JP2010003194A - ポートフォリオ・リスク情報提供装置、サーバ - Google Patents

Abstract

【課題】 顧客のポートフォリオおよびファンド提供者のファンド・ポートフォリオについて、説明力が高く、投資家が理解し易いリスク情報を提示し、顧客のポートフォリオの再構築を支援するポートフォリオ・リスク情報提供装置を提供する。
【解決手段】 リスク分析手段１１３は、ファンド分類（投資戦略）に応じたリスクファクタを選定し、重回帰分析によりファンド・ポートフォリオのリスク感応度を求める。顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５は、リスク分析手段１１３により求めたリスク感応度を元に顧客のポートフォリオのリスク感応度を算出し、顧客のポートフォリオ・リスク提示手段１１７により３段階のリスク情報提示を行なう。顧客のポートフォリオの追加・削除を行なう入替シミュレーション手段１１９により、ファンドの追加・削除によるリスク情報の変化、パフォーマンスの変化をシミュレーションし、顧客に提示する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、資産運用事業者やファンド販売者等のファンド提供者が顧客に顧客のポートフォリオのリスク情報を提示するポートフォリオ・リスク情報提供装置に関する。

従来、資産運用事業者は、主として機関投資家等の法人顧客を対象に投資運用を行なっていたが、近年は、法改正による規制緩和もあり、資産運用の有力な手段として個人投資家の投資信託への関心が高まり、資産運用事業者に資産運用を委託する個人投資家の顧客が増加している。また、個人投資家が証券会社等のファンド販売者からファンドを購入するケースも増加している。
このような状況の下で、個人投資家向けに資産運用の支援を行なうシステムが複数提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３）。
特開２００３−１８７０８３号公報 特開２００４−３２６３７９号公報 特開２００７−２９３７３１号公報

特許文献１は、顧客の証券残高と余裕資金を元に、的確な資産運用アドバイスを行なう顧客資産管理システムについて開示している。
また、特許文献２は、投資家が選択した銘柄と類似の銘柄を比較検討する手段を開示している。また、特許文献３は、資産運用事業者が登録した基本的なポートフォリオではなく、他の投資家のポートフォリオを参照することにより、運用方法の検討を支援する方法について開示している。

しかしながら、特許文献１の技術は、資産運用事業者の担当者が、顧客に資産運用のアドバイスを行なう際に、顧客の資産を一覧表示させるにすぎないという問題点がある。また、特許文献１の技術では、顧客への資産運用を提案する場合に、提案の内容はアドバイスを行う担当者の経験や能力等に依存するという問題がある。
また、特許文献２の技術は、顧客が選択した銘柄と類似の銘柄を比較検討するものであって、多種多様に多数存在する銘柄からの選択可能性がないという問題がある。また、特許文献３の技術も、他の投資家のポートフォリオを参考にできる利点はあるが、選択可能性を狭めるという問題がある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ファンド提供者が投資家に資産運用のアドバイスを行なう際に、投資家が有するファンド群（顧客のポートフォリオ）およびファンド提供者が取り扱うファンド群（ファンド・ポートフォリオ）の一部または全体について、説明能力が高く、投資家が理解し易いリスク情報を提示することを可能とし、投資家のポートフォリオの再構築を支援可能なポートフォリオ・リスク情報提供装置を提供することである。

前述した課題を解決するための第１の発明は、顧客にファンドを提供するファンド提供者による前記顧客への投資情報提供を支援するポートフォリオ・リスク情報提供装置であって、前記ファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオのリスク情報として、前記ファンド・ポートフォリオを構成する各ファンドの分類によって選択されたリスクファクタ・グループを説明変数とする重回帰分析により、各リスクファクタの回帰係数として求まる各リスクファクタのリスク感応度を算出するリスク分析手段と、前記リスク分析手段により求めた前記ファンドのリスク情報を元に、前記顧客の保有するポートフォリオのリスクを算出する顧客ポートフォリオ・リスク算出手段と、 を備えることを特徴とするポートフォリオ・リスク情報提供装置である。

また、前記リスク分析手段は、前記ファンドのリスクファクタに関するリスク感応度と前記ファンドの純資産額からファンド・ポートフォリオ全体のトータルリスクを算出する。これにより、ファンド・ポートフォリオ全体のリスク感応度が算出される。
前記リスク分析手段は、月次２年間のデータに基づき分析を行なうことが望ましい。これにより、説明力の高いリスク情報を得ることが可能になる。
また、前記リスク分析手段は、日次または週次のデータに基づき分析を行なうようにしてもよい。これにより、ファンドの運用戦略の急変に対応した分析が可能になる。

前記顧客ポートフォリオ・リスク算出手段は、前記顧客が保有するファンドの前記リスク感応度と、前記リスク感応度と前記顧客の前記ファンドの保有金額から前記顧客のポートフォリオ全体のトータルリスクを算出する。
また、前記顧客ポートフォリオ・リスク算出手段により求めた顧客のポートフォリオのリスク情報を顧客に提示する提示手段をさらに備え、前記提示手段は、前記顧客のポートフォリオのリスク構成と最大損失予想額を提示する基本情報提示手段と、リスク感応度をリスクファクタの大分類ごとに提示するリスク感応度提示手段と、リスク感応度を個々のリスクファクタごとに提示するリスク感応度詳細提示手段と、を有する。
前記リスクファクタの大分類は、株式リスク、債券リスク、信用リスク、金利リスク、為替リスクの５分類であることが望ましい。
上記の構成により、顧客に対して顧客のポートフォリオのリスク情報を、基本情報の基本レベルと、大分類された５種類のリスクファクタについてのリスク感応度からなる大分類レベルと、個々のリスクファクタについてのリスク感応度からなる詳細レベルの３段階の形式で提示することが可能になる。

さらに、前記顧客に、前記ファンド提供者が保有するファンドの銘柄を、前記顧客が設定した条件で検索し、前記リスク分析手段により算出したリスク情報を提示するスクリーニング手段を更に有する。
また、前記顧客のポートフォリオに対するファンドの削除および追加に伴うリスク情報の再計算を行い、削除および追加後の前記顧客のポートフォリオのリスク情報を顧客に提示する入替シミュレーション手段を更に有する。
以上の構成により、顧客は、自身のポートフォリオのリスク情報に加えて、ファンド提供者の保有するファンドのリスク情報を得て、自身のポートフォリオの入れ替えを行なった場合のリスク情報のシミュレーションを行なうことが可能になる。

第２の発明は、ファンド提供者の窓口の端末、または、顧客の端末に接続されたサーバであって、前記ファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオのリスク情報として、前記ファンド・ポートフォリオの各ファンドの分類によって選択したリスクファクタ・グループを説明変数とする重回帰分析により、各リスクファクタの回帰係数として求まる各リスクファクタのリスク感応度を算出するリスク分析手段と、前記リスク分析手段により求めた前記ファンドのリスク情報を元に、前記顧客の保有するポートフォリオのリスクを算出する顧客ポートフォリオ・リスク算出手段と、前記顧客ポートフォリオ・リスク算出手段により求めた顧客のポートフォリオのリスク情報を前記窓口の端末または前記顧客の端末に送信する送信手段と、を備えることを特徴とするサーバである。

本発明によれば、ファンド提供者が投資家に資産運用のアドバイスを行なう際に、投資家のポートフォリオおよびファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオについて、説明能力が高く、投資家が理解し易いリスク情報を提示することを可能とし、投資家のポートフォリオの再構築を支援可能なポートフォリオ・リスク情報提供装置を提供することが可能になる。

以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１のシステム構成を示す図である。

図１に示すように、ポートフォリオ・リスク情報提供装置１は、サーバ１１とデータベース１３で構成される。サーバ１１は、ファンド提供者の取り扱うファンド・ポートフォリオのリスク情報と、顧客３のポートフォリオのリスク情報を、データベース１３に格納されるファンドおよび顧客３の情報、各種インデックス情報を元に算出する。
図１（ａ）のシステム構成では、ファンド提供者の窓口等に設置された端末１５がポートフォリオ・リスク情報提供装置１に接続される。サーバ１１は算出したリスク情報を端末１５に送信し、端末１５は受信したリスク情報を表示する。ファンド提供者のアドバイザ５は、端末１５に表示される顧客３のポートフォリオのリスク情報およびファンド・ポートフォリオのリスク情報を元に、顧客３に対してポートフォリオについてのアドバイスを行なうことが可能になる。
端末１５は、ポートフォリオ・リスク提供装置１に直接接続されてもよいし、インターネット等のネットワークを介して接続されるようにしてもよい。

一方、図１（ｂ）のシステム構成では、端末１５は顧客３の家庭等に設置されており、顧客３は、例えばネットワーク１７を介してファンド提供者の計算センター等に設置されたポートフォリオ・リスク情報提供装置１にアクセスする。
ポートフォリオ・リスク情報提供装置１は、端末１５からの要求を受けて顧客３のポートフォリオのリスク情報およびファンド・ポートフォリオのリスク情報を算出し、ネットワーク１７を介して端末１５に送信し、端末１５は受信したリスク情報を表示する。これにより、顧客３は、家庭等の端末１５から自身のポートフォリオのリスク情報を得ることが可能になり、また、ポートフォリオを組み替えた場合のリスク情報のシミュレーションを行うことが可能になる。

図２は、本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１の機能構成を示す図である。

ポートフォリオ・リスク情報提供装置１は、前述したように、サーバ１１とデータベース１３で構成される。
サーバ１１は、例えば、リスクファクタ選定手段１１１、リスク分析手段１１３、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５、顧客のポートフォリオ・リスク提示手段１１７、ポートフォリオ入替シミュレーション手段１１９、スクリーニング手段１２１から成る。
また、データベース１３には、例えば、リスクファクタ候補データベース１３１、選定リスクファクタ・データベース１３３、インデックス・データベース１３５、ファンド情報データベース１３７、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９等が格納される。

リスクファクタ選定手段１１１は、リスク分析手段１１３で使用するリスクファクタをリスクファクタ候補データベース１３１から選択し、選択されたリスクファクタを選定リスクファクタ・データベース１３３に格納しておく。
リスク分析手段１１３は、選定リスクファクタ・データベース１３３に登録されたリスクファクタをファンド毎に適用し、重回帰分析を行い、各リスクファクタに対応するリスク感応度を算出する。リスクファクタは、例えば、国内外の株価指数や債券価格等のインデックス、国内外の金利、信用リスク、為替等であり、これらのデータはデータベース１３にインデックス・データベース１３５として格納されている。

個々のリスクファクタは、好ましくは株式リスク、債券リスク、信用リスク、金利リスク、為替リスクの５つの大分類のいずれかに分類され、それぞれの大分類と対応付けられてデータベースに格納される。例えば、国内外の株価指数は株式リスクに分類され、債券発行国の破綻リスクは債券リスクに分類される、等である（図１０参照）。

また、各ファンドのリターン履歴等のデータはファンド情報データベース１３７に格納されている。リスク分析手段１１３は、選定リスクファクタ・データベース１３３を参照してファンド分類ごとに選定されたリスクファクタ・グループを抽出して、このリスクファクタ・グループを構成するリスクファクタを説明変数として重回帰分析を行なう。このとき、インデックス・データベース１３５に格納されているインデックス・データや、ファンド情報データベース１３７に格納されている各ファンドのリターン・データを参照し、重回帰分析を実行して各リスクファクタについてのリスク感応度を算出する。

リスク分析手段１１３により算出されたリスク情報（リスク感応度）は、ファンド情報データベース１３７に格納される。
また、リスク分析手段１１３は、算出された各ファンドのリスク感応度から、ファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオ全体のリスクを算出する。

顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５は、端末１５からのアドバイザ５または顧客３からのアクセスにより、顧客３のポートフォリオについてのリスクを算出する。
このとき、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５は、顧客３のポートフォリオをデータベース１３の顧客ポートフォリオ情報データベース１３９から取り出し、顧客３のポートフォリオを構成するファンドのリスク情報をファンド情報データベース１３７から取り出し、顧客３のポートフォリオのリスク情報を算出する。算出したリスク情報は顧客ポートフォリオ情報データベース１３９に格納される。

顧客のポートフォリオ・リスク情報提示手段１１７は、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９から顧客３のポートフォリオのリスク情報を取り出し、端末１５に表示する。

ポートフォリオ入替シミュレーション手段１１９は、端末１５からの顧客３によるポートフォリオを組み替えた場合のリスク情報の要求を受けて、ポートフォリオのファンドを追加・削除した場合のリスク情報をファンド情報データベース１３７および顧客ポートフォリオ情報データベース１３９のリスク情報を元に再計算し、端末１５に表示する。
スクリーニング手段１２１は、例えば、ポートフォリオ入れ替え時に、ファンド情報データベース１３７を参照して、ファンド提供者の取り扱いファンドの検索を行なう。銘柄や運用会社、リスク情報等による検索を可能にする。

以上に説明したリスクファクタ選定手段１１１、リスク分析手段１１３、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５、顧客のポートフォリオ・リスク提示手段１１７、ポートフォリオ入替シミュレーション手段１１９、スクリーニング手段１２１およびデータベース１３の構成については、後で詳述する。

図３は、サーバ１１のハードウエア構成図である。
サーバ１１は、例えば、ＣＰＵ１０１、メモリ１０３、記憶部１０４、表示部１０５、入力部１０６、出力部１０７、通信部１０８がシステムバス１０９を介して接続されて構成される。

ＣＰＵ１０１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）は、演算装置（四則演算や比較演算等）や、ハードウエアやソフトウエアの動作制御を行なう装置である。

メモリ１０３は、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリである。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や記憶部１５５から読み出されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラム、アプリケーションプログラム等を記憶する。ＲＡＭはＣＰＵ１０１の主メモリやワークエリアとして機能する。

記憶部１０４は、各種データを記憶する装置であり、例えばハードディスク装置である。記憶部１０４には、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ，各種データベース（１３１、１３３、１３５、１３７、１３９）等が格納される。
前述のリスクファクタ選定手段１１１、リスク分析手段１１３、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５、顧客のポートフォリオ・リスク提示手段１１７、ポートフォリオ入替シミュレーション手段１１９、スクリーニング手段１２１は、プログラムとして記憶部１０４に格納され、メモリ１０３のＲＡＭ（主メモリ）にロードされ、ＣＰＵ１０１により実行される。

表示部１０５は、表示装置であり、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶パネルである。表示部１０５は、コンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路（ビデオアダプタ等）を有する。

入力部１０６は、各種データの入力装置であり、例えば、キーボード、マウス等である。出力部１０７は、各種データの出力装置であり、例えばプリンタである。各種メディアとのデータ入出力を行なうドライブ装置を入力部１０６及び出力部１０７として用いることもできる。

通信部１０８は、ネットワークを介して外部装置と接続・通信する通信制御装置である。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信が可能である。ポートフォリオ・リスク情報提供装置１の通信部１０８は、ネットワークを介して、端末１５や、例えば、インデックス・データ等を提供するサーバ等と通信し、データを授受することが可能である。
システムバス１０９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

端末１５のハードウエア構成は詳述しないが、図３に示したサーバ１１のハードウエア構成と同様の、パーソナルコンピュータ等のコンピュータで構成できる。

次に、データベース１３の各データベースの構成例を説明する。
図４は、選定リスクファクタ・データベース１３３の構成例を示す図、図５は、リスクファクタ候補データベース１３１の構成例を示す図、図６は、ファンド情報データベース１３７の構成例を示す図、図７は、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９の構成例を示す図である。

図４に示すように、選定リスクファクタ・データベース１３３は、例えば、選定リスクファクタ１３３１と、リスクファクタ・グループ１３３３、ファンド分類１３３５等の項目から成る。
本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１のリスク分析手段１１３は、ポートフォリオを構成するファンドのファンド分類に適したリスクファクタを重回帰分析に使用して、リスク分析を行なうことを特徴とする。ファンド分類には、例えば、投資信託協会分類や、株式会社野村総合研究所が公表しているＦｕｎｄｍａｒｋ（登録商標）等多数あり、基本的にどのファンド分類を使用してもよいが、本実施の形態の説明では、Ｆｕｎｄｍａｒｋ（登録商標）を使用することとし、以下、これをファンド分類と称する。

本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１は、５つのリスクファクタ・グループ１３３３（Ａ〜Ｅ）を定義し、投資戦略の指標であるファンド分類１３３５ごとに、使用する各リスクファクタ・グループ１３３３を予め設定し、選定リスクファクタ・データベース１３３としてデータベース１３に格納されている。

例えば、ファンド分類１３３５が「日本株式ロングショート」等の場合をリスクファクタ・グループ１３３３「Ａ」とし、選定リスクファクタ１３３１として、例えば、日本株のスタイルインデックスを使用し、サイズ別のグロースおよびバリューのインデックス・データをリスクファクタとするとともに、マーケットニュートラルのポジションに対応するため円金利のファクタである円の短期金利等をリスクファクタとする。

一方、ファンド分類１３３５が「外国株式ロングショート」または「ファンド・オブ・ヘッジファンズ（株式ロングショート主体）」等の場合をリスクファクタ・グループ１３３３「Ｂ」とし、選定リスクファクタ１３３１として、地域別、規模別のスタイルインデックス・データをリスクファクタとするとともに、日本のみの短期金利等をリスクファクタとする。為替ヘッジを行なっていることから、為替ファクタはリスクファクタから除外している。

同様に、ファンド分類１３３５が「マルチストラテジー（多数戦略）」、「ファンド・オブ・ヘッジファンズ（イベントドリブン戦略主体）」、「マルチストラテジー（債権アビトラージ主体）」等の場合をリスクファクタ・グループ１３３３「Ｃ」とし、戦略が広範で変化するため、選定リスクファクタ１３３１として、日本の短期金利や地域別の債権、地域別の株式、信用リスク等のインデックス・データをリスクファクタとする。これも為替ヘッジを行なっていることから、為替ファクタは除外している。

また、ファンド分類１３３５が「グローバルマクロ（債権アビトラージ型）」等の場合をリスクファクタ・グループ１３３３「Ｄ」とし、債権型のため、格付け別と信用リスクを選定リスクファクタ１３３１として導入し、さらに、ドル建て資産のため為替ファクタを追加している。

また、ファンド分類１３３５が「バンクローン・ファンド」等の場合をリスクファクタ・グループ１３３３「Ｅ」とし、米国の短期金利と格付け別のインデックス・データを選定リスクファクタ１３３１に組み入れている。

本実施の形態のリスクファクタ・グループ１３３３は「Ａ」〜「Ｅ」の５種類であるが、このリスクファクタ・グループ１３３３は５種類に限ることなく、更に多くのリスクファクタ・グループ１３３３を設定してもよい。また、ファンド分類１３３５毎に選定リスクファクタ１３３１を設定してもよい。

リスクファクタ・グループ１３３３およびその選定リスクファクタ１３３１は、例えば、図５に示すようなリスクファクタ候補データベース１３１を使用し、ファンド分類ごとに選定される。ポートフォリオ・リスク情報提供装置１では、各ファンド分類は、図４に示すようにそれぞれに適したリスクファクタ・グループとそのリスクファクタ・グループを構成するリスクファクタとに対応付けられてデータベースに格納されている。リスクファクタ・グループ１３３３およびその選定リスクファクタ１３３１は、リスクファクタ選定手段１１１により予め選定しておく。

図５に示すように、リスクファクタ候補データベース１３１には、リスクファクタとなり得る様々なインデックス項目が登録されている。
例えば、上記の選定リスクファクタ・データベース１３３に取り上げた選定リスクファクタの他、ボラティリティ（変動率）、財務レバレッジ（総資本/自己資本比率）、社会情勢のインデックスとなる所定外労働時間、常用雇用指数、完全失業率、有効求人倍率、例えば、業界別や経済の指標となる国内ＤＲＡＭ受注伸び率、システムＬＳＩ需要予測、薄型テレビ需要予測、液晶テレビ在庫、マンション販売数等をリスクファクタ候補とする。

リスクファクタ選定手段１１１は、このようなリスクファクタ候補データベース１３１から、ファンド分類１３３５に適したリスクファクタを選定する。
好適なリスクファクタ選定手段１１１としては、各ファンド分類の特徴を記述した文書と各リスクファクタの特徴を記述した文書とを用いて連想検索を行い、各ファンド分類についてスコアの高いリスクファクタを５〜１０程度、選定する処理を行うものが挙げられる。このような連想検索を行うリスクファクタ選定手段を用いれば、リスク分析手段１１３により算出されるリスクファクタについて良好な決定係数Ｒ^２を与えるリスクファクタを選定する処理を簡易にできる。すなわち、好適なリスクファクタ選定手段により膨大な数のリスクファクタ候補から選ばれた少数のリスクファクタ候補を組み合わせることで、ファンド分類ごとに決定係数Ｒ^２が良好なリスクファクタ・グループが得られる。よって、適切なリスクファクタ・グループを選定するために膨大な数のリスクファクタ候補を組み合わせてリスクファクタ・グループを選定する場合に比べてリスクファクタ・グループの選定やり直し回数を少なくしても決定係数Ｒ^２が良好なリスクファクタ・グループを選ぶことができる。

より具体的には、例えば、リスクファクタ選定手段１１１は、ファンド分類１３３５の各分類に属するファンドについての運用会社やアナリストのファンド運用方針概要、ファンド目論見書、レポート、四季報等とリスクファクタ候補データベース１３１のリスクファクタ候補の連想検索を行い、スコアの高いリスクファクタ候補を選定リスクファクタ１３３１として選定リスクファクタ・データベース１３３に登録する。各ファンド分類の特徴を記述した文書としては、上述したファンド運用方針概要等以外を用いてもよい。例えば、「ファンド・オブ・ヘッジファンズ（イベントドリブン戦略主体）」について「外国債券を投資主体とし、外国の中長期金利および外国為替の変動により変動しやすい」等の文書を独自に作成してデータベースに登録しておいてもよい。同様に、各リスクファクタについても、その特徴を記述した文章（例えば、「財務レバレッジ」について、「自己資本比率の逆数で、値が大きくなるほど投資額に対する利回りが大きくなる傾向がある」等）を作成してデータベースに登録しておき、リスクファクタ選定手段１１１に参照させて連想検索を行わせるようにすればよい。
また、このとき、金利、為替、企業規模、ボラティリティ、財務レバレッジを基本の選定リスクファクタとし、それ以外の指標を付加的なファクタとして、連想検索スコアの高いものを選定リスクファクタとして追加するようにしてもよい。

以上のように、リスクファクタ選定手段１１１は、連想検索等により、ファンド分類の特徴や、各ファンドの特徴等から、関連するインデックスを選択し、選定リスクファクタ１３３１とする。

図６は、ファンド情報データベース１３７の構成例を示す図である。
図６に示すように、ファンド情報データベース１３７は、例えば、ファンド名１３７１、運用会社名１３７３、ファンド分類１３７５、リスクファクタ・グループ１３３３、純資産額１３７７、基準日１３７９、リスク感応度１３８１、決定係数１３８５等で構成される。リスク感応度１３８１および決定係数１３８５については、リスク分析手段１１３の実行後にリスク情報として格納される。
また、トータルリスク１３８３は、例えば、ファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオ全体についてのリスク情報を格納するためのもので、トータルリスク１３８３についての純資産額１３７７は、全ファンド（ファンドＡ〜Ｏ）の純資産額１３７７の合計額である。

リスクファクタ・グループ１３３３は、リスク分析手段１３３の重回帰分析で説明変数として使用する選定リスクファクタ１３３１のグループの識別子であり、前述したように、例えばＡ〜Ｅの５種類のリスクファクタ・グループ１３３３がファンド分類１３７５に従って設定されている。
このほか、ファンド情報データベース１３７には、各ファンドについてのリターン額の履歴情報（リターン履歴）、年率標準偏差、ＶａＲ（Ｖａｌｕｅ ａｔ Ｒｉｓｋ）値等を格納するとよい。
リターン履歴は、リスク分析手段１１３において、重回帰分析に使用する。
ＶａＲ値（例えば９５％ＶａＲ）は、各リスクファクタ間の共分散から推定することが可能である。

図７は、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９の構成例を示す図である。
図７に示すように、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９は、顧客番号１３９１、顧客名１３９２、保有するポートフォリオ１３９３、各保有ファンドの保有額１３９４、各保有ファンドの基準日１３９５、リスク感応度１３９６、トータルリスク１３９７、最大損失予想額１３９８等からなる。
リスク感応度１３９６、トータルリスク１３９７、最大損失予想額１３９８は、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５の実行後に格納される。

図８は、リスク分析手段１１３の処理の流れを示すフローチャートである。
ここで、本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１のリスク分析手段１１３として、ファンド分類によって選定されたリスクファクタを使用した重回帰分析を行なうことによる利点について説明する。

従来、投資信託のファンドリスクを把握するための方法として、個別銘柄のリスクを積み上げる方法、ファンドの運用会社が開示するリスク特性値を利用する方法、重回帰分析を用いる方法が使用されている。
個別銘柄のリスクを積み上げる方法は、ファンドの内容が明確である場合には、個々の銘柄のリスク情報を積み上げることにより精緻なリスク分析ができるという利点がある。しかし、ヘッジファンドやファンドオブファンズのように、個別銘柄を把握できないものについては分析が不可能である。

また、ファンドの運用会社から開示されるリスク特性値を使用する場合、リスク特性値は正確で精緻であるという利点はあるが、ファンド毎に視点が異なり、多くのファンドを統合したリスク分析を行なうのは難しいという欠点がある。
一方、重回帰分析によるリスク分析は、基準価格やリターンのデータのみでリスク分析を行なうことができ、かつ、多くのファンドを統合したリスク分析を行なえるという利点があるが、従来の重回帰分析によるリスク分析では、ファンドによっては説明力が上がらない場合があり、また、ファンドの運用戦略の急変の把握が難しいという欠点があった。

このことから、本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１は、リターンのみからリスク分析を行なえる重回帰分析手法を採用し、しかも、説明力を向上するため、ファンド分類ごとに重回帰分析の説明変数とするリスクファクタを選択することにより、説明力を向上し、従来の重回帰分析によるリスク分析の欠点を補うことを可能にした。また、資産運用に関する知識が乏しい顧客の場合、膨大な数のファンドから購入するファンドを決定することは非常に困難である。一方、本実施の形態では、最初に自分に適したリスクファクタ・グループ１３３３を決定することで、購入するファンドを絞り易くなるという利点がある。また、多くのファンドを購入している顧客の場合、ファンドごとに異なるリスク情報を提供されても、全てを理解することが困難である。一方、本実施の形態では、リスクファクタ・グループ１３３３が同じファンドであれば同じリスク情報となるので、リスク情報を理解する労力が少なくなり、結果として顧客にとって分かり易い情報を提供することができる。

図８に示すように、リスク分析手段１１３は、まず、ファンド情報データベース１３７を検索し、各ファンドのファンド分類で決まるリスクファクタ・グループ１３３３を抽出し、このリスクファクタ・グループ１３３３をキーに選定リスクファクタ・データベース１３３を参照して、各ファンドのリスクファクタを抽出する（ステップ１０１）。
抽出されたリスクファクタについてのリターン値が、重回帰分析のそのファンドについての説明変数の値となる。

次に、検索したリスクファクタを説明変数として、そのリターンａ_ｉをインデックス・データベース１３５から抽出し、重回帰分析を実行する（ステップ１０２）。
すなわち、各ファンドｎについてのリターンをｙ_ｎとし、ポートフォリオ・リスク情報提供装置１が取り扱う全ファンドについて
を解く。ここで、ａ_ｉは説明変数ｉのリターン、β_ｉは説明変数ｉの回帰係数、ε_ｎはファンドｎについての分析誤差、ｉは説明変数の番号である。

説明変数であるリスクファクタの数ｐは、リスクファクタ・グループ１３３３によって異なることになる。
例えば、ファンド分類１３３５が「日本株式ロングショート」（リスクファクタ・グループ１３３３「Ａ」）の場合、選定リスクファクタ１３３１である、日本の短期金利と、日本株式のサイズ別グロースとサイズ別バリュー（（１）Ｔｏｐ Ｃａｐｉｔａｌ Ｇｒｏｗｔｈ/（２）Ｔｏｐ Ｃａｐｉｔａｌ Ｖａｌｕｅ/（３）Ｍｉｄ Ｃａｐｉｔａｌ Ｇｒｏｗｔｈ/（４）Ｍｉｄ Ｃａｐｉｔａｌ Ｖａｌｕｅ/（５）Ｓｍａｌｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｇｒｏｗｔｈ/（６）Ｓｍａｌｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｖａｌｕｅ）の７個のリスクファクタを説明変数として使用することが考えられる。
また、リスクファクタ・グループ１３３３が「Ｂ」の場合、日本の短期金利と、地域・規模別株式の指標（（１）日本Ｌａｒｇｅ Ｃａｐｉｔａｌ/（２）日本Ｓｍａｌｌ Ｃａｐｉｔａｌ/（３）米国Ｌａｒｇｅ Ｃａｐｉｔａｌ/（４）米国Ｓｍａｌｌ Ｃａｐｉｔａｌ/（５）欧州Ｌａｒｇｅ Ｃａｐｉｔａｌ/（６）欧州Ｓｍａｌｌ Ｃａｐｉｔａｌ/（７）エマージングＬａｒｇｅ Ｃａｐｉｔａｌ/（８）エマージングＳｍａｌｌ Ｃａｐｉｔａｌ）の９個のリスクファクタを説明変数として使用することが考えられる。

ステップ１０２の重回帰分析により、各説明変数ｉに対応する回帰係数β_ｉを求める。この回帰係数β_ｉは、対応する説明変数ｉであるリスクファクタのリスク感応度、すなわち、各ファンドについてのエクスポジャー（金融資産の市場変動リスクにさらしている資産の度合）である。
次に、ステップ１０２により求めた各ファンドの各リスクファクタについての回帰係数β_ｉを、株式２０１、債権２０３、信用リスク２０５、短期金利２０７、為替２０９の５つのリスクファクタに集約し、リスク感応度１３８１（エクスポジャー）としてファンド情報データベース１３７に格納する（ステップ１０３）。

次に、ポートフォリオ・リスク情報提供装置１が取り扱う全ファンド（ファンド・ポートフォリオ）のトータルリスク１３８５を算出し、ファンド情報データベース１３７に格納する（ステップ１０４）。
トータルリスク１３８５は、株式２０１、債権２０３、信用リスク２０５、短期金利２０７、為替２０９の５つの大分類に集約したリスクファクタのリスク感応度１３８１を、各ファンドの純資産額１３７７で加重平均することにより、５つの集約したリスクファクタについて求める。
このほか、リスクファクタ間の共分散行列を用いて、ＶａＲ（Ｖａｌｕｅ ａｔ Ｒｉｓｋ）の値を求めることも可能である。

ステップ１０１〜１０４の処理により、ファンド・ポートフォリオのリスク感応度およびトータルリスク、ＶａＲの値が算出され、ファンド情報データベース１３７に格納される。

図９は、重回帰分析に全ファンドで共通の説明変数（リスクファクタ）の場合の決定変数Ｒ^２１４０１と、本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１のリスク分析手段１１３の方法のように、運用戦略に応じた（ファンド分類ごとに選定した）説明変数（リスクファクタ）の場合の決定変数Ｒ^２１４０３との比較を示す図である。
共通の説明変数（リスクファクタ）としては、短期金利、日本株式、外国株式、信用リスク、国内債権、外国債券、為替（円ドル、円ユーロ）のインデックスを使用している。

決定係数Ｒ^２は、２００６年１月〜２００７年１２月の２４ヶ月のデータを用いた重回帰分析により、翌月１ヶ月の値動きを推計した場合の決定係数であり、値が１００（％）に近いほど、誤差の少ない推計が行なわれたことを示す。
共通の説明変数の場合の決定係数Ｒ^２１４０１よりも、本発明のリスク分析手段１１３による運用戦略に応じた（ファンド分類ごとに選定した）説明変数の場合の決定係数Ｒ^２１４０３の方が大きな値を取り、選定リスクファクタ１３３１が性能良く機能していることが分かる。
ここで、図９では、一部のファンド分類に対する重回帰分析の結果を示している。一方、決定係数Ｒ^２１４０３が良好ではなかったファンド分類については、新たに選定リスクファクタ１３３１を選定しなおすことが望ましい。選定リスクファクタ１３３１の再選定を行うファンド分類は、例えば、決定係数Ｒ^２１４０１の値を基準にして自動判定しても良い。なお、上述したとおりリスクファクタ選定手段で連想検索を利用してリスクファクタ選定を行うことで、選定リスクファクタを選定しなおす回数が少なくても良好な決定係数Ｒ^２を得られる。

図９の決定係数Ｒ^２の比較では、過去２年間の月次のデータを元に重回帰分析を行なったが、過去３ヶ月程度の週次あるいは日次のデータを元に重回帰分析を行なうことにより、リスクの急激な変動にも対応することが可能である。

図１０は、本発明のリスク分析手段１１３により求めたリスク感応度１３８１を格納したファンド情報データベース１３７の説明図である。紙面の都合上、ファンド情報データベース１３７のいくつかの項目は省略して図示している。
リスク感応度１３８１は、株式２０１、債権２０３、信用リスク２０５、短期金利２０７、為替２０９について集約したリスク感応度（それぞれ「全体」の項に示されている値）と、さらに詳細なリスクファクタ（例えば、地域別または為替の種類等）についてのリスク感応度が格納される。
トータルリスク１３８３の値は、各ファンドのリスク感応度を純資産額１３７７で加重平均した値である。また、決定係数１３８５の値は、図９に示したファンド分類に応じた決定係数１４０３の値と同一である。

図１０に示すように、例えば、ファンドＡ（ファンド分類１３７５「日本株式ロングショート」、リスクファクタ・グループ１３３３「Ａ」）の場合、日本株式および日本の短期金利についてのリスク感応度１３８１のみが求まる。一方、ファンドＤ（ファンド分類１３７５「マルチストラテジー（多数戦略）」、リスクファクタ・グループ１３３３「Ｃ」）の場合、各地域の株式、各地域の債権、信用リスク、日本の短期金利についてのリスク感応度１３８１が求まる。

以上に説明したリスク分析手段１１３により、ポートフォリオ・リスク情報提供装置１が取り扱うファンド全て（ファンド・ポートフォリオ）についてのリスク感応度１３８１およびトータルリスク１３８３等が求まり、ファンド情報データベース１３７に格納される。

図１１は、顧客のポートフォリオ・リスク提示手段（１１７）の処理の流れを示すフローチャートである。
顧客３またはファンド提供者のアドバイザ５が顧客３についてのポートフォリオのリスク情報の提示を求めるものとする。

まず、端末１５から、顧客３の顧客番号１３９１を入力させる（ステップ２０１）。
顧客番号１３９１を入力することにより、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９に格納されている顧客３のポートフォリオの情報を検索することが可能になる。

次に、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５を実行する（ステップ２０２）。
図１２は、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５の処理の流れを示すフローチャートである。

図１２に示すように、顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５は、まず、顧客番号１３９１をキーに顧客ポートフォリオ情報データベース１３９を検索し、顧客のポートフォリオ１３９３を抽出する。
例えば、顧客番号１３９１「１」の顧客名１３９２「ａａ太郎」のポートフォリオ１３９３は、「ファンドＡ」、「ファンドＢ」および「ファンドＰ」であり、それぞれの保有額１３９４は「３００万円」、「２００万円」、「１０００万円」である。

次に、ファンド情報データベース１３７を検索し、顧客のポートフォリオ１３９３の各ファンドのリスク感応度１３８１の情報を抽出し、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９のリスク感応度１３９６の項に格納する（ステップ３０２）。
リスク感応度１３９６は、株式２０１、債権２０３、信用リスク２０５、短期金利２０７、為替２０９の５つのリスクファクタに集約したリスク感応度と、地域別、為替の種類に分けた詳細なリスク感応度で構成される。

更に、これらのリスクファクタのリスク感応度１３９６から、最大損失予想額（ＶａＲ）１３９８および、ポートフォリオの各ファンドのトータルリスク１３９７、ポートフォリオ全体のリスク感応度（図７の顧客ポートフォリオ情報データベース１３９には図示しない）を求める。
各ファンドのトータルリスク１３９７は、各ファンドの５つに集約したリスクファクタのリスク感応度の累積値である。また、顧客３のポートフォリオ全体のリスク感応度は、各リスクファクタのリスク感応度１３９６の、保有額１３９４による加重平均として求まる。
求めた最大損失余総額（ＶａＲ）１３９８およびポートフォリオの各ファンドのトータルリスク１３９７、ポートフォリオ全体のリスク感応度の値を顧客ポートフォリオ情報データベース１３９に格納する（ステップ３０３）。

図１１の顧客のポートフォリオ・リスク提示手段（１１７）のフローチャートに示すように、以上に説明した図１２の顧客のポートフォリオ・リスク算出手段（１１５）の処理の実行後、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９を検索し、顧客３の顧客番号１３９１に対応する顧客３のポートフォリオの基本情報を端末１５に表示する（ステップ２０３）。

図１３は、顧客のポートフォリオの基本情報の表示画面例を示す図である。
ここでは、提示手段は、表示画面上で基本情報を表示させるボタンが選択される処理を受け付けることで、基本情報を表示画面に表示させる処理を行うように構成されている。具体的には、提示手段は基本情報を表示させるための入力を受けて、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９を参照し、顧客のポートフォリオのリスク構成をファンド分類で示すグラフとして表示させる出力を行う。基本情報としては他に、顧客番号、顧客名、基準日、顧客が保有するポートフォリオの内容であるファンド名と運用会社名、ファンド分類、保有金額、資産構成、最大損失余総額等が数値およびグラフ等で表示される。

「基本情報」、「リスク感応度」、「リスク感応度詳細」、「その他の処理」の部分は、端末１５の入力部１０６に備えられているマウス等でクリックすることにより、それぞれの情報の表示画面に切り替える切替ボタンである。切替ボタンは、マウス等から表示画面の切替を指示する入力を受け付ける。現在、基本情報を表示していることボタン部分の色を変える等により表している。提示手段は、切替ボタン等を介して表示された表示切替指示を受けて次に述べるような表示切替処理の実行結果を表示画面に表示させる。

図１１の説明に戻り、説明する。
基本情報の表示（ステップ２０３）後、端末１５から表示内容を選択させる（ステップ２０４）。すなわち、顧客３またはアドバイザ５に、マウス等で切替ボタンをクリックさせる。
顧客３またはアドバイザ５が「リスク感応度」の切替ボタンをクリックした場合（ステップ２０５の「リスク感応度」）、提示手段はリスク感応度をリスクファクタ大分類ごとに表示させる。具体的には、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９を検索し、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９の大分類ごとに集計されたリスク感応度を参照して端末１５に顧客３のポートフォリオのリスク感応度１３９６を大分類ごとに表示させる出力を行う（ステップ２０６）。

図１４は、顧客３のポートフォリオのリスク感応度１３９６の表示画面例を示す図である。
顧客番号、顧客名、基準日、顧客が保有するポートフォリオの内容であるファンド名と運用会社名、ファンド分類、資産構成に加えて、株式２０１、債権２０３、信用２０５、金利２０７、為替２０９の５つの大分類に集約したリスクファクタのリスク感応度と、各ファンドのトータルリスク、顧客のポートフォリオ全体としてのリスク感応度とトータルリスクが表示される。

図１１の説明に戻る。
顧客３またはアドバイザ５が「リスク感応度詳細」の切替ボタンをクリックした場合（ステップ２０５の「詳細情報」）、または、図１４に示すリスク感応度の表示画面のなかで、株式、債券、信用、金利、為替のいずれかの部分をマウス等でクリックした場合、提示手段はこれらの表示切替指示の入力に応じて表示画面の表示を切り替えるべく、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９を検索する。個々では、提示手段は、顧客ポートフォリオ情報データベース１３９の各リスクファクタを参照し、端末１５に顧客３のリスク感応度１３９６に関して、集約した５ファクタのそれぞれについての詳細なリスク感応度の情報を表示する（ステップ２０７）。

図１５は、顧客３のポートフォリオのリスク感応度１３９６の詳細情報の表示画面例を示す図である。図１５の画面例では、例えば、株式のリスク感応度について、地域別（国内株式および海外株式等）の詳細なリスク感応度が表示されている。

図１１の説明に戻る。
図１３〜図１５の顧客のポートフォリオのリスク情報の表示画面で、その他の処理の部分がクリックされた場合（ステップ２０５の「その他の処理」）、図１６に示すような、「その他の処理」の内容を選択させる画面を表示し、顧客３またはアドバイザ５に端末１５から選択させる（ステップ２０８）。
「その他の処理」は、図１６に示すように、例えば、「スクリーニング処理」、「入替シミュレーション」、「終了」等である。

ステップ２０８で「終了」が選択された場合、顧客のポートフォリオ・リスク情報提示手段１１７の処理を終了する。

顧客３またはアドバイザ５が「スクリーニング処理」を選択した場合（ステップ２０８の「スクリーニング」）、スクリーニング手段（１２１）が実行される（ステップ２０９）。
図１７は、スクリーニング手段１２１の処理の流れを示すフローチャートである。

まず、端末１５から、スクリーニング方法を選択させる（ステップ４０１）。例えば、資産運用事業者が取り扱っている全ファンドについての表示と、何らかのキーによる検索によりファンドを選択して表示する方法がある（ステップ４０２）。
取り扱いファンドを全て表示する場合（ステップ４０２の「取り扱いファンド」）、ファンド情報データベース１３７に格納されている取り扱いファンドの情報を端末１５に表示する（ステップ４０３）。
検索によりファンドを選択して表示する場合（ステップ４０２の「検索」）、端末１５から検索条件を入力させて（ステップ４０４）、検索条件に従ってファンド情報データベース１３７を検索し、端末１５に表示する（ステップ４０５）。

図１８は、スクリーニング機能による取り扱いファンド情報の表示画面例である。
取り扱っている全ファンドについて、例えば、ファンド名、運用会社名、ファンド分類、リスク感応度、トータルリスク等の情報が表示される。リスク感応度の５分類に集約されたリスクファクタ（例えば、「株式」）をマウス等でクリックすることにより、詳細なリスク感応度の情報を表示することもできる。
「次のページ」のボタンをクリックすることにより、その他の取り扱いファンドの情報の表示画面に切り替わる。

また、「検索」の切替ボタンをクリックすることにより、例えば、ファンド名や運用会社、ファンド分類をキーとした取り扱いファンドの検索を行なうことができる。また、リスク感応度をキーとしたソーティングを行なえるようにしてもよい。

図１１の説明に戻る。
また、スクリーニング機能の画面表示において、ファンド名（例えば「ファンドＸ」）をクリックすると（ステップ２０８の「個別ファンド情報」）、選択されたファンドの個別ファンド情報を端末１５に表示する（ステップ２１１）。

図１９は、個別ファンド情報の表示画面例を示す図である。
図１８に示したようなスクリーニング機能による取り扱いファンド情報の表示画面等において、個別のファンド名の部分（例えば「ファンドＡ」）をマウス等でクリックされると、ステップ２１１において、図１９に示すように、個別ファンドの基本情報を表示する。
基本情報には、ファンド名、ファンド分類、運用会社等の情報のほか、運用方針の概要や属性情報、基準価格の推移グラフ等が表示される。

図１９の画面で、例えば、上部にある「リスク情報」の部分がマウスでクリックされると、ステップ２１１において、図２０に示すように、個別ファンドについてのリスク情報が表示される。
個別ファンドのリスク情報は、詳細なリスク感応度情報や、トータルリスク、最大ドローダウン、月間最大下落率、値下がり比率、リスク感応度の時系列変化等が表示される。

図１１の説明に戻る。
一方、図１６に示した「その他の処理」の内容の選択画面で、「入替シミュレーション」が顧客３またはアドバイザ５によって端末１５から選択された場合には（図１１の顧客のポートフォリオ・リスク情報提示手段１１７のフローチャートのステップ２０８の「入替シミュレーション」）、ポートフォリオ入替シミュレーション手段１１９を実行する（ステップ２１０）。

図２１は、ポートフォリオ入替シミュレーション手段の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、端末１５に、図２２に示すように、現在（入替前）のポートフォリオの基本情報とともに、追加・削除のボタンを表示する（ステップ５０１）。
顧客３またはアドバイザ５に、端末１５に表示された追加・削除ボタンのある現在のポートフォリオの基本情報の画面で、追加または削除のボタンを選択させる（ステップ５０２）。

追加ボタンが選択されると（ステップ５０３の「追加」）、スクリーニング手段１２１によりファンド情報を表示し、ファンド名をクリックさせることにより、追加するファンドを指定させる（ステップ５０４）。
追加するファンドの情報をファンド情報データベース１３７から抽出し、基本情報を端末１５に表示し、買入れ額（保有金額）を、顧客３またはアドバイザ５に入力させる（ステップ５０５）。

図２３は、ファンドＱおよびファンドＵを追加した場合のポートフォリオの基本情報の表示画面例である。
買入れ額（保有金額）を入力させることにより、資産構成、最大損失余総額、リスク構成を計算しなおし、図２３に示すように、端末１５に表示する（ステップ５０６）。

一方、ステップ５０３で「削除」が選択された場合にも、ステップ５０６に移行し、資産構成、最大損失余総額、リスク構成を計算しなおし、図２３に示すように、端末１５に表示する。

図２３の上部にあるボタン「リスク感応度入替変化」または「入替パフォーマンス比較」をマウス等でクリックさせることにより、入替シミュレーションの機能を選択させる（ステップ５０７）。例えば、リスク感応度の入替による変化のシミュレーションや、入替によるパフォーマンスの変化のシミュレーションの機能がある。
選択されたシミュレーション機能に従ってシミュレーションを実行し、入替前と入替後のそれぞれの情報を端末１５に表示する（ステップ５０８）。

図２４は、リスク感応度入替変化の画面表示例を示す図である。
入替前後のリスク感応度やトータルリスク、最大損失予想額の値や、グラフ、リスク感応度の時系列変化の入替前後のグラフ等が表示される。
また、図２５は、入替パフォーマンス比較の画面表示例を示す図である。
例えば、累積パフォーマンスの入替前後のグラフを表示する。

以上のように、本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１により、ファンド分類（投資戦略）に応じたリスクファクタを説明変数とした重回帰分析による説明力が高く、投資家が理解し易いリスク情報を提供することが可能になる。また、顧客のポートフォリオについてのリスク情報を、基本情報、５分類に集約したリスク情報、詳細なリスク情報の３段階に分けて顧客に提示することが可能であり、個人投資家等であっても分かりやすくポートフォリオのリスク情報を提供することが可能になる。さらに、顧客のポートフォリオの追加・削除機能や、スクリーニング機能により、ポートフォリオの再構築を分かりやすく支援することが可能になる。

尚、本発明は、前述した実施の形態に限定されるものではなく、種々の改変が可能であり、それらも、本発明の技術範囲に含まれる。

本実施の形態のポートフォリオ・リスク情報提供装置１のシステム構成図 ポートフォリオ・リスク情報提供装置１の機能構成図 サーバ１１および端末１５のハードウエア構成図 選定リスクファクタ・データベース１３３の構成例を示す図 リスクファクタ候補データベース１３１の構成例を示す図 ファンド情報データベース１３７の構成例を示す図 顧客ポートフォリオ情報データベース１３９の構成例を示す図 リスク分析手段１１３の処理の流れを示すフローチャート 共通の説明変数と、本実施の形態のファンド分類に応じた説明変数についての決定係数の比較を示す図 リスク感応度データを格納したファンド情報データベース１３７の説明図 顧客のポートフォリオ・リスク提示手段１１７の処理の流れを示すフローチャート 顧客のポートフォリオ・リスク算出手段１１５の処理の流れを示すフローチャート 顧客のポートフォリオの基本情報の表示画面例を示す図 顧客のポートフォリオのリスク感応度（５つに集約したリスクファクタについてのリスク感応度）の表示画面例を示す図 顧客のポートフォリオの詳細なリスク感応度情報の表示画面例を示す図 「その他の処理」の内容を選択させる画面例 スクリーニング処理１２１の処理の流れを示すフローチャート スクリーニング機能による取り扱いファンド情報の表示画面例 個別ファンド情報の表示画面例を示す図 個別ファンドのリスク情報の表示画面例を示す図 ポートフォリオ入替シミュレーション手段１１９の処理の流れを示すフローチャート 入替前のポートフォリオの基本情報の画面表示例を示す図 入替後のポートフォリオの基本情報の画面表示例を示す図 リスク感応度入替変化の表示画面例を示す図 入替パフォーマンス比較の表示画面例を示す図

符号の説明

１………ポートフォリオ・リスク情報提供装置
３………顧客
５………アドバイザ
１１………サーバ
１３………データベース
１１３………リスク分析手段
１１５………顧客のポートフォリオ・リスク算出手段
１１７………顧客のポートフォリオ・リスク提示手段
１１９………ポートフォリオ入替シミュレーション手段
１２１………スクリーニング手段
１３１………リスクファクタ候補データベース
１３３………選定リスクファクタ・データベース
１３５………インデックス・データベース
１３７………ファンド情報データベース
１３９………顧客ポートフォリオ情報データベース

Claims (7)

1. 顧客にファンドを提供するファンド提供者による前記顧客への投資情報提供を支援するポートフォリオ・リスク情報提供装置であって、
   前記ファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオのリスク情報として、前記ファンド・ポートフォリオを構成する各ファンドの分類によって選択されたリスクファクタ・グループを説明変数とする重回帰分析により、各リスクファクタの回帰係数として求まる各リスクファクタのリスク感応度を算出するリスク分析手段と、
   前記リスク分析手段により求めた前記ファンドのリスク情報を元に、前記顧客の保有するポートフォリオのリスクを算出する顧客ポートフォリオ・リスク算出手段と、
   を備えることを特徴とするポートフォリオ・リスク情報提供装置。
2. 前記リスク分析手段は、前記ファンドのリスクファクタに関するリスク感応度と前記ファンドの純資産額からファンド・ポートフォリオ全体のトータルリスクを算出することを特徴とする請求項１記載のポートフォリオ・リスク情報提供装置。
3. 前記顧客ポートフォリオ・リスク算出手段は、前記顧客が保有するファンドの前記リスク感応度と、前記リスク感応度と前記顧客の前記ファンドの保有金額から前記顧客のポートフォリオ全体のトータルリスクを算出することを特徴とする請求項１記載のポートフォリオ・リスク情報提供装置。
4. 前記顧客ポートフォリオ・リスク算出手段により求めた顧客のポートフォリオのリスク情報を顧客に提示する提示手段をさらに備え、
   前記提示手段は、前記顧客のポートフォリオのリスク構成と最大損失予想額を提示する基本情報提示手段と、リスク感応度をリスクファクタの大分類ごとに提示するリスク感応度提示手段と、リスク感応度を個々のリスクファクタごとに提示するリスク感応度詳細提示手段と、を有することを特徴とする請求項１記載のポートフォリオ・リスク情報提供装置。
5. 前記ファンド提供者が保有するファンドの銘柄を、前記顧客が設定した条件で検索し、前記リスク分析手段により算出したリスク情報を提示するスクリーニング手段を更に有することを特徴とする請求項１記載のポートフォリオ・リスク情報提供装置。
6. 前記顧客のポートフォリオに対するファンドの削除および追加に伴うリスク情報の再計算を行い、削除および追加後の前記顧客のポートフォリオのリスク情報を提示する入替シミュレーション手段を更に有することを特徴とする請求項１記載のポートフォリオ・リスク情報提供装置。
7. ファンド提供者の窓口の端末、または、顧客の端末に接続されたサーバであって、
   前記ファンド提供者が取り扱うファンド・ポートフォリオのリスク情報として、前記ファンド・ポートフォリオの各ファンドの分類によって選択したリスクファクタ・グループを説明変数とする重回帰分析により、各リスクファクタの回帰係数として求まる各リスクファクタのリスク感応度を算出するリスク分析手段と、
   前記リスク分析手段により求めた前記ファンドのリスク情報を元に、前記顧客の保有するポートフォリオのリスクを算出する顧客ポートフォリオ・リスク算出手段と、
   前記顧客ポートフォリオ・リスク算出手段により求めた顧客のポートフォリオのリスク情報を前記窓口の端末または前記顧客の端末に送信する送信手段と、
   を備えることを特徴とするサーバ。