情報会社４が備える図示しない端末装置によっても、情報の読み書きをされるものとする。
そして、前記したとおり、第４ＤＢ群４４に記憶されている情報は、図示しない通信サーバにより、前記したルータ及びネットワーク１４を介して送受信されるようになっている。

第６の手続きとして、プリペイメントモデルパラメータ、証券化商品仕様情報は、アレンジャ３から投資情報会社４へ送付され、それらの情報はそれぞれ投資情報会社４の備える第４ＤＢ群４４に含まれるプリペイメントモデルＤＢ１７、証券化商品仕様ＤＢ２０で記憶される。同時に、プリペイメントモデル入力用リスク因子２３と予定キャッシュフロー２４の情報もアレンジャ３から投資情報会社４へ送付され、これらの情報はプリペイメントモデルＤＢ１７で記憶されるプリペイメントモデルパラメータと証券化商品仕様ＤＢ２０に記憶される証券化商品仕様情報とともに、プリペイメント算定装置９と、図１０に示す第２キャッシュフロー分析装置とにより加工される。

第２キャッシュフロー分析装置８はプリペイメントを考慮したＣＦ算出機能３４、プリペイメントを考慮したＣＦのボラティリティ算出機能３５、トランチング機能３６とから成る。これらの機能により、証券化商品の各トランシェのキャッシュフローが得られ、その結果は証券化商品キャッシュフローＤＢ２１に記憶される。後ほど図７に示す（Ｓ３２）。

投資情報会社４はアレンジャ３から原資産ヒストリカル情報や証券化対象資産情報を得ることが出来ないので、第２キャッシュフロー分析装置８は、第１キャッシュフロー分析装置７と異なり、プリペイメントモデル入力用リスク因子２３と予定キャッシュフロー２４の情報を入力データとする。ただし、計算方法は前記第１キャッシュフロー分析装置７において行った第４の手続きで用いた数式を適用できる。

又、投資情報会社４が備えるプリペイメントモデリング装置６は、アレンジャ３以外から入手した原資産ヒストリカル情報を分析することも可能である。

第７の手続きとして、証券化商品キャッシュフローＤＢ２１に記憶された証券化商品キャッシュフローＣＦとプリペイメント算定結果ＤＢ１９に記憶された証券化商品の期限前償還率αを、ネットワーク１４を介して投資情報会社４から投資家５へ配信する（Ｓ４０）。あるいは、投資家５が投資情報会社４のホームページにアクセスしてダウンロードする方法を用いてもよい。

第８の手続きとして、ネットワーク１４を介して配信された証券化商品キャッシュフローＣＦと証券化商品期限前償還率αは、金利ＤＢ１６に記憶される金利情報と証券化商品仕様ＤＢ２０に記憶される証券化商品仕様情報とともに、図８に示すプライシング装置１０により加工される。

プライシング装置１０は、前記したとおりの構成と機能を有し、金利確率過程モデル化機能３７と証券化商品価格の算出機能４１とからなり、これらの機能により各トランシェの証券化商品の価格が時価Ｘとして得られ（Ｓ３５）、その結果は証券化商品価格ＤＢ２２に記憶される。

≪第３実施形態≫
第３実施形態を説明する。
図１１は、本発明に係る第３実施形態の情報提供システムの概略構成図である。この第３実施形態の情報提供システム３００は、格付機関４２が、証券化商品に関する情報を、複数の投資家５にとって利用しやすい形態に標準化してから、ネットワーク１４を介して提供するように構成されている。又、格付機関４２が、アレンジャ３から提供される情報により、適宜タイミングで自己が保有する証券化商品のプライシング（価格付け）を行うように構成されている。

〔第２ＤＢ群及び第１キャッシュフロー分析装置の構成〕
アレンジャ３及び／又は格付機関４２が備える情報提供システム３００のうち、格付機関４２用に対応して配設された第２ＤＢ群１２及び第１キャッシュフロー分析装置７の詳細に関し、第２ＤＢ群１２は図２で示した第１ＤＢ群１１と同等内容であり、第１キャッシュフロー分析装置７は、図５に沿って説明したとおりである。

すなわち、格付機関４２はアレンジャ３の持つ全ての情報を入手できるので、手続きはアレンジャ３が実行することと同一であるが、異なるのは、格付機関４２は第三者機関であるため、同一の情報を配信した場合に、それを受け取った投資家５に与える信頼度が高い。

図１２は、本発明の第１〜３実施形態の何れかに係る投資家端末の表示装置に表示された投資家向けのプライシング画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）プリペイメント率とボラティリティ、（ｂ）キャッシュフローとその上・下限値であり、グラフの読み方は以下のとおりである。

（ａ）の場合、プリペイメント率α＝ｈ（ｔ）で示す時間ｔの関数ｈ（ｔ）によるプリペイメント期間構造の数式モデルＭによりプリペイメント率αを算出している。プリペイメント率αは、最初のうちは日毎に増加し、約３年を経過して以降は約０，９％に維持される。そして、全期間にわたってボラティリティがプラスマイナス０．２％の範囲内であることがわかる。ここに示すプリペイメント率αは、前記したように、更新された金利情報を加味しての結果である。金利情報が狂っていれば、予測は外れる。

（ｂ）の場合も、時間ｔその他の関数によるブラックボックスの数式モデルＭによりキャッシュフローＣＦを算出している。はじめの２年間位は、債務者からオリジネータ１への約定返済分のほとんどが金利返済に充当され、元本の償還には引き当てられず、残債であるキャッシュフローＣＦは元本約４百万円（仮の単位尺度）の元利合計が、むしろ若干ふくらむ感じであり、実は債権者にとっては資産価値が増加するうまみを享受できる時期である。

その後約３年間すなわち合計５年間をかけて、債務を完済し、当該証券化商品価格は０円に帰趨する。約定返済ＣＦ、期待値及び上・下限値は、図５〜６に沿って説明したように、リスク因子Ｒをトランチング機能により加味すべきか区別すべきか等を考慮し、選択的に加味して計算した結果である。

以下、図１３〜１７により、本発明の第１〜３実施形態の何れかに係る投資家端末の表示装置に表示された投資家向けの各種出力画面図を例示する。なお、これらの出力画面図はあくまで例示列挙したに過ぎず、各図表の読み方及び意味するところの詳細な説明は省略する。そして当然に、他の表示形態によるものでも構わない。

図１３は、図１２と同様に表示された投資家向けのＣＦその他の出力画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）キャッシュフローと単純ストレス印加、（ｂ）残高とその上・下限値である。

図１４は、図１２と同様の出力画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）各トランシェのキャッシュフロー、（ｂ）無裁定価格と金利水準である。

図１５は、図１２と同様に表示された投資家向けの金利感応度画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）デュレーションと金利水準、（ｂ）コンベクシティと金利水準である。

図１６は、図１２と同様に表示された投資家向けの各種出力画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）原資産プールにおける分割払金合計の頻度分布、（ｂ）原資産プールにおける支払い期間の頻度分布である。

図１７は、図１２と同様に表示された投資家向けの各種出力画面図であり、それぞれの表は、（ａ）パススルートランシェのポートフォリオ、（ｂ）プリペイメントモデルβのパラメータ、（ｃ）参考パラメータ、（ｄ）その他の設定である。

図１８は、キャッシュフロー計算のアルゴリズムであり、数式Ｍの一形態である。図１８に示した数式Ｍを、ネットワーク１４経由で情報提供された投資家５は、当該数式Ｍに年月日等を意味する時間ｔを適宜に代入することで、求める約定返済ＣＦ（ｔ´），残高（ｔ）を簡単に算出できる。

なお、このキャッシュフロー計算のアルゴリズムは投資家５が、手元の投資家端末を操作することにより、投資家ごとに異なる条件で容易に計算ができる旨を説明する便宜上、最も簡単な数式等を選択して記載しているに過ぎず、これに限定するものではない。
さらに、高度に複雑な数式Ｍを駆使する場合も、コンピュータの処理に委ねることで、瞬時に解が得られる。

なお、説明の順番が前後するが、ここでプライシングの数式処理の一例を開示しておく。これも一例に過ぎず、このほかにも後記する参考文献に記載された数式処理を参照して応用することもできる。

定時償還トランシェはＣＦが確定しており、簡単に価格を算出できる。しかし、パススルートランシェは原資産プールのプリペイメントの影響を受けるので、プライシングは簡単ではない。金利変動リスク、信用リスク、プリペイメントリスクを考慮したリスク中立法により、パススルートランシェのプライシングを行う。まず、パススルートランシェの期待元利償還額ciを次式により算出する。

パススルー期待元利償還ci ＝ 期待元本償還 ＋ 利息

利息 ＝ 利子率 × 当月残高

ここで、ある期待元利償還額ciが定められたならば、パススルートランシェは満期：１〜ｎのｎ個の債権からなるポートフォリオであることが判る。さらに、パススルートランシェは証券発行者が期限前償還のオプションを持つので、普通債権に比べてその分だけ価格が低くなる。従って、パススルートランシェの無裁定価格Ｐｃは、次式で与えられる。

ここで、ｖ^l ₀₀は満期ｌのデフォルトしない期限前償還を伴う債券の価格である。
また、Ｐ^* _t｛τ＞Ｔ｝は生存確率（非デフォルトの確率）であり、累積デフォルト率Ｄ（ｔ，Ｔ）を用いて次式で与えられる。

原資産プールのプリペイメントのボラティリティにより、パススルートランシェの期限前償還が生ずる。パススルートランシェの期限前償還確率は、金利に依存する部分だけで与えられることがわかっているので次式で与えられる。

ここで、適用金利ｒ_a 、市場金利ｒ_m 関し、ｒ_a ＞ ｒ_m となると期限前償還が増加する。
次に、以下のようなリスクフリー金利を用いたリスク中立法によるプライシングを行う。

ここで、ｆ（０，ｔ）は現在における時点tのフォワードレート（期間構造）である。期限前償還がある場合には、リスク中立法の格子モデルによる実装であるBackward Inductionの式は次のようになる。

ここで、q（j，j＋k） と Δh_i ＝ Δh（ｔ₀ ＋ iΔt）は、それぞれリスク中立確率と期限前償還確率である。上式を用いて、境界条件v_lj ＝ c_lを満期から現在に割り引くことにより、満期ｌのデフォルトしない期限前償還を伴う債券の無裁定価格ｖ^l ₀₀を求めることができる。

さらに、前記方法で算出したパススルートランシェの価格Ｐｃの金利感応度は次式で与えられる。

上式は、それぞれデュレーションとコンベクシティの定義式である。

前記数式は、本願発明の要件であるものの、例示列挙したものであり、これらに限定されず応用実施形態が無限に想致できるが、これらの数式を含む情報の提供を受けた投資家５が、手元で適宜に個別の計算できるところに特徴がある。

以下に示す参考文献に、その他の数式も記載されていれば、本願発明に応用できる。又、用語の定義も、これらの参考文献によるところが多い。
《証券化全般》
1) 日本債券信用銀行金融開発部： 証券化商品入門： シグマベイスキャピタル （1999）
2) 岡内幸策： 証券化入門： 日本経済新聞社 （1999）
3) 井出保夫： 証券化のしくみ： 日本実業出版社 （1999）
4) 日本長期信用銀行： 日本の金融資産証券化の手法： 日本経済新聞社 （1993）
《プライシング》
5) ジョン ハル：フィナンシャルエンジニアリング： 金融財政事情研究会 (1998)
6) J. Hull and A. White: Pricing Interest Rate Derivative Securities: Review of Financial Studies 3, p573 (1990)
7) J. Hull and A. White: One-Factor Interest-Rate Models and the Valuation of Interest-Rate Derivative Securities: Journal of Financial and Quantitative Analysis 28, p235 (1993)
8) J. Hull and A. White: Numerical Procedures for Implementing Term Structure Models I: Single-Factor Models: The Journal of Derivatives 2, p7 (1994)
《プリペイメントモデル》
9) 木島正明、小守林克哉： 信用リスク評価の数理モデル： 朝倉書店 (1999)
10) J.D. Kalbfleisch and R.L. Prentice: The Statistical Analysis of Failure Time Data: John Wiley and Sons (1980)
11) D.R. Cox and D. Oakes: Analysis of Survival Date: Chapman&Hall/CRC (1998)
12) D.G. Kleinbaum: Survival Analysis: Springer (1996)
《証券化のキャシュフロー分析》
13) F.J. Fabozzi: Fixed Income Mathematics Third Edition: McGraw-Hill (1997)
14) F.J. Fabozzi: The Handbook of Fixed Income Securities Sixth Edition: McGraw-Hill (2000)
15) F.J. Fabozzi and G. Fong: Advanced Fixed Income Portfolio Management: McGraw-Hill (1994)

以上、説明したように本発明によれば、証券化商品に関して、複数の投資家５に対して積極的に情報提供することにより利便性が高められる。
又、証券化商品情報を、複数の投資家５に対して積極的に情報提供すれば、より多くの投資家が安心して投資するので産業の発展に寄与できる。

又、少なくとも前記プライシング装置１０を配設された前記投資家端末により、それぞれの投資家５が更新される金利情報を適宜入力し前記証券ごとのリスク因子を織り込んだ資産価値を最新の時価で出力できる。

本発明の第１の実施形態に係る証券化商品情報の提供システムを示す概略構成図である。 第１，３ＤＢ群の構成図である。 本発明の第１実施形態に係るプリペイメントモデリング装置を示す構成図である。 本発明の第１実施形態に係るプリペイメント算定装置を示す構成図である。 本発明の第１実施形態に係る第１キャッシュフロー分析装置を示す構成図である。 本発明の第１実施形態に係るプライシング装置を示す構成図である。 本発明の第１実施形態に係る証券化商品情報の提供方法を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る証券化商品情報の提供システムを示す概略構成図である。 第４ＤＢ群の構成図である。 本発明の第２実施形態に係る第２キャッシュフロー分析装置を示す構成図である。 本発明の第３実施形態に係る証券化商品情報の提供システムである。 本発明の第１〜３実施形態の何れかに係る投資家端末の表示装置に表示された投資家向けのプライシング画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）プリペイメント率とボラティリティ、（ｂ）キャッシュフローとその上・下限値である。 図１２と同様に表示された投資家向けのＣＦその他の出力画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）キャッシュフローと単純ストレス印加、（ｂ）残高とその上・下限値である。 図１２と同様の出力画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）各トランシェのキャッシュフロー、（ｂ）無裁定価格と金利水準である。 図１２と同様に表示された投資家向けの金利感応度画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）デュレーションと金利水準、（ｂ）コンベクシティと金利水準である。 図１２と同様に表示された投資家向けの各種出力画面図であり、それぞれのグラフは、（ａ）原資産プールにおける分割払金合計の頻度分布、（ｂ）原資産プールにおける支払い期間の頻度分布である。 図１２と同様に表示された投資家向けの各種出力画面図であり、それぞれの表は、（ａ）パススルートランシェのポートフォリオ、（ｂ）プリペイメントモデルβのパラメータ、（ｃ）参考パラメータ、（ｄ）その他の設定である。 キャッシュフロー計算のアルゴリズムである。

符号の説明

１ オリジネータ、又はサービサ
２ 信託銀行
３ アレンジャ
４ 投資情報会社
５ 投資家
６ プリペイメントモデリング装置
７ 第１キャッシュフロー分析装置
８ 第２キャッシュフロー分析装置
９ プリペイメント算定装置
１０ プライシング装置
１１ 第１ＤＢ群
１２ 第２ＤＢ群
１３ 第３ＤＢ群
１４ （コンピュータ）ネットワーク
１５ 原資産ヒストリカルデータＤＢ
１６ 金利ＤＢ
１７ プリペイメントモデルＤＢ
１８ 証券化対象資産ＤＢ
１９ プリペイメント算定結果ＤＢ
２０ 証券化商品仕様ＤＢ
２１ 証券化商品キャッシュフローＤＢ
２２ 証券化商品価格ＤＢ
２３ プリペイメントモデル入力用リスク因子
２４ 予定キャッシュフロー
２７ データ選別機能
２８ リスク因子抽出機能
２９ リスク因子重みパラメータ評価機能
３０ リスク因子重みパラメータのボラティリティ評価機能
３１ プリペイメント期間構造評価機能
３２ プリペイメント期間構造のボラティリティ評価機能
３３ 予定キャッシュフロー算出機能
３４ プリペイメントを考慮したＣＦ算出機能
３５ プリペイメントを考慮したＣＦのボラティリティ算出機能
３６ トランチング機能
３７ 金利確率過程モデル化機能
３８ プリペイメント率算出機能
３９ プリペイメント率ボラティリティ算出機能
４０ 証券化商品期限前償還率の算出機能
４１ 証券化商品価格の算出機能
４２ 格付機関
４４ 第４ＤＢ群
１００，２００，３００ 証券化商品情報の提供システム
α プリペイメント率
ＣＦ，ＣＦ１ キャッシュフロー
Ｍ 数式モデル
Ｒ リスク
Ｘ 時価
Ｙ０ 約定返済
Ｙ，Ｙ１ 繰上げ返済

Claims (7)

1. 投資家に証券化商品についての情報を提供する証券化商品情報の提供システムにおいて、
   金利確率過程モデル化機能と、証券化商品価格の算出機能とを有して、金利情報と、証券化商品仕様情報と、証券化商品キャッシュフロー情報と、証券化商品期限前償還率情報とに基づいて証券化商品の価格付けを行う投資家用の装置で、前記証券化商品の価格付けが行えるように、
   前記証券化商品情報の提供システムは、
   前記証券化商品キャッシュフロー情報及び前記証券化商品期限前償還情報を生成する機能を少なくとも備え、前記生成した証券化商品キャッシュフロー情報及び証券化商品期限前償還情報を、前記投資家用の装置に、通信装置を介して送信する構成を有することを特徴とする証券化商品情報の提供システム。
2. 投資家に証券化商品についての情報を提供する証券化商品情報の提供システムに用いる投資家用の装置であって、
   前記投資家用の装置は、金利確率過程モデル化機能と、証券化商品価格の算出機能とを有して、金利情報と、証券化商品仕様情報と、証券化商品キャッシュフロー情報と、証券化商品期限前償還率情報とに基づいて証券化商品の価格付けを行う構成を有すると共に、
   前記証券化商品キャッシュフロー及び前記証券化商品期限前償還率を、前記証券化商品の価格付けの際に、通信装置を介して前記証券化商品情報の提供システムから取得する構成を有することを特徴とする証券化商品情報の提供システムに用いる投資家用の装置。
3. 投資家に証券化商品についての情報を提供する証券化商品情報の提供システムを用いて投資家が前記証券化商品の価格付けを行うようにした証券化商品情報の価格付け方法であって、
   前記投資家が、金利確率過程モデル化機能と、証券化商品価格の算出機能とを有して、金利情報、証券化商品仕様情報、証券化商品キャッシュフロー、証券化商品期限前償還率情報とに基づいて証券化商品の価格付けを行う投資家用の装置を備え、
   前記投資家用の装置は、前記金利情報、前記証券化商品仕様情報、前記証券化商品キャッシュフロー、前記証券化商品期限前償還率情報のうちの少なくとも前記証券化商品キャッシュフロー及び前記証券化商品期限前償還情報を、通信装置を介して前記証券化商品情報の提供システムから取得することを特徴とする証券化商品情報の価格付け方法。
4. 証券組成者により証券に組成された証券化商品の資産価値に係る仕様、格付け及び時価に関する証券化商品情報を、前記証券組成者から、ネットワーク介して複数の投資家へ開示する証券化商品情報の提供システムであって、
   前記ネットワークに接続可能で投資家が用いる投資家端末と、
   前記証券化商品情報を記憶する記憶装置と、
   表示装置を含む入出力装置と、
   処理装置と、を有し、
   前記記憶装置には、証券化商品に係る数式モデル、原資産ヒストリカル情報、証券化対象資産情報、証券化商品仕様情報、プリペイメントモデル情報、プリペイメント算定結果情報、証券化商品キャッシュフロー情報、更新される金利情報と、時価と、を記憶し、
   前記処理装置には、繰上げ返済を加味したキャッシュフローのシミュレーションが可能な前記数式モデルを作成するプリペイメントモデリング装置と、
   債務者の返済によるキャッシュフローを予測するキャッシュフロー分析装置と、
   前記数式モデルを前記原資産ヒストリカル情報に適用して繰上げ返済の発生確率であるプリペイメント率を算出するプリペイメント算定装置と、
   前記更新される金利情報を入力し前記証券ごとのリスク因子を織り込んだ資産価値の評価を時価で出力するプライシング装置と、を含み、
   前記処理装置では前記投資家端末に配信された証券化商品情報と、前記記憶装置に記憶された前記金利情報とを用いて、約定どおりの約定返済に前記プリペイメント率を織り込んだキャッシュフローを算出し、
   前記証券組成者から前記投資家端末へ前記数式モデルを含んで標準化された証券化商品情報を配信し、
   前記プリペイメント率に関連して前記処理装置で得られた前記キャッシュフロー及び／又は前記時価Ｘの評価を前記入出力装置に出力するように構成したことを特徴とする証券化商品情報の提供システム。
5. 前記投資家端末には少なくとも前記プライシング装置を配設したことを特徴とする請求項４に記載の証券化商品情報の提供システム。
6. 証券組成者により証券に組成された証券化商品の資産価値に係る仕様、格付け及び時価に関する証券化商品情報を、前記証券組成者から、ネットワークを介して複数の投資家へ開示する証券化商品情報の提供方法であって、
   前記証券化商品情報を記憶する記憶ステップと、
   処理ステップと、
   表示ステップを含む入出力ステップと、を有し、
   前記記憶ステップでは、証券化商品に係る数式モデル、原資産ヒストリカル情報、証券化対象資産情報、証券化商品仕様情報、プリペイメントモデル情報、プリペイメント算定結果情報、証券化商品キャッシュフロー情報、更新される金利情報と、時価と、を記憶し、
   前記処理ステップには、繰上げ返済を加味したキャッシュフローのシミュレーションが可能な前記数式モデルを作成するプリペイメントモデリングステップと、
   債務者の返済によるキャッシュフローを予測するキャッシュフロー分析ステップと、
   前記数式モデルを前記原資産ヒストリカル情報に適用して繰上げ返済の発生確率であるプリペイメント率を算出するプリペイメント算定ステップと、
   前記数式モデルと前記金利情報とを用いて、約定どおりの約定返済に前記プリペイメント率を織り込んだキャッシュフローを算出するキャッシュフロー算出ステップと、
   前記更新される金利情報を入力し前記証券ごとのリスク因子を織り込んだ資産価値の評価を時価で出力するプライシングステップと、を含み、
   前記証券組成者から前記投資家端末へ前記数式モデルを含んで標準化された証券化商品情報を配信する配信ステップと、
   前記プリペイメント率に関連して前記処理装置で得られた前記キャッシュフロー及び／又は前記時価Ｘの評価を前記入出力装置に出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする証券化商品情報の提供方法。
7. 前記プライシングステップは前記投資家が前記投資家端末を任意操作しても実行可能であることを特徴とする請求項６に記載の証券化商品情報の提供方法。

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