KR100832254B1 - 수요베이스 금융상품, 조정가능한 수익 및 그것을 위한거래교환 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수요 기반 조정가능한 수익의 불확정 클레임의 그룹의 거래 및 투자를 위한 시스템과 방법을 제공하는 것이다. 또한 이러한 클레임들(262, 263, 264, 265)의 거래 및 교환 시장을 제공한다. 본 발명의 이점은 파생 금융상품 또는 이와 유사한 금융상품에 적용할 수 있고, 증가된 가격 투명성, 감소된 신용 위험성, 증가된 정보 집합성, 증가된 가격 투명성, 감소된 해결 및 클리어리 비용, 감소된 헤징 비용, 감소된 모델 위섬성, 감소된 이벤트 위험성, 증가된 유동성 인센티브, 증가된 자가 존립성, 감소된 시장 형성자에 의한 영향력, 증가된 임의의 지불 분배를 위한 발생 가능성 등의 특징을 포함하고 있다. 파생 유가증권의 거래에 덧붙여 본 발명은 다른 재정적으로 관련된 불확정 클레임의 거래를 수행케 한다. 예를 들면 에너지, 생활용품 및 기후조건, 종래의 보험 및 재보험 계약, 회사 수익 공보와 같은 헤징하거나 미리 보증될 수 없는 이벤트에 관련된 불확정 클레임, 예를 들면 향후 반도체 수요의 증가와 기술의 변화와 같은 불확정 클레임 등의 비재정적으로 관련된 불확정 클레임도 수행 가능하다.

거래, 투자, 교환, 시장, 수요, 수익, 불확정, 클레임, 스테이트, 금융상품

Description

수요베이스 금융상품, 조정가능한 수익 및 그것을 위한 거래교환{Financial products having demand-based, adjustable returns, and trading exchange therefor}

저작권 노티스

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본 발명은 수요베이스 거래를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 수요베이스의 조정가능한 수익을 지닌 금융상품의 거래를 위한 방법과 시스템 및 이 수익을 결정하기 위한 방법과 시스템에 관한 것이다.

공공 인터넷의 급속한 사용과 보급을 통하여 전자 인터넷베이스 유가증권의 거래의 증가는 매우 극적이다. 1999년 상반기에 인터넷을 통한 온라인 거래는 전 체 주식거래의 약 15%이상을 상회할 것으로 예측된다. 이러한 거래의 성장은 연율로 약 50% 정도에 이를 것이다. 인터넷 사용자의 온라인 트래이드 어카운트의 증가에 따라 향후 수년동안 지속적으로 높은 성장률을 보일 것이다.

E-Trade Group, Charles Schwab와 Ameritrade와 같은 온라인 거래회사는 온라인 거래활성의 증가에 따라 괄목할만한 수익의 증가를 경험하고 있다. 이와 같은 회사들은 최근 인터넷베이스 주식거래 서비스를 통하여 많은 편리함과 기존의 많은 소매투자자들에게 낮은 수수료를 제공하고 있으며, 이는 종래의 주식거래 중개와 비교되는 것이다. 많은 사람들은 채권, 외환 및 파생금융상품등과 같은 다른 상품에 대한 금융상품의 온라인 거래 팽창을 예견한다.

주식, 채권, 외국환 거래, 선물 및 옵션에 의한 거래 및 재보험계약 또는 이자율 스와프와 같은 계약상의 자산 또는 채무와 같은 금융상품은 모두 어느 정도의 리스크를 포함하고 있다. 이러한 상품의 리스크는 예측 불가능한 사건 예를 들면, 연방 준비제도이사회의 할인율의 증가, 물가의 갑작스런 상승, Dow Jones Industrial Average와 같은 중요한 인덱스 변화 또는 투자자 위험성의 증가 등이다. 이와 같은 위험성을 더욱 정확하게 분석하기 위하여 금융경제학자들은 실제 금융상품들을 마치 단순하고 이론적인 금융상품의 결합으로 가정하여 취급한다. 이와 같은 이론적인 금융상품은 통화의 한 단위로 지불하도록 설계되어 있고, 만약 가능한 결과 중에서 특정한 결과가 발생하는지 거래인과 투자자에게 인지될 수 있 도록 설계되어 있다. 가능한 결과는 특정 스테이트내에서 일어나는 것일 수도 있다. 현실세계의 사실(예를 들면, 연방 지준의 할인율에 관한 결정)에 의한 가능한 결과(예를 들면, 연방 지준의 할인율의 거대한 변화)의 분배 등이다. 이와 같은 이론적인 금융상품안에서 스테이트는 상호 배타적으로 선택하고, 사건에 대한 가능한 결과를 모두 커버하거나 소진하도록 되어 있다. 이러한 배열은 한 스테이트가 어떤 사건 결과에 의해 발생하도록 설계, 정렬되어 있다.

이러한 가상적인 금융상품(Arrow-Debreu 유가증권, 스테이트 유가증권 또는 순수유가증권)은 명백한 소스 예를 들면, 명백한 스테이트에서 발생하는 위험성으로 레이크다운 복합위험성을 불리하도록 고안되었다. 이와 같은 가상적인 금융상품은 실제 금융상품을 포함하는 복잡한 유가증권으로부터 수익이 가상적인 금융상품의 수익의 선형적 결합형태로 모델 되었기 때문에 유용한 것이다. R. Merton, Continuous-Time Finance(1990), pp. 441 참조. 그러므로 이와 같은 가상적인 금융상품은 오늘날 더 복잡한 금융상품을 분석하기 위한 기본적 빌딩 블럭으로 제공된다.

과거 15년간 파생금융상품의 거래의 성장은 괄목할만한 것이였다. 연방 지준에 따르면, 환율 및 이자율에 따른 파생상품의 연증가율은 약 20%를 초과하고 있다. 회사, 금융기관, 농부 및 정부기관 등은 모두 파생금융시장에 활동적이고 자본펀딩의 비용을 최소화시킨다. 금융전문가들은 예를 들면, 이자율의 변동위험 성, 환율의 변동위험성과 같은 원천적인 위험성을 현금 또는 외환의 오퍼를 위한 다른 유가증권 또는 현저한 구매오퍼로 전환시킬 가능성이 있을 때 파생금융상품을 사용한다.

파생금융상품은 둘 또는 그 이상의 파생상품 당사자간에 오프-익스체인지 또는 over-the-counter(OTC) 뿐만 아니라 Chicago Board of Trade (CBOT)안에 옵션과 선물 계약과 같이 거래 교환된다. 파생금융상품의 거래활동의 주요한 교환 위에는 주문은 통상적으로 전산적으로 전송되거나 주문을 소화하는 브로커 등이 있는 매장에서 경매로 전달된다. 이 멤버 브로커는 자신의 위험성과 수익성 기준에 맞춰 파생금융상품의 포트폴리오를 통상 균형화 시키거나 헷지시킨다. 헤징은 파생금융상품의 주요한 유가증권 또는 계약(예를 들면, 선물, 옵션의 경우 선물계약) 또는 비슷한 파생금융상품(예를 들면, 다른 달에 종료되는 선물)의 거래를 수반한다. OTC 파생금융상품을 위해 브로커 또는 딜러등은 자신이 활성 파생금융상품의 포트폴리오를 균형 화시키고 이는 거래자의 위험성 관리 가이드라인과 수익기준에 의한 것이다.

일반적으로 말하여 파생금융상품이 거래되기 위해서는 두 가지 유용한 수단이 있다. (1) 오더-매칭과 (2) 주요마켓 메이킹이다. 오더매칭은 CBOT 또는 Chicago Mercantile Matching 및 새로운 온라인 거래와 같은 거래교환 모델이 있다. 오더매칭 속에는 바이어의 '비드'(예를 들면, 수요)와 이와 쌍을 이루는 '오 퍼'(예를 들면, 공급)에 의해 바이어와 셀러간의 행동으로 거래교환이 이루어진다. 오더는 전산적으로 매치되고 교환멤버들간의 행위를 통해 시장에서 이루어진다. 전형적으로 거래자체는 아무런 시장위험성을 지니지 않고 중개인들에 의하여 거래비용이 커버된다. 중개인들은 주요한 위치를 지니고 그들의 포트폴리오를 통해 위험성을 제거시킨다.

주요한 시장형성속에는 은행 또는 중개회사가 예를 들면, 거래작용을 통해 파생금융상품을 발생시키고 이것을 자본화하고 주요한 위치에서 파생금융상품의 포트폴리오를 유지하기 위해 시장을 형성시킨다. 시장형성자는 마켓의 상품변화에 따라 포트폴리오의 구성을 계속 변화시킴으로서 역동적인 베이스로 포트폴리오를 구성한다. 일반적으로 시장형성자는 비드와 오퍼를 집합시켜 거래비용을 줄이고 규모경제를 통하여 동시에 포트폴리오 위치의 헤징을 이룬다. 시장형성자가 중요한 시장위험성을 지닐 때 그 상대방은 그를 파산시킬 수 있는 위험성에 노출된다. 더불어 이론적인 또는 중요한 마켓형성자의 행위는 광역네트워크를 통해 수행될 수 있고 오늘날 파생금융상품의 거래는 보통 전화와 같은 통신수단을 통해 이루어진다. 종종 거래란 매우 힘든 절차이며 첫 번째 거래절차로부터 이를 진행하고 종료하는 매우 많은 수작업의 단계를 요구하고 있다.

이론적으로 이는 후술하는 실제거래비용을 무시하고 있는 것이며, 파생상품의 거래는 게임이론에 의하면 '제로섬'게임인 것이다. 이는 한 상대방이 거래를 통해 수익을 얻으면 만약 거래비용이 없다고 가정할 때, 이의 다른 상대방은 이와 동일한 손해를 얻는 것이다. 사실 Black-Scholes 프라이싱 모델로 알려진 파생금융시장의 제로섬 현상은, 옵션과 같은 파생금융상품은 단기간 내에 시장 위험성을 제거하기 위하여 유가증권에 정확한 반대 성향을 지닌 쌍일 수 있음을 공식화한 것이다. 이것은 사는 즉시 팔아버리는 현상을 고려하지 않은 것으로 이는 시장참여자로 하여금 정교한 평가모델을 통하여 그들의 포트폴리오를 조정함으로써 시장 위험성을 완화시킬 것이다. 주식시장은 이와 반대로 이와 같은 제로섬성향을 지니지 않는다. 시장의 전체주식 또는 가치는 이자율 및 예견되는 수익과 같은 요소에 변동되고 이들은 미리 막을 수 없다는 의미에서 '외부요인'인 것이다.

종래의 파생금융상품의 수익은 파생금융상품이 근거한 유가증권, 자산, 채무 또는 청구의 가치에 따라 대개의 경우 결정되었다. 예를 들면, 주식의 콜옵션의 가치는 장래의 특정기일에 정해진 가격으로 주식을 살 수 있는 권리를 소유자에게 주는 것으로 상기 주식의 가격에 따라 직접적으로 변하는 것이다. 재보험계약과 같은 비금융파생상품의 경우 재보험계약의 가치는 보증된 청구의 포트폴리오 안에서 손실 경험에 의해 영향을 받는다. 종래의 파생금융상품의 가격은 그 유가증권의 가치에 기인하는 파생금융상품을 위한 수요 및 공급에 의해 통상 결정되고 이는 통상 수요공급의 법칙에 의해 결정되는 것이거나, 보험의 경우 보험 또는 재보험계약에 의해 확신되는 것이다.

최근 파생유가증권의 거래비용(사고 파는 교환비용)과 보험 위험성을 전달하는 것은 많은 변수를 고려하여야 하며, 이는 다음과 같은 것을 포함한다.

(1) 신용위험성

파생금융상품(또는 보험계약) 거래의 상대방은 상대방이 파생금융상품(또는 보험계약)의 기간 중에 파산하는 가능성을 추측해야한다. 마진(Margin)요구조건, 크레디트 모니터링 및 다른 계약상의 도구가 파생금융상품 및 보험의 상대방 신용위험성을 관리하기 위해 사용된다.

(2) 규제요건

글로벌 금융센터, 은행에 영향을 주는 규정을 포고할 수 있는 (예를 들면, Basle Committee guidelines) 연방 준비제도이사회, Comptroller of the Currency, the Commodities Futures Trading Commission 및 국제기관은 통상 자본요구조건에 맞는 파생상품의 거래와 리스크 매니지먼트 시스템의 유지를 요구하고 있다. 이러한 요구조건은 자본의 비용을 증가시키고 다른 사람들의 파생금융거래 비즈니스의 참여를 제한시키며, 따라서 딜러 및 사용자 모두에게 파생금융상품 거래의 비용을 증가시킨다. 미국에서는 스테이트 인슈어런스 규제가 보험인의 행위를 규제하고 있으며 특히 프로포티-캐주얼티 라인에 있는 자본수요가 증가할 수 있는 바, 이는 이자율의 할인과 무관하게 보험인으로 하여금 장래손실을 부담하게 하는 요구조건에 의한 것이다.

(3) 유동성

파생금융상품의 거래자는 파생금융 계약의 존속기간을 통하여 그들의 노출에 제한 받는다. 효율적인 헤징은 파생금융계약 또는 유가증권 및 파생금융상품의 존속기간내에 활동적이거나 유동적인 시장의 존재를 요구하고 있다. 특히, 금융시장 쇼크와 불균형기간내에는 유동적인 시장이 잘 기능된 파생금융시장을 지지하기 위해 존재하지 않는다.

(4) 거래비용

파생금융상품의 역동적인 헤징은 지속적인 시장내의 파생금융상품의 존속기간내의 거래를 요구하며 이는 파생금융상품의 포트폴리오 또는 파생금융상품의 위험성을 줄이거나 없애거나 관리하기 위한 것이다. 이는 각각의 헤징 거래를 위한 비드와 오퍼의 지불을 의미한다. 또한 이와 같은 거래비용을 지불하기 위한 이론적인 가격에 비해 중요한 비용의 추가가 요구될 수 있다.

(5) 해결 및 클리어링 비용

파생금융상품의 거래를 수행하고 전산적으로 부킹하며 클리어링하고 해결하기 위한 비용은 클 수 있으며, 이는 종종 각각의 거래에 인지를 위한 분석과 데이터베이스 소프트웨어 시스템을 필요로 한다. 유가증권 처리 기업의 대부분의 목적은 파생금융 거래의 '스트레이트-트루-프로세싱'을 이룩하기 위한 것인 반면, 파생금융상품 당사자들은 특별히 통합되거나 자동화되지 않은 따라서 비용을 많이 필요로 하는 전산과 수작업 단계의 결합을 통해 거래를 수행하는 것을 지속하고 있다.

(6) 이벤트 위험성

대부분의 거래자들은 파생금융거래의 효과적인 헤징은 시장이 유동성을 지니 고 갑작스러운 '갭'없이 지속적으로 변동되는 가격의 노출하는 것이다. 금융위기 및 불균형 기간동안에는 수시간 동안에 주요한 유가증권 가격의 50%가 재조정되는 것을 목격하는 것은 흔히 있는 일이다. 따라서, 이러한 갑작스러운 위기 및 불균형의 위험성을 딜러에 의해 파생금융상품가격에 요인화하여야 하고, 이것은 파생금융평가모델에 의한 이론적인 가격보다도 파생금융상품의 비용을 증가시킨다. 이러한 비용은 통상 모든 파생금융상품 사용자에게 분산된다.

(7) 모델 위험성

파생금융계약은 평가하기가 매우 힘들 수 있으며, 특히 이자율을 포함하거나 파생금융상품의 존속기간동안 상대방의 결정을 허락하는 형태의 경우 (예를 들면, 미국 옵션은 상대방이 그의 존속기간중 어느 때에도 파생금융상품의 가치를 인식하는 것을 허락하고 있다.) 더욱 힘들다. 파생금융상품 딜러는 파생금융상품가격에 통상 평가모델이 그 계약 존속기간내에 적절히 반영할 수 없는 다른 요인 또는 조건들을 명확하게 하기 위한 프레미엄을 더하고 있다. 따라서, 위험성 관리 가이드라인은 모델 위험성이 중요한 요소로 결정될 경우에 파생금융상품 거래행위를 지지하기 위한 추가자본의 유지를 요구하고 있다. 모델 위험성은 복잡한 유가증권 위험관리 체계가 부정확하거나 불완전한 정보에 의해 제공받는 경우 예를 들면, 1994년의 Joe Jett/Kidder Peabody 손실과 같은 큰 요인을 지니고 있는 것이다.

(8) 불균형정보

파생금융상품 딜러와 시장형성자는 통상 상대방보다 자신들이 더 높은 정보를 입수하기를 추구한다. 비드-오퍼는 상대방과의 거래를 위해 딜러들이 결정한 보험 프레미엄을 통상 반영하고 있다. 이것은 수익성이 좋지 않은 거래를 유발시킨다. 종래의 보험시장은 불균형정보에 의한 비용을 추가시킨다. 프로포티-캐쥬얼티 라인에서 보험의 서명자는 재보험 관련자보다도 리스크에 관한 더 높은 정보를 통상 지닌다. 자본시장의 시장형성자들의 대부분도 재보험자는 재보험 프레미엄을 통해 정보 불완전에 대한 대가를 지불한다.

(9) 불완전한 시장

종래의 자본 및 보험시장은 어떤 의미에서 불확정한 요구조건들에 의한 불완전한 측면을 지닌 것으로 예를 들면, 시장위험성으로부터 완전한 헤징을 추구하는 시장은 주어지지 않는다. 그 결과, 시장참여자는 위험을 전가시키거나 분산시키기 위해 최선의 선택수단이 아닌 것을 이용할 수 있다. 예를 들면, 인플레이션 위험성을 헤징하기 위한 투자자들의 요구는 Consumer Price Index (CPI) 수준에 연관된 인플레이션 관련 채권의 정부발행을 야기시킨다. 이는 인플레이션 위험성에 대한 보험을 제기한다. 그러나, 이러한 채권의 소유자는 현실과 명목이자율 사이에 장래관계에 대해 추측을 할 뿐이다. 불확정한 요구(이 경우 인플레이션 관련 채권)와 불확정한 사건(인플레이션)간의 불완전한 상관관계는 '기본위험성'이라 불리는 것을 야기시키며, 이는 오늘의 시장이 완전히 보장되거나 헤지될 수 없음을 뜻한다.

오늘날 종래의 보험 및 재보험 시장의 거래비용은 상당한 것이다. 최근 프로퍼티-캐쥬얼티 재난위험성과 같은 보험위험성을 최소화하는 많은 시도가 행해지 고 있다. 많은 측면에서 종래의 보험 및 재보험 시장은 시장참여자에 의한 유가증권 시장과 유사하고, 동일한 단점을 지니고, 유사한 작용비용을 나타낸다. 전형적으로 위험성은 계약을 통해 전가되고, 상대방의 신용상태는 모니터링 되고 예측 가능한 위험성관리 체계가 채택되고 유지되고 있다. 위험성이 있는 자산과 채무의 보증포트폴리오를 위한 자본화 수준은 어떤 시점에서 가격의 경직성 정보의 불균형성 비용 및 규제적 조치에 의해 깨어질 수 있다. 이는 1980년대 후반과 1990년대 초반의 로이드 위기와 같은 대형 시장 쇼크에도 불구하고 보험과 재보험 시장은 수십년동안 지배된 시장메카니즘에 의해 작동되는 것이다.

따라서, 파생금융상품의 비용과 보험계약 등의 모든 당사자들에게 위험관리를 바람직하게 할 매력적인 힘의 존재가 필요한 것이며 이는 지속적이고 유동적이며 공정한 시장을 통해 존재하는 요구에 부합시키기 위한 것이다. 헤징은 파생금융 딜러들에 의해 그들의 외부시장 위험성을 줄이기 위해 사용하는 것이고, 이때, 시장거래비용은 자본의 비용과 상존하는 작동비용을 커버하며 이와 같은 효과적인 헤징은 유동성을 요구하는 것이다.

최근 특허는 전자오더-매칭시스템의 콘텍스트속에서 금융시장 유동성 문제를 제시하고 있다.(예를 들면, 미국특허 제5,845,266호) 유동성을 증가시키기 위한 주요한 기법은 시스템 내에 참여 및 거래량의 증가와 유가증권의 특정한 거래를 위한 가격과 양의 결합 선호에 의한 것이다. 그러나, 이와 같은 기법에도 약간의 문제가 있는 바 첫째, 이 기법은 오더-매칭 방법을 채택하고 있으므로 오더 북 알고리즘에 제한받으며, 이는 종래의 '벽돌과 모르타르' 교환을 채택하고 있는 것이다. 이러한 전산수행은 수송과 통신비용을 감소시킨다. 그러나, 전자네트워크에 필수적인 시장구조의 어떠한 변화도 포함되어 있지 않다. 둘째, 이 기법은 거래자에게 많은 정보 부담을 주는 비용으로 유동성을 증가시키며,(선호도의 청구 예를 들면, 가격-물량 수요곡선을 넘는) 거래가 체결될 당시 정확한 가격에 대해 확정적인 정보를 제공할 수 없다. 마지막으로, 전자오더-매칭시스템은 전통적인 상대방을 고려하여야 하며 이는 상대방이 인지하고 매치된 연후에만 유가증권은 전가되고 세탁되며 결제된다. 또 다른 말로는 전자오더-매칭시스템에서 개시된 기법은 비드와 오퍼의 매칭단계를 최적화하여야 한다는 기본적인 문제를 지니고 있는 것이다.

미국 특허 제4,903,201호에서는 파생금융상품과 관련된 전자적 적용 또는 선물에 거래의 오더-매칭에 대해 개시하고 있다. 또 다른 특허로서 미국특허 제5,805,048호에서는 개방형 뮤추얼 펀드 파생금융 유가증권의 창조를 개시하고 있으며 이는 유동성의 증가와 가격에 영향을 주는 정보의 적용성의 증가를 개시하고 있다. 그러나 이 특허에서는 전자파생금융거래를 고려하고 있지 않으며, 파생금융상품에 통합을 통해 종래의 헤징 또는 포트폴리오의 분산 등을 요구하고 있을 뿐이다. 마찬가지로 미국특허 제5,794,207호에서는 바이어의 비드와 셀러의 오퍼를 매칭시키는 전자적 수단을 개시하고 있으나, 시장에서 형성되는 가격형성 방법에 대해 정확히 설명하고 있지 않다.

발명의 요약

본 발명은 경제적으로 중요성을 지닌 이벤트와 관련된 불확정 클레임(contingent claims)에 대한 투자 또는 이를 헤징하려는 시장 참여자들에게 거래 비용을 감소시키기 위한 목적을 지닌 금융상품의 거래 방법 또는 시스템에 관한 것이다. 하나의 가능한 결과보다 많은 이벤트의 결과에 의존하는 지불 또는 수익에 불확정한 클레임 등이 상존한다. 이러한 이벤트는 경제적으로 매우 중요한 바, 투자자나 거래자가 이벤트와 관련된 불확정 클레임에 대해 투자하거나 거래하지 않았을지라도, 투자자나 거래자는 불확정 클레임에 대한 이벤트의 결과에 대해 경제적으로 무관심하지 않기 때문이다.

본 발명의 바람직한 의도된 사용자는 예를 들면, 은행, 투자은행, 1차보험회사, 재보험회사 등과 같은 전형적인 기관투자자 또는 통합된 재무기관 등이다. 사용자는 또한, 위험성 분할 서비스를 요구하는 개인이다 법인일 수도 있다. 본 명세서에 있어서 사용되는 '사용자', '거래자' 및 '투자자' 등은 본 명세서에 사용되는 다른 금융상품 또는 불확정 클레임에 투자하거나 거래하기 희망하는 어떤 기관 개인 또는 법인 등으로 서로 혼용하여 사용할 수 있다.

이벤트와 관련된 불확정 클레임은 각각의 정의된 상태로부터 수익을 완성하 기 위하여 거래기간을 지닌다. 이 때, 정의된 상태는 결과를 포함하거나 이벤트를 위한 일련의 결과를 포함할 수 있고, 그 기본이 되는 불확정 클레임 위에 상존하는 이벤트를 관찰하기 위한 또 다른 기간을 포함할 수 있다. 본 발명의 불확정 클레임에 대한 수익은 각각 상태에서 투자된 양의 분배의 변화에 따른 거래기간 중에 조정된다. 각각의 상태에서 지불되어야 되는 수익은 각각의 관련된 거래기간 종료 후에 완성된다. 바람직한 예로서는 거래비용을 제외한 총 투자금액은 총 지불금액과 균형을 이룬다. 이는 이론적으로 특정한 거래기간 동안의 불확정 클레임과 특정한 이벤트에 관련된 수익은 종래의 파생금융시장에서는 필연적으로 제로섬(zero sum)이다.

본 발명에 있어서 수익이 결정되는 과정은 수요기준이며 어떠한 경우에도 공급에 의존하지는 않는다. 반대로 종래의 시장에서 가격은 수요와 공급간의 거래를 통하여 이루어지고, 이는 사기 위한 비드와 팔기 위한 오퍼('bid/offer')의 교차됨으로 결정된다. 본 발명의 수요기반 불확정 클레임 메카니즘은 성공적인 투자의 수익에서 비성공적인 투자의 손실을 제거함으로써 결정된다. 바람직한 실시태양으로는 성공적인 투자에 대한 수익은 특정화되고 관측가능한 이벤트의 정의된 각각의 상태에 놓여진 모든 투자의 총 및 상대적 양에 의해 결정된다.

본 명세서에 사용되는 '불확정 클레임'이라는 용어는 증권, 거래, 보험 및 경제적인 커뮤니티 속에서 관용적으로 사용하는 의미를 지닌다. '불확정 클레임' 은 예를 들면, 주식, 채권, 또는 다른 유가증권, 파생상품, 보험계약 및 재보험계약과 그들의 가치가 장래의 경제적 위험성의 발생 또는 현실의 이벤트에 관련되어 있는 금융상품, 인스트루먼트, 계약, 자산, 채무 등을 포함하는 것이다. 이 때, 이벤트라 하면 예를 들면, 이자율의 변동과 같은 금융관련 이벤트일 수 있고, 또한 기상조건의 변화, 전력의 요구 및 부동산 가격의 변동과 같은 비금융 이벤트 일수도 있다. 불확정 클레임은 이미 거래가 되거나 또는 아직 거래되지 않은 그리고 피할 수 없는 위험성을 반영하거나 장래의 이벤트 발생에 따른 불확정성을 반영한 경제적 또는 재정적 이익 모두를 포함할 수 있다. 종래의 시장에서 거래되지 아니한 경제적 또는 재정적 이익의 불확정 클레임의 예로서는 통합적 수익의 변화 또는 부동산 가치의 변화에 따른 금융상품 등이다. 본 명세서 내에 사용되는 '불확정 클레임'이라는 용어는 Arrow-Debrew variety에 따른 이론적 금융상품, 리스크를 지니는 자산, 계약, 이론적 금융상품의 포트폴리오를 지니는 상품 등에 사용될 수 있다.

본 명세서의 목적에 따라 불확정 클레임의 '투자' 또는 '거래(trade)'는 리스크 하에 일정량(불확정 클레임의 가치에 따른 단위로)을 놓는 행위로 이는 이벤트와 관련된 불확정 클레임 그룹에 경제적 중요성을 지니는 이벤트의 결과에 의존하는 재정적 수익을 지니는 것이다.

'파생금융상품(derivative security)'(파생품'derivative'로 혼용가능)은 증 권, 거래, 보험 및 경제적 커뮤니티에서 관용적으로 사용하고 있는 의미를 지닌다. 이것은 특정한 유가증권, 인덱스, 자산 또는 채무 또는 특정한 유가증권의 현상 또는 다른 유가증권의 이자율 또는 전환율과 같은 가치에 의존하는 여러 요인들에 의해 의존하는 유가증권 또는 계약 등을 포함하는 것이다. 파생금융상품은 상기한 불확정 클레임의 하나의 예이다. S&P 500 지수와 관련된 주식선물 또는 선물계약의 매매옵션과 같은 것은 매우 보편적인 파생금융상품들이다. 오프-교환파생상품의 예로서 이자율 스와프는 다양한 외환을 위한 런던 데일리에 인용되는 London Interbank Offered Rate(LIBOR)와 같은 특정요인에 기반을 둔 일련의 캐쉬플로우의 상대방간의 거래계약에 의한 것이다. 선물과 옵션의 거래 및 계약과 같이, 오프-교환계약 (off-exchange agreements)에서는 가중치를 둔 요인들이 그들의 결합 또는 유인을 통해 변화할 수 있다. 파생금융상품은 상품의 거래, 보험이벤트 또는 날씨 등과 같은 다른 이벤트의 거래일 수도 있다.

본 명세서에서 불확정 클레임에 대한 계산 및 배분을 위한 기능은 Demand Reallocation Function(DRF) 로 정의될 수 있다. DRF는 수요기반이고, 비성공적인 투자의 손실로부터(거래비용 후) 성공적인 투자를 보상하기 위한 관측가능한 결과의 각각의 상태에 대한 투자수익을 재배분하는 것을 포함한다. 투자량의 변화에 기반을 둔 조정가능한 수익이 본 발명의 중점포인트이기 때문에 DRF를 이용한 불확정 클레임에 대한 수요기반 조정가능한 수익(DBAR)으로 간주될 수 있다.

DBAR 불확정 클레임의 그룹(예를 들면, 같은 이벤트와 관련된 클레임의 그룹)의 바람직한 거래체제는 다음과 같은 것을 포함한다. (1) 투자를 위해 스테이트(state)의 전체적인 분배가 열려있고, 이는 전통적인 시장의 단일가격은 아니다. (2) 수익은 투자를 위해 유용한 스테이트의 각각의 투자량에 의해 수학적으로 결정되거나 조정될 수 있다. (3) 투자량은 바람직하게는 스테이트의 분배를 넘는 시장의 유동성이 공급되는 한 줄어들지 않는다. (4) 정보는 실시간으로 입수가능하며 특히 투자량에 대한 정보는 모든 스테이트의 분배에 거슬러 유용하다. 본 발명의 바람직한 실시태양에 따른 또다른 결과들은 다음과 같은 것을 포함한다. (1) 시장내의 오더-매칭 또는 비드와 오퍼의 교차의 제거 (2) 열동적인 헤징과 위험관리수행을 위한 요구의 감소 (3) 경제적으로 중요한 이벤트를 보장하거나 헤징하기 위한 많은 기회.

본 발명의 또다른 실시태양은 불확정 클레임의 종료를 위한 모든 기준이 알려지기 전에 거래자로 하여금 이익과 손실의 실현을 가능케한다. 이것은 다수의 거래기간을 정렬함으로써 가능해지고 각각은 그들 자신의 최종수익을 지닌다. 이익과 손실은 각각의 거래기간종료에 현실화될 수 있고, 이는 관련된 불확정 클레임이 근거하는 이벤트의 결과까지 기다릴 필요가 없다. 이와 같은 록-인(lock-in)은 계속되는 거래기간동안 헤징투자에 의해 달성되며 수익은 변하고 기간기간 사이에 조정될 수 있다. 이와 같은 방법으로 수익과 손실은 진화된 기반(기간의 횟수와 길이에 따라 한정되는)에 의해 현실화될 수 있고, 거래자로 하여금 종래시장에 비해 더 많은 횟수의 거래와 헤징을 가능케한다.

바람직하게는 회사, 투자은행, 보험업자 또는 다른 금융중재인과 같은 발행자가 본 발명의 DBAR 불확정 클레임에 대해 유도할 수 있는 수익을 지니는 유가증권을 창출할 수 있게 한다. 예를 들면, 회사는 보험리스크와 관련된 수익을 지닌 채권을 발행할 수 있다. 또한 발행자는 보험위험성의 각각의 수준과 상태에 상응하는 불확정 클레임에 투자된 양에 기초한 수익을 거래하거나 계산할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시태양으로 하나의 스테이트에서의 투자수익의 변화는 불확정 클레임의 스테이트 분배에 일치하여 다른 스테이트에서의 투자수익에 영향을 미친다. 따라서, 거래자의 수익은 현실세계의 실제적 결과 뿐만 아니라 다른 거래자에 의한 스테이트의 분배로부터의 거래선택에도 의존한다. DBAR 시장의 측면에서 보면, 하나의 스테이트에서의 수익이 동일한 분배 내에서 다른 스테이트에서의 투자의 변화에 영향을 미치는 것은 오더-크로싱과 역동적인 시장 참여자의 헤징을 제거할 수 있게 한다. 본 발명의 실시태양에 따른 가격-발견(price-discovery)은 DBAR 불확정 클레임을 위한 한 방향 시장(예를 들면, 수요)에 의해 지지받는다. DBAR 원칙에 의해 파생금융상품조합과 보험거래를 하면 실질적으로 오더-매칭에 따르는 높은 비용과 시장형성에 따르는 비용을 감소시킬 수 있다. 더불어 본 발명에 따른 시스템과 방법에 의해 수행되는 시장은 인터넷과 같은 넓은 네트워크의 전자적 조작을 통하여 가능해진다.

바람직한 실시태양으로 본 발명은 다이나믹 헤징과 오더-매칭에 기인하여 종래 시장의 파생상품 거래비용을 최소화할 수 있다. 또한 본 발명의 바람직한 실시태양으로 DBAR 원칙에 의해 설계된 불확정 클레임의 거래 시스템을 제공하고, DBAR 불확정 클레임의 그룹 내에서 각각의 스테이트 안에 투자되어 있는 양을 비성공적인 투자로부터 적절한 규칙에 의해 거래비용을 제외한 성공적인 투자로 재분배하게 된다. 특히, 이러한 시스템 또는 교환은 거래를 위한 물리적인 공장과 전기 인프라 등을 수행하고, 투자를 결집하며, 투자로부터 나오는 수익을 계산하고 비성공적인 투자에 의한 것을 시스템 내의 거래비용을 제외하고도 성공적인 투자수익을 얻도록 분배한다.

바람직한 실시태양으로 비성공적인 투자손실로부터 성공적인 투자를 지도한다. 거래와 수익은 서로 상호관련 되어있고, 거래자는 결과의 리스크를 추측할 뿐만 아니라, 서로 상대방에게 투자를 한다. 특정한 이벤트에 의존하는 DBAR 불확정 클레임 그룹내의 모든 거래자는 서로서로가 당사자가 되고 경제적 이익을 상호 얻을 수 있도록 유도한다. 더욱이 본 발명의 바람직한 실시태양으로 투자가 결정된 시기에 우세한 프로젝트 수익은 최종 수익과 일치하지 않을 수 있고, 관련된 이벤트로부터 발생하는 수익과도 일치하지 않을 수 있다.

한편 종래 파생금융상품시장은 하우스 뱅킹(banking) 시스템에 의해 작동된 다. 그러나 본 발명의 시스템에 있어서, 시장형성자는 수요자와 공급자를 매칭시키는 역할을 하고, 투자자가 사고 파는 점에서 가격이 결정된다. 주어진 투자자가 특정 가격에서 팔고 산다면, 투자자의 궁극적 수익은 이 가격, 즉 원래의 포지션을 투자자가 팔고 사는 가격에서 결정된다. 또한, 원래의 포지션이 거래되는 가격은 투자자의 수익을 결정하게 된다. 시장형성자는 완벽하게 사고 파는 주문들을 동시에 처리할 수 없을 수 있고, 수익을 기대해 어느 정도 리스크를 유지하여야만 하기 때문에 이것은 시장위험성(이 경우 신용위험성을 포함함)의 변화정도에 놓이게 될 수 있다. 종래의 파생금융시장에서는 시장형성자는 오직 사고 파는 오더를 매치시키고 현실적인 이익, 비드-오퍼 분산, 큰 자본베이스 등에 의존하며, 코퍼링(coppering) 또는 헤징(위험관리)을 통해 시장폭발에 의한 파산을 최소화 하려할 것이다.

하우스 뱅킹 시스템에서의 각각의 거래자는 오직 하나의 상대방을 가지고 있다. 시장형성자, 교환자 또는 거래상대방(예를 들면 이 경우에 over-the-counter derivatives)등이다. 이에 반해 DBAR 불확정 클레임 내의 시장은 비성공적인 투자를 성공적인 투자로 전환시키는 원칙에 따라 작동되며, 이러한 교환자체는 손실위험성을 감소시키고 따라서, 시장이 스스로 해지하려는 거래욕구를 감소시킨다. 본 발명의 DBAR 불확정 클레임의 바람직한 실시태양으로 역동적인 헤징 또는 교환에 의한 비드-오퍼 크로싱이 요구되지는 않는다. 또한, 시장형성자 또는 교환자의 파산가능성을 실질적으로 제로가 되도록 감소시킨다. 이와 같은 시스템은 교 환자 또는 시장형성자 및 이 시스템 내의 모든 거래자에게 파산의 위험성을 축소할 수 있게 한다. 이 시스템은 전체적으로 셀프-헤징의 정도와 시장위험성에 관련된 시장실패의 위험성을 실질적으로 감소시키는 것이다. DBAR 불확정 클레임 교환은 '셀프-클리어링'일 수 있고, 최소한의 세탁 인프라(세탁 에이전트, 커스토디언, 노스트로/보스트로 은행계좌 및 송금 결제 에이전트)를 요구한다. 파생금융상품 거래시스템 또는 DBAR 불확정 클레임에 따라 구성된 교환은 하우스 뱅킹 원칙에 의해 지배되는 현재의 파생금융시장보다 많은 이점을 제공하는 것이다.

본 발명은 선행기술(예를 들면, 미국특허 제5,873,782호 및 제5,749,785호)에서 개시된 전자 또는 파리뮤추엘 배팅시스템과는 상이한 것이다. 배팅 시스템 또는 승률의 게임에 있어서 판돈이 없을 경우 배팅을 하는 자는 경제적으로 그 수익에 무관심하다.(예를 들면, 배팅을 하는 자가 카지노를 소유하는 것 또는 경주마를 기르는 것에 무관심한 것과 같다.) 승률의 게임과 경제적으로 중요한 이벤트간의 차이점은 이미 금융시장에서 잘 알려져 있고, 이해할 수 있는 것이다.

이를 요약하면, 본 발명은 수요 기반 거래를 수행하기 위한 시스템과 방법을 제공하는 것이다. 수요 기반 거래를 수행하기 위한 본 발명의 바람직한 방법은 다음 단계를 포함한다. (a) 다수의 정의된 스테이트와 다수의 미리 예정된 종료기준의 설립 이 때, 정의된 스테이트 각각은 중요한 경제적 이벤트의 가능한 결과에 상응하는 최소한 하나 이상의 것이다. (b) 정의된 스테이트 내에서 다수의 거 래자에 의한 가치 유니트의 투자 수락 (c) 각각의 투자자에게 지불(payout)의 분배 단계 등이다. 분배 단계에서 정의된 스테이트 내의 투자된 유니트의 총 가치에 응답하고, 정의된 스테이트 각각의 투자된 상대적 가치 유니트에 응답하며, 종료기준에 부합되는 정의된 스테이트의 일치와 관련이 있다.

수요기반의 거래를 수행하기 위한 본 발명의 부수적인 실시태양으로 본 방법은 설립(establishing), 수락(accepting) 및 분배(allocating) 단계를 포함한다. 본 발명에서 설립단계는 다수의 정의된 스테이트의 설립과 다수의 미리 예정된 종료기준의 설립을 포함한다. 정의된 스테이트 각각은 각각의 종료기준이 성취될 때 선택된 금융상품의 가능한 스테이트에 상응한다. 수락단계는 정의된 스테이트 내에서 다수의 거래자에 의해 가치 유니트의 투자를 수락하는 것을 포함한다. 분배단계는 각각의 투자의 지불을 분배하는 것을 포함한다. 이 분배단계는 정의된 스테이트 내에서 투자된 유니트 가치의 총계에 응답하며, 정의된 스테이트 내의 각각의 투자가치의 상대적 수에 응답하고, 종료기준 모두를 만족하는 정의된 상태의 확인에 응답한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로 종료 기준에 부합되는 정의된 상태가 발생하지 않을 경우, 각각의 투자의 지출은 제로이다. 또한, 투자자 모두의 지출의 합은 정의된 상태 안에서 투자된 유니트 가치의 총계의 가치보다 크지 않다. 또다른 실시태양으로 모든 투자의 지출 가치의 합은 경비를 제외하고 정의된 상태에 투자된 가치의 합과 일치한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로 가치유니트의 투자는 적어도 하나는 정의된 스테이트를 지시하고 있고, 원하는 투자 수익은 이러한 지시된 스테이트로부터 발생한다. 바람직한 실시태양으로 분배단계는 정의된 스테이트로부터 지시하는 원하는 리턴-온-투자(return-on-investment)에 더욱 응답한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로, 본 발명은 적어도 하나의 거래자에 의해 적어도 하나의 투자에 Capital-At-Risk를 계산하는 단계를 더욱 포함한다. 선택적인 바람직한 실시태양으로 Capital-At-Risk를 계산하는 단계는 Capital-At-Risk Value-At-Risk 방법, Capital-At-Risk Monte Carlo Simulation 방법 또는 Capital-At-Risk Historical Simulation 방법을 사용하는 것을 더욱 포함한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로, 본 방법은 적어도 한 거래자에 의해 적어도 하나의 투자에 Credit-Capital-At-Risk를 계산하는 단계를 더욱 포함한다. 선택적인 바람직한 실시태양으로 Credit-Capital-At-Risk를 계산하는 단계는 Credit-Capital-At-Risk Value-At-Risk 방법, Credit-Capital-At-Risk Monte Carlo Simulation 방법 또는 Credit-Capital-At-Risk Historical Simulation 방법을 사용하는 것을 더욱 포함한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로, 가치유니트의 적어도 한 투자는 정의된 스테이트의 하나의 세트를 지향하는 다수 스테이트 투자이다. 본 발명은 또다른 실시 태양으로 적어도 하나의 다수 스테이트 투자는 정의된 스테이트 세트를 지향하는 것에 응답하는 원하는 수익을 지닌 세트를 지향한다. 그리고, 분배단계는 원하는 수익의 세트에 더욱 응답한다. 또다른 바람직한 실시태양에서 원하는 수익의 세트의 원하는 각각의 수익은 정의된 상태의 지향하는 세트의 하위세트에 응답한다. 또다른 바람직한 실시태양에서 원하는 수익의 세트는 대개 예를 들면, 특정한 콜옵션과 같은 미리 지시된 투자수단의 정의된 스테이트 세트로부터의 예측되는 수익과 상응한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로, 분배단계에서 다음과 같은 단계를 포함한다. (a) 원하는 수익의 세트를 지향하는 멀티 스테이트 투자의 요구되는 가치유니트를 계산하는 단계 (b) 다수의 정의된 스테이트에 원하는 수익의 세트를 지향하는 멀티 스테이트 투자의 가치유니트를 분배하는 단계이다. 바람직한 실시태양으로 또한 분배단계에서 지불 유니트의 거래량과 분배지불에 관련된 방정식 세트를 해결하는 단계(solving step)와 해결하는 단계에 대응하는 계산 단계 및 분배 단계를 더욱 포함한다.

본 발명의 수요 기반 거래를 수행하기 위한 바람직한 실시태양으로, 해결하는 단계는 정해진 포인트의 반복단계(step of fixed point iteration)를 포함한다. 또한 더욱 바람직한 실시태양으로 정해진 포인트의 반복단계는 다음과 같은 단계를 포함한다. (a) 상기한 방정식 세트 중에서 방정식을 선택하는 단계, 이 때 방정식에는 독립변수와 최소한 하나의 종속변수를 지닌다. (b) 선택된 방정식에서 각각의 종속변수에 임의가치(arbitrary value)를 부여하는 단계 (c) 종속변수 각각의 부여된 가치에 응답하여 선택된 방정식에서 독립변수의 가치를 계산하는 단계 (d) 독립변수에 대해 계산된 독립변수의 가치를 부여하는 단계 (e) 선택된 방정식으로써 시뮬테니어스 방정식 세트를 설계하는 단계 (f) 각각의 변수의 가치가 수렴할 때까지 가치를 계산하는 단계, 계산된 가치를 부여하는 단계 및 방정식을 설계하는 단계를 연속적으로 수행한다.

본 발명에 따른 수요기반 거래에 있어서, 스테이트 가능성을 예측하기 위한 방법의 바람직한 실시태양으로 다음과 같은 단계를 포함한다. (a) 다수의 정의된 스테이트와 다수의 예정된 종료 기준을 지닌 수요기반 거래를 행하는 단계에서 다수의 거래자 각각에 의한 가치 유니트의 투자는 적어도 하나의 정의된 상태에서 수락되고 정의된 스테이트의 적어도 하나는 경제적 중요성을 지니는 이벤트의 가능한 결과중 적어도 하나에 상응한다. (b) 각각의 정의된 스테이트에서 투자된 가치유니트의 상대적 수를 모니터링한다. (c) 선택된 정의된 스테이트가 종료기준 모두를 만족시키는 스테이트로 정의될 가능성을 모니터링 단계에 부합하여 예측한다.

본 발명에 따른 수요기반 거래에 있어서, 스테이트 가능성을 예측하기 위한 방법의 바람직한 실시태양으로 또한 수행단계, 모니터링 단계 및 예측단계를 포함한다. 수행단계(performing step)는 다수의 정의된 스테이트와 다수의 예정된 종료기준을 지닌 수요기반 거래 방법을 수행하는 것으로 다수의 거래자 각각에 의한 가치유니트의 투자는 정의된 스테이트의 적어도 하나에 의해 수락되고, 정의된 스테이트의 각각은 각각의 종료기준이 만족할 때, 금융상품의 선택이 가능한 스테이트에 상응한다. 모니터링 단계(monitoring step)는 각각의 정의된 스테이트 내에 투자된 가치유니트의 상대적인 수를 모니터링 한다. 예측단계(estimating step)는 모니터링 스텝에 부응하여 모든 종료기준을 만족시키는 정의된 상태가 발생할 수 있는 정의된 상태의 선택가능성을 예측하는 것이다.

본 발명의 수요기반 거래방법에 있어서 유동성을 증진시키기 위한 바람직한 실시태양은 다수의 정의된 스테이트와 다수의 예정된 종료기준을 지닌 수요기반 거래 방법을 수행하는 것으로 다수의 거래자 각각에 의한 가치유니트의 투자는 정의된 스테이트의 적어도 하나에 의해 수락되고, 가치유니트에 대한 투자는 수락 후 취소되지 않는 것을 포함한다. 각각의 정의된 스테이트는 경제적으로 중요한 이벤트의 가능한 적어도 하나의 결과에 상응한다. 수요기반 거래방법에 있어서 유동성을 증진시키기 위한 또다른 바람직한 실시태양은 헤징(hedging) 단계를 포함하는 것이다. 헤징단계는 전단계 투자에 의해서 투자되지 않은 하나 또는 그 이상 의 정의된 스테이트에 가치유니트의 새로운 투자를 시행함으로써 거래자의 전단계 가치유니트 투자의 헤징을 포함하는 것이다.

본 발명의 수요기반 거래방법에 있어서 유동성을 증진시키기 위한 또다른 바람직한 실시태양은 다수의 정의된 스테이트와 다수의 예정된 종료기준을 지닌 수요기반 거래 방법을 수행하는 것으로 다수의 거래자 각각에 의한 가치유니트의 투자는 정의된 스테이트의 적어도 하나에 의해 수락되고, 가치유니트에 대한 투자는 수락 후 취소되지 않는 것과 각각의 정의된 스테이트는 각각의 종료기준이 만족될 때 선택된 금융상품의 가능한 스테이트와 상응한다. 수요기반 거래방법에 있어서 유동성을 증진시키기 위한 또다른 바람직한 실시태양은 헤징(hedging) 단계를 포함하는 것이다. 헤징단계는 전단계 투자에 의해서 투자되지 않은 하나 또는 그 이상의 정의된 스테이트에 가치유니트의 새로운 투자를 시행함으로써 거래자의 전단계 가치유니트 투자의 헤징을 포함하는 것이다.

수요기반 거래를 가(quasi)연속적으로 수행하는 바람직한 실시태양은 다음과 같은 단계를 포함한다. (a) 다수의 정의된 스테이트와 다수의 예정종료 기준의 설정, 이 때 각각의 정의된 스테이트는 이벤트의 가능한 결과 하나 이상에 상응한다. (b) 다수의 거래 사이클을 수행하는 단계로 이 때 각각의 거래 사이클은 미리 정의된 거래기간 및 모든 종료 기준의 만족에 앞선 기간 중의 적어도 하나의 정의된 스테이트에서 다수의 거래자 각각에 의해 가치유니트를 투자하는 것을 수락하 는 단계를 포함한다. (c) 각각의 투자에 대한 지불을 분배하는 단계 등이다. 분배단계는 각각의 거래기간동안 정의된 스테이트 안에서 투자된 가치유니트의 총계, 각각의 거래기간동안의 정의된 스테이트 내에서 투자된 가치유니트의 상대적인 수, 및 종료기준 모두를 만족하는 정의된 상태를 확인에 응답하는 것이다. 수요기반 거래를 가-연속적으로 수행하는 또다른 바람직한 실시태양은 미리 정의된 거래기간이 연속적이고, 서로 겹치지 않는 것이다.

본 발명의 바람직한 실시태양인 수요기반 거래의 수행을 위해서는 컴퓨터, 컴퓨터화된 데이터베이스 및 전화통신망 시스템과 같은 전산적 기술의 사용이 포함된다.

수요기반 거래를 수행하기 위한 본 발명의 바람직한 시스템의 실시태양을 살펴보면, 이러한 시스템은 (a) 모든 예정된 종료기준의 충족전에 다수의 정의된 스테이트 중 적어도 하나에 다수의 거래자에 의한 가치유니트의 투자를 수락하는 수단, 이 때 정의된 스테이트 각각은 경제적으로 중요한 이벤트의 가능한 결과 적어도 하나에 상응한다. (b) 각각의 투자의 지불을 분배하는 수단이다. 이 분배는 정의된 스테이트 내에 투자된 가치유니트의 총계, 각각의 정의된 스테이트에 투자된 가치유니트의 상대적인 수 및 종료기준을 만족하는 상황인 정의된 스테이트의 확인 등에 응답하는 것이다.

수요기반 거래를 수행하기 위한 본 발명의 바람직한 시스템의 또다른 실시태양을 살펴보면, 이 시스템은 (a) 모든 예정된 종료기준의 충족전에 다수의 정의된 스테이트 중 적어도 하나에 다수의 거래자에 의한 가치유니트의 투자를 수락하는 수단, 이 때 정의된 스테이트 각각은 각각의 종료기준이 만족될 때, 선택된 금융상품이 가능한 스테이트에 상응한다. (b) 각각의 투자의 지불을 분배하는 수단이다. 이 분배는 정의된 스테이트 내에 투자된 가치유니트의 총계, 각각의 정의된 스테이트에 투자된 가치유니트의 상대적인 수 및 종료기준을 만족하는 상황인 정의된 스테이트의 확인 등에 응답하는 것이다.

본 발명의 수요기반 거래의 기계장치의 바람직한 실시태양은 (a) 다수의 거래자와 시장 데이터 시스템과를 연결할 수 있는 인터페이스 프로세서 (b) 수요기반 트랜스액션 프로세서로 이는 인터페이스 프로세서와 연결되고 거래상태 데이터베이스를 지니는 것으로 구성되는 것이다. 수요기반 트랜스액션 프로세서는 시장 데이터시스템에 응답하고, 다수의 거래자 중 하나의 수요기반 거래에 응답하며 또한 시장 상태 데이터베이스에 응답하는 것이다. 이러한 프로세서는 수요기반 거래에서 거래상태 데이터베이스에 응답한다.

본 발명의 수요기반 거래의 기계장치의 바람직한 또다른 실시태양은 거래상태 데이터베이스를 포함하는 것으로 이러한 데이터베이스는 (a) 다수의 정의된 스테이트를 지니는 불확정 클레임, 예정된 다수의 종료기준, 및 적어도 하나의 거래 기간을 설정한다. 이 때, 정의된 스테이트 각각은 경제적으로 중요한 이벤트의 가능한 결과 적어도 하나와 상응하는 것이다. (b) 수요기반 트랜스액션에 응답하여 다수의 정의된 스테이트 중 적어도 하나에서 다수의 거래자 중 하나에 의한 가치유니트의 투자를 기록하는 것이다. (c) 각각의 거래기간동안 다수의 정의된 스테이트 속에서 투자된 가치유니트의 총계에 응답하고, 각각의 거래기간동안 다수의 정의된 스테이트 각각에 투자된 가치유니트의 상대적인 수에도 응답하는 각각의 거래기간 종료시 최종수익을 계산하는 것이다. (d) 모든 종료기준의 만족이 발생하는 정의된 스테이트의 확인에 응답하며 다수 거래자 각각의 최종 지불금과 수익을 결정하는 것이다. 또한 이 때, 수요기반 트랜스액션의 처리과정은 거래기간동안의 다수의 정의된 스테이트 중 적어도 하나에 다수의 거래자 하나에 의한 가치유니트 투자 수락을 포함하는 것이다.

본 발명의 수요기반 거래의 기계장치의 바람직한 또다른 실시태양은 거래상태 데이터베이스를 포함하는 것으로 이러한 데이터베이스는 (a) 다수의 정의된 스테이트를 지니는 불확정 클레임, 예정된 다수의 종료기준, 및 적어도 하나의 거래기간을 설정한다. 이 때, 정의된 스테이트 각각은 종료기준 각각이 성취될 때, 선택된 금융상품의 가능한 스테이트와 상응하는 것이다. (b) 수요기반 트랜스액션에 응답하여 다수의 정의된 스테이트 중 적어도 하나에서 다수의 거래자 중 하나에 의한 가치유니트의 투자를 기록하는 것이다. (c) 각각의 거래기간동안 다수의 정의된 스테이트 속에서 투자된 가치유니트의 총계에 응답하고, 각각의 거래기간동 안 다수의 정의된 스테이트 각각에 투자된 가치유니트의 상대적인 수에도 응답하는 각각의 거래기간 종료시 최종수익을 계산하는 것이다. (d) 모든 종료기준의 만족이 발생하는 정의된 스테이트의 확인에 응답하며 다수 거래자 각각의 최종 지불금과 수익을 결정하는 것이다. 또한 이 때, 수요기반 트랜스액션의 처리과정은 거래기간동안의 다수의 정의된 스테이트 중 적어도 하나에 다수의 거래자 하나에 의한 가치유니트 투자 수락을 포함하는 것이다.

본 발명의 수요기반 거래의 기계장치의 바람직한 또다른 실시태양은 거래상태 데이터베이스를 포함하는 것으로 이러한 데이터베이스는 예측되는 수익을 계산, 수요기반 트랜스액션에 응답하여 예측되는 수익을 제공하는 수요기반 트랜스액션을 프로세싱하는 것을 포함한다.

본 발명의 수요기반 거래의 기계장치의 바람직한 또다른 실시태양은 거래상태 데이터베이스를 포함하는 것으로 이러한 데이터베이스는 예측되는 리스크의 계산, 수요기반 트랜스액션에 응답하여 예측되는 리스크를 제공하는 수요기반 트랜스액션을 프로세싱하는 것을 포함한다.

본 발명의 수요기반 거래의 기계장치의 바람직한 또다른 실시태양에서 수요기반 트랜스액션은 원하는 지불 분배를 상세화하는 멀티-스테이트 투자와 콘스티튜언트(constituent) 스테이트의 세트를 포함하고, 멀티-스테이트 투자에 응답하여, 원하는 지불 분배를 창출하는 콘스티튜언트 스테이트 세트의 가치유니트를 분배하는 거래상태 데이터베이스를 포함한다.

본 발명의 목적은 경제적으로 중요성을 지니는 관측가능한 이벤트에 관련된 불확정 클레임을 위한 시장구조의 현실화 및 서포트를 위한 시스템과 방법을 제공하는 것으로 상기한 것에 더불어 다음과 같은 하나 또는 그 이상의 장점을 지닌다.

1. 전자적 결제 및 네트워크 기술을 이용한 직접적인 실현 및 서포트

2. 파생금융 상품을 위한 시장을 형성하기 위한 사기 위한 비드와 팔기 위한 오퍼간의 매치를 시키는 요구의 감소 또는 제거

3. 비드와 오퍼를 매치시키기 위한 인터미디어리 파생상품에 대한 요구의 감소 및 제거

4. 불확정 클레임을 위한 수요에 기반한 수익의 수학적 계산

5. 유동성의 증가

6. 다수 파생상품 당사자 간의 상호작용을 통한 신용리스크의 통계적 분산

7. 불확정 클레임의 가치를 주는 방법과 투자에 이용가능한 언더라잉 클레임의 물량간에 전통적 결합을 감소시키기 위한 개선된 스켈러빌리티(scalability)

8. 가격투명성의 증가

9. 정보집합 메커니즘의 효율성 증가

10. 붕괴와 같은 시장 불연속 이벤트의 위험성과 같은 이벤트 리스크의 감소

11. 시장에 유동성 바인딩 오퍼를 위한 기회제공

12. 거래자의 전략적 행위의 인센티브 감소

본 발명의 또다른 목적은 경제적 중요성을 지니는 관측가능한 이벤트가 관련된 불확정 클레임의 전자적 교환을 위한 방법과 시스템을 제공하는 것으로 이는 다음과 같은 하나 이상의 이점을 지닌다.

1. 해결 및 세탁 비용을 포함하는 파생금융상품거래 및 보험 클레임과 관련된 거래비용의 감소

2. 거래를 위한 복잡한 가치 모델에 의존감소 및 파생상품의 관리위험성 감소

3. 교환의 요구 감소 또는 헤징에 의한 시장위험성 관리 방법의 감소

4. 경제적으로 중요한 이벤트의 모든 스테이트를 포괄하는 집합적 투자량에 관한 정보를 포함하고 시간경과에 따른 변화를 포함하는 불확정 클레임의 거래위에 정확한 최근 정보의 거래자의 유용성 증가

5. 크레디트 위험성의 교환의 노출감소

6. 불확정 클레임의 거래자에 의한 크레디트 위험성 및 시장위험성에 관한 정보 이용의 증가

7. 거래기간 중에 수익을 조정한 후, 디스플레이 될 수 있는 거래 및 투자로부터의 한계수익에 관한 정보이용의 증가

8. 파생금융 인터미디어리 요구 감소 및 비드와 오퍼의 매치를 통한 교환의 감소

9. 종래의 금융상품과 그의 파생상품의 허용을 위한 수요기반 조절가능한 수익 지출의 이용성 증가

본 발명의 추가적 목적과 이점은 다음 부분에서 기술하는 설명을 통해 더욱 상세히 설명한다. 명세서로부터 부분적으로 명백해질 것이며 본 발명의 실행에 의해 습득될 수 있다. 본 발명의 목적과 이점은 청구범위에 기재하는 실행가능 수단, 시스템, 방법 및 단계를 통해 얻어지고 실현될 수 있다.

본 명세서의 한 부분을 이루는 첨부한 도면들은 본 발명의 실시태양을 더욱 구체적으로 나타낸다. 명세서를 통해 본 발명의 원리를 설명할 수 있도록 도와준다.

도 1은 DBAR 거래 클라이언트와 본 발명을 수행하기 위해 DBAR 불확정 클레임의 교환의 바람직한 실시태양 간에 전송, 전달의 여러 형식을 나타내는 개략도이다.

도 2는 본 발명을 수행하기 위한 DBAR 불확정 클레임 교환 네트워크 설계를 바람직한 실시태양의 중앙 콘트롤러를 나타내는 개략도이다.

도 3은 DBAR 불확정 클레임 교환의 바람직한 실시태양 속에 거래과정을 묘사하기 위한 개략도이다.

도 4는 DBAR 불확정 클레임 교환의 바람직한 실시태양의 데이터 저장장치를 나타낸 것이다.

도 5는 DBAR 범위 파생상품의 투자를 수행하는 데 DBAR 불확정 클레임의 교환의 바람직한 실시태양의 과정을 나타낸 플로우 다이아그램이다.

도 6은 DBAR 불확정 클레임 교환의 바람직한 실시태양의 HTML 인터페이스 페이지를 도시한 것이다.

도 7은 DBAR 불확정 클레임 교환의 바람직한 실시태양의 시장 데이터 플로우의 개략도이다.

도 8은 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 적용 유동성 효과 그래프를 나타낸 것이다.

도 9a는 종래의 이자율 스와프 거래를 개략적으로 나타낸 것이다.

도 9b는 DBAR 불확정 클레임의 도시된 그룹을 위한 투자자 관련 관계를 개략적으로 나타낸 것이다.

도 9c는 DBAR 불확정 클레임의 도시된 그룹의 각각의 투자자를 위한 크레디트 레이팅의 타뷸레이션과 마진 거래를 나타낸 것이다.

도10은 DBAR 불확정 클레임 교환의 바람직한 실시태양의 피드백 과정을 개략적으로 나타낸 것이다.

본 발명의 바람직한 실시태양은 일곱 개의 섹션으로 구성되어 있다. 첫 번 째 섹션은 DBAR 불확정 클레임 그룹 속에 거래하거나 투자하기 위한 시스템과 방법의 전체적인 개략을 제공한다. 두 번째 섹션은 DBAR 불확정 클레임 그룹 속에 거래하거나 투자하기 위한 시스템과 방법의 주요한 형상의 일부를 자세히 설명한다. 세 번째 섹션은 본 발명의 두 가지 바람직한 실시태양에 대해 더욱 상세한 설명을 제공하는 것이다. 네 번째 섹션은 DBAR 불확정 클레임 그룹의 포트폴리오와 그룹의 투자시 수반되는 위험성을 계산하기 위한 방법을 기술한다. 다섯 번째 섹션은 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 유동성과 가격/거래량 관계를 설명한다. 여섯 번째 섹션은 본 명세서에 수반하는 도면에 관한 상세한 설명을 제공한다. 마지막 섹션에서는 본 발명의 방법과 시스템에 대한 유용한 효과를 제공하는 것이다.

더욱 상세하게는 본 발명의 바람직한 실시태양은 다음과 같이 구성되어 있다.

(1) 개요 : DBAR 불확정 클레임을 위한 교환과 시장

1.1 교환 디자인 1.2 시장조작 1.3 네트워크 수행

(2) DBAR 불확정 클레임의 형태

2.1 DBAR 불확정 클레임의 명명 2.2 투자와 지불의 유니트

2.3 캐노니컬(canonical) 수요 재분배 기능

2.4 원하는 지불을 수행하기 위한 투자량의 결정

2.5 캐노니컬 DRF 예 2.6 이자율 고려 2.7 수익과 가능성

2.8 투자량이 많을 때 컴퓨테이션(computation)

(3) DBAR 불확정 클레임 그룹의 예

3.1 DBAR 범위 파생상품(21 예 포함) 3.2 DBAR 포트폴리오

(4) DBAR 불확정 클레임 그룹 속의 위험계산

4.1 시장위험성

4.1.1 Capital-At-Risk 결정

4.1.2 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용한 Capital-At-Risk 결정

4.1.3 히스토리컬 시뮬레이션 기법을 이용한 Capital-At-Risk 결정

4.2 크레디트 위험성

4.2.1 Credit-Capital-At-Risk 결정

4.2.2 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용한 Credit-Capital-At-Risk 결정

4.2.3 히스토리컬 시뮬레이션 기법을 이용한 Credit-Capital-At-Risk 결정

(5) 유동성과 가격/거래량 관련성

(6) 도면의 상세한 설명

(7) 바람직한 실시태양의 이점

(8) 기술적 부록

본 명세서에서는 본 발명의 바람직한 실시태양을 상세히 설명한다. 또한, 특정한 용어를 명확하게 하기 위해 사용한다. 그러나, 사용되는 특정한 용어로 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니고, 이러한 특정한 용어는 모든 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

1. 개요 : DBAR 불확정 클레임을 위한 교환과 시장

1.1 교환 디자인

이 섹션에서는 DBAR 불확정 클레임을 구성하는 바람직한 방법을 서술하고 이러한 클레임을 거래를 통해 교환하기 위한 것을 설계하고 있다. 본 발명에 따라 효과적인 불확정 클레임의 투자는 매우 중요한 것으로 설계되어 있다. 이러한 시 스템의 바람직한 실시태양에서는 다음에 기술하는 바와 같이 정의된 스테이트를 설정하고 수익을 분배하는 과정을 포함한다.

(a) 정의된 스테이트의 설정

바람직한 실시태양으로 관측 가능한 이벤트를 위한 가능한 아웃컴의 분배는 정의된 레인지 또는 스테이트로 파티션된다. 바람직한 실시태양으로 하나의 스테이트는 반드시 발생하고 그것은 스테이트가 상호 배타적이고 집합적으로 소진할 수 있기 때문이다. 수익의 기대에 따른 이와 같은 투자를 행하는 거래자는 선택된 스테이트 내에서 특정한 결과수익의 발생을 초래하게 된다. 이와 같은 투자는 거래자로 하여금 스테이트로 표시되는 경제적으로 중요한 현실세계의 이벤트의 가능한 아웃컴의 헤징하도록 허용한다. DBAR 불확정 클레임 그룹 내에 바람직한 실시태양으로 비성공적인 거래 또는 투자를 성공적인 거래 또는 투자로 전환시킨다. 이와같은 실시태양으로 불확정 클레임으로 주어진 스테이트가 상호배타적이고 확률분포에 의해서 형성되도록 즉, 불특정 아웃컴 모두의 가능성의 합은 일정하도록 형성되어진다. 예를 들면, 주식가격 최종치에 상응하는 스테이트는 주어진 미래날짜에 주식가격의 가능한 최종치의 분배 파티셔닝에 의한 DBAR 불확정 클레임 그룹을 지지하도록 설정될 수 있다. 정의된 스테이트 방법으로 디스크레타이즈 시키면 미래 주식 가격의 분포는 어떤 의미에서 확률분포를 형성하게 된다. 즉, 각각의 스테이트는 서로 배타적이고, 주어진 날짜의 각각의 정의된 스테이트 안에 주식마감의 가능성은 일정한 것이다.

바람직한 실시태양으로, 거래자는 주어진 분배안에서 선택된 멀티플 스테이트 내에 동시에 투자할 수 있다. 투자를 선택한 각각의 정의된 스테이트 안에 그들의 투자를 적합하게 하는 것을 즉시 멈추게 할 수는 없다. 그러므로 거래자들은 불확정 클레임 그룹으로부터 원하는 수익분포를 얻기위해 멀티-스테이트 투자를 진행할 수 있다. 이와 같은 것들이 DBAR 교환의 바람직한 실시태양으로 성취될 수 있으며 멀티-스테이트 투자가 기록되고 거래기간 동안에 투자량에 응답하여 적절한 수익이 주기적으로 분배될 수 있도록 하는 써스펜스 계정을 사용할 수도 있다. 주어진 거래기간 마지막에 멀티-스테이트 투자는 스테이트의 분배에 거슬려 최종 투자량에 기반하는 지불의 원하는 분배를 성취할 수 있도록 재분배될 수 있다. 그러므로 이와 같은 바람직한 실시태양에서 선택된 각각의 스테이트에 배분된 투자의 양은 이와 관련된 수익에 상응하면서 거래기간 종료 시점에 최종 정산된다. 상기 써스펜스 계정을 사용한 멀티-스테이트 투자를 예시하는 실시예는 이하 실시예 3.1.2에 제공된다.

(b) 할당된 수익(allocating return)

본 발명에 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 각각의 스테이트의 수익이 상세하게 된다. 이러한 실시태양으로 주어진 거래에 투자된 양이 보정되었을 경우, 수익은 조정가능하다. 특정한 스테이트를 위한 수익의 결정은 그 스테이트에 투자된 양 및 불확정 클레임 그룹의 정의된 스테이트 모두를 위해 투자된 총량의 단순한 함수일 수 있다. 그러나, 선택적인 또다른 실시태양은 투자의 양 이외의 다른 요인들을 포함하여 수익을 결정하는 방법을 활용할 수 있다. 예 를 들면, 비성공적인 투자 펀드가 성공적인 투자로 전환될 때, DBAR 불확정 클레임 그룹속에서 수익은 각각의 스테이트에 투자된 상대적인 양과 예를 들면, 특정한 증권의 가격의 현격한 변화와 같은 아웃컴의 성질에 의해 할당될 수 있다. 하기 섹션 3.2의 예는 이러한 증권 포트폴리오의 내용을 도시하는 것이다.

1.2 시장 조작(Market Operation)

(a) 종료 기준(Termination Criteria)

본 발명의 상세한 바람직한 실시태양으로 다수의 정의된 스테이트에 투자에 대한 수입은 예정된 종료기준의 성취 후에 할당된다. 이러한 실시태양에서 종료기준은 거래기간의 종료를 포함하고 있고, 관측가능한 기간의 후에 발견된 이벤트로부터 아웃컴의 결정을 포함하고 있다. 거래기간 중에 거래자는 정의된 스테이트 예를 들면, IBM 주식을 1999년 7월 6일에 120과 125 사이에 종료하는 것과 같은 기준으로부터 특정한 아웃컴의 발생으로부터 예측할 수 있는 수익에 투자할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 거래기간은 모든 참여자에게 알려지고, 각각의 스테이트와 관련된 수익은 투자된 양의 변화를 포함하는 거래기간 중에 변하며, 수익은 모든 스테이트에 투자된 총량에 근거하거나 거래기간 종료 각각의 스테이트에 투자된 상대적인 양에 의해 할당된다.

관찰기간(observation period)은 불확정한 이벤트와 관찰되는 기간과 이와 관련된 아웃컴이 분배수익의 목적에서 결정되는 기간으로 제공될 수 있다. 바람 직한 실시태양으로는 관찰기간내에는 거래를 발생시키지 않는 것이다.

본 명세서에 사용하는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 존속기간 만료일 또는 완료일은 DBAR 불확정 클레임 그룹의 종료기준 성취시 발생한다. 바람직한 실시태양으로 종료일은 아웃컴이 확정될 때 관련된 이벤트의 발생 후 또는 발생시이다. 종료는 종래의 옵션 또는 선물 거래의 잘 알려진 종료 형태와 매우 비슷하며 이는 존속기간 만료일과 같은 미래의 날짜에 옵션 또는 선물의 가치가 평가되는 것으로 이들은 종료일시, 언더라잉, 금융상품의 가치에 관련하여 결정될 수 있을 것이다.

본 명세서에서 정의된 바와 같은 불확정 클레임의 존속기간은 어떤 주어진 기간으로부터 종료기간까지의 존속기간을 단순히 의미하는 것이다. 본 명세서에 사용되는 거래개시일(TSD)과 거래종료일(TED)은 DBAR 불확정 클레임 그룹에 거래자가 투자를 할 수 있는 기간을 말하여 이와 같은 거래개시일과 거래종료일간의 기간을 거래기간이라 칭한다. 따라서, DBAR 불확정 클레임 그룹 내에 투자 및 거래를 위한 시간은 개방되어 있으며 이는 거래기간으로 인식되는 TSD와 TED 사이의 기간과 상이한 것이다. 바람직한 실시태양으로 주어진 종료일을 위해 하나 또는 그 이상의 거래기간이 있을 수 있고, 연속적으로 개방되어 질 수 있다. 예를 들면, 한 거래의 TED는 다른 연속적인 거래의 TSD와 정확하게 일치할 수 있고, 또다른 경우에는 거래기간이 서로 겹칠 수 있다.

불확정 클레임의 존속기간 사이에 관계는 다수의 거래기간이 주어진 이벤트에 종속될 수 있으며, 거래기간의 길이와 시기는 그 목적을 성취하기 위한 거래를 최대화 하기 위한 여러 가지 방법들과 정렬되어 있다. 바람직한 실시태양은 적어도 하나의 거래기간은, 즉 개시와 종료기간은 관련된 이벤트의 아웃컴의 확인시간보다 앞서 발생하는 것이다. 이를 다시 설명하면 바람직한 실시태양에서 거래기간은 클레임을 정의하는 사건보다 약간 선행하는 것이 대부분이다. 그러나, 항상 그럴 필요는 없고, 이는 이벤트의 아웃컴이 언제인지 모르기 때문이며, 그러나 알려진 아웃컴 전에는 이벤트의 발생과 관련하여 거래기간을 종료 또는 시작을 할 수 있다.

거의 연속적이거나 또는 연속적인 것처럼 보이는 시장은 각각이 그의 마지막 수익을 지니는 동일한 이벤트를 위한 다수의 거래기간을 창출할 수 있다. 거래자는 수익 변화처럼 연속적인 거래기간동안 투자를 할 수 있다. 이 방법으로 이익과 손실은 현재의 파생금융시장에서 매우 빈번하게 현실화된다. 이것이 파생금융상품 거래자가 현실적으로 옵션, 선물 및 다른 파생거래를 헤징할 수 있는 방법이다. 본 발명의 바람직한 실시태양으로 거래자는 변화하는 빈도에 따라 날마다 보다 더욱 빈번하게 이익을 실현화할 수 있는 것이다.

(b) 시장효율성과 공정성(Market Efficiency and Fairness)

시장 가격은 다른 물건들 사이에서 시장에서 참여하는 참여자에게 유용한 정 보의 분배를 반영한다. 대부분의 시장에서 소수의 참여자는 다른 사람보다 더 많은 정보를 소유한다. 주택금융 또는 종래시장에서 시장형성자는 그들의 비드-오퍼 스프레드를 증가시킴으로써 상대방의 비해 더 많은 정보를 보유하려 한다.

DBAR 불확정 클레임 시장의 바람직한 실시태양은 그들 자신만을 보호하기 위한 시장형성자가 존재하지 않는 것이다. 그럼에도 불구하고, DBAR 불확정 클레임 의 주요한 그룹 또는 다양한 아웃컴을 통한 수익의 조작을 방지하기 위해서 이와 같은 시장 내에 조정 방법을 설치하는 것은 필요한 것이다. 이와 같은 메카니즘의 하나는 거래기간 종료되는 시간에 대한 무작위적인 요소를 도입하는 것이다. 시장조작의 효과 또는 가능성을 최소화하기 위한 또다른 메카니즘은 관찰기간의 존속기간에 무작위적인 요소를 도입하는 것이다. 예를 들면, DBAR 불확정 클레임은 부분적으로 무작위적으로 결정된 시간간격 중에 시장종가의 평균에 대해 해결할 수 있게 하며 이는 특정한 날의 시장종가에 반하는 것이다.

또한, 바람직한 실시태양으로 인센티브가 거래자로 하여금 거래기간 내에 다른 사람들보다 더 일찍 투자하는 것을 유인하기 위하여 채택될 수 있다. 예를 들면, DRF는 어떤 스테이트에 늦은 투자보다 성공적인 스테이트에 빠른 투자에게 높은 수익을 배당하기 위해 사용되고 있다. 바람직한 실시태양에서 빠른 투자는 가치있는 것이며, 이는 그들이 유동성을 증가시키고 거래기간동안에 의미있는 가격정보를 더욱 일정하게 증진시킬 수 있게 하기 때문이다.

(c) 크레디트 위험성(Credit Risk)

DBAR 불확정 클레임 시장의 바람직한 실시태양은 거래자 또는 교환자가 시스템의 조작을 통해 근본적인 원리에 의한 일차적 시장 위험성을 지속적으로 보호하는 것에 있다. 이는 비성공적인 투자손실로부터 성공적인 투자 수익으로 펀드를 전환시킨다. 이와 같은 실시태양에서 크레디트 위험성은 모든 시장 참여자에게 분배된다. 만약 예를 들어, DBAR 불확정 클레임 그룹 안에 레버리지 투자를 인정한다면, 이와 같은 중심적이고, 비성공적인 투자로부터 성공적인 투자의 분산을 위해 조정하는 것이 어려울 것이다.

대부분의 경우에서 DBAR 불확정 클레임 그룹의 주어진 거래자를 위해서 디포트의 영이 아닌 가능성 또는 신용위험성이 존재한다. 따라서, 이러한 신용위험성은 신용과 관련된 재정거래 모두에게 현존하는 것이다.

위험성을 관리하기 위한 하나의 방법은 DBAR 불확정 클레임 그룹에 레버리지 투자를 허용하지 않는 것으로 이는 본 발명의 바람직한 시스템과 방법이다. 또하나의 실시태양으로 DBAR 교환을 위한 거래자는 한정된 레버리지(leverage)의 사용만을 허락하는 것으로 DBAR 시스템과 불확정 클레임의 특정한 그룹 속에 널려진 신용위험성의 거래자 충격을 계산하는 것을 포함하여 실시간으로 마진 모니터링을 행하는 것이다. 이와 같은 위험관리 계산은 종래에 상대방 신용위험성을 모니터하 기 위하여 파생금융 시장에서 전형적으로 시행되어온 신용위험 관리분석 방법보다 더 매력적이고 투명한 것이다.

본 발명의 더욱 중요한 실시태양의 형태는 DBAR 불확정 클레임 그룹 안에 투자하려는 모든 거래자들에게 신용위험성을 분산시킬 수 있는 것이다. 이와 같은 실시태양을 통해 거래자는 투자자(그룹에서 정의된 가치유니트에 대한 투자)를 만들고, 만약 주어진 스테이트가 발생하는 것이 결정된다면 받을 수 있는 수익에 예측을 통한 일반적 스테이트의 분산이 가능한 투자인 것이다. 바람직한 실시태양으로 모든 거래자는 불확정 클레임 그룹에 정의된 상태에 대한 그들의 투자를 통하여 이러한 투자량이 각각의 거래기간동안 비성공적인 투자손실로부터 성공적인 투자로 전환하여 얻는 수익의 지불을 통한 중앙교환 또는 인터미디어리에 놓이게 하는 것이다. 또다른 실시태양으로 주어진 거래자는 상대방의 교환에 다른 모든 거래자를 지니고, 상대방과 상대방의 위험성 노출에 대한 상호작용을 하게 한다. 그러므로, 각각의 거래자는 단일 상대방보다 상대방의 포트폴리오에 대한 신용위험성을 추측하는 것이다.

DBAR 불확정 클레임의 바람직한 실시태양으로 레버리지 거래에 수반하는 신용위험성을 관리하기 위한 네 가지 중요한 이점을 나타낸다. 첫째, DBAR 불확정 클레임의 바람직한 형식은 제한된 의무투자를 수반한다. 투자의무는 어떤 의미에서 거래자가 손실을 보는 최대량은 투자량으로 한정되는 것이다. 이 점에서 제한 된 의무형태는 종래 시장의 긴 옵션 포지션과 비슷하다. 반대로 종래시장의 짧은 옵션 포지션은 실질적으로 제한없는 투자의무를 뜻할 수 있다. 따라서, 하한노출은 옵션 프레미엄을 초과하는 것이고, 이론적으로는 끝이 없는 것이다. 본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹은 제한된 의무를 갖는 동안 종래의 단기 옵션 포지션의 수익을 반복할 수 있다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 제한된 의무 형태는 시장의 수요측면의 직접적 결과이다. 더욱 상세하게는 바람직한 실시태양으로 종래의 시장에 존재하는 것과 같은 판매없음 또는 숏포지션이다. 이는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래자가 종래의 숏포지션 수익 프로파일로 달성할 수도 있는 것이다.

둘째로, 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래자는 상기한 바와 같은 상대방의 포트폴리오를 지니는 것이다. 그 결과, 어느 한 거래자에 의해 발생된 신용위험성의 양은 평균적으로 종래의 시장의 경우에 흔히 발생하는 것과 같은 단일 상대방에 대해 노출되는 위험성보다 적은 위험성을 지니도록 신용위험성의 통계적 분산을 이룰 수 있다. 이는 본 발명의 시스템과 방법에 바람직한 실시태양이 각각의 거래자가 포트폴리오 분석을 통해 알려진 효과와 이익의 분포를 이룰 수 있게 하는 것이다.

셋째, 본 발명의 바람직한 실시태양으로 마진 론(loan)의 전체적 분포와 레버리지의 집합량과 DBAR 불확정 클레임 그룹에 존재하는 신용위험성 등은 클레임 그룹의 모든 종료기준을 만족하기 전에 어느 때나 거래자에 의해 계산되고 표시될 수 있는 것이다. 그러므로, 거래자 자신은 신용위험성에 관한 중요한 정보에 접근할 수 있다. 그러나, 종래의 시장에서는 이러한 정보의 접근이 용이하지 않았다.

넷째로, DBAR 불확정 클레임 교환의 바람직한 실시태양으로 종래의 시장교환보다도 가능한 아웃컴의 분포에 대한 더많은 정보를 제공할 수 있다. 그러므로, 본 발명의 실시태양에 따르는 DBAR 불확정 클레임 거래의 부산물로서 거래자는 현실이벤트의 가능한 아웃컴의 분포에 관한 더많은 정보를 지닐 수 있으며, 이는 더 효과적으로 위험을 관리할 수 있게 한다. 많은 거래자들을 위하여 신용위험성의 주요분은 시장위험성에 의해 야기되는 것 같다. 그러므로 본 발명의 바람직한 실시태양에서 시장위험성에 관한 정보의 제공 또는 제어 또는 교환을 할 수 있는 능력이 신용위험성 관리에 긍정적인 피드백 효과를 줄 수 있다.

DBAR 불확정 클레임의 그룹의 간단한 예로서 다음과 같은 가정을 하고 이를 도시해 본다. 이러한 예는 다음과 같은 가정을 통해 살펴본다.

● 주식가격은 한 달 안에 어프리시에이트(appreciate)하는 스테이트와 주식가격을 한 달 안에 디프리시에이트(depreciate)하는 스테이트 등 두 개의 정의된 스테이트(예정된 종료기준을 지닌)

● 100달러를 어프리시에이트 스테이트에 투자하고, 95달러를 디프리시에이트 스테이트에 투자한다.

그리고나서, 만약 투자자가 1달러를 어프리시에이트 스테이트에 투자하고, 이 주식을 한 달 내에 실질적으로 어프리시에이트 한다면 거래자가 할당받는 금액은 1.9406 달러이며, 이는 초기투자 1달러와 수익금 0.9406 달러를 포함하는 것이다.(이 때, 단순화를 위해 거래비용을 무시한다.) 만약, 거래기간 종료전에 거래자가 효과적으로 그의 어프리시에이트 스테이트에 투자를 팔려고 한다면, 그는 두 개의 선택을 할 수 있다. 그는 제 3자에게 투자를 팔 수 있으며, 이것은 쌍방향 오더 교차 네트워크 안에서 비드와 오퍼의 교차를 필요로 한다. 또한, 본 발명의 바람직한 실시태양의 방법안에서 거래자는 디프리시에이트 스테이트에 투자할 수 있으며, 이 스테이트에 투자된 양은 거래자의 신규 투자로 간주되지는 않는다. 이와 같은 예로 어프리시에이트 스테이트 내에 그의 투자를 충분히 헤징하기 위해서 거래자는 0.95 달러를 디프리시에이트 스테이트에 투자할 수 있다. 가능한 아웃컴 하에서 투자자는 만약, 주식이 거래자에게 196.95/101=$1.95로 어프리시에이트되거나, 만약, 주식이 거래자에게 (196.95/95.95)*.95=$1.95로 디프리시에이트된다면 예를 들면, 1.95 달러의 지불을 받을 것이다.

1.3 네트워크 실행(Network Implementation)

본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 시장의 그룹을 위한 교환 또는 시장은 상대방 드라이브 또는 오더-매치 시장을 형성하도록 설정되지는 않는다. 매도자의 비드와 매수자의 오퍼는 교차(crossed)를 위해 필요하지는 않다. 오더 교차 네트워크의 필요성이 얻는 결과로 본 발명의 바람직한 실시태양에서는 예를 들면, 공공인터넷 또는 광역 네트워크 안에서 큰 규모의 전자 네트워크 수행을 특히 따를 수 있다.

본 발명에 따른 거래방법의 전자 네트워크 기반의 바람직한 실시태양은 다음과 같은 특징의 하나 또는 그 이상을 포함한다.

(a) 사용자 어카운트 : DBAR 불확정 클레임 투자 어카운트는 전자 방법을 사용하여 설정된다.

(b) 인터리스트 및 마진 어카운트 : 거래자의 계정은 DBAR 불확정 클레임 발란스를 오픈하여 거래자에게 지급되는 인터리스트를 기록하는 전자적 방법을 사용하여 유지된다. 또한, 차변 거래자 계정에서 마진 론 인터리스트가 지출된다. 인터리스트는 종료기준이 충족될 때까지 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위해 투자 발란스에서 전형적으로 지급된다. 인터리스트는 이와 같은 론이 현저하다면 현저한 마진 론에 전형적으로 부과된다. 약간의 불확정 클레임을 위하여 거래 발란스 인터리스트가 거래기간의 수익 종료 때까지 귀속시킬 수 있다.

(c) 서스펜스 어카운트 : 어카운트는 거래기간 동안에 거래자에 의해 투자된 것과 특정한 관련을 지닌다. 동시에 동일한 이벤트에 대해 멀티플 스테이트에서 투자할 수도 있다. 멀티 스테이트 거래자는 어떤 스테이트가 발생하던지 발생하는 스테이트를 위하여 마지막 수익에 근거하는 수익을 거래자에게 분배하기 위해 스테이트의 범위 밖에 투자하는 것을 의미한다.

물론, 거래자는 멀티 스테이트 투자를 단순히 중단하거나 분리하여 각각의 개별적 또는 단일 스테이트 투자로 전환시킬 수 있으며, 이러한 접근방법은 각각의 스테이트안에 투자된 양에 따라 거래기간을 통하여 수익을 조정함으로써, 그의 단일 스테이트 투자의 포트폴리오를 새로 정립하여야 하는 것을 필요로 한다.

멀티 스테이트 거래는 거래자가 원하는 지불의 임의적인 분배를 반복하기 위하여 사용할 수 있다. 예를 들면, 거래자는 불확정 클레임에 놓여있는 증권에 주어진 가치 또는 가격을 초과하는 모든 스테이트 예를 들면, 미래 어느 시점에 주어진 주식의 가격이 100을 초과하는 것이 발생하는 것과 같은 스테이트에 투자를 원할 수 있다. 거래자는 이들 스테이트 중에 어떤 스테이트가 발생하던지 동일한 지불을 받기 원할 수도 있다. DBAR 불확정 클레임 그룹을 위하여 주식가격이 100을 초과하는 (예를 들면, 100을 초과하고 101보다 같거나 작은 ; 101을 초과하고 102보다 같거나 작은 것과 같은) 아웃컴을 위해 많은 스테이트가 있을 수 있다. 단일 스테이트 투자를 이용하여 멀티 스테이트 투자를 반복하기 위해서 거래자는 선택된 멀티 스테이트 안에 투자된 양을 이들 스테이트에 투자된 양에 존재하는 비율로 스테이트 간에 분할하기 위해 단일 스테이트 투자의 포트폴리오를 지속적으로 재균형화 할 필요가 있다. 서스펜스 어카운트는 거래자보다는 단일 스테이트 투자의 포트폴리오를 재균형화 하기 위한 교환을 위한 것이고, 따라서, 거래기간 종료 시점에 멀티스테이트 투자의 양은 거래자가 원하는 지불의 분배를 반복하기 위 해서 이와 같은 방법으로 콘스티튜언트 스테이트 속에서 분배될 수도 있도록 서스펜스 어카운트를 사용하는 것이다. 하기하는 실시예 3.1.2에서 멀티 스테이트 투자를 위한 서스펜스 어카운트의 사용을 도시한다.

(d) 인증(Authentication) : 각각의 거래자는 인증 데이터를 사용하여 인증된 어카운트를 가질 수 있다.

(e) 데이터 보안성(Data security) : 네트워크를 통한 불확정 클레임 거래의 보안은 확신되며 강력한 공적, 사적 보안 형식을 사용한다.

(f) 실시간 시장 데이터 서버 (Real-time market data server) : 실시간 시장 데이터가 수익의 빈번한 계산을 위해 또는 관측기간동안 아웃컴을 확정하기 위해 제공될 수 있다.

(g) 실시간 계산 엔진 서버(Real-time calculation engine server) : 시장 수익의 빈번한 계산은 시장의 기능의 효율성을 증진시킨다. 쿠폰, 배당금, 시장이자율, 스포트 가격 및 다른 시장 정보는 데이터화되어 거래기간 초기에 수익을 계산할 수 있도록 이용될 수 있고, 관찰기간 동안에 관찰가능한 이벤트를 확인시킬 수 있다. 고도로 계산된 시뮬레이션 방법이 예측되는 수익을 거래기간 시점에 계산하기 위해서 DBAR 불확정 클레임 그룹의 일부에 요구될 수 있다.

(h) 실시간 위험성 관리서버 (Real-time risk management server)

거래자 마진 요구조건을 충족하기 위하여 각각의 거래자를 위한 예측되는 수익을 빈번히 계산할 수 있다. 종래 시장의 'value-at-risk' 계산법은 몬테카를로 시뮬레이션과 매트릭스 계산을 포함한다. 본 발명의 바람직한 위험성 계산방법은 각각의 스테이트를 위한 예측되는 수익의 정보존재 하에 계산되어야 한다. 이러한 정보는 종래의 자본 및 재보험 시장에서는 입수가능한 것이 아니다.

(i) 시장 데이터 저장(Marker data storage) : 본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 교환은 이 조작의 부산물로서 가치있는 데이터를 발생시킬 수 있다. 이러한 데이터는 종래의 자본 또는 보험시장에서는 입수할 수 있는 것이 아니다. 본 발명의 바람직한 실시태양으로 투자는 시장이벤트의 아웃컴 범위를 넘게 정해질 수 있고, 예를 들면, 30년 미국 재무성 국채를 수익률 6.10% ~ 6.20% 사이에서 종료될 수 있도록 이벤트를 정할 수 있다. 스테이트의 전체 배분에 대한 투자는 가능한 아웃컴의 전체적 배분에 거래자의 예측을 반영하는 데이터를 발생시킬 수 있다. 본 명세서에 개시된 네트워크 수행은 정보의 포착, 저장 및 회수에 사용될 수 있다.

(j) 시장 평가 서버(Market evaluation server) : 본 발명의 바람직한 실시태양의 방법은 계속되는 기반 위에 시장의 효율성을 증진시킬 수 있는 능력을 포함한다. 이것은 예를 들면, 예측되는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 수익과 실제 현실상의 아웃컴을 비교함으로써 성취될 수 있다. 만약, 투자자가 이성적인 예측을 할 수 있다면, DBAR 불확정 클레임 수익은 평균적으로 거래자의 예측을 반영할 것이다. 이러한 예측은 그 자체로 평균적으로 현실화될 것이다. 바람직한 실시태양으로 효율성의 측정은 정의된 스테이트 위에 가능한 아웃컴의 전체적인 분배위에 투자로 이루어진다. 그리고, 이러한 아웃컴은 현실적인 아웃컴의 시차통계에 사용될 수 있다. 본 발명의 네트워크 수행은 시장의 효율성을 연속적으로 증가시키 기 위한 목적으로 이러한 분석을 수행할 수 있는 분석적 서버를 포함한다.

2. DBAR 불확정 클레임의 형태

바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹은 하나 또는 그 이상의 다음과 같은 형태를 포함하는 관측가능한 이벤트와 관련되어 있다.

(1) 관측가능한 이벤트와 관련된 가능한 실제 세계의 아웃컴을 나타내는 집합적으로 소진된 스테이트의 정의된 세트 ; 바람직한 실시태양으로 이벤트는 경제적 중요성을 지니는 이벤트이다. 가능한 아웃컴은 예를 들면, 경제적 이익의 이벤트로 한달 후의 S&P 500 지수의 종가를 나타내는 것과 같은 이벤트와 관련되어 측정할 수 있는 단위일 수 있다. 또한, 가능한 아웃컴은 한달 내의 가능한 전체 인덱스 수준의 범위일 수 있다. 바람직한 실시태양으로 가능한 아웃컴의 전체 범위의 가능한 아웃컴의 하나 또는 그 이상에 상응하는 스테이트로 정의될 수 있으며, 이 때 이벤트로 정의된 스테이트는 가능한 아웃컴의 범위의 측정할 수 있는 또는 인정할 수 있는 수를 형성할 수 있고 가능한 아웃컴의 전체 범위의 스팬이라는 의미에서 집합적으로 소진될 수 있다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 S&P 500을 위한 가능한 아웃컴은 0보다 크고, 이론적으로는 무한대의 범위를 지닐 수 있고, 정의된 스테이트에서 이러한 인덱스 밸류는 1000보다 100보다 같거나 작을 수 있다. 바람직한 실시태양으로 관련된 이벤트의 아웃컴이 인식되었을 때, 정확하게 하나의 스테이트가 발생한다.

(2) 각각의 이벤트를 위한 하나 또는 그 이상의 거래기간 동안에 지정된 스테이트 위에서 거래자를 거래에 대치시킬 수 있는 능력 ; 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹은 각각의 클레임을 위한 거래 또는 밸류의 단위로 정의할 수 있다. 이와 같은 단위는 달러일수도 있고, 오일의 배럴, 주식의 소유량 또는 이들 단위과 결합된 다른 단위들로 거래자가 인정하고 교환할 수 있는 것이다.

(3) 어떠한 스테이트 또는 스테이트가 발생하는 지를 결정하기 위한 이벤트의 아웃컴의 인정되는 결정 ; 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹은 관련된 이벤트의 아웃컴의 수단으로 정의될 수 있다. 예를 들면, S&P 500 지수의 수준은 미리 결정된 날의 실제 종가이고, 이것은 정의된 스테이트의 하나에서 발생하는 결정할 수 있는 아웃컴의 관찰일 수 있다. 이 날의 종가치가 1050이라면, 이는 스테이트의 결정이 1000 내지 1100에서 발생하는 것을 허용하는 것이다.

(4) 스테이트의 분배를 어크로스하는 각각의 스테이트를 위한 각각의 거래자의 거래량을 지니는 DRF의 명세로 이는 분배가 거래기간 종료시 존재하고 각각 스테이트의 발생에 조건하는 각각 스테이트의 각각 투자를 위한 지불을 계산하는 것 ; 바람직한 실시태양으로 총 지불의 양이 모든 스테이트에 모든 거래자에 의해 투자된 총량을 초과하지 않도록 행하는 것이다. DRF는 거래기간 내에 발생하는 각각의 스테이트의 지불을 나타내기 위해 사용될 수 있고, 그리하여 각각의 스테이트에 모든 거래자의 이익을 집합적인 수준이 되도록 거래자에게 정보를 제공할 수 있다.

(5) 종료기준 만족 후에 거래비용을 제외한 비성공적인 투자의 총량에 기인 한 성공적인 투자의 거래자의 지불

가능한 이벤트 아웃컴의 범위에 상응하는 스테이트는 '분배' 또는 '스테이트의 분배'로 언급될 수 있다. 각각의 DBAR 불확정 클레임 그룹은 하나의 스테이트 분배와 관련되어 있다. 분배란 전형적으로 수익이 예상되는 또는 위험성을 감소시킨(헤징시킨) 거래자의 투자를 위한 경제적 이익을 지닌 이벤트를 의미하는 것이다. 예를 들면, 분배는 주식, 채권, 선물 및 외국환 비율 등에 근거를 둘 수 있다. 이것은 코모디티 인덱스 가치에 기준을 둘 수 있으며, 경제적 통계(예를 들면, 소비자 물가 인플레이션 레포트), 프로포티-캐주얼티 로스, 특정 지리학적 지역의 기후패턴 및 다른 이벤트 또는 다른 관측가능한 발생에 의한 측정가능할 수 있는 것들에 기초를 둘 수 있다. 이 때, 거래자는 이벤트의 아웃컴의 거래가 없이는 경제적으로 무관심할 수 없는 것이다.

2.1 DBAR 클레임 노티피케이션

DBAR 불확정 클레임의 추후 기술을 위하여 다음과 같은 약어들을 본 명세서에 사용한다.

m DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래자의 수를 나타낸다.

n DBAR 불확정 클레임 그룹에 관련된 주어진 분배를 위한 스테이트의 수를 나타낸다.

A m 로우와 n 컬럼의 매트릭스를 나타내며, 이때 i번째 로우와 j번째 컬럼 의 엘레멘트는 α_ij 이고, 이 때 거래자 i는 스테이트 j에 발생하는 예견되는 수익을 지닌 스테이트 j에 투자하는 것이다.

Π n 로우와 n 컬럼의 매트릭스를 나타내며, 이때 π_ij 엘레멘트는 스테이트 i에 투자의 유니트 지불로 스테이트 j를 발생시킨다(유니트 지불).

R n 로우와 n 컬럼의 매트릭스를 나타내며, 이때 r_ij 엘레멘트는 스테이트 i에 투자의 유니트 수익으로 스테이트 j를 발생시킨다. 예를 들면, r_ij = π_ij-1 (유니트 수익)

P m 로우와 n 컬럼의 매트릭스를 나타내며, i번째 로우와 j번째 컬럼의 엘레멘트는 P_ij이고, 거래자 i가 발생하는 스테이트 j에 지불을 나타내며, 예를 들면 P는 매트릭스 프로덕트 A*Π와 동일한 것이다.

P*_j P의 j번째 컬럼을 나타낸다. 이때, j는 l과 n이고, 이는 스테이트 j에서 발생하는 각각의 투자에 대한 지불을 포함한다.

P_i* P의 i번째 로우를 나타낸다. 이때, i는 l과 m이고, 거래자 i의 지불을 포함한다.

S_i i가 l과 m일 때, 관측가능한 이벤트의 가능한 아웃컴의 범위를 나타내는 스테이트를 나타낸다.

T_i i가 l과 m일 때, 스테이트 i의 발생예측에 따른 총 거래량을 나타낸다.

T 스테이트의 전체 분배를 위한 총 거래량을 나타낸다. 즉,

f(A,X) 교환자의 거래비용을 나타낸다. 이 때, 거래비용은 X의 요소 이들 중 일부는 하기한 것과 같은 다른 요소를 포함하는 모든 스테이트를 어크로스시키는 거래량의 전체적인 분배에 의존한다. 간결히 설명하면, 거래비용은 모든 스테이트를 총괄하는 총 거래량의 고정된 비율로서 추정될 수 있다.

C_p 마진론에 부과되는 이자율을 나타낸다.

C_r 거래발란스에 지불된 이자율을 나타낸다.

t DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 종료기준의 충족 후, 거래 또는 투자의 승낙을 나타낸다. 전형적으로 1년 또는 그 부분을 표시한다.

X DRF 또는 거래비용이 투자 또는 거래의 특정한 정보에 의존함을 나타내며, 이 때, 예를 들면, 거래의 시기와 규모 등의 정보를 포함하는 다른 정보 등을 나타낸다.

바람직한 실시태양으로 DRF는 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 스테이트의 분배의 거래량을 포함하는 기능을 지닌다. 거래비용은 각각의 스테이트 발생조건등과 함께 스테이트의 분배를 통하여 거래 또는 각각의 투자에 지불됨을 계산할 수 있다.

이 때, DRF는

P = DRF(A,f(A,X),X | s=s_j) = A*Π(A,f(A,X),X) (DRF)

다시 표현하면, 매트릭스 A에 나타난 바와 같이, n 스테이트를 거슬러 위치하는 거래자인 m 거래자가 스테이트 i가 발생할 때, 매트릭스 P로 나타내는 지불을 받을 수 있고, 또한 거래비용 f와 다른 요소 X를 고려하여야 한다. 매트릭스 P로 표시되는 지불은 (a) 매트릭스 Π로 인식되는 것과 같이 각각의 스테이트가 발생할 때, 각각의 스테이트를 위한 유니트 지불, (b) 각각의 스테이트 안의 각각의 거래자에 의해 투자되거나 거래된 금액을 인식시키는 매트릭스 A의 제품을 표시할 수 있는 매트릭스 P 지불이다. 다음과 같은 로테이션이 이를 표시하기 위해서 사용될 수 있고, 바람직한 실시태양으로 지불은 거래비용을 제외하고 각각의 스테이트에서 발생한 것과 관계없이 총 투자량을 초과하지 않는다.

j=1...n(DRF 상수)

상기식에서 l은 서브스크립트에 의해 표시되는 차원으로 컬럼벡터를 표시한다. 서브스크립트 T는 표준 트랜스포즈 오퍼레이터를 표시한다. P*_j는 매트릭스 P의 j번째 칼럼을 나타낸 것이고, 이때, 매트릭스 P는 j 스테이트에서 발생하는 각각의 거래자의 지불을 나타낸다. 그러므로 바람직한 실시태양으로 비성공적인 투 자는 성공적인 투자로 된다. 덧붙여, 크레디트 관련된 리스크에 부재시 다음과 같이 평가될 수 있으며, 이와 같은 실시태양에는 지불이 어떠한 스테이트가 발생하든지간에 스테이트의 분배에 투자된 총량을 초과하는 위험성은 없다. 간단히 말하면, DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양은 어떤 의미에서 어떤 스테이트이던지 간에 스스로 파이낸싱 하는 것이다. 거래비용을 포함한 지불은 인푸트를 초과하지 않는다. 이 때 인푸트란 투자된 금액을 말한다.

DRF는 투자된 금액과 다른 요인들에 의해 의존될 수 있으며, 또한 투자를 발생시킨 스테이트에 의존될 수 있다. 예를 들면, 지불은 두 개의 스테이트간의 주요한 이벤트(예를 들면, 두 개의 날짜간에 유가증권의 가격변화)를 위하여 관측된 아웃컴의 변화의 확대에 의존할 수 있다. 또다른 예로서, DRF는 거래기간내에 후에 투자하는 거래자보다 먼저 초기투자하는 거래자에 더 높은 지불을 배당할 수 있다. 그러므로 거래기간 중 먼저 유동성을 확보하는 자에게 인센티브를 제공하는 것이다. 선택적으로, DRF는 주어진 스테이트에 적게 투자하는 사람보다 주어진 스테이트에 많은 투자를 하는 사람에게 더 많은 지불을 분배할 수 있고, 이는 이에게 또다른 유동성 인센티브를 제공하는 것이다.

어떤 이벤트간에 사용되는 DRF의 가능한 기능형식은 많이 존재한다. 이를 도시하면 DRF의 또다른 형식은 거래량의 경우인 것이다. A는 어떤 스테이트의 발생에도 불구하고 배당을 받지 못하며, 예를 들면, 각각의 거래자는 어떤 스테이트 에서 발생하는 이벤트에 따라 되돌려 받을 수 있는 것이다. 이를 다음과 같은 노테이션으로 표시할 수 있다.

P=A 만약 s=s_i i=1....n

이러한 트리비얼 DRF는 헤징을 통한 위험성의 교환 및 분배에는 유용한 것이 아니다.

의미있는 교환 위험성이 발생하기 위해서는 DRF의 바람직한 실시태양으로는 적어도 한 스테이트의 발생에 따른 스테이트의 분배에 거슬리는 투자의 양에 의미있는 배당에 영향을 주어야 한다. 본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹은 캐노니컬 DRF 콘텍스트에 의해 설명될 수 있으며, 이는 바람직한 실시태양으로 각각의 스테이트에 투자된 양은 발생하는 스테이트에서 (거래비용을 제외한) 완벽하게 재분배되는 것은 발생하지 않는 것이다. 이러한 발명은 캐노니컬 DRF에 한정되지 않으며, 여러종의 DRF가 사용될 수 있고 DBAR 불확정 클레임 그룹의 수행에 바람직한 것이다. 예를 들면 DRF의 또다른 바람직한 실시태양으로 아웃컴 스테이트에 투자된 총량의 반을 배당하는 것이고, 발생하지 않는 스테이트에 투자한 총량의 나머지를 배당하는 것이다. 또다른 실시태양으로 DRF는 발생하는 스테이트에 약간의 퍼센티지를 배당할 수 있고, 또다른 퍼센티지는 하나 또는 그 이상의 인접한 스테이트에 투자할 수 있으며, 하나도 지불을 받지 못하는 발생하지 않는 스테이트에 벌크시킬 수도 있다. 또다른 DRF는 본 발명의 명세서의 검토를 통해 당업자가 충분 히 이해할 수 있는 것이다.

2.2 투자와 지불의 유니트

본 발명의 시스템과 방법에서 투자와 지불의 유니트는 화폐, 코모도티의 물량, 일반적 주식의 소유량, 스와프 거래의 양 또는 경제적 가치를 지닌 다른 유니트로 표시될 수 있다. 그러므로, 통화 또는 화폐(예를 들면, 미국달러)의 유니트에 투자 또는 지불을 한정하는 것은 아니다. 이러한 지불은 동일한 투자 유니트 속에 DRF로부터 발생한다. 바람직하게는 동일한 가치를 지닌 유니트는 각각의 투자의 가치를 표시하도록 사용될 수 있고, DBAR 불확정 클레임 그룹의 투자총계와 각각의 스테이트의 총 투자량에도 사용할 수 있다.

예를 들면, 거래자가 DBAR 불확정 클레임 그룹 투자 내에서 일반적인 주식에 투자할 수도 있고, 일본엔화 또는 원유의 배럴 등의 지불과 같은 적용할 수 있는 DRF에 투자할 수도 있다. 더욱이 이러한 유니트의 결합에 지불하고 거래할 수도 있으며, 예를 들면, 코모디티, 화폐, 주식의 수 등의 결합에 투자할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 거래자는 실질적인 예탁 또는 가치유니트의 전달을 받을 필요는 없다. 그리고, 효율적인 거래와 거래지불을 위한 목적으로 유니트간의 전환을 통한 교환이 DBAR 불확정 클레임에서 가능하다. 예를 들면, DBAR 불확정 클레임은 투자와 지불이 금의 온스에 의해 전환될 수 있도록 정의될 수도 있다. 거래자는 예를 들면 미국달러와 같은 화폐를 예탁할 수도 있고, 이러한 달러를 예를 들면 금과 같은 다른 유니트로 전환시켜 투자하는 것과 교환하는 것이 가능하다. 이러한 목적은 투자는 주어진 스테이트 또는 지불을 받는 것이다. 본 명세서에서 미국달러는 투자 및 지불을 위한 유용한 유니트이다. 그러나, 본 발명은 유니트 가치에 투자 및 지불만으로 한정하는 것은 아니다. 다른 유니트 또는 유니트의 결합을 통한 지불과 투자의 경우에는 수익을 배당하는 목적으로 각각의 투자는 각각의 투자량에 바람직하게 전환되어 교환될 수 있다. 그러므로, DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자의 총량은 하나의 단위가치(미국달러)로 전환될 수도 있다. 실시예 3.1.20은 DBAR 불확정 클레임 그룹을 투자 및 지출의 유니트의 양과 이에 따른 주식의 양들을 도시한 것이다.

2.3 캐노니컬 수요 재분배 기능(Canonical demand reallocation function)

DBAR 불확정 클레임 그룹의 수행에 사용하기 위한 DRF의 바람직한 실시태양으로 캐노니컬 DRF라는 용어가 사용될 수 있다. 캐노니컬 DRF는 다음과 같은 성능을 지닌 DRF의 일종이다. 주어진 스테이트 i의 발생시, 이 스테이트에 투자한 투자자는 투자한 것과 동일한 유니트의 지불을 받는다. (a) 거래비용을 제외한 모든 스테이트에 거래된 총량을 (b) 발생하는 스테이트에 추가된 총량으로 나눈 값이다. 캐노니컬 DRF는 총 거래량 T의 일정 퍼센티지를 거래비용으로 사용할 수 있고, 물론 이때 다른 거래비용도 가능하다. 발생하지 않는 스테이트에 투자한 투자자는 아무런 지불을 받지 않는다. 다음과 같은 노테이션을 전개할 수 있다.

만약, i=j일 때, i 스테이트가 발생할 때 스테이트 i에 투자에 대한 지불유니트

{ π}_{i,j } =0

i=j가 아닐 때, j 스테이트가 발생한다면, i 스테이트의 투자는 제로지불이다.

캐노니컬 DRF의 바람직한 실시태양으로 상기한 매트릭스 Π의 지불유니트는 다이아고널에 따라 i=j을 위한 π_ij 와 균등한 다이아고널 매트릭스이며, 오프-다이아고널 엔트리는 0이다. 예를 들면, n이 5인 스테이트에서 지불유니트의 매트릭스는 다음과 같다.

캐노니컬 DRF의 바람직한 실시태양으로 지불 매트릭스는 거래비용을 제외한 총 투자량에 다이아고널에 따른 각각의 스테이트에 투자된 총량에 인벌스를 포함하는 다이아고널 매트릭스를 곱한 것이다. 각각으로 나머지는 제로이다. 모든 T는 모든 n 스테이트에 크로스한 m 거래자에 의한 투자총량이다. T_i 는 i스테이트에 투자된 총량이고, 모두 매트릭스 A의 기능을 지니며, 이것은 각각의 스테이트에 투자된 각각의 거래자의 양을 포함한다.

{T}_{i } = { l}`_{m } ^{T } *A* { B}_{n }(i)

T= { l}`_{m } ^{T } *A* { l}_{n }

B_n(i)는 I번째 로우가 1이고, 그 밖의 제로인 경우에 디멘션 n의 컬럼벡터이다. 그러므로 예를 들면, n이 5인 경우, 상기한 캐노니컬 DRF는 스테이트를 거스르는 트레이드의 기능과 거래비용을 포함하는 지불유니트 매트릭스를 기술한다.

이것은 스테이트의 임의의 수에 의해 일반화될 수 있다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 정의된 가치유니트(예를 들면, 달러)속에서 실제지불 매트릭스는 m ×n 거래된 매트릭스 A의 양과 n ×n 지불 매트릭스 Π의 양의 산물이며, 다음과 같이 정의된다.

P=A*Π(A,f) (CDRF)

이것은 정의된 매트릭스의 지불은 매트릭스 A를 포함하는 거래된 양의 매트릭스 산물이고, 매트릭스 지불 유니트 Π인 것이다. 이때, 그 자체로 매트릭스 A의 기능을 지니고 거래비용 f를 지닌다. 이러한 표현은 'Canonical demand reallocation function' (CDRF) 로 표시된다.

바람직한 실시태양에서 매트릭스 A의 어떠한 변화는 거래자의 지불에 영향을 주는 것을 주목하라. 이는 총 투자량의 변화, 예를 들면 CDRF의 매트릭스 A를 통한 직접영향과 같은 투자량의 변화에 기인하고 또한, 지불유니트 매트릭스 Π가 거래된 매트릭스 A의 총량에 영향을 주는 것과 같은 간접적 영향인 지불유니트의 변화에 모두 기인하는 것이다.

2.4 원하는 지불을 성취하기 위한 투자량의 계산

본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 약간의 거래자가 상기한 CDRF에 기재된 것과 같은 주어진 스테이트의 발생에 따른 지불의 예측속에 거래기간속에서 스테이트 내에 투자를 할 수 있다. 선택적으로 주어진 스테이트가 발생하는 지불분배를 거래자는 선호한다. 이와같은 지불분배는 P_i*로 표시되고 이것은 거래자 i가 매트릭스 P 지불속에 상응하는 것이다. 이와 같은 거래자는 주어진 스테이트에 상응하는 불확정 클레임에 어느 정도 투자를 할 것인가 또는 지불 분배를 성취하기 위해서 어느 스테이트에 투자를 할 것인가 등을 알기를 원한다. 바람직한 실시태양으로 CDRF에 분배스테이트에 어크로스된 투자의 양 또는 투자는 주어진 지불분배를 CDRF의 표현을 통해 전환시켜 얻을 수 있고, 거래량 매트릭스 A를 해결할 수 있다.

A=P*Π(A,f)^-1 (CDRF 2)

이 식에서 지불 매트릭스 유니트 위의 -1 수퍼스크리프트는 매트릭스 인벌스를 뜻한다.

CDRF 2 표현은 거래된 매트릭스 A 양을 위한 정확한 해결을 제공하는 것은 아니다. 지불유니트 매트릭스 Π가 그 자체로 매트릭스 거래량의 기능을 하고 있기 때문이다. CDRF 2는 전형적으로 4차원 방정식의 동시해결 m의 수식적 방법을 사용하는 것을 포함하고 있다. 예를 들면, 원하는 지불 p를 성취하기 위해서 주어진 스테이트 i를 위한 거래량 α가 무엇인지 거래자는 알고싶어 할 것이다. 상기 CDRF와 같은 거래량으로부터 지불을 계산하는 표현을 이용하여 다음과 같은 방정식을 유도할 수 있다.

이것은 α가 스테이트 i를 위해 거래된 후(거래비용은 없다고 추정함) 매트릭스 방정식 CDRF의 주어진 로우와 컬럼을 표시하는 것이다. 이 표현은 4차원으로 거래량 α는 다음과 같은 긍정적 4차원 근을 통해 해결될 수 있다.

(CDRF 3)

2.5 캐노니컬 DRF 실시예

간단화시킨 예시로서 네 개의 거래자가 투자하는 두 개의 스테이트(예를 들면, 스테이트 1과 2)에 대한 정의된 DBAR 불확정 클레임 그룹에 CDRF의 사용에 대해 설명한다. 예를 들면, 다음과 같은 가정을 행할 수 있다. (1) 거래비용 f는 0이다. (2) 투자와 지불의 단위는 모두 달러이다. (3) 거래자 1은 스테이트 1 에 5달러의 투자를 행하고 스테이트 2에 10달러의 투자를 행한다. (4) 거래자 2는 오직 스테이트 1에만 7달러의 투자를 행한다. 상기한 바와 같은 투자행위로 인해 투자된 양의 매트릭스 A는 네 개의 로우와 두 개의 컬럼을 지니고, 두 개의 로우와 두 개의 컬럼을 지닌 지불유니트 매트릭스 Π는 다음과 같이 표현된다.

지불 매트릭스 P는 제품 A와 Π로 각각의 거래자에게 각각의 스테이트의 발생에 따른 달러의 지불을 포함한다.

P의 첫 번째 로우는 그의 투자와 유니트 지불 매트릭스에 근거한 거래자 1의 지불에 상응한다. 만약 스테이트 1이 발생한다면, 거래자 1은 9.167달러의 지불을 받을 것이고, 스테이트 2가 발생한다면 22달러의 지불을 받는다. 이와 유사하게 거래자 2는 스테이트 1이 발생한다면, 12.833달러의 지불을 받고, 스테이트 2가 발생한다면 아무런 지불을 받지 못하다.(왜냐하면 거래자 2는 스테이트 2에 어떠한 투자도 행하지 않았기 때문이다.) 이와 같은 예시로 아무런 투자도 하지 않은 거래자 3과 4는 아무런 지불도 받지 못한다.

'DRF 콘스트레인'이라고 명명된 표현에 따라 각각의 스테이트 발생에 따른 총 지불은 총 투자된 금액보다 같거나 작다. 이를 다시 표현하면, 이 실시예에서 CDRF는 거래비용을 포함한 (이 예에서는 없다고 가정함) 총 지불의 각각의 스테이트 발생과 관계없이 총 투자량을 초과하지 못하도록 셀프-파이낸싱되었기 때문이다. 이는 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다.

이 실시예에 연속하여 거래자 3과 4가 각각 원하는 지불분배를 발생하기 위해 투자를 한다고 가정한다. 예를 들면, 거래자 3은 스테이트 1의 발생시 2달러의 지불을 받고 스테이트 2의 발생시 4달러의 지불을 받는다고 가정하며, 거래자 4는 스테이트 1의 발생시 5달러의 지불을 받고 스테이트 2의 발생시 아무런 지불을 받지 못한다고 가정한다. 이때, CDRF식은 다음과 같다.

바람직한 실시태양으로 지불은 투자량 A에 기인하여 발생한다. 그러므로 지불유니트 매트릭스 Π(A,f(A))는 거래기간 종료시 그들이 존재하는 거래량의 분산으로 주어진다. 이 실시예의 목적으로 다음과 같은 사항이 더욱 가정된다. (A) 거래기간 종료시 거래자 1과 2는 상기한 바와 같은 투자를 행한다. (B) 거래자 3과 4를 위한 원하는 지불분배는 각각의 투자자가 원하는 지불분배를 성취할 수 있도록 각각의 스테이트에 다중 스테이트 투자의 분배를 결정하여 사용하는 서스펜 스 어카운트에 기록되고, 거래기간 종료와 존재하는 다른 투자자의 투자도 주어진다. 적절한 분배를 결정하기 위해서 서스펜스 계좌는 다음과 같은 CDRF의 식을 계산하여 사용한다.

이 표현의 해답은 거래자 3과 4가 각각 그들이 원하는 지불분배를 성취하기 위하여 스테이트 1과 2에 상응하는 불확정 클레임에 투자할 필요가 있는 양을 나타내는 것이다. 또한 이 해답은 거래자 1과 2가 각각의 스테이트가 발생한다면 지불해야하는 양을 결정하기 위해서 총 투자량을 최종화하는 것이다. 이 해답은 스테이트에 투자한 투자자의 원하는 지불을 발생하기 위해서 각각의 거래자를 위한 각각의 스테이트에 투자된 양을 계산할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 사용하는 것으로 성취된다. 바람직한 실시태양으로 컴퓨터 프로그램은 투자총량이 커버할 수 있는 양을 계산할 때까지 예를 들면 거래자 3과 4에 의해 투자되는 양이 컴퓨터 프로세서의 연속적인 반복에 의해 실질적으로 변화하지 않는 한, 컴퓨터 프로그램은 그 과정을 반복하여 계산하는 것이다. 고정된 점에서 반복하는 방법은 테크니컬 부록에 더욱 상세히 설명되어 있다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 예에서 캐노니컬 디멘드 재배당 기능에 의해 투자된 양의 최종배당을 계산하기 위해 반복적인 계산을 수행하기 위해 사용될 수 있는 마이크로소프트 Visual Basic 으로 쓰여진 두 개 기능의 컴퓨터 코드 리스트를 다음 표는 포함한다.

표 1 CDRF 2를 해결하기 위한 비주얼 베이직 컴퓨터 코드의 예

두 개의 스테이트와 네 개의 거래자를 포함하는 실시예에 있어서, 표 1에 나타난 컴퓨터 코드의 사용은 투자량 매트릭스 A를 나타내는 것으로 다음과 같다.

지불유니트의 매트릭스 Π는 상기한 A로부터 계산될 수 있다.

최종 지불 매트릭스 P는 A와 Π의 프로덕트로부터 다음과 같이 나타난다.

P의 각각의 칼럼의 합은 27.7361과 동일하며 이것은 총 투자량과 동일하며 본 실시예에서와 같이 DBAR 불확정 클레임 그룹은 셀프-파이낸싱인 것을 나타낸다. 거래자 1과 2에 의한 투자량은 혼란되어 있지 않기 때문에 그 배당은 평형을 이룰 수 있을 것이며, 거래자 3과 4는 각각의 스테이트가 발생한다면 이미 전술한 바와 같이 원하는 지불을 받을 것이다.

2.6 이자 고려

DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자할 때, 거래자는 거래기간동안에 투자된 현저한 발란스를 지닐 것이며, 또한 거래기간 중의 교환으로부터 현저한 론 또는 마진 발란스를 지닐 것이다. 거래자는 현저한 투자 발란스 위에 이자를 전형적으로 지불할 것이다. 또한, 현저한 마진론 위에도 이자를 지불할 것이다. 바람직한 실시태양으로 거래 발란스 이자와 마진론 이자의 효과는 지불에 현저할 것이다. 이는 선택적인 실시태양으로 이들의 조절이 지불구조밖에서 이루어질 수 있으며, 예를 들면, 사용자 계좌의 차변과 대변을 이용하여 이루어질 수 있다. 만약, 가치 유니트의 하나의 거래를 일부분 β가 캐쉬이고, 마진의 나머지인 경우, 이 스테이트 i에 발생하는 지불 유니트 π_i 는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

상기 식에서 나머지 두 개의 용어는 투자기간 t_b 에 거래발란스 유니트 당의 대변을 나타내고 투자기간 t_l 에 투자된 마진론의 차변을 나타내는 것이다.

2.7 수익과 가능성

캐노니컬 DRF를 이용한 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 투자의 유니트당 퍼센티지 리턴을 나타내는 수익은 지불과 밀접하게 관련되어 있다. 이러한 수익은 투자자에게 재정적 수익과 비슷하게 관련되어 있다. 예를 들면, 투자자가 100불어치 주식을 사고 이를 110불에 판다면, 이는 투자자에게 현식적으로 10퍼센트의 수익률을 실현케한다.(또한 110불의 지불이 이루어진다.)

캐노니컬을 이용한 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 단위수익 r_i 는 스테이트 i의 발생시 다음과 같이 나타내 진다.

만약 스테이트 i가 발생하면

이고, 만약 스테이트 i가 발생하지 않으면, { gamma }_{i } =-1이다.

이와 같은 실시태양으로 발생하는 스테이트 안에 투자당 단위수익은 스테이트에 투자된 양과 다른 모든 스테이트에 투자된 양 및 거래비용에 관계를 지닌다. 만약 스테이트가 발생하지 않으면, 수익 유니트는 -100% 이며, 이는 스테이트가 발생하지 않는다면 받아들일 수 있는 수익의 예측은 전혀 없는 것이다. 특정한 이벤트에 -100%의 수익은 예를 들면, 종래의 옵션에서 '아웃 오브 더 머니'를 만료시키는 것과 같은 의미를 지닌다. 종래 옵션에서 머니없이 종료될 때, 프레미엄은 발생하지 않으며 투자된 총량은 그 옵션내에서 손실로 발생하는 것이다.

본 명세서에서의 목적으로 지불은 주어진 스테이트에서 투자된 플러스 유니트당 수익에 주어진 스테이트에 투자된 양을 곱함으로서 정의되는 것이다. 모든 가능한 n개의 스테이트에 상응하는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 지불의 총량 P_s 는 다음과 같은 식으로 표현될 수 있다.

i,j=1...n

캐노니컬 DRF를 채택하는 바람직한 실시태양으로 지불 P_s 는 스테이트 i의 발생을 어떤 스테이트에서든 단위수익을 다음의 수식으로 대체함으로써 계산될 수 있다.

따라서, 바람직한 실시태양으로 어떤 스테이트던지간에 어느 주어진 스테이트의 발생에 따라 거래자 모두에 대한 집합된 지불은 전체적으로 교환된 금액에 거래비용을 제외하고(바람직한 실시태양에서 모든 스테이트에 어크로스 하여 투자하는 총액의 퍼센티지로 표시한다) DBAR 불확정 클레임 그룹에 모든 스테이트에 어크로스 하여 투자하는 총량을 곱한 것이다. 이는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 교환을 위한 신용 또는 이와 유사한 위험성을 고려하지 않는 것으로 다음과 같은 가정을 행한 것이다. (1) 주어진 스테이트에 대한 손실의 가능성이 제로인 교환 (2) 주어진 스테이트의 발생을 위해 거래에는 거래비용을 받고 어떠한 위험성에도 노출되어 있지 않다. (3) 지불과 수익은 수요 플로우에 관계가 있다. 예를 들면, 투자된 양 (4) 거래비용 또는 교환비용은 투자된 총량에 대해 단순한 기능을 지닌다.

다른 거래비용이 수행될 수 있다. 예를 들면, 거래비용은 투자된 양의 총량에 어떤 수준으로 고정된 요소를 지니는 것으로 이 수준을 초월할 경우의 투자에 대해서는 고정된 또는 줄어든 퍼센티지를 적용한다. 거래비용을 결정하는 또다른 방법은 본 발명의 실무에 의해 명세서로부터 당업자가 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

바람직한 실시태양으로 여러 종의 스테이트에 투자된 총량의 분포는 모든 투자자에 의해 각각의 스테이트의 발생에 대한 가능성을 집합함으로써 접근될 수 있다. 캐노니컬 DRF를 이용한 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 주어진 스테이트 i(일단 아웃컴이 알려지면 실질적인 수익을 받는 것에 반대하는) 에 투자로부터 예측되는 수익 E(r_i)는 수익의 가중치의 가능성의 합으로 다음과 같이 표현된다.

E( { r}_{i } )={ q}_{i }*{ r}_{i } +(1-{ q}_{i } )*-1={ q}_{i } *(1+{ r}_{i } )-1

만약 q_i 가 매트릭스 A에 의해 함축된 스테이트 i의 발생가능성을 나타낸다(이것은 DBAR 불확정 클레임 그룹에 모든 스테이트에 투자된 양을 포함하는 것이다). 상기 식으로부터 예측되는 r_i 는 대체할 수 있다.

효율적인 시장에서 모든 스테이트에 어크로스 하여 예측되는 수익 E(r_i)은 거래의 거래비용과 균일하다. 즉, 평균적으로 모든 거래자는 거래비용을 초과하지 않도록 하는 수익을 집합적으로 얻는 것이다. 캐노니컬을 이용한 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 효율적인 시장에서 E(r_i)은 거래비용 -f과 동일하고, 매트릭스 A에 함축된 스테이트 i의 발생의 가능성은 다음과 같이 계산된다.

그러므로, DBAR 불확정 클레임 그룹에서 주어진 스테이트의 함축된 가능성은 스테이트에 투자된 양을 모든 스테이트에 투자된 양으로 나눈 비율이다. 이러한 관계는 거래자에게 DBAR 불확정 클레임 (캐노니컬 DFR 포함)속에서 거래자가 여러 종의 스테이트에 접근할 수 있는 함축된 가능성을 계산할 수 있게 한다.

거래자에 이자에 대한 정보는 스테이트 당 투자된 양, 스테이트 당 단위수익 및 함축된 스테이트 가능성을 포함하는 것이다. 본 발명의 DBAR 불확정 클레임의 이점은 이러한 양의 상관관계에 있는 것이다. 바람직한 실시태양으로 만약 거래자가 어떤 사람을 안다면, 다른 두 사람은 이미 결정되어 있는 것이다. 예를 들면, 스테이트의 발생에 따른 단위 유니트와 A에 의해 함축된 스테이트간의 발생 가능성간의 상관관계는 다음과 같이 표현된다.

상기 식에서 나타낸 것은 수익과 함축된 스테이트 가능성은 모든 스테이트에 투자된 투자량 T_i , i=1...n의 분산으로부터 계산될 수 있다. 종래의 시장에서 스테이트 분산에 거스른 거래의 양은 (오더북을 한정함으로써) 입수할 수 없다. 더욱이 종래의 시장에서는 어떤 특정 투자량의 확정 또는 수익에 대한 오더북의 한정 또는 마켓을 청소하기 위한 가격 예를 들면, 수요와 공급이 일치하는 가격을 수학 적으로 계산할 수는 없다. 또한, 종래의 시장에서는 전문화된 브로커 및 시장형성자가 비드와 오퍼의 분배, 또는 오더북의 한정에 접근할 수 있는 특권이 있다. 이러한 특권의 사용을 통해 시장형성자의 판단에 의해 주어진 시간에 수요와 공급의 균형이 이루어저 시장가격을 형성하도록 한다.

2.8 투자된 양이 큰 경우의 계산

캐노니컬 DRF를 사용한 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 많은 양이 스테이트의 분포에 거슬러 투자된 경우, 원하는 지불분포를 발생하기 위해 개략의 투자배당계산을 수행할 수 있다. 스테이트 i속에 투자량 규모 α를 고려한 거래자를 위해 스테이트 i에서 발생하는 수익 p는 다음과 같다.

만약, α가 스테이트 i에 투자된 총량 또는 모든 스테이트에 투자된 총량에 비교하여 작은 경우, 스테이트 i에 α를 첨가하는 것은 스테이트 i에 투자된 총량으로부터 모든 스테이트에 투자된 총량의 비율은 실질적 효과를 지니지 않는다. 이 경우,

그러므로, 바람직한 실시태양으로 예측가능성에 의해 스테이트 i의 지불은 다음과 같이 표시된다.

이 경우, 지불 p를 발생하기에 필요한 투자는

바람직한 실시태양에서 이러한 표현은 원하는 지불을 발생하기 위해 투자된 양은 스테이트 i의 투자된 총량과 모든 스테이트에 투자된 총량의 비율과 거의 일치하고, 여기에 원하는 지불을 곱하는 것이다. 이것은 원하는 지불에 의해 함축된 가능성을 곱한 것과 균일한 것이다. CDRF2의 표현의 개략을 위해 적용된 것은 다음과 같다.

A=P* { PI }^{ -1} =P*Q

상기 식에서, 차원 n×m의 매트릭스 Q는 지불유니트 Π의 역과 균일하다. 대각선을 따라 i가 1부터 n인 경우, q_i를 지닌다. 이 표현은 개략을 제공하는 것으로 함축적으로 표현된 CDRF2의 준비된 해답이 아니고, 거래자에 의해 투자된 양은 존재하는 지불유니트 또는 함축된 가능성에 어떠한 효과도 주지 않는다. 개략의 해답은 선형적이고 사차원적인 것이 아니므로, 주어진 거래자의 특별한 투자와 관련하여 투자량이 큰 경우를 가정한 경우에는 종종 좋은 예로서 사용될 수 있다.

3. DBAR 불확정 클레임 그룹의 실시예

3.1 DBAR 범위의 파생상품

전술한 캐노니컬 DRF를 이용한 DBAR 불확정 클레임 수행그룹의 형식은 DBAR 범위의 파생상품(DBAR RD)이다. DBAR RD에서 경제적으로 중요한 관측가능한 이벤 트에 관련된 가능한 아웃컴의 범위는 정의된 스테이트로 파티션된다. 바람직한 실시태양으로 스테이트는 전체 스테이트의 분배가 가능한 모든 아웃컴을 커버할 수 있도록, 즉 스테이트는 집합적으로 소진될 수 있도록 가능한 아웃컴의 범위가 정의된다. 더욱이 DBAR RD에서 스테이트는 서로 배타적으로 정의되고, 이는 스테이트가 오직 하나의 스테이트가 발생하기 위해서 정의되는 것을 뜻한다. 만약 스테이트가 상호배타적이거나 집합적으로 소진되는 것으로 정의된다면, 정의된 확률 분산에 기반을 둔 스테이트는 아웃컴 범위가 불연속이게 된다. 이러한 방법으로 스테이트를 정의하면 다음과 같은 많은 이점이 있다. 스테이트를 어크로스하여 투자한 거래자의 총량은 각각의 스테이트의 발생가능성에 따라 거래자의 집합적 접근을 표시하는 가능성으로 함축되도록 전환될 수 있다는 것이다.

본 발명의 시스템과 방법은 거래시기 시작시 여러 종류의 스테이트로부터 계획되어 결정된 DBAR RD 수익에도 적용할 수 있다. 이와 같은 결정은 교환에 의해서 이루어질 수도 있다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 거래기간 종료시 투자량의 분산은 각각의 스테이트에 수익을 결정하고 각각의 스테이트에 투자된 양은 거래자의 선호와 각각 스테이트의 접근가능성의 기능을 지닌다. 따라서, 거래기간의 시작시 각각의 스테이트에 예정된 수익을 결정하기 위해서는 약간의 가정이 필요할 수 있다.

예시는 DBAR RD의 조작을 더욱 상세히 설명하는데 사용된다. 다음 예시에 서 모든 거래자는 스테이트를 위한 함축된 가능성이 실제 가능성과 동일하도록 리스크에 중립적인 것으로 가정한다. 또한 모든 거래자는 불확정 클레임에 정의된 이벤트에 의한 아웃컴에 동일한 접근가능성을 지니는 것이다. 이와 같은 예시의 편의를 위해 불확정 클레임에 기초를 둔 이벤트는 예를 들면, 미래의 어떤 시기의 일반 주식의 주가와 같은 유가증권의 종가로 표현될 수 있고, 스테이트는 종가의 수준의 가능한 아웃컴을 표시하도록 명백하고 상호배타적이며 집합적으로 유가증권의 종가를 소진하기 위해 정의될 수 있다. 이와 같은 예시를 위해 다음과 같은 노테이션이 사용된다.

τ은 거래자가 투자결정을 하는 거래기간동안의 주어진 시간을 의미한다.

θ는 불확정 클레임의 만료와 상응하는 시간을 나타낸다.

V_τ 는 τ의 시간에 주요한 유가증권의 가격을 나타낸다.

V_θ 는 θ의 시간에 주요한 유가증권의 가격을 나타낸다.

Z(τ,θ)는 τ시간에 평가된 θ시간에 지불하는 가치유니트 하나의 현재의 가치를 나타낸다.

D(τ,θ)는 τ시간과 θ시간 사이에 지불할 배당금 또는 쿠폰을 나타낸다.

σ_t 는 주요한 유가증권의 원래의 로그수익의 연율화된 소진성을 나타낸다.

dz는 표준정규변동을 나타낸다.

거래자는 대표적인 시간 τ을 선택할 수 있고, 열린 거래기간동안에 시간 τ 는 현재의 거래기간의 TSD에 순간적으로 뒤따라 연속하게 된다.

이와 같은 예시에서 바람직한 실시태양으로 최종 종가 V_θ를 위한 불확정 클레임 그룹의 정의된 스테이트는 서로 배타적이고 집합적으로 소진할 수 있는 스테이트가 가능할 수 있도록 가능한 가격의 범위를 불연속적으로 구축한다. 이러한 기법은 셀 수 있는 데이터를 디스크레트하기 위한 히스토그램을 작성하는 것과 유사하다. 선택된 각각의 스테이트의 종착점은 예를 들면, 균등하게 스페이스화 되어 있고, 가까운 분산의 산술평균 또는 메디안 평균에 가까운 아웃컴과 비교하여 극단적인 아웃컴을 줄이도록 영향받게 스페이스를 변화할 수 있다. 스테이트는 통상의 지식을 가진 자에게 명백한 방법으로 정의될 수도 있다. 스테이트의 더 낮은 종착점을 포함할 수 있고, 더 높은 종착점은 제외될 수 있고, 그 반대일 수도 있다. 바람직한 실시태양으로 어느 경우에도 스테이트는 전술한 바와 같이 DBAR 불확정 클레임 그룹의 투자의 매력성을 최대화하기 위해서 정의된다. 따라서, 각각의 정의된 스테이트와 관련되어 수익을 최종적으로 결정하는 것은 투자된 총량이다.

주식가격을 예를 들어, 스테이트를 정의하는 절차를 설명하면, 로그 노말리티를 가정함으로써 이룩될 수 있다. 옵션가격으로부터 시계열 데이터와 크로스섹션 시장데이터에 기반을 둔 통계적 평가기법에 의해 또한 다른 통계적 분포를 사용 하여 하는 기법은 본 발명의 명세서에 기재된 사항으로부터 통상의 지식을 가진 자가 충분히 실시할 수 있을 것이다. 예를 들면, GARCH와 같은 경제학적 기법을 이용하여 옵션의 가격을 정할 목적으로 볼레틸리티 파라메타를 예측하는 다양한 거래자는 일반적인 것이다. τ부터 θ까지의 기간동안에 알려진 배당금 또는 쿠폰을 이들 파라메타를 이용하여 DBAR RD 로부터의 스테이트를 정의할 수 있다.

로그 노말분산이 이와 같은 예시에 사용될 수 있으며, 이는 거래자 각각이 옵션의 가격을 평가하거나 파생상품을 평가하는 데 이러한 분포를 이용할 가능성이 높기 때문이다. 따라서, 이러한 예시의 목적으로 모든 거래자가 유가증권의 스테이트의 분산에 다음과 같은 로그 노말분포를 지니는 것을 동의하도록 가정한다.

상기식에서 식의 왼쪽편의 틸드는 특정시간 θ의 유가증권의 가치의 최종 종가가 아직 알려져 있지 않음을 의미한다. dz를 위한 식의 반대는 다음과 같은 식에 의해 일드의 범위가 불연속적임을 나타낸다.

상기 식에서 cdf(dz)는 누적표준 정규기능이다. 상기에서 표현한 가정과 수식은 개별수익(오프닝수익)r_i를 계산하기 위해 DBAR 불확정 클레임 그룹의 주어진 거래기간에 시작하는 것을 사용한다. 바람직한 실시태양으로 계산된 초기수익은 클레임을 정의하는 스테이트를 위한 가능성의 가장 좋은 예측의 교환에 기반을 둔 것이다. 그러므로 일단 거래가 수행되면 거래자에게 예측되는 수익의 좋은 조건을 제공한다. 물론 초기 수익은 제공될 필요는 없으며 거래기간 전체를 통해 거래된 양은 거래기간의 어느 시점에도 실제의 예측된 수익을 계산할 수 있다.

DBAR 범위 파생상품의 예로서 또는 다른 불확정 클레임이 이러한 작용을 예시하는 데 도움을 주며 예측못하는 위험성이 포함된 경제적으로 중요한 이벤트와 관련된 유용성, DBAR 불확정 클레임 그룹의 교환의 이점 등은 본 발명의 시스템과 발명을 더욱 일반화시킬 수 있는 것이다.

이들 실시예의 각각은 경제적으로 중요한 이벤트(예를 들면, 주식의 가격)의 가능한 범위를 포함하도록 스테이트를 정의할 수 있다. 커브된 브레이스"("또는")"는 엄격한 비일치성을 나타낸다.(예를 들면, 보다 큰 또는 보다 작은과 같은) 스퀘어 브레이스 "[" 또는 "]" 는 낮은 비일치성(예를 들면, 같거나 작은 또는 같거나 큰과 같은)을 나타낸다. 단순화하기 위해서 달리 기술되지 않는 한 상기 실시예는 거래교환비용 f가 제로인 것으로 가정한다.

실시예 3.1.1 관심 일반 주식위의 DBAR 불확정 클레임

관심 주식 : 마이크로소프트사 일반주("MSFT")

일자 : 99년 8월 18일

스포트 가격 : 85

시장 보라틸리티 : 50% 연율

거래시작일 : 99년 8월 18일 시장개시시

거래종료일 : 99년 8월 18일 시장종료시

만료기간 : 99년 8월 19일 거래종료시

이벤트 : 만료기간시의 MSFT 종가

거래시간 : 1일

TED 존속기간 : 1일

만료기간시 지불하는 배당금 : 0

만료기간시의 은행간 단기금리 : 5.5%(현실적인/360 데이카운트)

만료시 현재 가치 팩터 : 0.999847

투자 및 지불 유니트 : 미국달러("USD")

실시예 3.1.1에서는 예정된 종료기준은 거래기간 동안의 불확정 클레임에 대한 투자와 99년 8월 19일 마이크로소프트사 일반 주식의 종가이다.

모든 거래자는 종가의 분산이 보라틸리티 50%로 로그노말한 상태로 분산되어 있는 것에 동의한다. 그리고 스냅쇼트는 집합적 투자인 1억달러를 위한 투자된 양과 수익의 분산은 다음과 같은 테이블에 의해 이미 계산되어 질 수 있다.

표 3.1.1-1

스테이트	스테이트에 투자	스테이트 발생시 유니트당 수익
(0,80)	1,046.58	94.55
(80,80.5)	870.67	113.85
(80.5,81)	1,411.35	69.85
(81,81.5)	2,157.85	45.34
(81.5,82)	3,115.03	31.1
(82,82.5)	4,250.18	22.53
(82.5,83)	5,486.44	17.23
(83,83.5)	6,707.18	13.91
(83.5,84)	7,772.68	11.87

(84,84.5)	8,546.50	10.7
(84.5,85)	8,924.71	10.2
(85,85.5)	8,858.85	10.29
(85.5,86)	8,366.06	10.95
(86,86.5)	7,523.13	12.29
(86.5,87)	6,447.26	14.51
(87,87.5)	5,270.01	17.98
(87.5,88)	4,112.05	23.31
(88,88.5)	3,065.21	31.62
(88.5,89)	2,184.5	44.78
(89,89.5)	1,489.58	66.13
(89.5,90)	972.56	101.82
(90,∝)	1,421.61	69.34

DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 설계함에 있어서, 어느 주어진 스테이트에 투자한 양은 그 스테이트를 위한 수익 유니트에 대해 역관계에 있다.

DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 거래자는 스테이트에 투자하지 않거나 하나 또는 다수의 스테이트에 투자할 수 있다. 바람직한 실시태양 으로 거래자에게 스테이트에 어크로스하여 원하는 지불 분배를 발생할 목적으로 세트, 서브세트 또는 스테이트의 결합에 투자하는 것이 효율적일 수도 있다. 특히, 거래자는 장기 주식포지션, 단기 선물포지션 또는 장기 옵션 스트레들 포지션에 상응하는 것과 같은 지불을 종래의 시장과 유사하게 지불 분배를 하는 것에 관심을 가질 수도 있다.

실시예 3.1.1에서 만약 거래자가 MSFT 주식의 극단적인 결과에 노출되는 것을 헤징하기 원한다면, 거래자는 가능한 아웃컴의 분포의 각각의 종점에서 스테이트에 투자할 수도 있다. 예를 들면, 거래자는 10만달러의 투자를 0달러부터 0.83달러까지를 포함하는 (예를 들면, (0,.83])가격에 상응하는 스테이트에 투자할 수도 있고 또다른 10만달러를 86.50달러보다 높은 가격의 (예를 들면, (86.5,∝])에 투자할 수도 있다. 거래자는 어느 스테이트가 발생하던지 간에 이 범위에 (어느 스테이트가 발생하면 그 범위 내에) 미리 예정된 종료기준에 따라 동일한 지불을 결과하기를 원할 수도 있다. 이 실시예 3.1.1에서는 다중 스테이트 투자가 그 양이 그 스테이트에 투자된 전의 양에 비례하여 어떤 범위에 있는 각각의 스테이트의 투자량인 경우, 다중 스테이트 각각을 초과하는 단일 스테이트 투자 그룹이 효과적일 수도 있다. 예를 들면, 만약 표 3.1.1-1에서 제공된 수익이 거래기간 종료시의 예정된 수익을 나타낸다면, 각각의 다중 스테이트 투자는 거래기간 종료시에 실존하는 스테이트의 상대적인 투자량에 따라 어떤 비율로 실존하는 스테이트에 배당될 수 있을 것이다. 이와 같은 방법으로 다중 스테이트 투자의 대부분은 더 큰 투자에 스테이트를 배분하고 더 작은 스테이트에는 더 작은 배당을 하게 된다.

스테이트를 어크로스 하여 또다른 원하는 지불의 분배는 거래자의 원하는 지불분배를 성취하기 위하여 다른 방법으로 실존하는 스테이트 간에 투자를 분배할수도 있다. 예를 들면, 투자자는 지불의 양과 이 지불이 스테이트의 발생시 어떻게 분배되는가를 결정할 수 있고, 이에 따라 DBAR 교환을 통한 다중 스테이트 분배는 다음과 같은 방법으로 결정된다. (1) 특정 현존하는 스테이트에 투자된 양의 규모 (2) 투자를 하려는 스테이트 (3) 어느 정도의 양의 투자가 그 스테이트에 투자하는지를 결정 등이다. 다른 예로서 하기의 많은 선택들이 수행될 수 있다.

바람직한 실시태양으로 주어진 거래기간의 종료까지 예정된 수익이 결정되지 않기 때문에 이러한 실시태양에서 이전의 다중 스테이트 투자는 거래기간의 변화에 따라 각각의 스테이트 속에 투자된 양(그리고, 그의 수익)을 주기적으로 실존하는 스테이트에 재배분할 수 있다. 거래가 종료되고, 예정된 수익이 종료되는 거래기간 종료시에 바람직한 실시태양으로 최종 재분배는 다중 스테이트 투자의 모두에 이루어진다. 바람직한 실시태양으로 서스펜스 계좌가 거래기간 종료시 및 거래기간 동안의 다중 스테이트 투자를 재배분하거나 기록하기 위하여 사용된다.

만약, 두 개의 다중 스테이트 거래가 마이크로 MSFT 주식에 대해 (0,83] 및 (86.5,∝] 범위에서 이루어진다고 가정하면 표 3.1.1-2에 나타난 바와 같이 10만 달러의 다중 스테이트 투자는 이러한 범위 내에서 어떠한 스테이트가 발생하는지 관계없이 동일한 범위의 각각 다중 스테이트 지불을 성취하기 위하여 각각의 범위에 개개의 스테이트에 따르는 분배를 행하는 것이다. 특히 이와 같은 예시에서 다중 스테이트 투자는 각각의 스테이트에 이미 투자된 양에 비례하여 배분된다. 그리고, 다중 스테이트 투자는 (0,83] 및 (86.5,∝]를 초과하는 낮은 수익을 지닌다. 그러나, 예상한 것과 같이 (83,86.5] 범위를 초과하는 증가된 수익을 나타낸다.

이 실시예에서 배당을 나타내기 위하여 거래자에게 (0.83] 범위의 두 개의 지불을 고려한다면 원하는 지불을 분배하는 것의 목적을 성취할 수 있다. 만약 실존하는 스테이트 (80.5,81]가 발생한다면, 이 스테이트에 투자된 양($7.696)에 그 스테이트가 발생시 수익유니트를 더하고 하나를 곱한 것이 되거나 또는 (1+69.61)*7.696=$543.40 이다. 이와 비슷한 분석이 스테이트 (82.5,83]을 나타내면 만약 이것이 발생한다면 지불은 (1+17.162)*29.918=$543.40과 균일할 것이다. 이와 같은 예시에서 거래자는 다중 스테이트 투자의 어떠한 스테이트가 발생할지라도 같은 지불을 받게 된다. 이와 유사한 계산이 범위 [86.5,∝]에서 수행될 수 있다. 예를 들면, 만약 주식가격이 예정된 종료기준 모두의 만족 후에 이 범위를 충족한다면, 이와 같은 가정하에 현존하는 스테이트 [86.5,87]의 지불은 $399.80일 것이다. 이 예에서 각각의 현존하는 스테이트 [86.5,∝]범위의 양은 어떠한 스테이트가 발생하던지 간에 $399.80의 지불을 받게 될 것이다.

표 3.1.1-2

스테이트	스테이트에 속에 거래된 양	스테이트 발생시 유니트당 수익	다중 스테이트 배당
(0,80)	1,052.29	94.55	5.707
(80,80.5)	875.42	113.46	4.748
(80.5,81)	1,419.05	69.61	7.696
(81,81.5)	2,169.61	45.18	11.767
(81.5,82)	3,132.02	30.99	16.987
(82,82.5)	4,273.35	22.45	23.177
(82.5,83)	5,516.36	17.16	29.918
(83,83.5)	6,707.18	13.94
(83.5,84)	7,772.68	11.89

(84,84.5)	8,546.50	10.72
(84.5,85)	8,924.71	10.23
(85,85.5)	8,858.85	10.31
(85.5,86)	8,366.06	10.98
(86,86.5)	7,523.13	12.32
(86.5,87)	6,473.09	14.48	25.828
(87,87.5)	5,291.12	17.94	21.111
(87.5,88)	4,128.52	23.27	16.473
(88,88.5)	3,077.49	31.56	12.279
(88.5,89)	2,193.25	44.69	8.751
(89,89.5)	1,495.55	66.00	5.967
(89.5,90)	976.46	101.62	3.896
(90,∝)	1,427.31	69.20	5.695

실시예 3.1.2 다중 스테이트 투자의 멀티플

만약 다중 스테이트 투자의 다수가 DBAR 불확정 클레임 그룹에 이루어진다면, 바람직한 실시태양으로 반복적인 절차가 현존하는 스테이트 각각에 대해 다중 스테이트 전부를 배당하기 위해 채택될 수 있다. 바람직한 실시태양으로 그 목적은 거래기간 동안에 투자된 양의 변화에 답하여 다중 스테이트 투자 각각에 배당하는 것이다. 각각의 다중 스테이트 투자는 각각의 거래자에게 원하는 지불을 발생하기 위하여 거래기간 종료시 최종 분배를 행한다. 바람직한 실시태양으로 다중 스테이트 투자의 배당과정은 반복적일 수 있으며, 이는 배당이 어떤 시점에서 스테이트 분포에 어크로스하여 투자된 양에 의존하기 때문이다. 그 결과로 바람직한 실시태양으로 투자된 양의 주어진 분산은 다중 스테이트 투자의 배당을 야기시키는 것이다. 만약 또다른 다중 스테이트 투자가 배당될 때 정의된 스테이트에 어크로스된 투자의 분포는 변화할 것이고, 그러므로, 다중 스테이트 투자에 배당된 것에 대한 재분배가 필요하다. 바람직한 실시태양으로 각각의 다중 스테이트 배당은 다시 수행되어야 하며, 그것은 현존하는 다중 스테이트 투자의 모두에 대해 수차례 반복을 행한 후에 투자된 양과 다중 스테이트 투자에 현존하는 투자의 배당간에 더 이상의 변화가 없을 때까지 계속하게 되며, 최종적으로 성취하게 되는 것이다. 바람직한 실시태양으로 집합점이 성취될 때 다중 스테이트 투자간의 반복과 재배당은 더 이상 다중 스테이트 배당을 변화시키지 않을 것이며, 스테이트에 어크로스하여 투자된 양의 전체 분포는 안정화될 것이다. 상기 표 1에 예시한 컴퓨터 코드 또는 이와 관련된 코드가 이와 같은 반복적인 절차를 반복하는데 사용되는 것은 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 알 수 있다.

간단한 실시예가 채택되는 반복적인 절차의 실시태양을 나타낸다. 이러한 실시예의 목적으로 다음과 같은 가정이 바람직한 실시태양으로 필요하다. (ⅰ) DBAR 불확정 클레임 그룹에 네 개의 정의된 스테이트가 존재한다. (ⅱ) 다중 스테이트 투자의 배당 전에 100달러가 네 개의 스테이트 중 각각의 단위수익이 3이 되도록 각각의 스테이트에 투자된다. (ⅲ) 각각은 현실적으로 어떠한 스테이트가 발생하든지 간에 동일한 지불을 제공받기 위해 다중 스테이트 투자에 현존하는 스테이트를 원한다. (ⅳ) 이에 따라 다른 다중 스테이트 투자가 행해진다.

표 3.1.2-1

투자번호	스테이트1	스테이트2	스테이트3	스테이트4	투자량, $
1001	×	×	0	0	100
1002	×	0	×	×	50
1003	×	×	0	0	120

1004	×	×	×	0	160
1005	×	×	×	0	180
1006	0	0	×	×	210
1007	×	×	×	0	80
1008	×	0	×	×	950
1009	×	×	×	0	1000
1010	×	×	0	×	500
1011	×	0	0	×	250
1012	×	×	0	0	100
1013	×	0	×	0	500
1014	0	×	0	×	1000
1015	0	×	×	0	170
1016	0	×	0	×	120
1017	×	0	×	0	1000
1018	0	0	×	×	200
1019	×	×	×	0	250
1020	×	×	0	×	300
1021	0	×	×	×	100
1022	×	0	×	×	400

상기에서 X는 각각의 스테이트가 다중 스테이트 투자의 현존하는 스테이트를 나타낸다. 그러므로 표 3.1.2-1 에 표시된 바와 같이 거래자번호 101은 100달러의 다중 스테이트 투자로 현존하는 스테이트 1과 2 중에서 배당받을 것이다. 거래번호 1002는 즉 두 번째줄에 나타난 바와 같이, 50달러를 또다른 다중 스테이트 투자로 한 것으로 현존하는 스테이트 1, 3 및 4에 배당을 받을 것이다.

상기한 바와 같이 다중 스테이트 투자의 예를 적용하여 표 1에 나타난 컴퓨터 코드에 의해 전술한 바와 같은 반복적인 절차를 행하고 그 결과에 따른 배당을 다음에 나타낸다.

표 3.1.2-2

투자번호	스테이트1($)	스테이트2($)	스테이트3($)	스테이트4($)
1001	73.8396	26.1604	0	0
1002	26.66782	0	12.53362	10.79856
1003	88.60752	31.39248	0	0
1004	87.70597	31.07308	41.22096	0
1005	98.66921	34.95721	46.37358	0
1006	0	0	112.8081	97.19185
1007	43.85298	15.53654	20.61048	0
1008	506.6886	0	238.1387	205.1726
1009	548.1623	194.2067	257.631	0
1010	284.2176	100.6946	0	115.0878
1011	177.945	0	0	72.055
1012	73.8396	26.1604	0	0
1013	340.1383	0	159.8617	0
1014	0	466.6488	0	533.3512
1015	0	73.06859	96.93141	0
1016	0	55.99785	0	64.00215
1017	680.2766	0	319.7234	0
1018	0	0	107.4363	92.56367
1019	137.0406	48.55168	64.40774	0
1020	170.5306	60.41675	0	69.05268
1021	0	28.82243	38.23529	32.94229
1022	213.3426	0	100.2689	86.38848

표 3.1.2-2에서는 각각의 로우는 표 3.1.2-1의 로우에 상응하는 것에 대한 다중 스테이트 투자의 현존하는 스테이트의 배당을 나타낸 것이다. 표 3.1.2-2의 첫 번째 로우는 투자번호 1001이 100달러의 투자를 행했을 때, 스테이트 1에서 73.8396 달러의 배당을 받고 나머지를 스테이트 2에서 받는 것이다.

거래자에 의해서 원하는 것에 대한 거래자의 지불의 결과가 상기한 것과 같은 다중 스테이트 투자의 분포가 있으면, 즉 이 경우 원하는 지불은 다중 스테이트 투자의 주어진 스테이트의 현존하는 스테이트의 가능성과 관계없이 모두 일치하는 것이다. 표 3.1.2-2에 반영된 바와 같은 총 투자에 기반하여 거래비용이 없다고 가정하면, 각 스테이트의 수익 유니트는 다음과 같다.

	스테이트 1	스테이트 2	스테이트 3	스테이트 4
투자된 달러당 수익	1.2292	5.2921	3.7431	4.5052

이 예에서 투자 1022를 고려한다면, 투자가 이루어진 스테이트 (예를 들면, 스테이트 1, 3 및 4)의 각각의 스테이트에 지불의 균일성을 나타낸다. 만약 스테이트 1이 발생한다면, 거래자의 총 지불은 스테이트 1의 단위 수익당 1.2292에 거래자 1022가 스테이트 1에 투자한 양을 곱한 것이다. 즉, 213.3426 달러이다. 여기에 초기 거래가 213.3426 달러를 플러스 한 것이다. 이러한 식은 1.2292*213.3426+213.3426=$475.58이다. 만약 스테이트 3이 발생한다면 지불은 3.7431*100.2689+100.2689=$475.58이다. 마지막으로 스테이트 4가 발생한다면 지불은 4.5052*86.38848+86.38848=$475.58과 동일한 것이다. 본 실시예의 다중 분배는 바람직한 실시태양으로 현존하는 스테이트 간에 배당의 효과를 주는 것이다. (1) 이 실시예에서 원하는 지불이 성취되도록 즉 현존하는 스테이트에 대한 지불은 어떤 스테이트가 발생하든지간에 동일하도록 (2) 다중 스테이트 투자의 재배당의 반복은 모든 다중 스테이트 거래를 위하여 스테이트 분산에 어크로스하여 투자된 상대량을 변화시키지 않는다.

실시예 3.1.3 : 가격분포의 교체

DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래량의 분포와 관련하여 예를 들면 다음과 같은 가정을 할 수 있다. 즉, 거래기간 개시시 투자된 양에 대한 각각의 스테이트 의 수익(초기수익)을 계산할 수 있는 것이다. 여러 가지 이유로 각각의 정의된 스테이트에 투자된 실제의 양은 초기수익을 계산하는데 사용되는 가정으로 반영되지 않는다. 예를 들면, 투자자는 시간경과에 따라 수익의 경험적 분산이 옵션 초기가격에 사용되는 사는 즉시 팔지않는다는 가정과는 다를 수 있다. 노멀분산 대신에 많은 투자자들이 비관적보다는 낙관적인 수익을 기대한다.(아마 좋은 뉴스를 예측하는 것과 같다) 실시예 3.1.1에서는 예를 들면, MSFT 일반 주식의 가격에 85달러를 넘는 더 많은 스테이트에 거래자들이 투자한다면, 85달러보다 낮은 스테이트의 수익이 85달러보다 높은 스테이트의 수익보다도 분명히 높을 것이다.

이에 추가로 다양한 거래자들에게 거래된 옵션의 가격은 가격분포가 이론적으로 로그노말한 것과 또는 이론적인 분산과는 크게 다르다는 것을 알고 있을 것이다. 이에 보라틸리티 스쿠(volatility skew) 또는 스마일은 아웃 오브 더 머니 풋을 의미하고 높은 함축된 보라틸리티의 콜옵션거래는 가격에 더욱 가까운 옵션이다. 이것은 거래자가 로그노말 분산에 따라 예측되는 것보다 극단적인 관찰에서 더욱 빈번하거나 많은 가격의 분산을 예측한다는 것을 의미한다. 종종 이러한 효과는 대칭적이지 않기 때문에 더 낮은 가격의 많은 아웃컴의 가능성이 선행하는 아웃컴보다 높은 것이다. 결과적으로 본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹에서 이 영역의 스테이트의 투자는 더욱 일반적으로 행해지는 것이며 그러므로, 이러한 낮은 영역에서의 아웃컴에 대한 수익이 최종화된다. 예를 들면, 실시예 3.1.1로부터의 DBAR 불확정 정보에 기반하여 다음의 수익이 로그노말 분산에 의해 예측되는 것보다 더욱 빈번한 발생을 나타내는 수익분산에 대한 투자자의 기대 때문에 유력하게 된다. 그리고, 더 낮은 가능성의 수익이 스쿠되는 것이다. 통계적용어로 이러한 분산은 실시예 3.1.1에 사용된 예시적 분산과 표 3.1.1-1에 반영된 것보다 수익면에서 낮은 스쿠니스(skewness)와 높은 커르토시스(kurtosis)를 나타낸다.

표 3.1.3-1 : 음성스쿠 및 래토크루토 수익 분산을 예시하는 DBAR 불확정 클 레임의 수익

스테이트	스테이트에 속에 투자된 양	스테이트 발생시 유니트당 수익
(0,80]	3,150	30.746
(80,80.5]	1,500	65.667
(80.5,81]	1,600	61.5
(81,81.5]	1,750	56.143
(81.5,82]	2,100	46.619
(82,82.5]	2,550	38.216
(82.5,83]	3,150	30.746
(83,83.5]	3,250	29.769
(83.5,84]	3,050	31.787
(84,84.5]	8,800	10.363
(84.5,85]	14,300	5.993
(85,85.5]	10,950	8.132
(85.5,86]	11,300	7.85
(86,86.5]	10,150	8.852

(86.5,87]	11,400	7.772
(87,87.5]	4,550	20.978
(87.5,88]	1,350	73.074
(88,88.5]	1,250	79.0
(88.5,89]	1,150	85.957
(89,89.5]	700	141.857
(89.5,90]	650	152.846
(90,∝]	1,350	73.074

표 3.1.3-1에서 예시한 복합분산형은 종래의 시장에 흔한 것이다. 파생상품거래자, 보험수리사, 리스크매니저 및 다른 종래 시장참여자는 위험한 시장 아웃컴의 자연 또는 미래의 분산을 통계학적으로 예측하기 위해서 이와 같은 수학적으 로 분석된 기구를 사용한다. 이러한 기구는 데이터세트(예를 들면, 역사적 시계열, 옵션데이터)에 의존하나, 이는 불완전하고 신뢰할 수 없는 것이다. 본 발명의 시스템과 방법의 이점은 역사적 데이터로서의 이와 같은 분석이 포함되어 있지 않고 어떤 주어진 이벤트 기반 위에 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 분산의 충분한 아웃컴은 각각의 투자 후에 모든 거래자와 다른 관련있는 당사자에게 충분히 입수가능한 것이다.

실시예 3.1.4 : 수익을 일정하게 하기 위한 정의된 스테이트

본 발명의 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹의 정의된 스테이트를 불규칙하거나 또는 편편하지 않은 분산인터벌을 지니게 정의할 수 있다. 예를 들면, 더 많은 유동성 또는 균일성을 스테이트에 어크로스하여 투자하기 위해서이다. 스테이트는 투자가능한 양을 만들기 위해서 투자된 양의 최종분산의 예측으로부터 구축될 수 있고, 따라서, 각각의 스테이트를 위한 수익은 스테이트의 분산에 어크로스하여 가능한한 균일하게 할 수 있다. 다음 표는 각각의 스테이트에 투자된 양의 균일을 증진하기 위해서 정의된 스테이트의 실시예 3.1.1로부터의 거래기간과 이벤트를 사용하여 프리덤을 나타낸 것이다.

표 3.1.4-1 : 스테이트를 어크로스하여 균일한 수요를 만들기 위한 스테이트 의 정의

스테이트	스테이트에 속에 투자된 양	스테이트 발생시 유니트당 수익
(0,81.403]	5,000	19
(81.403,82.181]	5,000	19
(82.181,87.71]	5,000	19
(82.71,83.132]	5,000	19
(83.132,83.497]	5,000	19
(83.497,83.826]	5,000	19
(83.826,84.131]	5,000	19
(84.131,84.422]	5,000	19
(84.422,84.705]	5,000	19
(84.705,84.984]	5,000	19
(84.984,85.264]	5,000	19
(85.264,85.549]	5,000	19
(85.549,85.545]	5,000	19
(85.845,86.158]	5,000	19
(86.158,86.497]	5,000	19
(86.497,86.877]	5,000	19
(86.877,87.321]	5,000	19
(87.321,87.883]	5,000	19
(87.883,88.722]	5,000	19
(88.722,∝]	5,000	19

만약 투자자의 예측이 통상예측되는 로그노말 분산에 일치한다면, 이 실시예에서 반영한 바와 같이, 표 3.1.4-1을 반영한 불확정 클레임 그룹의 투자행위는 표내에 정의된 20개 스테이트의 각각의 양과 동일한 투자로 컨벌지될 것이다. 물론 실제의 거래는 로그노말 분산을 이용하여 편의에 의해 처음부터 선택된 것으로부터의 변형을 최종시장수익으로 할 것이다.

실시예 3.1.5 : 정부채권 - 균일하게 구성된 스테이트

미리 예정된 종료기준을 가진 정의된 스테이트와 미재무성 노트에 기반한 DBAR 불확정 클레임 그룹과 관련된 데이터로서 다음과 같은 것을 예시한다.

관심 유가증권 : 미국 재무성노트 5.5% 2003년 5월 31일

채권채결일 : 99년 6월 25일

채권만료일 : 2003년 5월 31일

불확정 클레임 만료일 : 99년 7월 2일 오후 4시 시장종료시

거래기간 시작일 : 99년 6월 25일 오후 4시

거래기간 종료일 : 99년 6월 28일 오후 4시

다음거래기간시작 : 99년 6월 28일 오후 4시

다음거래기간종료 : 99년 6월 29일 오후 4시

이벤트 : 클레임 만료시의 불능버그에 기초한 종합가격종가

거래시간 : 1일

거래기간만료일로부터의 존속기간 : 5일

쿠폰 : 5.5%

지불빈도 : 세미애뉴얼

디스카운트베이스 : 실제/실제

호리존타임후 지불해야될 분당금 : 99년 6월 30일 2.75당 100

호리존타임후 재무성 노트 래포율 : 4.0%(실제/360일 카운트)

스포트 가격 : 99.8125

만료시 유지가격 : 99.7857

보라틸리티 가격 : 4.7%

거래 및 지불유니트 : 미국달러

현재 거래기간에 총 수요 : 5000만달러

거래비용 : 25베이스 포인트(0.0025%)

표 3.1.5-1 : 미국 정부 노트에 DBAR 불확정 클레임

스테이트	스테이트에 속에 투자($)	스테이트 발생시 유니트당 수익
(0,98]	139690.1635	356.04
(98,98.25]	293571.7323	168.89
(98.25,98.5]	733769.9011	66.97
(98.5,98.75]	1574439.456	30.68
(98.75,99]	2903405.925	16.18
(99,99.1]	1627613.865	29.64
(99.1,99.2]	1914626.631	25.05
(99.2,99.3]	2198593.057	21.68
(99.3,99.4]	2464704.885	19.24
(99.4,99.5]	2697585.072	17.49
(99.5,99.6]	2882744.385	16.30
(99.6,99.7]	3008078.286	15.58
(99.7,99.8]	3065194.576	15.27
(99.8,99.9]	3050276.034	15.35
(99.9,100]	2964602.039	15.82
(100,100.1]	2814300.657	16.72
(100.1,100.2]	2609637.195	18.11

(100.2,100.3]	2363883.036	20.10
(100.3,100.4]	2091890.519	22.84
(100.4,100.5]	1808629.526	26.58
(100.5,100.75]	3326547.254	13.99
(100.75,101]	1899755.409	25.25
(101,101.25]	941506.1374	51.97
(101.25,101.5]	405331.6207	122.05
(101.5,∝]	219622.6373	226.09

실시예 3.1.5와 표 3.1.5-1은 본 발명의 방법과 시스템이 어떻게 준비되어 있는지를 예시하는 것으로 이는 주식, 채권 또는 보험클레임이던지간에 위험성의 소스에 적합하다. 표 3.1.5-1은 또한 불규칙 스페이스에 정의된 스테이트의 분산을 예시하는 것이다. 이는 분산의 중심에 대해 파이널(finer)과 분산의 끝에 대해 코아설(coarser)인 것으로 극단적인 스테이트의 투자량을 증가시키기 위한 것이다.

실시예 3.1.6 : 자산배당의 우수성능 - 균일한 범위

본 발명의 시스템과 방법의 또다른 이점은 다수의 이벤트와 그의 내부 관련성에 기인하여 DBAR 불확정 클레임 그룹을 구축할 수 있다는 것이다. 예를 들면, 많은 인덱스 펀드 매니저들은 우량 고정수익 유가증권의 인덱스가 주요한 평형 인덱스보다 우수하다고 믿는 근본적인 견해를 가지고 있다. 이와 같은 옵션은 고정수익 유가증권, 평형환 및 현금과 같은 주요한 자산간에 관리를 분산시키는 펀드 모델을 안에서 포함할 수 있다.

실시예 3.1.6은 본 발명의 시스템과 방법이 하나의 자산 클래스가 다른 것을 보다 우수한 현실세계의 이벤트를 헤지하기 위해 사용하는 것을 예시하고 있다. 예시적 투자의 분산과 본 실시예에 사용된 불확정 클레임 그룹의 초기수익의 계산은 관련된 자산 클래스 인덱스의 수준이 가정된 상호관계에 의해 로그노말한 상태로 분포되어 있음을 기반으로 한다. 두 개의 주요한 이벤트에 대한 결합된 아웃컴 위에 DBAR 불확정 클레임 그룹을 정의하기 위해 거래자는 이벤트간의 통계적 상호관련성에 의해 포착된 주요한 이벤트의 협동운동의 관점에서 표현할 수 있다. 이와 같은 실시예에서 로그노말 분산의 결합의 가정은 두 개의 주요한 이벤트가 다음과 같이 분포되어 있음을 의미한다.

각각의 수식은 두 개의 이벤트를 표시하고 g(dz₁, dz₂)는 상호관련 파라메타ρ관련하에 정규이중분포를 뜻하고, 다른 노테이션은 상기 DBAR 레인지 데리버티브에서 설명한 부호와 일치한다.

다음과 같은 정보는 인덱스, 거래기간, 미리 결정된 종료기준, 실시예3.1.6에 사용된 가치유니트와 투자된 총량을 포함하는 것이다.

1. 자산클래스 1 : JP 모간 미국 정부 채권 인덱스(JPMGBI)

자산클래스 1의 향후 예측가격 : 250.0

자산클래스 1의 보라틸리티 : 5%

자산클래스 2 : S&P 500 평형인덱스(SP500)

자산클래스 2의 향후 예측가격 : 1410

자산클래스 2의 보라틸리티 : 18%

자산클래스 간의 상관도 : 0.5

불확정 클레임 만료일 : 99년 12월 31일

거래 시작일 : 99년 6월 30일

현실 거래기간 시작일 : 99년 7월 1일

현실 거래기간 종료일 : 99년 7월 30일

다음거래기간시작일 : 99년 8월 2일

다음거래기간종료일 : 99년 8월 31일

현재일 : 99년 7월 12일

최종거래기간 종료일 : 99년 12월 30일

현재거래기간을 위한 집합적 투자 : 1억달러

거래 및 지불 유니트 : 미국달러

표 3.1.6은 정의된 스테이트가 표시된 바와 같을 때, 이 정보에 기반을 둔 결합 아웃컴을 위한 정의된 스테이트의 수익의 분배를 나타내는 것이다.

표 3.1.6-1 : S&P 500과 JPMGBI의 결합수행을 위한 수익 유니트

							JPM GBI
	스테이트	(0,233]	(233,237]	(237,241]	(241,244]	(244,246]	(246,248]	(248,250]	(250,252]	(252,255]	(255,257]	(257,259]	(259,264]	(264,268]	(268,∝]
	(0,1102]	246	240	197	413	475	591	798	1167	1788	3039	3520	2330	11764	18518
	(1102,1174]	240	167	110	197	205	230	281	373	538	841	1428	1753	7999	11764
	(1174,1252]	197	110	61	99	94	98	110	135	180	259	407	448	1753	5207
	(1252,1292]	413	197	99	145	130	128	136	157	197	269	398	407	1428	5813
	(1292,1334]	475	205	94	130	113	106	108	120	144	189	269	259	841	3184
	(1334,1377]	591	230	98	128	106	95	93	99	115	144	197	180	538	1851
S&P500	(1377,1421]	798	281	110	136	108	93	88	89	99	120	157	135	373	1167
	(1421,1467]	1167	373	135	157	120	99	89	88	93	108	136	110	281	798
	(1467,1515]	1851	538	180	197	144	115	99	93	95	106	128	98	230	591
	(1515,1564]	3184	841	259	269	189	144	120	108	106	113	130	94	205	475
	(1564,1614]	5813	1428	407	398	269	197	157	136	128	130	145	99	197	413
	(1614,1720]	5207	1753	448	407	259	180	135	110	98	94	99	61	110	197
	(1720,1834]	11764	7999	1753	1428	841	538	373	281	230	205	197	110	167	240
	(1834,∝]	18518	11764	2330	3520	3039	1788	1167	798	591	475	413	197	240	246

표 3.1.6-1에서는 각각의 셀은 로우와 컬럼 엔트리에 의해 반영된 결합된 스테이트의 수익 유니트를 포함하는 것이다. 예를 들면, JPMGBI의 종료가 240이고 S&P 500의 종가가 1380일 때의 결합발생의 포괄되는 스테이트에 대한 투자의 수익 유니트는 88이다. 이러한 실시예의 두 개의 인덱스간에는 0.5로 추정되는 상관관계가 있기 때문에 두 개의 인덱스가 같은 방향으로 변동할 가능성은 두 개의 인덱스가 반대방향으로 이동할 가능성보다 크다. 다시 표현하면, 표 3.1.6-1에 나타난 바와 같이 표의 상부 왼쪽과 하부 오른쪽의 셀에서 나타나는 스테이트에 대한 투자의 수익 유니트는,-예를 들면 두 개의 인덱스가 같은 방향으로 변화하는 곳에서, 표 3.1.6-1의 하부 왼쪽과 상부 오른쪽에 나타내는 스테이트에 대한 투자의 수익유니트- 예를 들면 두 개의 인덱스가 반대방향으로 변화하는 곳- 보다는 낮아지고- 이것은 더 높은 함축된 가능성을 나타내는 것이다.

이 전의 실시예에 나타난 바람직한 실시태양에서 표 3.1.6-1에 나타난 수익은 최종 거래종료시 수익과 같은 예측에 기반하여 각각의 거래기간 시작시 초기수익을 계산할 수 있다. 이와 같은 지시적인 초기수익은 DBAR 불확정 클레임 그룹의 시작에 엔커포인트와 같은 역할을 한다. 물론 실제의 거래와 거래자의 예측은 이와 같은 가치로부터 실질적인 출발을 유도하는 것이다.

실시예 3.1.7 : 회사채권 신용위험성

DBAR 불확정 클레임 그룹은 예를 들면, 신용위험성 평가기관에 의한 변화하는 회사의 유가증권 등급의 변화와 같은 이벤트(예를 들면, 스탠다드 엔드푸얼스, 무디스)와 같은 신용이벤트를 구축할 수 있다. 신용이벤트에 방향을 둔 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 거래의 지시적 수익은 신용평가기관에 의한 입수가능한 자료로서 구축될 수 있다. 예를 들면, 표 3.1.7-1은 특정기간의 변화에 따라 주어진 유가증권의 신용등급을 평가하는 스탠다드 엔드푸얼스 레이팅과 같은 방법으로 DBAR 불확정 클레임 그룹의 예측되는 수익을 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서 스테이트는 스탠다드 엔드푸얼스의 신용카테고리 평가인 AAA로부터 D(디폴트)와 같은 방법을 이용하여 정의된다. 본 발명의 방법을 사용하여 이러한 정의된 스테이트의 발생빈도에 관한 역사적 데이터를 기반으로 지시적인 수익을 게산할 수 있다. 예를 들면, 거래비용의 1%가 DBAR 불확정 클레임 그룹에 총투자에 예를 들면, 약 1억달러로 추산되는 부과될 수 있다.

표 3.1.7-1 :거래비용 1%의 DBAR 불확정 클레임 신용을 위한 예시적인 수익

현재등급	새로운등급	역사적확률	스테이트내투자($)	스테이트의 예시적 수익
A-	AAA	0.0016	160,000	617.75
A-	AA+	0.0004	40,000	2474.00
A-	AA	0.0012	120,000	824.00
A-	AA-	0.003099	309,900	318.46
A-	A+	0.010897	1,089,700	89.85
A-	A	0.087574	8,757,400	10.30
A-	A-	0.772868	77,286,800	0.28
A-	BBB+	0.068979	6,897,900	13.35
A-	BBB	0.03199	3,199,000	29.95
A-	BBB-	0.007398	739,800	132.82
A-	BB+	0.002299	229,900	429.62
A-	BB	0.004999	499,900	197.04
A-	BB-	0.002299	229,900	429.62
A-	B+	0.002699	269,900	365.80
A-	B	0.0004	40,000	2474.00
A-	B-	0.0004	40,000	2474.00
A-	CCC	1E-04	10,000	9899.00
A-	D	0.0008	80,000	1236.50

표 3.1.7-1에서는 상호배타적이고 집합적으로 소진되는 스테이트에 대한 역 사적 가능성은 그 합이 일정하다. 명세서에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양에서 거래비용은 그 스테이트의 수익 유니트로부터 각각의 스테이트에 함축된 가능성에 영향을 준다.

현실적인 거래는 역사적 경험 데이터에 기반을 둔 예시적인 수익을 변화시키도록 예견한다. 이 실시예 3.1.7은 DBAR 불확정 클레임 그룹이 이러한 리스크를 헤징하기 위하여 특정 신용위험성에 노출되는 것으로부터 모든 거래자 또는 회사를 위해 구축하는 것이다. 예를 들면, 이 실시예에서 거래자가 상기한 A- 등급의 채권에 노출하기 원한다면, 거래자는 스탠다드 앤드푸얼스에 의해 하향되는 것에 상응하는 이벤트를 헤징하기를 원한다. 예를 들면, 거래자는 디폴트 또는 D 등급에 상응하는 하향에 대해 특별한 관심을 지닐 수 밖에 없다. 경험적 확률은 이 스테이트에 투자된 각각의 달러를 위해 약 1,237 달러의 지불을 권유한다. 만약 이 거래자가 그의 포트폴리오에 1억달러를 가지고 있고, 회수비율이 0.3으로 예측되는 디폴트 상태의 이벤트를 예측한다면, 7천만달러의 디폴트 리스크를 헤징하기 위해서 거래자는 D 아웃컴의 인컴패스하는 스테이트에 투자하여야 할 것이다. 이 실시예에서 디폴트 리스크를 지니는 전체의 양을 헤징하기 위해서는 이 스테이트에 대한 투자의 총량은 $70,000,000/$1,237 또는 $56,589이다. 이것은 약 5.66 베이스 포인트의 거래자 포지션 사이즈를 이 채권이 지님을 나타낸다. (예를 들면, $56,589/$100,000,000=0.00056) 이것은 디폴트에 대한 합당한 신용보증보험을 나타내는 것이다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 현실적인 투자는 시간과 추가적 보증이 필요로 하는 D 이벤트 위의 수익을 변경시키는 것이다.

실시예 3.1.8 : 경제학적 통계

본 발명의 방법과 시스템의 또다른 이점은 종래의 파생상품시장에서 직접적으로 헤징할 수 없는 가능한 아웃컴에 대해 시장참여자가 헤징할 수 있다는 것이다. 예를 들면, 거래자는 선물 거래에 있어서 또는 인플레이션 방어 채권에 있어서 거래의 인플레이션 리스크를 헤징한다. DBAR 불확정 클레임 그룹은 거래자에게 불확실한 경제적 통계를 측정하여 예를 들면, 인플레이션율과 다른 관련 변수들을 측정함으로써 이들을 예견할 수 있게 구축될 수 있다. 다음 정보는 이와 같은 클레임 그룹을 나타낸 것이다.

경제적 통계 : 미국 비농가 페이롤

공보일 : 99년 5월 31일

최근공보일 : 99년 4월 30일

만료기간 : 공보일 99년 5월 31일

거래시작일 : 99년 5월 1일

현재거래기간시작일 : 99년 5월 10일

현재거래기간종료일 : 99년 5월 14일

현재일 : 99년 5월 11일

최근공보 : 128,156('000)

소스 : 노동통계청

콘센선스 에스티메이트 : 130,000 (+1.2%)

현재기간에 총투자량 : 1억달러

거래비용 : 총투자량의 2%

본 발명의 방법과 시스템을 사용하여 스테이트는 정의되고 수익은 경제적 인덱스간에 콘센선스 예측을 통해 구축될 수 있다. 이러한 예측은 절대적인 가치로 표현되거나 표 3.1.8-1에 나타난 바와 같이 최근 관찰로부터 퍼센트 변화로 나타낼 수 있다.

표 3.1.8-1 : 거래비용 2%에 의한 비농가 페이롤 릴리즈를 위한 수익

스테이트 인덱스의 % 변화	스테이트의 투자('000)	스테이트 수익	함축된 스테이트 확률
[-100,-5]	100	979	0.001
(-5,-3]	200	489	0.002
(-3,-1]	400	244	0.004
(-1,-.5]	500	195	0.005
(-.5,0]	1000	97	0.01
(0,5]	2000	48	0.02
(.5,.7]	3000	31.66667	0.03
(.7,.8]	4000	23.5	0.04
(.8,.9]	5000	18.6	0.05
(.9,1.0]	10000	8.8	0.1
(1.0,1.1]	14000	6	0.14
(1.1,1.2]	22000	3.454545	0.22
(1.2,1.25]	18000	4.444444	0.18
(1.25,1.3]	9000	9.888889	0.09
(1.3,1.35]	6000	15.33333	0.06
(1.35,1.40]	3000	31.66667	0.03
(1.40,1.45]	200	489	0.002
(1.45,1.5]	600	162.3333	0.006
(1.5,1.6]	400	244	0.004
(1.6,1.7]	100	979	0.001
(1.7,1.8]	80	1224	0.0008
(1.8,1.9]	59	1660.017	0.00059
(1.9,2.0]	59	1660.017	0.00059
(2.0,2.1]	59	1660.017	0.00059
(2.1,2.2]	59	1660.017	0.00059
(2.2,2.4]	59	1660.017	0.00059
(2.4,2.6]	59	1660.017	0.00059
(2.6,3.0]	59	1660.017	0.00059
(3.0,∝]	7	13999	0.00007

상기 실시예에서와 같이 거래기간종료이전의 현실적 거래는 각각의 스테이트에 투자된 양과 모든 스테이트에 투자된 총량에 따라 그 수익을 조정할 수 있도록 예견된다.

실시예 3.1.9 : 회사이벤트

회사의 행위와 공보는 종래의 시장에서는 헤징하거나 보증할 수 없는 중요한 경제이벤트의 하나이다. 그러나, 본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹에서는 이를 효과적으로 구축할 수 있다. 회사의 이벤트의 예는 수익공보이다. 이것은 공개된 회사의 분기적으로 발표한다. 예를 들면, IBES 와 FirstCall 과 같은 데이터 서비스는 이러한 분기적 회사공보이전에 분석을 통해 그 예측을 발표한다. 이러한 예측이 다음에 예시한 바와 같은 거래시작시 초기수익을 예측하는 기반이 된다. 예를 들어, 거래비용이 없다고 가정한다.

관심 유가증권 : IBM

수익공보일 : 99년 7월 21일

콘센선스 예측량 : 0.879/주

만료일 : 공보 99년 7월 21일

첫 번째 거래기간 시작일 : 99년 4월 19일

첫 번째 거래기간 종료일 : 99년 5월 19일

현재 거래기간 시작일 : 99년 7월 6일

현재 거래기간 종료일 : 99년 7월 9일

다음 거래기간 시작일 : 99년 7월 9일

다음 거래기간 종료일 : 99년 7월 16일

현재 거래기간에 투자된 총량 : 1억달러

표 3.1.9-1 : IBM 수익 공보를 위한 예시적 수익

수익 스테이트	스테이트 내 투자('000$)	수익유니트	함축된 스테이트 확률
(-∝,.5]	70	1,427.57	0.0007
(.5,.6]	360	276.78	0.0036
(.6,.65]	730	135.99	0.0073
(.65,.7]	1450	67.97	0.0145
(.7,.74]	2180	44.87	0.0218
(.74,.78]	3630	26.55	0.0363
(.78,.8]	4360	21.94	0.0436
(.8,.82]	5820	16.18	0.0582
(.82,.84]	7270	12.76	0.0727
(.84,.86]	8720	10.47	0.0872
(.86,.87]	10900	8.17	0.109
(.87,.88]	18170	4.50	0.1817
(.88,.89]	8720	10.47	0.872
(.89,.9]	7270	12.76	0.0727
(.9,.91]	5090	18.65	0.0509
(.91,.92]	3630	26.55	0.0363
(.92,.93]	2910	33.36	0.0291
(.93,.95]	2180	44.87	0.0218
(.95,.97]	1450	67.97	0.01445
(.97,.99]	1310	75.34	0.0131
(.99,1.1]	1160	85.21	0.0116
(1.1,1.3]	1020	97.04	0.0102
(1.3,1.5]	730	135.99	0.0073
(1.5,1.7]	360	276.78	0.0036
(1.7,1.9]	220	453.55	0.0022
(1.9,2.1]	150	665.67	0.00015
(2.1,2.3]	70	1,427.57	0.0007
(2.3,2.5]	40	2,499.00	0.0004
(2.5,∝]	30	3,332.33	0.0003

콘센선스 예측량과 존립하여 최대투자의 스테이트는 범위 (.87,.88]의 투자이다.

실시예 3.1.10 : 현물자산

본 발명의 방법과 시스템의 또다른 이점은 부동산과 같은 주요한 유동성이 없는 자산에 유동성 클레임을 구축할 수 있다는 것이다. 이미 전술한 바와 같이 종래의 파생상품 시장은 그 시장에 기능을 적절하게 유지하기 위해서 유동성을 사용한다. DBAR 불확정 클레임 그룹을 통해서는 현실 세계에 요구되는 것과 같은 경제적 고유성을 지니는 관측가능한 이벤트가 중요하다. 예를 들면, 부동산 자산에 결합된 불확정 클레임의 창출은 최근 몇 년간 재정기간에 의해 시도되었다. 이러한 노력은 1차적 유동성이 부동산에 관련된 것이 아니기 때문에 이러한 것을 충분히 신용하고 측정하는 것은 쉽지 않다.

본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹은 부동산과 관련된 관측가능한 이벤트의 기반 위에 구축될 수 있다. 이러한 클레임 그룹을 나타내기 위한 관련된 정보는 다음과 같다.

부동산 인덱스 : Colliers ABR 맨하튼 사무실 임대요율

블룸버그 티커 : COLAMANR

업데이트 회수 : 월 1회

소스 : Colliers ABR 사

공보일 : 99년 7월 31일

최근 공보일 : 99년 6월 30일

최근 인덱스치 : $45.39/평방피트

콘센선스 예측치 : $45.50

만료일 : 공보 99년 7월 31일

현재 거래기간시작 : 99년 6월 30일

현재 거래기간종료 ; 99년 7월 7일

다음 거래기간시작 : 99년 7월 7일

다음 거래기간종료 : 99년 7월 14일

설명을 간단히 하기 위해서 각각의 스테이트의 수익과 투자등은 본 실시예에 나타나지 않았다. 그러나, 실시예 3.1.1 내지 3.1.9에 나타난 본 발명의 방법에 따라 거래자로부터 계산할 수 있는 것이다.

실시예 3.1.11 : 에너지 공급체인

본 발명의 시스템과 방법에 의해 구축된 DBAR 불확정 클레임 그룹은 주어진 산업에 공급하는 체인과 같은 경제적으로 큰 의미를 지니는 거래할 수 없는 물건에도 헤징을 제공할 수 있다. 이러한 적용예로서는 미국 석유생산업체에서 채용하고 있는 오일리그(rig)의 수등이다. 리그 카운트는 에너지 가격에 민감하게 그 물량을 서서히 조정할 수 있다. 그러므로 리그 카운트에 기반을 둔 DBAR 불확정 클레임 그룹의 적절한 구축은 공급자, 생산자에게 에너지 가격의 갑작스런 변화에 따른 위험성을 헤징할 수 있고, 위험성을 공유할 수 있는 가치있는 기구를 제공한다.

예를 들면, 리그 카운트에 의존하는 DBAR 불확정 클레임 그룹은 다음과 같은 정보에 (예를 들면, 데이터 소스, 종료기준 등) 의해 본 발명에 따라 구축될 수 있다.

자산 인덱스 : 미국 총 Baker Hughes Rig Count

블룸버그 티커 : BAKETOT

빈도 : 주당 1회

소스 : Baker Hughes 사

공보일 : 99년 7월 16일

최근 공보일 : 99년 7월 9일

만료일 : 99년 7월 16일

거래시작일 : 99년 7월 9일

거래종료일 : 99년 7월 15일

최근 : 570

컨센선스 예측치 : 580

간략화를 위해 각각의 스테이트와 이 스테이트의 수익 및 이에 기반하는 거래양등은 나타내지 않았다. 그러나, 실시예 3.1.1 내지 3.1.9에 나타난 본 발명의 방법에 따라 거래자로부터 계산할 수 있는 것이다.

실시예 3.1.12 : 모기지(Mortgage) 선불위험성

부동산 모기지는 자본시장의 수백수천억 달러의 고정된 수익 자산 클래스를 포함하고 있다. 모기지 시장은 이자율 위험성 뿐만아니라 인차이니 그들의 모기지를 리파이낸스하는 옵션과 그렇지 않으면, 존재하는 모기지론에 대한 선불과 같은 것이 중심이 되는 것으로 이해되고 있다. 그러므로, 모기지 증권의 소유자는 모기지 이자율이 감소할 때, 그의 위치를 콜시켜야하는 위험성을 감수하는 것이다. 이러한 위험성은 현존하는 시장에서는 직접적으로 헤징할 수 없다. 그러나, 본 발명에 따라 구축된 DBAR 불확정 클레임 그룹을 통해서는 헤징하거나 보증할 수 있는 것이다. 예를 들어, 불확정 클레임 그룹의 예를 다음 정보에 의해 구축한다.

자산 인덱스 : FNMA 통상 30년간 1개월당 역사적 프리페이먼트의 총계

쿠폰 : 6.5%

빈도 : 월 1회

소스 : 블룸버그

공보일 : 99년 8월 1일

최근 공보일 : 99년 7월 1일

만료일 : 공보일 99년 8월 1일

현재 거래기간 시작일 : 99년 7월 1일

현재 거래기간 종료일 : 99년 7월 9일

최근 : 303 Public Securities Association Prepayment Speed('PSA')

콘센선스 예측치 : 310 PSA

간략화를 위해 각각의 스테이트와 이 스테이트의 수익 및 이에 기반하는 거래양등은 나타내지 않았다. 그러나, 실시예 3.1.1 내지 3.1.9에 나타난 본 발명의 방법에 따라 거래자로부터 계산할 수 있는 것이다.

실시예 3.1.13 : 보험산업 손실보장(ILW)

본 발명에 따라 구축된 DBAR 불확정 클레임 그룹은 재산, 캐주얼티, 라이프, 건강 및 다른 보험라인에 관한 보험 또는 재보험의 기능을 제공할 수 있다. 허리케인 피해에 의한 큰 재산손실에 관련된 DBAR 불확정 클레임 그룹을 보상하기 위해 다음과 같은 정보가 제공되었다.

이벤트 : PCS Eastern Excess 50억 달러 인덱스

소스 : Property Claim Services (PCS)

빈도 : 월 1회

공보일 : 99년 10월 1일

최근 공보일 : 99년 7월 1일

최근 인덱스 밸류 : 이벤트 없음

콘센선스 예측치 : 10억 달러(50억 달러 초과 클레임)

만료 : 공보일 99년 10월 1일

거래기간 시작일 : 99년 7월 1일

거래기간 종료일 : 99년 9월 30일

간략화를 위해 각각의 스테이트와 이 스테이트의 수익 및 이에 기반하는 거래양등은 나타내지 않았다. 그러나, 실시예 3.1.1 내지 3.1.9에 나타난 본 발명의 방법에 따라 거래자로부터 계산할 수 있는 것이다.

재산-캐주얼티 재난손실과 관련된 DBAR 불확정 클레임의 바람직한 실시태양에서 클레임의 빈도와 손실의 분산은 가정되고, 정의된 스테이트의 분배위에 수익을 결정하기 위해서 콘볼루션(convolution)이 수행된다. 이것은 예를 들면, Poisson-Pareto 모델과 같은 빈도-엄격함 모델의 컴파운드를 사용하여 당업자가 정규분산보다 큰 확률로 예측할 수 있다. 이미 전술한 바와 같이 시장행위는 바람직한 실시태양에서 거래시작시의 알고있는 정보수집보다 높은 수익을 내도록 변경을 예측하고 있다.

실시예 3.1.14 : 조건 이벤트

전술한 바와 같이, 본 발명의 시스템과 방법의 이점은 보증이나 헤징에 매우 큰 관심이 있는 경제적으로 중요한 이벤트에 관련된 DBAR 불확정 클레임 그룹을 구축할 수 있다는 것이다. 그러나, 이와 같은 것은 종래의 자본 및 보험 시장에서는 헤징하거나 보증되기 어려운 것이다. 이러한 이벤트의 또다른 예로서 그와 관련된 이벤트가 이전에 발생되었을 때만이 발생하는 것이 있다. 예시의 목적으로 이 두 개의 이벤트를 각각 A와 B로 나타낸다.

상기 식에서 q는 스테이트의 가능성을 나타내고 q<A|B>는 B가 먼저 발생하였을 경우, A가 발생할 수 있는 조건 가능성을 나타내고 q(A∩B)는 스테이트 A와 B가 동시에 나타날 가능성이다.

예를 들면, DBAR 불확정 클레임 그룹은 중요한 인물에 의해서 관리되는 회사의 주식가격의 행위와 보증을 '중요한 인물'이라는 요소를 결합시켜 구축할 수 있다. 많은 회사들은 그 자본 시장에 있어서 매우 중요한 역할을 하는 사람에 의해 관리되고 있으며, 그 예를 들면, Berkshire Hathaway의 Warren Buffett과 같은 것이다. Berkshire Hathaway 주식 보유자는 Berkshire 경영의 갑작스런 변화에 대해 보증할 수 없으며, 이는 Warren Buffett씨의 갑작스런 죽음 또는 경영불구에 의한 회사의 행동에 기인하는 것이다. DBAR 불확정 클레임의 그룹은 따라서 Berkshire Hathaway의 주식가격을 Warren Buffett의 회사관리와 조건부로 반영하여 정의된 스테이트를 구축할 수 있다. 또다른 조건부 DBAR 불확정 클레임의 작성은 본 발명의 시스템과 방법을 이용하여 당업자 사이에서 명백히 이해될 수 있을 것이다.

실시예 3.1.15 : DBAR 불확정 클레임 메카니즘을 이용한 시큐리티화

본 발명의 시스템과 발명을 이용하여 채권, 통상의 증권 또는 다른 재정기관의 유가증권의 발행 또는 인터미디어리에 의해 적합하게 적용할 수 있다. 새로운 유가증권을 통해 주요한 이벤트를 헤징하는 것을 창출하는 방법은 '시큐리타이제이션'로 알려져 있다. 잘 알려진 시큐리타이제이션의 예로서는 모기지와 자산-백 유가증권 시장 즉 금융적 위험성의 포트폴리오가 집합되고 새로운 소스의 금융리스크로 재결합될 수 있는 시장을 포함하는 것이다. 본 발명의 시스템과 방법은 유 가증권 또는 그들의 위험성이 전체적으로나 부분적인 유가증권의 포트폴리오를 창출하는 시큐리타이제이션 방법을 사용할 수 있으며, 이와 같은 것은 DBAR 불확정 클레임 그룹에 연결하여 결합시킬 수 있는 것이다. 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹은 종래의 콜 및 풋본드를 창출하기 위한 채권과 관련된 옵션과 같은 유가증권에 관련하여 제공될 수 있다.

본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹이 어떻게 유가증권 소유자 사이에서 장래의 이벤트에 관련된 위험성을 공유할 수 있도록 유가증권을 발행하는지의 예를 다음 실시예를 통해 살펴본다. 이 실시예에서 유가증권은 고정된 수익채권이며, 이들의 가치는 지역특성상 주기적으로 빌생하는 허리케인의 가능성에 의존하는 DBAR 불확정 클레임 그룹을 통해 창출된 것이다.

발행자 : 도꾜 해상화재

취급자 : 골드만 삭스

DBAR 이벤트 : Saffir Simpson 카테고리 4 규모의 허리케인에 의한 총피해

지역 : 북아메리카 동부 지역의 자산

날짜 : 99년 7월 1일 내지 99년 11월 1일

발행규모 : 5억 달러

발행일 : 99년 6월 1일

DBAR 거래기간 : 99년 6월 1일부터 99년 7월 1일까지

이 실시예에서 취급자 골드만 삭스는 채권을 발행하고 이 채권의 소유자는 카테고리사의 허리케인 피해에 대해 그 위험성을 분산시킨 본드를 발행한 것이다. 가능한 손실의 범위는 DBAR 불확정 클레임 그룹에 표시된 정의된 스테이트를 포함한다. 바람직한 실시태양으로 취급자는 여러 종의 스테이트에서 투자의 수익을 업데이트 할 수 있고 또한 신용위험성을 모니터링하고 클리어링 및 세틀할 수 있으며, 손실의 양을 유효화시킨다. 이벤트가 결정되고 불확정성이 해결되었을 때, 골드만은 채권을 수집하여 푸트하고 비성공적인 투자로부터 성공적인 투자로 전환시켜 배당하는 것이다. 이러한 메카니즘은 다음과 같은 것을 포함한다.

(1) 메카니즘을 수행하기 위한 취급자 또는 인터미디어리와 (2) 발행보증인에 직접적으로 관련된 DBAR 불확정 클레임 그룹(재난본드와 같은 것)

간략화를 위해 각각의 스테이트와 이 스테이트의 수익 및 이에 기반하는 거래양등은 나타내지 않았다. 그러나, 실시예 3.1.1 내지 3.1.9에 나타난 본 발명의 방법에 따라 거래자로부터 계산할 수 있는 것이다.

실시예 3.1.16 : 엑소틱 파생상품

유가증권 또는 파생상품 시장에서 엑소틱 파생상품이라는 용어는 종래의 파생상품시장의 선물, 콜옵션 또는 전환사채와 같은 것보다 더욱 복잡하게 조작된 금융상품, 유가증권 자산 또는 파생상품들을 일컫는 용어로 사용되고 있다. 엑소틱 파생상품의 예로는 어메리칸 옵션, 아시안 옵션, 배리어 옵션, 버뮤다 옵션, 선택자 및 컴파운드 옵션, 바이너리 또는 디지털 옵션, 룩백 옵션, 자동 및 프랙서블 캣과 플로우어 및 샤우트 옵션 등이다.

여러 종의 엑소틱 옵션은 현재 거래되고 있다. 예를 들면, 배리어 옵션은 예를 들면, 외국환의 양을 특정한 가격 및 비율로 하는 주요 금융상품을 살 수 있는 권리를 말하고, 또는 하나 또는 그 이상의 정해진 레이트 또는 배리어를 크로스하거나 크로스하지 못하는 교환비율을 지니는 것을 포함한다. 예를 들면, 달러 콜/엔은 달러/엔 교환비율에 올려놓고 삼개월 안에 만료되게 스트라이크 프라이스를 110 녹 아웃 배리어를 105로 하여 달러당 110엔에 구매할 수 있는 권리를 주고 만약 옵션의 삼개월 거래기간 중 105엔 이하로 떨어지지 않게 환율을 조정하는 것이다. 통상 거래되는 엑소틱 파생상품의 예로는 아시안 옵션이 있고, 이는 어떤 기간동안 주요한 유가증권의 가치 평균에 의존하는 것이다. 그러므로, 엑소틱 파생상품의 클래스는 통상 '패스-디펜던트' 파생상품으로 일컬어지고 따라서, 그들의 가치는 주어진 스테이트의 주요한 금융상품의 가치 뿐만 아니라 주어진 금융상품의 스테이트 또는 가치의 과거기록에도 의존하는 것이다.

엑소틱 파생상품의 형상과 성질은 매우 복잡해서 통상적으로 사용하는 모델리스크 또는 이와 같은 툴로서는 응용하기 어려울 경우가 있고, 이들이 근거를 두는 가정은 가격 및 헤징에 중요한 실수를 유발시킬 수도 있다. 따라서, 파생상품의 거래자 또는 신용관리자는 이러한 엑소틱 파생상품의 위험성을 관리하고, 헤징거래하기 위한 매우 정교한 분석기구를 사용한다.

본 발명의 시스템과 방법의 이점중에 하나는 종래의 엑소틱 파생상품보다 더 관리할 수 있고, 투명하게 처리할 수 있는 엑소틱 성질의 DBAR 불확정 클레임 그룹을 구축할 수 있다는 것이다. 예를 들면, 거래자는 향후 3개월동안 엔/달러 교환비율을 95를 어크로스할 수 있는 가장 빠른 시기에 관심을 갖고 있다. 종래의 배리어 옵션 또는 엑소틱 옵션과 같은 포트폴리오에서는 거래자에게 이자율의 위험성을 개략적으로 충족시킬 수는 있다. 이와 반대로 DBAR 불확정 클레임 그룹은 헤징을 위한 현재의 투명한 기회와 위험성을 분리시켜 구축할 수 있다. 분리된 위험성은 첫 번째 통과시간의 거래자의 배리어 또는 향후 3개월동안에 엔/달러 환율이 95를 크로스하는 첫 번째 시점에 가능한 아웃컴을 분배를 가능케하는 것이다.

다음의 예시는 이와 같은 리스크를 구축할 수 있는데 사용되는 DBAR 불확정 클레임 그룹을 나타내는 것이다. 이 실시예에서 클레임 그룹내의 모든 거래자는 주요한 환율이 로그노말하게 분포되어 있는 것에 동의한다. 클레임 그룹은 거래자가 어떻게 스테이트에 투자를 하고 엔/달러 환율이 3개월 이내에 주어진 배리어를 크로스하는 시점에 관한 옵션을 표출하는지를 나타내고 있는 것이다.

주요한 리스크 : 일본/미국 달러/엔 환율

현재일 : 99년 9월 15일

만료일 : 99년 9월 16일부터 99년 12월 16일 사이에 미리 정의된 첫 번째 통 과시간이 될때

거래 시작일 : 99년 9월 15일

거래 종료일 : 99년 9월 16일

배리어 : 95

스포트 엔화/달러화 : 104.68

향후 엔화/달러화 : 103.268

시장 보라틸리티의 예측 : 20% 연율

투자량 총계 : 1000만 달러

표 3.1.16-1 : 99년 12월 16일까지 향후 환율에 대한 엔/달러의 첫 번째 통 과시간

	스테이트 안에 투자('000)	스테이트발생시 유니트수익
(0,.005]	229.7379	42.52786
(.005,.01]	848.9024	10.77992
(.01,.015]	813.8007	11.28802
(.015,.2]	663.2165	14.07803
(.2,.025]	536.3282	17.6453
(.025,.03]	440.5172	21.70059
(.03,.035]	368.4647	26.13964
(.035,.04]	313.3813	30.91
(.04,.045]	270.4207	35.97942

(.045,.5]	236.2651	41.32534
(.5,.075]	850.2595	10.76112
(.075,.1]	540.0654	17.51627
(.1,.125]	381.3604	25.22191
(.125,.15]	287.6032	33.77013
(.15,.175]	226.8385	43.08423
(.175,.2]	184.8238	53.10558
(.2,.225]	154.3511	63.78734
(.225,.25]	131.4217	75.09094
	2522.242	2.964727

다른 실시예들과 같이 바람직한 실시태양에서 실제의 거래는 거래량을 발생시킬 것이고 따라서, 가정으로부터의 수익은 각각의 스테이트의 예시적 수익으로부 터 계산된다.

실시예 3.1.17 : 실제물품, 물건 및 서비스를 위한 헤징 시장

기업이 직면하고 있는 투자와 자본 버지트는 원천적인 경제적 위험성(예를 들면, 반도체의 향후 수요), 거대자본 투자 (예를 들면, 반도체 생산 능력) 및 시간 (예를 들면, 현재 공장에 투자할 것인지 향후에 투자할 것인지) 등과 같은 위험성을 포함하고 있다. 이러한 장래 불확실성에 대한 결정에 대해 많은 경제학자들은 그들의 용어로 '리얼 옵션'이라는 것을 포함한다. 이것은 공장 또는 서비스에 대한 투자를 지금 할 것인가 또는 추후 연기할 것인가에 대한 선택등을 표시하는 것이고 예를 들면, 정보의 불확실성의 변화와 주요한 자본 시장에서 자산을 팔고사는 행위의 옵션에 대한 투자의 거래행위와 유사한 리스크를 항상 포함하고 있는 것이다. 많은 경제학자 및 투자자는 자본 버지팅 결정에서 리얼 옵션의 중요성을 인식하고 있고, 이러한 가치의 불확정성에 대한 더 높은 관리를 위한 시장의 형성을 원한다. 석유 탐사 및 생산과 같은 천연물 또는 이의 산업은 기술적 제조 산업과 같은 대규모 자본 집적 산업과 마찬가지로 리얼 옵션 분석이 사용되는 주요한 예이다.

본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹은 자본 버지트 결정을 더욱 정확하게 분석하기 위해 요구되는 산업에 대해 기업체 등간에 사용될 수 있고, 이들은 리얼 옵션을 포함하는 것이다. 예를 들면, 향후 반도체 가격의 분산에 대한 헤징을 제공 하는 DBAR 불확정 클레임 그룹을 설립할 수 있다. 이와 같은 클레임 그룹은 반도체 제조자로 하여금 그들의 자본 버지트 결정에 대해 더 좋은 헤징을 가능케하고 가능한 가격 아웃컴의 전체 분배를 위한 선물 가격의 예측을 가능케 하는 정보를 제공한다. 장래 선물 가격의 시장 정보는 자본 버짓 결정을 더욱 정확히 평가하기 위해서 리얼 옵션의 콘택스트로 사용할 수 있다. 이와 유사하게 컴퓨터 제조자는 반도체 가격 변화에 반대방향으로 헤징할 수 있는 DBAR 불확정 클레임 그룹을 사용할 수 있다.

반도체 가격에 대한 DBAR 불확정 클레임 그룹에 예시적인 목적으로 다음과 같은 정보가 제공된다.

주요 이벤트 : 반도체 월간 판매

인덱스 : 반도체 산업 관련 월간 글로벌 세일즈 릴리즈

현재일 : 99년 9월 15일

최근 릴리즈일 : 99년 9월 1일

최근 릴리즈월 : 99년 7월

최근 릴리즈 가치 : 115.5억 달러

다음 릴리즈일 : 약 99년 10월 1일

다음 릴리즈월 : 99년 8월

거래시작일 : 99년 9월 2일

거래종료일 : 99년 9월 30일

간략화를 위해서 정의된 스테이트와 오프닝 또는 이러한 투자로부터 야기되는 수익 등에 관해서는 본 실시예에 나타나지 않았다. 그러나 이들은 이미 전 실시예에서 예시한 바와 같이 본 발명의 방법에 따라 현실적 거래 투자로부터 충분히 계산할 수 있는 것이다.

본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹은 가격 디스커버리 방법에 의해 위험성을 헤징할 수 있도록 되어 있다. 예를 들면, 실드 비드 또는 오픈 비드 옵션간에 재화와 용역의 비딩에 관련된 회사는 상호 배타적이고 집합적으로 소진된 비드의 범위를 포함하는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 스테이트에 투자된 비드를 준비하는 다른 자본 연장과 투자의 헤징에 기여할 수 있다. 이와 같은 방법으로 DBAR 불확정 클레임은 메타 옥션 기능을 하고 이 옥션에 참여하는 사람들은 옥션 결과를 나타내는 단순한 아웃컴을 단순히 기다리는 것보다 가능한 옥션 아웃컴의 분배에 더 적극적으로 투자하게 되는 것이다. 옥션 참여자는 그들 스스로가 역방향 옥션 진행 아웃컴 등을 헤징할 수 있고, 중요하게는 실제 옥션에 비드를 제출하기 전에 전체비드분산의 가능성(어떤 시간에 최소한 포인트로 )에 접근할 수 있다. 그러므로 DBAR 클레임 그룹은 가능한 비드의 전체 분포를 위한 시장 데이터를 제공하는데 사용할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시태양에서 경제학자들에게 위너컬스 현상이라고 불리우는 것을 피할 수 있으며, 이에 따라 경매 참여자는 경매 경쟁자간에 비드와 같은 정보로부터 이성적으로 피할 수 있는 것이다.

실시예 3.1.18 : DBAR 헤징

본 발명의 시스템과 방법의 또다른 특징은 거래자가 위험성의 노출로부터 헤징하기가 쉽다는 것이다. 다음 실시예에서 DBAR 불확정 클레임 그룹은 두 개의 스테이트인 스테이트 1과 스테이트 2를 지니고 이 스테이트 1과 2에 각각 투자된 양을 T₁ 및 T₂로 가정한다. 스테이트 1의 지불유니트 π₁ 는 T₂ /T₁이고 스테이트 2는 T₁/T₂ 이다. 거래자가 스테이트 1에 금액 α₁을 투자하고 스테이트 1이 발생한다면, 거래자는 다음의 지불금 P를 다음식에 의해 받게 될 것이다.

만약, 스테이트 2가 발생한다면, 거래자의 받을 금액은

{ P}_{2 } =0

만약, 거래기간의 어떤 점에서 거래자가 그의 노출로부터 헤징을 원한다면 스테이트 2의 투자는 다음과 같이 계산될 수 있다.

이것은 원하는 헤징거래를 통해 스테이트의 지불은 다음 방정식에 의해 알 수 있다.

종래의 파생상품에 헤징에 필요한 계산과 비교하여 이 방정식은 본 발명의 DBAR 불확정 클레임의 적절한 그룹이 상대적으로 더욱 정확하게 헤징할 수 있고 이를 계산할 수 있다는 것을 나타내는 것이다.

헤징비율 α₂ 는 간단한 두 개의 스테이트 예로부터 계산될 수 있고, 두 개 이상의 스테이트를 정의하는 DBAR 불확정 클레임 그룹에 적합하게 변형될 수 있다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양에서 헤징을 원하는 스테이트의 현존하는 투자는 향후 헤징을 원하는 투자위의 스테이트로부터 구별할 수 있다. 후자의 스테이트는 컴플멘트 스테이트라 칭하고 이는 거래자에 의해 이미 투자된 것보다도 발생할 모든 스테이트를 포함하고 있기 때문이다. 이들은 투자된 스테이트에 서로 상보적인 것이다. 다중 스테이트 헤징은 바람직한 실시태양에서 다음과 같은 단계를 포함한다. (1) 컴플멘트 스테이트에 헤징 투자의 양을 결정하는 것 (2) 컴플멘트 스테이트 간에 양을 결정하고 배당하는 것이다. 첫 번째 단계에 따라 컴플멘트 스테이트의 헤징투자의 양은 다음과 같이 계산된다.

상기 식에서 α_C 는 컴플멘트 스테이트에 헤징투자량을 의미한다. α_H 는 스테이트의 헤징을 위해 현존하는 투자를 말한다. T_C 는 컴플멘트 스테이트에 현존하는 투자량를 말한다. T_H 는 스테이트의 헤징을 위한 투자량을 말하며, α_H를 제외한 것이다. 두 번째 단계는 컴플멘트 스테이트 사이에 헤징투자를 배당하는 것을 포함하는 것으로 그들 스테이트 각각에 이미 투자된 현존하는 양에 비례하여 컴플멘트 스테이트 간에 배당 α_C를 행하는 것이다.

본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임의 네 개의 스테이트 그룹의 예로서 2단계 헤징과정을 예시한다. 이런 예시를 위해 다음과 같은 가정을 한다. (i) 스테이트 1부터 스테이트 4까지 네 개의 스테이트가 있다. (ⅱ) $50, $80, $70 및 $40을 각각의 스테이트에 투자한다. (ⅲ) 투자자는 이미 스테이트 1과 2에 10달러의 다중 스테이트 투자를 행하였다. (ⅳ) 스테이트 1과 2에 다중 스테이트 투자에 대한 배당은 $ 3.8462와 $ 6.15385이다. 각각의 스테이트에 투자된 양은 그러므로 각각 $ 46.1538, $ 73.84615, $ 70 및 $ 40이 스테이트 1부터 스테이트 4까지 투자된 것이다. 다중 스테이트 투자 $ 10을 제외한 스테이트 1과 스테이트 2의 헤징이 필요한 스테이트의 투자양은 T_H 이고, 이미 정의한 바와 같다.

2단계 헤징 과정의 바람직한 실시태양의 첫 번째 단계는 컴플멘트 스테이트에 투자된 양을 헤징하기 위한 양을 계산하는 것이다. 상기한 것으로부터 새로운 헤징투자의 양은 거래자의 현존하는 거래를 제외한 헤징을 원하는 스테이트에 투자된 양으로부터 컴플멘트 스테이트에 투자된 양의 비율에 의해 곱해진 현존하는 투자의 양과 동일하다. 즉, $10*($70+$40)/($46.1538+$73.84615)=$9.16667이다. 이 과정의 두 번째 단계는 즉, 스테이트 3과 4의 컴플멘트 스테이트 간에 양을 배 당하는 것이다.

다중 스테이트 투자의 배당을 위해 전술한 바와 같은 절차에 따라 컴플멘트 스테이트의 배당은 이 실시예에서 컴플멘트 스테이트에 이미 투자된 양에 즉 스테이트 3의 $9.16667*$70/$110=$5.83333과 스테이트 4의 $9.16667*$40/$110=$3.3333에 비례하여 이 실시예에서 헤징투자의 양 $ 9.16667을 배당함으로써 발생되는 것이다. 그러므로 이 실시예에서 거래자는 현재 스테이트 1 내지 스테이트 4에서 다음과 같은 투자량을 지닌다. (3.98333, 2.1146, 2.2857 및 4.75)이 실시예에서 만약 스테이트 1이 발생하여 거래자가 지불금을 받는다면 스테이트 1에 투자된 양을 포함하여 3.98333*$3.8462+$3.8462=$19.1667이며, 이것은 투자된 양과 동일하고 거래자는 스테이트 1의 발생에 대해 충분히 헤징되는 것이다. 다른 스테이트의 일드에 대한 계산도 같은 결과로 나타내고 따라서, 이 실시예에서 거래자는 각각의 스테이트 발생에 무관하게 충분히 헤징되는 것이다.

거래기간 동안의 변화에 따라 예측되는 수익으로서 거래자는 컴플멘트 스테이트에 대한 헤징투자의 양과 컴플멘트 스테이트 간의 다중 스테이트 배당의 양을 재조정할 필요를 느끼게 된다. 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임의 거래는 서스펜스 계좌를 통한 다중 스테이트 거래의 재배당과 관련이 있고, 예를 들면 거래자는 다중 스테이트 투자의 재배당의 의무를 지는 것이다. 이와 유사하게 거래자는 거래의 결과 수익이 변화함에 따라 컴플멘트 스테이트 속의 헤징 투자의 양을 결정할 책임을 부여받고 있다. 이러한 양의 계산과 배당은 투자량의 변화에 따라 현존하는 스테이트의 다중 스테이트 재배당의 교환과 같은 방법으로 실시될 수 있는 것이다.

실시예 3.1.19 : 의사 연속 거래

본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 DBAR 불확정 클레임 그룹의 정의된 스테이트 간에 수익 조정을 위해 거래기간을 포함한다. 또한 클레임 그룹이 근거한 이벤트를 확신함으로써 얻어지는 아웃컴의 추후 관찰기간을 포함한다. 바람직한 실시태양으로 수익은 거래기간 종료시 모든 스테이트에 투자된 총량의 최종 분포에 기인하여 배당되는 것이다. 그러므로 각각의 실시태양에서 거래자는 거래기간 종료시점까지 주어진 스테이트에 대한 그의 확실한 배당을 알지 못한다. 수익은 변화 또는 거래기간 종료전 동안에 발생하는 그의 수익 예측을 위해 '프라이스 디스커버리'를 사용할 수 있고, 이는 거래자의 최종 수익 예측에 대해 유용한 정보를 제공하나, 이들은 오직 향후 수익에 대한 방향만을 제공하는 것이다. 그러므로, 어떤 실시태양에서는 거래자는 거래기간 동안에 그의 이익과 손실을 현실화할 수 없는 것이다. 실시예 3.1.18의 헤징예에서는 위험성 감소의 예를 제공하는 것이나, 이익 또는 손실의 실현 또는 로크인에 관한 것은 아니다.

바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래를 위한 의사연속시장을 창출할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 다수의 리커링 거래기간이 거래자 에게 이익 또는 손실을 실현하기 위한 거의 연속적인 기회를 제공할 수 있다. 이 실시태양에서 한 거래의 종료는 다른 거래의 시작을 즉시 연결하며, 앞선 거래기간의 투자량과 스테이터스 수익은 거래기간 종료시 로크인되고, 후에 알려진 관련된 이벤트의 아웃컴 발생시 배당되는 것이다. 동일한 주요 이벤트에 관련된 DBAR 불확정 클레임 그룹은 새로운 거래기간 시작에 따라 시작되고, 스테이트에 투자된 양의 새로운 분배는 스테이트 수익의 새로운 분배에 상응하는 결과를 나타낸다. 이와 같은 실시태양에서 과도하게 거래기간이 열려있거나 닫혀있음에 따라 의사 연속 시장은 얻어지는 것이다. 이는 또한 거래자에게 종래의 시장에서와 같이 이익과 손실을 수시로 현실화하고 헤징할 수 있게 만드는 것이다.

다음 예는 본 발명이 어떠한 형태로 이를 수행할 수 있는지를 나타내는 것이다. 이 예는 엔/달러 환율위에 유로피안 디지털 콜옵션(종래 시장 옵션)을 엔과 달러에 의해 환율의 변동이 주요한 거래기간 위에 헤징하는 방법을 나타낸 것이다. 이 실시예에서 두 개의 거래기간은 DBAR 불확정 클레임 그룹임을 가정한다.

종래옵션 : 유로피안 디지털 옵션

옵션의 지불 : 환율이 성숙된 때 스트라이크 프라이스와 동일하거나 초과할 때 1억달러를 지불

주요 인덱스 : 엔/달러 환율

옵션 시작 : 99년 8월 12일

옵션 만료 : 99년 8월 15일

예측되는 보라틸리티 : 20% 연율

스트라이크 프라이스 : 120

노셔날 : 1억 달러

이 실시예에서 99년 8월 12일과 99년 8월 13일의 2일이 분석되었다.

표 3.1.19-1 : 2일동안의 종래 디지털 콜옵션의 변화

관측일	8/12/99	8/13/99
스포트 해결일	8/16/99	8/17/99
해결일의 스포트가격	115.55	116.55
향후 해결일	8/15/00	8/15/00
향후 가격	109.217107	110.1779
옵션 프레미엄	28.333%	29.8137%

표 3.1.19-1은 예로서 120에 스트라이크되는 디지털 콜옵션을 나타낸 것으로 엔/달러 환율의 변동에 따라 그 가치가 변화한다. 두 번째 컬럼은 환율이 115.55인 99년 8월 12일에 1억 달러 노셔날에 대한 옵션이 28.333% 또는 2833.3만 달러의 가치를 지님을 나타낸다. 세 번째 컬럼은 종료기일에 120을 초과하거나 상당하는 달러/엔에 1억 달러를 지불하는 옵션의 가치를 나타낸 것으로 이 환율이 116.55부터 1엔씩 증가할 때 1억 달러당 29.8137% 또는 2981.37만 달러가 증가함을 나타낸다. 그러므로 종래의 디지털 콜옵션은 $ 29.81377-$ 28.333=$ 1.48077 밀리언 달러의 수익을 창출한다.

이 실시예는 두 개의 연속적인 거래기간을 지닌 DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래를 통해서 어떻게 수익을 현실화하는지를 나타내는 것이다. 이 실시예를 위 해 충분한 양이 투자되고 특정 투자자의 투자는 각각의 스테이트의 수익에 상호 영향을 미치지 않는 것으로 가정한다. 이것은 편리하지만 거래자에게 그의 투자가 주어진 거래기간 종료시 어떤 영향을 미치는지에 관해 고려하지 않고 각각의 주어진 스테이트의 수익을 창출케 하는 것이다. 표 3.1.19-1의 정보를 이용하여 각각의 스테이트에 다음과 같은 최종수익을 유추할 수 있다.

거래기간 1 :

현재 거래기간 종료일 : 99년 8월 12일

주요 이벤트 : 2000년 8월 15일 오후 4시에 체결되는 엔/달러 환율의 종가

99년 8월 16일 해결을 위한 스포트 프라이스 : 115.55

스테이트	JPY/USD <120 8/15/00	JPY/USD ≥120 8/15/00
마감수익	0.39533	2.5295

실시예의 목적으로 2000년 8월 15일 체결되는 엔/달러의 환율이 120보다 같거나 높은 것을 가정한 스테이트에 거래자가 2833.3만달러를 투자한 것으로 가정한다.

거래기간 2 :

현재 거래기간 종료일 : 99년 8월 13일

주요 이벤트 : 2000년 8월 15일 오후 4시에 체결되는 엔/달러 환율의 종가

99년 8월 17일 해결을 위한 스포트 프라이스 : 116.5

스테이트	JPY/USD <120 8/15/00	JPY/USD ≥120 8/15/00
마감수익	0.424773	2.3542

실시예의 목적으로 2000년 8월 15일 체결되는 엔/달러의 환율이 120보다 낮은 것을 가정한 스테이트에 거래자가 7018.755만달러를 투자한 것으로 가정한다. 두 번째 거래기간은 최종수익은 환율이 120보다 작은 경우임을 주목하라. 이것은 표 3.1.19-1에 나타난 변화에 기인한 것으로 주요 시장의 변화를 가정한 것이다.

거래자는 현재 각각의 거래기간에 투자하고 다음에 나타난 바와 같이 148.07만 달러의 수익을 로크하고 있다.

스테이트	JPY/USD <120 8/15/00	JPY/USD ≥120 8/15/00
수익과 손실 (백만)	$70.18775*.424773-$28.333=$1.48077	$-70.18775+28.333*$2.5295=$1.48077

이 실시예에서 예시적인 거래자는 어떠한 스테이트가 최종적으로 발생하든지간에 이익을 현실화하거나 로크인할 수 있다. 이 수익은 종래의 디지털 콜옵션에 현실화되는 수익과 동일한 것으로 본 발명의 시스템과 방법에서 예시하고 있는 것이다. 이는 또한 이익과 손실의 빈번한 현실화없이도 현실적으로 리스크를 헤지할 수 있다.

바람직한 실시태양으로 의사연속시간 헤징은 일반적으로 헤징거래의 사이즈의 효과가 그의 수익에 실질적 영향을 미치지 않는다는 조건하에 다음과 같은 헤징투자에 의해 성취될 수 있다.

상기 식에서 r_t 는 시간 t에 이루어진 투자에 대한 스테이트의 마감수익

α_t 는 시간 t에 스테이트에 투자된 오리지날 양

{ r}`_{t+1 } ^{ c} 는 시간 t+1에 원래의 투자가 이루어진 스테이트 또는 다른 스테이트 의 마감수익(예를 들면 원래 거래를 헤징하기 위한 스테이트 또는 다 른 컴플멘트 스테이트에 대한)

H 는 헤징 투자의 양이다.

만약 H가 하나 또는 그 이상의 스테이트에 투자된다면, 현실적인 스테이트의 다중 스테이트 배당은 전술한 바와 같은 방법과 절차를 사용하여 이루어진다. H의 표현은 헤징 거래를 위한 투자량을 계산하는 것을 DBAR 불확정 클레임에 의해 투자자가 가능케 한다. 이것은 종래의 시장에서는 매우 복잡하고 어려운 계산이 요구되었던 것이다.

실시예 3.1.20 : 투자와 지불을 위한 가치 유니트

본 명세서에서 이미 전술한 바와 같이 본 발명의 실시태양에 사용된 투자와 지불의 가치 유니트는 예를 들면, 화폐, 물품, 주식 수, 인덱스의 양, 스와프 거래양 또는 부동산의 양과 같은 투자자가 인식할 수 있는 경제적인 가치를 지닌 어느 것이든지 가능하다. 투자된 양과 지불은 같은 유니트임을 필요로 하지 않으며, 이러한 유니트의 결합 또는 그룹일 수 있고, 예를 들면, 25% 금, 25% 오일 배러 및 50% 일본 엔일 수 있다. 전술한 실시예에서는 이와 같은 투자 및 지불의 가치 유니트로서 주로 US 달러를 사용하였다.

실시예 3.1.20은 투자 및 지불 유니트가 주식의 양으로 표현되는 일반적 주 식의 DBAR 불확정 클레임 그룹을 예시한 것이다. 이 실시예에서와 같이 실시예3.1.1에서의 용어와 조건은 MSFT 일반주위에 불확정 클레임 그룹을 사용하는데 사용될 수 있으며, 간략을 위해 실시예 3.1.20에서는 (0,83],(83,88], 및(88,∝]의 세 개의 스테이트만을 나타내었다. 또한 실시예 3.1.20에서는 투자량이 각각의 스테이트의 주식 수이고 교환은 투자시 유력한 시장가격에 의해 전환되었다. 이 실시예에서 지불은 캐노니컬 DRF 방법에 따라 결정되었으며, 이는 거래자가 발생하는 스테이트에 투자된 거래자의 주식의 양에 비례하여 발생하지 않는 스테이트에 투자된 거래자의 주식의 양을 지불받는 것으로 이는 이 때 스테이트에 투자된 총량에 나누어 분배되는 것이다. 거래자의 요구에 따라 주식 수의 유니트의 분배는 다음과 같고, 총 거래량은 10만 주임을 가정한다.

스테이트	거래된 주식의 수	거래된 주식수에 대해 스테이트가 발생시 수익유니트의 소유당 수익
(0,83]	17,803	4.617
(83,88]	72,725	.37504
(88,∝]	9,472	9.5574

예를 들면, MSFT가 만료시 91에 종료되었다면 이 실시예는 세 번째 스테이트가 발생하게 된다. 이 스테이트에 10주를 이전에 투자한 거래자는 지불로서 10*9.5574+10=105.574주를 받게된다. 이것은 거래자의 원래 투자를 포함한 것이다. 다른 두 개의 스테이트에 이미 투자한 거래자는 이 실시예의 캐노니컬 DRF의 적용에 따라 그들의 주식 모두를 잃게된다. 화폐 유니트와 다른 가치유니트에 투자하는 중요한 특성은 이와 관련하여 매우 큰 아웃컴이 그 아웃컴이 근거가 되는 스테이트의 발생에 따라 발생할 수 있다는 것이다. 예를 들면, 이 실시예의 투자 가 달러로 이루어진 경우 스테이트(88,∝]에 달러를 투자한 거래자는 이론적으로는 MSFT의 관찰기간내의 최종가격의 종가가 89 또는 500인지 크게 관심을 갖지 않는다. 그러나, 가치 유니트가 주식 분배의 수인 경우, 최종 아웃컴의 거대가 매우 중요해지고 이는 거래자는 주당 91달러가 넘는 아웃컴 프라이스에 대해 달러로부터 환산된 많은 주식을 지급받게 되는 것이다. 예를 들면, 105.574 소유의 지불은 이 소유의 가치가 105.574 * $91=$9,607.23의 아웃컴 프라이스를 지닌다. 아웃컴 프라이스가 $125를 지닌다면 이는 105.574*125=$13,196.75의 가치를 지니게 되는 것이다.

그러므로, 가격을 지니는 물품에 가치유니트를 이용하여 DBAR 불확정 클레임의 그룹은 스테이트 내의 아웃컴의 거대와 관계없이 스테이트를 위한 고정적 지불을 제공하는 DBAR 불확정 클레임에 비해 추가적 특성을 지니게 된다. 이들의 특성은 종래의 파생상품에 의해 제공되는 것과 유사한 수익 프로파일과 DBAR 불확정 클레임에 의해 가능한 위험성 감소효과를 유용하게 제공할 수 있는 것이다. 예를 들면, 이 실시예에 기재된 DBAR 불확정 클레임 그룹은 종래의 '자산-또는-디지털옵션없음'과 '수퍼쉐어 옵션'로 알려진 파생상품의 거래를 위한 거래자에게 매우 큰 이점을 줄 수 있는 것이다.

실시예 3.1.21 : 임의적 지불 분배의 반복

본 발명의 시스템과 방법의 장점은 바람직한 실시태양으로 거래자가 DBAR 불 확정 클레임 그룹의 정의된 스테이트의 분배에 어크로스하여 지불의 분배를 임의적으로 발생시킬 수 있다는 것이다. 이와 같은 능력은 거래자에게 매우 중요한 것으로 인식되고 따라서 거래자는 주식의 장기 포지션, 채권의 단기 포지션, 외환의 단기 옵션 포지션, 장기 옵션 스트레드 포지션과 같은 전 실시예에서 언급한 종래의 시장에서 발생하는 것에 대한 지불 등을 불확정 클레임으로 반복할 수 있다는 것이다. 더욱이 본 발명의 바람직한 실시태양으로 반복된 지불금의 분배는 종래의 시장에서는 매우 어렵고 비용이 많이 드는 것이였으며 또한 시장형성자가 관련되는 주식이 스톱트 아웃 상태인 경우 그것이 시장 가격 아래로 내려갈 때까지 주식을 파는 것에 의한 장기 포지션을 위한 지불의 분배는 매우 어려운 것이었다. 이와 같은 스톡-로스 주문은 종래 시장에서는 수행하기 매우 어려운 것으로 거래자는 이와 같은 수행이 미리 정해진 가격에 정확히 발생할 때를 충분히 개런티할 수 없는 것이었다.

바람직한 실시태양으로 이미 전술한 바와 같이, DBAR 불확정 클레임 그룹의 스테이트의 분배를 어크로스하여 임의적인 지불 분배를 발생하거나 전사시키는 것은 다중 스테이트 투자의 사용을 통하여 성취될 수 있다. 이와 같은 실시태양에서 투자를 시행하기 전에 거래자는 주어진 스테이트의 분배 속에 각각 또는 일부의 스테이트의 원하는 지불을 상세화시킬 수 있다. 이와 같은 지불은 DBAR 불확정 클레임 그룹의 스테이트의 분배를 어크로스하는 원하는 지불의 분산을 형성한다. 바람직한 실시태양으로 원하는 지불의 분산은 스테이트의 분배에 어크로스 하여 투 자되는 현존하는 주어진 분배를 계산할 수도 있고, 교환에 의해 저장할 수 있다. 또한 이것은 다음과 같은 것을 계산할 수 있다. (1) 원하는 지불 분배를 성취하기 위해 요구되는 총 투자의 량 (2) 투자가 배당되는 관련 스테이트 (3) 원하는 지불 분배가 이루어지기 위해서 각각의 스테이트에 어느 정도 투자를 행해야 하는가 등이다. 바람직한 실시태양으로 다중 스테이트 투자는 교환에 의해 유지되는 서스펜스 계좌에 편입되고 이것은 스테이트의 분배에 어크로스하여 투자된 양의 변화에 따라 스테이트 간에 투자로 재배당된다. 바람직한 실시태양으로 이미 전술한 바와 같이 최종 배당은 수익이 확정되는 거래기간 종료시 이룩된다.

다중 스테이트 투자의 명세에 대한 논의는 다음과 같은 가정 하에 이루어질 수 있다. 즉, 예시적인 거래자는 다중 스테이트 투자의 현실적인 스테이트 중 어느 스테이트가 발생하던지간에 같은 지불을 원하는 것이다. 이와 같은 결과를 얻기 위해 바람직한 실시태양으로 다중 스테이트 투자에 거래자에 의한 투자의 총량은 그렇지 않으면 각각의 현실적인 스테이트 간에 투자된 양의 비율로 현존하는 스테이트에 배당할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 이와 같은 투자는 현실적인 스테이트 변화에 투자하는 양의 상대적인 비율에 따라 거래기간 동안에 같은 절차를 이용하여 재배당된다.

바람직한 실시태양으로 거래자는 현존하는 스테이트의 발생에 관련없이 동일한 지불을 발생하기를 원하지 않는 다중 스테이트 배당을 위한 다중 스테이트 투자 를 할 수도 있다. 한편, 이러한 실시태양에서는 다중 스테이트 투자는 스테이트의 분산에 어크로스하는 거래자의 원하는 지불분포가 매치하기 위해 지불분산을 발생시키려고 하는 것이다. 그러므로, 본 발명의 시스템과 방법은 다중 스테이트 투자의 현존하는 스테이트 안에 그렇지 않으면 투자되는 양의 비율에 따라 배당되는 다중 스테이트 투자의 투자량을 반드시 요구하는 것은 아니다.

이전에 본 명세서에서 언급한 노테이션이 본 발명에 따라 DBAR 불확정 클레임 그룹을 성취하기 위한 지불의 임의적 분배를 되풀이하기 위해 바람직한 예로 기술될 수 있다. 여기에 다음의 추가 노테이션이 사용된다.

A_i,* 는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 n 스테이트 각각에 거래자 i에 의한 투자를 포함하는 매트릭스 A의 i번째 로우를 표시한다.

바람직한 실시태양으로 스테이트 분배에 어크로스하여 원하는 지불을 성취하기 위한 모든 스테이트의 투자의 양의 배당은 다음 방법에 의해 계산될 수 있고, 이 때 사용하는 컴퓨터 코드 리스트는 표 1(또는 당업자가 알기 위한 균등한 것들) 또는 DBAR 불확정 클레임 그룹에 이미 투자된 총량에 이에 상대적으로 적은 거래자 다중 스테이트 투자가 있는 경우에 다음과 같은 예측이 가능하다.

{A }`_{i,* } ^{ T}= { PI }^{-1 }* {P }`_{i,* } ^{ T}

상기 식에서 매트릭스 Π위의 -1의 표시는 매트릭스가 인벌스 기능을 함을 나타낸다. 그러므로 이러한 실시태양에서 임의적 지불 분포를 생성하기 위해 투자된 양은 (a) 디아고날 위의 각각의 스테이트에 지불 유니트의 디아고날 매트릭스의 인벌스(지불유니트는 거래기간의 주어진 시간에 투자된 양으로부터 결정되는 곳) (b) 거래자의 원하는 지불을 함유하는 벡터를 곱함으로써 추정될 수 있다. 상기의 방정식은 원하는 지불 분포를 위해 투자된 양은 지불 분포 그자체 (P_i,*)로 작용하고 스테이트의 분산에 어크로스하여 투자된 양으로 기능한다.(디아고날에 따라 유니트당 지불을 포함하는 오프 다이아고날에 따라 제로인 매트릭스 Π를 형성하는 것에 이용됨) 그러므로, 바람직한 실시태양으로 각각의 스테이트에 투자된 양의 배당은 원하는 지불이 변화하거나 만약, 분산에 어크로스하여 투자된 양이 변화할 경우, 변화하게 된다. 그렇지 않으면, 여러 스테이트에 투자된 양이 거래기간 동안 변화가 예측됨에 따라 바람직한 실시태양으로 이미 전술한 바와 같이 이러한 변화에 대응하여 서스펜스 계좌가 투자금액 A_i,*를 재배당한다. 바람직한 실시태양으로 거래기간 종료시 최종 배당은 스테이트의 분배를 어크로스하여 투자된 양을 사용하여 결정된다. 최종 배당은 표 1에 나타난 컴퓨터 코드 리스트를 사용하여 이터레이티브 4차 해법을 사용하여 수행된다.

실시예 3.1.21은 실시예 3.1.1로부터 이벤트, 종료기준, 정의된 스테이트, 거래기간 및 다른 관련 정보 등을 이용하여 임의적 지불분포를 발생시키는 기법을 예시한 것이다. 이 때 다중 스테이트 투자는 이미 이루어진 총 투자에 비해 상대 적으로 적은 것으로 가정한다. 실시예 3.1.1에서는 예시적인 투자는 만료일 99년 8월 19일에 MSFT 주식의 종가를 표시하는 스테이트의 분산에 어크로스하여 투자하는 것을 나타낸다. 이 예에서 투자의 분산은 만료일 하루 전인 99년 8월 18일에 예시되어 있고, MSFT의 이 날 가격은 85로 주어졌다. 실시예 3.1.21에서는 거래자가 본 발명에 따라 DBAR 불확정 클레임 그룹에 다음과 같은 방법으로 투자하는 것을 가정한다. MSFT의 가격 80 ~ 90 사이에서 소유하고 있는 결과로부터 수익 또는 손실을 되풀이하는 것이다. 다시 표현하면, 거래자는 MSFT의 종래의 장기 포지션을 되풀이한 것으로 이것의 매도 오더는 MSFT가 80 또는 90 사이에 있을 때 행해질 수 있도록 제한을 가한 것이다. 예를 들면, 99년 8월 19일 MSFT의 종가가 87이라면, 거래자는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 적절한 투자로부터 이 달러의 수익을 예측할 수 있다. 실시예3.1.1에 정의된 스테이트를 사용하여 이러한 수익은 스테이트가 가능한 종가 범위를 포함하도록 정의되어 있기 때문에 가능한 것이다.

바람직한 실시태양으로 스테이트의 투자는 스테이트 내의 실제적인 아웃컴에 관계없이 같은 수익을 갖는다. 그러므로, 실시예 3.1.2에서는 거래자가 그의 종래 포지션으로부터 수익 손실의 적절한 되풀이를 수락하는 것으로 하고, 오직 디스크레타이제이션 실수에 종속하는 것으로 본다. 실시예 3.1.21을 위해 바람직한 실시태양으로 스테이트 내에 실제적인 아웃컴에 상응하는 수익과 손실은 확률 유니트에 측정된 스테이트의 상한 하한 바운더의 사이에서 정확하게 내려가도록 가격과 관련하여 결정되어진다. 실시예 3.1.21에서는 다음의 원하는 지불이 각각의 스테 이트에 투자된 스테이트의 양을 계산할 수 있고 이를 지불을 실현하기 위한 투자의 양이 결정된다.

표 3.1.21-1

스테이트	스테이트 평균($)	원하는 지불($)	원하는 지불을 발생시키기 위한 투자($)
(0,80]	NA	80	0.837258
(80,80.5]	80.33673	80.33673	0.699493
(80.5,81]	80.83349	80.83349	1.14091
(81,81.5]	81.33029	81.33029	1.755077
(81.5,82]	81.82712	81.82712	2.549131
(82,82.5]	82.32401	82.32401	3.498683
(82.5,83]	82.82094	82.82094	4.543112
(83,83.5]	83.31792	83.31792	5.588056
(83.5,84]	83.81496	83.81496	6.512429
(84,84.5]	84.31204	84.31204	7.206157
(84.5,85]	84.80918	84.80918	7.572248
(85,85.5]	85.30638	85.30638	7.555924
(85.5,86]	85.80363	85.80363	7.18022
(86,86.5]	86.30094	86.30094	6.493675
(86.5,87]	86.7983	86.7983	5.59628
(87,87.5]	87.29572	87.29572	4.599353
(87.5,88]	87.7932	87.7932	3.611403
(88,88.5]	88.29074	88.29074	2.706645
(88.5,89]	88.78834	88.78834	1.939457
(89,89.5]	89.28599	89.28599	1.330046
(89.5,90]	89.7837	89.7837	0.873212
(90,∝]	NA	90	1.2795

표 3.1.21-1의 맨 오른쪽 컬럼은 상기한 바와 같은 매트릭스 계산의 결과이다. 실시예 3.1.21를 위한 매트릭스 Π의 구축에 사용되는 지불은 각각의 스테이트를 위해 실시예 3.1.1에 나타난 수익의 하나를 더한 것이다.

본 발명의 시스템과 방법에 따라 예를 들면, 장기 포지션, 단기 포지션, 스트레드 옵션 등과 같은 지불과 수익의 프로파일을 임의적으로 성취하기 위해 사용할 수 있다. 한편, 본 명세서에 기재된 방법의 제한된 의무와 장점등을 유지할 수도 있다.

이미 전술한 바와 같이 만약, 많은 거래자가 다중 스테이트 투자를 한다면 바람직한 실시태양으로 이터레이티브 절차가 이들의 각각의 실존하는 스테이트의 다중 스테이트 투자 모두를 배분하는데 사용된다. 이미 전술하고, 당업자에게 명백한 컴퓨터 코드는 거래자에게 원하는 지불분배를 이룩할 수 있는 투자의 분배를 위해 현존하는 스테이트에 관한 다중 스테이트 투자를 배당하는 것을 수행하기 위해 사용될 수 있다.

3.2 DBAR 포트폴리오

여러 가지 이벤트에 기반을 둔 다수의 DBAR 불확정 클레임 그룹을 하나의 포트폴리오로 결합하는 것이 바람직하다. 이 방법으로 거래자는 단일 이벤트에 상응하는 정의된 스테이트의 분산 뿐만아니라 포트폴리오 내에서 현존하는 클레임 그룹 모두에 상응하는 스테이트의 분산에의 투자를 가능케한다. 바람직한 실시태양으로 이러한 방법으로 투자된 양에 대한 지불은 각각 서로다른 DBAR 불확정 클레임 그룹에 관련하여 모든 스테이트의 아웃컴과 비교되는 기능을 지닌다. 이와 같은 비교는 다른 퀄리티, 파라메타 또는 아웃컴 스테이트의 특징(예를 들면, 각각의 불확정 클레임 그룹에 대한 각각의 유가증권의 거대한 변화) 뿐만 아니라 불확정 클레임의 각각의 그룹의 분배의 아웃컴 스테이트에 대한 투자의 양에 기초한 것이다. 이와 같은 방법으로 더욱 복잡하고 다양한 지불과 수익의 프로파일이 본 발명의 시스템과 방법을 사용하여 성취될 수 있다. 수요재배당기능(DRF)의 바람직한 실시 태양으로 DBAR 불확정 클레임의 포트폴리오를 조작할 수 있고, 이러한 포트폴리오를 DBAR 포트폴리오 또는 DBARP로 언급된다. DBARP는 DBAR 불확정 클레임의 바람직한 실시태양으로 본 발명에 따라 다중 스테이트 또는 다중 이벤트 DRF에 근거를 둔 것이다.

DBARP의 바람직한 실시태양으로 다른 금융상품에 관련된 다른 이벤트를 포함한다. DRF는 포트폴리오 내에 각각의 불확정 클레임을 위한 수익을 다음과 같은것에 의해 결정한다. (ⅰ) 주요 금용상품에 각각의 실제적인 거대한 변화 (ⅱ) 각각의 스테이트에 분포내에서 어느 정도 투자되었는가 등이다. 일반적 주식과 같은 금융상품에 대량의 투자는 상응하는 DBAR 불확정 클레임의 긴쪽의 정의된 스테이트에 수익을 제공한다. 투자된 양과 특정한 스테이트로부터의 수익 사이에 바람직한 실시태양의 역의 관계가 주어지면, DBAR 포트폴리오의 이점 중 하나는 투기적 거품에 반응하지 않는다는 것이다. 더욱 상세하게는 바람직한 실시태양으로 긴 측면의 거래의 내시브 인프럭스는 짧은 측면 스테이트의 수익을 증가시킨다. 그러므로 스테이트 속에 투자의 매력과 수익은 증가하게 된다.

다음과 같은 노테이션이 DBARP의 더욱 바람직한 실시태양을 위해 사용된다.

μ_i 는 금융상품 i의 실제변화 크기이다.

W_i 는 금융상품 i의 성공적인 투자량이다.

L_i 는 금융상품 i의 비성공적인 투자량이다.

f는 시스템 거래비용이다.

L은 총 손실의 합으로,

이다.

r_i 는 성공적인 거래의 평균 수익으로

이다.

{ pi }`_{ i} ^{ P} 는 성공적인 투자의 금융상품 i의 투자된 유니트당 지불이다.

{ r}`_{i } ^{P } 은 성공적인 투자의 금융상품 i의 투자된 유니트당 수익이다.

DEARP의 바람직한 실시태양의 지불 원칙은 성공적인 투자로부터 수익을 극대화시키고 비성공적인 투자로부터 수익을 최소화시켜 성공적인 투자의 부분을 증진시켜 수익을 창출하는 것이다. 그러므로, 바람직한 실시태양으로 상대적으로 밝게 거래된 금융상품 위에 큰 현실적 수익은 비성공적인 투자의 높은 부분에 배분으로부터 좋은 영향을 줄 것이다.

아래에서 설명하는 것처럼 유가증권을 어크로스 시켜 수익의 상호관계는 DBARP의 수익과 지불을 결정하는데 매우 중요하다.

본 발명에 따른 DBARP 오퍼레이션을 예시한다. 이러한 실시예의 목적으로 포트폴리오는 두 개의 주식을 즉, IBM과 MSFT를 함유하고 다음과 같은 정보가 적용된다. (예를 들면, 미리 예정된 종료기준)

거래시작일 : 99년 9월 1일

만료일 : 99년 10월 1일

현재 거래기간 시작일 : 99년 9월 1일

현재 거래기간 종료일 : 99년 9월 5일

현재일 : 99년 9월 2일

IBM 시가 : 129

MSFT 시가 : 96

IBM과 MSFT는 모두 배당금 없음

거래비용 없음

이 실시예에서 스테이트는 거래자가 IBM과 MSFT에 투자할 수 있도록 설계되어 있으며, 기간 동안에 모두 디프리시에이트 하거나 어프리시에이트 할 수 있다. 또한, 여러 스테이트에 투자된 양의 분산은 현재 거래기간의 거래 종료에 따라 다음과 같은 것을 가정한다.

금융상품	디프리시에이트 스테이트	어프리시에이트 스테이트
MSFT	1억 달러	1억2천 달러
IBM	8천만 달러	6천5백만 달러

투자된 양은 높은 가능성으로 MSFT는 어프리시에이트되고 IBM은 디프리시에이트 될 것으로 예측한다. 이러한 실시예의 목적으로 만료일은 99년 10월 2일로 가정하고 가격에 따른 현실적인 아웃컴은 다음과 같이 관측된다.

MSFT : 106(10.42% 어프리시에이트)

IBM : 127(1.55% 디프리시에이트)

이 실시예에서 $ 100+ $65=$165밀리언이 비성공적인 투자로부터 성공적인 투자로 분산되고 성공적인 투자를 위해 MSFT의 상대적인 퍼포먼스는 (10/42/(10.42+1.55)=.871)이고 이것은 IBM (1.55/10.42+1.55)=.229)보다 높다. 바람직한 실시태양으로 87.1%의 수익이 성공적인 MSFT 거래자에게 배당되고 나머지는 IBM 거래자의 몫이 된다. 다음과 같은 수익을 각각의 스테이트로부터 계산된다.

MSFT : 1억 2천만달러의 성공적인 투자가 .871*$165백만=$143.72백만의 지불을 산출한다. 성공적인 투자자의 수익은

이다.

IBM : 8천만달러의 성공적인 투자가 (1-.871)*$165백만=$21.285백만의 지불을 산출한다. 성공적인 투자자의 수익은

이다.

바람직한 실시태양으로 이 실시예의 수익은 DBAR 불확정 클레임 그룹 각각에 투자된 양 뿐만아니라 금융상품의 가격의 변화의 크기 및 경제적으로 중요한 이벤트의 가치에도 기능을 하는 것이다. 이의 상세한 예로서 MSFT 거래자는 높은 수익을 받고 그 이유는 MSFT가 IBM 보다 더욱 중요하게 아웃퍼폼됐기 때문이다. 다른 말로 표현하면 MSFT 장기는 IBM 단기보다도 더욱 정교한 것이다.

DBARP의 조작은 MSFT 및 IBM의 가격의 변화크기에 따라 더욱 가정할 수 있다. 예를 들면, MSFT는 10% 오르고 IBM은 10% 내리며 다른 가정은 같다고 가정한다. 이 시나리오에 있어서, 1억 6천 5백만달러의 수익이 비성공적인 투자로부터 분산되며 그러나 IBM과 MSFT의 성공적인 투자는 균등하게 배당되거나 각각에게 8천 2백 5십만달러이다. 이 시나리오 하에서 수익은

MSFT :

IBM :

이 시나리오에서 IBM의 수익은 MSFT의 투자로부터 수익보다 1.5배이고, DBAR 불확정 클레임의 IBM 그룹에는 MSFT 그룹보다 적게 투자된다.

이러한 결과는 본 발명의 바람직한 시스템과 방법은 큰 투자의 투자자에게 인센티브를 주며, 유동성을 증진시키고 이는 거래자의 예측에 부합하기 위하여 충분한 양의 투자가 집합됨을 필요로 하는 것이다.

이 실시예의 지불은 관련된 주식의 규모변화 뿐만아니라 이러한 변화간에 상호관련성에도 의존한다. 이러한 예측되는 변화와 상관관계의 통계적인 예측은 예측되는 각각의 거래기간 종료시 수익과 지불을 계산할 수 있다. DBAR 범위 파생상품보다도 더욱 정교한 그 어느 곳에 대한 투자도 이미 언급한 바와 같이 본 발명의 명세서로부터 당업자가 용이하게 실시할 수 있다.

DBARP의 예로서 주요한 유가증권의 종가에 상응하는 것을 예시하였다. 본 발명은 이러한 경제적 중요성을 지니는 이벤트의 어느 곳에도 적용할 수 있으며, 예를 들면, 이자율, 경제적 통계, 부동산 임대 등과 같은 곳에도 DBARP를 적용할 수 있다. 덧붙여 DBARP의 사용을 위한 DRF의 다른 형식은 본 발명의 명세서에 기재된 사항으로부터 당업자가 용이하게 실시할 수 있을 것이다.

4. 위험성 계산

본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹의 또다른 이점으로 거래자, 시장 위험성관리자 및 다른 이익 집단에게 투명한 위험성계산을 제공할 수 있다는 것이다. 이러한 위험성은 하기 하는 바와 같이 시장위험성과 신용위험성을 포함하는 것이다.

4 . 1 시장 위험성

시장위험성 계산은 거래자가 활성적인 포트폴리오의 적용 가능한 이익과 손실의 분배 가능성에 관한 정보를 지니기 위해서 전형적으로 수행된다. DBAR 불확정 클레임그룹에 관련된 모든 거래를 위해, 거래자는 예를 들면, 이익과 손실의 바닥 5 퍼센타일에 관련된 달러 손실에 관해 알기 원한다. 바닥 5 퍼센타일은 거래자가 알기 원하는 손실에 95% 신뢰도로 상응하고 이를 초과하지 않는다. 본 명세 서에서는 각개의 투자에 대한 특정한 통계적 신뢰성(예를 들면 95%, 99%)과 관련하여 발생하는 손실은 캐피탈-at-리스크(CAR)로 표시된다. 본 발명의 바람직한 실시태양으로, CAR이 개인적 투자뿐만아니라 동일한 이벤트 또는 다수의 이벤트에 관련된 다수의 투자에 관련하여서도 계산 될 수 있다.

금융산업에서 CAR을 계산하는 세 가지 일반적인 방법이 통용되고 있다. (1) Value-at-Risk("VAR"), (2) 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS), (3) 히스토리컬 시뮬레이션(HS) 등이다.

4 .1.1 Value-at-Risk 기법을 사용한 Capital-at-Risk의 결정

VAR은 거래자 그룹을 위한 가격변화의 관련성과 표준편차의 계산에 사용되는 일반적인 방법이다.

이러한 표준편차와 상호관련성은 역사적 데이터로부터 계산할 수 있다. 표준편차 데이터는 각각의 거래를 위한 CAR을 계산하기 위해 전형적으로 사용된다.

본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹에 VAR의 사용을 도시하기 위해 다음과 같은 가정이 필요하다. (i) 예를 들면 거래자는 IBM의 100달러와 같이 종래의 주식 매입을 한다. (ⅱ) 이전의 계산된 표준편차 데이터를 이용하여 IBM의 1년 편차는 30%임을 결정한다. (ⅲ) 통상적인 경우처럼 IBM주가의 변동은 정상분포를 지닌다. (ⅳ) 사용되는 손실의 퍼센타일은 바닥 5 퍼센타일이다. 표준 테이블 로부터 바닥 5 페센타일의 손실은 약 1.645 표준편자와 상응하고 이 경우 CAR은 --IBM 포지션의 손실은 95% 신뢰도를 초과하지 않는다.-- 30%*1.645*$100, 또는 $49.35 이다. 유사한 계산으로 유사한 가정하에 GM의 $200 포지션을 구할 수 있고 이때 GM의 CAR은 $65.50 이다. 만약 이에 의해서 계산된 IBM과 GM의 주식 가격간의 상호관련 지수가 ζ 이면, IBM과 GM을 모두 포함하는 포트폴리오의 CAR은 다음과 같이 표시될 수 있다.

여기서 α는 달러 투자이며, σ는 표준편차이고 ζ는 상호관련지수 이다.

이러한 식은 다음과 같은 매트릭스 폼으로 종종 표현된다.

C 는 주요한 이벤트의 상관관계 매트릭스이다.

w 는 포트폴리오 내에서 각각의 활성 포지션을 위한 CAR을 포함하는 벡터이다.

w^T 는 W의 트랜스포즈이다.

바람직한 실시태양으로 C는 y x y 의 매트릭스이고, y는 포트폴리오내의 활성 위치 넘버이고 C의 엘레먼트는 다음과 같다.

바람직한 실시태양으로, 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹의 VAR 메소돌로지를 수행하기 위한 몇 가지 단계가 필요하다. 이러한 단계는 우선 개요를 적은 후 그의 상세 내용은 추후 제공된다. 그 단계는 다음과 같다.

(1) DBAR 불확정 클레임그룹의 정의된 스테이트에서의 분배가 시작되고, 주어진 스테이트 내의 각각의 투자를 위한 가치 유니트(예를 들면 달러)의 수익의 표준 편차를 계산한다.

(2) DBAR 불확정 클레임그룹에서 모든 투자에 대한 수익의 표준편차를 얻기 위하여, 각각의 스테이트의 수익의 표준편차와 스테이트의 동일한 분배 속의 스테이트를 위한 수익의 상호 관련성 매트릭스를 이용한 매트릭스 계산을 수행한다.

(3) 원하는 손실의 퍼센타일과 일치시키기 위하여 상기 스텝 (2)의 각각의 투자로부터 계산을 통해 수치를 조절한다.

(4) 명백한 DBAR 불확정 클레임의 수에 균등한 디멘전을 지니는 각각의 명백한 DBAR 불확정 클레임의 포트폴리오 벡터를 위해 스텝 (3)에서 계산된 넘버를 조정한다.

(5) 포트폴리오 내에서 각각의 DBAR 불확정 클레임을 위한 주요한 이벤트의 쌍과의 상관관계를 포함하는 상관관계 매트릭스를 창출한다.

(6) w의 제품의 제곱근을 계산하고 스텝 (5)의 상관관계 매트릭스를 계산하며 w의 트랜스포즈를 계산한다.

포트폴리오내의 DBAR 불확정 클레임그룹 모두를 위한 원하는 손실의 퍼센타 일을 상용하여 CAR이 계산된다.

바람직한 실시태양으로, 상기 (1)-(6)단계의 VAR 측정 방법은 다음과 같이 임의의 DBAR 불확정 클레임그룹에도 적용할 수 있다. 이와 같은 방법을 도시하기 위해 모든 투자는 이미 전술한 바와 같이 캐노니컬 DRF를 사용하여 DBAR 범위 파생상품 임을 가정한다. 이와 같은 분석법은 DRF의 다른 형식에도 적용된다.

단계(1)에서 각각의 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 각각의 스테이트 i에 투자된 총량의 유니트당 수익의 표준편차를 다음과 같이 계산한다.

σ_i 는 각각의 스테이트 i에 투자된 양의 유니트당 수익의 표준편차이다. T_i는 스테이트i에 투자된 총량이다. T는 스테이트의 분배에 거슬러 투자된 양의 총합계이다. q_i는 T 및 T_i로부터 유도된 스테이트 i의 발생가능성을 의미한다. r_i는 스테이트 i에 투자된 유니트당 수익을 의미한다. 바람직한 시스템으로 표준편차는 각각 스테이트에 투자된 총량과 스테이트의 분배를 거슬러 투자된 총량의 기능을 한다. 그리고 이것은 스테이트를 위한 유니트 수익의 제곱근과 동일하다. 만약 α_i가 스테이트 i에 투자된 양이라면 α_i*σ_i는 각각 스테이트 i를 위해 투자된 총량 유니트(에를 들면, 달러)의 표준편차를 나타낸다.

단계 (2)는 DBAR 불확정 클레임그룹에 총투자를 위한 표준편차를 계산하는 것이다. 이 단계 (2)는 DBAR 불확정 클레임그룹을 위해 동일하게 분배된 스테이트 내에서 모든 가능한 쌍의 스테이트 간에 상관관계를 계산하는 것을 시작으로 한다. 캐노니컬 DRF를 위해 상관관계는 다음과 같이 계산된다.

여기서 ρ_ij는 스테이트 i와 스테이트 j간에 상관관계를 나타낸다. 바람직한 실시태양으로 각각의 스테이트의 수익은 하나의 스테이트의 발생(성공적인 투자)가 다른 스테이트의 발생(비성공적인 투자)을 배제시키려 하기 때문에 음성적으로 상관관계를 지닌다. 만약 스테이트의 분배내에 오직 2개의 스테이트만 존재한다면 그때 T_j=T-T_i이고 상관관계 ρ_ij는 -1이다. 만약 i와 j의 오직 2개의 스테이트만 존재한다면 스테이트 i의 투자는 성공적이고 스테이트 j의 투자는 비 성공적이며 또는 그 반대이다. 2개 이상의 스테이트가 존재하는 경우 바람직한 실시태양은 상관관계가 0내지 -1사이의 범위에서 떨어지는 것이다(하나의 스테이트가 1과 같은 확률을 지닐 경우에만 상관관계는 정확히 0이 됨). VAR 메소돌로지의 단계 (2)에서 상관지수 ρ_ij는 DBAR 불확정 클레임그룹의 정의된 스테이트의 수와 동일한 수의 로우와 컬럼을 지닌 매트릭스 C_s(s 첨자는 동일한 이벤트를 위한 스테이트간의 상관관계를 표시함)를 의미한다. 다이아고날에따른 l'를 포함하는 상관관계 매트 릭스는 서로 대칭적이다. 매트릭스의 i번째 로우와 j번째 컬럼의 엘레멘트는 ρ_ij와 동일하다. 상기 단계 (1)에서 n x1 벡터 U는 DBAR 불확정 클레임그룹 속에서 스테이트의 수인 n과 동일한 차원으로 구축되어 있으며 각각 엘레멘트 U는 α_i*σ_i와 동일하다. 표준편차 w_k는 DBAR 불확정 클레임의 k번째 그룹으로 정의되는 스테이트내에 분배 안에서 모든 투자로부터의 수익을 의미하는 것이고, 다음과 같이 계산된다.

단계 (3)은 바람직하거나 또는 수용할 수 있는 손실의 퍼센타일에 상응하는 포트폴리오 내에서 모든 DBAR 불확정 클레임그룹을 위해 표준편차 w_k의 계산된 것을 조정하는 것이다. 이를 도시하기 위해 투자수익은 정규분포기능을 하는 것을 가정하고 95% 통계적 신뢰성의 손실이 바람직하며 각각의 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 수익의 표준편차 w_k는 1.645를 곱할 수 있다. 이는 바닥 5퍼센타일에 상응하는 표준정규분포 안에서 표준 편차 수이다. 정규분포가 도시적인 목적에서 사용될 수 있고 다른 형태의 분포(예를 들면, Student T 분포)를 이익의 어떤 퍼센타일과 상응하여 표준편차의 수를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 상기한 바와 같이 DBAR 불확정 클레임그룹의 수행을 위한 캐노니컬 DRF의 바람직한 실시태양에서는 손실할 수 있는 양의 최대치는 투자한 양이다.

이를 위해서 표준편차는 최대한의 손실 퍼센타일(에를 들면, 바닥 5) 또는 총 투자량 중 작은 것에 상응하도록 표준편차의 멀티플을 반영시킨 CAR 가치로 대체시킴에 의해 각각의 이벤트에 대한 표준편차를 업 데이트 시켜야 한다.

단계 (4)는 DBAR 불확정 클레임의 m그룹의 각각을 위한 단계 (4)를 발전시킴으로서 조정된 w_k를 지님을 특징으로 하고 이들을 y x1 차원 컬럼 벡터와 w_k, k=1..y를 포함하는 각각의 엘레멘트 w로 정렬되어야 함을 포함한다.

단계 (5)는 대칭적 상관관계 매트릭스의 발전을 포함하는 것으로 C_e는 DBAR 불확정 클레임그룹의 수에 동일한 수의 로우와 컬럼을 지니는 것이고, y는 거래자가 하나 또는 그 이상의 투자를 하는 것이다. 상관관계 매트릭스 C_e는 과거 데이터로부터 예측할 수 있고 또는 더욱 직접적으로 외국환율, 이자율, 평형 인덱스, 코모디티, 및 JP Morgan's RiskMetrics 데이터 베이스로부터 입수 가능한 다른 금융상품간의 상관관계 매트릭스로부터 입수할 수 있다. 매트릭스 C_e를 위한 상관관계의 다른 정보는 통상의 지식을 가진 자가 입수할 수 있다. 상관관계 매트릭스 C_e의 대각선을 따라, 매트릭스의 i번째 로우와 j번째 컬럼의 엔트리는 포트폴리오 내에서 DBAR 불확정 클레임의 m 활성그룹 속의 가능한 모든 쌍을 위해 i번째 및 j번째 DBAR 불확정 클레임을 한정하기 위한 i번째 및 j번째 사이의 이벤트의 상관관 계를 포함하는 것이다.

단계 (6)에서 DBAR 불확정 클레임의 m 그룹의 전체 포트폴리오를 위한 CAR이 단계 (4)의 벡터 w 및 그의 트랜스포즈 w^T로 어레이된 w_k를 이용하여 다음의 매트릭스 계산법을 수행함으로서 알 수 있게 된다.

DBAR 불확정 클레임그룹의 포트폴리오를 위한 이러한 CAR가치는 상기한 단계 (1)-(6)에서 사용된 통계적 신뢰성과 관련하여 그 이상 초과하지 않는 손실의 양을 결정한다(예를 들면, 본 도시에서 95%).

실시예 4 .1.1-1: VAR-기반 CAR 계산

VAR-기반 CAR의 실질적인 계산예를 다음과 같이 도시한다. 예로서 두 개의 일반적인 주식 IBM 과 GM을 캐노니컬 DRF법으로 DBAR 범위 파생 불특정 클레임그룹 2개를 포함하는 것을 예시한다. 이러한 예로서 다음과 같은 가정을 행한다. (i) DBAR 불확정 클레임그룹 2개의 각각에 정의된 스테이트와 같은 주요한 관련성이 있는 이벤트가 한달 후에 각각의 주식의 종가에 반영된다. (ⅱ) 그 날에 종가에 가능한 범위에 상응하도록 각각의 이벤트에 3개의 정의된 스테이트 '낮음', '중간', 및 '높음'만 지닌다. (ⅲ) 3개의 각각의 스테이트에 대한 IBM과 GM의 최후 수익은 미국 달러로(4, .6667, 4) 와 (2.333, 1.5, 2.333)이다. (ⅳ) 교환비용은 제로이다. (ⅴ) 불확정 클레임의 IBM그룹을 위해서 거래자는 낮음 상태에 1달러를 투자하고, 중간 상태에 3달러를 투자하고 높음 상태에 2달러를 투자한다. (ⅵ) 불확정 클레임의 GM그룹을 위해서는 투자자는 1달러를 중간 스테이트에 단일 투자한다. (ⅶ) 바람직하거나 수용할 수 있는 손실의 퍼센타일은 5 퍼센타일 이고 정규분포를 가정한다. (ⅷ) IBM과 GM의 가격 변동에 따른 예측되는 상관관계는 0.5 이고 각각의 주식의 분배상태에 어크로스한다.

상기한 바와 같은 단계 (1)-(6)은 실시예의 CAR을 계산하기 위해 VAR을 수행하여야 한다. 단계 (1)로부터 IBM과 GM의 불확정 클레임 그룹을 위한 각각의 스테이트에 투자된 양의 유니트당 수익의 표준편차는 각각 (2, .8165, 2) 및 (1.5274, 1.225, 1.5274)이다. 상기 단계 (1)에 대응하여 불확정 클레임 각각의 그룹에 각각 스테이트에서 투자된 양은 α_i이고, 투자 당 스테이트 수익의 표준편차로 이미 계산된 것 σ_i 에 의해 곱해진다. 그러므로 각각의 클레임에 대한 스테이트당 수익의 표준편차는 IBM그룹의 경우 (2, 2.4495, 4)이고, GM그룹의 경우 (0, 1.225, 0)이다.

상기 단계 (2)에 대응하여 이 실시예에서 DBAR 불확정 클레임의 2개 그룹의 각각은 각 스테이트 쌍간에 상관관계 매트릭스 C_s를 다음과 같이 구할 수 있다.

상기 식에서 왼쪽 매트릭스는 불확정 클레임의 IBM그룹을 위한 스테이트 수익을 각각의 쌍간에 상관관계를 나타내는 매트릭스이고, 오른쪽 매트릭스는 불확정 클레임의 GM그룹을 위한 스테이트 수익을 각각의 쌍간에 상관관계를 나타내는 매트릭스이다.

상기 단계 (2)에서도 2개의 불확정 클레임 그룹을 위해 달러로 스테이트당 수익의 표준편차를 α_iσ_i 로 나타내고 이 실시예에서 각각의 투자는 3개(스테이트의 수)의 차원으로 된 벡터로 배열할 수 있다.

상기 식에서 왼쪽 벡터는 불확정 클레임의 IBM그룹을 위한 스테이트 수익의 달러당 표준편차를 나타내는 것이고, 오른쪽 벡터는 불확정 클레임의 GM그룹을 위한 스테이트 수익의 달러당 표준편차를 나타내는 것이다. 상기 단계 (2)에 대응하여 2개의 불확정 클레임그룹 각각에 투자 모두를 위한 총 표준편차를 계산하는 매트릭스 계산을 행할 수 있다.

상기 식에서 왼쪽의 양은 불확정 클레임의 IBM그룹 분포에 대한 모든 투자의 표준편차이고, 오른쪽의 양은 불확정 클레임의 GM그룹 분포에 대한 모든 투자의 상응하는 표준편차이다.

상기 단계 (3)에 대응하여, w₁ 과 w₂ 는 각각 1.645를 곱함으로서 조정될 수 있다(정규분포를 가정시 바닥 5 퍼센타일의 CAR손실에 상응하는). 그리고 (a) 결과적인 가치 (b) 손실을 볼 수 있는 최대량으로 예를 들면 불확정 클레임 각각의 그룹 모두 스테이트에 투자된 양 중에서 적은 것을 취할 수 있다.

w₁ = min(2*1.645, 6) = 3.29 w₂ = min(2*1.225, 1) = 1

상기 식에서 왼쪽의 양은 IBM그룹의 불확정 클레임 분산에 어크로스하여 투자된 수익의 표준편차를 조정한 양이고 오른쪽 양은 GM그룹의 불확정 클레임의 투자에 상응하는 양이다. 이 2개의 양은 즉 w₁ 과 w₂은 각각의 DBAR 불확정 클레임을 위한 각각의 그룹에서 CAR치를 나타내고 이것은 통계학적 신뢰성 95%에 상응하는 것이다. 다시 표현하면 정규분포가정은 스테이트 수익에 대해 유효성을 지니게 하고 예를 들면, 거래자가 95% 확신감을 지니게 하며 IBM그룹의 불확정 클레임에 대한 손실은 $3.29를 초과하지 않는다.

상기에서 기재한 VAR의 단계 (4)에 앞서 w₁ 과 w₂는 2차원을 지니는 벡터로 대위 시키고, 거래자의 포트폴리오 내에서 DBAR 불확정 클레임그룹의 수에 상응하 는 것이다.

단계 (5)에 따라 2개의 로우와 2개의 컬럼을 지니는 상관관계 매트릭스 C_e는 히스토리컬 데이터 또는 통상의 지식을 가진 자가 입수할 수 있는 다른 데이터(예를 들면, RiskMetrics)로부터 예측되는 것이다. IBM과 GM간의 가격차이간의 예측되는 상관관계를 0.5로 일정하다고 가정하면, 주요한 이벤트에 대한 상관관계 매트릭스는 다음과 같다.

단계 (6)에 선행하여 매트릭스 멀티플리케이션이 w의 트랜스 포즈에 의해 또는 w에 의해 프리-, 포스트- 멀티플라잉 C_e를 수행한다. 이에 따라 제품의 제곱근을 구한다.

이것은 예를 들면, IBM그룹의 불확정 클레임에 3개의 투자와 GM그룹의 불확정 클레임에 1개의 투자를 포함하는 포트폴리오로서 거래자는 95%의 통계적 신뢰성을 지니고, 그는 $3.89를 초과하는 손실을 입지 않는 것을 의미하는 것이다.

4 .1.2 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용한 Capital-at-Risk의 결정

몬테카를로 시뮬레이션(MCS)은 CAR을 계산하기 위해 금융분야에서 빈번히 사용하는 또다른 기법이다. MCS는 주어진 금융상품에 많은 시나리오를 대표하는 시뮬레이션을 사용하고 있고, 각각의 대표되는 시나리오에 의해 이익과 손실을 계산하고 시나리오 이익과 손실의 분포를 분석할 수 있다. 예를 들면, 시나리오 이익과 손실의 바닥 5 퍼센타일의 분포는 그것을 초과하지 않는 95%신뢰성으로 거래자에게 제공된다. 바람직한 실시태양으로 MCS기법은 다음과 같은 DBAR 불확정 클레임의 포트폴리오를 위한 CAR계산에 적용될 수 있다.

MCS기법의 단계 (1)은 종래의 경제학적 기법, 예를 들면, GARCH법과 같은 방법을 상용하여 주요한 DBAR 불확정 클레임상의 이벤트를 위한 통계적 분산을 예측하는 것을 포함한다. 만약 포트폴리오가 하나 또는 그 이상의 DBAR 불확정 클레임그룹으로 분석된다면, 예측된 분산은 포트폴리오 속에 이벤트간에 통계학적 관련성을 기술하는 다중 통계분산법에 의해 예측될 수 있다. 예를 들면, 이벤트가 정규분포안에서 주식 가격의 변화와 주요한 가격종가를 나타낸다면, 예측되는 통계학적 분포는 각각 주식의 예측되는 가격변화와 관련된 파라미터, 그것의 표준편차 및 포트폴리오 내에서 각 상의 주식간의 상관관계 등을 포함하는 다중 정규분포 일 수 이다. 다중 통계학적 분포는 종래의 경제학적 기법을 사용하여 주요한 사건(예를 들면, 주식 가격의 히스토리)의 연속적인 히스토리컬 데이터로부터 예측될 수 있다.

MCS기법의 단계 (2)는 대표되는 시나리오를 시뮬레이트 하기 위해서 단계 (1)의 예측된 통계분포를 사용하는 것을 포함한다. 이와 같은 시뮬레이션은 팔리 사드의 @Risk package 와 같은 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 Numerical Recipes in C 에 나타난 시뮬레이션 기법을 사용하여 수행할 수 있다. 또한 통상의 지식을 가진 자가 알려진 다른 방법을 사용할 수 있다. 각각의 시뮬레이트된 시나리오를 위해서, 포트폴리오 내에서 DBAR 불확정 클레임 각각 그룹의 DRF는 계산된 포트폴리오 내에서 지불, 수익 및 손실을 결정하는 것이다.

CAR을 계산하기 위한 VAR기법을 설명하기 위해 사용된 GM과 IBM의 2가지 주식 예를 사용하여, MCS기법에 의한 시뮬레이트된 시나리오는 IBM을 위해서는 '높음' GM을 위해서는 '낮음' 일 것이다. 이 경우 거래자는 IBM의 불확정 클레임에 대해 $4 의 이익을 내고 GM의 불확정 클레임에 대해서는 $1 의 손실을 보게되어 총 이익은 $3 이다. 단계 (2)에서 많은 시나리오가 이익과 손실의 분포를 얻기 위하여 발생된다. 발생되는 이익과 손실은 예를 들면, 주어진 이익과 손실의 수를 계산하는 것에 상응하여 퍼센타일로 배열될 수 있다. 바닥 5 퍼센타일은 예를 들면, 거래자에게 95% 신뢰를 주고 이를 초과하지 않는 것으로 충분한 시나리오가 적당한 샘플로서 제공 될 수 있다. DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 MCS를 사용하여 CAR치를 계산하기 위해서 이러한 수를 사용한다. 더불어 평균 수익 또는 손실과 같은 통계, 표준편차, 스쿠니스(skewness), 컬토시스(kurtosis)와 다른 유사한 양들이 통상의 지식을 가진 자에 의해 이익과 손실의 분포를 계산하기 위해 사용할 수 있다.

4 .1.3 역사적 시뮬레이션 기법을 사용한 Capital-at-Risk의 결정

역사적 시뮬레이션(HS)는 CAR치를 계산하기 위해 사용되는 또다른 방법이다. HS는 MCS가 포트폴리오를 위한 이익과 손실의 분포를 계산하기 위해 대표적인 시나리오를 사용한다는 것에 의존한다는 측면에서 비교 할 만하다. 예측되는 분포가능성으로부터 시나리오를 시뮬레이트 하는 것보다는 시나리오를 위한 역사적 데이터를 사용하는 HS가 사용 될 수 있다. 바람직한 실시태양으로 HS는 다음과 같이 DBAR 불확정 클레임의 포트폴리오에 적용하기 위해 적합한 것이다.

단계 (1)은 DBAR 불확정 클레임 각각 그룹에 상응하는 각각의 주요한 이벤트를 위하여 이벤트로부터 일련의 역사적 결과물들을 포함한다. 예를 들면, 이벤트가 주식의 종가인 경우에 각 주식의 종가의 시간적 배열은 불름버그, 로이터, 데이터스트림 또는 통상의 지식을 가진 자가 알고 있는 다른 데이터 원으로부터 입수 가능한 역사적 데이터 베이스를 사용하는 것이다.

단계 (2)는 단계 (1)의 각각의 역사적 데이터로부터 관찰된 사항을 포트폴리오 내에서 DBAR 불확정 클레임의 각각의 그룹에 DRF를 이용하여 지불을 계산하는 것을 포함한다. 각각의 역사적 관찰로부터 각각 그룹의 지불로부터 포트폴리오 이익과 손실을 계산할 수 있다. 이것은 역사적 시나리오에 상응하는 이익과 손실의 분포를 야기 시킨다. 예를 들면, 얻어진 이익과 손실은 거래자로 하여금 역사적 데이터 샘플에 의해 커버되는 기간동안 포트폴리오는 보유하게 한다.

단계 (3)은 전 단계 (2)의 이익과 손실의 분포로부터 이익과 손실의 가치를 정렬하는 것을 포함한다. 그러므로 이익과 손실은 정렬되는 분포 속에서 특정 퍼센타일에 상응하여 계산될 수 있으며, 예를 들면, 95% 통계학적 신뢰도에 상응하는 CAR치는 바닥 5 퍼센타일에 의해 계산될 수 있는 것이다.

4 .2 크레디트 위험성

본 발명의 바람직한 실시태양으로 거래자는 마진론을 사용하여 DBAR 불확정 클레임그룹에 투자할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 신용위험성은 마진론을 다시 지불 해야하는 주어진 거래자의 무능력에 기인하여 고통받는 불확정 클레임그룹내의 다른 거래자의 가능한 손실을 예측함으로서 측정될 수 있다. 예를 들면, 거래자는 $ .50 의 마진으로 DBAR 불확정 클레임그룹에 주어진 스테이트에 $1을 투자하는 거래자이다. 예를 들면, 캐노니컬 DRF 가정 하에 만약 스테이트가 발생하지 않는다면 DRF는 거래자로부터 $1을 얻는다(이자를 무시한다). 이것은 마진론의 재 지불을 요구하는 것이다. 거래자가 요구되는 시점에 마진론의 재 지불을 할 수 없게 된다면, 거래자의 거래는 DRF에 기인하는 모든 양의 전체를 받을 수 없게 될 것이다. 그리고 불확정 클레임그룹의 거래기간동안 최종적인 수익보다도 낮은 지불을 받게 될 것이다. 선택적으로 신용 위험성에 기인한 가능한 손실의 위험성은 보장되어야 하고 이러한 보장 비용은 거래자의 교환 또는 패스에 의해 발생할 것이다. 본 발명의 시스템과 방법의 또 하나의 장점은 불확정 클레임 그룹에 관 련된 신용위험성을 미리 계산하는 것이다.

바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹의 포트폴리오를 위한 위험성의 계산은 신용-자본-at-리스크(CCAR)형태로 계산됨을 포함하는 것으로 이는 전술한 시장 위험성을 위한 CAR계산법과 매우 유사한 것이다.

CCAR의 계산은 포트폴리오내의 불확정 클레임그룹 각각에 대한 각각의 스테이트에서 각각의 투자를 위한 거래자에 의해 사용되는 마진의 양과 관련된 데이터의 사용, 마진론을 디폴트시키는 각각의 거래자의 가능성에 대한 데이터 등을 포함한다. 이때 이러한 데어터등은 예를 들면, Standard and Poors와 같은 신용평가기관의 데이터 신용평가와 거래자의 디폴트가능성과의 상관관계에 관련된 데이터등으로 예를 들면, JP Morgan's CreditMetrics database등이다.

바람직한 실시태양으로 CCAR계산은 정확성과 신뢰성의 여러 수준을 함유하고 있다. 예를 들면, CCAR의 계산은 실질적으로 정확하고 신뢰할만하나 그럼에도 불구하고 많은 데이터 상의 개선점이 있고 이는 불확정 클레임그룹과 신용위험성에 관련된 거래자의 정보등에 의존하는 것이다. TAR기법은 비록 이와 같은 계산은 MCS와 HS관련 기법에 모두 사용가능 한 것일지라도 예를 들면, DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 CCAR계산에 적용하도록 되어있다. 이하에서 VAR-기반, MCS-기반, HS-기반의 CCAR계산에 관한 바람직한 실시태양을 살펴볼 것이다.

4 .2.1 VAR-기반 기법을 사용한 DBAR 불확정 클레임을 위한 CCAR법

VAR-기반 CCAR기법의 단계 (i)는 DBAR 불확정 클레임그룹의 각각의 거래자에게 각각의 거래에서 사용된 마진의 양을 포함하는 것이다.

단계 (ⅱ)는 DBAR 불확정 클레임그룹안에 투자된 각각의 거래자의 디폴트 가능성에대한 자료를 포함하는 것이다. 디폴트가능성은 JP Morgan's CreditMetrics database부터 또는 신용평가기관으로부터 입수할 수 있고 통상의 지식을 가진 자가 다른 구입원으로부터 구입할 수 있다. 디폴트가능성에 첨가하여 디폴트로부터 회수가능한 양에 관련된 데이터도 입수할 수 있다. 예를 들면, AA-등급거래자는 $1 의 마진론을 하였을 때 디폴트경우에도 $ .80을 되받을 수 있다.

단계 (ⅲ)은 투자된 양의 유니트에 대한 수익의 표준편차를 스케일링 하는 것을 포함한다. 이러한 스케일링단계는 시장위험성을 예측하기 위한 상기 VAR기법의 단계 (1)에서도 기술되어 있다. 각각의 수익에 표준편차는 이전 VAR기법 단계 (1)에 따른 것으로 (a) 각각투자를 위한 마진의 퍼센티지 (b) 거래자의 디폴트 가능성 (c) 디폴트 경우 다시 회수할 수 없는 퍼센티지 등으로 스케일화 되어있다.

VAR-기반 CCAR기법의 단계 (ⅳ)는 각각 투자를 위한 각각 스테이트의 스케일 평가 단계 (ⅲ)와 전술한 바와 같은 시장위험성을 예측하기 위한 VAR기법을 단 계 (2)에 기술된 매트릭스 계산법의 수행을 포함한다. 이를 다시 표현하면 CCAR기법의 단계 (ⅲ)에 기재된 방법으로 스케일화된 투자량의 단위 수익의 표준편차는 가능한 스테이트의 쌍(상기한 매트릭스 C_s)의 상관관계에 따라 가중치가 부여된다. 계산된 숫자는 DBAR 불확정 클레임그룹의 포트폴리오에서 각각의 투자를 위한 각각의 거래자의 투자량의 단위 수익의 신용 조정된 표준편차이다. DBAR 불확정 클레임그룹을 위해서 이와같은 방법으로 스케일화된 수익의 표준편차는 그의 차원이 거래자의 수와 일치하도록 벡터를 정렬시킨다.

VAR-기반 CCAR기법의 단계 (v)는 상기한 CAR을 위한 VAR기법의 단계 (5)에 방법과 유사하게 매트릭스 계산을 수행하는 것을 포함한다. 이 계산에서 단계 (ⅳ)로부터의 수익의 신용 스케일화된 표준편차의 벡터는 거래자의 수와 일치하는 로우와 컬럼을 지닌 프리- 및 포스트- 멀티플라이 상관관계 매트릭스를 이용하는 것이다. 여기서 1에 대각선으로는 전술한 바와 같은 신용레이팅의 통계적 상관관계의 변화를 포함하는 i번째 로우와 j번째 컬럼을 지니는 것이다. 이와같은 매트릭스 멀티플리케이션의 제곱근은 DBAR 불확정 클레임그룹내의 모든 투자자를 위한 디폴트에 기인하는 손실의 표준편차를 거의 나타낸다. 이와 같은 측정치는 신용관련 손실의 통계학적신뢰도에 상응하여 표준편차의 수로 스케일화된 것으로 이미 전술한 바 있다.

바람직한 실시태양으로, 주어진 거래자가 CCAR계산에 빠질 수 있다. 그 결과 DBAR 불확정 클레임그룹 내에 투자한 다른 거래자에 의해 신용위험성의 포우즈에 기인하여 주어진 거래자가 직면하는 것이다. 이러한 계산은 거래자의 위치에 따라 DBAR 불확정 클레임그룹의 모두에게 만들어진 것일 수도 있고, 이때는 VAR-기반 CAR계산을 위한 전술한 단계 (5)에서 주요한 이벤트에 주어진 상관매트릭스 C_e에 의해 가중치를 부여한 넘버일 수 있다. 이와 같은 결과는 거래자의 포트폴리오 내에서 DBAR 불확정 클레임그룹 모두에 모든 스테이트에 어크로스하는 다른 거래자의 디폴트 가능성에 의해 손실의 위험성을 상응시킨 것이다.

4 .2.2 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)기법을 이용한 DBAR 불확정 클레임을 위한 CCAR방법

상기한 바와 같이, MCS법은 금융상품그룹에 대표적인 시나리오를 시뮬레이트하고, 이 시나리오를 위해 이익과 손실을 계산하며 마지막으로 시나리오 이익과 손실의 분배를 분석하는 것이다. 시나리오는 예를 들면, 예측하려는 통계적 분포, 통상적으로 사용되는 시 계열 기법을 사용하여 금융상품의 장래행위와 관련성의 정도를 예측하는 것이다. 본 발명의 DBAR 불확정 클레임의 포트폴리오를 위함 CCAR를 예측하기 위한 MCS의 바람직한 실시태양의 다음과 같은 2개의 단계를 포함한다.

MCS기법의 단계 (i)은 관심있는 이벤트의 통계적 분포를 예측하는 것이다. DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 CCAR을 계산하기 위해 관심있는 이벤트가 DBAR 불확정 클레임그룹의 일차적 이벤트이어야 하고 전술한 바와 같은 CAR을 계산하여 다중 통계분포에 적합하도록 이벤트를 포함하여야 하며 뿐만 아니라 이벤트는 DBAR 불확정 클레임그룹의 다른 투자자의 디폴트에도 관련이 있어야한다. 그러므로 바람직한 실시태양으로 분석하려고 하는 DBAR 불확정 클레임그룹의 주요한 시장 이벤트(예를 들면, 주식가격 변동, 이자율 변동)에 관련하여 다중 통계분포를 예측하는 것이다. 이때 신용평가 또는 구분이 투자의 실패로부터 마진론을 재 지불 할 수 없게 할 것이다.

예를 들면, 예측하려는 다중 통계분포는 시장이벤트의 변화와 신용등급 또는 구분 등 일반적으로 연결되어 분포되어있음을 가정한다. 이와 같은 분포를 예측하는 것은 예를 들면, 시장의 주요한 변화(예를 들면, 종료일까지 이자율의 예측된 변화)를 의미하고, 종료일까지 신용등급의 변화를 의미하며, 각각의 시장 이벤트와 신용등급 변화에 따른 표준편차, 시장과 신용이벤트를 포함하는 모든 이벤트 쌍간에 상관관계를 포함하는 상관관계 매트릭스 등을 포함하는 것이다. 그러므로 본 발명에서 DBAR 불확정 클레임그룹을 위해 CCAR평가에 적용되는 MCS기법의 바람직한 실시태양은 시장이벤트(예를 들면, 주식가격의 변화)와 신용이벤트(예를 들면, 스탠다드 & 푸어스에 의한 투자등급이 A-로부터 디폴트로 낮아지거나 주식가격의 급격한 하락)사이에 통계학적 상관관계에 관련된 예측을 필요로 하는 것이다.

주식가격과 이자율의 변동과 같은 시장관련이벤트간의 통계적 상관관계는 예측하기가 매우 힘들 수 있다. 한편으로는 상대방의 신용등급이 낮아지거나 디폴트 함으로서 신용관련 이벤트 역시 예측하기 힘들다. 이와 같은 신용관련 이벤트의 불특정성은 MCS시뮬레이션에 사용된 통계학적 예측을 신뢰성이 낮은 통계적 예측으로 만들 수 있다. 이러한 경우에 시장과 신용관련 이벤트 사이에 통계학적 상관관계에 있어서 과정이 필요하다. 예를 들면, 시장과 신용관련 이벤트간에 주어진 상관관계를 가정한 것으로 CCAR을 능가하는 효과가 결정되었을 때 -1로부터 1범위 내에서 전체 상관관계를 변화시킬 수 있음을 가정하는 것이나 이러한 것은 일반적인 것이 아니다.

이벤트간에 상관관계를 예측하는 바람직한 접근법은 통계적 발생빈도의 낮음으로 인해 고통받지 않는 신뢰성이 있는 이벤트에 관한 데이터를 이용하는 것이다. 2가지 방법이 이 접근에 사용될 수 있다. 첫째는 신용 관련된 이벤트에 대해 높은 통계학적 신뢰성을 지닌 데이터를 입수하는 것이다. 예를 들면, 예측되는 디폴트 발생데이터는 KMV 코포레이션에서 입수할 수 있다. 이러한 데이터는 메일메일 업데이트하여 여러 상대방에게 디폴트가능성을 제공한다. 둘째로 관측되는 디폴트 가능성을 시장 이자율로부터 예측하는 것이다. 예를 들면, 블름버그 또는 로이터와 같은 데이터 제공자는 신용등급을 변화시킴으로서 투자자에게 투자의 안정성을 제공한다. 예를 들면, AAA, AA, A, A-등이다. 다른 방법은 이 분야의 통상의 지식을 가진 자가 다른기관으로부터 입수할 수 있을 것이다. 이와같은 예측은 매일 매우 빈번하게 행하여짐으로서 MCS에 필요한 파라메타에 더 높은 통계적 신뢰성을 부여할 수 있을 것이다. 이러한 파라메타는 디폴트가능성과 주식가격 이자율 외환율에 관한 상관관계등이다.

이러한 상관관계의 예측은 이익을 지닌 DBAR 불확정 클레임 2개의 그룹을 가정함으로서 예시 될 수 있다. 하나의 그룹은 3개월 간의 IBM주식종가에 기반을 둔 것이며 또다른 그룹은 30년만기 미 재무성 국채의 3개월 후의 수익률에 기반을 둔 것이다. 이와같은 예시에서 각각의 그룹의 마진에 투자를 한 상대방은 다섯 개의 현저한 신용평가 클래스로 나눌 수 있음을 가정할 수 있다. IBM가격의 매일 변화에 대한 데이터와 채권의 변화에 대한 데이터는 로이터 또는 블룸버그를 통해 입수할 수 있다. 투자자는 예를 들면, KMV 코퍼레이션으로부터 디폴트에 관련된 변화하는 데이터를 얻을 수 있고 상기한 바와 같이 이자율을 예측할 수 있다. 디폴트가능성이 0에서 1사이임으로 이 예시에서는 이러한 구간에서 발생하도록 정의한다. 예를 들면, 예시의 목적에서 투자자의 디폴트 가능성은 로지스틱 분포를 따를 수 있고 IBM주가 변화의 분포와 30년 국채 수익률의 변화 분포는 일반적인 이중분포를 이룰 수 있다. 로지스틱 분포에 대한 파라메타와 일반적인 이중 분포는 통상의 기술을 가진 자가 충분히 예측할 수 있는 것이다.

MCS기법의 단계 (ⅱ)에서 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 CCAR을 예측하기 위해 적용할 수 있는 것처럼 대표적인 시나리오로 시뮬레이트하기 위해서 단계 (i)의 다중 통계분포 측정을 사용하는 것을 포함한다. 전술한 바와 같이 이러한 시뮬레이션은 통상의 지식을 가진 자가 알고 있는 소프트웨어나 기법을 사용하여 수행할 수 있다. 각각의 시나리오를 위해서 시뮬레이트 화된 디폴트레이트는 시뮬레이트화된 시장변화와 마진에 기인하여 투자자의 손실액을 멀티플 할 수 있다. 투자자는 손해나는 투자를 하는 것이다. 상품은 투자자의 디폴트에 기인한 손실을 예측할 수 있다. 많은 시나리오는 신용관련된 손실의 분포가 얻어지도록 구성되어있다. 분포의 평균치는 민 로스이다. 분포의 상부 5 퍼센타일의 가장 낮은 치는 예를 들면, 충분한 시나리오가 통계적으로 의미있게 제공된다면 주어진 거래자에게 손실을 95% 확신 내에서 초과하지 않는다. 바람직한 실시태양에서 원하는 또는 적합한 신뢰도에 상응하는 분포의 선택된 가치는 분석하려는 DBAR 불확정 클레임그룹의 CCAR에 사용할 수 있다.

4 .2.3 역사적 시뮬레이션(HS) 기법을 이용한 DBAR 불확정 클레임을 위한 CCAR방법

상기한바와 같이 역사적 시뮬레이션(HS)는 DBAR 불확정 클레임투자그룹의 포트폴리오를 위한 이익과 손실의 분배를 계산하기 위해 대표적 시나리오에 의존하는 MCS보다 CCAR을 예측하는 것이 비교 할 만하다. 예측하는 다중통계분산으로부터 시뮬레이트된 시나리오에 의존하는 것보다는 시나리오를 위해 역사적 데이터를 HS는 이용한다. 바람직한 실시태양에서 HS기법은 DBAR 불확정 클레임그룹의 CCAR 을 계산하기 위해서 다음과 같은 3가지 단계를 이용한다.

단계 (i)은 CAR의 콘텍스트에서 기술한 바와 같은 시장관련된 이벤트로부터 동일한 데이터를 얻는 것을 포함한다. 이에 추가하여 CCAR을 예측하기 위해 HS를 이용하고 역사적 연속시기 데이터가 하강 또는 디폴트와 같은 신용관련된 이벤트에 사용된다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 디폴트가능성을 예측하는 빈번히 관찰된 데이터가 KMV 코퍼레이션으로부터 입수할 수 있다. 이러한 데이터를 얻는 다른 수단은 통상의 기술을 가진 자가 알 수 있다.

단계 (ⅱ)는 분석된 DBAR 불확정 클레임그룹의 각각으로부터 DRF를 이용한 지불을 계산하는 전 단계 (i)로부터 역사적 데이터의 각각의 관찰을 이용하는 것을 포함한다. 손해본 거래자를 위해 다시 지불되는 마진의 양은 CCAR을 예측하기 위해 HS를 사용하여 디폴트가능성의 예측에 의해 멀티플된다. 그러므로 예측되는 손실의 수는 불확정 클레임그룹을 위한 각각 투자자로부터 얻을 수 있는 것이다. 이와같은 손실은 거래자로부터 투자를 어크로스하여 합해질 수 있으며 각각의 역사적 데이터시점을 위해 디폴트에 원인을 둔 예측되는 손실에 대해 각각의 거래자에게 전가될 수 있다. 손실 양은 총 손실예측양이 각각의 역사적 데이터시점에서 모든 투자자에게 공유될 수 있도록 모든 투자자를 향해 합해질 수도 있다.

단계 (ⅲ)은 상승하는 순서로 전 단계로부터 각각의 데이터 포인터를 위해 투자자에게 어크로스된 손실의 가치를 합하여 정렬할 수 있다. 신용관련 이벤트에 기인하여 예측되는 손실은 정렬된 분포 안에서 어떤 퍼센타일과 상응하게 계산될 수 있다. 예를 들면, 95% 통계적 신뢰도에서 이에 상응하는 CCAR치를 손실 분포의 95번째 퍼센타일에 관련하여 계산할 수 있다.

5. 유동성과 가격/물량 관계

불확정 클레임의 거래에 있어서, 종래 시장의 기법을 사용할 것인지 또는 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹을 이용한 기법을 이용할 것인가는 클레임의 근본적인 가치간의 차이점을 이해하면 유용할 것이다. 이와 반대로 시장예측, 정보, 거래자의 리스크전환과 금융홀딩 및 유동성변화에 기인한 가치의 편차 등을 결정하는데 어느 것이 유용한지를 판단하는 것이 중요하다. 예를 들면, 5년간 UK스와프(예를 들면, UK 리보 금리에 기반을 둔 프로우팅 지불율에 고정된 스와핑 인터리스트)를 위한 종래 스와프 시장의 공정한 기본 치는 2 베이스 비드/오퍼(예를 들면, 6.77%수령, 6.81%지불)속에서 6.79%로 결정될 수 있다. 수정되거나 공정한 6.79%의 시장기초 시장치를 가지는 큰 거래자는 큰 거래량으로 예를 들면, 7억 5천만 파운드 정도로 스와프 거래를 하기 원한다. 종래 시장의 상용되는 기준에 따라 유용한 유동성에 비추어 볼 때 이와 같이 큰 거래양은 오퍼비율을 6.70%정도로 감소시킬 수 있고 이것은 평균 오퍼보다도 7 베이스 포인트 정도 낮은 것(이 오퍼는 1억 파운드보다 크지 않은 오퍼에 적용할 수 있을 것이다)이고 공정시장치보다 9 베이스 포인트 떨어진 것이다.

공정하거나 중간시장치의 거래자 포지션에 위치한 가치와 실재로 거래자가 거래하는 가치간의 차이는 예를 들면, 비드 또는 오퍼간의 차이와 같은, 유동성 지불(liquidity charge)로 불린다. 5년간 UK 스와프를 예시하기 위해서, 1 베이스 포인트 유동성 지불이 거래된 양의 0.04%와 거의 일치하며 9 베이스 포인트의 유동성 지불은 거의 270만 파운드와 일치한다. 만약 새로운 정보 또는 시장기반 충격이 시장에 도입되지 않는다면 거래자의 유동성 지불은 유동성을 위해 거의 영원하게 거래 시 발생 될 것이다. 이는 거래자가 큰 포지션의 유동성을 부담하려 하기 때문이다. 이에 추가로 종래 시장에서는 이를 예측할 수 있는 신뢰할 만한 방법은 아직 없으며, 그러나 가격과 물량간에 어떠한 관계로 비드와 오퍼를 변화시키는지에 관해서는 오직 제한되고 대표적인 물량에만 통상 적용할 수 있는 것이다. 가격과 물량의 관계는 변화할 수 있고 이는 유동성의 변화에 기인한 것이다. 이와같은 관계는 비-선형적일 수 있다. 예를 들면, 비드/오퍼 분산 속에 비용이 더 발생할 수 있으며 두 번째 포지션의 거래는 첫 번째 포지션의 거래보다 2배 이상일 수도 있다.

유동성과 거래비용의 측면에서는 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹이 종래의 시장에 비해 많은 이점을 제공한다. 바람직한 실시태양으로 가격(또는 수익)과 투자량(예를 들면, 요구되는)간의 관계는 DRF계산법에 의해 결정된다. 캐노니 컬 DRF를 이용한 바람직한 실시태양에서 각각의 스테이트 i에 가능성 q_i는 낮아지는 비율에 따라 증가하고 이 스테이트에 투자된 총량은

상기 식에서 T는 DBAR 불확정 클레임그룹의 모든 스테이트에 어크로스하여 투자된 총량이다. T_i는 i 스테이트에 투자된 양이다. 주어진 양이 커짐에 따라 그 스테이트의 주어진 가능성은 1 로 접근한다. 이와 같은 표현은 모든 거래자에게 적용 가능한 함축된 가능성과 주어진 스테이트 i 이외에의 다른 스테이트에 투자한 양간에는 투명한 관계가 있음을 나타내는 것이다. 이와같은 관계가 네거티브를 나타낸다면 예를 들면, 다른 스테이트에 투자한 양이 증가함에 따라 주어진 i 스테이트에 함축된 가능성이 감소하는 것이다. 주어진 스테이트 이외의 다른 스테이트의 추가는 시장에서 주어진 스테이트를 파는 것이기 때문에

의 표현은 얼마나 주어진 스테이트의 함축된 가능성이 변화하는지를 스테이트의 판매에 양에 따라 나타낸 것으로 이는 시장의 판매를 위한 비드가 증가하는 것이다.

의 표현은 바람직한 실시태양으로 주어진 양이 요구되거나 팔기를 원할 때 주 어진 스테이크의 가능성의 변화가 어느 정도 인지를 나타내는 것으로 이는 원하는 물량에 대한 구매자의 오퍼가격을 나타낸다.

바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹의 정의된 스테이트내에서 투자의 양의 각각의 세트를 위한 비드와 오퍼의 곡선이 투자량의 기능을 유용하게 한다.

본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹 내에서는 비드와 오퍼간의 존재는 없다. 본 발명에서는 실질적인 비드/오퍼간의 존재가 없음에도 어떻게 이러한 관계를 수학적으로 제공할 수 있는지를 비드/오퍼관계에 기능성의 측면에서 DBAR 불확정 클레임그룹을 제공하는 것이다.

경제학자들은 크로스-수요 탄력성을 취급하기를 원한다. 이것은 주어진 물건의 요구량의 퍼센티지변화(수요 탄력성)또는 그의 대체물(크로스-수요 탄력성)에 기인한 가격의 변화 퍼센티지를 나타낸다. 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양으로 다음과 같이 전개된 식을 사용할 수 있다.

첫 번째 표현은 스테이트 i 에 투자된 양의 작은 퍼센티지 변화가 스테이트 i를 위한 함축된 가능성에 퍼센티지를 낮추는 영향을 주는 것을 나타낸 것으로 스테이트 i는(예를 들면, q_i가 1까지 증가하는 것)이와 비슷한 것이다. 두 번째 표현은 스테이트 i 와 다른 스테이트 j 에 투자된 양의 퍼센티지 변화를 나타낸 것으로 이는 다른 스테이트 j 에 함축된 가능성의 비율로 스테이트 i를 위한 함축된 가능성은 줄어들 것이다.

바람직한 실시태양으로 효과적으로 스테이트를 팔기 위해서는 거래자는 투자하거나 스테이트에 컴플먼트를 사야할 필요가 있으며 이는 그들이 팔기 원하는 것 이외의 다른 스테이트를 사는 것을 뜻한다. 그러므로 두 개의 스테이트를 지닌 DBAR 클레임그룹을 포함하는 바람직한 실시태양에서 스테이트 1의 매도자는 스테이트 2의 매수자이고 그와 반대도 가능하다. 스테이트 1을 팔기 위해서는 스테이트 1에 투자된 양과 스테이트 2에 투자된 양의 비율로 스테이트 2는 사야할 필요가 있다. 2 개 이상의 스테이트를 지닌 스테이트 분산에서는 팔기 위한 주어진 스테이트의 컴플먼트는 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 다른 스테이트에도 마찬가지이다. 그러므로 하나의 스테이트를 파는 것은 멀티 스테이트 투자를 사는 것과 포함하며 이는 스테이트를 보충하기 위한 것이다.

이와 같은 관점에서 바라보면, 함축된 오퍼는 특정한 스테이트에서 투자를 하는 것의 함축된 가능성의 효과를 야기 시키는 것이다. 또한 이런 측면에서 함 축된 비드는 스테이트를 보충하기 위한 멀티 스테이트의 투자의 함축된 가능성의 효과를 지니는 것이다. DBAR 불확정 클레임그룹의 바람직한 실시태양으로 주어진 스테이트에서 함축된 가능성 위에 투자량의 효과는 다음과 같이 기술 될 수 있다.

상기 식에서 △T_i(일차 오더 어프록시메이션에 충분할 정도로 작은 것으로 가정함)는 비드 또는 오퍼에 투자된 양이다. 함축된 비드와 함축된 오퍼의 표현은 개략의 계산을 위해 사용한다. 이와 같은 표현은 DBAR 불확정 클레임그룹 속에서 가능한 유동성 효과가 종래 시장과 유사하게 어떻게 의미하는지를 표시하기 위한 것이다. 종래의 시장에서는 주어진 시장을 위해 어떤 물량을 계산하는 방법이 준비되어 있지 않다.

DBAR 불확정 클레임의 두 개의 그룹간에 유동성 효과 또는 기능에 답하는 유동성은 주어진 스테이트 T_i에 투자된 양의 기능과 T^c _i로 나타내는 보충 스테이트에 투자된 양간의 기능을 다음과 같이 표현할 수 있는 것이다.

함축된 비드 수요응답

함축된 오퍼 수요응답

함축된 비드의 수요 응답기능은 △T_i의 투자규모를 헤징하기 위한 함축된 스테이트의 투자가능성의 효과를 나타내는 것이다. 보충하는 스테이트속에서 헤징투자의 규모는 헤징하려고 하는 스테이트 내에의 투자된 양에 대한 보충하는 스테이트의 투자 비율인 것으로 이는 헤징하려는 투자를 제외한 것이다(예를 들면, 제 3의 용어는 디노미네이터이다). 수요 응답기능을 지닌 함축된 오퍼는 특정한 스테이트속에서 투자규모 △T_i의 점증성으로부터 함축된 스테이트 가능성에 효과를 주는 것이다.

본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양으로, 주어진 거래기간을 위한 최종 수익이 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 계산된 지불에 적용할 수 있는 것이다. 바람직한 실시태양으로 수익에 대한 거래량의 효과가 영원한 것이 아니라면 예를 들면, 거래기간 종료까지 존속한다면, DBAR 불확정 클레임그룹은 종래의 시장에서와 같이 유동성 지불은 영원한 것이 아니다. 따라서 바람직한 실시태양으로, 거래자는 DBAR 불확정 클레임속의 투자로부터 수익효과를 계산할 수 있고 계산된 효과가 영원한 것이 아니라면 이들은 최종수익에 영향을 주지 않으면 그러므로 특정한 경우에 무시할 수 있는 것이다. 이는 다른 말로, DBAR 불확정 클레임그룹의 바람직한 실시태양에의 투자는 시장의 진입 또는 퇴출시 거래자에게 영원한 유동성 지불을 부가하지 않으며 이는 종래의 시장과 동일한 것이다.

거대 투자의 효과는 이전의 계산에서 지적한 바와 같이 DBAR 불확정 클레임그룹 속에 거래기간 수익을 이동시킨다. 바람직한 실시태양으로 이러한 효과는 시장을 공정한 가치로 이동시키는 지속적인 투자(기본 또는 공정 가치의 변화 없이)에 상호작용 될 것이다. 이와 반대로 종래의 시장에서 '톨 부스' 와 같은 의미의 효과가 발생하는바 이는 톨 또는 체인지는 시장을 진입하거나 퇴출할 때 매번 거래자에게 정확히 발생하기 때문이다. 이러한 톨은 거래자에게 지속적인 손실을 주는 유동성 또는 트래픽이 낮을 때 더욱 커진다. 반대로 다른 교환 비용으로 DBAR 불확정 클레임그룹의 바람직한 실시태양으로 이와 같은 유동성 택스 또는 톨은 시장진입 또는 퇴출시 필요한 것이 아니다.

만약 거래자가 매우 많은 양의 투자를 거래기간 종료시점에 임박하여 하려고 한다면 시장은 적절한 가치를 평가하는데 충분한 시간을 지닐 수 없을 수 있으며 이때의 DBAR 불확정 클레임그룹의 투자에 대한 유동성 효과는 영원할 수 있다. 그러므로 바람직한 실시태양으로 거래기간 종료 때까지 큰 투자를 홀드 백 하지 않는 것에 대한 인센티브가 필요하며 이에 따라 큰 투자를 먼저 하는 것에 대한 인센티브를 제공하고 이에 따라 유동성과 수익의 조정을 할 수 있게 하는 편의를 제공하는 것이다. 그럼에도 불구하고 거래자는 거래자가 영원하다고 생각하는 투자(예를 들면, 거래기간의 종료시점의 투자)에 대한 수익의 효과를 계산할 수 있으며 이는 거대량의 투자가 시장에 영향을 주기 때문이다.

예를 들면 두 개 기관의 헤징실시예(실시에 3.1.19)에 나타난바와 같이 예시된 거래자의 투자는 추후 수익에 어떤 물질적 영향도 미치지 많음을 가정한다. 이를 다시 표현하면, 이 거래자는 평화주의자이다. 상기실시예의 두 번째 기관에 헤징거래 H를 위한 공식은 이와 같은 과정을 반영한다. H를 위한 다음의 방정식은 거대 거래투자가 최종 수익을 지니는(왜냐하면 이 투자는 거래기간 종료 바로 직전에 이루어 졌기 때문에)가능한 퍼머넌트 효과를 고려하여야한다.

상기 식에서 P_i=α_i*(1 + r_i)

실시예 3.1.19에 사용된 표현에서 나타난 바와 같이, T_t+1은 기간 t+1에 투자된 총량이고, T^c _t+1은 기간 t+1에 상보(complement) 투자된 투자량이다. H의 표현은 본 노테이션을 이용하여 기술한 바와 같은 원하는 지불을 발생시키는 4차원 해법이다. 예를 들면, 만약 10억 달러의 총량 T가 거래기간 2에 투자되었다면 이러한 표현에 따라 수익의 퍼머넌트 효과를 가정한 헤징거래투자는 실시예 3.1.19의 70,187,550 달러에 비해 70,435,000 달러이다. 새로운 헤징에 기인한 이익과 손실의 양은 실시예 3.1.19의 1,480,770 달러에 비해 1,232,000 달러이다. 이와 같은 차이는 유동성 효과를 나타낸 것으로 이와 같은 실시예에서와 같이 투자된 양의 10%인 경우가 바람직하며 이는 DBAR 불확정 클레임그룹 시장을 위해 매우 이상적인 것이다. 그러나 종래의 시장에서는 이와 같은 유동성 효과를 계산하거나 예측하 는 방법은 없다.

6. 도면의 상세한 설명

도면을 참조하여 다른 도면에 나타나는 유사한 요소들도 같은 도면 부호를 사용하여 정의하였다.

도 1 과 도 2 는 DBAR 불확정 클레임교환을 위한 네트워크의 설계에 대한 바람직한 실시태양을 나타낸다. 도 1 및 도 2에 나타낸 바와 같이, 이러한 설계는 본 발명의 설명을 수행하기 위해 유용하게 목적물질을 사용할 수 있도록 인터넷 기반에 의해 설치된다.

도 1에서, 중앙 컨트롤러(100)은 다수의 소프트웨어와 하드웨어의 구성성분으로 되어있고 다수의 워크스테이션 또는 컴퓨터 메인 프레임으로 연결된다. 중앙 컨트롤러(100)는 백-업 파우어, 재난-복구능력 및 다른 인프라 스트럭쳐를 지닌 퍼실리티에 위치하는 것이 바람직하다. 또한 이것은 전화 통신 링크(110)를 통해 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹의 거래자와 투자자의 컴퓨터와 그 부품 (160, 170, 180, 190 및 200)에 연결되어 있다. 전화통신 링크(110)를 이용한 송신된 시그널은 Blowfish알고리즘 또는 다른 형식의 공중 또는 사적인 키 엔크립션(encryption)을 통해 엔크립 된다. 전화통신 링크(110)는 표준 모뎀(120)을 통해 연결되고 근거리 네트워크(LAN) 또는 원거리 네트워크(WAN)(130)를 통해 연결되는 라인을 지니고, 예를 들면, Ethemet 네트워크 프로토콜, 공중 인터넷 연결(140), 또는 와이어레스 또는 세룰러 연결(150)을 통해 연결된다. 도 1 에 나타난 컴퓨터와 그 부속품의 어느 것도(160, 170, 180, 190 및 200) 허브 111에 나타난 바와 같은 각종의 링크(120, 130, 140 및 150)을 통해 연결될 수 있다. 다른 전화통신 연결은 예를 들면, 라디오 전송 등과 같은 통상의 지식을 가진 자가 알 수 있는 것이다.

도 1에 나타난 바와 같이, 중앙 컨트롤러(110)에 연결된 통신망을 설치하기 위해서 투자자 또는 거래자는 예를 들면, UNIX, 윈도우 NT, 리눅스 또는 다른 오퍼레이션 시스템을 사용하여 워크스테이션(160)을 작동 사용하여야 한다. 바람직한 실시태양으로 거래자 또는 투자자가 사용하는 컴퓨터는 기본 인푸트/아웃푸트 능력을 지녀야 하고, 하드 드라이브 또는 다른 저장 장치와 중앙 프로세서(예를 들면, 인텔사의 펜티엄III 프로세서)와 랜덤-어세스 메모리, 네트워크 접속카드 및 통신 접속 장치 등을 지녀야 한다. 거래자 또는 투자자는 모바일 랜탑 컴퓨터(180)을 사용할 수 있고, 최소한의 메모리와 저장기능(190)을 지닌 네트워크 컴퓨터(190), 또는 Palm Pilot과 같은 개인휴대 단말기(200)를 사용할 수 있다. 휴대폰 또는 다른 네트워크 장비가 중앙 컨트롤러(100)에 연결되어 정보를 처리하거나 디스플레이 하는데 사용할 수 있다.

도 2 는 다수의 소프트웨어와 하드웨어성분을 지닌 중앙 컨트롤러(100)의 바람직한 실시태양을 나타낸 것이다. 중앙 컨트롤러(100)을 포함하는 컴퓨터는 예를 들면, UNIX, 윈도우 NT, SQL 서버, 트랜스 액션 서버 등과 같은 비즈니스 오퍼레이션 시스템과 장치 등의 하이-엔드 워크스테이션 원을 사용하는 것이 바람직하다. 바람직한 실시태양으로, 컴퓨터는 하이-엔드 개인 컴퓨터로 인텔이 제조한 CPU와 최소 128 메가 바이트의 RAM, 수 기가바이트의 하드드라이브 데이터 저장 장치 등을 지니고 있는 것이다. 바람직한 실시태양으로, 컴퓨터는 도 2 에 나타난 바와 같이 JAVA 응용 기기이고, 여기에서 JAVA 인스트럭션을 처리할 수 있다. 또다른 바람직한 실시태양으로 중앙 컨트롤러(100)은 JAVA 인스트럭션 세트를 반드시 요구하지는 않는다.

도 2 에 나타난 중앙 컨트롤러(100)의 바람직한 실시태양으로, BEA 시스템으로부터 이용가능한 Weblogic Server와 같은 워크스테이션 소프트웨어 적용 서버(210)는 투자자의 컴퓨터 및 주변 기기(160, 170, 180, 190 및 200)로부터 전송 링크를 통해 정보를 받는다. 소프트웨어 적용 서버(210)는 투자자의 컴퓨터와 기기로부터 접속장치를 통해 유저가 판독할 수 있는 것을 원한다. 또한 투자자의 컴퓨터 및 기기로부터의 서비스 요구에 부응해야 하며 중앙 컨트롤러(100)내의 다른 하드웨어 및 소프트웨어 성분과의 서비스 요구에 응해야 한다. 사용자의 접속 장치는 하이퍼 텍스트 마크업 랭귀지(HTML)페이지, JAVA 어플렛과 서브렛, JAVA 또는 Active Server pages 및 일반인이 알려진 다른 네트워크 기반 사용자 인터페이 스를 포함하는 소프트웨어 적용 서버(210)이 이용가능한 유저 인터페이스이다. 예를 들면, HTML 인터넷 연결된 투자자 또는 사용자는 TCP/IP 프로토콜 표준에 작용하는 리모트 메소드 인보케이션(RMI) 및/ 또는 인터넷 인터 Orb 프로토콜(IIOP)을 통해 소프트웨어 적용 서버(210)에 요구를 제출한다. 다른 방법은 투자자의 요구와 지시를 전송할 수 있는 통상의 방법에 따르고 투자자 및 거래자에게 적용 서버(210)로부터 판독할 수 있는 인터페이스를 나타내기도 한다. 예를 들면, 소프트웨어 적용 서버(210)는 액티브 서버 페이지의 호스트일 수 있고 DCOM을 사용하여 투자자 및 거래자와 통신할 수 있다.

바람직한 실시태양으로 사용자는 소프트웨어 적용서버(210)에 의해 인터페이스를 사용할 수 있으며 이것은 로그인, 계좌 관리, 거래, 시장 데이터 및 다른 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹에 투자를 위한 시스템의 작동에 필요한 인푸트/아웃프트 정보 등을 제공하는 것이다. 바람직한 실시태양으로 HTML 및 JAVA 어플렛/서브렛 인터페이스를 사용하는 것이다. HTML 페이지는 적용에 따라 보충될 수 있고, 통상의 지식을 가진 자가 적합한 적용 방법이나 기준으로 JAVA기반 또는 ActiveX기반을 이용한 applets을 사용한다.

바람직한 실시태양으로 소프트웨어 적용 서버(210)은 중앙컨트롤러(100)속에서 다른 컴퓨터와 네트워크 연결 서비스를 행한다. 중앙컨트롤러(100)을 포함하는 컴퓨터는 동일한 지역 네트워크(예를 들면, Ethernet LAN)속에서 이루어지며 그러나 인터넷, 데디케이티드, 다이알업, 또는 다른 연결 등을 통해 원거리 연결이 가능하다. 바람직한 실시태양으로 중앙컨트롤러(100)을 포함하는 컴퓨터간의 내부 통신 네트워크는 DCOM, CORBA 또는 TCP/IP 또는 다른 알려진 스택 서비스를 이용하여 수행될 수 있다.

투자자의 컴퓨터로부터 소프트웨어 적용서버(210)으로 요청되는 서비스는 다음과 같은 것을 포함한다. (1) HTML 페이지의 요청(예를 들면, 웹사이트를 서치하거나 찾는 것) (2) DBAR 불확정 클레임의 거래를 위한 시스템의 로그인. (3) 실시간 역사적 시장정보 및 시장뉴스의 관람. (4) 수익, 시장 위험성, 신용위험성 등과 같은 계산분석의 요청. (5) HTML 페이지 또는 JAVA 에플렛 활성화에 의한 관심있는 DBAR 불확정 클레임그룹의 선택 (6) DBAR 불확정 클레임그룹의 정의된 하나 또는 둘 이상의 스테이트에 대한 투자 (7) DBAR 불확정 클레임그룹에 대한 투자 모니터링 등이다.

도 2 에 나타난 바람직한 실시태양으로, 오브젝트 요청 브로커(ORB) (230)은 특정화된 소프트웨어를 받고, 집합시키며 소프트웨어 적용서버(210)으로부터의 마샬링 서비스 요청을 받을 수 있는 워크 스테이션 컴퓨터일 수 있다. 예를 들면, ORB(230)는 Inprise로부터 입수할 수 있는 Visibroker로 불리우는 소프트 웨어를 처리할 수 있으며 Common Object Request Broker Architecture(CORBA) 스탠다드에 따른 다수의 기능과 서비스를 제공할 수 있는 소프트 웨어 프로덕트를 운영할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 ORB(230)의 기능 중 하나는 디렉토리 서비스와 같은 소프트웨어 산업에 오리엔트된 것으로 알려진 서비스를 제공하는 것으로 이는 그 목적물에 접근하기 위해 사용하는 이름인 오브젝트로 알려진 클래스 모듈에 관해 컴퓨터 코드를 작성하는 것과 관련이 있는 것이다. 목적물이 그 이름으로 요청될 때 목적물은 ORB(230)에 의해 쉽게 찾아질 수 있다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 캐노니컬 DRF를 사용하여 수익을 계산하기 위한 목적으로 JAVA 클래스 모듈 속에 작업된 컴퓨터 코드는 "DRF_Returns"로 명명되어지며 ORB(230)의 서비스 디렉토리에서 이 이름을 사용하면 언제든지 적용서버(210)은 계산된 수익의 요구의 프린트를 할 수 있게 하는 것이다.

바람직한 실시태양에서 ORB(230)의 또다른 기능은 인터페이스 레포지토리와 같은 목적물 오리엔트된 소프트웨어 산업으로 알려진 것을 유지하는 것으로 이는 목적물 인터페이스 데이터베이스를 포함한다. 목적물 인터페이스는 그 기능을 수행하기 위한 코트 모듈에 관한 정보를 포함한다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 "DRF_Returns"으로 명명된 인터페이스의 부분은 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 스테이트의 분배에 어크로스하여 현실적인 투자량을 페칭하는 기능을 지니는 것이다.

바람직한 실시태양으로 ORB(230)의 또 다른 기능은 ORB(230)에 의해 실행되는 물체의 실행시간 길이를 관리하는 것이고 이 물체가 공유하는 다른 기능을 관리 하며 메모리를 관리하는 것을 포함한다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 ORB(230)은 소프트웨어 적용서버(210)에 요구에 의존하여 시장정보를 지니는 목적물에 대한 데이터를 다른 목적물과 공유할 것인지 여부 예를 들면, 정의된 스테이트 내에서 투자 수익을 할당하는 목적물과 같은 것에 대한 요구에 대한 결정을 하는 것이다.

바람직한 실시태양에서 ORB(230)의 또다른 기능은 다른 물체의 활동에 기인한 시간에 따라 빈번하게 변화하는 데이터 또는 메시지에 응답하는 커뮤니케이션 목적물을 제공하는 것이다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 수익의 계산 목적에 대해 실시간으로 새로운 투자와 계산된 수익을 소프트웨어 적용서버(210)또는 다른 목적물의 요청 없이도 자동적으로 계산하여 응답하는 것이다. 바람직한 실시태양으로 이와 같은 프로세스는 거래자의 새로운 투자나 DBAR 불확정 클레임그룹의 예정된 종료기준의 충족과 같은 시스템 내의 다른 행위에 응답할 수 있도록 실시간으로 계산되는 것으로 매우 중요한 것이다.

바람직한 실시태양으로 ORB(230)의 또 다른 기능은 마샬링으로 불리우는 목적물 오리엔트된 소프트웨어 산업으로 알려진 것에 관련된 기능을 제공하는 것이다. 일반적으로 마샬링은 원하는 기능을 수행하기에 필요한 관련된 데이터를 목적으로 하여 얻는 프로세스이다. 본 발명의 바람직한 실시태양으로 이러한 데이터는 예를 들면, 거래자와 계좌정보를 포함하고 목적물의 형식으로 작성될 수 있고 이는 목적물 오리엔트된 프로그래밍의 일반적 프랙티스이다. ORB(230)의 또다른 기능과 서비스는 Visibroker 프로덕트에 의한 서비스와 기능을 제공하는 것으로 이는 목적물 오리엔트된 소프트웨어 산업의 표준 프랙티스 또는 통상의 지식을 가진 자에 의해 충분히 달성되는 것이다.

도 2 에 나타난 바람직한 실시태양으로 거래시행 서버(240)는 다음과 같은 여러 가지 작업을 수행할 수 있는 특정한 소프트웨어를 가동시키는 컴퓨터이다. (1) 예를 들면, 사용자, 계좌, 거래 데이터 및 시장데이터의 요구와 같은 ORB(230)으로부터의 데이터요구에 대한 응답. (2) 거래기간 및 거래기간의 종료수익 분배 및 신용위험성 등과 같은 DBAR 불확정 클레임그룹에 관련된 계산의 수행. (3) DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 DRF지출에 기반을 둔 투자자의 계좌의 업데이트 및 투자 발란스에 거래자 마진을 위한 청구와 신용의 적용등 이다. 거래시행 서버(240)은 ORB(230)로부터의 모든 요구를 처리하는 것이 바람직하고 이러한 요구는 저장된 데이터(투자자 및 계좌정보)저장된 데이터 퀘어리 기구(260)를 필요로 한다. 도 2 에 나타난 바람직한 실시태양으로 시장 데이터 피드(270)은 이벤트아웃컴을 확정하고 거래기간 수익을 업데이트하기 위하여 실시간 및 역사적 시장데이터, 시장 뉴스 및 회사 행동 데이터 등을 공급한다. 거래시행서버(240)을 운영하기 위한 특수한 소프트웨어는 이와같은 작업을 수행하기위해서 C++또는 Java 와 같은 컴퓨터언어를 사용하여 작성되는 것이 바람직하다.

도 2에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양에서 데이터저장기구(260)는 마이크로 소프트사의 SQL 서버 또는 오라클사의 8i 엔터프라이즈 서버와같은 데이터베이스 소프트웨어를 작동할 수 있다. DBAR 불확정 클레임을 서포트하거나 교환하기위해 사용하는 데이터저장기구(260)속에는 다음과 같은 데이터베이스를 포함한다. (1) 거래자와 계좌의 데이터베이스(261), (2) 시장수익 데이터베이스(262), (3) 시장데이터베이스(263), (4) 이벤트데이터베이스(264), (5) 리스크데이터베이스(265), (6) 트레이드 브로터데이터베이스(266), 및 (7) 볼확정 클레임기간 및 조건데이터베이스(267) 등이다. 이러한 데이터베이스의 종류에대해서는 도 4 에 자세히 나타나있다. 바람직한 실시태양으로 데이터저장기구(260)와 거래시행 서버(240)간에 연결은 TCP/IP를 통해서 성취되고 표준 데이터베이스연결프로토콜(DBC)로 연결되며 JAVA DBC(JDBC)을 사용할 수 있다. 이러한 연결을 위한 다른 시스템과 프로토콜은 당업자에게 알려져 있다.

도 2 에 나타난 바와 같이, 적용서버(210)과 ORB(230)은 인터페이스 프로세서를 형성할 수 있다. 반면 거래시행서버(240)는 수요기반 거래를 수행한다. 또한 데이터저장기구(260)속에 저장된 데이터베이스는 거래 상태데이터베이스를 형성할 수 있다. 투자자 또한 거래자는 통신링크(110)을 통하여 컴퓨터와 디바이스(160, 170, 180, 190 및 200)로부터 일련의 수요기반 거래를 행할 수 있고 수요기반 거래에서 언급한 바와 같이 이는 트랜스액션 프로세서를 포함하는 것이다. 일련의 수요기반 거래는 예를 들면 시장데이터를 얻고 거래를 시행하며 거래 를 종료하는 것에 의해 거래자로부터 사용되는 것이다.

도 3은 DBAR 불확정 클레임그룹의 수행을 위한 바람직한 실시태양을 나타낸 것이다. 도 3 에 나타난 바와 같이 거래자 또는 발행자는 경제적으로 중요한 이벤트(300)을 선택한다. 바람직한 실시태양으로 교환자는 상호 베타적이고 집합적으로 소진된 스테이트(305)에서 이벤트로부터 가능한 아웃컴을 파티션한다. 그로인해 나누어진 분배속에 가능한 스테이트 중에 하나인 하나의 스테이트는 발생하도록 보장되고 각각의 나누어진 스테이트의 발생가능성의 합은 균일하다. 거래는 첫 번째 거래기간(310)의 시작(311)을 통해 시작한다. 도 3 에 나타난 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹은 거래기간(310, 320, 330 및 340)을 지니고 이 거래기간의 시작일(311, 321, 331 및 341)이다. 이후 각각의 거래기간에 대해 미리 예정된 기간의 거래종료일(313, 323, 333 및 343)이 오게 된다. 미리 예정된 기간은 연속성을 유지하기 위해 짧은 기간이 바람직하다. 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹의 DRF수행을 위한 JAVA코드 작동 거래시행 서버(240)의 거래기간동안에 각각의 정의된 스테이트에서 투자된 양의 변화에 응답하여 즉시 그 수익을 조정하는 것이다. 거래기간동안의 시장 변동은 예를 들면 가격 또는 유동성변화와 같은 것으로 투자자위험 선호성과 주요한 시장의 유동성 조건 등의 변화를 포함하는 변화는 각각의 정의된 스테이트에 대한 투자량의 변화를 야기시키고 이에따라 DBAR 불확정 클레임그룹내에 정의된 스테이트의 분배에 대한 거래자의 예측도 변화하는 것이다.

바람직한 실시태양으로 거래기간중에 계산된 조정된 수익은 예를 들면, 거래기간중의 수익은 오직 정보적 가치 일수만 있다. 이는 DBAR 불확정 클레임그룹의 포트폴리오내의 거래자의 투자에 대한 이익과 손실을 분배하는데 사용하는 각각의 거래기간의 종료시점에 완성된 수익이기 때문이다. 바람직한 실시태양으로 거래기간의 종료시에는 예를 들면, 거래기간 종료일(313, 323, 333 및 343)에서 최종 수익은 배당되고 분배된다. 최종수익은 그 스테이트가 발생하는 각각의 정의된 스테이트에 투자된 양의 단위에 의해 분배된다. 바람직한 실시태양으로 각각의 거래기간은 시장 조건 변화에 따라 다른 종류의 최종 수익을 지니게 되고 이에 따라 거래자는 초기거래기간이 종료함으로서 투자의 헤징을 위한 이후 거래기간 동안에 투자를 가능케 하는 것이다.

또 다른 실시태양으로, 나타나지는 않았지만 거래기간은 서로 겹칠수 있고 이에 따라 하나이상의 거래기간이 이미 정의된 스테이트에서 동시에 투자 대상으로 될 수 있다. 예를 들면, 초기 투자 기간은 연속되는 투자기간이 개방되었고 종료되든지 간에 개방되어 있을 수 있다. 다른 거래기간의 오버래핑도 가능하고 이는 본 발명의 실무에 따라 통상의 지식을 가진자가 충분히 알수 있는 것이다.

전술한 바와 같이 캐노니컬 DRF는 스테이트분포에 어크로스하여 투자를 가능케하고 각각의 스테이트는 거래비용과 이벤트결과 및 그 발생하는 스테이트로의 수익을 지니게 되어 있다. 본 발명의 캐노니컬 DRF는 이미 전술한 바와 같이 스테이트에 투자된 모든 양을 재분배하고 발생하는 스테이트에 대한 것만 분배한다. 각각의 거래자는 향후 거래자의 배당의 받을 수 있는 스테이트에 투자하고 발생하지 않는 스테이트에서는 원칙적으로 투자에 대한 수익은 발생하지 않는다.

도 3 에 나타난 바람직한 실시태양으로 최종 거래기간의 만료일(343)에서 거래는 중단되고 불확정 클레임에 대한 아웃컴은 관찰기간 종료(350)시에 결정된다. 바람직한 실시태양으로 불확정 클레임 그룹에 주요한 이벤트의 아웃컴만이 수익이 로크인 되는 동안 거래기간중에 불확실해 진다. 이를 다시 표현하면 불확정 클레임의 주요한 이벤트는 실제적인 아웃컴이 알려지지 않는 동안 예를 들면, 이벤트의 아웃컴을 확인하거나 측정하기 위한 시간 소요 때문에 거래 종료 전에 발생할 수 있다. 이는 소비자 물가 인플레이션과 같은 거시 경제 통계에 기인한 것이다.

도 2에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로 일단 아웃컴이 특정 시간(350)에 관측되면, 과정(360)은 모든 거래 기간으로부터 그 지불을 결정하기 위해 작동한다. 이미 기술한바와 같이 캐노니컬 DRF의 경우 잃어버린 투자에 대한 총량은 성공적인 투자의 지불로 되며 거래비용을 줄인다. 캐노니컬 DRF에 있어서 성공적인 투자는 결정된 시간(350)에서 발생하는 스테이트안에 거래기간 동안의 투자인 것이고 비성공적인 투자는 발생하지 않는 스테이트에 대한 투자인 것이다. 전술한 실시예 3.1.1 내지 3.1.21에서 캐노니컬 DRF를 이용한 DBAR 불확정 클레임의 여러 실시태양에 대해 기술하였다. 도 3 에 나타난 바람직한 실시태양은 프로세스(360)의 결과 거래자가 모든 거래기간동안의 결과를 디스플레이(370)할 수 있는 것이며 나타나지 않았지만 바람직한 실시태양은 거래자의 어카운트가 이러한 결과를 반영하도록 계속 업데이트 되는 것이다.

도 4 는 DBAR 불확정 클레임교환의 바람직한 실시태양의 데이터 저장기구(260)을 나타낸 것이다. 바람직한 실시태양으로 데이터저장기구(260)속에는 상기한 바와 같은 데이터베이스 소프트웨어가 설치되어 있고 하드드라이브 데이터저장시스템을 사용한다. 또한 이는 다수의 물리적 기구와 디바이스를 포함하고 있으며 이러한 데이터 베이스소프트웨어를 작동하기 위한 워크 스테이션 등을 이미 전술한 바와 같이 포함한다. 바람직한 실시태양으로 관계데이터베이스 소프트웨어는 데이터 저장기구(260)을 작동시키며 이는 데이터 베이스 테이블, 저장 절차 및 다른 데이터 베이스 엔티티 등과 데이터 베이스 소프트웨어 패키지와 관련된 일반적인 목적물을 포함하는 것이다. 도 4 에 나타난 바람직한 실시태양으로, 데이터 베이스(261-267)은 각각 테이블과 이와 관련된 데이터 베이스 엔티티 및 필요한 목적물 수행에 필요한 물질들을 포함한다. 도 4 는 이러한 기구에 저장되어 있는 정보의 종류를 나타낸 것이다. 물론 정보의 종류는 이러한 것으로 한정되지는 않는다. 어떤 데이터 또는 이에 대한 추가 데이터 베이스에 대한 저장은 거래되는 불확정 클레임의 성질에 의존하는 것이 유용하다. 더욱이 바람직한 실시태양으로 도 4 에 나타난 바와 같이 어떤 데이터는 하나 또는 그 이상의 저장기구에 대해 저장되어 있다. 또다른 바람직한 실시태양으로 이러한 데이터는 오직 하나의 기구에 저장되어 있고 계산되는 것이다. 다른 데이터 베이스 디자인과 설계는 본 발명의 실무에 따라 통상의 지식을 가진 자가 명백히 알 수 있다.

도 4 에 나타난 바람직한 실시태양으로 거래자 및 계좌 데이터 베이스(261)는 DBAR 거래자의 신원확인에 관련된 정보 예를 들면, 이름, 패스워드, 주소 및 확인번호 등을 저장한다. 거래자의 신용등급에 관한 데이터도 역시 저장될 수있고 거래자의 신용상태의 변화에 따라 업데이트된다. 거래자 및 계좌 데이터베이스(261)에 저장된 또다른 정보는 거래자의 계좌에 관련된 것으로, 활동적 또는 비 활동적인 투자, 거래자의 발란스, 거래자의 마진리미트, 현저한 마진양, 현저한 마진발란스에 지불된 현저한 거래 발란스 및 이자에 대한 신용이자, 그의 계좌를 접근하는데 대한 어떤 제한, 거래자의 활동적 및 비활동적 투자에 관한 수익 및 손실정보 등을 포함하는 것이다. 할당되는 멀티스테이트 투자에 관련된 정보는 거래자 및 계좌 데이터 베이스(261)에 저장된다. 데이터 베이스(261)에 입력된 정보는 예를 들면, 거래자의 관련된 스테이트먼트를 프린트할 수도 있는 것이다.

도 4에 나타난 바람직한 실시태양으로 시장 수익 데이터베이스(262)는 DBAR 불확정 클레임그룹에 활동적이고 비활동적인 여러 시기에 수익과 관련된 정보를 포함한다. 바람직한 실시태양으로 데이터베이스(262)내의 불확정 클레임에 각각의 그룹은 그룹에 할당된 특정한 확인 방법을 사용하여 확인한다. 반영된 불확정클레임의 각각의 그룹의 각각의 스테이트에 대한 수익은 데이터베이스(262)에 저장되어 있다. 주어진 거래기간 동안에 계산된 수익을 디스플레이하기 위해서 데이터 베이스(262)는 각각의 클레임에 대해 각각의 스테이트에서 저장된다. 거래기간 종료시에 시장 수익 데이터베이스(262)에 저장된 수익은 계산된다. 이미 전술한 바와 같이 마진수익은 데이터베이스(262)에 저장된다. 시장 수익 데이터베이스(262)내의 데이터는 거래기간 전후의 수익에 대한 거래자의 결정뿐만아니라 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 DRF에 의한 지출 결정에 대한 정보도 제공하는 것이다.

도 4에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로 시장 데이터베이스(263)이 시장 데이터 피드(270)으로부터 시장 데이터를 저장한다. 바람직한 실시태양으로 시장 데이터베이스(263)의 데이터는 특정한 교환을 위해 거래되는 불특정 클레임의 타입에 관련된 데이터를 포함한다. 바람직한 실시태양으로 실시간 시장 데이터는 실시간 가격, 생산, 인덱스 수준 및 다른 유사 정보를 포함 한다. 바람직한 실시태양으로 시장 데이터베이스(263)로부터 실시간 데이터는 거래자에게 이러한 정보에 기반하는 불특정 클레임 그룹을 위한 배당된 수익에 DRF를 사용하기 위한 결정에 도움을 준다. DBAR 불확정 클레임에 관련된 그룹에 대한 역사적 데이터는 시장 데이터베이스(263)에 저장될 수 있다. 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹에 주요한 아이템이 관련될 수 있다(예를 들면, 연방 지준의 언급). 또 한 시장 데이터베이스(263)에는 거래자에 관한 모든 정보를 출력할 수 있다.

도 4 에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로, 이벤트 데이터 베이스(264)는 교환 거래를 위한 DBAR 불확정 클레임그룹의 주요한 이벤트에 관한 정보를 저장한다. 바람직한 실시태양으로 각각의 이벤트는 이미 부여된 이벤트 확인 번호에 의해 확인된다. 각각의 이벤트는 그 이벤트가 근거한 DBAR 불확정 클레임그룹의 관련하에 불확정 클레임그룹에 부여된 확인번호에 의해 확인된다. 이벤트 데이터 베이스(264)에 저장된 이벤트는 예를 들면, 증권의 종가에 기반된 이벤트, 회사의 수익보고, 이미 계산되었으나 아직 공포되지 않은 경제 통계 등이다. 이벤트의 아웃컴을 결정하기 위해 사용되는 데이터의 소스는 이벤트 데이터 베이스(264)에 저장된다. 이벤트아웃컴이 알려짐에 따라 이 아웃컴에 상응하는 불확정 그룹의 정의된 스테이트에 따른 이벤트 데이터 베이스(264)가 저장된다.

도 4 에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로, 위험성 데이터베이스(265)는 시장 위험성과 신용위험성의 계산 및 예측에 관한 결과 및 분석에 관한 데이터베이스를 저장한다. 바람직한 실시태양으로 위험성 데이터베이스(265)는 계좌 확인 번호에 의해 유도된 결과를 관련시킨다. CAR또는 CCAR계산에 관련된 저장된 시장 및 신용 위험성의 양은 각각의 스테이트의 수익 표준편차와 같이 각각의 스테이트에 달러 수익 표준편차로, 주어진 불확정 클레임과 CAR포트폴리오의 달러수익 표준편차로 나타난다. CAR 및 CCAR계산에 기인한 VAR과 MCS계산 에 사용한 시나리오등이 이와같은 매트릭스의 상관관계 데이터로서 사용되고 이것은 위험성 데이터베이스(265)에 저장된다.

도 4 에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로, 거래 불로터 데이터 베이스(266)는 활동적 및 비활동적인 투자와 관련된 정보를 포함하며, DBAR 불확정 클레임그룹에 거래자에 의해 행해지는 특정한 교환에대한 정보를 포함한다. 이런 데이터는 이미 부여된 투자확인 번호에 의해 거래자에 의해 확인되고 이미 부여된 계좌확인 번호에 의해 부여된 불확정 클레임의 상태를 알 수 있게 된다. 또한 각각의 스테이트에 상응하여 부여된 확인 스테이트번호와 각각의 투자에 사용되는 유니트 가치(예를 들면, 달러)와 각각의 투자의 시점 및 투자량, 어느정도 마진을 투자에 사용할 것인가 등이 이미 부여된 거래 기관 확인 번호에 의해 확인 될 수 있다. 이에 추가로 멀티 스테이트 투자에 관한 정보도 데이터로 저장될 수 있다. 투자자가 원하는 지불의 분배 및 멀티스테이트 투자 배당을 수행하기 위한 교환 등도 거래 불로터 데이터 베이스(266)에 저장될 수 있다.

도 4 에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로, 불확정 클레임 기간 및 조건 데이터베이스(267)는 DBAR 불확정 클레임의 각각의 그룹의 구조와 정의에 관련된 데이터를 저장한다. 바람직한 실시태양으로 이러한 데이터는 기간과 조건이라고 불리운다. 따라서 계약 조건과 계약 용어 등이 거래자가 서로 합의하는 범위 내에서 결정되며 이는 종래의 시장에서 예측할 수 있는 것과 유사한 것이다. 바람직한 실시태양으로 기간과 조건은 거래되는 불확정 클레임의 성질에 관한 기초적인 정보를 제공한다. 예를 들면, 거래기간의 수, 거래 기간의 시작일과 종료일, 주요한 불확정 클레임 이벤트의 타입, 어떻게 DRF금융을 비성공적인 투자로부터 성공적인 투자로 전환할 것인가, 아웃컴을 결정하기위한 이벤트의 시기, 다른 이미 결정된 종료기준, 투자를 행하는 스테이트의 파티션, 투자 및 지불의 가치 유니트(예를 들면, 달러, 주식의 수, 1 온스의 금 등)이다. 바람직한 실시태양으로 불확정 클레임과 이벤트의 확인 번호가 부여되어 불확정 클레임 기간 및 조건 데이터베이스(267)에 저장되고 이들은 데이터저장기구의 다른 테이블등에 의해 인용될 수 있다.

도 5 는 본 발명의 바람직한 실시태양을 이용하여 거래자와 일시적인 결정 및 그 결정에 따른 프로세스를 나타내는 플로우 다이어그램이다. 도 5 에 도시한 바와 같이 거래자는 상기한 바와 같은 DBAR범위 파생상품(RD)에 하나에 투자한 것으로 가정한다. 특히 행해지는 DBAR RD투자의 예시목적으로 99년 8월 3일 IBM의 일반 주식을 종가로 하는데 근거한 불확정 클레임의 속에 행해지는 것이다(도 6 의 디스플레이 501에 나타나있음).

도 5 에 나타난 과정(401)은 거래자가 DBAR 불확정 클레임교환에 접근을 요구하는 것이다. 바람직한 실시태양으로 전술한 바와 같이 소프트웨어적용 서버(210)(도 2 에 도시되었음)는 이 요청을 처리하고 ORB(230)에 연결된다. 이 곳에서 거래시행서버(240)에 교환을 위한 거래자의 인증을 행한다. 거래시행서버(240)에서 목적물의 인증은 거래자 및 계좌데이터베이스(261)의 요청에 의해(도 4 에 도시되었음)거래자의 성명, 패스워드 및 다른 확인정보를 공급한다. 이러한 목적물 인증은 도 5에 나타난 과정(402)에 나타난 바와 같이 접속 허가 또는 불가를 행할 수도 있다. 만약 이와 같이 인증이 실패된다면, 과정(403)은 거래자에게 즉시 로그온을 다시 시도하게 하고 또는 이 시스템에 로그온을 위한 유효한 신용을 설정케한다. 만약, 거래자가 접속이 허락되었다면, 소프트웨어 적용서버(210)(도 2에 도시됨)는 거래자에게 관심을 같고 있는 많은 다른 사용자를 인터페이스할 수 있도록 디스플레이 할 것이다. 예를 들면, 바람직한 실시태양에서 거래자는 과정(404)에 나타난 바와 같이 현실적으로 거래되고 있는 DBAR 불확정 클레임그룹의 샘플을 찾으려할 수 있다. 거래자는 또한 시장 데이터 피드(270)(도 2에 도시됨)으로부터 얻어진 현재 시장 데이터를 포함하는 과정(404)속에 이들의 인터페이스요청에 의해 현재 시장 조건을 체크할 수 있다. 도 5의 과정(405)는 거래자가 거래자의 계좌 즉, 거래자의 현재 거래포트폴리오, 거래량, 현저한 마진의 현재량, 계좌의 발란스 등에 관한 관련된 정보를 적용서버(210)에 요구하는 것을 나타내고 있다. 바람직한 실시태양으로 이러한 정보는 거래시행 서버(240)(도 2)와 거래자 및 계좌데이터베이스(261)와 거래 불로터 데이터 베이스(266)(도 4)의 요청에 의해 얻어질 수 있는 것이다.

도 5에 나타난 바와 같이, 과정(407)은 투자의 목적으로 거래자가 행한 DBAR 불확정 클레임그룹의 선택을 나타낸다. 적용서버(210)(도 2에 도시됨)는 도 6에 나타난 인터페이스와 같은 거래자의 인터페이스를 통상의 알려진 방법으로 사용케한다. 과정(408)은 거래자가 거래자에게 예정된 투자가 수익을 낼 수 있도록 하는 효과를 계산하는 것을 포함하는 데이터와 분석을 요구함을 나타내는 것이다. 이러한 계산은 전술한 바와같이 함축된 수요응답 방정식에서 함축된 비드와 오퍼의 사용으로 결정된다. 이와같은 데이터의 요구 및 이 데이터의 조작을 위한 과정은 바람직한 실시태양으로 거래시행 서버(240)(도 2에 도시됨)에서 작동되는 것이다. 이러한 목적물은 예를 들면, 데이터베이스(262)(도 4)로부터 얻는 데이터이고 주어진 불확정 클레임 그룹을 위한 주어진 거래기간에서 스테이트의 분배에 어크로스하여 투자된 양을 요구하는 요청을 행할 수 있다. 투자량 데이터와 함께 다른 거래시행서버(240)(도 2)속에 다른 시행을 위해 전술한 바와 같은 불확정 클레임그룹의 DRF를 이용하여 한계수익계산을 행한다. 이러한 과정과 목적은 ORB(230)(도 2에 도시됨)에 의해 관리된다.

도 5에 도시된 바와 같이, 과정(411)은 거래자가 관심을 갖는 DBAR 불확정 클레임그룹에 하나 또는 그 이상의 정해진 스테이트에 주어진 양을 투자할 것인지 여부를 결정하는 것을 나타낸다. 바람직한 실시태양으로 거래자의 요구는 특정한 클레임의 그룹을 한정하여 투자케하며 스테이트 또는 투자하려고 하는 스테이트, 스테이트 또는 스테이트에 투자된 양, 사용하는 마진의 양 등을 요구할 수 있다.

과정(412)은 마진의 투자에 관한 요청에 응답하는 것이다. 이와 같은 마 진의 이용은 거래가 그 전체량의 투자손실이 발생하지 않도록 그 위험성을 나타내는 것이다. 그러므로 바람직한 실시태양에서 거래자가 현저하게 노출된 마진론에 관련하여 그 위험성의 양을 결정하는 분석을 수행한다. 과정(413)에서 이와같은 분석은 거래자의 마진요구에 의해 수행된다.

고려되고 있는 예정된 거래 또는 교환은 거래자의 DBAR 불확정 클레임그룹내의 활성적인 투자 포트폴리오에 관련하여 그 위험성을 헤징하거나 감소시킬 수 있다. 따라서 바람직한 실시태양으로 예정된 거래와 마진의 양은 거래자의 포트폴리오의 CAR분석을 포함하는 것이다.

바람직한 실시태양에서 도 5에 도시된 과정(413)에 의해 수행되는 CAR분석은 이미 전술한 VAR, MCS 또는 HS기법에 따라 수행되고, 위험성데이터베이스(265)(도 2)에 저장된 데이터를 사용하여 즉, 스테이트수익의 상관관계, 주요한 이벤트의 상관관계 등을 포함하는 데이터를 사용하여 수행된다. 도 5에 나타난 바와 같이, 과정(414)은 거래자 마진 규칙에 상응하여 거래자의 이퀴티와 계산된 CAR치를 비교함으로서 그의 계좌의 충분한 자본이퀴티를 지니게 할 것인지 여부를 결정하게 된다. 바람직한 실시태양으로 이러한 교환은 모든 거래자가 그들의 포트폴리오를 위한 CAR치의 일정부분 또는 멀티플과 균등한 자본 이퀴티 수준을 유지하도록 요구하는 것이다. 예를 들면, 전술한 바와 같이 95%통계적 신뢰성을 지니는 CAR의 계산을 가정한다면 거래는 그들의 계좌에서 거래자가 이퀴티보다 10배 많은 CAR을 지 닐 것을 요구하는 것이다. 이와 같은 요구조건은 거래자가 시점에 따라 10%또는 거의 5%의 이퀴티의 하락을 인정할 수 있는 것으로 유동성 증가에 따른 거래자의 마진연장에 의한 수익과 거래자의 디폴트에 따른 위험성과 비용사이에서 합당한 거래하락을 고려하는 것이다. 이에 추가로 바람직한 실시태양으로 이러한 교환은 각각의 거래자에 기인하는 것으로 DBAR 불확정 클레임그룹의 신용위험성량을 결정하기 위한 CCAR계산을 행할 수도 있다. 바람직한 실시태양으로 만약 거래자가 그의 계좌속에 적절할 이퀴티를 지니지 못했거나 거래자에 의해 놓여진 신용위험성의 양이 너무 큰 경우 마진의 요구는 과정(432)(도 5)에 기재된 것처럼 부정되는 것이다.

도 5에 나타난 바와 같이, 만약 거래자가 마진을 요구하지 않거나 거래자가 과정(414)속에 마진테스트에 통과한 경우 과정(415)에서 투자가 거래자가 원하는 스테이트의 분배지불을 되풀이 하기 위해 다중 스테이트를 동시에 할 것인지여부를 결정한다. 만약 다중 스테이트 투자인 경우에는 과정(460)은 거래자에게 원하는 지불분배에 참여할 것을 요청한다. 이러한 커뮤니케이션은 예를 들면, 성립된 스테이트의 리스트와 각각의 스테이트에서 일어날 수 있는 이벤트에 대한 지불등을 포함하는 것이다. 예를 들면, DBAR 불확정 클레임의 4개 스테이트 그룹에 대해 거래자는 4차원 벡터(10, 0, 5, 2)등을 제출할 수 있고 이는 거래자가 스테이트1의 발생에 대해 10가치 유니트(예를 들면, 달러)의 지불을 전사시키고 스테이트 2의 발생에 대해서는 아무런 지불이 없고, 스테이트 3의 발생에 대해서는 5 유니트 및 스테이트 4의 발생에 대해서는 2 유니트를 지불하는 것이다. 바람직한 실시태양으로 이러한 정보는 거래 불로터 데이터 베이스(266)에 저장되어 있고 이곳에서 원하는 지불을 위한 목적으로 성립된 스테이트간에 배당을 위한 투자량을 결정할 목적으로 사용가능한 것이다. 도 5에 나타난 바와 같이 투자는 다중 스테이트 투자이고 과정(417)은 각각의 성립된 스테이트에 예정된 투자의 일시적 배당을 행한다.

도 5에 더욱 나타난 바와 같이, 투자 명세 및 정보(예를 들면, 불확정 클레임, 투자량, 선택된 스테이트, 마진의 양, 임시적 분배 등)는 과정(416)에 의해 거래자에게 확인되도록 디스플레이된다. 과정(418)은 이러한 투자가 디스플레이 될지 여부를 결정하는 것을 나타낸 것이다. 만약 거래자가 투자에 반대하여 결정한다면 이것은 과정(419)에 의해 수행되지 않는다. 만약 거래자가 투자를 결정하고 다중 투자가 아닌 과정(420)을 결정한다면 투자는 수행되고 거래자의 투자는 이미 전술한 바와 같이 투자 상쇄에 의해 DBAR 불확정 클레임그룹의 관련된 스테이트에 그 투자량이 기록될 것이다. 바람직한 실시태양으로 거래 불로터 데이터 베이스(266)(도 4)에서 새로운 투자정보 예를 들면, 거래자 ID, 거래 ID, 계좌 확인, 투자되는 스테이트 또는 스테이트, 투자되는 시간, 투자량, 확인된 불확정 클레임 등의 새로운 투자정보를 이용하여 업데이트하는 과정(421)을 행하게 된다.

도 5에 도시한 바와 같이 만약, 거래자가 투자를 결정하고, 다중 스테이트 투자를 결정하는 과정(420) 및 다중 투자를 포함하는 스테이트에 투자량을 분배하 는 과정(423)은 이미 전술한 교환과정(460)과 거래 불로터 데이터 베이스(266)(도 4)에 저장된 것에 의해 거래자에게 원하는 지불 분배를 발생시키는 것이다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 만약 원하는 지불이 실질적인 스테이트 속에서 어떤 스테이트가 발생하던지 간에 동일한 것이면 과정(423)은 계좌진입에 의해 업 데이트되고 설정된 스테이트 안에 이전 투자량의 비율로 다중 스테이트 거래로 분산된다. 이미 저장된 지불 분배에 의하여 투자된 총량과 새로운 투자를 행하는 실질적인 스테이트와 예를 들면, 실시예 3.1.21에 나타난 바와 같은 매트릭스 식을 이용하여 계산할 수 있는 각각의 실재적 스테이트에 투자된 양을 계산하는 것이다. 이와 같은 계산은 거래기간 또는 종료시에 투자된 양의 현존하는 분배와 관련이 있기 때문에 바람직한 실시태양으로 재분배는 투자된 양의 분산이 언제 변화하더라도 수행된다.

도 5에 더욱 나타난 바와 같이, 새로운 투자에 대해서 과정(422)은 DBAR 불확정 클레임의 관련된 그룹의 정의된 스테이트를 어크로스하여 투자된 양의 새로운 분포를 반영하기 위해 각각의 스테이트에 수익을 업데이트시킨다. 특히 과정(422)은 만약 투자가 다중 스테이트투자가 아니라면 업데이트프로세스(421)에 의해 거래 불로터 데이터 베이스(266)로부터 새로운 거래정보를 입수한다. 또한 만약 투자가 다중 스테이트 투자라면 서스펜스계좌 프로세스(423)에 의해 업데이트되는 거래자 및 계좌데이터베이스(261)로부터 거래정보를 입수한다. 과정(422)는 ORB(230)(도 2)을 포함하여 새로운 거래에 대해 계산된 수익을 위한 거래시행서버(240)의 대상을 제공한다. 이 도면에서 대상물은 거래 불로터 데이터 베이스(266)로부터 새로운 거래데이터를 요구하고 거래자 및 계좌데이터베이스(261)로부터 서스펜스계좌에 관한 정보를 요구한다(도 4). 그 후 불확정 클레임그룹의 DRF를 이용하여 새로운 수익을 계산하고 시장수익데이터베이스(262)에 저장된 기간수익을 업데이트시킨다.

도 5에 나타난 바와 같이, 투자가 과정(450)에 의해 다중 스테이트 투자로 결정된다면 교환은 교환에 시작되는 연속적인 투자에 응답하여 거래자가 원하는 지불 분포를 반영하는 서스펜스 어카운트를 업데이트하는 것을 계속 하게 된다. 과정(422)로부터 얻어진 업데이트된 기간내의 수익과 시장 수입데이터베이스(262)에 저장된 수익 등은 업데이트된 수익을 반영하는 다중 스테이트 투자의 재분배를 수행하기 위해 과정(423)에 의해 사용된다. 과정(452)에 정의된 것처럼 거래기간이 종료되지 않았다면 과정(423)으로부터 얻어진 재배당의 양은 사용되고 이러한 정보는 거래 불로터 데이터 베이스(266)에 저장을 동시에 하게 된다(도 4). 수익에 대한 거래기간내의 정보를 업데이트하기 위해 도 5에 나타난 과정(422)가 수행된다. 그러나 거래기간이 종료되었다면, 과정(452)에 의해 도시된 것과 같이 다중 스테이트 배당은 거래기간 수익이 그 과정(426)에서 최종 확정 되게 하기 위해 과정(425)을 행한다.

바람직한 실시태양에서 거래기간의 종료는 매우 중요한 점이다. 이는 이 시점에서 거래시행서버(240)(도 2)에서 목적DRF방법으로 최종수익을 계산하고 이를 시장수익 데이터베이스(262)에 업데이트시킨후 도 5에 과정(426)으로 나타난 것처럼 최종 수익을 결정한다. 최종수익은 이벤트의 결과에 따라 즉, 스테이트 발생과 다른 미리 예정된 종료기준의 충족에 따라 결정된다. 다중 스테이트 재배당 과정(425)이 과정(452)와 과정(426) 사이에서 도 5에 나타나있지만 다중 재배당 과정(425)은 만약 투자가 다중 스테이트 투자가 아닌 경우 시행되지 않는다.

도 5에 나타나 도시하고 있는 것처럼 과정(427)은 DBAR 불확정 클레임이 기반하고 있는 주어진 그룹 위에 동일한 이벤트를 위한 연속적인 거래기간의 존재가능성을 나타낸다. 만약 이와 같은 기간이 존재한다면 거래자는 그 기간동안 투자를 행하고 각각의 연속적인 투자기간은 그 자신의 최종수익을 지니게 된다. 예를 들면, 불확정 클레임그룹에 거래자는 상기실시예 3.1.19에서 언급한 것처럼 거래기간에 어크로스시켜 수익이 변화하는 것에 대해 하나 또는 그 이상의 연속적인 거래기간에 투자함으로서 헤징할 수 있다. 연속적인 투자기간에 헤징할 수 있는 거래능력은 각각의 투자기간은 그 자신은 최종 수익의 세트를 지니고 거래자로 하여금 록인 또는 거래기간에 어크로스하여 수익변화에 따라 실질적이고 연속적인 시간속에서 수익과 손실을 현실화하는 것이다. 바람직한 실시태양으로 과정(427)로 나타내는 다수의 단계가 도 5의 전 부분에 기재한 바와 같이 시행된다.

도 5에 더욱 나타난 바와 같이, 과정(428)은 불확정 그룹의 모든 거래기간 종료를 표시한다. 바람직한 실시태양으로 최종 거래기간의 종료시 시장수익 데이터베이스(262)(도 4)는 불확정 클레임그룹의 각각의 거래기간 후에 최종 수익을 나타내고 거래 불로터 데이터 베이스(266)는 DBAR 불확정 클레임그룹의 각각의 거래자에 의한 각각의 투자정보를 포함한다.

도 5에 나타난 바와 같이, 과정(429)은 관찰되는 불확정클레임의 주요한 이벤트에 대한 아웃컴이 관찰기간동안에 발생했는지를 나타내는 것으로 결정된 DBAR 불확정 클레임 스테이트의 발생과 다른 이미 결정된 종료기간의 충족을 나타내는 것이다. 바람직한 실시태양으로 이벤트아웃컴은 시장 정보 데이터베이스(263)(도 4)에 대한 요구를 결정한다. 이것은 시장데이터피드(270)에 의해 유지된다. 예를 들면, 1999년 8월 3일 IBM의 종가가 불확정 클레임그룹인 경우에 시장 정보 데이터베이스(263)은 시장 종가를 함유할 것이고 이는 이벤트정보 데이터베이스(264)속에 이벤트 정보에 소스로부터 얻을 수 있는 것이다. 이러한 정보원은 블룸버그일 수 있고 거래시행서버(240)의 수행을 위해 ORB(230)의 작동을 통해 블룸버그를 통한 종가를 시장 수익 데이터베이스(262)속에서 업데이트 시킨다. 또다른 거래시행서버(240)의 목적예로서는 이벤트 아웃컴을 위한 시장수익데이터베이스(262)에 대한 질문으로 이러한 질문은 이러한 이벤트아웃컴에 상응하는 스테이트의 확인 목적으로(예를 들면, 불확정 클레임 # 1458, 스테이트 # 8) 불확정 클레임 기간과 조건 데이터베이스(262)에 입력되며 이벤트 정보 데이터 베이스(264)위에 스테이트 아웃컴과 이벤트를 업데이트시킨다.

도 5에 나타난 바와 같이 과정(430)은 ORB(230)에 의해 거래시행서버(240)으로 예시되는 목적을 수행하여 주어진 불확정 클레임그룹에 대해 불확정 클레임기간 및 조건 데이터베이스(267)에 포함되어있는 다른 기간 및 조건과 DRF에 의해 지불 계산을 수행함을 나타낸다. 바람직한 실시태양으로 이러한 목적은 성공적인 투자에 지불되는 양과 비성공적인 투자에 대해 얻어지는 양을 계산하는 것이 가능하며 예를 들면, 투자의 발생과 스테이트의 비발생같은 것이다.

도 5에 나타난 바와 같이 과정(431)은 거래자 및 계좌데이터베이스(261)(도 4)에 저장돼있는 거래자 데이터를 과정(430)속의 지불 결정에 의해 업데이트시키는 것이다. 또한 바람직한 실시태양으로 과정(431)은 거래자 및 계좌데이터베이스(261)의 관련된 계좌에 적용된 포지티브가 마진 발란스에 상응하는 대변과 차변이익을 나타내는 것이다.

도 6은 디스플레이버튼(504-507)과 같은 인푸트/아웃푸트 기구와 관련된 샘플디스플레이(500)에 대한 DBAR 불확정 클레임그룹의 교환을 위한 거래자가 사용하는 HTML페이지의 샘플을 나타낸 것이다. 도 6에 나타난 바와 같이 설명적인 데이터(501)는 기초투자 및 투자와 관련된 시장정보를 나타낸다. 도 6에 나타난 투자 속에서 이벤트는 1999년 8월 3일 오후 4시 IBM일반주식의 종가를 이벤트로 하고 있다. 도 6에 나타난 바와 같이 HTML페이지의 샘플은 정의된 스테이트에 투자된 양 과 도 4에 나타난 시장 수익 데이터 베이스(262)로부터 입수가능한 수익을 나타낸다. 이 도면과 바람직한 실시태양에서 수익은 예를 들면, 캐노니컬 DRF와 같은 거래시행서버(240)(도 2)속에서 계산된다. 도 6에 나타난 바와 같이 실시간 시장 정보가 그날 중에 디스플레이되어 디스플레이(503)에 틱 차트로 나타나고 이는 도 7에 나타난 바와 같은 시장데이터피드(270)으로부터 얻어지는 정보이며 이는 도 2에 나타난 바와 같이 거래시행 서버(240)에 의해 수행된다. 시장 정보는 실시간으로 시장정보 데이터베이스(263)에 저장된다.

도 6에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로 거래자는 거래버튼(504)를 선택함으로서 투자를 시행한다. 역사적 수익 및 시계열 정보는 시장정보데이터베이스(263)으로부터 디스플레이버튼(505)를 선택함으로서 볼 수 있다. 시뮬레이트로 된 시장이벤트 또는 특정 수익 등의 계산을 위한 분석적 도구가 소프트웨어 적용서버(210)으로부터 ORB(230)을 통해 입수할 수 있으며, 도 6의 분석버튼(506)을 선택함으로서 거래시행서버(240)과 접속된다. 거래기간동안 수익이 변화함에 따라 거래자는 변화된 수익이 어느 정도인지 디스플레이 하기를 원할 수 있다. 도 6에 나타난 것처럼 이러한 거래기간 또는 거래일 중의 수익은 거래일 수익버튼(507)을 선택함으로서 시장수익 데이터베이스(262)로부터 입수할 수 있다. 이에 추가로 이미 설명한 바와 같이 마지는 기간중의 수익은 시장수익데이터베이스(262)(도 2)속의 같은 정보로부터 디스플레이 할 수 있다. 바람직한 실시태양으로 각각의 거래자가 시장수익 데이터베이스(262)로부터 최종수 익을 결정하는 것이 가능하다.

바람직한 실시태양으로 도면에 나타나있지는 않았지만 디스플레이(500)는 불확정 클레임 기간 및 조건데이터베이스(267) 또는 시장 수익 데이터베이스(262)(도 2)로부터 현재 수익을 입수 할 수 있고 불확정 클레임그룹(클레임의 형식과 이벤트와 같은)을 확인할 수 있다. 또다른 바람직한 실시태양으로 디스플레이(500)는 거래일 수익버튼(507)을 선택함으로서 마진수익의 계산과 같은 거래자의 이익에 관한 서비스를 요청할 수 있고 역사적 데이터버튼(505)를 선택함으로서 역사적 데이터를 입수할 수 있다.

도 7은 도 2의 시장정보 피드(270)의 바람직한 실시태양을 나타낸 것이다. 도 7에 나타난 바람직한 실시태양으로 실시간 데이터 피드(600)는 가격, 생산, 일중 틱 그래프, 관련시장 뉴스 및 예시적인 소스 등을 포함할 수 있다. 역사적 데이터 피드(610)은 역사적 데이터, 시장 시계열 데이터중 예시적인 소스, 옵션가격 데이터로부터 유도된 수익의 계산 및 보험 클레임 데이터 등을 포함하는 시장 정보 데이터 베이스(263)에 의해 제공된다. 도 7에 나타난 바와 같이 데이터 피드(620)의 회사행위는 회사와 관련된 데이터의 오차없는 형식(예를 들면, 수익보고, 신용절하)으로 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹의 거래 기초를 위해 형성할 수 있는 예시적인 소스를 나타내는 것이다. 바람직한 실시태양으로 거래시행서버(240)(도 2)의 수행을 위한 과정(630)과 기능은 데이터피드(600, 610 및 620)으로부터 정보를 수익의 분배 아웃컴의 시뮬레이션 리스크의 계산 및 이벤트 아웃컴의 결정 등의 목적으로 사용한다.

도 8은 DBAR 불확정 클레임그룹의 투자의 함축된 유동성 효과를 예시한 바람직한 실시태양이다. 이미 전술한 바와 같이 본 발명의 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임그룹 내에서 유동성의 변화는 만약 어떤 거래자에게 코스트를 주고 이는 거래기간에 거래자의 수익을 위한 최종 수익이 결정되어 부가되기 때문이다. 종래의 금융시장과는 반대로 이러한 로컬유동성 변화는 공정한 기본 가치를 나타내는 것이 아닌 가격의 거래를 수행케하며 따라서 거래자에게 코스트를 부과하는 것이다.

도 8에 나타난 바와 같이 DBAR 불확정 클레임그룹의 투자로부터 유동성 효과는 투자가 물질적으로 일어날 때 발생하고 스테이트에 어크로스한 수익의 분배에 영원한 영향을 미친다. 수익은 물질적인 것이고 아마 만약 거래기간 종료에 매우 근접하여 거래자가 특정비율의 양을 어느 스테이트에 투자하였다면 이는 이 스테이트에 이전에 투자한 양의 실질적 퍼센티지를 대표하여 거래자의 투자에 영향을 미친다. 도 8에 나타난 커브는 투자자의 DBAR 불확정 클레임그룹에 여러 스테이트의 수익의 분포로부터 얻을 수 있는 극대 효과의 바람직한 실시태양이다.

도 8에 나타난 바와 같이 수평축 p는 스테이트에 이미 투자된 총량의 퍼센 트에 대한 거래자의 투자량이다(거래는 다중 스테이트 투자일수 있으나 이 가정에서는 단일 스테이트 투자를 가정한다). 도 8에 나타난 수평축의 가치 범위는 최소 0(투자된 양이 없음)으로부터 특정한 스테이트에 투자된 총량의 10%까지 이다. 예를 들면, 주어진 스테이트에 투자된 총량이 1억 달러를 가정하면 도 8의 수평축의 범위는 0부터 1000만 달러까지이다.

도 8의 수직 축은 함축된 비드-오퍼분포의 비율을 나타내는 것으로 이때 새로운 투자가 이루어진 스테이트의 함축된 가능성을 의미한다. 바람직한 실시태양으로 함축된 비드-오퍼분포는 함축된 오퍼의 수요응답 q_i ^o(△T_i)과 함축된 비드의 수요응답 q_i ^B(△T_i)간에 차이로 계산될 수 있다. 다시 표현하면 도 8의 수직축은 다음과 같은 비율을 정의하는 것이다.

도 8에 나타난 바와 같이 이러한 비율은 3개의 다른 레벨의 q_i와 이에 상응하는 수준의 선 등을 동해 가치의 범위의 하락 p를 구할 수 있고 이 비율은 낮게 함축된 q_i(q_i=.091)이고 라인마크로 표현된 S(p,l)은 중간 가치 q_i(q_i =.333 S(p,m)으로 표현된)로 표현될 수 있으며, 높은 가치의 q_i(q_i=.833 S(p,h)으로 표현된)로 표현할 수 있다.

본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹에 투자한 거래자는 적정한 가치의 수익을 조정하기위한 거래기간동안의 충분한 시간을 지니지 못한다. 그러므로 도 8에 나타난 바와 같이 그래프적 예측을 통하여 함축된 스테이트 가능성의 퍼센티지라는 용어로 거래자 자신의 투자의 최대 효과를 함축된 스테이트 확률 분포 안에서 구할 수 있다. 여기에 3개의 각기 다른 커브가 높은 수요와 높은 함축 가능성 S(p,h), 중간수요와 중간함축 가능성 S(p,m), 및 낮은 수요와 낮은 함축 가능성 S(p,l)으로 나타날 수 있다. 이 텍스트에서 사용하는 수요라는 용어는 특정스테이트에대해 이전 투자된 양을 말한다.

도 8에 도시된 그래프는 거래자의 투자량이 존재하는 함축된 가능성 분포(여기서는 수익)에 미치는 영향을 나타낸 것으로 이에 따라 존재하는 스테이트의 수요의 양 뿐만 아니라 거래자의 투자의 양도 변하는 것이다. 만약 함축된 가능성의 분포가 크게 영향을 받는다면, 이는 더 큰 함축된 비드-오퍼분포를 나타내며 도 8에 그래프의 수직축에 그래프화 된 것과 같다. 예를 들면, 주어진 투자량 p를 위해 특정한 스테이트를 위해 존재하는 수요의 퍼센티지가 표현되어 있고 새로운 투자의 양의 효과는 존재하는 스테이트의 수요가 최소화 될 때 가장 커진다(선 S(p,l)는 낮은 수요/낮은 함축된 가능성 스테이트에 상응한다). 이와반대로 존재하는 스테이트의 수요가 가장 클 때 새로운 투자에 양에 대한 효과는 가장 작아 진다(선 S(p,h)는 높은 수요/높은 함축된 가능성 스테이트에 상응한다). 도 8은 또 한 바람직한 실시태양으로 존재하는 스테이트 수요의 모든 수준에서 함축된 가능성의 존재하는 분포에대한 투자양의 효과가 투자의 증가된 양에 따라 증가하는 것을 확인시켜주는 것이다.

도 8은 또한 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹의 측면에서 2개의 유동성 관련된 측면을 나타내는 것이다. 첫째 종래의 시장과 비교하여 보면 본 발명의 바람직한 실시태양에서 존재하는 시장에 대한 거래자의 투자의 효과는 수학적으로 결정되고 계산되며 모든거래자에게 디스플레이된다. 둘째 도 8에 나타난 바와 같이 이러한 효과의 증가는 합리적인 것이다. 예를 들면, 도 8에 나타난 바람직한 실시태양으로 넓은 범위의 투자량이 주어진 스테이트에서 존재하는 수요의 일정퍼센트까지 범위를 증가시키고 이런 투자에 시장 효과는 상대적으로 적은 것이다. 만약 이러한 투자 후에 스테이트를 위한 수요를 증가시켜 조정할 수 있는 시간이 있다면, 시장에 대한 효과는 오직 일시적인 것이고 거래자의 투자를 위하여 함축적 가능성의 분포에는 아무런 영향을 미치지 않을 것이다. 도 8은 시장이 투자후에 스테이트에 수요의 추가를 할 수 없는 가장 나쁜 경우의 시나리오를 나타낸 것이다.

DBAR 불확정 클레임그룹의 바람직한 실시태양으로 도 9a 내지 도 9c는 거래자와 신용간의 상관관계와 어떻게 신용위험성이 계량화 되는 지를 도 5의 과정(413)을 예로 설명한 것이다. 도 9a는 종래의 스와프거래의 상대방 관계를 나타낸 것으로 두 상대방은 이미 참여하고 있고 7.5%의 고정된 연스와프 율을 지불하는 10년기간의 스와프를 나타낸 것이다. 스와프거래의 받는 상대방(701)은 고정된 율로 받고 플로우팅된 율로 지불한다. 반면에 지불상대방(702)은 고정된 율로 지불하고 플로우팅율로 받는다. 스와프 거래의 수행을 위해 잘 알려진 Sungard Data Systems으로부터 입수가능한 소프트웨어를 이용하여 스와프율 7.4%로 고정시켜 현재 시장에서 1억달러를 스와프거래한다고 가정하면 받는 상대방(701)은 70만달러의 수익을 받으며 반면 지불하는 스와프상대방(702)는 70만달러를 손실보게 된다. 받는 스와프상대방(701)은 따라서 지불하는 스와프 상대방(02)에 대해 70만불의 기능으로 신용위험에 노출되어 있는 것이고 이는 배열이 지불 스와프 파티(702)의 미팅 오블리게이션에 의존하는 것이기 때문이다.

도 9b는 DBAR 불확정 클레임그룹의 바람직한 실시태양속에서 거래자의 관계와 교환 효과를 실무적인 측면에서 모든 거래자의 관계등을 나타내는 것이다. 도 9b에 나타난 바와 같이 거래자 C1, C2, C3, C4 및 C5는 모두 정의된 스테이트 S1 내지 S8에 하나 또는 그 이상의 DBAR 불확정 클레임그룹의 스테이트에 투자한 사람들이다. 또한 이들은 10년 스와프율로 가능한 아웃컴의 상응하는 범위를 나타낼수 있다. 이 도면에서 모든 거래자는 다른거래자의 투자의 양과 관련하여 신용위험성을 지니고 있고 각각의 투자에 어느정도 마진을 주는지 특정시점에 각각의 투자의 성공 가능성 각각의 투자자의 신용정도 및 투자자의 신용평가에 관한 상관관계에 대한 것에 노출 되어 있다. 이러한 정보는 DBAR 불확정 클레임교환의 바람 직한 실시태양으로 얻을 수 있는 것으로 예를 들면, 도 2에 나타난 거래자 및 계좌 데이터베이스(261)속에서 얻을 수 있고 도 9c에 나타난 바와 같은 테이블화로 거래자에게 디스플레이 될 수 있다. 또한 각각의 스테이트에서 투자된 마진의 양은 각각의 거래자에게 디스플레이되고 거래자의 신용등급을 조정하기 위해 사용된다. 예를 들면, 도 9c에 나타난 바와 같이 거래자 C1은 스테이트 7의 마진에 5만 달러를 투자하고 스테이트 8의 마진에 10만 달러를 투자한 신용등급 AAA인 사람이다. 바람직한 실시태양으로 각각의 거래자에 의해 발생되는 신용위험성은 확정될 수 있고 예를 들면, 신용등급변화 가능성(디폴트가능성포함)을 포함하는 시장정보 데이터베이스(263)으로부터 정보를 사용하여 확인되고 디폴트의 경우 회수 받을 수 있는 금액, 테이블화 되어 디스플레이된 정보(720)과 거래자의 신용등급과의 상관관계등을 확인할 수 있다.

도 9c에 나타난 DBAR 불확정 클레임그룹의 콘텍스트속에 결정을 예시하기 위하여 다음과 같은 가정을 한다. (i)모든 거래자 C1, C2, C3, C4 및 C5는 0.9의 상관관계의 신용등급으로 불확정 클레임그룹에 투자하고 있다. (ii) 거래자 C1 내지 C5의 총 디폴트 가능성은 각각(0.001, 0.003, 0.007, 0.01 및 0.02)이다. (iii) 함축된 스테이트 S1 내지 S8의 가능성은 도 9c에 나타난 바와 같이(0.075, 0.05, 0.1, 0.25, 0.2, 0.15, 0.075, 0.1)이다. 계산은 이와같은 가정하에 수행되고 도 9c의 DBAR 불확정 클레임그룹에 대한 모든 거래자의 총 신용위험성은 이와 같다. 다음 단계 (i) 내지 (vi)의 이미 전술한 VAR기법에 의해 신용-자본-at-위 험성을 결정한다.

단계 (i)은 각각의 거래에 사용된 각각의 거래자의 마진의 양을 얻는 단계를 포함한다. 이러한 예로서 이러한 정보는 도 9c에 디스플레이된 것과 유사한 것이고 바람직한 실시태양으로 거래자 및 계좌 데이터베이스(261)과 거래 불로터 데이터 베이스(266)로부터 입수할 수 있는 것이다.

단계 (ii)는 현저한 마진론에 대한 디폴트의 가능성과 관계된 데이터와 이러한 디폴트의 경우 회수할 수 있는 양에 관한 정보를 포함하는 것이다. 바람직한 실시태양으로 이러한 정보는 JP Morgan 의 CreditMetrics database로부터 얻을 수 있다. 만약 회수 가능성이 제로라고 가정한다면 이는 거래자의 디폴트의 경우 마진론의 어떠한 양도 회수할 수 없는 것이다.

단계 (iii)은 각각의 투자에 사용된 마진의 퍼센티지에 비해 수익(투자된 양의 단위에 따른)의 표준편차를 스케일링하는 것과 각각의 거래자의 디폴트가능성과 디폴트시의 회수할 수 있는 퍼센티지를 포함하는 것이다. 이와같은 예시를 위해 이 단계에는 각각의 스테이트의 단위 유니트의 표준편차를 계산하는 것을 포함하고 각각의 스테이트에서 마진 퍼센티지를 머티플하며 그후 각각의 거래자의 디폴트 가능성에 대해 그 결과를 멀티플하는 것이다. 이와같은 예시에서 함축된 가능성의 스테이트 1내지 스테이트 8에서는 각각의 단위수익에 대한 표준편차는 (3.5118, 4.359, 3, 1.732, 2, 2.3805, 3.5118, 3)이다. 이러한 도식에서 유니트 수익은 (a) 거래자에 의해 각각의 스테이트의 마진에 투자된 양과 (b) 각각의 거래자의 디폴트가능성을 곱함으로서 스케일화 되고 그 결과를 다음 표에 나타낸다.

	S1	S2	S3	S4	S5	S6	S7	S8
C1,AAA							175.59	300
C2,AA						285.66	263.385
C3,A					1400	999.81
C4,A+				2598	2000
C5,A	7023.6	4359	4800

단계 (iv)는 신용-자본-at-위험성을 계산하기 위해서 정의된 스테이트의 각 쌍간에 수익의 상관관계를 상관관계 매트릭스 C_s와 상기 테이블로 나타내어 스케일화 시킨 양을 사용하는 것을 포함하는 것이다. 이미 설명한바와 같이 단계 (iv)에서는 이미 정의한 벡터 U를 통하여 각각의 스테이트에 각각의 거래자의 스케일화된 양의 정렬을 수행한다. 이것은 스테이트수와 동일한 차원을 지니는 것이다(예를 들면, 본 실시예에서 8). 각각의 거래자에게 상관관계 매트릭스 C_s는 미리 트랜스 포즈된 U에 의해 미리 곱해지고 U에 의해 추후 곱해진다. 이러한 결과의 제곱근은 각각의 거래자에게 CCAR치 조정된 상관관계를 나타낸다. 또한 이것은 각각의 거래자에게 제공된 신용위험성의 양을 표현하는 것이다. 이 예에서 계산을 수행하기 위하여 8개의 로우와 8개의 컬럼을 지닌 매트릭스 C_s를 1에 대해 대각선 방향으로 다음과 같이 구축하였다.

U₁, U₂, U₃, U₄ 및 U₅에 대한 벡터는 각각의 5거래자에게 다음과 같이 제시된다.

이 예에서 단계 (iv)를 계속하기 위한 기법으로 5매트릭스 계산이 다음과 같이 수행된다.

i=1...5에서 이 방정식의 왼쪽측면은 5개의 거래자 각각에 상응하는 신용-자본-at-위험성이다. 이 실시예에 적용하기 위해서 CCAR기법의 단계 (v)에 따라 5차원 컬럼벡터를 정렬시킨 CCAR치를 다음과 같이 정렬하였다.

이단계를 계속하기 위하여 상관관계 매트릭스(CCAR)이 거래자의 수와 동일한 로우와 컬럼의 수에 의해 각각의 거래자 쌍과 대각선을 따라 오프 대각선 사이 로 신용 레이팅을 하여 그 통계적 상관관계를 포함하도록 구축되었다. 이러한 예로서 최종단계(vi)는 W_CCAR의 트랜스포즈에 의한 CCAR을 프리 멀티플리케이션을 포함하고 W_CCAR의 포스트 멀티피케이션 C_CCAR을 함유하는 것으로 이것의 제곱근을 다음과 같이 구한다.

이 예시에서 이 식의 결과는

이를 다시 설명하면 이러한 예시에서 마진의 총량과 분포는 도 9c에 나타난 바와 같은 신용-자본-at-위험성의 단일 표준편차를 지니고 이는 13,462.74 달러이다. VAR기법을 통해 이미 전술한 신용-자본-at-위험성에서와 같이 이 양은 이 방법에 의해 유도된 숫자에 의해 곱해질 것이며 예측할 수 있는 신용손실의 퍼센타일은 통상의 지식을 가진 자가 구할 수 있다. 또한 거래자는 미리 예측된 통계적 신뢰성 수준에서 벗어나지 않을 것을 믿을 수 있는 것이다. 예를 들면 이 예에 나타난 바와 같이 만약 거래자가 95%신뢰성으로 어느 정도 이상의 손실이 발생하지 않을지를 알 수 있고 신용-자본-at-위험성의 단일 편차의 형태는 13,462.74 달러에 1.645를 곱해 나타난 수인 22,146.21 달러이다.

거래자는 얼마나 많은 신용위험성을 다른 거래자도 지니고 있는지를 알기 원한다. 바람직한 실시태양으로 상기단계 (i) 내지 (vi)은 하나 또는 그 이상의 거래자를 제외하고 수행한 것이다. 예를 들면, 이 도시에서 가장 위험성이 많은 거래자는 CCAR과 관련하여 계산된 결과 거래자 C5인 것이다. C1 내지 C4에 기인하는 신용위험성의 양은 단계 (v)의 매트릭스 계산을 수행함으로서 결정될 수 있고 여기에 거래자 C5의 CCAR양에 0을 기입한다. 그 결과 C1 내지 C4 거래자의 CCAR은 4,870.65 달러이다.

도 10은 본 발명을 수행하여 거래하기 위한 시스템을 개량하기 위한 피드백 절차의 바람직한 실시태양을 나타낸 것이다. 도 10에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로 시장 수익 데이터베이스(262)와 시장 정보 데이터베이스(263)(도 2)로부터의 시장 정보와 기간내 수입은 DBAR 교환의 공정성과 효율성을 평가하기 위해서 과정(910)속에 사용된다. 효율성의 바람직한 측정은 실제적인 결과의 분포가 최종 수익을 반영한 분포와 일치하는 지를 판단하는 것이다. Kolmogorov-Smimoff test와 같은 통상적인 테스트가 DBAR 불확정 클레임그룹을 위한 스테이트에 어크로스하여 얻어진 거래행위로부터의 수익의 분포와 경험 후에 주요한 이벤트의 아웃컴의 실제적인 분포와의 차이점이 있는지를 과정(910)에서 판단하기 위하여 사용된다. 또한 바람직한 실시태양으로 마진 수익은 과정(910)에서 분석되며 어떤 거래 기관에 늦게 투자한 사람이 통계적으로 다른 투자자보다 다른 수익을 얻는 지 여부를 분석하기 위한 것이다. 이 늦은 거래자는 예를 들면, 이른 거래자가 얻지 못한 정보의 이점을 얻을 수 있다. 과정(910)의 분석으로부터의 발견에 응 답하여 DBAR 불확정 클레임그룹에 투자하거나 거래하는 본 발명의 시스템은 효율성과 공정성을 위해 개량할 여지가 있는 것이다. 예를 들면, 만약 뒤늦은 거래자가 통상적인 것보다 많은 수익을 얻는 다면, 종래의 유가증권 시장 거래의 관계와 관련하여 볼 때 이 시스템은 불공정하게 조작된 것을 의미하는 것이다. .도 10 에 나타난 과정(920)은 거래시간이 무작위적으로 정확한 시간에 종료되는 것을 나타내는 것으로 이는 최종 수익의 조작을 방지하기 위한 것이다. 예를 들면, 바람직한 실시태양으로 주어진 날에서 거래종료시간을 무작위적으로 오후 2시에서 오후 4시 사이에 놓게 교환을 실시하는 것이다.

도 10에 나타난 과정(923)은 시장 조작에 의한 위험성을 감소시키기위한 또다른 과정을 나타낸 것이다. 과정(923)은 아웃컴을 위한 관찰기간의 변화단계를 나타낸다. 예를 들면, 특정한 시간의 아웃컴을 관찰하는 것 보다 관찰을 위한 시간의 범위를 한정하여 거래하는 것이 좋고 아마도 수시간, 수일 또는 수주(임의의 시간)의 경과를 이용하여 스테이트의 발생을 결정하고 이것을 평균화하는 것이 바람직하다.

도 10에 나타난 바와 같이 과정(910)에 대응하여 DRF를 모디파이하기위한 과정(924)가 수행되면 예를 들면, 거래자에게 거래기간 내의 빠른 투자를 격려하게 된다. 예를 들면, DRF는 이른 투자자에게 어느 정도 높은 수익을 줄 수 있도록 설계변경 될 수 있고 상대적으로 늦은 투자자는 적은 수익을 갖게 되는 것이다. 이러한 인센티브는 변형된 DRF에 의해 통상의 지식을 가진 자가 명백히 이해할 수 있을 것이다.

도 10에 나타난 바와 같이 바람직한 실시태양으로 과정(921)은 과정(921)에 대응하며 수익의 시작은 거래기간의 시작시 더 많은 거래시작수익을 제공할 수 있도록 계산된다. 예를 들면, 과정(910)의 결과 투자자에게 실재적 아웃컴에 비례해서 많은 분배를 주게 할 수 있다. 이것은 원래적으로 있는 문제가 아니고 거래자의 미래 가능성에 대한 예견이 실재적으로 분석되지 않은 것에 대한 위험성 선호를 반영하기 때문이다. 그러나 초기수익을 추후 스테이트의 분배에 평가하는데 더욱 영향을 죽도록 조정하는 것은 이미 통상의 기술을 가진 자가 알려진 것이고 예를 들면, 스쿠, 크루토시스 또는 다른 통계적 분산의 도구를 사용하여 조정할 수 있다.

도 10에 나타난 바와 같이 과정(922)는 DBAR 불확정 클레임그룹의 하나 또는 그 이상의 구조의 완전한 변화를 나타낸다. 이와같은 상대방 측정은 비 효율적이거나 불공정한 시장조작에 대응하여 hoc 기반하에 사용될 수 있다. 예를 들면, 과정(922)는 거래기간의 수의 변화를 포함하는 것이고 거래기간의 타이밍과 DBAR 불확정 클레임그룹의 존속기간, 정의된 스테이트 파티션의 수와 성질 등을 포함하고 이는 본 발명의 DBAR 불확정 클레임그룹의 더 큰 유동성과 적은 불공정 조작을 행하기 위한 것이다.

이와같이 도면에 상세한 설명을 통하여 및 도면 자체로 본 발명의 방법과 시스템의 바람직한 실시태양을 특정하여 설명할 수 있도록 디자인한 것이다. 이 목적은 본 발명에 대한 이해와 평가에 대한 상승을 기대한다. 이러한 도면의 상세한 설명은 본발명의 범위를 한정하기 위한 것은 아니며 그 실시태양으로 수행되거나 실행되기 원하는 것이다. 이와반대로 추가적 실시태양과 이와 균등한 행위가 본 발명의 범위 내에서 통상의 지식을 가진 자가 이러한 명세서와 발명을 실시함으로서 명백히 알 수 있을 것이다.

7. 바람직한 실시태양의 장점

이러한 명세서는 DBAR 불확정 클레임 그룹 내의 거래와 투자의 시스템과 방법은 이러한 클레임의 교환 및 시장 조작과 설립을 제공한다. 파생상품 및 다른 불확정 클레임의 거래 및 투자의 적용에 따른 본 발명의 장점은 다음과 같은 것을 포함한다 :

(1) 증가된 유동성 : 본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹의 교환 및 투자는 다음과 같은 이유로 유동성의 증가를 제공한다 :

(ⅰ) 시장 설립자에 의한 헤징을 역동적으로 감소시킴. 바람직한 실시태양에서 시장 내에 불확정 클레임의 교환자 또는 시장 참여자가 시장 내에서 헤징 할 필요가 없어진다. 이러한 실시태양에서 잘-기능된 불확정 클레임 시장에서 요구하는 모든 것은 재정적 또는 경제적 위험성의 소스를 반영하는 현실-세계의 주요한 관측가능한 이벤트의 세트이다. 예를 들면 주어진 가격에서 유용한 주어진 금융 상품의 양은 본 발명의 시스템에 특별한 관련성이 없을 수 있다.

(ⅱ) 오더 크로싱의 감소. 전통적인 전자 교환은 비드/오퍼의 크로싱을 위한 오더 북의 제한과 정교한 알고리즘을 채택하고 있다. 본 발명의 바람직한 실시태양에서 비드 및 오퍼의 크로싱은 필요 없다. 투자를 "언와인드(unwind)"하기를 바라는 거래자는 그 대신에 보완적 투자를 할 것이고, 따라서 그의 노출은 헤징된다.

(ⅲ) 비영구적인 유동성 지불 : DBAR 시장에서는 단지 최종 수익이 지불금을 산정함으로서 가능하다. 바람직한 실시태양에서 통상적인 시장에서 유동성 변동 및 거래의 변동에 따른 일반적으로 그것들이 통상적인 시장 내에서 행해지는 것과 같은 영구적인 세금 또는 요금을 부과하지는 않는다. 어떤 이벤트에도 본 발명의 바람직한 실시태양에서는 DBAR 클레임 그룹에 투자된 양의 유동성 효과는 모든 거래자에게 입수 가능하고 계산 가능하다. 이러한 정보는 종래의 시장에서는 입수할 수 없는 것이다.

(2) 감소된 신용 위험성 : 본 발명의 바람직한 실시태양으로 교환 또는 거래 중재자는 거래 비용의 회수 또는 증가된 확신을 유도시킨다. 그러므로 시장 위험성에 적게 노출되어 있다. 바람직한 실시태양으로 거래의 주요한 기능은 비성공 적인 투자에서 야기되는 손실로부터 성공적인 투자로 전환시켜 수익을 재배분하는 것이다. 이를 수행하기 위하여 본 발명의 시스템을 따라 거래하는 자는 제한된 채무 - 비록 단기 포지션일지라도- 을 지니고 상대방 신용 위험성에 다양하게 대처한다.

(3) 증가된 스케일러빌리티 : DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자하는 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양의 가격 방법은 헤징을 위해 이용할 수 있는 주요한 재정 상품의 물리적 양에 매이지 않는 것이다. 그러므로 바람직한 실시태양에서 거래는 낮은 마진 코스트를 사용자에게 주는 대규모의 거래인 것이다.

(4) 증가된 정보 결합 : 본 발명에 따른 시장과 교환은 투자자의 요구에 관련된 효과적인 정보의 결합을 제공하고, 여러 가지 아웃컴의 함축된 가능성과 가격을 제공하는 메카니즘을 지닌다.

(5) 증가된 가격 투명성 : DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자하는 본 발명의 바람직한 실시태양의 시스템과 방법은 투자된 양의 기능에 따라 수익을 결정한다. 이와는 반대로 종래의 시장 파생 상품의 가격은 고정된 양만에 적용가능하고, 공급/수요의 상호관계의 콤플렉스에 의해 결정되며 유동성 조건을 고려하지 않는다. 예를 들면 본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹을 위한 캐노니컬 DRF의 바람직한 실시태양으로 정의된 스테이트의 수익은 특정 스테이트의 양과 스테이트의 분 산에 어크로스하여 투자된 총량의 비율로 결정 분배되는 것이다.

(6) 감소된 세틀먼트 또는 청소 비용 : DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자를 위한 바람직한 실시태양에서 시스템과 방법으로, 교환은 전형적으로 그 근거가 되는 DBAR 불확정 클레임 그룹의 주요한 물리적 금융 상품의 거래의 필요성을 지니지 않는다. 이러한 상품의 유가증권과 파생상품은 이전되거나 플레지되거나 또는 교환에 의해 가치가 양도될 필요가 없다. 따라서 바람직한 실시태양으로 백오피스 행위에 의해 요구되는 전형적인 인프라구조가 필요하지 않다.

(7) 감소된 헤징 비용 : 종래의 파생상품 시장에서 시장 형성자는 파산에 의한 위험성의 감소와 예정된 수익의 최대화를 위해 수익 노출의 포트폴리오를 지속적으로 조정한다. 그러나 이와 같은 포트폴리오 조정 또는 역동적인 헤징은 통상 매우 큰 비용을 요구한다. DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자된 바람직한 실시태양의 시스템과 방법에서는 비성공적인 투자를 성공적인 투자로 전환시키며 따라서 그 결과 바람직한 실시태양으로 시장 교환자 또는 참여자가 매우 감소된 그러나 완전히 제거되지는 않은 헤징을 지니게 되는 것이다.

(8) 감소된 모델 위험성 : 종래의 시장에서 파생상품의 취급자는 가격으로부터 헤징할 수 없는 변이에 저항하기 위해 고객에게 인용하기 위한 '모델 보장'을 종종 추가시킨다. 또한 그렇지 않으면 모델을 가치화시켜 지적한다. 본 발명에 서는 정의된 스테이트에 투자된 가격은 시장의 예측된 분배 수입과 같이 다른 거래자의 예측으로부터 직접적으로 유도할 수 있다. 그 결과 상기 실시태양에서 정교한 파생 평가 모델은 불필요하다. 그러므로 거래비용은 낮아지며 이는 본 발명의 시스템과 방법에 따라 제공된 증가된 가격 투명성과 매력 때문이다.

(9) 감소된 이벤트 위험성 : DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자하는 본 발명의 시스템과 모델의 바람직한 실시태양에서 거래자의 예측은 미래 이벤트 아웃컴의 전체 배분 위에 평가된다. 이와 같은 실시태양에서 예를 들면 특정한 수익으로부터 직접 예측 가능한 마켓 크래쉬의 예측은 미래 이벤트 아웃컴의 전체 분배를 위한 거래자의 예측을 투명하게 나타내는 것이다. 더욱이, 바람직한 실시태양에서 시장 형성자 또는 교환자는 매우 감소된 시장 크래쉬 또는 갭 위험성을 지니고, 파생상품의 비용은 불연속 시장 이벤트를 위한 보험 프레미엄을 반영할 필요가 없는 것이다.

(10) 가치있는 데이터의 일반화 : 종래의 금융상품 거래는 실시간과 역사적 데이터에 의해 재산 이자를 추가시킨다. 이 때 역사적 데이터란 거래 행위 및 시장 형성으로부터의 부산물로서 생성되는 것이다. 예를 들면 이러한 데이터는 가격과 비드와 오퍼 측면에서 시장의 거래량을 포함한다. 종래의 시장에서는 가격은 시장 참여자를 위해 충분히 통계적인 것이고, 이것은 데이터 제공자에 의해 가장 원하는 정보인 것이다. DBAR 불확정 클레임 그룹에 투자하는 본 발명의 시스 템과 방법의 바람직한 실시태양에서 생성되는 데이터의 범위는 매우 팽창된 것으로 이것은 DBAR 불확정 클레임 그룹의 기초가 되는 각개 미래 이벤트를 위한 가능한 아웃컴의 전체 분배의 투자자 가능성을 포함하는 것이다. 정보의 이러한 유형은 (예를 들면 시간 t+1? 에 발생하는 시장 붕괴의 거래자의 예측을 반영한 시간 t의 분배) 시장 조작을 증진시키기 위해 사용될 수 있다. 현재 이런 유형의 정보의 분배는 경제학자 Litzengerger와 Breeden 및 다른 통상의 기술을 가진 자에 의한 방법에 의한 1978년에 시작된 방법을 이용하여 주어진 금융상품을 위한 서로 다른 스트라이크 가격에서 옵션 가격 데이터의 수집을 통해 큰 어려움을 갖고서만이 유추할 수 있다. 투자자 또는 다른 사람들은 주요한 분배를 계산하는 이러한 데이터의 어려운 계산을 수행하여야만 한다. 본 발명의 바람직한 실시태양에서는 이러한 분배가 직접적으로 이용가능한 것이다.

(11) 불확정 클레임을 위한 시장의 확대 : 본 발명의 또다른 이점은 불확정 클레임을 위한 잘 기능된 시장이 제공 가능하다는 것이다. 이러한 시장은 거래자로 하여금 종래의 시장에서 헤징할 수 없거나 보증할 수 없는 이벤트에 대해 직접적인 헤징을 가능케 하며 그 예로서는 모게지 페이먼트 인덱스의 변화, 부동산 가격 인덱스의 변화 및 통합된 수익 통보 등이다. 본 발명의 시스템과 방법에 따라 조작되는 불확정 클레임 시장은 원칙적으로 보증 또는 헤징의 요구가 있는 중요한 경제적인 이벤트를 모두 커버할 수 있는 것이다.

(12) 가격 디스커버리 : DBAR 불확정 클레임 그룹의 투자를 위한 본 발명의 시스템과 방법의 또다른 이점은, 바람직한 실시태양에서 수익 조정 메카니즘(가격 디스커버리)이 제공되는 것이다. 종래의 자본 시장에서는 충분한 유동성과 관련된 큰 포지션을 지닌 거래자는 가격 디스커버리가 유동성의 쇼크 또는 위기의 경우에 파괴되는 시장의 위험성을 창출하곤 하였다. 예를 들면 1998년 가을 롱텀 캐피탈 매니지먼트(LTCM)는 시장 신용 위험성에 엄청난 쇼크, 예를 들면 러시아의 외채상환 디폴트와 같은 것에 답하여 정상적인 유동성을 지니는 포지션을 갖지 못하였다. 이러한 시스템 위험성은 LTCM의 신용자 뿐만 아니라 시장 유동성의 감소에 영향을 받는 다른 시장 참여자에게도 외형화되는 것이다. 이와는 반대로 본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 DBAR 불확정 클레임 그룹의 LCTM의 그 자신 거래는 매우 극적으로 투자된 스테이트에 수익을 저하시킬 수 있고, 그러므로 이러한 스테이트에서의 투자도 안정화되어 큰 시장의 인센티브를 감소시키지 않는다. 더욱이 DBAR 불확정 클레임 그룹의 교환은 조작되며 1998년 러시와 채권 위기와 같은 매우 위험한 상황에서도 매우 빈번하게 수익을 조정할 수 있는 것이다. 예를 들면 높은 그레이드의 미 재무성 유가증권과 낮은 그레이드의 채권 간의 분산을 통한 거래자의 예측을 들어내는 DBAR 범위의 파생상품 시장이 있다면 LTCM은 신용이 넓게 분포됨에 따라 이익을 낼 수 있는 DBAR 범위의 파생상품의 투자를 함으로서 낮은 그레이드 상품에 투기적 포지션을 헤징시킬 수 있다. 물론 필요에 의해 그 포지션은 극적으로 낮은 포지션으로 (예를 들면 바람직하지 못한 가격에 효과적으로 존재하는 포지션을 희석시키는) 수익을 유도하여 정형화할 수 있다. 그럼에도 불구하고 본 발명의 바람직한 실시태양에 따른 거래는 종래의 시장에 비해 증가된 유동성을 제공하는 것이다.

(13) 시장 유동성의 증가된 오퍼 : 상기한 바와 같이 본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹의 바람직한 실시태양으로 한 번 투자된 것은 보충적인 스테이트 투자량과 원래 투자 스테이트의 양 중 우세하는 것에 비례하여 투자를 행하도록 오프세트할 수 있는 것이다. 없어지거나 취소되는 거래를 포용하지 않음으로서 바람직한 실시태양은 두 가지 이점을 증진시킨다. 1. 전략적 행위의 감소 (수익 지글린) 2. 시장의 유동성의 증가. 이는 다시 표현하면 본 발명의 바람직한 실시태양은 거래자의 능력 중 종료 수익의 수 분 내 변화를 창출하는 희망을 다른 참여자에게 줄 수 있는 거짓 시그날의 창출을 제거시키는 것이다. 더욱이 바람직한 실시태양에서 스테이트의 전체의 분산을 능가하는 시장의 유동성은 거래자에게 쉽게 입수 가능하고, 이러한 유동성은 거래 기간 동안에 포기되지 않을 것이다. 본 발명의 또다른 실시태양은 시장이 감소하지 않기 위해 적당한 유동성을 보장하기 위한 필수적인 의무를 제공하는 것이다.

(14) 증가된 유동성의 인센티브 : DBAR 불확정 클레임 그룹의 투자 또는 거래를 위한 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 인센티브는 그것이 가장 필요로 한 스테이트의 분배에 유동성을 부여하기 위하여 창출된다. 평균적으로 바람직한 실시태양에서 각각의 정의된 스테이트의 투자된 양으로부터 나타나 는 함축된 가능성은 스테이트의 실질적 가능성과 관련되어 있고, 따라서 유동성은 각각이 스테이트의 분산에 어크로스하여 되는 실재적 가능성의 비율을 제공하는 것이다. 종래의 시장은 자가 평형 유동성 메카니즘을 지니지 못한다. 예를 들면 초과되는 금액의 옵션은 유동성을 지니지 못하거나 과도하게 거래되어야 하는 것이다. 어떠한 경우에도 종래 시장은 유동성, 가격 및 본 발명에 따른 DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래에 유용한 확률간에 강한 상호작용을 제공하지 못하는 것이다.

(15) 개선된 자가 일관성 : 종래의 시장은 옵션의 푸트 콜 등가와 이자율과 화폐를 위한 이자율의 등가에 관한 상호관계에 대해 정보를 제공할 수 없다. 이러한 관계는 위험성이 적은 아비트레이지(arbitrage)를 방지하기 위해 보관하거나 아비트레이지가 아닌 프라이싱을 위한 정립된 체크 또는 벤치마크를 제공한다. DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래 또는 투자를 위한 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 아비트레이지 관련 없는 것과 덧붙여 정의된 스테이트의 분배의 함축된 가능성의 총계는 모든 거래자에게 동일하게 되어있음이 알려져 있다. 다음과 같은 노테이션을 사용하여 캐노니컬 DRF를 사용한 DBAR 불확정 클레임 그룹의 홀드를 위한 관련성을 나타낸다.

다시 표현하면 바람직한 실시태양에서 함축된 가능성 모두의 단순한 기능을 어크로스시킨 총계는 거래된 총량에 의해 나누어진 각각의 정의된 스테이트를 위한 거래량의 총계와 일치한다. 실시태양에서 이 총계는 1과 일치한다. 내부적 체크 일관성은 함축된 가능성 분포를 회수하기 위한 비유동적인 옵션 가격 데이터를 수행하기 위해 필요한 복잡한 계산이 요구되는 종래의 시장과는 현저한 차이점을 나타내는 것이다.

(16) 마진 수익 계산의 실행 : DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래 또는 투자를 위한 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 마진 수익은 준비된 방법으로 계산될 수 있다. 마진 수익 r^m은 거래 기간의 어떤 서브 기간에 우세한 것으로 다음과 같이 계산될 수 있다.

상기 식에서 왼쪽 측면은 시간 t-1과 t 사이에 스테이트 i를 위한 마진 수익을 나타낸다. r_i,t와 r_i,t-1는 시간 t 및 t-1에 스테이트 i를 위한 수익 유니트를 나타내고, T_i,t와 T_i,t-1는 시간 t 및 t-1에 스테이트 i에 투자된 양을 나타낸다.

바람직한 실시태양에서 마진 수익은 거래기간을 통하여 조절할 수 있도록 거래자 또는 다른 사람에게 중요한 정보로서 제공될 수 있다. 본 발명의 시스템과 방법에서 마진 수익은 변동가능하고 (요인들 간에 수행되는 시간의 규모에 따라) 수익은 전체 거래 기간에 적용할 수 있다.

(17) 시장 형성자에 의한 감소된 영향력 : 본 발명의 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 수익은 수요에 의해 유도되기 때문에 공급 측면의 시장 형성자의 역할은 최소화되거나 감소된다. 종래 시장의 전형적인 시장 형성자(예를 들면 NYSE 스페셜리스트 또는 스와프 북 러너)는 정보(예를 들면 오더 북의 제한)에 접근할 특권이 있으며 이중 역할(예를 들면 재산 거래자와 시장 형성자)로 인한 이해의 상충의 가능성을 지닌다. 본 발명의 바람직한 실시태양에서 모든 거래자는 많은 정보를 지니며(예를 들면 전체 스테이트 분배에 어크로스하는 투자의 양) 여기에는 공급 측면의 이해 상충이 발생하지 않는다.

(18) 임의적 지불 분배의 발생 및 반복을 위한 향상된 능력 : 본 발명의 DBAR 불확정 클레임 그룹의 거래 및 투자를 위한 시스템과 방법의 바람직한 실시태양에서 거래자는 그들이 원하는 지불의 분포를 발생시킬 수 있고, 예를 들면 지불은 정의된 스테이트의 분산에 어크로스하여 투자된 양의 변화에 의해 커스토마이즈할 수 있다. 이것은 DBAR 불확정 클레임 그룹이 예를 들면 장기 주식 포지션, 단기 또는 장기 선물 포지션, 장기 옵션 스트레들 포지션 등과 같은 종래의 시장으로부터 익숙한 거래자들 간의 지불 분포의 재생을 쉽게 하기 위해 사용된 것이기 때문이다. 중요하게는 이미 언급한 바와 같이 본 발명의 바람직한 실시태양에서 이 러한 포지션에 상응하는 지불의 분포는 다중 스테이트 분배의 수행을 위한 DBAR 불확정 클레임을 지니는 최소 비용 및 최소 어려움을 효과적으로 반복할 수 있는 것이다.

전술한 바와 같이 본 발명의 바람직한 실시태양으로 여러 가지 변화와 이의 균등한 것들이 본 발명의 범위와 청구범위의 범위에 의해 당업자가 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 예를 들면 많은 종류의 수요 재배당 기능(DRFs)이 비성공적인 투자로부터 성공적인 투자로 금융상품을 전환하기 위해 사용될 수 있고, 이에 따라 거래자에게 다른 위험성과 수익 프로파일을 성취할 수 있게 한다. 이에 추가로 본 명세서는 DBAR 불확정 클레임 그룹과 포트폴리오의 방법에 대해 언급하고 있고, 이들 그룹을 거래 교환하기 위한 것에 언급하고 있다. 본 발명의 방법과 시스템은 종래의 자본과 보험 시장 속에서 사용하기 위한 재정적 인터미디어리에 의해 적합화되어 있다. 예를 들면 DBAR 불확정 클레임 그룹은 종래의 유가증권 예를 들면 주어진 기업의 채권과 언더라이터에 의해 언급된 언더리튼 및 이슈된 유가증권에도 응용할 수 있는 것이다. 이는 또한 그들의 균등물들이 본 발명의 범위에 의해 포함되도록 목적하는 것이다.

본 발명은 파생 유가증권 더욱 상세하게는 전자적으로 거래할 수 있는 파생 상품의 수행에 관해 언급하고 있다. 이러한 수행의 편리한 점은 (ⅰ) 재정적으로 관련된 불확정 클레임 예를 들면 주식, 채권, 파생상품 등 (ⅱ) 비재정적으로 관련 된 불확정 클레임 예를 들면 에너지, 물품, 기후 조건 등 (ⅲ) 종래의 보험 또는 재보험 계약으로 예를 들면 재산과 관련된 재해 리스크로부터의 보증 등을 포함하는 것이다. 본 발명은 본 명세서에 한정되지 않으며 어떠한 이벤트와 관련된 불확정 클레임에 적용가능할 수 있고, 이 때 이벤트란 현재로서는 보증할 수 없거나 헤징할 수 없는 것으로 회사 수익 어나운스먼트, 미래 반도체 수요 및 기술의 변화와 같은 것이다. 이들 모두 또는 그들의 모디피케이션은 본 발명의 범위에 포함되는 것을 목적으로 하고 있다.

8. 기술적 부록

수요기관의 금융상품 조정 가능한 수익 및 그의 거래

이 기술적 부록은 표 1에 CDRF2 해결을 위한 비쥬얼 베이직 컴퓨터 코드의 컴퓨터 코드의 리스트의 확립을 위한 계산적 근거를 제공하는 것이다. 상기한 컴퓨터 코드 리스트는 Canonical Demand Reallocation Function(CDRF2) 해결을 수행하기 위한 것이다. 이러한 수단은 고정 포인트 이터레이션으로 알려진 수학적 방법의 응용을 통해 당업자가 충분히 인식할 수 있는 것이다.

명세서에서 이미 언급한 바와 같이 CDRF2에 의해 기술된 시뮬레이션 시스템은 명백한 해법을 제공하지 않지만 본 시스템에 포함된 4차 방정식의 시뮬레이션을 통해 해답을 얻는 수학적 방법을 제공한다. 일반적으로 '그리드 서치' 방법 예를 들면 Newton-Raphson 방법은 시뮬레이션 시스템 내에 독특한 기능의 산술적 유도로부터 정보를 추출하는데 매우 개선된 방법으로 인식되어 있고, 일반적으로 사용할 수 있다.

본 발명의 수요 기반 거래 방법의 중요한 이점 중의 하나는 CDRF2의 수학적 해법을 제공함으로서 고정 포인트 이터레이션을 적용가능케 하는 CDRF2의 완벽한 구축을 제공하는 것이다. 고정 포인트 이터레이션 수단은 그리드 서치 방법보다 표 1의 컴퓨터 코드 리스트에서 예시한 바와 같이 더욱 신뢰할 수 있고, 부담이 적은 것이다.

A. 고정 포인트 이터레이션

CDRF2 해법은 방정식 시스템의 고정 포인트 발견을 요구한다. 고정 포인트는 시스템의 개념상 정지 또는 평형, 예를 들면 g(a)로 나타난 운송 또는 함수의 시스템의 고정 포인트에서 나타나기 때문에 해법을 나타내는 것이다.

a = g(a )

수학적으로 함수 g(a)는 a의 도메인의 실제선 상의 맵을 일컬을 수 있다. 맵, g(x)는 즉 y 실제선 상의 새로운 포인트를 발생시키고, 만약 x=y이면 x는 함수 g(a)의 고정 포인트라 불려 진다. 산술적 해결 기술의 관점에서 만약 g(a)가 방정식의 비선형 시스템이고, 만약 f가 g(a)의 고정 포인트이면 a는 함수의 제로이 다. 만약 함수 g(a)를 위해 x와 같은 고정 포인트가 존재하지 않으면 그리드 서치형 경로는 시스템을 풀기 위해 사용될 수 있다 (예를 들면 Newton-Raphson 방법 및 Secant 방법). 만약 고정 포인트가 존재한다면 그러나 비선형 시스템의 제로를 위한 해결점이 존재하기 때문에 다음과 같다.

최초 출발점 x₀를 선택하고 이는 함수 g(a)의 고정 포인트의 주변 어디에 있다고 간주한다. 그리고 함수 g(a)의 고정 포인트가 있다는 가정하에 다음과 같은 간단한 이터레이티브 스킴을 채택한다.

{x }_{i+1 } =g ({ x}_{ i} ) , { x}_{0 } 는 출발점으로 선택된 곳

i=0, 1, 2 ... n이면 이터레이션은 원하는 정밀 수준 ε까지 연속되고, 성취된다.

{ x}_{ n} = g( { x}_{n-1 } ), until | g( { x}_{ n-1}) - { x}_{n } | epsilon

고정 포인트 이터레이션이 문제를 한 점에 모이게 하고, 따라서 다음 도면에 나타난 바와 같이 고정 포인트 주위에 함수 g(x)의 첫 번째 유도체의 가치가 정해지게 된다.

도 1. 일반함수 g(x)를 위한 고정 포인트 이터레이션

전술한 바와 같이 본 발명의 이점은 다중함수 g(x)의 형식으로 표현할 수 있도록 즉 이것은 연속적이고 아래 나타난 바와 같이 0과 1 사이에 가치를 지닐 수 있도록 CDRF2를 구축하는 것이다.

B. CDRF2 적용에 의한 고정 포인트 이터레이션

이 섹션에서는 다음과 같은 것을 나타낸다. (1) 고정 포인트 솔루션을 포함하는 CDRF2 형식의 방정식 시스템 (2) 이 고정 포인트 솔루션이 전술한 섹션 A의 고정 포인트 이터레이션의 방법에 의해 위치하는 것이다.

잘 알려진 고정 포인트는 다음과 같은 것을 제공한다. 만약 g:[a, b]→[a, b]는 [a, b] 위에 연속적이고 (a, b) 위에 차별적이다. (a, b) 속의 모든 x는 상수 k < 1이다.

|g'(x)| = k

그리고, g는 [a, b] 안에 독특한 고정 포인트 x^*를 지니고, [a, b] 안의 어떤 x는 다음과 같이 정의된다.

{ x}_{ 0} = x and { x}_{ n+1} = g( { x}_{n } )

x^*로 한 점에 모이고, 모든 n은

이러한 이론은 다음과 같이 응용 CDRF2일 수 있다. 첫 째 바람직한 실시태양으로 CDRF2는 CDRF를 위한 스테이트의 분배에 어크로스하여 투자된 양과 관련이 있고, CDRF의 표현에 인벌팅으로 매트릭스 A 거래된 양을 위한 주어진 지불 분포를 제공한다.

(CDRF2)

CDRF2는 다음과 같은 형식으로 다시 작성될 수 있다.

A=g(A)

상기 식에서 g는 연속적이고 이동가능한 함수이다. 전술한 고정 포인트 이론에서와 같이 CDRF2는 고정 포인트 이터레이션에 의해 해결된다.

g'(A)1

즉, 다중함수 g(A)는 1 보다 작은 첫 번째 유도체를 지닌다. g(A)가 A와 관련하여 1 보다 작은 유도체를 지니는지 여부는 다음 방법으로 분석된다. 명세서에서 이미 언급한 바와 같이 주어진 스테이트 i의 주어진 거래자를 위해 CDRF2는 원하는 지불 p (0 보다 큰 것으로 가정함), 원하는 지불을 발생하기 위해 요구되는 거래 금액 α, 스테이트 i에 이미 거래된 총거래량 T_i (0 보다 큰 것으로 가정함)과 모든 스테이트 T의 거래된 총량과 관련되어 다음과 같은 방정식을 포함한다.

여기서

α수율에 관한 미분 g(α)는

DRF 변수는 이미 명세서에서 기재한 바 있기 때문에 지불금 P는 모든 스테이트의 거래된 총량을 초과하지 않고, 다음과 같은 조건을 지닌다.

이를 위해

이 경우에는

0g'( alpha )<1

CDRF2 해법은 표 1에 리스트된 컴퓨터 코드에 의해 고정 포인트 이터레이션 방법에 의해 얻어질 수 있다.

Claims (38)

1. ⅰ) 수요기반 거래를 입력하는데 적합한 다수의 거래 터미널(160, 170, 180, 190, 200)과 실시간 시장 데이터를 제공하는 시장 데이터 시스템(270)에 연결되는 인터페이스 프로세서(210, 230);

   ⅱ) 경제적으로 중요한 이벤트에 실현 가능한 적어도 하나의 결과에 상응하는 다수의 정의된 스테이트(S₁, S₂,…, Sn), 다수의 미리 결정된 종료 조건, 적어도 하나의 거래 기간(310, 320, 330, 340)을 지닌 불확정 클레임을 확정하는 트랜스액션 프로세서(240)에 있어서,

   상기 트랜스액션 프로세서는 시장 데이터 시스템(270)에 의해 제공되는 시장 정보에 응답하고 다수의 거래 터미널(160, 170, 180, 190, 200) 중 하나에 입력된 수요기반 거래에 응답하고 데이터 베이스 유니트(260)에 저장된 거래 상태 데이터 베이스에 응답하는 전자 응답 장치와

   시장 데이터에 근거한 다수의 종료 조건의 전부의 수행을 모니터링하고 거래 상태 데이터 베이스의 요청에 의해 이를 확인하고 종료 조건의 전부의 수행시 발생하는 최종 스테이트에 관한 모니터링을 행하는 전자 모니터링 장치로 구성된 트랜스액션 프로세서(240); 및

   ⅲ) 적어도 하나의 각각의 거래기간(310, 320, 330, 340) 내에 각각의 거래 터미널(160, 170, 180, 190, 200)로부터 거래 실행을 가능케 하는 거래제어장치에 있어서,

   상기 거래제어장치는 거래기간 내에는 다수의 거래 터미널(160, 170, 180, 190, 200) 중 하나를 통해 다수의 정의된 스테이트(S₁, S₂,…, Sn)의 적어도 하나의 가치 유니트에 투자하는 수요기반 거래를 기록하는 전자 기록 장치,

   거래기간이 종료할 때는 각각의 거래기간(310,320,330,340) 동안에 다수의 정의된 스테이트(S₁, S₂,…, Sn)에 투자된 가치 유니트의 총량과 각각의 거래기간(310, 320, 330, 340) 동안에 다수의 정의된 스테이트(S₁, S₂,…, Sn)에 투자된 가치 유니트의 상대량에 응답하여 각각의 거래기간(310, 320, 330, 340) 종료시 최종 수익을 계산하는 전자 계산 장치,

   종료 조건 전부의 수행에 따른 최종 스테이트의 확인에 따른 최종수익, 부담금 등을 각각의 투자에 확정하는 전자 거래 장치로 구성된 거래제어장치

   를 포함하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
2. 제 1항에 있어서, 상기 인터페이스 프로세서(210, 230)는 서비스 요청을 수령, 집합 및 정렬하는 전자장치를 포함함을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 거래 제어장치는 종료조건 전부의 수행이 충족되지 않을 때와 다수의 정의된 스테이트에 투자된 가치 유니트의 총량이 전체 투자 부담금보다 작을 때 각각의 정의된 스테이트의 투자는 발생하지 않음을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
4. 제 3항에 있어서, 상기 거래 제어장치는 전체 투자 부담금의 합이 계산된 총 투자가치에서 수수료를 제외한 금액과 일치함을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
5. 제 1항에 있어서, 상기 거래 제어장치는 현존하는 스테이트 세트의 지정과 원하는 지불금 분담에 따라 멀티-스테이트 투자를 행할 수 있는 거래 상태 데이터베이스 내의 적어도 하나의 가치 유니트 투자를 유지하고, 원하는 부담금 부담 정도에 따른 멀티-스테이트 투자 내의 가치 유니트의 계산을 위한 전자계산장치를 더욱 포함함을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
6. 제 5항에 있어서, 상기 전자계산장치는 부담금 분포 및 유니트의 거래량과 관련된 일련의 방정식을 매트릭스 계산에 의해 수행함을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
7. 제 5항 또는 제 6항에 있어서, 상기 전자계산장치는 고정 포인트 반복법(fixed point iteration method)에 의해 거래된 부담금 유니트와 분포량을 계산하는 방정식에 적합한 고정 포인트 반복 계산장치를 포함함을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
8. 제 7항에 있어서, 상기 고정 포인트 반복법은 ⅰ) 독립변수와 종속변수를 지니는 일련의 방정식 세트중에 방정식을 선택하는 단계; ⅱ) 선택된 방정식의 종속변수에 임의의 가치를 부여하는 단계; ⅲ) 종속변수에 부여된 가치에 응답하여 선택된 방정식으로 독립변수를 계산하는 단계; ⅳ) 독립변수에 독립변수의 계산된 가치를 부여하는 단계; ⅴ) 선택된 방정식으로 현존하는 방정식을 지정하는 단계; 및 ⅵ) 각각의 변수가 만족될 때까지 선택된 방정식을 계산하고 지정함으로써 연속적으로 그 가치를 계산하는 단계로 구성된 계산방법임을 특징으로 하는 수요기반 거래를 수행하는 컴퓨터 전자장치
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