JP2014006863A - 市場リスク予測装置、ヘッジ数量算出方法及びヘッジ数量算出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】予測基準時点から所定期間が経過する時点における、所定資産の未ヘッジ分の購入計画数量情報と計画変動費情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、前記時点における、所定資産のヘッジ価格情報を記憶する記憶手段と、計画変動費情報を購入計画数量情報で除し、予定利益額を確保する許容価格情報を算出する手段と、前記時点における所定資産の価格予測値から許容価格情報を控除した値を、該予測値からヘッジ価格情報を控除した値で除して、前記時点における所定資産の最適ヘッジ比率を算出する手段と、最適ヘッジ比率を、購入計画数量情報に掛けて、前記時点における所定資産の最適ヘッジ数量を算出する手段と、を有する。
【選択図】図1
Description
(本実施の形態に係る市場リスク予測装置の概要)
(本実施の形態に係る市場リスク予測装置の動作原理)
幾何ブラウン運動型モデル2710、2720によって市場価格は、
dP(t)=μP(t)dt+σP(t)dB(t)…(式1)
または、dlnP(t)=(μ−σ2/2)dt+σdB(t)…(式2)
と表される。そして、(式2)の解析解は、
lnP(t)=lnP(0)+(μ−σ2/2)t+σB(t)…(式3)
と表すことができる。ここで、(式3)の平均は、
E[lnP(t)]=(μ−σ2/2)t…(式4)、
(式3)の分散は、
Var[lnP(t)]=σ2t…(式5)
とそれぞれ表される。
一方、平均回帰型モデル2730、2740によって市場価格は、
dlnP(t)=a(b−lnP(t))dt+σdB(t)…(式6)
と表される。そして、(式6)の解析解は、
lnP(t)=e−atlnP(0)+(1−e−at)b+σe−at∫0 teasdB(s)…(式7)
と表すことができる。ここで、(式7)の平均は、
E[lnP(t)]=e−atlnP(0)+(1−e−at)b…(式8)、
(式7)の分散は、
Var[lnP(t)]=σ2(1−e−2at)/2a…(式9)
とそれぞれ表される。
(本実施の形態に係る市場リスク予測装置のハードウエア構成)
Access Memory)410、補助記憶装置420、通信I/F430、入力装置440、表示装置450、記録媒体I/F460を有する。
Disc Drive)やフラッシュメモリなどである。
(本実施の形態に係る市場リスク予測装置による処理例)
図19乃至図21を用いて、市場リスク予測装置100による処理例について説明する。
(1)市場リスク予測装置100による市場リスク算出処理
S30で収束度合算出手段150が、基準時点280から所定期間260後において、同時点のデータについて収束度合1510を算出する。
S50で乖離度合算出手段160が、基準時点280から所定期間260後において、同時点のデータについて、乖離度合1610を算出する。
(2)市場リスク予測装置100による最適ヘッジ数量算出処理
例えば、図21で示すように、時点1において、予測データ算出手段180は、予想上限値490「2,700」を算出する。
また、時点3において、予測データ算出手段180は、予想上限値490「2,800」を算出する。
また、時点6において、予測データ算出手段180は、予想上限値490「2,800」を算出する。
(総括)
110 過去データ記憶手段
120 モデルデータ記憶手段
130 モデルパラメータ算出手段
140 評価基礎データ算出手段
150 収束度合算出手段
160 乖離度合算出手段
170 最適モデル抽出手段
180 予測データ算出手段
190 アナリスト予想値記憶手段
200 利益計画記憶手段
210 ヘッジ価格記憶手段
220 許容価格算出手段
230 ヘッジ比率算出手段
240 ヘッジ数量算出手段
250 予測基準時点
260 所定期間
270 確率過程モデル
280 パラメータ算出基準時点
290 時系列データの個数(サンプル数)
300 信頼区間
310 所定の閾値
320 アナリスト予想値
330 (未ヘッジ分)購入計画数量情報
340 計画変動費情報
350 ヘッジ取引に関する価格情報(ヘッジ価格)
360 許容価格情報
370 最適ヘッジ比率
380 最適ヘッジ数量
390 CPU
400 ROM
410 RAM
420 補助記憶装置
430 通信I/F
440 入力装置
450 表示装置
460 記録媒体I/F
470 記録媒体
480 所定の資産
490 予想上限価格
500 予想下限価格
1510 収束度合
1610 乖離度合
2710 第一の幾何ブラウン運動型モデル
2720 第二の幾何ブラウン運動型モデル
2730 第一の平均回帰型モデル
2740 第二の平均回帰型モデル
Claims (3)
- 予測基準時点から所定期間が経過する時点における所定資産の価格に係る予測上限値に基づいて、該時点においてヘッジすべき前記所定資産の数量を算出する市場リスク予測装置であって、
前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における、前記所定資産に関する未ヘッジ分の購入計画数量情報と予定する利益額から導出される前記所定資産に関する計画変動費情報とを関連付けて記憶する利益計画記憶手段と、
前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における、前記所定資産のヘッジ取引に関する価格情報を記憶するヘッジ価格記憶手段と、
前記利益計画記憶手段に記憶される前記計画変動費情報を前記購入計画数量情報で除し、前記予定する利益額を確保するための上限費用である許容価格情報を算出する許容価格算出手段と、
前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における所定資産の価格に係る予測上限値から前記許容価格情報を控除した値を、該予測上限値から前記ヘッジ取引に関する価格情報を控除した値で除して、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における前記所定資産に関する最適なヘッジ比率を算出するヘッジ比率算出手段と、
前記ヘッジ比率算出手段により算出された前記最適なヘッジ比率を、前記所定資産に関する未ヘッジ分の購入計画数量情報に掛けて、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における前記所定資産に関する最適なヘッジ数量を算出するヘッジ数量算出手段と、を有することを特徴とする市場リスク予測装置。 - 予測基準時点から所定期間が経過する時点における所定資産の価格に係る予測上限値に基づいて、該時点においてヘッジすべき前記所定資産の数量を算出し、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における、前記所定資産に関する未ヘッジ分の購入計画数量情報と予定する利益額から導出される前記所定資産に関する計画変動費情報とを関連付けて記憶する利益計画記憶手段と、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における、前記所定資産のヘッジ取引に関する価格情報を記憶するヘッジ価格記憶手段と、を有する市場リスク予測装置が行うヘッジ数量算出方法であって、
許容価格算出手段が、前記利益計画記憶手段に記憶される前記計画変動費情報を前記購入計画数量情報で除し、前記予定する利益額を確保するための上限費用である許容価格情報を算出するステップと、
ヘッジ比率算出手段が、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における所定資産の価格に係る予測値から前記許容価格情報を控除した値を、該予測値から前記ヘッジ取引に関する価格情報を控除した値で除して、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における前記所定資産に関する最適なヘッジ比率を算出するステップと、
ヘッジ数量算出手段が、前記ヘッジ比率算出手段により算出された前記最適なヘッジ比率を、前記所定資産に関する未ヘッジ分の購入計画数量情報に掛けて、前記予測基準時点から所定期間が経過する時点における前記所定資産に関する最適なヘッジ数量を算出するステップと、を含むヘッジ数量算出方法。 - コンピュータに、請求項2に記載のヘッジ数量算出方法を実行させるためのヘッジ数量算出プログラム。
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KR20210004786A (ko) * | 2019-07-04 | 2021-01-13 | 주식회사 인터웨어 | 파생금융상품 매매시스템 및 파생금융상품 매매시스템에서 헤지수량을 계산하는 방법 |
KR20220026098A (ko) * | 2020-08-25 | 2022-03-04 | (주)크래프트테크놀로지스 | 인공 지능에 기초하여 자산의 가격을 예측하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
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