JP7300755B2 - データ処理装置およびデータ処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、データ処理装置およびデータ処理方法に関する。より詳細に言えば、本発明は、長期投資の観点から、経営が優れかつ成長する企業を投資対象企業として選別し、その選別した企業に基づいて新しい株価指数を生成するデータ処理装置およびデータ処理方法に関する。

株式の投資効果を計る指標の１つとして、株式投資収益率が知られている。株式投資収益率は、株式の投資額に対して、どのくらいの利益があったかを年率で表している。多くの投資家は、株式投資収益率が高くなるように投資を行いたいと考えるが、良好な投資結果を得られる投資先を選別することは困難であり、プロの投資家であっても必ずしも良好な投資結果を得られるわけではない。

株式投資には長期投資の方が収益性の観点から優れていることが知られている（非特許文献１ ２５６頁～２６１頁）。また、投資先企業を積極的に選び出して投資をするアクティブ運用よりも、ＴＯＰＩＸ（東証株価指数）などに代表されるインデックス運用の方が安定的に高い投資収益率を得られるとされ、現在はインデックス運用に投資資金が集まっている。

川北英隆・奥野一成編著、「京都大学の経営学講義ＩＩ 一流の経営者は、何を考え、どう行動し、いかにして人を惹き付けるのか？」ダイヤモンド社、２４２頁～２７５頁、２０１８年１月１７日 川北英隆・奥野一成編著、「京都大学の経営学講義 いま日本を代表する経営者が考えていること」ダイヤモンド社、２３６頁～２８４頁、２０１７年２月１６日

ＴＯＰＩＸは、株式投資の際に利用されるインデックスとして知られている。しかしながら、東京証券取引所第一部市場に上場するための所定の新規上場基準と上場廃止基準が定められていて上場廃止基準が緩いため、上場時には優良企業であったが、後に何年にもわたり赤字経営が続いてもなかなか上場廃止にならないという事情があった（非特許文献２ ２４２頁～２４４頁）。このため、上場市場には多くの「投資対象とならない」企業、さらには「投資対象とすべきでない」企業が存在する。ＴＯＰＩＸは、東京証券取引所第一部に上場している全銘柄を対象として算出されるため、長期投資の観点からは不適当な銘柄が入りすぎている。長期投資に不適当な企業は、時間が経過しても不適当なままであることが多い。なお、２０２２年４月以降、ＴＯＰＩＸでは指数構成に適さない企業の排除が行われる予定であるが、一方で現状と大きな乖離が生じないことも求められている。

また、日経平均株価も日本の代表的なインデックスとして知られているが、これは日本経済新聞社が東証一部に上場している企業の中から独自の基準で選んだ２２５銘柄の平均株価に基づいて計算される。しかしながら、日経平均株価の構成銘柄の選別基準は一民間会社に委ねられており、中立性の観点および長期投資の観点から問題がある。指数の計算方法では特定の企業にウェイトがかかりすぎているため、その特定の企業の株価に日経平均株価の数値が左右されてしまう。

そのため、長期投資の観点および公平性の観点から、経営が優れかつ成長する企業を選別し、選別した企業に基づいて新しい株価指数を作成するニーズが存在する。選別の際には、優良な企業を選んでもよいし、投資に不適当な企業を除外してもよい。しかしながら、従来は、いずれの方法によっても長期投資の観点および公平性の観点からインデックスが作成されていなかった。

本発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、長期投資に適した企業群を選別し、選別した企業群に基づく株価指数を生成するデータ処理装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様のデータ処理装置は、長期投資に適した企業群を選別し、選別した企業群に基づく株価指数を生成するデータ処理装置であって、
長期投資の対象企業を選別するための第１の指標および第２の指標を選択する手段と、
選択された前記第１の指標に対応する第１の値および前記第２の指標に対応する第２の値を第１のユニバースから読み出し、前記第１の指標に対する第１の閾値および前記第２の指標に対する第２の閾値を算出する手段であって、前記第１の閾値は、前記第１の指標に対する第１のスコアを算出するための閾値であり、前記第２の閾値は、前記第２の指標に対する第２のスコアを算出するための閾値である、手段と、
読み出された前記第１の指標に対応する第１の値と前記第１の閾値との乖離度に基づいて算出した前記第１のスコアと、前記第２の指標に対応する第２の値と前記第２の閾値との乖離度に基づいて算出した前記第２のスコアとに基づいて、合計スコアを算出する手段と、
それぞれの年について前記合計スコアの値が高い順に予め定められた数の企業データを前記第１のユニバースから抽出し、第２のユニバースに格納する手段と、
前記第２のユニバースから読み出した前年の企業データおよび当年の企業データを比較して、特定企業を識別し、前記特定企業に関連付けられる企業データを第３のユニバースに格納する手段と、
前記第３のユニバースに格納されている前記特定企業に関連付けられる企業データに基づいて、予め定められた投資期間の株式投資収益率を算出する手段と、
少なくとも前記第１の指標および前記第２の指標を含む予め定められた変数のうち、株式投資収益率が最も高くなる前記予め定められた変数を決定する手段と、
決定された前記予め定められた変数に基づいて、投資開始年に基準額を前記特定企業に投資した場合の任意の時点での株価指数を算出する手段と
を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、長期投資の観点および公平性の観点から、優良かつ成長する企業を選別し、選別した企業に基づいて新しい株価指数（インデックス）を生成することが容易になる。本発明によって生成される株価指数を構成する企業に対する投資、および／または株価指数の動きに合わせたインデックス運用を行うことによって長期的に経営が優れかつ成長する企業に投資することができるようになるので、良好な株式投資収益率を得やすくなる。

本発明の実施形態に係るデータ処理装置１０、外部システム１１およびユーザ端末１２を含むシステム全体の構成図である。 本発明の実施形態に係るデータ処理装置１０のシステム構成図である。 本発明の実施形態に係る企業データＤＢ１０６のデータ構造の一例を示す図である。 投資対象企業を選別するために使用される指標群を算出する処理フローを説明する図である。 本発明の実施形態に係る分析ユニバース１０７のデータ構造の一例を説明する図である。 投資対象企業を選別する処理フローを説明する図である。

（全体構成）
図１は、本発明の実施形態に係るデータ処理装置１０、外部システム１１およびユーザ端末１２を含むシステム全体の構成図である。データ処理装置１０は、外部システム１１およびユーザ端末１２と相互に通信可能に接続されている。図１では、外部システム１１は１つしか示されていないが、複数存在し得る。

データ処理装置１０は、外部システム１１から各種データを受信し、長期投資の観点および公平性の観点から選別した企業情報に基づいて新しい株価指数を生成するための投資対象企業を選別することができる。外部システム１１は、上場企業に関連付けられる、企業属性データ、決算データ、株価データおよび株式投資収益率データを蓄積しており、データ処理装置１０からの要求に応じて、あるいは予め定められた時期に（例えば、月次ベースで）、蓄積されているデータをデータ処理装置１０に送信することができる。

ユーザ端末１２は、データ処理装置１０にアクセスして、ユーザによって入力された投資対象企業を選別する処理に必要な情報をデータ処理装置１０に送信することができる。ユーザ端末１２は、有線または無線環境において動作可能な任意のタイプのデバイスである。

（システム構成）
図２は、本発明の実施形態に係るデータ処理装置１０のシステム構成図である。図２に示すように、データ処理装置１０は、一般的なコンピュータと同様に、バス１２０などによって相互に接続された制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４、および出力部１０５を備える。データ処理装置１０は、ファイル／データベースなどの形式で、企業データＤＢ１０６、分析ユニバース１０７、選別候補企業ユニバース１０８、および選別企業ユニバース１０９を備える。ユニバースとは、投資対象となり得る企業群のことをいう。

制御部１０１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、データ処理装置１０の各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部１０３に格納されている各種プログラムを主記憶部１０２に読み出して実行する。主記憶部１０２は、メインメモリとも呼ばれ、受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶する。補助記憶部１０３は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。

図２の実施形態は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を同一のコンピュータの内部に設ける実施形態について説明するが、他の実施形態として、データ処理装置１０は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を複数個使用することにより、複数のコンピュータによる並列分散処理を実現するように構成することもできる。また、他の実施形態として、データ処理装置１０のための複数のサーバを設置し、複数サーバが一つの補助記憶部１０３を共有する実施形態にすることも可能である。

ＩＦ部１０４は、他のシステムや装置との間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たし、また、システムオペレータから各種コマンドや入力データ（各種マスタ、テーブルなど）を受け付けるインターフェースを提供する。出力部１０５は、処理されたデータを表示する表示画面や当該データを印刷するための印刷手段などを提供する。

企業データＤＢ１０６は、外部システム１１から受信した、上場企業に関連付けられる企業属性データ、決算データ、株価データおよび株式投資収益率データを格納する。企業データＤＢ１０６は、決算データとして、連結決算ベースの貸借対照表（Ｂ／Ｓ：Balance sheet）および損益計算書（Ｐ／Ｌ：Profit and Loss Statement）のデータを格納する。データ処理装置１０は、外部システム１１から受信した決算データが単独決算ベースである場合、連結決算の項目に対応するデータを抽出して、データ処理した上で企業データＤＢ１０６に格納する。

図３は、本発明の実施形態に係る企業データＤＢ１０６のデータ構造の一例を示す図である。企業データＤＢ１０６は、証券コード３０１、企業属性データ３０２、業種コード３０３、決算月３０４、決算発表日３０５、対象年度３０６、時価総額３０７、流動株比率３０８、支配株主３０９、親会社３１０、親子上場フラグ３１１、貸借対照表情報３１２、損益計算書情報３１３、配当込み投資収益率３１４、株価水準に関する指標３１５、配当金支払額３１６、株価データ３１７、およびセグメント情報３１８を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

証券コード３０１は、証券取引所に上場する企業の識別子であり、本発明において上場企業を識別する識別子として使用される。企業属性データ３０２は、上場企業の企業名を始めとする企業属性を示す情報である。業種コード３０３は、上場企業の業種を示すコードである。決算月３０４は、上場企業の決算月を示し、決算発表日３０５は、決算データが発表された年月日を示す。

対象年度３０６は、本発明に係るデータ処理装置１０によって分析される企業データの年度情報を示す。データ項目３０７～３１８は、対象年度３０６の年度情報に関連付けられる情報であり、決算発表時の決算データに基づく情報である。

時価総額３０７は、上場企業の株式の時価総額を示す。流動株比率３０８は、上場株式のうち、実際に市場で流通する可能性の高い株式（浮動株）の比率を示す。支配株主３０９は、当該上場企業の支配株主を示す。親会社３１０は、当該上場企業の親会社を示し、親子上場フラグ３１１は、当該親会社が上場しているか否かを示す。

貸借対照表情報３１２は、例えば、現金及び預金、流動資産・有価証券、流動資産合計、固定資産合計、資産合計（使用総資産）、流動負債合計、固定負債合計、非支配株主持ち分、および純資産合計を含むが、これらのデータに限定されることはなく他のデータも含むことが可能である。

損益計算書情報３１３は、売上高、売上総利益、販売費及び一般管理費合計、営業利益、税金等調整前当期純利益、法人税等合計、当期純利益、および親会社株主に属する当期純利益を含むが、これらのデータに限定されることはなく他のデータも含むことが可能である。

配当込み投資収益率３１４は、投資額に対して、配当金を含めてどのくらいリターンが得られたのかを示す。配当込み投資収益率３１４は、所定の期間、例えば、過去１年間、５年間、１０年間などの期間に対する収益率を示すことができる。株価水準に関する指標３１５は、ＰＢＲ（株価純資産倍率）、ＰＥＲ（株価収益率）、ＲＯＳ（売上高利益率）、ＲＯＡ（総資産利益率）、ＲＯＥ（自己資本利益率）などの株価水準に関する指標を含むが、ここで挙げた指標に限定されることはなく他の指標も含むことが可能である。

配当金支払額３１６は、株主に対して支払われる１株当たりの配当金を示す。株価データ３１７は、当該企業の日々の株価データを含む。セグメント情報３１８は、当該企業の海外売上高および海外売上高比率を含むが、このデータに限定されることはなく他のデータも含むことが可能である。

上述したように、データ処理装置１０は、外部システム１１から様々なデータを、例えば、月次ベースで受信し、企業データＤＢ１０６にデータを格納する。本明細書では、データ処理装置１０が扱う企業の決算データは、１年単位で作成される決算データを例として説明するが、例えば、四半期ごとの決算データまたは半期の決算データを利用するようにデータ処理装置１０が構成されても構わない。

（処理フロー：指標群算出処理）
ここで、図４を参照しながら、企業データＤＢ１０６に格納されているデータに基づいて、投資対象企業を選別するために使用される指標群を算出する処理フローを説明する。本処理フローの前提として、データ処理装置１０が外部システム１１から受信したデータを企業データＤＢ１０６に格納しているものとする。

Ｓ４０１にて、ユーザ端末１２は、ユーザによって入力された長期投資開始年（例えば、「２０００年」など）の情報をデータ処理装置１０に送信する。データ処理装置１０は、受信した長期投資開始年およびそれ以降の年の企業の時価総額３０７が、予め定められた閾値以上である企業データを企業データＤＢ１０６から読み出す。予め定められた閾値は、例えば、ある時点での上場企業の時価総額合計額の一定割合（例えば、東証時価総額の１万分の１）以上としてもよい。予め定められた閾値は、投資開始年およびそれ以降の年における足切り基準以上の企業群を抽出するために動的に変更されてよい。この処理により、長期投資開始年およびそれ以降の年において、時価総額が閾値以上の企業群の企業データが読み出されることとなる。あるいは、ここで用いる閾値を流動時価総額（時価総額×流動株比率）としてもよい。

データ処理装置１０は、読み出した企業データのうち、長期投資開始年時点で少なくとも５年以上のデータが存在する企業の企業データを抽出し、抽出した企業データを分析ユニバース１０７に格納する。本明細書では、説明の便宜上、企業データＤＢ１０６に格納されているデータを「第１の企業データ」と呼び、分析ユニバース１０７に格納されているデータを「第２の企業データ」と呼ぶこととする。少なくとも５年以上とする理由は、長期投資の観点から企業群を選別するため、長期間のデータを必要とするためである。このため、少なくとも５年以上のデータが存在しない企業は選別されない。図４の処理フローでは、５年以上の決算データが存在する企業を対象として説明するが、本発明の他の実施形態では１０年以上の決算データが存在する企業を対象としてもよい。

なお、会社の合併があった場合や決算月の変更などの会計基準の変更があった場合には、新旧基準のデータを重複若しくは比較して利用してもよい。また、特定業種（例えば、金融機関など）は、その業種内で投資対象企業を選別するようにしてもよい。

ここで、図５を参照しながら、本発明の実施形態に係る分析ユニバース１０７のデータ構造の一例を説明する。分析ユニバース１０７は、証券コード５０１、企業属性データ５０２、業種コード５０３、決算月５０４、決算発表日５０５、対象年度５０６、時価総額５０７、流動株比率５０８、支配株主５０９、親会社５１０、親子上場フラグ５１１、貸借対照表情報５１２、損益計算書情報５１３、配当込み投資収益率５１４、株価水準に関する指標５１５、配当金支払額５１６、株価データ５１７、セグメント情報５１８、第１の指標群５１９、第２の指標群５２０、およびスコア５２１を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

データ項目５０１～５１８は、企業データＤＢ１０６のデータ項目３０１～３１８にそれぞれ対応する。第１の指標群５１９は、以下の表１に示すような効率性に関する指標を含み、単年の数値と、５年および／またはより長期単位（例えば、１０年単位）の数値とを含むことができる。第２の指標群５２０は、表１に示すような指標のそれぞれについての「標準偏差」、「（最高値－最低値）／平均値」、「（最高値－最低値）／中央値」、「（最高値－初年度値）／平均値」および「（最高値－初年度値）／中央値」（すなわち、安定性に関する指標）の単年の数値と、５年および／またはより長期単位（例えば、１０年単位）の数値とを含むことができる。スコア５２１は、長期的な企業経営と業績の評価に基づいて企業に付与されるスコアを示し、このスコアの値が高いほど、長期投資に適した企業である。スコア５２１は、各指標の各年度の値、および各年度の合計値を示す。例えば、スコア５２１は、（売上高成長率 ２０００年 １、売上高利益率 ２０００年 ２、海外展開力 ２０００年 ０）および（合計 ２０００年 ２５）といったデータを含むことができる。

Ｓ４０２にて、データ処理装置１０は、第２の企業データを分析ユニバース１０７から読み出し、それぞれの年度のデータについて表１に示される各指標（これらをまとめて「第１の指標群」と呼ぶ）の値を算出する。算出式では、５年間および／または１０年間の年平均値または中位数（中央値）を求める。

指標の算出の一例を説明すると、売上高成長率に関しては、データ処理装置１０は、ある企業のＭ年度（Ｍは整数）の売上高とＭ－１年度の売上高に基づいて、Ｍ年度の売上高成長率を計算し、その後、５年間もしくは１０年間のそれぞれの売上高成長率に基づいて年平均値および／または中位数（中央値）を計算した結果を第１の指標群５１９に格納する。５年間もしくは１０年間の平均値および／または中位数を計算するのは長期投資の視点から企業を評価するためである。加えて、第１の指標群５１９は、各指標の単年の数値を格納することもできる。

Ｓ４０３にて、データ処理装置１０は、表１に示された各指標の「標準偏差」、「（最高値－最低値）／平均値」、「（最高値－最低値）／中央値」、「（最高値－初年度値）／平均値」および「（最高値－初年度値）／中央値」を算出し、算出した値を、第２の指標群５２０格納する。５つの数値は、それぞれ、５年間および／または１０年間の単位で算出されてよい。

（処理フロー：投資対象企業選別処理および新たな株価インデックス決定処理）
次に、図６を参照しながら、分析ユニバース１０７に格納されているデータに基づいて、投資対象企業を選別し、新たな株価指数を決定する処理フローを説明する。

Ｓ６０１にて、データ処理装置１０は、第１の指標群５１９の複数の指標のうちの１つの指標の指定をユーザ端末１２から受信したことに応じて、投資対象企業を選別するための１つの指標を第１の指標群５１９から選択する。データ処理装置１０は、選択された１つの指標に関連付けられる安定性に関する指標を第２の指標群５２０から選択する。

Ｓ６０２にて、データ処理装置１０は、Ｓ６０１にて選択された指標に対応する値を分析ユニバース１０７の第２の企業データの第１の指標群５１９および第２の指標群５２０から読み出し、分析ユニバース１０７の全企業に関するその指標に対する平均値あるいは中位数を算出する。算出された平均値あるいは中位数は、閾値として使用される。本発明の他の実施形態では、閾値は、算出された値を使用せずに、ＩＦ部１０４を介して外部から与えてもよい。

Ｓ６０３にて、データ処理装置１０は、Ｓ６０２にて読み出された各企業の当該指標の値が、株式投資収益率を高める方向にどのくらい閾値から離れているかに基づいてスコアを算出する。株式投資収益率を高める方向に閾値から離れているほど、当該企業の指標が第２の企業データ全体の平均値あるいは中位数と比べて高いスコアを有していると言える。例えば、売上高成長率や売上高利益率などの指標では、企業全体の平均値よりも個別企業の率が高くなればなるほど株式投資収益率が高くなると言える。データ処理装置１０は、算出されたスコアを当該指標と関連づけてスコア５２１に格納する。例えば、スコア５２１は、「売上高成長率 ２点」を示してもよい。

スコアは、例えば、株式投資収益率を高める方向に離れている場合を「１点」あるいは「２点」、逆に高めない方向に離れている場合を「－１点」あるいは「－２点」としてもよい。スコアを「１点」とするか「２点」とするかの重み付けは、指標ごとに予め定めることができる。例えば、指標Ａについては「２点」だが、指標Ｂについては「１点」とすることができる。追加で、または代替として、指標Ａ内で、株式投資収益率を高める方向に所定の範囲内閾値から離れている場合を「１点」、所定の範囲よりも大きく離れている場合を「２点」としてもよい。これらの重み付けは、各指標の標準偏差を用いて決定してもよいし、あるいは、本件特許出願人が関与している京都大学での研究成果に基づいて決定してもよい。

Ｓ６０４にて、データ処理装置１０は、Ｓ６０１で指定した指標（第１の指標）とは異なる指標（第２の指標）を選択してＳ６０１～Ｓ６０３の処理を実行する。これにより、データ処理装置１０は、複数の指標のそれぞれに対して計算したスコアをスコア５２１に格納し、最後に各スコアの合計値を算出してスコア５２１に格納することができる。表２～表４は、この処理によって算出されたスコアの一例を示す。表２は、第１の指標に対する各企業の年別スコアの例を示し、表３は、第２の指標に対する各企業の年別スコアの例を示す。この算出処理は、ユーザ端末１２によって指定された指標の数だけ行われる。表４は、各指標について算出されたスコアの合計値の例を示す。

Ｓ６０５にて、データ処理装置１０は、分析ユニバース１０７から第２の企業データを読み出し、それぞれの年についてスコア５２１の合計値が高い方からＮ社（Ｎは整数）抽出し、選別候補企業ユニバース１０８に格納する。選別候補企業ユニバース１０８は、分析ユニバース１０７に格納されている企業データのうち、スコアの値が相対的に高い企業の企業データを格納し、株価指数を構成する企業の候補となり得る企業を示すファイル／データベースである。選別候補企業ユニバース１０８に格納される企業データは、「第３の企業データ」と呼ぶこととする。選別候補企業ユニバース１０８のデータ構造の例は、分析ユニバース１０７のデータ構造の例と同じである。

Ｓ６０６にて、ユーザ端末１２から最大入替企業数（例えば、１社）、選別企業数（前年と同じ）および当年のデータを受信したことに応じて、データ処理装置１０は、当年およびその前年の第３の企業データを選別候補企業ユニバース１０８から読み出す。前年の選別企業が既に決定されている場合、データ処理装置１０は、選別企業ユニバース１０９から前年の第３の企業データを読み出す。選別企業ユニバース１０９は、選別候補企業ユニバース１０８に格納されている企業データから選別された企業データであって、新たな株価指数を構成するその年の企業群を示すファイル／データベースである。選別企業ユニバース１０９のデータ構造の例は、分析ユニバース１０７および選別候補企業ユニバース１０８のデータ構造の例と同じである。当年の第３の企業データは、スコア５２１の値に応じてソートされて読み出されている。データ処理装置１０は、当年の第３の企業データのそれぞれのスコア５２１の値と、前年の第３の企業データのスコア５２１の値を比較する。

例えば、比較結果の一例は、表５のようになる。表５の例では、選別企業数が１０社であり、前年の企業データおよび当年の企業データのスコアが示されている。表５の例では、前年に選別企業に入っていたＪ社が、当年には１２位となってしまい、選別企業から除外される。一方、Ｎ社は前年には選別企業に入っていなかったが、当年では１０位以内に入っているので新たに選別企業に入ることとなる。Ｎ社の前年のデータは存在しなかったが、これはＮ社が新規に長期投資のためのスコア算出が可能な条件を満たしたためである。なお、前年の１０社よりもスコアの高い企業が最大入替企業数（１社）よりも多かった場合、このうちのより高いスコアの企業が新たに選別企業となり、前年の選別企業のうちで当年のスコアが一番低い企業が除外される。

データ処理装置１０は、入替対象となったＮ社の第３の企業データと、入替により除外されるＪ社以外の企業（Ａ社～Ｉ社）の第３の企業データを仮の特定企業（第１の特定企業）の企業データとして識別する。

Ｓ６０７にて、データ処理装置１０は、第１の特定企業の企業データに不適切なデータが含まれているかどうかを判定し、判定後の企業データを選別企業ユニバース１０９に格納する。この判定では、株価水準に関する指標５１５の値がＰＢＲ１倍割れの企業データがあるかどうか、第１の指標群５１９の売上高成長率、営業利益率がマイナスの企業データがあるかどうか、あるいは本件特許出願人が関与している京都大学での研究成果から導き出される基準に該当するかどうかを判定し、不適切なデータがあった場合には、第１の特定企業から当該企業を除外し、Ｓ６０６で次点となった企業（表５の例ではＫ社）を第１の特定企業に追加し、第１の特定企業の第３の企業データを選別企業ユニバース１０９に格納する。

データ処理装置１０は、選別企業ユニバース１０９に格納されている企業データによって示される企業ごとにウェイトを決定することができる。ウェイトは、全ての企業が等金額になるように定められてもよく、あるいは、企業の時価総額に比例して定められてもよい。若しくは、当初は等金額とし、その後は株価の変動を反映させてもよい。以上により、決定されたウェイトに基づくポートフォリオで株式投資が行われることになる。株式投資は、データ処理装置１０とは異なるシステムによって行われてよい。

Ｓ６０８にて、データ処理装置１０は、所定の時（例えば、企業の決算データが揃う頃）、Ｓ６０７までを参照しながら上述したような処理を行い、新たに第１の特定企業を決定し、第１の特定企業の第３の企業データを選別企業ユニバース１０９に格納する。これにより、ポートフォリオのリバランスを行うことができる。すなわち、データ処理装置１０は、新たに選別された企業を第１の特定企業に追加し、除外された企業を第１の特定企業から除外する。実際の株式投資では、新たに選別された企業の株式の購入や除外された企業の株式の売却が行われる。第１の特定企業のままでいる企業についても１年間の時価の変動に伴うポートフォリオの変動（株価が相対的に上昇した企業のウェイトがアップ、逆に、相対的に低下した企業のウェイトがダウン）を調整してもよく、その場合は、当初に定めたウェイトに戻す（例えば、等金額であれば等金額に戻す）ための売買を行う、リバランスが行われる。

Ｓ６０９にて、データ処理装置１０は、特定の投資期間（例えば、任意の１５年間、など）の株式投資収益率を、選別企業ユニバース１０９に格納されている第３の企業データに基づいて算出する。上述したように、選別企業ユニバース１０９には、５年あるいは１０年という長期間にわたって株式投資収益率が良好な企業を識別する情報が含まれている。データ処理装置１０は、それぞれの年の第１の特定企業の第３の企業データの配当込み投資収益率５１４を単純平均し、あるいは、予め定められたウェイトを考慮して加重平均する。その後、データ処理装置１０は、各年の投資収益率を乗算し、年率換算することにより、特定の投資期間の株式投資収益率を算出することができる。

Ｓ６１０にて、データ処理装置１０は、上述の処理で使用した以下の変数の組み合わせを様々に変えてＳ６０９の特定の投資期間のうちの最後の５年間に関して、第１の特定企業を変えずに株式投資収益率を算出し、この算出処理において当該５年間の株式投資収益率が最も高くなる最適な変数の組み合わせを決定する。例えば、特定の投資期間が任意の１５年間であった場合、データ処理装置１０は、１１年目から１５年目について、第１の特定企業を変えずに当該期間の株式投資収益率を算出する。データ処理装置１０は、この算出処理において、以下の変数の組み合わせを様々に変えて当該５年間の株式投資収益率が最も高くなる最適な変数の組み合わせを決定する。
・Ｓ６０１～Ｓ６０４で用いられる、第１の指標群５１９から選択される指標
・スコアの重み付け
・Ｓ６０６の選別企業数（例えば、１００社、２００社、など）
・Ｓ６０６の最大入替企業数（選別企業数の〇％、など）
・Ｓ６０７のウェイト（例えば、等金額、時価総額比、など）
データ処理装置１０は、株式投資収益率が最も高くなる最適な変数の組み合わせの各変数を、「予め定められた変数」とすることができる。

Ｓ６１１にて、データ処理装置１０は、「予め定められた変数」に基づいて、投資開始年（例えば、２０００年）に基準額（例えば、１００円）を第１の特定企業に投資した場合の各時点での投資金額の値を新たな株価指数として算出することができる。若しくは、この株価指数の計算は、配当を加味する以前の株価上昇率だけで行ってもよい。

表１に示した指標の中には、ＲＯＳ（売上高経常利益率）や海外売上高比率も含まれるため、本業の収益力が高い企業や海外展開力のある企業を軸とした株価指数（インデックス）を生成することもできる。

以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能であることを当業者は理解するだろう。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。

１０ データ処理装置
１１ 外部システム
１２ ユーザ端末
１０１ 制御部
１０２ 主記憶部
１０３ 補助記憶部
１０４ インターフェース（ＩＦ）部
１０５ 出力部
１０６ 企業データＤＢ
１０７ 分析ユニバース
１０８ 選別候補企業ユニバース
１０９ 選別企業ユニバース

Claims (5)

1. 長期投資に適した企業群を選別し、選別した企業群に基づく株価指数を生成するデータ処理装置であって、
   外部ネットワークと通信するための通信部、記憶部、および制御部を備え、
   前記記憶部は、第１の企業群データベース、第２の企業群データベース、および第３の企業群データベースを有しており、前記第１の企業群データベースは、企業の時価総額が所定の金額以上である企業の、所定の年数分の企業データを格納しており、
   前記制御部は、
   長期投資の対象企業を選別するための第１の指標および第２の指標の指定を前記通信部を介してユーザ端末から受信したことに応答して、前記第１の指標および前記第２の指標を前記第１の企業群データベースから選択することであって、前記第１の指標は前記第２の指標とは異なる、ことと、
   選択された前記第１の指標に関連付けられる第１の値および前記第２の指標に関連付けられる第２の値を前記第１の企業群データベースから読み出し、前記第１の企業群データベースに格納されているデータに関連付けられる全ての企業に関する前記第１の指標に対する平均値または中位数としての第１の閾値および前記第２の指標に対する平均値または中位数としての第２の閾値を算出することであって、前記第１の閾値は、前記第１の指標に対する第１のスコアを算出するための閾値であり、前記第２の閾値は、前記第２の指標に対する第２のスコアを算出するための閾値である、ことと、
   読み出された前記第１の指標に関連付けられる第１の値と前記第１の閾値との乖離度に基づいて算出した前記第１のスコアと、前記第２の指標に関連付けられる第２の値と前記第２の閾値との乖離度に基づいて算出した前記第２のスコアとを加算することによって合計スコアを算出して前記第１の企業群データベースに格納することであって、前記第１のスコアは、前記第１の値が株式投資収益率を高める方向にどのくらい前記第１の閾値から乖離しているかに基づいて決定され、前記第２のスコアは、前記第２の値が株式投資収益率を高める方向にどのくらい前記第２の閾値から乖離しているかに基づいて決定され、前記第１のスコアおよび前記第２のスコアは、それぞれの年について算出される、ことと、
   それぞれの年について前記合計スコアの値が高い順に予め定められた数の前記企業データを前記第１の企業群データベースから抽出し、前記第２の企業群データベースに格納することであって、前記第２の企業群データベースは、株価指数を構成する企業の候補となり得る企業の、それぞれの年の企業データを格納している、ことと、
   第１の年を前記通信部を介して前記ユーザ端末から受信したことに応答して、前記第２の企業群データベースから読み出した前記第１の年の企業データおよび前記第１の年の前年である第２の年の企業データのそれぞれの合計スコアを比較して、前記第１の年の株価指数を構成する企業群を識別し、前記企業群に関連付けられる企業データを第３の企業群データベースに格納することと、
   前記第３の企業群データベースに格納されている前記企業群に関連付けられる企業データにそれぞれ含まれている配当込み投資収益率の情報に基づいて、予め定められた投資期間の株式投資収益率を算出することと、
   少なくとも前記第１の指標および前記第２の指標を含む予め定められた変数の組み合わせを変更して前記企業群の株式投資収益率を算出することによって、株式投資収益率が最も高くなる組み合わせの変数を決定することと、
   決定された変数の組み合わせに基づいて、投資開始年に予め定められた基準額を前記企業群に投資した場合の任意の時点での株価指数を算出することと
   を実行するデータ処理装置。
2. 前記第１のスコアは、前記第１の指標に応じて重み付けされ、前記第２のスコアは、前記第２の指標に応じて重み付けされる、請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記制御部は、前記企業群に関連付けられる企業データに、ＰＢＲ１倍割れの企業データ、売上高成長率がマイナスの企業データ、および営業利益率がマイナスの企業データが含まれているかどうかを判定し、含まれている場合に、前記企業群を構成する企業を変更して、変更後の前記企業群に関連付けられる企業データを第３の企業群データベースに格納する、請求項１に記載のデータ処理装置。
4. 前記予め定められた変数の組み合わせは、前記第１のスコアおよび前記第２のスコア、前記企業群の企業の数、各年の最大入替企業数、並びに前記長期投資のためのポートフォリオの元となる各企業のウェイトのうちの１つまたは複数をさらに含む、請求項１に記載のデータ処理装置。
5. 長期投資に適した企業群を選別し、選別した企業群に基づく株価指数を生成するデータ処理装置によって実行されるデータ処理方法であって、
   前記データ処理装置は、外部ネットワークと通信するための通信部、記憶部、および制御部を備え、
   前記記憶部は、第１の企業群データベース、第２の企業群データベース、および第３の企業群データベースを有しており、前記第１の企業群データベースは、企業の時価総額が所定の金額以上である企業の、所定の年数分の企業データを格納しており、
   前記制御部が、長期投資の対象企業を選別するための第１の指標および第２の指標の指定を前記通信部を介してユーザ端末から受信したことに応答して、前記第１の指標および前記第２の指標を前記第１の企業群データベースから選択することであって、前記第１の指標は前記第２の指標とは異なる、ことと、
   前記制御部が、選択された前記第１の指標に関連付けられる第１の値および前記第２の指標に関連付けられる第２の値を前記第１の企業群データベースから読み出し、前記第１の企業群データベースに格納されているデータに関連付けられる全ての企業に関する前記第１の指標に対する平均値または中位数としての第１の閾値および前記第２の指標に対する平均値または中位数としての第２の閾値を算出することであって、前記第１の閾値は、前記第１の指標に対する第１のスコアを算出するための閾値であり、前記第２の閾値は、前記第２の指標に対する第２のスコアを算出するための閾値である、ことと、
   前記制御部が、読み出された前記第１の指標に関連付けられる第１の値と前記第１の閾値との乖離度に基づいて算出した前記第１のスコアと、前記第２の指標に関連付けられる第２の値と前記第２の閾値との乖離度に基づいて算出した前記第２のスコアとを加算することによって合計スコアを算出して前記第１の企業群データベースに格納することであって、前記第１のスコアは、前記第１の値が株式投資収益率を高める方向にどのくらい前記第１の閾値から乖離しているかに基づいて決定され、前記第２のスコアは、前記第２の値が株式投資収益率を高める方向にどのくらい前記第２の閾値から乖離しているかに基づいて決定され、前記第１のスコアおよび前記第２のスコアは、それぞれの年について算出される、ことと、
   前記制御部が、それぞれの年について前記合計スコアの値が高い順に予め定められた数の前記企業データを前記第１の企業群データベースから抽出し、前記第２の企業群データベースに格納することであって、前記第２の企業群データベースは、株価指数を構成する企業の候補となり得る企業の、それぞれの年の企業データを格納している、ことと、
   前記制御部が、第１の年を前記通信部を介して前記ユーザ端末から受信したことに応答して、前記第２の企業群データベースから読み出した前記第１の年の企業データおよび前記第１の年の前年である第２の年の企業データのそれぞれの合計スコアを比較して、前記第１の年の株価指数を構成する企業群を識別し、前記企業群に関連付けられる企業データを第３の企業群データベースに格納することと、
   前記制御部が、前記第３の企業群データベースに格納されている前記企業群に関連付けられる企業データにそれぞれ含まれている配当込み投資収益率の情報に基づいて、予め定められた投資期間の株式投資収益率を算出することと、
   前記制御部が、少なくとも前記第１の指標および前記第２の指標を含む予め定められた変数の組み合わせを変更して前記企業群の株式投資収益率を算出することによって、株式投資収益率が最も高くなる組み合わせの変数を決定することと、
   前記制御部が、決定された変数の組み合わせに基づいて、投資開始年に予め定められた基準額を前記企業群に投資した場合の任意の時点での株価指数を算出することと
   を備えるデータ処理方法。

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