JP2005515522A - データウェアハウスのデータの保全性を検証し、ウェハハウジングされたデータを複数の事前定義の分析モデルに適用する方法およびシステム。 - Google Patents
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Abstract
Description
・価格または出来高がない
・価格および/または出来高が0である
・その実体について、出来高が、5日平均出来高の5倍を超える
・その実体について、出来高が、5日平均出来高の20%未満である
・その実体について、未清算発行済株式数(USO)が、5日平均USOの5倍を超える
・その実体について、未清算発行済株式数(USO)が、5日平均USOの20%未満である
・未清算発行済株式数=0である
・総収益が、市場ベンチマーク収益+30%を超える
・総収益が、市場ベンチマーク収益−30%未満である
・総収益が、−0.75以下または0.75以上である
・識別子(たとえばCUSIPまたはSEDOL)を、システムの製品テーブルで見つけられない
・証券の時価総額を関連市場の全株式の総時価総額で割った値が10%を超える
Claims (36)
- データグループの属性を評価するのに使用されるデータの組の保全性を検証するシステムであって、
少なくとも1つのデータベースを含み、データの現在の組を保管するデータウェアハウスと、
診断データを生成し、前記診断データに基づいて少なくとも1つの診断レポートを生成するためにデータの前記現在の組をヒストリカルデータと比較するように構成された診断モジュールであって、前記診断レポート内のデータポイントは、関連するデータ編集リンクを有する、診断モジュールと、
前記データウェアハウスと通信し、指定されたデータポイントに関する新しい値を入力するようにユーザに問い、前記データウェアハウス内の前記指定されたデータポイントの値に前記新しい値をセットするように構成されたデータ編集モジュールと
ユーザによる選択時に前記データ編集モジュールを起動するように、および、めいめいのデータ編集リンクに関連する前記データポイントを前記データ編集モジュールに示すように構成された各データ編集リンクとを備えたことを特徴とするシステム。 - 前記データウェアハウスは、属性のデータの前記組から導出された推定値を含み、
前記システムは、前記データウェアハウスと通信し、入力として前記属性のベンチマーク値を受け取り、前記推定された属性値を前記ベンチマーク属性値と比較することから導出される差の値を保管するように構成された、収益モデル検証モジュールを含み、前記診断レポートは、前記差の値を示すレポートを含むことを特徴とする請求項1に記載のシステム。 - データの組に関連する複数のデータグループの属性を分析する方法であって、
要因の組を提供するステップと、
データグループ化の属性をモデル化するモデルの組を提供するステップであって、各モデルは、要因の前記組から選択される少なくとも1つの要因に依存する、ステップと、
各データグループ化を少なくとも1つのモデルに関連付けるステップと、
前記データグループに関連する前記モデルが依存する、要因の前記組の少なくとも1つの要因の要因値を判定するステップと、
データグループごとに、前記関連するモデルによってモデル化される前記属性の値を提供するために、少なくとも前記判定される要因値およびデータの前記組を使用して関連するモデルを推定するステップと、
前記属性値を保管するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - データの前記組は、複数の金融商品に関連する財務データを含み、
前記データグループは、ポートフォリオを含み、各ポートフォリオは、前記複数の金融商品からの少なくとも1つの金融商品を識別することを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 財務データを使用して複数のポートフォリオを分析する方法であって、
要因の組を提供するステップと、
ポートフォリオの属性をモデル化するモデルの組を提供するステップであって、各モデルは、要因の前記組から選択される少なくとも1つの要因に依存する、ステップと、
各ポートフォリオを少なくとも1つのモデルに関連付けるステップと、
前記ポートフォリオに関連する前記モデルが依存する要因の前記組の要因の少なくともサブセットの要因値を判定するステップと、
ポートフォリオごとに、関連するモードによってモデル化される前記属性の値を提供するために、少なくとも前記判定される要因値および前記財務データを使用して、関連するモデルを評価するステップと、
前記属性値を保管するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - モデルの前記組は、少なくとも1つのリスクモデルおよび少なくとも1つのパフォーマンスモデルを含み、
各ポートフォリオは、少なくとも1つのリスクモデルおよび少なくとも1つのパフォーマンスモデルに関連する ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - モデルの前記組は、少なくとも1つのパフォーマンスモデルを含み、特定のポートフォリオは、前記特定のポートフォリオのパフォーマンス値が前記評価するステップ中に判定されるように前記パフォーマンスモデルに関連し、前記方法は、さらに、
前記特定のポートフォリオの代替パフォーマンス値を受け取るステップと、
前記判定されたパフォーマンス値を前記代替パフォーマンス値と比較するステップと
を含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記判定されたパフォーマンス値および前記代替パフォーマンス値が、事前定義の値より大きく異なる時に、潜在的なデータ保全性条件を示すステップをさらに含むことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記パフォーマンスモデルは、ポートフォリオ収益をモデル化し、前記代替パフォーマンス値は、前記特定のポートフォリオの前記収益の公式に報告された値であることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 各ポートフォリオは、前記めいめいのポートフォリオによって反映される投資戦略に従って少なくとも1つのモデルに関連することを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 前記要因の組をモデル開発プラットフォームから使用可能にするステップと、
前記開発プラットフォームで、要因の前記組から選択された少なくとも1つの要因に依存する新しいモデルを開発するステップと、
前記新しいモデルをモデルの前記組に追加するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - モデルの前記組の各モデルが、前記モデル開発プラットフォームとの互換性を有するフォーマットを有するモデルオブジェクトとして定義されることを特徴とする請求項11に記載の方法。
- 前記ポートフォリオ属性値に基づいて少なくとも1つのレポートを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 財務データを使用してポートフォリオを分析するシステムであって、
複数の要因を含む要因ライブラリと、
ポートフォリオ属性のモデルを定義するモデルオブジェクトの組を含むモデルデータベースであって、各モデルは、前記要因ライブラリ内の少なくとも1つの要因に依存する、モデルデータベースと、
複数のポートフォリオオブジェクトであって、各ポートフォリオオブジェクトが、前記めいめいのポートフォリオについて判定された少なくとも1つの属性を保管するように構成され、各ポートフォリオオブジェクトが、少なくとも1つのモデルに関連付けられる、複数のポートフォリオモデルと、
前記要因ライブラリ内の要因の少なくともサブセットの要因値を判定し、前記要因値を要因値データベースに保管するように構成された要因判定モジュールと、
関連するモードによってモデル化される前記属性の値を提供するために、少なくとも前記判定された要因値および前記財務データを使用して、特定のポートフォリオに関連するモデルを評価し、前記特定のポートフォリオの前記めいめいのポートフォリオオブジェクトに属性値を保管するように構成されたモデル評価モジュールと
を含むことを特徴とするシステム。 - 複数のパフォーマンスオブジェクトをさらに含み、各パフォーマンスオブジェクトが、めいめいのポートフォリオに関連付けられ、前記関連付けられたポートフォリオについて判定される少なくとも前記属性のヒストリカル時系列を保管するように構成され、
前記モデル評価モジュールが、さらに、前記めいめいのポートフォリオに関する前記判定された要因値を前記関連するパフォーマンスオブジェクトに加算するように構成される
ことを特徴とする請求項14に記載のシステム。 - モデルオブジェクトの前記組は、少なくとも1つのリスクモデルおよび少なくとも1つのパフォーマンスモデルを定義するオブジェクトを含み、
各ポートフォリオオブジェクトは、少なくとも1つのリスクモデルオブジェクトおよび少なくとも1つのパフォーマンスモデルオブジェクトに関連する
ことを特徴とする請求項14に記載のシステム。 - モデルの前記組は、少なくとも1つのパフォーマンスモデルオブジェクトを含み、特定のポートフォリオは、前記パフォーマンスモデルオブジェクトに関連し、前記モデル評価モジュールは、前記特定のポートフォリオのパフォーマンス値を提供し、
前記システムは、入力として前記特定のポートフォリオの代替パフォーマンス評価額を受け取り、
前記システムは、さらに、前記パフォーマンス値を前記代替パフォーマンス値と比較することから導出される差の値を保管するように構成されたモデル検証モジュールを含む
ことを特徴とする請求項14に記載のシステム。 - さらに、前記差の値の大きさが事前定義の値を超える時に、潜在的なデータ保全性条件を示すように構成されたデータ保全性モジュールを含むことを特徴とする請求項17に記載のシステム。
- 前記パフォーマンスモデルオブジェクトは、ポートフォリオ収益をモデル化し、前記代替パフォーマンス値は、前記特定のポートフォリオの前記収益の公式に報告された値であることを特徴とする請求項17に記載のシステム。
- 各ポートフォリオオブジェクトおよび各モデルオブジェクトは、一意のIDを有し、ポートフォリオオブジェクトとモデルオブジェクトとの間の前記関連が、ポートフォリオ関連テーブルで指定されることを特徴とする請求項14に記載のシステム。
- 前記要因値データベースからのデータをモデル開発プラットフォームからエクスポートできるようにし、モデルオブジェクトを前記モデル開発プラットフォームから前記モデルデータベースにインポートできるようにするように構成されたインターフェースモジュールをさらに含むことを特徴とする請求項14に記載のシステム。
- 前記ポートフォリオ属性値に基づいて少なくとも1つのレポートを生成するように構成されたレポート生成モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項14に記載のシステム。
- ポートフォリオを評価するのに使用される財務データの保全性を検証する方法であって、
データソースから現在の財務データを受け取るステップと、
前記受け取ったデータをデータウェアハウスに保管するステップと、
前記受け取ったデータから少なくとも1つの診断レポートを生成するステップであって、前記診断レポートが、データポイントおよび組込みデータ編集リンクを含む、ステップと、
ユーザによる前記組込みデータ編集リンクの選択時に、前記データポイントの新しいデータを指定する入力を前記ユーザに要求し、前記データウェアハウスに保管される前記データポイントの前記値に前記新しい値をセットするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 前記現在の財務データに基づいてサマリインジケータ値を生成するステップ
をさらに含み、少なくとも1つの診断レポートを生成する前記ステップは、さらに、サマリインジケータ値と、サマリインジケータ値から前記サマリインジケータ値を生成するのに使用された前記データを含む診断レポートへの組込みリンクとを含むサマリ診断レポートを生成するステップを含む
ことを特徴とする請求項23に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの診断レポートは、異常値データ、クロスセクショナルボラティリティ、および会社行為の少なくとも1つを示すデータを含むことを特徴とする請求項23に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの診断レポートは、証券に関連する属性のヒストリカル時系列レポートを含み、各属性は、組込みデータ編集リンクを有することを特徴とする請求項23に記載の方法。
- 前記データウェアハウス内のデータを使用して生成される推定ポートフォリオ収益を受け取るステップと、
前記ポートフォリオに関する公式の収益を受け取るステップと
をさらに含み、前記少なくとも1つの診断レポートは、前記推定ポートフォリオ収益を前記公式のポートフォリオ収益と比較するレポートを含む
ことを特徴とする請求項23に記載の方法。 - 前記診断レポートは、さらに、前記診断レポート内のデータに関連するデータ情報リンクを含み、前記方法は、さらに、
前記ユーザによる前記データ情報リンクの選択時に、前記診断レポート内の前記関連するデータに関連するリサーチ情報を返すステップであって、前記返されるデータが、前記関連するデータがエラーであるかどうかをユーザが判定する能力を高める、ステップ
を含むことを特徴とする請求項23に記載の方法。 - ポートフォリオを評価するのに使用される財務データの保全性を検証する方法であって、
前記ポートフォリオの証券に関する情報を含むデータソースから現在の財務データを受け取るステップと、
前記受け取ったデータをデータウェアハウスに保管するステップと、
前記データウェアハウス内の前記データを使用して判定される前記ポートフォリオの推定収益値を受け取るステップと、
前記ポートフォリオの正式の収益値を受け取るステップと、
前記公式の収益値を前記推定収益値と比較する診断レポートを提供するステップであって、前記比較レポートが、前記ポートフォリオに関連する第1組込みリンクを含む、ステップと、
ユーザによる前記比較レポート内の前記第1組込みリンクの選択時に、前記ポートフォリオおよび前記証券の属性を含む前記証券を示す構成レポートを提供するステップであって、前記構成レポートは、第2組込みリンクを含み、各第2組込みリンクは、特定の証券に関連する、ステップと、
前記構成レポート内の第2組込みリンクの前記ユーザによる選択時に、前記選択された第2組込みリンクに関連する前記証券の属性のヒストリカル時系列レポートを提供するステップであって、前記ヒストリカル時系列レポート内の各属性は、組込みデータ編集リンクを有する、ステップと、
前記ユーザによる組込みデータ編集リンクの選択時に、前記選択されたデータ編集リンクに関連する前記属性の新しい値を指定する入力を前記ユーザに要求し、前記データウェアハウスに保管される前記属性の前記値に前記新しい値をセットするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 複数の証券に関連する財務データの保全性を検証する方法であって、
前記複数の証券に関する情報を含むデータソースから現在の財務データを受け取るステップと、
前記受け取ったデータをデータウェアハウスに保管するステップと、
異常値属性を有する証券を識別するために、前記現在の財務データをヒストリカルデータと比較するステップと、
前記識別された証券を示す診断レポートを提供するステップであって、各識別された証券は、関連する第1組込みリンクを有する、ステップと、
ユーザによる第1組込みリンクの選択時に、前記選択された第1組込みリンクに関連する前記証券の属性に関するヒストリカル時系列レポートを提供するステップであって、前記ヒストリカル時系列レポートの各属性は、組込みデータ編集リンクを有する、ステップと、
前記ユーザによる組込みデータ編集リンクの選択時に、前記選択されたデータ編集リンクに関連する前記属性の新しい値を指定する入力を前記ユーザに要求し、前記データウェアハウスに保管される前記属性の前記値に、前記新しい値をセットするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 前記診断レポート内の各識別された証券は、関連する第2組込みリンクを有し、
前記方法は、さらに、前記ユーザによる第2組込みリンクの選択時に、前記選択された第2組込みリンクに関連する前記証券に関するリサーチ情報を提供するステップを含み、前記リサーチ情報は、前記特定の証券の前記属性データがエラーであるかどうかを判定する前記ユーザの能力を高めることを特徴とする請求項30に記載の方法。 - ポートフォリオを評価するのに使用される金融データの保全性を検証するシステムであって、
少なくとも1つのデータベースを含み、現在の財務データを保管するデータウェアハウスと、
診断データを生成し、前記診断データに基づいて少なくとも1つの診断レポートを生成するために、前記現在の財務データをヒストリカル財務データと比較するように構成された診断モジュールであって、前記診断レポート内のデータポイントは、関連するデータ編集リンクを有する、診断モジュールと、
前記データウェアハウスと通信し、指定されたデータポイントの新しいデータを入力するようにユーザに問い、前記データウェアハウス内の前記指定されたデータポイントの前記値に前記新しい値をセットするように構成された、データ編集モジュールと
ユーザによる選択時に前記データ編集モジュールを起動するように、および、めいめいのデータ編集リンクに関連する前記データポイントを前記データ編集モジュールに示すように構成された各データ編集リンクとを備えたことを特徴とするシステム。 - 前記データウェアハウスは、ポートフォリオの推定パフォーマンス値を含み、前記システムは、さらに、前記データウェアハウスと通信し、入力として前記ポートフォリオの代替パフォーマンス値を受け取り、前記パフォーマンス値を前記代替パフォーマンス値と比較することから導出される差の値を保管するように構成された、収益モデル検証モジュールを含むことを特徴とする請求項32に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの診断レポートは、前記代替パフォーマンス収益値を前記推定パフォーマンス値と比較するレポートを含むことを特徴とする請求項33に記載のシステム。
- 前記推定パフォーマンス値は、前記ポートフォリオの推定収益であり、前記代替ポートフォリオは、前記ポートフォリオの公式に報告された収益値であることを特徴とする請求項34に記載のシステム。
- 前記データウェアハウスと通信し、前記推定パフォーマンス値を判定し、前記推定パフォーマンス値を前記データウェアハウスに保管するように構成された分析モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
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