JP2015212985A - Information processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置に関する。より具体的には、処理対象のデータとそれに関連づけられている属性の途中で分割されないようにデータを分割した後、処理を行う情報処理装置に好適に適用できる情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムなどに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus. More specifically, an information processing apparatus, an information processing method, and information that can be suitably applied to an information processing apparatus that performs processing after dividing the data so that it is not divided in the middle of the data to be processed and the attributes associated therewith It relates to processing programs.
大量に蓄積されたデータを処理する手法として、データを分割して処理する手法が知られている。例えば特許文献1においては、データを処理に適した大きさに分割することが開示されている。
As a technique for processing a large amount of accumulated data, a technique for dividing and processing data is known. For example,
一方において、国際財務報告基準(IFRS)が採用されつつある。IFRSによれば、金融商品やローン契約などについての実効金利と償却原価との計算を行うことが規定されている。実効金利の計算は、将来に予測されるキャッシュフローを現在価値に割り引く計算に基づいて計算される。このため、将来に予測されるキャッシュフローが頻繁に変更される大量の金融商品やローン契約などを保有する銀行などにおいては、単純に金融商品などのデータを分割するだけでは、実効金利および償却原価の計算処理を効率的に遂行することが困難となることが予測される。 On the other hand, International Financial Reporting Standards (IFRS) are being adopted. According to IFRS, it is stipulated that the effective interest rate and amortized cost are calculated for financial products and loan contracts. The effective interest rate calculation is based on a calculation that discounts future cash flows to present value. For this reason, banks that have a large number of financial products or loan contracts whose cash flows are likely to change frequently in the future. It is predicted that it will be difficult to efficiently perform the calculation process.
特に銀行においては、大量のデータを処理するために、決められた時間までに処理を終了させる必要がある。なぜなら、決められた時間までに処理が終了しないと、日常業務に悪影響が発生してしまうことがあるからである。 In particular, in a bank, in order to process a large amount of data, it is necessary to finish the processing by a predetermined time. This is because if the processing is not completed within a predetermined time, the daily work may be adversely affected.
そこで、本発明は、IFRSが正式に採用された場合に備え、データを効率よく処理するための情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムなどを提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, an information processing program, and the like for efficiently processing data in preparation for a case where IFRS is officially adopted.
そこで、本発明の一実施形態として、情報処理装置を提供する。その情報処理装置は、第1データを記憶する第1データ記憶部と、第1データに関連付けられる第2データを記憶する第2データ記憶部と、第1データ記憶部および第2データ記憶部から第1データおよび第2データをそれぞれ読み出す読出部と、読出部により読み出された第1データおよび第2データを一定範囲のアドレス領域に記憶する処理記憶部と、アドレス領域に記憶された第1データおよび第2データとを合わせて処理単位として数値計算処理を行う処理部とを備える。 Therefore, an information processing apparatus is provided as an embodiment of the present invention. The information processing apparatus includes a first data storage unit that stores first data, a second data storage unit that stores second data associated with the first data, a first data storage unit, and a second data storage unit. A reading unit for reading the first data and the second data, a processing storage unit for storing the first data and the second data read by the reading unit in a certain range of address areas, and a first data stored in the address areas And a processing unit that performs numerical calculation processing as a processing unit by combining the data and the second data.
また、本発明の別の一実施形態に係る情報処理装置は、一定範囲のアドレス領域が連続したアドレスにより構成されてもよい。さらに、処理部が試行錯誤を行う処理を行ってもよい。 Further, an information processing apparatus according to another embodiment of the present invention may be configured by addresses in which a certain range of address areas are continuous. Further, the processing unit may perform a trial and error process.
本発明によれば、大量のデータを効率よく処理することが可能となる。また、大量のデータ中に異なる決算期などの異なる期のデータが存在する場合であっても、効率よく処理することが可能となる。 According to the present invention, a large amount of data can be processed efficiently. In addition, even when there is data in different periods such as different settlement periods in a large amount of data, it is possible to process efficiently.
本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明を行う。なお、本発明は、以下の説明に限定されることはなく、種々の変形を行って実施することが可能である。 An embodiment for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. The present invention is not limited to the following description, and can be implemented with various modifications.
図1(a)は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図を示す。情報処理装置100は、記憶部101と、読出部102と、処理記憶部103と、処理部104とを有する。
FIG. 1A shows a functional block diagram of an information processing apparatus according to an embodiment of the present invention. The
記憶部101は、データ記憶部105と、属性記憶部106と、を有し、データとその属性とを記憶する。データ記憶部105は、データを記憶する。データは、文字、符号や数値などのまとまりにより表現を行う。具体的には、データは、現実の世界において存在している概念、もの、人を表わす。より具体的には、データは、商品、契約や社員などを表現する。商品は、無体物および有体物に分類される。無体物の商品としては、金融商品などを挙げることができる。契約には、ローン契約など、将来のキャッシュフローを発生させる契約を挙げることができる。属性記憶部106は、データ記憶部105に記憶されるデータの属性を記憶する。属性は、データに関連づけられる情報としてのデータである。具体的には、属性は、現実の世界において存在している概念、もの、人に関連づけられている情報である。より具体的には、データの属性は、データが表わす商品や社員などに関連づけられていれる情報である。例えば、商品がローン契約であれば、データの属性は、ローン契約に関連づけられている金利、期間を表わす情報などにより構成される。
The
一つのデータに対して、複数の属性が存在し得る。例えば、データに対して、複数の履歴それぞれをデータの属性とすることができる。具体的な例としては、データが金融商品を表わしている場合には、履歴として、そのローン契約などの金利の変更の履歴、期間の変更履歴などの契約の内容の変更などの履歴を挙げることができる。 Multiple attributes can exist for one piece of data. For example, with respect to data, each of a plurality of histories can be set as an attribute of the data. As a specific example, if the data represents a financial product, the history may include a history of changes in interest rates such as loan contracts, a history of changes in contracts such as period changes, etc. Can do.
図2(a)は、一つのデータに対して、複数のデータの属性が関連づけられている例を示す。すなわち、データ1(201)に対して、複数の属性として、属性1−1(202)、属性1−2(203)および属性1−3(204)が存在しており、関連づけを表わ
すために、データ1(201)を表わすノードと、属性1−1(202)、属性1−2(203)および属性1−3(204)を表わすノードそれぞれとがエッジにより結ばれている。また、データ2(211)に対して、複数のデータの属性として、属性2−1(212)および属性2−2(213)が存在しており、関連づけを表わすために、データ2(211)を表わすノードと、属性2−1(212)および属性2−2(213)を表わすノードそれぞれとがエッジにより結ばれている。
FIG. 2A shows an example in which a plurality of data attributes are associated with one data. That is, attribute 1-1 (202), attribute 1-2 (203), and attribute 1-3 (204) exist as a plurality of attributes for data 1 (201), and indicate association. Therefore, the node representing data 1 (201) and the nodes representing attribute 1-1 (202), attribute 1-2 (203), and attribute 1-3 (204) are connected by edges. Also, with respect to data 2 (211), there are attribute 2-1 (212) and attribute 2-2 (213) as attributes of a plurality of data, and data 2 (211) is used to indicate the association. And a node representing attribute 2-1 (212) and attribute 2-2 (213) are connected by an edge.
図2(a)に示されるデータと属性との関連付けは、図2(b)に示すように、少なくとも二つのテーブルを用いることにより、情報処理の対象となる情報の形式にて表現することができる。すなわち、まず、テーブルRとして、それぞれのデータであるデータ1(201)およびデータ2(211)に対応する行データを格納するテーブルを用意する。例えば、主キー列の値として1を有する行をデータ1(201)に対応させ、データ1そのものが有する情報をその行のA列からZ列に格納する。例えば、ローン契約の元本情報や期間情報などを列に格納する。また、主キー列の値として2を有する行をデータ2(211)に対応させ、データ2そのものが有する情報をその行のA列からZ列に格納する。なお、主キー列に格納される値には重複はないとし、主キー列に格納される値により、一意に行が特定されるとする。
The association between the data and attributes shown in FIG. 2A can be expressed in the form of information to be processed by using at least two tables as shown in FIG. 2B. it can. That is, first, as the table R, a table for storing row data corresponding to the data 1 (201) and the data 2 (211) is prepared. For example, a row having 1 as the value of the primary key column is made to correspond to the data 1 (201), and information included in the
次に、テーブルSとして、それぞれの属性である属性1−1(202)、属性1−2(203)、属性1−3(204)、属性2−1(212)および属性2−2(213)に対応する行データを格納するテーブルを用意する。例えば、外部キー列の値として1を有する行を属性1−1(202)に対応させ、属性1−1(202)そのものが有する情報をその行のa列からz列に格納する。ここに、外部キー列の値として1を格納しているのは、属性1−1(202)がデータ1(201)に関連づけられているため、テーブルRにおいて、データ1(201)が対応する行の主キー列の値1を格納しているためである。これにより、データ1(201)と属性1−1(202)との関連付けが表わされる。
Next, as the table S, the attribute 1-1 (202), the attribute 1-2 (203), the attribute 1-3 (204), the attribute 2-1 (212), and the attribute 2-2 (213), which are the respective attributes. Prepare a table that stores the row data corresponding to. For example, a row having 1 as the value of the foreign key column is made to correspond to the attribute 1-1 (202), and information included in the attribute 1-1 (202) itself is stored from the a column to the z column. Here, 1 is stored as the value of the foreign key column because the attribute 1-1 (202) is associated with the data 1 (201), and therefore the data 1 (201) corresponds to the table R. This is because the
同様に、別の行として、外部キー列の値として1を有する行を属性1−2(203)に対応させ、属性1−2(203)の有する情報をその行のa列からz列に格納し、別の行として、外部キー列の値として1を有する行を属性1−3(204)に対応させ、属性1−3(204)の有する情報をその行のa列からz列に格納する。また、別の行として、外部キー列の値として2を有する行を属性2−1(212)に対応させ、属性2−1(212)の有する情報をその行のa列からz列に格納し、別の行として、外部キー列の値として2を有する行を属性2−2(213)に対応させ、属性2−2(213)の有する情報をその行のa列からz列に格納する。 Similarly, as another row, a row having 1 as the value of the foreign key column is made to correspond to the attribute 1-2 (203), and the information held in the attribute 1-2 (203) is changed from the a column to the z column. As another row, a row having 1 as the value of the foreign key column is made to correspond to attribute 1-3 (204), and the information held in attribute 1-3 (204) is changed from column a to column z Store. Further, as another row, a row having 2 as the value of the foreign key column is made to correspond to the attribute 2-1 (212), and information held by the attribute 2-1 (212) is stored from the a column to the z column of the row. Then, as another row, a row having 2 as the value of the foreign key column is made to correspond to the attribute 2-2 (213), and information held by the attribute 2-2 (213) is stored from the a column to the z column of the row To do.
したがって、テーブルRは、データ記憶部105に対応し、テーブルSは、属性記憶部106に対応することとなる。
Therefore, the table R corresponds to the
なお、属性に、その属性を、さらに関連づけることもできる。すなわち、属性をデータとみなして属性を関連づけることができる。例えば、図3(a)に示すように、データ1(301)に対して、属性1−1(302)および属性1−2(303)が関連づけられているとする。このとき、属性1−1(302)をデータとみなして、その属性として、属性1−1−1(304)および属性1−1−2(305)を関連づけることができる。同様に属性1−2(303)の属性として、属性1−2−1(306)を関連づけることができる。 The attribute can be further associated with the attribute. That is, the attribute can be associated with the attribute as data. For example, as shown in FIG. 3A, it is assumed that attribute 1-1 (302) and attribute 1-2 (303) are associated with data 1 (301). At this time, the attribute 1-1 (302) is regarded as data, and the attribute 1-1-1 (304) and the attribute 1-1-2 (305) can be associated as the attribute. Similarly, the attribute 1-2-1 (306) can be associated as the attribute 1-2 (303).
図3(a)に示すデータとその属性の関連付け、さらに、属性とその属性の関連付けは、図3(b)に示すように、すくなくとも3つのテーブルを用いることにより、情報処理の対象となる情報として表現することができる。図3(b)のテーブルRおよびテーブル
Sのそれぞれは、図2(b)のテーブルRおよびテーブルSのそれぞれに対応する。ただし、テーブルSの行を一意に特定するために、テーブルSに主キー列が追加されている。
As shown in FIG. 3B, the association between the data shown in FIG. 3A and the attribute and the association between the attribute and the attribute is information to be processed by using at least three tables. Can be expressed as Each of table R and table S in FIG. 3B corresponds to each of table R and table S in FIG. However, in order to uniquely identify a row of the table S, a primary key column is added to the table S.
また、テーブルTは、テーブルSに格納されるそれぞれの行が表わす属性に関連づけられる属性を表わす行を格納する。すなわち、図2(b)におけるテーブルSのテーブルRに対する関係が、図3(b)におけるテーブルTのテーブルSに対する関係となっている。すなわち、テーブルTの外部キー列に、テーブルSの主キー列の値が格納されることにより、属性とその属性との関連付けが表現されている。例えば、属性1−1(302)に属性1−1−1(304)および属性1−1−2(305)が関連づけられていることが、テーブルTの外部キー列の値として、11が格納されている行が2行あることにより表現されている。ここに、11は、テーブルSにおいて、属性1−1(302)に対応する行の主キー列の値である。 The table T stores a row representing an attribute associated with an attribute represented by each row stored in the table S. That is, the relationship between the table S and the table R in FIG. 2B is the relationship between the table T and the table T in FIG. That is, by storing the value of the primary key column of the table S in the external key column of the table T, the association between the attribute and the attribute is expressed. For example, the attribute 1-1 (302) is associated with the attribute 1-1-1 (304) and the attribute 1-1-2 (305), and 11 is stored as the value of the external key column of the table T. This is expressed by the fact that there are two lines. Here, 11 is the value of the primary key column in the row corresponding to the attribute 1-1 (302) in the table S.
この場合、図1(b)の情報処理装置110の機能ブロック図に示されるように、情報処理装置110は、記憶部111を有し、記憶部111が、データ記憶部115と、第1属性記憶部116と、第2属性記憶部117とを備える構成となる。この場合、データ記憶部115がデータを記憶し、第1属性記憶部116がデータの属性を記憶し、第2属性記憶部117が属性の属性を記憶する。したがって、テーブルRは、データ記憶部115に対応し、テーブルSは、第1属性記憶部116に対応し、テーブルTは、第2属性記憶部117に対応する。なお、情報処理装置110は、記憶部111のほかに、読出部112と、処理記憶部113と、処理部114とを有する。読出部112と、処理記憶部113と、処理部114とのそれぞれは、情報処理装置100の読出部102と、処理記憶部103と、処理部104とに対応する。
In this case, as shown in the functional block diagram of the
読出部102、112は、記憶部101、111に記憶されているデータおよびそのデータの属性を順次読み出す。読出部102、112は、データとそのデータに関連付けられている属性とをひとまとまりとなるように読み出しを行い、処理記憶部103、113に記憶する。いいかえると、処理部104、114が、一つのデータとそのデータに関連づけられている属性とを読み出す。読み出したデータと属性とは処理記憶部103、113に記憶される。
The reading
このとき、一つのデータとそのデータに関連付けられる属性とは関連付けが維持されて処理記憶部103、113に記憶される。これにより、処理部104、114は、一つのデータとそのデータに関連付けられる属性とを処理単位として処理できるようになる。読出部102、112は、データを記憶部101、111のデータ記憶部105、115より一つのデータを読み出すごとに、そのデータに関連付けられているデータの属性を記憶部101、111の属性記憶部106、第1属性記憶部116より読み出し、処理記憶部113に記憶することができる。このとき、読み出されたデータとそのデータの属性とは、処理記憶部113にアドレスが連続あるいは近接するように記憶するのが好ましい。例えば、一つのデータとそのデータに関連付けられる属性とを同じファイルに格納してもよい。このように記憶することにより、処理記憶領域に対するアクセスを局所化することができ、効率よく処理を行うことが可能となる。
At this time, the association between the one data and the attribute associated with the data is maintained and stored in the
なお、一つのファイルに複数のデータとその複数のデータそれぞれに関連付けられる属性とを格納してもよい。また、複数のファイルに、複数のデータとその複数のデータそれぞれに関連付けられる属性とを格納してもよい。この場合であっても、ある一つのデータとそれに関連付けられる属性とが異なるファイルに記憶されない。処理記憶部103、113は、関連付けを維持して記憶を行うからである。
A plurality of data and attributes associated with each of the plurality of data may be stored in one file. Further, a plurality of data and attributes associated with each of the plurality of data may be stored in a plurality of files. Even in this case, one piece of data and attributes associated therewith are not stored in different files. This is because the
図5は、図2(a)などに示すデータとその属性を読出部102が読み出し、処理記憶
部103に記憶させた状態の一例を示す。読出部102は、データ1(201)を記憶部101のデータ記憶部105より読み出し、領域502に、データ1(201)の情報を記憶する。データ1(201)の情報は、例えば、図2(b)に示すテーブルRの主キー列の値として1を有する行の、A列、B列、…、Z列の値である。なお、領域502には、テーブルRの行の全ての列の値が記憶される必要はなく、処理部104、114による処理に必要な列の値が記憶されればよい。このため、読出部102、112は、データとその属性との有する情報の一部を読み出したり、処理記憶部103、113は、データとその属性との有する情報の一部を記憶するようになっていてもよい。
FIG. 5 shows an example of a state in which the data shown in FIG. 2A and the like and their attributes are read by the
次に、読出部102は、データ1に関連づけられている属性1−1(202)、属性1−2(203)、属性1−3(204)の情報を記憶部101の属性記憶部106より読み出し、領域502に隣接する領域である領域503、領域504、領域505に記憶する。具体的には、領域503、領域504、領域505には、図2(b)のテーブルSに格納されている行のうち、外部キー列の値として1を有する行それぞれのa列、b列、…z列の値が記憶される。
Next, the
以上により、データ1(201)とそれに関連付けられた属性との情報が領域501に格納される。図5に示すように領域501は連続したアドレスの領域とすることができる。
As described above, information on the data 1 (201) and the attribute associated therewith is stored in the
同様に、領域512にデータ2(211)の情報が記憶され、領域513、領域514に属性2−1(212)、属性2−2(213)の情報が記憶される。これにより、データ2(211)とそれに関連付けられた属性との情報が領域511に格納される。図5に示すように領域511も連続したアドレスの領域とすることができる。
Similarly, data 2 (211) information is stored in
なお、領域501と領域511とを連続した領域として配置することもできるが、処理記憶部103、113の制約によって、領域501と領域511とを記憶するのに必要な記憶容量が所定の大きさを超える場合などには、領域501の領域の終わりのアドレスと領域511の領域の始めのアドレスとが連続せず、領域501と領域511とを分離して記憶してもよい。これは、読出部102、112が、一つのデータとその一つのデータに関連づけられる属性と一群の情報として読み出すようにするためである。このため、領域501、領域511のそれぞれはアドレスが連続した領域であるのが好ましいが、領域501と領域511とが連続した領域を形成している必要はない。
Although the
また、図3(a)などに示されるようにデータの属性にさらに属性が関連付けられている場合には、読出部112は、データの属性を記憶部111の第1属性記憶部116より読み出した後に、そのデータの属性に関連づけられる属性を記憶部111の第2属性記憶部117より読み出し、データの属性とそれに関連づけられた属性とをひとまりとなるようにする。
When the attribute is further associated with the data attribute as shown in FIG. 3A, the
なお、一つのデータに関連づけられているデータの属性が複数存在する場合には、データの属性の有する情報により、データの属性をソートしてもよい。例えば、データの属性が履歴を表わす場合には、列a、列bなどの値を用いてソートを行ってもよい。例えば、日付や時間などを用いて時間順になるようにソートを行ってもよい。これにより、処理記憶部103、113により記憶された領域をアドレス順に走査する処理により、時間系列に沿った処理を効率的に行うことができる。
In addition, when there are a plurality of data attributes associated with one data, the data attributes may be sorted according to information of the data attributes. For example, when the data attribute represents a history, sorting may be performed using values such as column a and column b. For example, sorting may be performed in order of time using date or time. Thereby, the process along the time series can be efficiently performed by the process of scanning the areas stored in the
処理記憶部103、113は、読出部102により読み出されたデータとそのデータの属性などを記憶する。情報処理装置100、110がコンピュータにより実現される場合には、主メモリや二次記憶装置を用いて処理記憶部103、113が構成される。
The
図4は、本実施形態に係る情報処理装置100、110の読出部102、112および処理記憶部103、113による動作を説明するフローチャートである。ステップS401の処理として、変数nに1を代入する。変数nは、データ記憶部105に記憶されたデータの番号を示す。例えば、変数nは、図2の(b)テーブルRの行番号を示す。ステップS402の処理として、読出部102が、データ記憶部105より第n番目のデータの情報を読み出し、処理記憶部103、113に記憶する処理が行われる。
FIG. 4 is a flowchart for explaining operations performed by the reading
ステップS403の処理として、読出部102、112が第n番目のデータに関連づけられた属性を読み出し、処理記憶部103、113に記憶する処理が行われる。具体例としては、図2(b)のテーブルRの第n行の外部キー列の値を読み出し、読み出された主キー列の値を、図2(b)のテーブルSの主キー列の値として有する行を検索して属性の情報を読み出し、処理記憶部103、113に記憶する。
As processing in step S403, processing is performed in which the
ステップS404の処理として変数nの値を1増やす。ステップS405の処理として、第n番目のデータが存在するかどうかを判断し、第n番目のデータが存在すれば、ステップS402に戻り、第n番目のデータが存在しなければ、フローチャートの処理を終了させる。 As a process of step S404, the value of the variable n is incremented by one. In step S405, it is determined whether the nth data exists. If the nth data exists, the process returns to step S402. If the nth data does not exist, the process of the flowchart is performed. Terminate.
なお、属性にさらに属性が関連づけられている場合には、ステップS403において、第n番目のデータに関連づけられた属性を第1属性記憶部116から読み出すごとに、その属性に関連づけられた属性を第2属性記憶部117より読み出すことを行い、処理記憶部113に記憶する。
When an attribute is further associated with the attribute, the attribute associated with the attribute is read every time the attribute associated with the nth data is read from the first
処理部104、114は、処理記憶部103に記憶されたデータとそのデータの属性などに対する処理を行う。すなわち、読出部102、112が、一群の情報として読み出したデータとそのデータの属性などを処理の単位として処理を行う。処理の単位として処理を行うとは、処理部104、114は、読出部102、112が一つのデータとそれに関連づけられた属性を読み出すごとに、読み出された一つのデータとそれに関連づけられた属性について処理を行うことである。処理部104が行う処理の内容には任意のものを用いることができる。例えば、データの属性として、時系列的に測定された数値が含まれる場合には、その数値の移動平均を算出する処理を挙げることができる。
The
また、処理部104は、処理の単位ごとに、並列処理を行ってもよい。すなわち、処理記憶部103、113により、一群の情報としての一つのデータとそれに関連づけられた属性とが記憶された領域ごとに処理を行うスレッドなどを割り当てて、スレッドなどを並列に動作させてもよい。これにより、処理を効率的に行うことが可能となる。
Further, the
一つのデータとそのデータに関連づけられている属性とが、ひとまとまりとなるように記憶部101、111から読み出されて処理記憶部103、113に記憶されている。このため、処理部104、114は、そのようにひとまとまりとなるように記憶されているデータとそのデータに関連づけられている属性とを処理単位として処理を行うことができる。これにより、効率的な処理が可能となる。
One piece of data and attributes associated with the data are read from the
特に、データに関連づけられている複数の属性を処理部104、114が走査し、処理に必要なパラメータを確定することが可能であるので、無駄な処理を行う必要がなくなる。
In particular, since the
処理部104、114により行われた処理の結果は、情報処理装置100、110の外部に出力することができる。また、処理部104、114により行われた処理の結果は、
記憶部101、111に記憶されるようになっていてもよい。例えば、領域503、領域504、領域505に記憶された属性1−1(202)、属性1−2(203)、属性1−3(204)の情報を処理して得られる結果を用いて、データ記憶部105に記憶されているデータ1(201)の情報を更新、追加してもよい。具体例としては、図2(b)に示すテーブルRのA列、B列などに格納されている値を変更する。
The results of the processing performed by the
It may be stored in the
上述したように、情報処理装置100、110はコンピュータを用いて実現することができる。コンピュータは、CPU、主記憶装置、二次記憶装置、入出力インターフェースを備えている。そこで、記憶部101、111を主記憶装置や二次記憶装置を用いて構成し、読出部102、112を、CPUが実行することにより動作するプログラムやモジュールにより実現し、処理記憶部103、113を主記憶装置や二次記憶装置を用いて構成し、処理部104、114をCPUが実行することにより動作するプログラムやモジュールにより実現することができる。
As described above, the
図6は、本発明の一実施形態による実施例を説明する。図6は、ローン契約を表わすデータと、ローン契約についての時系列的な変更履歴を表わす属性を用いる例を示す。 FIG. 6 illustrates an example according to one embodiment of the present invention. FIG. 6 shows an example using data representing a loan contract and an attribute representing a time-series change history for the loan contract.
すなわち、図6(a)において、データ601は、一つのローン契約を表わしており、契約を特定する識別情報としての「契約データ1」と、ローンの元本を表わす情報として「元本情報1」と、約定金利を表わす情報として「約定金利情報1」と、ローンの期間を表わす情報として「期間情報1」と、実効金利を表わす情報として「実効金利情報1」と、償却原価を表わす情報として「償却原価情報1」とを含む。
That is, in FIG. 6A,
データ601のようなデータをテーブルに格納して表現するためには、「契約データ1」を主キー列の値とし、「元本情報1」、「約定金利情報1」、「実効金利情報1」、「償却原価情報1」を他の列の値とすればよい。
In order to store and express data such as
なお、データおよびそのデータの属性は複数あってもよいが、説明を簡単にするために、図6では、データとして1つを示し、データの属性として2つを示している。 Although there may be a plurality of data and attributes of the data, in order to simplify the explanation, FIG. 6 shows one as data and two as data attributes.
また、データ601の属性として、属性602と属性603とがデータ601に関連づけられている。属性602と属性603とはデータ601のローン契約についての約定を表わす情報となっている。属性602は、識別情報として「約定データ1−1」と、日付情報として「日付1−1」と、日付1−1の示す日に行われた金利変更を表わす情報として「金利変更情報1−1」とを含む。また、属性603は、識別情報として「約定データ1−2」と、日付情報として「日付1−2」と、日付1−2の示す日に行われた「金利変更情報1−2」とを含む。
As attributes of the
属性602、603のような属性をテーブルに格納して表現するためには、「契約データ1」を外部キー列の値とし、「日付1−1」、「金利変更情報1−1」を他の列の値とし、また、「日付1−2」、「金利変更情報1−2」を別の行の列の値とする。
In order to store and express attributes such as
したがって、データ記憶部105には、ローン契約を表わすデータが記憶され、属性記憶部106には、ローン契約それぞれに対する約定情報が記憶される。具体的には、主キー列の値としてローン契約の識別情報を用いたテーブルを用いてデータ記憶部105が構成され、外部キー列の値としてローン契約の識別情報を用いたテーブルを用いて属性記憶部106が構成される。
Therefore, the
情報処理装置100は、データ記憶部105からデータ601を読み出し、処理記憶部113に記憶する。具体的には、図6(b)に示す領域611に、データ601の情報を
記憶し、領域611に続く領域612に属性603の情報を記憶し、領域612に続く領域613に属性602の情報を記憶する。なお、ここでは、読出部112は、日付を表わす情報により属性をソートして処理記憶部113に記憶するとし、「日付1−2」が「日付1−1」の表わす日付よりも前の日付であるとする。
The
図6(b)に示されるように処理記憶部113により記憶された情報に対して、処理部114は任意の処理を行うことができる。例えば、償却原価および実効金利を求める処理を行うことができる。ここに、償却原価は、ローン契約の残存期間にわたって予測されるキャッシュフローを実効金利により割り引いて得られる現在価値として算出される。したがって、償却原価を算出するためには、予測されるキャッシュフローと実効金利を算出する必要がある。
As illustrated in FIG. 6B, the
予測されるキャッシュフローは、例えば、元本に対する約定金利の割合で毎期利子が得られ、ローンの期間経過後に元本額が得られるとすることができる。また、実効金利は、予測されるキャッシュフローを現在の償却原価まで割り引く利率として定義される。したがって、実効金利は、残存期間の長さがn期間であるとすると、
現在の償却原価=第1期利子/(1+r)+第2期利子/(1+r)2+第3期利子/(1+r)3+・・・+第n期利子/(1+r)n+元本/(1+r)n
という方程式を解くことにより計算される。しかしながら、このような方程式に一般的な解の公式は存在せず、数値的にしか解くことができない。このため、rを任意に定めて、右辺の値を求め、左辺と右辺との値を比較して、右辺の値が大きければrの値を大きくし、右辺の値が小さければrの値を小さくし、左辺と右辺との値が同じになるまで繰り返すこととなる。すなわち、実効金利の計算には試行錯誤が伴う。このため、金利が変更となる都度、実効金利を求め、償却原価を求めることを行うと、計算量が多くなってしまう。
As for the predicted cash flow, for example, interest can be obtained every period at a contracted interest rate with respect to the principal, and the principal amount can be obtained after the loan period has elapsed. The effective interest rate is also defined as the interest rate that discounts the expected cash flow to the current amortized cost. Therefore, the effective interest rate is assumed that the remaining period is n periods.
Current amortized cost = 1st period interest / (1 + r) + 2nd period interest / (1 + r) 2 + 3rd period interest / (1 + r) 3 + ... + nth period interest / (1 + r) n + principal / (1 + r ) N
It is calculated by solving the equation. However, there is no general solution formula for such equations and it can only be solved numerically. For this reason, the value of the right side is obtained by arbitrarily determining r, and the values of the left side and the right side are compared. If the value of the right side is large, the value of r is increased. Decrease and repeat until the left and right sides have the same value. In other words, trial and error is involved in calculating the effective interest rate. For this reason, every time the interest rate is changed, if the effective interest rate is obtained and the amortized cost is obtained, the calculation amount increases.
一方、本発明の一実施形態では、図6(b)に示すような構造のデータを処理するので、金利が複数回変更となっていても、領域612および領域613を順に走査し、最終的に変更された金利を確定してから、実効金利を求めることができるので、計算量を少なくすることができる。
On the other hand, in the embodiment of the present invention, since data having a structure as shown in FIG. 6B is processed, even if the interest rate is changed a plurality of times, the
なお、属性602の日付1−1の示す日付と属性603の日付1−02の示す日付とが、異なる期に属する場合には、処理部104、114は、領域612に格納された金利変更情報1−2を用いて属性603の日付1−02の示す日付が属する期の期末における償却原価を計算し、その計算された償却原価を引き継いで、属性602の日付1−1の示す日付の属する期の実効金利を計算し、償却原価を計算するようにすることもできる。
When the date indicated by the date 1-1 of the
以上の例では、金利の変更のみを扱ったが、金利の変更以外にも、ローン契約の期間や元本の変更が複数ある場合にも適用が可能であり、一つのローン契約に関連づけられている約定を順に走査し、最終的な元本情報、約定金利情報を決定した後に、一度だけ実効金利を求めればよいこととなる。したがって、本発明の一実施形態は、大量のローン契約についてのバッチ処理を行うことに適している。 In the above example, only the change in interest rate was dealt with, but in addition to the change in interest rate, it can also be applied to cases where there are multiple changes in the loan contract period and principal, and it is related to one loan contract. After scanning the contracts in order and determining the final principal information and contracted interest rate information, the effective interest rate only needs to be obtained once. Therefore, one embodiment of the present invention is suitable for performing batch processing for a large number of loan contracts.
100 情報処理装置、101 記憶部、102 読出部、103 処理記憶部、104
処理部、105 データ記憶部、106 属性記憶部、110 情報処理装置、111
記憶部、112 読出部、113 処理記憶部、114 処理部、115 データ記憶部、116 属性記憶部、
DESCRIPTION OF
Processing unit, 105 data storage unit, 106 attribute storage unit, 110 information processing device, 111
Storage unit, 112 reading unit, 113 processing storage unit, 114 processing unit, 115 data storage unit, 116 attribute storage unit,
Claims (3)
前記複数のデータのそれぞれに関連付けられる属性を記憶する属性記憶部と、
前記データ記憶部より、一つのデータを読み出すごとにそのデータに関連付けられる属性を前記属性記憶部より読み出す読出部と、
前記読出部により読み出された一つのデータとそのデータに関連づけられる属性との関連付けを維持して記憶する処理記憶部と、
前記処理記憶部により関連付けを維持して記憶された一つのデータとそれに関連づけられる属性とを処理単位として処理を行う処理部とを有し、
前記処理記憶部は、前記読み出した一つのデータとそのデータに関連づけられる属性とを近接する領域に記憶することにより、関連付けを維持して記憶する情報処理装置。 A data storage unit for storing a plurality of data;
An attribute storage unit that stores an attribute associated with each of the plurality of data;
A reading unit that reads from the attribute storage unit an attribute associated with the data each time one piece of data is read from the data storage unit;
A processing storage unit that maintains and stores association between one piece of data read by the reading unit and an attribute associated with the data;
A processing unit that performs processing by processing one piece of data stored in association with the processing storage unit and an attribute associated therewith as a processing unit;
The information processing apparatus that maintains the association by storing the one piece of read data and the attribute associated with the data in an adjacent area, and stores the association.
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