WO2000079444A1 - Economic data processing device, economic data processing method, economic data processing system, and information recorded medium - Google Patents

Economic data processing device, economic data processing method, economic data processing system, and information recorded medium Download PDF

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WO2000079444A1
WO2000079444A1 PCT/JP2000/004077 JP0004077W WO0079444A1 WO 2000079444 A1 WO2000079444 A1 WO 2000079444A1 JP 0004077 W JP0004077 W JP 0004077W WO 0079444 A1 WO0079444 A1 WO 0079444A1
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WO
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economic data
future
decision
past
economic
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PCT/JP2000/004077
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Inventor
Koichiro Matsuno
Koichi Hirano
Original Assignee
Koichiro Matsuno
Koichi Hirano
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Publication date
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q99/00Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention identifies economic decisions made by each economic entity, analyzes economic conditions based on these decisions, and furthermore, economic data processing for rationally assisting market participants participating in various kinds of product sales transactions.
  • the present invention relates to an apparatus, an economic data processing method, an economic data processing system, and an information recording medium. Background art
  • Japanese Unexamined Patent Publication No. Hei 6-23211 08 discloses the long-term economic and interest rate trends used in the formulation of business plans for banks, etc., as well as the amount and interest rate related to the funding procurement of banks themselves.
  • This is a system for forecasting trends using econometric models.
  • This system changes in a short time Equipped with a knowledge acquisition support device that can change econometric model formulas to follow today's economic structure, and quickly extract only interconnected data from a large amount of economic indicator data to model It is characterized in that it has a model formula creation device that performs the conversion.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-314892 is a long-term economy that can be used to formulate management plans for banks, etc., by grasping global trends in past performance data.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-34565 relates to a stock price prediction device for predicting the performance of one company and the trend of stock prices from trends in the economy as a whole.
  • This system predicts future stock prices using formulas of economic models that are suitable for macroeconomic models for individual countries, stock price forecast models for individual companies, and so on.
  • JP-A-6-231108, JP-A-8-314892 and JP-A-1-34665 are all based on past economic data. This is based on the assumption that the parameters will depend on the statistics of the above.
  • the model formula of the econometric model is based on past economic fluctuations regardless of the equation. For this reason, forecasts of future interest rates or stock prices are based on the general principle that future economic data is an extrapolation of changes in past economic data.
  • the present inventor has determined an economic data processing device that can grasp the range of available options and make an appropriate decision even if the economic structure fluctuates, and can generate a possible scenario of future economic conditions. It is intended to provide an economic data processing method and an information recording medium.
  • the present invention provides an economic data processing apparatus and an economic data processing apparatus capable of predicting future price movements of various commodities, and proposing to a market participant purchase information based on a combination of commodities that provides maximum profit.
  • An object of the present invention is to provide a data processing method, an economic data processing system, and an information recording medium.
  • the economic data processing apparatus of the present invention provides a combination of a plurality of decisions made by an economic entity to correct the imbalance between income and expenditure at a predetermined time.
  • Information receiving means for receiving information on the decision update time interval, which is the time interval until the economic entity updates the decision, decision combination information, decision update time interval information, and economic data before the predetermined time.
  • the economic data processing device is further provided with a random number generating means for expressing the constant as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number. For this reason, many decision combinations can be generated without inputting one decision combination at a time. In addition, it eliminates the user's arbitrary decision input.
  • another invention compares the plurality of calculated economic data at the second predetermined time with the actual economic data at the second predetermined time under the decision update time interval to obtain the actual economic data.
  • the best computational economic data that best reproduces the best economic data is selected, and the best decision-making combination that led to the best computational economic data is calculated based on the actual
  • An economic data processing device is further provided with a decision-making identification means for identifying the combination of the decision-making and the identification. For this reason, it is possible to understand how each economic agent has made decisions under various economic conditions in the past.
  • Another invention is based on an economic data calculation operation in which one or more decisions at a predetermined time, economic data before a predetermined time, and one or more decision update time intervals are combined.
  • the decision update time interval and the predetermined period that led to the most stable calculated economic data
  • An economic data processing device further comprising a decision update time interval identifying means for identifying the combination of the decision and the actual decision update time interval at a predetermined time and the actual decision decision combination. ing. For this reason, it is possible to identify the optimal time interval as the decision update time interval that changes according to the economic agent or the era, and to identify the economic agent's decision.
  • the economic data calculating means includes a determination update time interval.
  • a combination of decision making at each step time a combination of decision making at a predetermined time is used to create an economic data processing device that calculates economic economic data. Thus, decision making can be identified without complicated calculations.
  • another invention provides random number adjusting means for adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting the corrected random number, and the economic data calculating means uses the corrected random number.
  • An economic data processor that calculates economic data for calculation is used. Therefore, it is possible to seek a decision closer to the actual decision.
  • the economic data calculating means quantifies the degree of change of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on a time series transition of a combination of best decisions It is designed to be an economic data processor. For this reason, it is possible to obtain information on how each economic agent has changed its decision-making or has focused on which decision-making in the era.
  • the economic data calculation means includes an economic data processing device that quantifies a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on a combination of best decisions. I am trying to do it. Therefore, it is possible to know the imbalance between income and expenditure between the economic agents or the degree of imbalance between the economic agents. This is a powerful insight into the behavior between economic agents.
  • another invention provides a method for calculating economic data that cannot occur in reality by economic data calculating means, the calculating operation stopping means for stopping the calculation, and the number of combinations of decision-making for stopping the calculation.
  • the economic data processing device is further provided with a counting means for counting. For this reason, the burden of performing unnecessary calculations can be reduced and the analysis speed can be increased.
  • the economic data calculation means is an economic data processing device for quantifying the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped. As a result, it is possible to gain insight into how difficult each economic agent has made in overcoming the economic situation at that time. This is useful information for making appropriate decisions.
  • another invention is an economic data processing device further comprising: a data display means for displaying a plurality of calculated economic data at the second predetermined time and a combination of decision making that led to each calculated economic data. It is a device. For this reason, data can be shown in the form of graphs or tables, and users can visually grasp past or future economic data.
  • Another invention provides an economic data processing apparatus provided with at least one of an economic data file for storing economic data and data input means for inputting data. For this reason, analysis can be performed by a single unit without connecting data input means or economic data files to the economic data processing device separately.
  • the present invention provides information on a combination of a plurality of decisions made by an economic agent to correct an imbalanced state of income and expenditure at a predetermined time, and information on a combination of the information before the economic agent updates the decision.
  • An information receiving step for receiving information on a decision update time interval, which is a time interval, a combination of decision making information, information on a decision update time interval, and a calculation at a predetermined time based on economic data before a predetermined time.
  • Another invention provides an economic data processing method that further includes a random number generation step of expressing each decision in the decision making combination information as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number. I have. For this reason, many decision combinations can be generated without inputting each decision combination. In addition, it eliminates the user's arbitrary decision input.
  • Another invention compares the plurality of calculated economic data at the second predetermined time with the actual economic data at the second predetermined time under the decision update time interval, and The best calculated economic data that best reproduces the economic data is selected, and the best decision combination that led to the best calculated economic data is determined under the decision update time interval,
  • An economic data overnight processing method further includes a decision-making identification step for identifying a combination of an actual decision-making at a predetermined time. For this reason, it is possible to understand what decision each economic agent has made under various economic conditions in the past.
  • Another invention is based on an economic data calculation operation in which one or more decisions at a predetermined time, economic data before a predetermined time, and one or more decision update time intervals are combined. Decision update time that led to the most stable calculated economic data in response to external disturbances to economic data before the time period, or when performing multiple independent economic data calculation operations
  • An economic data processing method further including a decision update time interval identifying step of identifying the combination of the interval and the decision at a predetermined time with the actual decision update time interval and the actual decision at the predetermined time. I am trying to do it. For this reason, it is possible to identify the optimal time interval as the decision update time interval that changes according to the economic entity or the era, and to identify the economic entity's decision.
  • the economic data calculation step uses a combination of decisions at a predetermined time as a combination of decisions at each step time under a decision update time interval.
  • the economic data processing method is used to calculate economic data. For this reason, decision making can be identified without complicated calculations.
  • another invention includes a random number adjusting step of adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting the corrected random number, and the economic data calculating step includes calculating the economic data using the adjusted random number.
  • the economic data processing method is to calculate the above economic data. Therefore, a decision closer to the actual decision can be obtained.
  • the economic data calculation step quantifies the intensity of the transition of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on the time series transition of the best decision combination Economic data processing method. For this reason, it is possible to obtain information on how each economic agent has changed its decision-making or has focused on which decision-making over the times.
  • Another invention provides an economic data processing method, wherein the economic data calculation step quantifies a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on a combination of best decisions. And so on. For this reason, the imbalance between income and expenditure between economic agents or between economic agents You can know the degree of imbalanced training. This is a powerful insight into the behavior between economic entities.
  • the economic data processing method further includes a counting step for counting. For this reason, the burden of performing unnecessary calculations can be reduced, and the analysis speed can be increased.
  • the economic data calculation step is an economic data processing method for quantifying the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped. As a result, it is possible to gain knowledge of how difficult each economic agent has made in overcoming the economic situation at that time. It can be helpful in making the right decisions in times of difficulty.
  • another invention provides an economic data further including a data display step of displaying a plurality of calculated economic data at the second predetermined time and a combination of decision makings that led to each of the calculated economic data.
  • the treatment method is used. For this reason, data can be shown in the form of graphs or tables, and users can visually grasp past or future economic data.
  • Another invention provides an economic data processing including at least one of an economic data file step for storing economic data in its own device and a data input step for inputting data from its own device. The way to go. This enables analysis without connecting data input means or economic data files separately to the economic data processor. It is.
  • the present invention provides information on a combination of a plurality of decisions made by an economic agent to correct an imbalanced state of income and expenditure at a predetermined time, and information on the combination of the information and the time until the economic agent updates the decision.
  • An information receiving step for receiving information on a decision update time interval, which is a time interval, a combination of decision making information, information on a decision update time interval, and calculation at a predetermined time based on economic data before a predetermined time.
  • the calculation at the later step Have the economic data calculating step of calculating the economic data such that the information recording medium storing including program.
  • an information recording medium storing a program further including a random number generating step of expressing each decision in the decision combination information as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number.
  • a program further including a random number generating step of expressing each decision in the decision combination information as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number.
  • another invention is based on the decision update time interval, wherein the plurality of calculated economic data at the second predetermined time and the actual economic data at the second predetermined time are The best calculated economic data that best reproduces the actual economic data is compared with the economic data of the best economic data, and the best decision-making combination that led to the best calculated economic data is determined.
  • an information recording medium storing a program further including a combination of an actual decision at a predetermined time and a decision identification step for identification is used. For this reason, by executing the programs stored in this information recording medium, it is possible to grasp what decision has been made by each economic entity under various economic conditions in the past.
  • Another invention is based on an economic data calculation operation performed by combining a plurality of one or more decisions at a predetermined time, an economic data before a predetermined time, and one or more decision update time intervals.
  • the decision update time interval that led to the most stable calculated economic data
  • An information record that stores a program that further includes a decision update time interval identification step for identifying the actual decision update time interval at the predetermined time and the actual decision update combination at the predetermined time. It is used as a medium. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, the optimal time interval as the decision update time interval that changes with the economic entity or the era is identified, and the decision of the economic entity is made. Can be identified.
  • the economic data calculation step uses a combination of decisions at a predetermined time as a combination of decisions at each step time under a decision update time interval.
  • the information recording medium is used to calculate economic data. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is possible to identify a decision without performing complicated calculations.
  • another invention includes a random number adjusting step of adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting the corrected random number, and the economic data calculating step includes calculating the economic data using the adjusted random number.
  • the above-mentioned economy is used as an information recording medium for calculating overnight. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to obtain a decision closer to the actual decision.
  • the economic data calculation step quantifies the intensity of the transition of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on the time series transition of the best decision combination It is intended to be an information recording medium. For this reason, by executing the programs stored on this information recording medium, information on how each economic agent has changed its decision-making or has been focusing on it in the course of the times has changed. Can be obtained.
  • the economic data calculating step includes an information recording medium for quantifying a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on a combination of best decisions. I am trying to do it. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to know the imbalance between income and expenditure between the economic agents or the degree of imbalance between the economic agents. This is a powerful insight into the behavior between economic agents.
  • the economic data calculating step is a combination of a calculating operation suspending step of suspending the calculation when the economic data that cannot occur in reality is calculated, and a decision making that suspends the calculation.
  • An information recording medium storing a program further including a counting step for counting the number is provided. Therefore, by executing the program stored in this information recording medium, the burden of performing unnecessary calculations is reduced, and the analysis speed is reduced. Can be given.
  • the economic data calculation step is an information recording medium for quantifying the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is possible to gain insight into how difficult each economic agent has made in overcoming the economic situation at that time. However, such knowledge provides useful information for making appropriate decisions in the future of economic difficulties.
  • another invention provides a program further comprising a data display step of displaying a plurality of calculated economic data at the second predetermined time and a combination of decision makings that led to each calculated economic data.
  • the stored information is used as a recording medium. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, the data can be displayed in the form of a graph or a table, and the user can visually and economically display past or future economic data. You can figure out.
  • Another invention provides an information recording medium storing a program including at least one of an economic data file step for storing economic data and a data input step for inputting data. I have to. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to analyze economic data without separately connecting other data input means or economic data files.
  • the present inventor has studied the past data, that is, how the economic data of the past has been traced, and obtained the fruits of the economic data at a certain time.
  • past economic data was examined based on data on how each economic entity, such as households, businesses, and central banks, has made decisions.
  • economic data is always It turned out to be stable. No matter how much the economic data rises or falls, we will re-orient to stabilize.
  • the economic data at a certain time t is calculated using a combination of one decision at a certain time t and a value that intentionally disturbs the initial condition as the economic data at the time t-1 before the time t. The same calculation is performed for this action over a period t after a certain period t (1: t + k). Then, in reality, among the transitions of multiple economic data during the period from t to t + k obtained as a result of intentionally disturbing the initial conditions, It turned out to follow a small transition.
  • the findings of this research were the major driving forces for completing the present invention as follows.
  • the present invention provides, at least, forecast future economic data in a future period when no economic data is available, and a method in which an economic entity performing an economic activity has a certain amount of income at a certain time in the past and a certain time in the future.
  • Acceptance of information that accepts information on a combination of decision-making methods that combine multiple decision-making methods to correct imbalanced expenditures and initial conditions that indicate the status of multiple decision-making methods before a certain time
  • Future provisional decision making combination means that performs trial actions to provisionally set decision combinations at least once, and multiple future provisional decision decisions obtained for each trial action Based on the time interval data from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future, which is the end point of the future time, and the initial conditions of the past predetermined time in the past. Calculate multiple nights and calculate the initial conditions at each future time from the calculated future economic data at each future time from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future.
  • a future economic data calculation means for calculating future economic data for each future period based on the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision-making combinations at a predetermined time in the future; For each action, the forecast future economic data at the second predetermined future time and the calculated future economic data at the second predetermined future time are compared, and the predicted future economic data at the second predetermined future time is calculated. Reproduce economic data best.Determine at least one set of tentatively-determined future decision-making combinations that led to the calculated future economic data as one or more sets of predicted future decision-making combinations at a given time in the future.
  • Quantitative means for quantifying the variability of the difference between one or more calculated future economic data and predicted future economic data, and the quantified values performed for each future period.
  • a total quantification means for performing a comprehensive quantification from a predetermined time in the future to a second predetermined time in the future; and forecast future economic data in which the value of the total quantification becomes the smallest, as future economic data in the future time.
  • the economic data processing device is provided with means for predicting future economic data. For this reason, it is possible to obtain a decision-making combination that is close to the forecasted future economic data, and to obtain stable forecasted future economic data with a small integrated quantification value. Will be able to decide.
  • the information receiving means is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process for changing a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means.
  • Disturbed data is acceptable, and further provided is a disturbed future economic data calculating means for calculating future economic data for the future period based on the disturbed data.
  • the economic data processor is designed to quantify the variation of the difference between the calculated future economic data obtained by the calculation means and the predicted future economic data. This makes it possible to obtain many decision-making combinations that are closer to the predicted future economic data, compared to the case where the trial operation for temporarily setting the decision-making combinations is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate forecasts of economic data can be made.
  • the amount of calculation can be reduced.
  • the information receiving means receives past economic data at a plurality of past times, and temporarily sets a plurality of decision combinations at a predetermined time in the past.
  • a plurality of calculated economic data at the specified time in the past are calculated
  • the second past which is the end point of the decision update time interval from the specified time in the past, is calculated.
  • the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions are compared with the past predetermined period.
  • the economic data processing device further includes a combination of decision making at a predetermined time in the past and means for determining a combination of decision making. For this reason, Even without calculating the economic data and the combination of decision making at a predetermined time in the past using a separate device, this device can be used to determine the combination of decision making from past economic data and use it to calculate future economic Data can be predicted.
  • the economic data processing apparatus further includes a random number generating means for generating a random number of at least one of a relative ratio of a plurality of decision-making combinations and predicted future economic data. . Therefore, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the predicted future economic data, and the burden on users can be reduced. Furthermore, since arbitrary inputs can be prevented, more objective predictions can be made.
  • an economic data processing device further includes a random number generating means for generating random numbers of the random number processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. Furthermore, since arbitrary input can be prevented, more objective prediction can be made.
  • the economic data processing apparatus is configured such that the disturbance range of the disturbance processing is within plus or minus 3% of the value before the disturbance processing. For this reason, it is less likely to generate dressed economic delays due to disturbances in initial conditions. Therefore, more economic data transitions can be set.
  • At least one of the quantification means and the overall quantification means is an economic data processing device that calculates using a standard deviation or a deviation. For this reason, the stability of economic data against disturbances such as initial conditions can be easily and accurately quantified.
  • Another invention provides a method for predicting future economic data under a condition that at least one of data of a decision update time interval and data of a unit time interval is changed.
  • the means is an economic data processing device that forecasts future economic data at a future time. For this reason, accurate economic data can be predicted in consideration of the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval that are different for each product or each era.
  • another invention interpolates and smoothes a plurality of comprehensive evaluations obtained by the comprehensive quantification means, and performs partial differentiation with respect to a value of each type of a plurality of products at each time to provide one or more minimal values.
  • An economic data processing device is further provided with means for determining the optimal product trading combination that detects points and determines the combination of multiple products at the minimum point as the optimal trading combination. For this reason, it is possible to gain insights on how to combine or purchase a wide variety of products.
  • the economic data processing device further includes economic condition change prediction means for predicting a change in economic condition based on the magnitude of the value quantified by the comprehensive quantification means. For this reason, it is possible to obtain information on whether the economic situation will fluctuate greatly or will remain stable in the near future.
  • the present invention provides at least forecast future economic data at a future time as a time when economic data is not obtained, and an economic entity performing an economic activity that has a certain amount of income at a certain time in the past and a certain time in the future.
  • An information receiving step for receiving information on a decision-making combination combining a plurality of decision-making means for correcting an imbalanced state of expenditures and an initial condition indicating a state of the plurality of decision-making means before a certain time;
  • the time interval data from the future predetermined time to the second future predetermined time that is the end point of the future time, and the initial conditions of the past predetermined time in the past Calculates multiple calculated future economic data at the specified future time and calculates initial conditions at each future time from the calculated future economic data at each future time from the specified future time to the second specified future time. Then, from the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision-making combinations at a predetermined time in the future, a future economic data calculating step of calculating future economic data for each of the future periods, and a trial.
  • the forecast future economic data at the second predetermined time in the future is compared with the calculated future economic data at the second predetermined time in the future. Then, one or more future provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduced the predicted future economic data at the second predetermined.
  • the information receiving step includes the step of determining a value of an initial condition or a decision.
  • Disturbance processing data that is the disturbance initial condition or the relative ratio of disturbance obtained by performing at least one disturbance processing that changes the relative ratio between the setting means shall be accepted, and based on the disturbance processing data And further includes a disturbed future economic data calculation step for calculating the calculated future economic data at the future time, and the quantification step includes the calculation of the disturbed future economic data obtained by the disturbed future economic data calculation step at each future time.
  • the economic data processing method quantifies the variation in the difference between the future economic data and the forecast future economic data. For this reason, it is possible to obtain many decision-making combinations that are closer to the forecasted future economic data, compared to the case where the trial action for tentatively setting the decision-making combination is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate economic data can be predicted.
  • the number of trial operations for generating random numbers for the relative ratio between the decision making means is suppressed, and the amount of computation can be reduced by increasing the number of disturbance processes.
  • the information receiving step receives past economic data in a plurality of past periods and temporarily sets a plurality of decision combinations in a past predetermined period.
  • Data of the past provisional decision combination data of the decision update time interval that is the time interval until the economic entity updates the past provisional decision combination, and multiple unit times within the decision update time interval
  • the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions and the past predetermined period are calculated.
  • the economic data processing method further includes a combination of decision making at a predetermined time in the past and a decision making combination decision step for making a decision. For this reason, past economic data and a combination of decision making at a predetermined time in the past are not calculated separately, but a combination of decision making is determined from past economic data by calculation within one unit. It can predict future economic data based on it.
  • Another invention provides an economic data processing method that further includes a random number generation step of generating a random number for at least one of relative ratios of a plurality of decision-making combinations and predicted future economic data. I have. For this reason, there is no need to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the predicted future economic data, and the burden on users can be reduced. Furthermore, since arbitrary input can be prevented, more objective prediction can be made.
  • the economic data processing method further includes a disturbance random number generation step for generating a random number of the disturbance processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective prediction can be made.
  • Another invention is an economic data processing method in which the disturbance range of the disturbance process is within plus or minus 3% of the value before the disturbance process. For this reason, the possibility of generating dressed economic data against disturbances such as initial conditions is reduced. Therefore, more economic data trends can be set.
  • inventions include a small part of the quantification step and the overall quantification step. At least one is based on economic data processing methods that use standard deviations or deviations. For this reason, the stability of economic data against disturbances such as initial conditions can be easily and accurately quantified.
  • the future economic data prediction step predicts a future economic data at a future time under a condition that at least one of data of a decision update time interval and data of a unit time interval is changed. Economic data processing method. For this reason, accurate economic data can be predicted in consideration of data of decision update time intervals and data of unit time intervals that differ for each product or each era.
  • Another invention interpolates and smoothes a plurality of comprehensive evaluations obtained by the overall quantification step, and performs partial differentiation at each time of a plurality of product types to obtain one or more minimum points that give zero.
  • the economic data processing method further includes an optimal merchandise trading combination determination step of detecting and determining the combination of multiple products at the minimum point as the optimal trading combination. For this reason, it is possible to obtain knowledge on how to purchase or sell various products in combination.
  • the economic data processing method further includes an economic situation change prediction step of predicting a change in economic situation based on the magnitude of the value quantified in the comprehensive quantification step. For this reason, it is possible to obtain information on whether the economic situation will fluctuate significantly or remain stable in the near future.
  • the present invention provides at least forecast future economic data at a future time as a time when economic data is not obtained, and an economic entity performing an economic activity that has a certain amount of income at a certain time in the past and a certain time in the future.
  • Information on the decision-making combination that combines multiple decision-making tools to correct the imbalanced expenditure, and multiple decision-making tools before a certain period
  • Future time in the future The future provisional setting decision combining step in which one or more trial actions to provisionally set a plurality of decision making combinations at a predetermined time, and the multiple future temporary setting decision combinations obtained for each trial action , Based on the time interval data from the future predetermined time to the second future predetermined time, which is the end point of the future time, and the initial conditions of the past predetermined time in the past, the calculated future economy at the predetermined time in the future.
  • the forecast future economic data at the second predetermined time in the future is compared with the plurality of calculated future economic data at the second predetermined time in the future, and the forecast at the second predetermined time in the future
  • One or more predictive future decision-making combinations and future periods are determined at each future step in the future
  • a quantification step to quantify the variability in the difference between the calculated future economic data of 1 ⁇ or more calculated from the previous initial conditions and the predicted future economic data, and a quantified value for each future period
  • the information receiving step is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process, which changes a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means.
  • Disturbance processing data can be accepted, and further include a turbulent future economic data calculation step for calculating future economic data for the future period based on the disturbance data.
  • the step consists of, at each of the future periods, information that quantifies the variability in the difference between the calculated perturbed future economic data obtained by the perturbed future economic data calculation step and the predicted future economic data. It is intended to be a recording medium.
  • the predicted future economic data is closer to the predicted future economic data compared to the case where the trial action for temporarily setting the decision-making combination is performed only a plurality of times. Many decision combinations can be obtained. Therefore, more accurate forecasts of economic data can be made. In addition, by reducing the number of trial actions that generate random numbers for the relative ratio between the decision making means and increasing the disturbance processing, the amount of calculation can be reduced.
  • the information receiving step receives past economic data in a plurality of past periods, and temporarily sets a plurality of decision combinations in a past predetermined period.
  • Data of the past provisional decision-making combination and data of the decision update time interval which is the time interval until the economic agent updates the past provisional decision-making combination;
  • Based on the data of the unit time interval divided into a plurality of unit times within the decision update time interval and the initial conditions before the past predetermined time a plurality of calculated economic data at the past predetermined time are calculated.
  • the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions and the A past economic data calculation step for calculating economic data at each unit time from a plurality of temporary setting decision-making combinations; a past economic data at a second past predetermined time; and a plurality of past economic data at a second past predetermined time.
  • the calculated economic data that best reproduces the past economic data at the second past predetermined period by comparing the calculated economic data with Past tentative decisions combination led, so that the decision combination determining scan Tetsupu determining the decision combination in the past predetermined period, and information recording medium storing a program further comprising.
  • another invention provides an information recording medium storing a program further including a random number generation step of generating a random number for at least one of a relative ratio of a plurality of decision-making combinations and predicted future economic data. I am doing it. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combination and the predicted future economic data, thereby reducing the burden on the user. Can be. Furthermore, since arbitrary inputs can be prevented, more objective predictions can be made.
  • a disturbance random number generation step for generating a random number of disturbance processing data is used as an information recording medium storing a program further including the disturbance random number generation step. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is not necessary to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. Furthermore, since arbitrary inputs can be prevented, more objective predictions can be made.
  • the information recording medium is configured such that the disturbance range of the disturbance processing is within plus or minus 3% of the value before the disturbance processing. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, the possibility of generating satisfactory economic data against disturbances such as initial conditions is reduced. Therefore, more economic data trends can be set.
  • At least one of the quantification step and the overall quantification step is an information recording medium calculated using a standard deviation or a deviation. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, the stability of economic data against disturbances such as initial conditions can be easily and accurately quantified.
  • Another invention provides an information recording medium for predicting future economic data at a future time, wherein at least one of data of a decision update time interval and data of a unit time interval is changed. And so on. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, accurate economic data that takes into account the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval that differ for each product or each era can be considered. Can predict.
  • Another invention interpolates and smoothes a plurality of comprehensive evaluations obtained in the overall quantification step, and biases the values of each type of multiple products at each time.
  • An information record that stores a program that further includes an optimal product trading combination determination step that detects one or more minimum points that differentiate and gives zero and determines the combination of multiple products at the minimum point as the optimal trading combination. It is used as a medium. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to obtain knowledge on how to purchase or sell various kinds of products in combination.
  • an information recording medium storing a program further including an economic situation change prediction step of predicting a change in economic situation based on the magnitude of the value quantified by the comprehensive quantification step is provided. ing. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to obtain information on whether the economic situation will fluctuate greatly or will remain stable in the near future.
  • the present invention also includes a first computer that processes past economic data, a second computer that is connected to the first computer via a communication network, and that obtains future economic data.
  • a decision-making combination that combines multiple decision-making means that an economic agent performing economic activities performs in order to correct the imbalance between income and expenditure at a certain time in the past is
  • the data of the unit time interval obtained by dividing the decision update time interval into a plurality of unit times, and the data of a plurality of decision Based on the initial condition indicating a situation, and calculates a plurality of economic data on your Keru previously calculated predetermined time, the second unit timing smell each until a predetermined past time, which is the end point of the decision update time interval from the past predetermined time
  • the past economic data calculation means, the past economic data at the second past predetermined period, and the plurality of calculated economic data at the second past predetermined period are respectively compared, and the past economic data at the second past predetermined period is best.
  • the second computer is transmitted from the first computer, comprising: a decision combination at a predetermined time in the past and a decision combination determining means for determining a past provisionally determined decision combination that derives the calculated economic data to be reproduced.
  • the data including decision-making combinations at predetermined times, and when economic data was not available Combines forecasted future economic data for all future periods with multiple decision-making measures taken by the economic entity to correct the imbalanced income and expenditure at some point in the past or at some point in the future
  • the future of time The future provisional setting decision-making combination means for performing one or more trial actions to provisionally set a plurality of decision-making combinations at a given time, the plurality of future provisional setting decision combinations obtained for each trial action,
  • the time interval data from the specified time in the future to the second specified time in the future, which is the end point of the future time, and the initial conditions in the past specified time in the past
  • multiple initial economic conditions are calculated from the calculated future economic data at each future time from the specified future time to the second specified future time.
  • Means for calculating future economic data for each future period based on the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision-making combinations at predetermined times in the future.
  • the forecast future economic data at the second predetermined time in the future is compared with a plurality of calculated future economic data at the second predetermined time in the future.
  • One or more sets of provisional future decisions that have derived the calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data.Determine one or more predictive future decision combinations at a given time in the future.
  • One or more calculated future economies calculated from one or more pairs of predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time for each future time period.
  • Quantitative means for quantifying the variability of the difference between the data and the projected future economic data and the second Comprehensive quantification means for performing comprehensive quantification up to a predetermined time in the future, and future economic data forecast means for predicting future economic data with the smallest total quantified value as future economic data at the future time Economic data processing system.
  • the second computer receives the data including the decision-making combination at the past predetermined time transmitted from the first computer via the communication network represented by the Internet communication network.
  • the second convenience store calculates a combination of decision making that is close to the forecasted future economic data, and determines the stable forecasted future economic data that has a small overall quantification value and is the future trend. I do.
  • the processing of each computer can be reduced by sharing the calculation process for making future economic forecasts to computers distributed via a communication network. Therefore, if the first computer is a host computer and the second computer is a client terminal, the following system can be constructed.
  • the host computer collects past data and performs preprocessing to predict the future economy.
  • the data is transmitted to each client terminal via the Internet communication network. You. Each client terminal performs the final calculation for future prediction from the transmitted data.
  • the present invention provides an information receiving means for receiving information necessary for predicting future economic data, and a plurality of predicted future economic data which are regarded as actual economic data, and a predetermined future time to a future time.
  • One or more sets of provisional future decision-making combinations are determined as one or more sets of predicted future decision-making combinations at a predetermined time in the future, and Quantifies the variability between one or more calculated future economic data calculated from one or more predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time and the predicted future economic data
  • the present invention provides an information receiving step for receiving information necessary for predicting future economic data, and a plurality of predicted future economic data that are regarded as actual economic data, and starting from a predetermined time in the future.
  • an information receiving step for receiving information necessary for predicting future economic data, and a plurality of predicted future economic data that are regarded as actual economic data, and starting from a predetermined time in the future.
  • Initial conditions indicating the status of decision-making means at each future time, obtained from multiple calculated future economic data calculated at a future time, and future tentatively-set decision-making combinations in which multiple future decision-making combinations are provisionally set.
  • the future economic data calculation step for calculating the calculated future economic data at each future time, the predicted future economic data at the end of the future time, and the plurality of calculated future economic data at the end.
  • One or more future provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduced the predicted future economic data at the end point The future decision making combination and the future decision making combination decision step, and the future time
  • the difference between one or more calculated future economic data calculated from one or more predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time and the predicted future economic data A quantification step for quantification, and a total quantification step for performing total quantification from a predetermined time in the future to an end point based on the quantified value performed for each future time, and a prediction that the total quantified value will be the smallest.
  • the above-mentioned future economic data is to be an economic data processing method including a future economic data at a future time and a future economic data forecasting step for forecasting.
  • the present invention provides an information receiving step for receiving information necessary for predicting future economic data, and a process in which a plurality of predicted future economic data are regarded as actual economic data, and from a predetermined time in the future, Provisionally set initial conditions indicating the status of decision-making means at each future period and multiple future decision-making combinations obtained from multiple calculated future economic data calculated at each future period up to the end of the future period
  • One or more predictive future decision-making combinations at a given time in the future and one or more predictive future decision-making combination determining steps, and one or more predictive future decision-making combinations at each future time One or more calculated future economic data calculated from future decision-making combinations and initial conditions prior to the future time; a quantification step for quantifying the variability of differences from the predicted future economic data; A comprehensive quantification step of performing a comprehensive quantification from a predetermined time in the future to an end point based on the quantified value performed for each future time, and The future economic data on Kunar prediction, so that the information recording medium storing a program including the future economic data prediction predicting a future economic data that put the future time.
  • the present invention also provides a method for correcting economic imbalances in income and expenditure in a certain period in the past, in which predicted economic data in the past period when economic data is available and economic agents performing economic activities are corrected.
  • Information receiving means for receiving information on a combination of decision-making methods that combine multiple decision-making means to be performed, and initial conditions indicating the status of a plurality of decision-making means before a certain period in the past; Forecasting past economic data that sets multiple economic data—Estimated past economic data is regarded as actual economic data, and a plurality of decision-making combinations in the past predetermined period in the past are temporarily determined.
  • a past provisional setting decision-making combination means for performing at least one trial action, a plurality of past provisional setting decision combinations obtained for each trial action, and a second Based on the time interval data up to the predetermined time in the past and the initial conditions at the predetermined time in the past, a plurality of calculated past economic data at the predetermined time in the past are calculated, and each of the economic data from the predetermined time in the past to the second predetermined time in the past is calculated.
  • the initial conditions in each past period are calculated from the calculated past economic data, and each of the past conditions is calculated based on the calculated initial conditions and a plurality of past provisional decision-making combinations in the past predetermined period.
  • Past economic data for calculating past economic data for each period, and means for calculating past economic data for each trial A set of calculated historical economic data that best reproduces the predicted historical economic data at the second predetermined past time by comparing each of the calculated historical economic data at the second past predetermined time.
  • the above-mentioned past provisional decision-making combination is determined by one or more sets of predicted past decision-making combinations at a predetermined time in the past, and a means for determining a past decision-making combination in the past.
  • Quantify the variability of the difference between one or more calculated historical economic data calculated from more than one pair of predicted past decision-making combinations and initial conditions before the past period and the predicted historical economic data A quantification means, an overall quantification means for performing an overall quantification from a predetermined time in the past to a second predetermined time in the past based on the quantified values performed in each past time, and The forecast past economic data at which the quantified value becomes the smallest is set as an economic data processing device including ideal past economic data in the past period and past economic data prediction means for predicting the past economic data.
  • the forecast historical economic data referred to here includes actual economic data.
  • actual economic data For example, use the actual official discount rate as the forecasted past economic data, and use randomly generated values for other economic data, and calculate the degree of variation for each set of many virtual economic data. Can also.
  • the information receiving means is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process, which changes a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means.
  • Disturbed data is acceptable, and based on the disturbance data, further provided is a disturbed past economic data calculating means for calculating the calculated past economic data at a past time, and the quantifying means is a past time.
  • the economic data processor that quantifies the variation in the difference between the calculated disturbed past economic data obtained by the disturbed past economic data overnight calculation means and the predicted past economic data will be used. ing. For this reason, more decision-making combinations can be obtained than in the case where the trial action for temporarily setting the decision-making combinations is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate analysis of historical economic data becomes possible. Also, by reducing the number of trial operations for generating random numbers for the relative ratio between the decision making means and increasing the disturbance processing, the amount of calculation can be reduced.
  • Another invention is a random number generating means for generating a random number of at least one of a relative ratio of a plurality of decision-making combinations and predicted past economic data.
  • the economic data processing device further includes Therefore, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the historical economic data in the forecast, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
  • another invention is directed to an economic data processing apparatus further provided with a means for generating a random number for generating random numbers of the disturbance processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
  • the disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a range of minus 0.01 to minus 10% with respect to the value before the disturbance processing.
  • Economic data processing equipment For this reason, it is possible to perform disturbance processing according to the degree of economic stability. In other words, when the economy is stable, try to disperse the value before the disturbance process to 10% or minus 10%. Also, during times of economic instability, try to disturb in a small range of + 0.01% or -0.01%. As a result, appropriate disturbance processing can be performed.
  • the present invention also provides a method for correcting economic imbalances in income and expenditure in a certain period in the past, in which predicted economic data in the past period when economic data is available and economic agents performing economic activities are corrected.
  • An information receiving step for receiving information on a combination of decision making methods that combine the plurality of decision making means and initial conditions indicating the status of a plurality of decision making means before a certain time in the past; Forecasting past economic data setting step to set a plurality of economic data
  • a past provisional setting decision-making combination step in which the trial action to provisionally set the setting is performed at least once, and a plurality of past provisional setting decision-making combinations obtained for each trial action.
  • a plurality of calculated past economic data at the past predetermined time are calculated, and the second past predetermined time from the past predetermined time is calculated.
  • the initial conditions in each past period are calculated from the calculated past economic data, and from the calculated initial conditions and a combination of a plurality of past provisional decision-making decisions in the past predetermined period, A past economic data overnight calculation step for calculating past economic data at each past time, and for each trial action, A calculation that best reproduces the predicted past economic data at the second past specified period by comparing the measured past economic data overnight with a plurality of calculated past economic data at the second past specified period.
  • One or more sets of past provisional decision-making combinations that led to the above past economic data are determined as at least one set of predicted past decision-making combinations at the past specified time.
  • one or more calculated past economic data calculated from at least one set of predicted past decision making combinations and initial conditions before the past period, and the predicted past economy
  • comprehensive quantification from the past specified period to the second specified period An economy that includes a comprehensive quantification step to be performed, and a past economic data forecasting step in which forecasted historical economic data that minimizes the total quantified value and ideal historical economic data in the past period are predicted.
  • the data processing method is used.
  • the forecast historical economic data referred to here includes actual economic data.
  • actual economic data For example, use the actual official discount rate as the forecasted past economic data, and use randomly generated values for other economic data, and calculate the degree of variation for each set of many virtual economic data. Can also.
  • the information receiving step changes the value of the initial condition or the relative ratio between the decision making means.
  • the disturbance obtained by performing at least one disturbance process is the disturbance initial condition or the disturbance relative ratio.
  • Processing data is acceptable, and further includes a disturbed past economic data calculating step of calculating calculated past economic data at a past time based on the disturbance processing data, and the quantifying step is performed in the past.
  • the economic data processing method quantifies the variation in the difference between the calculated historical economic data obtained by the historical economic data calculation step and the predicted historical economic data. ing. For this reason, more decision-making combinations can be obtained than in the case where the trial action for temporarily setting the decision-making combinations is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate analysis of historical economic data becomes possible.
  • the amount of calculation can be reduced.
  • the economic data processing method further includes a random number generation step that generates a random number for at least one of the above past economic data. For this reason, there is no need to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the predicted past economic data, and the burden on users can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
  • the economic data processing method further includes a disturbance random number generation step for generating a random number of the disturbance processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
  • the disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a range of minus 0.01 to minus 10% with respect to the value before the disturbance processing.
  • Economic data processing method it is possible to perform disturbance processing according to the degree of economic stability. In other words, when the economy is stable, try to disperse the value before the disturbance process to 10% or minus 10%. Also, during times of economic instability, try to disturb in a small range of + 0.01% or -0.01%. As a result, appropriate disturbance processing can be performed.
  • the present invention relates to a forecast of past economic events in the past period when economic data is available, and a situation in which an economic entity conducting economic activity has an imbalanced income and expenditure in a past period.
  • An information receiving step for receiving information on a decision-making combination combining a plurality of decision-making means to be remedied and initial conditions indicating the status of a plurality of decision-making means before a certain period in the past; Steps to set multiple past economic data for forecasting past economic data
  • a provisional setting decision-making combination step in which one or more trial actions for provisionally setting a plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the past are performed, and a plurality of obtained Based on the past provisional decision-making combination, the time interval data from the past predetermined time to the second past predetermined time that is the end point of the past time, and the initial conditions of the past predetermined time, the calculation at the past predetermined time Of the past economic data from the specified past time to the second past specified time, the initial conditions at each past time
  • the forecast historical economic data referred to here includes actual economic data.
  • actual official discount rate as the forecasted past economic data
  • randomly generated values for other economic data calculate the degree of variation for each group of many virtual economic data You can also.
  • another invention is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance processing, wherein the information receiving step changes a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means.
  • Disturbed data can be accepted, and a further step of calculating disturbed past economic data based on the disturbed data is used to calculate the calculated past economic data for past periods.
  • the program stored in this information recording medium it is possible to obtain a larger number of decision-making combinations than in the case where a trial action for temporarily setting a decision-making combination is performed only a plurality of times. it can. Therefore, more accurate analysis of past economic data becomes possible. Also, the relative ratio between the decision-making means is generated by random numbers. By reducing the number of trial actions to be performed and increasing the disturbance processing, the amount of computation can be reduced.
  • Another invention provides an information recording medium storing a program further including a random number generation step of generating a random number for at least one of relative ratios of a plurality of decision-making combinations and predicted past economic data. I am doing it. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the past economic data in the forecast, thereby reducing the burden on the user. Can be. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
  • an information recording medium storing a program further including a disturbance random number generation step for generating a random number of the disturbance processing data is stored. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is not necessary to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. Furthermore, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis becomes possible.
  • the disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a range of minus 0.01 to minus 10% with respect to the value before the disturbance processing.
  • Information recording medium For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to perform a disturbance process according to the degree of economic stability. In other words, when the economy is stable, try to disperse the value before the disturbance process by as much as 10% or 10%. Also, during periods of economic instability, try to disrupt within a small range of + 0.01% or -0.01%. As a result, appropriate disturbance processing can be performed.
  • FIG. 1 is a diagram showing a network of economic transactions of a macroeconomic system, which is a basis for analysis, in an embodiment of an economic data processing apparatus, an economic data processing method, and an information recording medium according to the present invention.
  • Fig. 2 is a diagram showing the formulas for obtaining economic data such as business fixed investment.
  • Fig. 3 is a diagram, following Fig. 2, showing a formula for calculating economic data such as business fixed investment.
  • Fig. 4 is a diagram showing a formula for calculating economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 3.
  • Fig. 5 is a diagram showing a calculation formula for obtaining economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 4.
  • Fig. 6 is a diagram showing a formula for calculating economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 5.
  • Fig. 7 is a diagram showing a calculation formula for obtaining economic data such as business fixed investment, following Fig. 6.
  • Fig. 8 is a diagram showing a formula for calculating economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 7.
  • Fig. 9 is a diagram showing the contents of each variable in the formulas for calculating the economic data in Figs. 2 to 8.
  • Fig. 10 is a view, following Fig. 9, showing the contents of each variable in the formulas for obtaining the economic data in Figs. 2 to 8.
  • FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a first embodiment of an economic data processing apparatus according to the present invention.
  • FIG. 12 is a schematic flow chart showing the operation of the economic data processing apparatus shown in FIG. It is a flowchart shown.
  • FIG. 13 is a diagram schematically illustrating a method of identifying decision parameters in the economic data processing apparatus of FIG.
  • Figure 14 is a diagram showing the results of calculating and evaluating the average yield per unit time of government bonds based on the identification method of decision parameters in Figure 13.
  • Fig. 15 is a diagram showing the results of calculating and evaluating household savings per unit time based on the decision parameter identification method of Fig. 13.
  • FIG. 16 is a diagram showing an overall evaluation function obtained from both the evaluation functions of FIG. 14 and FIG.
  • FIG. 17 is a flowchart showing in detail the flow of the identification operation of the decision parameter during the operation of FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing initial conditions for processing using the economic data processing apparatus of FIG.
  • FIG. 19 is a diagram showing the initial conditions of the processing using the economic data processing apparatus of FIG. 11, following FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing the initial conditions of the processing using the economic data processing apparatus of FIG. 11, following FIG.
  • FIG. 21 is a diagram showing a time-series transition of the relative ratio of each decision parameter of the company identified by the economic data processing apparatus of FIG. Fig. 22 shows the government-issued securities outstanding as calculated economic data and the government-issued securities outstanding as actual economic data, calculated from the best decision parameters calculated by the economic data processor in Fig. 11.
  • FIG. 4 is a diagram showing a comparison of the time series and the time series.
  • FIG. 23 shows the best discrimination calculated by the economic data processor of Fig. 11. Time-series comparison of the current account balance of commercial banks at the BOJ as calculated economic data from the overnight business of John Parame and the actual account of commercial banks at the BOJ as actual economic data
  • FIG. 24 is a diagram showing a time series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the enterprise obtained from the best decision parameters calculated by the economic data processing apparatus of FIG.
  • FIG. 25 is a diagram showing a time-series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the household calculated from the best decision parameters calculated by the economic data processing apparatus of FIG. 11.
  • FIG. 26 is a diagram showing a time-series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the Chinese financial institution obtained from the best-decision parameters calculated by the economic data processing apparatus of FIG.
  • FIG. 27 is a diagram showing a time series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the government obtained from the best decision parameters calculated by the economic data processing apparatus in FIG. 11.
  • Figure 28 shows the value of the imbalanced flow of each economic entity over the two years from January 1, 1989 to the end of February 1990, calculated by the economic data processing unit shown in Figure 11.
  • FIG. 28 shows the value of the imbalanced flow of each economic entity over the two years from January 1, 1989 to the end of February 1990, calculated by the economic data processing unit shown in Figure 11.
  • Fig. 29 is a diagram showing the correlation between the changes in the imbalanced flow between two economic agents using the value of the imbalanced flow calculated by the economic data processor of Fig. 11, (A ) Shows the correlation between the changes in the imbalanced flow between companies and households, (B) shows the changes between companies and commercial financial institutions, and (C) shows the changes between the imbalance flows between the companies and governments.
  • Fig. 30 is a diagram showing the correlation between the changes in the imbalanced flow between two economic agents using the value of the imbalanced flow calculated by the economic data processing device in Fig. 11, (A ) Shows the correlation between household and commercial financial institutions, (B) shows the relationship between households and the government, and (C) shows the correlation between the changes in imbalance flows between the commercial financial institutions and the government. You.
  • Fig. 31 is a diagram that quantifies how peculiar the decision making of each economic agent was based on the decision parameters identified by the economic data processing device of Fig. 11 and shows the time series.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating, in chronological order, a quantification of whether has been changed dramatically.
  • Figure 33 shows the survival of the economic system of interest during the period from 1970 to 1997, using the data of the decision parameter overnight identified by the economic data processor of Figure 11. It is a figure which shows a difficulty in time series.
  • FIG. 34 is a diagram describing calculation formulas required for quantification and explanations thereof in the second embodiment of the economic data processing device of the present invention.
  • FIG. 35 is a diagram showing a configuration of a second embodiment of the economic data processing apparatus according to the present invention.
  • FIG. 36 is a part of a flowchart showing a schematic flow of the operation of the economic data processing apparatus of FIG.
  • FIG. 37 is a diagram showing a continuation of the flowchart in FIG.
  • FIG. 38 is a view showing a continuation of the flowchart in FIG. 37.
  • FIG. 39 is a diagram showing a continuation of the flowchart in FIG.
  • FIG. 40 is a diagram for explaining a method of determining a combination of decision parameters at a predetermined time in the past by the economic data processing apparatus of FIG. 35.
  • FIG. 41 is a part of a diagram for explaining a method of predicting future economic data by the economic data processing device of FIG.
  • Figure 42 following Figure 41, illustrates how to forecast future economic data. It is a part of the figure for clarity.
  • Figure 43 is a continuation of Figure 42 that illustrates how to forecast future economic data.
  • FIG. 44 is a diagram showing an overview of the economic data processing system of the present invention.
  • Fig. 1 shows a network of macroeconomic economic transactions.
  • the macroeconomic system is composed of five macroeconomic entities (hereinafter, simply referred to as economic entities): firms 1, households 2, commercial financial institutions 3, governments 4, and central banks 5.
  • economic entities five macroeconomic entities
  • Each of these five economic entities conducts economic activities through currency.
  • the number of economic entities is not limited to the above five, and may be changed without changing the gist of the present invention. That is, another economic agent can be increased, or a given economic agent can be divided into multiple economic agents. For example, local governments may be added.
  • the commercial financial institution 3 may be divided into a public financial institution and a private financial institution.
  • private financial institutions may be divided into banks, trust companies, insurance companies, securities companies, and the like.
  • Fig. 1 Each economic entity conducts economic transactions with each other. These economic transactions are briefly explained based on Fig. 1.
  • the arrow in Fig. 1 is the provider It is drawn so that it goes to the receiving side.
  • firm 1 receives labor from household 2 (arrow 10).
  • Company 1 pays wages in return for labor (arrows 1 1).
  • Household 2 buys products from company 1. That is, the product flows from company 1 to household 2 (arrows 1 and 2).
  • Company 1 receives money from household 2 for the price (arrows 13).
  • the company 1 receives a loan from the commercial financial institution 3. That is, money flows from the commercial financial institution 3 to the enterprise 1 (arrows 14). Company 1 pays the interest on the loan to commercial financial institution 3 (arrow 15). On the other hand, company 1 deposits with commercial financial institution 3 (arrow 16). Market financial institution 3 pays interest to company 1 for the deposit of company 1 (arrow 17). Company 1 invests for itself (arrow 18) and accumulates inventory (arrow 19).
  • Household 2 pays taxes to government 4 (arrow 20). Household 2 provides labor to government 4 (arrow 21). Government 4 pays wages for work (arrows 22). These wages are taxable wages. Government 4 pays tax-free benefits to household 2 (arrows 23).
  • the commercial financial institution 3 deposits with the central bank 5 (arrow 24).
  • Market financial institution 3 receives a loan from central bank 5 (arrow 25).
  • Market financial institution 3 pays interest on the loan to central bank 5 (arrows 26).
  • the market financial institution 3 sells government bonds to the central bank 5 (arrow 27).
  • the market financial institution 3 receives compensation for government bonds from the central bank 5 (arrows 28).
  • Company 1 pays taxes to government 4 (arrows 29). Company 1 also sends products to government 4. Sell (arrow 30). On the other hand, government 4 pays company 1 for the product (arrow 31).
  • Household 2 receives a loan from a commercial financial institution 3. That is, money flows from the market financial institution 3 to the household 2 (arrow 3 2). Household 2 pays interest on the loan to commercial financial institution 3 (arrow 33). On the other hand, household 2 deposits with commercial financial institution 3 (arrow 3 4). Market financial institution 3 pays interest on the deposit in household 2 (arrow 35).
  • the commercial financial institution 3 pays the tax to the government 4 (arrow 36).
  • the government 4 pays the interest rate of the government bond to the market financial institution 3 (arrow 37).
  • the government 4 issues government bonds to the government bond market 6 (arrow 38).
  • Market financial institution 3 purchases government bonds from government 4 through government bond market 6 (arrows 3 9).
  • the market financial institution 3 pays money for government bonds to the government bond market 6 (arrow 40).
  • the government 4 receives the payment through the government bond market 6 (arrow 41).
  • Government 4 receives government bonds from government bond market 6 (arrows 4 2).
  • the government 4 pays the government bond to the government bond market 6 (arrow 43).
  • central bank 5 pays government treasury payment to government 4 (arrows 4 4).
  • government 4 pays interest on government bonds to central bank 5 (arrows 45).
  • Central bank 5 accepts government bonds from government bond market 6 (arrows 46) and pays them to government bond market 6 (arrows 47). The above is the flow of economic transactions between economic agents.
  • each economic entity cannot create or destroy currency. Therefore, each economic entity takes various measures when the flow rate of incoming money (called income) and the flow rate of outgoing money (called expenditure) are imbalanced, that is, when imbalance occurs. Take the Try to correct the imbalance. If, at some point, the time accumulation of incoming money velocities up to that point is less than the time accumulation of outgoing money velocities, the economic entity goes bankrupt. A bankrupt economic entity cannot be an independent economic activity. Therefore, each economic entity carries out economic activities while balancing income and expenditure so as to prevent bankruptcy.
  • Equation 3 shows the continuity of the inventory products of Company 1.
  • the shipments in Equation 3 include capital expenditures on company 1 itself, as well as household 2 and government 4 consumption. Therefore, the flow of goods flowing out of company 1 satisfies Equation 4.
  • firm 1's product output per unit time is proportional to the capital it has accumulated in firm 1. Therefore, the product output per unit time of Company 1 can be expressed as shown in Equation 5.
  • the flow rate of money flowing into firm 1 can be expressed as shown in Equation 6.
  • Money coming into company 1 comes from household 2, government 4 and commercial financial institution 3, respectively. That is, the flow rate of money flowing into the company 1 is the sum of the flow rate of sales from the household 2, the flow rate of sales from the government 4, and the flow rate of the market financial institution 3.
  • the revenue flow from household 2 and the revenue flow from government 4 are the product of the average price per product multiplied by the volume of products shipped by household 2 or government 4, as shown in Equation 7. It is. Also, as shown in Equation 8, the flow rate from the commercial financial institution 3 is equal to the deposit that the company 1 has deposited with the commercial financial institution 3. This is the sum of the interest flow rate and the flow rate that firm 1 receives from commercial financial institution 3. The interest rate is calculated by multiplying the average savings interest rate on a unit time basis with the balance of deposits with the commercial financial institution 3 by the company 1.
  • the flow rate of money flowing out of firm 1 is as shown in Equation 9.
  • Money flowing out of company 1 flows to household 2, government 4, and commercial financial institution 3.
  • the flow rate of money flowing out of company 1 is the sum of the flow rate of wages to household 2, the flow rate of taxes paid to government 4, and the flow rate of money from commercial financial institution 3.
  • the flow rate from commercial financial institution 3 is, as shown in Equation 10, the flow rate of interest paid for the loan that company 1 receives from commercial financial institution 3 and the deposit that company 1 deposits with commercial financial institution 3. Is the sum with the flow velocity.
  • multiplying the average lending interest rate on a unit time basis by the loan balance received by the company 1 from the commercial financial institution 3 gives the flow rate of interest payment.
  • the tax paid to government 4 is levied on the difference between the sum of the revenue-related flows and the total cost-related flows, as shown in Equation 11.
  • the tax flow paid to the government 4 is calculated by subtracting the loan from the commercial financial institution 3 from the money flowing into the company 1, and the wages paid to the household 2 and the interest paid to the commercial financial institution 3 The sum of the flow velocities after subtracting the above is multiplied by the average tax rate on a unit time basis.
  • the flow rate of money flowing into household 2 is the flow rate of money received as wage from company 1, the flow rate of money flowing in from government 4, and the flow rate of money flowing from commercial financial institution 3.
  • the flow velocity of As shown in Equation 13, the flow rate of money flowing in from government 4 is the flow rate of taxable wages paid by government 4 and the flow rate of tax-exempt benefits for the purpose of reallocation of income as a social security program.
  • the flow rate of money flowing from the commercial financial institution 3 is as follows: Household 2 is the flow rate of interest on deposits with the commercial financial institution 3, and Household 2 is the Received from 3 It is the sum with the flow velocity.
  • the interest rate is calculated by multiplying the average savings interest rate on a unit time basis and the balance of deposits deposited by households 2 with commercial financial institutions 3.
  • the flow rate of money flowing out of household 2 is the flow rate of sales to company 1, the interest rate for loans received from commercial financial institutions 3, and the flow rate of taxes to government 4.
  • the interest flow rate for the loan received from the commercial financial institution 3 is, as shown in Equation 16, the flow rate of the interest paid for the loan received by the household 2 from the commercial financial institution 3 and the household Is the sum with the flow rate of deposits with the market financial institution 3. Multiplying the average lending interest rate on a unit time basis and the loan balance received by household 2 from commercial financial institutions 3 gives the flow rate of interest payments.
  • the flow rate of the tax paid to the government 4 is calculated on a unit time basis as shown in Equation 17, which is the sum of the flow rate of the taxable wages entering the household 2 and the flow rate of the deposits deposited at the commercial financial institution 3. Multiplied by the average tax rate.
  • the flow rate of money flowing into the commercial financial institution 3 is as follows: the flow rate of money flowing from the company 1, the flow rate of money flowing from the household 2, and the flow rate of money flowing from the government 4. It is the sum of the flow rate and the flow rate of money flowing from the central bank 5.
  • the flow rate of money flowing from the government 4 is calculated by the flow rate of money flowing into the government bond market 6 from the market financial institution 3 accompanying the purchase and redemption of government bonds, and This is calculated by subtracting the flow of money associated with the purchase of the government bond and multiplying the average yield per unit time of government bonds.
  • the flow rate of money flowing from central bank 5 is the flow rate of money from central bank 5 lending to commercial financial institutions 3 and the flow rate of money from central bank 5 purchasing government bonds. Is the sum of
  • the flow rate of money flowing out of the market financial institution 3 is, as shown in Equation 21, the flow rate of money flowing out of the company 1 and the flow rate of money flowing out of the household 2. It is expressed as the sum of the flow rate of money flowing out to the government 4, the flow rate of money flowing out to the central bank 5, and the flow rate of money flowing into the government bond market 6 from the market financial institution 3 accompanying the purchase and redemption of government bonds. You.
  • the flow of money flowing out to government 4 is money flowing out in the form of taxes.
  • the flow rate of this money is, as shown in Equation 22, the flow rate of interest for money borrowed by company 1 from financial institution 3 and the flow rate of interest for money borrowed by household 2 from financial institution 3 From the sum of the flows of money flowing in from the government, the sum of the flow of interest paid to deposits in company 1, the flow of interest paid to deposits in household 2, and the flow of interest paid to money borrowed from central bank 5. Is multiplied by the average tax rate on a unit time basis.
  • the flow rate of money flowing out of the commercial bank 3 to the central bank 5 is the flow rate of interest paid for loans from the central bank 5, and the commercial bank 3 Is the sum with the flow rate of the deposit.
  • the flow rate of money flowing into the government is the flow rate of money flowing from company 1, the flow rate of money flowing from household 2, and the flow rate of money flowing from commercial financial institution 3. It is the sum of the flow rate, the flow rate of the money flowing from the central bank 5 and the flow rate of the money flowing from the government bond market 6 to the government 4 due to the purchase and redemption of government bonds.
  • Equation 25 the flow rate of money flowing from the government bond market 6 to the government 4 in connection with the purchase and redemption of government bonds is as shown in equation 25, and the flow rate of money flowing into the government bond market 6 from the market financial institution 3 and the government 4 It is expressed as the sum of the flow rate of money flowing into the market 6 and the flow rate of money flowing from the central bank 5 to the government bond market 6.
  • the money flowing out of the central bank 5 to the government 4 is the payment to the national treasury.
  • Of money flowing into the government bond market 6 from the central bank 5 due to the purchase and redemption of government bonds by the central bank 5 and the purchase of government bonds by the central bank 5 It is expressed as the sum of the sum of the current flow of money and the average yield of government bonds on a unit time basis.
  • economic agents other than the central bank5 can take the following measures to eliminate the imbalanced flow.
  • the minus sign on the right side of Equation 33 indicates that increasing the speed of capital investment or increasing the speed of product production and decreasing the average product price are in the same direction. This is because it is a means of eliminating imbalanced flow.
  • the fourth approach is to increase or decrease the flow rate of wages to household 2 shown on the left side of Equation 34.
  • the fifth method is to reduce or increase the borrowing speed from the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 35.
  • the reason why the minus side is attached to the right side of Equation 35 is as described above for the same reason as the right side of Equation 33. Since then, the reason why minus is added is omitted unless it is particularly necessary.
  • the sixth method is to increase or decrease the flow rate of savings to the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 36.
  • Company 1 seeks to balance by selecting one or a combination of these six balancing methods.
  • households 2 can take at least five balancing measures.
  • One is to reduce or increase the rate of wages shown on the left side of Equation 38. is there.
  • the second is to reduce or increase the rate of wages shown on the left side of Equation 39.
  • the fourth method is to reduce or increase the borrowing speed from the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 41.
  • the fifth method is to increase or decrease the flow rate of savings to the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 42.
  • Household 2 seeks to eliminate imbalanced flows by selecting one of these five balancing means or by combining more than one.
  • Market-based financial institutions3 can broadly take at least four balancing measures.
  • Second increase or decrease the average savings rate on a unit time basis (two imbalanced flows divided by the sum of deposits from household 1 and household 2) shown on the left side of Equation 45. That is the means.
  • the third method is to increase or decrease the purchase rate of government bonds from government bond market 6 shown on the left side of Equation 46.
  • the fourth method is to reduce or increase the borrowing speed from the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 47.
  • the market financial institution 3 seeks to eliminate the imbalance by selecting one or a combination of these four balancing means.
  • the sixth method is to decrease or increase the rate of government bond issuance shown on the left side of Equation 57.
  • the seventh is to increase or decrease the purchase rate of government bonds from the government bond market 6 shown on the left side of Equation 58.
  • Government 4 seeks to eliminate imbalanced flows by selecting one or a combination of these seven balancing means.
  • the equilibrium measures that the central bank 5 can take are the equilibrium measures of the imbalanced flow of the commercial financial institution 3
  • the four equilibrium measures of the commercial financial institution 3 and the central bank 5 can take the A total of seven decision parameters (three balancing means) are regarded as one set and normalized.
  • the magnitude of the imbalanced flow in the central bank 5 is equal to the amount of change in the amount of currency circulation per unit time.
  • FIG. 11 is a diagram showing a configuration of an economic data processing device according to the present invention.
  • the economic data processing device includes a random number generating unit 50 as random number generating means and random number adjusting means, a memory 51 for storing data, an economic data calculating unit 52 as economic data calculating means, and past and present.
  • Economic data file 53 that stores the economic data of each of the above, an evaluation section 54 that is a means for identifying decision making and a decision update time interval, a data display section 55 that is data displaying means, and a counting means.
  • a data input unit 57 which is a data input unit for the user to input data
  • a control unit 58 which controls the entire apparatus and also receives information. I have.
  • the random number generation unit 50 generates, as a random number, a decision parameter set representing a combination of a plurality of decisions made by the economic entity to correct the imbalanced state of income and expenditure at a predetermined time, expressed by a relative ratio.
  • the random number generation unit 50 has a function as random number adjusting means for adjusting a set of temporarily identified decision parameters by making a random number.
  • the set of decision parameters after adjustment is provided for the operation of identifying the set of decision parameters for the same period or for the operation of identifying the decision update time interval.
  • Memory 51 consists of multiple decisions made by each economic agent and generated as random numbers This part stores various data such as the number to be calculated, the number of repetitions of the calculation, and the calculation formulas used in the calculation process of the formulas 1 to 1 16 shown in FIGS. 2 to 10. (Hereinafter, when referring to Equations 1 to 116, the numbers in the figures will be omitted and described).
  • the economic data calculation unit 52 calculates the economic data before a predetermined time and a plurality of decisions at a predetermined time generated by the random number generation unit 50 (the first generated decision is an initial decision parameter. ) To calculate the economic data at a given time.
  • the economic data calculation unit 52 is provided with a calculation operation canceling unit 52a as calculation operation canceling means.
  • the calculation operation stop unit 52 a controls the instruction to stop the subsequent calculation operation when the economic data calculation unit 52 rejects inappropriate economic data that cannot actually occur during the calculation. This is the part to be sent to part 58.
  • the economic data calculation unit 52 calculates the value of the unbalanced flow of each economic entity based on the decision parameters of a certain economic entity over a predetermined period and the identified best decision parameters. In this way, it is possible to know the degree of the economic crisis in each economic entity. From the relative ratio of each decision parameter, it is possible to quantify the peculiarity of the decision, which indicates how much each economic agent has been inclined to act.
  • the economic data file 53 is a section that stores past and present simulated and actual economic data, such as the time evolution of the currency circulation or the official discount rate.
  • the economic data file 53 is connected to an external network and is updated hourly or daily. However, it does not have to be connected to an external network. In such a case, the device administrator or user can manually input and update the data.
  • the evaluation unit 54 includes a plurality of calculated economic data after a predetermined period has elapsed from a predetermined time calculated by the economic data calculation unit 52, and actual real economic data stored in the economic data file 53. Is to evaluate which calculated economic data best reproduced the actual economic data. Then, the evaluation unit 54 determines the calculated economic data closest to the actual economic data, and determines the combination of the decision parameters that led to the closest calculated economic data at a predetermined time. The best decision as a combination is determined. At the same time, an instruction is issued to the economic data calculation section 52 to save the calculated series of economic data in the economic data file 53. Further, the evaluation unit 54 has a function as a decision update time interval identifying means, as described later.
  • the evaluation unit 54 calculates the value of the imbalanced flow calculated by the economic data calculation unit 52, the peculiarity of the decision parameter, the rate of change of the decision parameter, and overcomes the economic crisis of each economic entity.
  • the evaluation is performed based on the data of the degree of difficulty to be performed, and an instruction to make a graph is sent to the data display unit 55 so that the user can visually grasp the evaluation result.
  • the overnight display section 55 is a section for displaying the numerical values of the decision parameters determined by the evaluation section 54 in the form of a graph or a table. In addition, the overnight display section 55 can also display the evaluation process of the evaluation section 54. Also, The user specifies, from the data input unit 57, the variables to be displayed (for example, the value of the imbalanced flow, the decision parameter), the period, and the display method (for example, a line graph or a three-dimensional graph). By doing so, it is possible to display in a format according to the instruction. Furthermore, not only the input data from the data input section 57 but also the economic data read from the economic data file 53 can be displayed.
  • the counter 56 is a part that counts the number of canceled decision combinations when the economic data calculation unit 52 calculates an economic data that cannot occur in practice.
  • the data input unit 57 is an input means for the user to input data into the economic data processing device.
  • the control unit 58 includes a random number generation unit 50, a memory 51, an economic data calculation unit 52, an economic data file 53, an evaluation unit 54, a data display unit 55, a counter 56 and a data input unit 57. Is the part that controls the entire system.
  • the control unit 58 is also an information receiving unit that receives each piece of information and transfers it to the economic data overnight calculation unit 52.
  • the analysis conditions include the type of economic entity, the date and time of identification, the period, the number of random numbers generated, and the display method of data.
  • the control unit 58 as the information receiving means receives the input analysis conditions (step S102) and, for each economic entity stored in the memory 51, The data such as the type of the decision is read out (step S103).
  • control unit 58 transfers the type of decision to the random number generation unit 50 and reads the economic data from the economic data file 53 (step S104).
  • the random number generation unit 50 generates a set of decision parameters as a random number according to the type of the decision (step S105).
  • the control unit 58 sets the decision parameter (Step S106), and passes the information to the economic data calculation unit 52.
  • the economic data calculation unit 52 performs an economic data calculation operation using a set of a plurality of decision parameters generated as random numbers (step S107).
  • the evaluation unit 54 compares the calculated economic data with the actual economic data, evaluates the reproducibility, and evaluates the decision parameters that led to the most reproducible calculated economic data. Is determined as the best decision parameter—evening (step S108).
  • the operation of identifying a decision parameter at another time is similarly performed (step S109).
  • the series of operations from step S101 to step S109 enables identification of decision parameters. The detailed operation of steps S105 to S109 in this decision parameter identification method will be described later.
  • the economic data calculation unit 52 quantifies the unbalanced flow (Step S110). Subsequently, the economic decision calculator 52 quantifies the peculiarity of the decision of each economic entity, that is, the degree of bias toward a particular decision among a plurality of decision parameters (step S). 1 1 1). Specifically, it is calculated from Expression 114. Next, the economic data calculation unit 52 quantifies the change rate of the decision of each economic entity (Step S112). That is, it quantifies how dramatically each economic agent has changed each decision. Specifically, it is calculated from Expression 115.
  • the economic data calculation unit 52 quantifies the difficulty of overcoming the economic situation (step S113). Specifically, the number of decision parameter sets that did not stop calculation from Equation 1 16 and the number of decision parameter sets Calculated using the ratio to the total number.
  • the evaluation unit 54 makes a decision on each economic entity and evaluates the economic state based on the above-mentioned numerical values (Step S114).
  • the data display unit 55 draws the decision parameters or economic data in the form of a graph or a table in the data display method previously input (step S115). With this operation, a series of operations ends.
  • the random number generation unit 50, memory 51, economic data calculation unit 52, calculation operation stop unit 52a, evaluation unit 54, data display unit 55, counter 56 and data input unit 57 Instead of providing one or a combination of several of these components, the operation of each of these components 50, 51, 52, 52a, 54, 55, 56, 57 is An information recording medium storing a program to be executed may be read and the program may be executed.
  • An information recording medium such as a CD-ROM that stores a program having one or more of the economic data file steps and data display steps described below or a combination of a plurality of steps selected from these is stored in a micro-computer.
  • the same operation as the above-described components 50, 51, 52, 52a, 54, 55, 56, 57 may be executed by being read by a computer.
  • a medium other than the CD-ROM for example, a floppy disk, an optical disk, or the like may be used as the information recording medium.
  • a parallel computing technique may be used to improve the computation speed.
  • FIG. 13 is a diagram schematically showing an outline of a method for identifying a decision parameter at a predetermined time m.
  • the types of decision parame- ters vary depending on each economic entity, 6 for company 1, 5 for household 2, 4 for commercial financial institution 3, 7 for government 4, and central. Bank 5 has three.
  • the set of decision parameters can be expressed as (x, y, z), for convenience of explanation, assuming that three decision parameters form one set.
  • the random number generator 50 of the economic data processor generates 100 million sets of decision parameters, but here, for simplicity of explanation, only 10 sets are generated. It shall be.
  • a em_l represents the actual balance of the household's deposit one day before (m-1) at the specified time m.
  • the actual household account balance at m, m + 1, m + 2,... M + 8 is represented by A em, Aem + 1, A em + 2,.
  • the actual household deposit balance is represented by a black diamond.
  • the set of decision parameters at the predetermined time m is (xl, yl, zl), (x2, y2, z2), ( ⁇ 3, ⁇ 3, ⁇ 3), ⁇ (x 1 0, y 1 0, z 1 0).
  • the household account balance at a predetermined time m is calculated from the household account balance A em-1 at (m-1) and the 10 decision parameters at a predetermined time m.
  • the calculated household account balance is calculated as A s m.
  • These calculated household deposits may differ from the actual household deposits A em at the given time m.
  • the calculated household balance A sm is indicated by a white circle in Fig. 13.
  • the household's account balance calculated using the first, fourth, sixth, seventh, eighth, ninth, and tenth decision parameters The calculation of was stopped before reaching the second predetermined time m + 8. This is for the following reasons. Some of the decision parameter sets may produce results that are unacceptable in a real economy. For example, the average tax rate or interest rate is negative, or the average tax rate is 100%. If such an unrealistic result is obtained, the calculation stopping means 52 a detects this and stops the subsequent calculation based on the calculation assumption of step S107 in FIG. To the control unit 58.
  • the economic data calculation unit 52 receives the instruction from the control unit 58 and does not perform the subsequent calculation for a certain set of decision parameters.
  • the calculated household balance A sm (7) calculated from the seventh set of decision parameters is closest to the actual household balance A em.
  • this is only a temporary phenomenon, and it cannot be concluded from this result that the seventh decision parameter overnight is a decision at a given time m.
  • each economic agent Just because you make the right decision doesn't mean that the imbalance will go away quickly. In most cases, the effects of that decision will come out over a period of time.
  • the specified analysis period (At) and the analysis period are separated by the specified number of steps n, where ⁇ 1; and n are the transition of the era, the type of economic entity It is preferable to make it variable according to the like. For example, ⁇ t tends to become shorter and shorter as history progresses from the past to the present. Also, when compared between economic agents, ⁇ t of financial institutions is very short, and there is a tendency for decision making to be updated at a considerably high speed in the future. In contrast, Household 2 may be relatively slow.
  • a plurality (for example, 100 pairs) of combinations of ⁇ t and n are prepared.
  • the set of 100 may be generated by the random number generation unit 50, or may be input by the user from the data input unit 57.
  • a set of decision parameters at a predetermined time m is generated as a random number.
  • the set of this decision parameter overnight is 10 pieces.
  • a disturbance process is performed to slightly shift the data stored in the economic data file 53 as an economic data of the m-1 period. Actual or calculated economic data generated by disturbance processing Evening is assumed to be 10 pieces.
  • each of the trial results gives the closest result to each other, such as when the economic data calculation operation is independently attempted many times under multiple At and n.
  • the determined ⁇ t and n may be identified as actual ⁇ t and n. This method is also based on the above-mentioned stability that ⁇ 1: and n give similar results in all trials.
  • Equations 84a to 84i the respective evaluation functions EA and EB1, EC and ED1, EF1, EG1, EH and EJ1, and EK1 are defined as shown in Equations 84a to 84i.
  • the decision parameter set (xbest, ybest, zbest) showing the smallest value is determined. Is determined as the relative ratio of
  • Equation 85 to Equation 107 The conditions for determining whether or not to do so are as shown in Equation 85 to Equation 107. That is, the average tax rate per unit time is 0 or more and 1 or less, the capital investment speed of company 1, the speed of product production at company 1, the wages paid from company 1 to household 2, the average unit price of products, and the government unit 4 to household 2 Wages paid to households, the rate of purchase of products by household 2 and government 4, tax-exempt benefits as a program of redistribution of income paid by government 4 to household 2, government-issued securities, lending rates of commercial financial institutions 3, etc.
  • FIGS. 14 to 16 we calculated the valuation functions EA1 and EB1 for two types of economic data, the average yield per unit time of government bonds and the savings balance of household 2 per unit time.
  • Figures 14 and 15 show the results of calculating the economic data for calculating the average yield per unit time of government bonds and the savings balance of household 2 per unit time, respectively.
  • n was set to 8.
  • FIG. 16 shows a comprehensive evaluation function E1 obtained from the evaluation functions EA1 and EB1.
  • the second set of decision parameters for which the smallest evaluation function E 1 has been calculated can be determined as a decision at the predetermined time m.
  • both the average yield of government bonds per unit time and the savings balance of household 2 per unit time are shown in the second decision parameter.
  • Set reduced the evaluation functions EA and EB.
  • the valuation function EA with the fifth smallest decision parameter is calculated, and for the savings balance of household 2 per unit time, the third decision parameter is used.
  • the overnight evaluation function EB is calculated to be the smallest, and in the overall evaluation, the third decision parameter overnight may derive the smallest overall evaluation function.
  • the decision parameters with higher reproducibility can be obtained by using the best decision parameters (Xbest, ybest, zbest) identified by the above evaluation.
  • (xbest, ybest, zbest) are slightly changed, and a plurality of (xa, yb, zc) are obtained by adjusting the random numbers by performing correction random numbers.
  • the identification operation of each decision parameter after (m + 1) is performed.
  • the actual economic data at the predetermined time m which is the immediately preceding step of (m + 1), and the set of multiple decision parameters generated at random in (m + 1) are used as described above.
  • the calculation operation and evaluation of economic data in the calculation are performed. Note that, over a plurality of decision parameters generated at random at (m + 1), the best decision parameters at the predetermined time m identified earlier, xbest, ybest, zbest) and 3 ⁇ 4 ( ⁇ Best, ybest, z 'best) are also added to perform the calculation operation. This is an operation performed on the assumption that the decision parameters have not changed significantly over time.
  • the random number generation unit 50 In the case of the initial operation, the random number generation unit 50 generates a random number in order to generate a set of each decision parameter according to Equations 66 to 72 (Step S203). . On the other hand, in the case of the tuning operation, the random number generation unit 50 adjusts the random number according to Equations 76 to 82 so as to correct the already determined best decision parameter (Step S204), A set of each decision parameter is generated as a correction random number.
  • the economic data calculation unit 52 calculates the economic data (under the initial conditions in the case of the initial time) in the calculation at (m + k_l) and the above-mentioned plurality of decision parameters generated by random numbers. The economic data is calculated from the group (step S205).
  • control unit 58 suspends the calculation operation using the set of decision parameters and sets m + k for all calculations.
  • Economic data are suitable for the actual economic data conditions shown in Equations 85 to 107.
  • Judge whether a situation has occurred (step S206), and if all the calculated economic data do not meet the conditions of the actual economic data, set k to zero. Then, a count-up signal is sent to the counter 56 (Step S207), and the process returns to Step S202.
  • Step S208 if any of the calculated economic data matches, the control unit 58 sends a count-up signal to the county 56 to count the set of decision parameters that do not match (step S208), it is determined whether or not the last step of the analysis period n has been reached (step S209). As a result, if it is not the final step, 1 is added to k, the process returns to step S205, and the operation of calculating economic data in the next step (for example, m + k) is continued. In the case of the final step, the evaluation unit 54 evaluates according to the evaluation functions of Expressions 83 and 84a to 84i to obtain a score (Step S210).
  • control unit 58 determines whether or not the number of trials, that is, the number of series of operations from step S201 to step S212 has reached the maximum number of trials stored in the memory 51. Yes (step S 2 1 3). If the determination is false, the process returns to step S202. On the other hand, if the maximum number of trials has been reached, the control unit 58 determines whether or not the operation is a tuning operation (step S2114). If the determination result is false, the control unit 58 changes the calculation mode to the tuning operation mode (step S215), and returns to step S202. On the other hand, if the determination result is true, the control unit 58 saves the result in the economic data file 53 or the memory 51 (step S2 16). Next, the control unit 58 determines whether or not the condition is an end condition (step S2177). As a result, if the condition is not the end condition, the process returns to step S202. If it is an end condition, a series of operations ends.
  • the calculated economic data is compared with the actual economic data in the past, but the economic data processing device uses a scenario generator that obtains possible future scenarios. For example, from the analysis of economic data from January 1, 1970 to March 31, 1990, the above-mentioned set of decision parameters was identified. Thus, the value of the imbalance flow, which is the degree of the imbalance between the income and the balance of each economic entity over the past 29 years, can be identified. Using the value of the imbalanced flow of March 31, 1999, an economic scenario beyond April 1, 199 could be generated.
  • Step S Set the set of decision parameters on S202 to be the same as the one on April 1, and regenerate them as random numbers Either of these settings can be used) to calculate the economic data for April 2, 1999, using some or all of the operations in Figure 17. If this operation is repeated up to the point of (m + n) n days in the future, it is possible to see possible future economic data movements as shown by the open circles in Fig. 13. However, as of April 1, 1999, economic data after April 1, 1999 is unknown, so there is actual economic data as shown by the black diamonds. Absent. Therefore, future economic data cannot be reduced to one. It is only possible to see the trajectories of several possible economic conditions in the future. In this respect, it is significantly different from a stock price forecasting device that forcibly calculates one forecast value.
  • FIG. 21 is a diagram showing, by way of example, the transition of the decision parameters of Company 1 over time in 1962. From this figure, it can be seen that at every moment, Company 1 is changing the content of multiple (here, six types) decision-making. In addition, it can be seen that there is no special periodicity in the way of modification.
  • Figures 22 and 23 plot the economic data derived from the best decision parameter set out of the set of decision parameters generated by random numbers. It is a figure shown in comparison with data. As shown by the results of these economic data simulations, both the “Government-issued securities outstanding” and “Current account balances of commercial banks at the BOJ” show that the calculated economic data and the actual economic data are different. Almost identical reproducible results were obtained.
  • FIG. 4 is a diagram showing each transition of the absolute value of the imbalanced flow of FIG. In all four economic entities, the value of imbalance flow has increased sharply during the period from 1985 to the end of 1990. This is indeed the period of the rise and fall of Japan's bubble economy. This implies the accuracy of the simulation of economic data.
  • Figure 28 shows the imbalanced flow of each economic agent during the two years from January 1, 1998 to the end of February, 1990. Focusing on Firm 1 and Household 2, if the value of the imbalanced flow of Household 2 becomes negative between July 1989 and February When the value of the imbalanced flow of Household 2 becomes positive, the value of the imbalanced flow of Company 1 becomes negative. Later, in early 1990, the phenomenon diminished.
  • FIGS. 29 and 30 show the correlation between the changes in imbalanced flow between two economic agents.
  • the correlation coefficient between each economic agent was obtained from the equations shown in Equations 108a to 113b.
  • a negative correlation coefficient means that while one economic agent (such as company 1) increases the value of imbalanced flow, the other economic agent (such as household 2) decreases the value of imbalanced flow. It is showing that it is going.
  • a positive correlation coefficient means that when one economic agent (such as company 1) is increasing the value of the imbalanced flow, the other economic agent (such as household 2) is imbalanced. It shows that the flow value is also increasing.
  • the imbalanced flow tends to be negative between economic agents, that is, between enterprise 1 and household 2 (Fig. 29 (A)), and between household 2 and commercial financial institutions 3 (Fig. 30 ( A)), Household 2 and Government 4 It is considered that there is a strong relationship between the financial institutions ( Figure 30 (B)) and the commercial financial institutions 3 and the government 4 ( Figure 30 (C)).
  • Figure 31 shows how unique the decision making of each economic agent was.
  • the variable indicating the degree of singularity can be obtained from the calculation formula shown in Expression 114. Looking at the transition of decision peculiarity from January 1, 1995 to January 1, 1995, the decision There are times when the coefficient bias is large. This suggests that there was a peculiar economic situation in which decision making was biased in these two periods.
  • Figure 32 shows how economic agents have dramatically changed the content of their decision-making during the period from 1990 to 1999.
  • the change index was obtained by the formula shown in Equation 115. From January to July, 1990, and around July, 1995, it can be seen that Company 1 has dramatically changed the content of decision-making.
  • Figure 33 shows the difficulty of survival of the economic system of interest in the period from 1970 to 1997.
  • the difficulty index of the survival of the economic system was calculated from the formula shown in Equation 1 16 according to Shannon's information theory. The lower the difficulty index, the higher the risk of economic collapse. From Fig. 33, there is a strong risk of economic collapse in the low difficulty index of 1971, 1980, 1986, 1994, and 1997. I understand. In addition, it can be seen that the economy has been in danger of bankruptcy since 1994.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified without changing the gist of the present invention. For example, increase the number of product types that circulate the economic model, or divide a product into multiple types, More complex economic models can be used.
  • deposits can be split into time deposits, demand deposits, and negotiable certificates, and for example, products calculated by Company 1 can be split into substance products, service products, or agricultural products, food, raw materials, etc. You may.
  • the relative ratio of the decision parameter is generated as a random number in the random number generation unit 50, but is not limited to this.
  • the relative ratios may be read from the memory 51 storing a plurality of fixed relative ratios and provided to the economic data calculation unit 52.
  • the economic data overnight calculation unit 52 calculates the economic data at each step time from m + l to m + n.
  • a set of decision parameters at a predetermined time m is fixed and used.
  • a set of decision parameters may be newly generated as a random number at each step time.
  • the calculation is performed based on the economic data calculated in the immediately preceding period.
  • the economic data for each step period may be calculated using the actual economic data of the above, or using the economic data calculated at the predetermined time m.
  • the best decision parameter at a given time m is shared with the corrected random number.
  • the tuning operation is provided for the tuning operation, only the corrected random number may be provided for the tuning operation.
  • the analysis of the best decision parameter at the predetermined time m is performed, but the decision parameter newly generated at m + 1 is analyzed. Only one evening group may be used.
  • the rate of change in decision making by each economic entity is quantified based on the calculation formula of Equation 115, but is not limited to this equation.
  • the calculation may be performed with the nth power as an arbitrary number such as the fourth power.
  • the specificity of decision making is not limited to the calculation formula of Equation 114.
  • the square part in the route may be calculated by an arbitrary number such as the third power or the fourth power by the nth power.
  • the difference between the maximum value and the minimum value in each decision parameter may be obtained, and the difference may be quantified.
  • the calculation operation canceling unit 52a aborts the calculation using the set of decision parameters at that time when an economic delay that cannot be realized is obtained during the calculation.
  • the correction random number generated by the random number generation unit 50 is obtained based on Equations 76 to 78, but is not limited to such an equation. For example, instead of multiplying a randomly generated value by 0.1 in a closed interval of _0.5 or more and 0.5 or less, multiply the same value by a value such as 0.2 or 0.3, and correct the random number. May be changed as appropriate.
  • the closed section is not limited to a range of 0.5 to 0.5, but may be a range of 0.7 to 0.7, a range of 0.3 to 0.3, or -0.7 or more. 0.3 or less Can be set to any section.
  • a set of decision parameters that reproduced the most actual economic data at the predetermined time It is a set of decision param at m.
  • a plurality of decision parameters that derive calculated economic data close to the actual economic data at the second predetermined time The same operation is repeated at times m + l and m + 2, and when the calculation is completed up to the second predetermined time m + n, the combination of these multiple decision parameters is determined. It may be possible to evaluate which is reproducing the actual economic data. This is particularly effective when setting the analysis period to be long.
  • the data display unit 55 may display the data based on the input condition of the user, or may display the data by a display method fixed from the beginning by the device.
  • the display format can be any format such as graph only, graph and table, or table only.
  • the economic data file 53 may not be a part of the present apparatus, but may use an external file and read data from the file. The economic data may be input by the user from the data input unit 57.
  • FIG. 35 is a diagram showing a configuration of an economic data processing device according to the present invention.
  • the economic data processing device shown in FIG. 35 has the same configuration as the economic data processing device in the first embodiment. However, the function of each component is different between the second embodiment and the first embodiment.
  • the second embodiment of the economic data processing apparatus includes a random number generator 250 as random number generating means and a random number generating means, a memory 251, which stores data, a future economic data calculating means, Economic data calculation unit 252, which is a means for calculating future economic data, means for calculating past economic data, means for quantification, and means for comprehensive quantification, and an economic data file 253, which stores past and present economic data, Evaluation unit 254, which is a combination of decision making means, a combination of means for predicting future decision making, a means for predicting future economic data, a means for determining the optimal combination of buying and selling of goods, and a means for estimating economic state change, and an evaluation section for displaying data.
  • the random number generation unit 250 performs a trial action in which the economic entity temporarily sets a combination of multiple decision-making means to correct the imbalance between income and expenditure at some point in the past or in the future. , Where the random number is generated at least once is there.
  • the random number generation unit 250 can generate a random number of predicted future economic data. It is also a part that can be used to disrupt the initial conditions of the past or future economic conditions or the relative ratio of decision-making tools (this relative ratio is called the decision parameter). Note that the decision update time interval and the unit time interval can also be generated by random numbers.
  • the random number generation unit 250 is at least one of the provisional future decision-making combination means, the past provisional decision-making combination means, and the forecast future economic data setting means.
  • the user sets all of the above decision parameters, temporary future economic data, initial conditions, etc. by random number generation using the random number generation unit 250 or It is possible to select whether to generate random numbers for only a part of them or to set them manually.
  • a value stored in advance in an information recording medium such as CD-ROM can be read and input.
  • the memory 251 stores the multiple decisions made by each economic agent, the number of random numbers generated, the number of repetitions of calculations, and the calculation processing of equations 1 to 75 shown in FIGS. 2 to 5.
  • a part that stores various data such as the calculation formulas used in the above, and various data such as the calculation formulas used in the calculation processing of the formulas 122 to 122 shown in FIG. (Hereinafter, when referring to equations such as equation 120, the numbers in the figures are omitted and explained).
  • the economic data calculation unit 250 includes an initial condition obtained from economic data before or at a predetermined time in the past or the future, and a plurality of decisions generated by the random number generation unit 250. From now on, it will be calculated as the initial decision parameter.)
  • the economic data calculation unit 252 is provided with a calculation operation stop unit 252a.
  • the calculation operation suspension section 25 In the middle of the calculation, when the evening calculation unit 252 starts an inappropriate economic day that cannot actually occur, an instruction to stop the subsequent calculation operation is sent to the control unit 258. is there.
  • the economic data calculation unit 252 calculates the economic data in the future by disturbing at least one of the initial condition and the decision parameter, and calculates how much the economic data depends on before and after the disturbance processing. Quantify the differences.
  • the square of the rate of change in economic data before and after the disturbance in each future period is added for all the financial
  • the method of representing by the standard deviation of the values has been adopted.
  • the method of quantification is not limited to this, and other methods such as a method of expressing it as a deviation or adding only the difference between economic data before and after the disturbance for all financial instruments of interest are adopted. You can also.
  • the economic data calculation unit 252 squares the value of the standard deviation obtained by the above quantification for each future time, adds the squared values, and obtains the value of the synthetic standard deviation represented by the route Perform comprehensive quantification. With the value of the composite standard deviation, as will be described later, it is possible to predict changes in the market value and the like of the financial instrument of interest.
  • the economic data overnight calculator 252 can also calculate the value of the imbalanced flow of each economic entity based on the decision parameters of a certain economic entity during a predetermined period and the determined decision parameters. . In this way, the extent of the economic crisis for each economic entity can be known.
  • the economic data file 253 is a section that stores past and present simulated and actual economic data, such as the time evolution of currency turnover or the official discount rate.
  • the economic data file 253 is connected to an external network and is updated on an hourly or daily basis. However, there is no connection to external networks You may. In such a case, the device administrator or user can manually input and update the data.
  • the evaluation unit 254 includes a plurality of calculated economic data after a lapse of a fixed period from the predetermined time calculated by the economic data calculation unit 252, and the actual economic data stored in the economic data file 253. It is the part that compares the economic data or the predicted economic data in the future to evaluate which calculated economic data best reproduced the actual or predicted economic data in the future. The evaluator 254 then determines the calculated economic data that is closest to the actual or predicted economic data in the future, and determines the combination of the decision parameters that led to the closest calculated economic data in a predetermined manner. Decide on a combination of decisions at the time. At the same time, it issues an instruction to the economic data calculation unit 252 to save the calculated series of economic data in the economic data file 2553.
  • the evaluation section 254 is a section for performing evaluation from various values calculated by the economic data calculation section 252. Specifically, the decision on the decision parameters in the past or the future will be determined. Furthermore, based on the total quantified synthetic standard deviation value, the economic value that is calculated to be a very small value during the future analysis period is predicted as the future economic value. In addition, the evaluator 254 interpolates the composite standard deviation on the Nth-order space centered on the type of financial instrument (assuming that the number is N) and calculates the bias at each time value of the type of multiple financial instruments. The point that differentiates and gives zero (this point is referred to as the “minimal point”) is the part that determines the combination of multiple products at this minimum point as the optimal trading combination.
  • the evaluator 254 can also predict the fluctuation of the economic situation based on the magnitude of the value of the composite standard deviation. In other words, when the value of the composite standard deviation is large, there is a high possibility that the economy will change suddenly during the analysis period. When the value of the standard deviation is small, it can be predicted that the possibility that the economy will change suddenly is small. Further, the evaluation unit 254 also has a function of identifying a decision update time interval, as described later. Then, the evaluation unit 255 sends an instruction to make a graph to the data display unit 255 so that the user can visually grasp the evaluation results.
  • the data display section 255 is a section for displaying the decision parameters determined by the evaluation section 255 in one or more numerical values in the form of a graph or a table.
  • the overnight display section 255 can display the evaluation process of the evaluation section 254.
  • the user can use the data input section 257 to display the variables to be displayed (for example, the value of the imbalanced flow, the decision parameter), the period, and the display method (for example, a line graph or a three-dimensional graph).
  • the display can be made in the format according to the instruction. Further, not only the input data from the data input section 257 but also the economic data read from the economic data file 253 can be displayed.
  • Counting 256 is a part that counts the number of canceled decision-making combinations when the economic data calculation unit 2552 calculates an economic delay that cannot actually occur.
  • the data input unit 257 is an input means for the user to input data into the economic data processing device.
  • the control unit 258 is a random number generation unit 250, a memory 251, an economic data overnight calculation unit 252, an economic data file 253, an evaluation unit 254, a data display unit 255, It controls the counter 256 and the data input section 257 to manage the entire system.
  • the control unit 258 receives each information from the data input unit 257, the random number generation unit 250, the memory 251 and the economic data file 253, and sends the data to the economic data calculation unit 252. It is also an information receiving means for passing the information.
  • analysis conditions are input via the data input unit 257 (step S301).
  • the analysis conditions include the type of economic agent, the date and time of identification, the period, the number of random numbers generated, and the data display method.
  • the control unit 258 as the information receiving means receives the input analysis conditions (step S302) and stores the economic conditions for each economic entity stored in the memory 251. Data such as the type of decision is read out (step S303).
  • the control unit 258 transfers the type of decision to the random number generation unit 250 and reads economic data from the economic data file 253 (step S304).
  • the random number generation unit 250 generates decision parameters as random numbers in accordance with the type of the decision (step S305).
  • the control unit 258 receives information such as a set of decision parameters (step S306), and passes this to the economic data calculation unit 252.
  • the economic data overnight calculation unit 252 performs the operation of calculating the past economic data by using a set of a plurality of decision parameters generated as random numbers (step S307).
  • the evaluation unit 254 compares the calculated economic data with the actual economic data, evaluates the reproducibility, and makes a decision parameter that derives the most reproducible calculated economic data.
  • One night is determined as a decision parameter at a predetermined time in the past (step S308).
  • the economic data calculation unit 252 derives initial conditions at a predetermined time in the past (step S309).
  • the random number generator 250 generates, for each financial instrument, a random number of predicted future economic data at a future time, and sets a plurality of transitions of the future economic data (step S31). 0).
  • the control unit 258 receives information on the forecast future economic data from the random number generation unit 250 (step S 3 1 1).
  • the random number generation unit 250 generates a random number of decision parameters at a predetermined time in the future, which is the beginning of the future time, for each financial instrument (step S312).
  • the control unit 258 receives the information of the decision parameter for which the random number has been generated (Step S313).
  • a plurality of calculated future economic data for a predetermined future time is generated from a combination of initial conditions at a predetermined time in the past and a combination of a plurality of decision parameters at a predetermined time in the future.
  • a combination of a plurality of decision parameters at a predetermined time in the future and a predetermined time in the future From the initial conditions derived from the plurality of calculated future economic data in the above, future economic data for the next future time after the predetermined time in the future is calculated (step S3114). This will be done until the end of the future period, the second predetermined period in the future.
  • Step S315) determines whether or not the number of trials stored in the memory 251 is reached in advance. If not, the steps from step S312 to step S314 are repeated. On the other hand, if it has reached, the process proceeds to step S316.
  • each forecasted future economic data set by generating random numbers first is compared with a plurality of calculated future economic data obtained at each decision parameter, and the second future predetermined time is calculated. Decision parameters for calculating the calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data of (1) are determined (step S316). As a result, one decision parameter has been determined for each forecasted future economic day.
  • the random number generation section 250 performs a disturbance process on the determined decision parameter (step S3117). This disruption process can be performed multiple times independently. You can do it, or you can do it only once.
  • the random number generation unit 250 generates a random number in order to disturb the initial condition of the past predetermined time (step S3118).
  • the control unit 258 receives information on the disturbance initial condition in which a random number has been generated (step S3119).
  • the economic data calculation unit 252 calculates the disturbed economic data at a predetermined time in the future from the disturbance initial conditions subjected to the above-mentioned disturbance processing, the decision parameters at a predetermined time in the future, and the decision parameters after the disturbance processing. It is calculated (step S320).
  • step S321 a random number is generated to disturb the initial condition of the future time following the predetermined time in the future.
  • the economic data overnight calculation unit 252 calculates the disturbed economic data in the future period using the disturbed data (step S32).
  • control unit 258 determines whether or not the calculation of the calculated future economic data up to the second predetermined time in the future has been completed (step S324). If it has not yet reached the predetermined time in the second future, the flow returns to step S321, and the calculation of the disturbed economic data is continued. On the other hand, when the calculation up to the second future predetermined time is completed, the process proceeds to step S325.
  • the Economic Data and Estimation Unit 252 calculates the rate of change of all financial products of interest before and after the disturbance in each future time.
  • the calculated quantification is performed (step S325).
  • the evaluation section 254 based on the transition of the determined future economic data, One or more minimum points that can be formed in the N-order space centering on the type of financial instrument are picked up (step S3227).
  • the evaluator 254 selects one or more forecasted future economic data transitions with a very small difference before and after the disturbance, and predicts this as the future economic data transition. Measurement (step S3228).
  • the evaluation unit 254 determines an optimal combination of products to be purchased or sold based on the one or more minimum points (step S3229).
  • the evaluation unit 254 determines from the value of the combined standard deviation whether or not the economy fluctuates significantly during the analysis period (step S330).
  • the data display unit 255 displays the obtained evaluation result on the screen in the form of a graph or a table (step S3311).
  • the recording medium is read by the microcomputer, and the same operations as those of the above components 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, and 27 are performed. May be.
  • a medium other than CD_ROM for example, a floppy disk, an optical disk, or the like may be used.
  • a parallel computing technique may
  • FIG. 40 is a diagram schematically showing an outline of a method for identifying decision parameters at a predetermined time m in the past.
  • the types of decision parame- ters vary depending on each economic entity, with six for company 1, five for household 2, four for city financial institutions 3, seven for government 4, and seven for central bank. Five is three.
  • the set of decision parameters can be expressed as (x, y, z), for convenience of explanation, assuming that three decision parameters form one set.
  • the random number generator 250 of the economic data processing apparatus generates 100 million sets of decision parameters, but here, for simplicity of explanation, only 10 sets are generated. Shall be.
  • the purpose is to identify what kind of decision a certain economic agent has made in order to resolve the imbalance between income and expenditure at a predetermined time m in the past.
  • it is necessary to perform economic data calculation over a predetermined analysis period ( n). This is because each economic agent does not act to adjust the whole economy, but decides on its own without knowing each other's decisions. This is because even if the economic data agrees with the calculation, there is a high risk that the agreement will soon collapse. Therefore, it is more appropriate to compare calculated economic data with actual economic data after a certain period of calculation.
  • a set of decision parameters at a predetermined time m in the past is (Xl, yl, zl), (x2, y2, z2), ( ⁇ 3, ⁇ 3, ⁇ 3), ⁇ ⁇ ( ⁇ 10, y 10, 0 10)
  • the calculated market price is represented by Asm.
  • the calculated market values A sm (l), A sm (2), A sm (3), ⁇ A sm (10) are obtained. These calculated market prices may deviate from the actual market price A em at the predetermined time m in the past.
  • the calculated market prices Asm (l), Asm (2), Asm (3), *-* Based on the respective initial conditions derived from A sm (10), the calculated market values at (m + 1) A s m + 1 (1), A s m + 1 (2), A s m + 1 (3 ), ⁇ ⁇ ⁇ -Calculate A s m + 1 (10). If this is repeated up to (m + 8), the calculated market value at the second past predetermined time 8 days after the analysis period (m + 8) is obtained.
  • the calculated market value Asm is shown by a white circle in Fig. 40.
  • the first, fourth, sixth, seventh, eighth, ninth, and tenth decision parameters were calculated using the The calculation of the market value was stopped before reaching the second past prescribed time m + 8. This is for the following reasons. Some of the set of decision parameters may produce results that are unacceptable in the real economy. For example, if the average tax rate or interest rate is negative, or the average tax rate is 1 In this case, it becomes 0 0%. If such an unrealistic result is obtained, the calculation operation suspending unit 255 a detects this in the calculation assumption of step S307 in FIG. Is sent to the control unit 258. The economic data calculation unit 252 receives the instruction from the control unit 258 and does not perform the subsequent calculation for a certain set of decision parameters.
  • the calculated market price A s m (7) calculated from the seventh set of decision parameters overnight is closest to the actual market price A em.
  • this is only a temporary phenomenon, and based on this result, it cannot be concluded that the seventh decision parameter overnight was a decision at a predetermined time m in the past.
  • each economic agent makes a given decision does not mean that the imbalance is immediately resolved. In most cases, the effects of that decision will come out over a period of time.
  • the predetermined analysis period (A t) and the analysis period are separated by the predetermined number of steps n, where A t and n are the transition of the era, the type of economic entity, etc. It is more preferable to make it variable according to. For example, ⁇ t tends to become shorter and shorter as history progresses from the past to the present. Also, when compared between economic agents, ⁇ t of financial institutions is very short, and there is a tendency for decision making to be updated at a considerably high speed in the future. In contrast, Household 2 is relatively slow.
  • a plurality (for example, 100 sets) of combinations of ⁇ t and n are prepared.
  • the set of 100 may be generated by the random number generation unit 250 or may be input by the user from the input unit 257.
  • a set of decision parameters at a predetermined time m in the past is generated as a random number.
  • this set of decision parameters is 10 pieces.
  • a disturbance process is performed to slightly shift the data stored in the economic data file 253 as economic data for the m-1 period. Assume that the actual or calculated economic data generated by the disturbance processing is 10 pieces.
  • a simulation is performed for each economic data at a set of At and n for one decision parameter. Then, 10 sets of the decision parameter overnight, 100 sets of ⁇ t and n, and 10 pieces of the economic data of the m-1 period subjected to the disturbance processing, To obtain 10,000 data. Furthermore, the value of the unbalanced flow is calculated from the economic data (one set) for the m-1 period without disturbance processing and 100 sets of ⁇ t and n. Get a de night. Then, for each pair of ⁇ t and n, the magnitude of the absolute value of the imbalanced flow is compared between when the disturbance processing is performed and when the processing is not performed.
  • This comparison is made by subtracting the absolute value of the undisturbed value from the absolute value of the disturbed value.
  • the average of the magnitudes of the 10 absolute values of the disturbances that have been processed takes the smallest value (that is, it is stable against external disturbances). It can be determined as the group at time m. This method can be used for the whole economy or for individual economies. This is an effective means when the body constantly changes its decision update time interval ⁇ t.
  • each of the trial results gives the closest result to each other, such as when the economic data calculation operation is independently attempted many times under multiple At and n.
  • the determined ⁇ t and n may be identified as actual ⁇ t and n. This method is also based on the above-mentioned stability that certain At and n give similar results no matter what trial is performed.
  • ⁇ t and n have been treated as being common to all economic agents in this Macguchi economic model, ⁇ t and n can be fixed values that differ depending on each economic agent, or It may be a dynamic change value that depends on
  • the goal is to forecast future economic data (for example, market value, interest rate, and outstanding balance of financial instruments).
  • the setting can be done manually by the user, but it is preferable to generate it as a random number in order to easily set many data.
  • the end of the future period (t + k) is defined as the second future predetermined period.
  • the future time does not necessarily have to be in the direction of the future time axis as seen from the present, but refers to a time that includes the past.
  • we define the future time broadly as the time when actual economic data is not available.
  • the predetermined time in the future (t + 1) is set to 1
  • the next future time is (t + 2) one week after (t + 1)
  • the next future time is (t + 3) one week after (t + 2).
  • k in (t + k) be 3. Therefore, the second predetermined time in the future is (t + 3).
  • Fig. 41 we look at the market value of a financial instrument as forecast future economic data for each future period (t + 1), (t + 2), and (t + 3). It shall be.
  • the number of combinations of the market value of one financial instrument in each future period is the number obtained by multiplying the value N generated for each future period by N.
  • the combination of the decision parameters of the economic entity at the predetermined time t in the past is obtained.
  • This is set as W (1)
  • each decision parameter is set as w1, w2, w3.
  • the state of the decision-making means as an initial condition at a predetermined time t in the past is also required.
  • This initial condition is B (t).
  • the combination of the eight time-series market prices in the future period is regarded as the actual market price data, and the decision parameter at the future predetermined period (t + 1) is calculated for each of the eight market price combinations.
  • a random number is generated for a decision parameter at a predetermined time (t + 1) in the future. Assuming that the combination of the generated decision parameters is (xl, yl, zl), (x2, y2, ⁇ 2), (x3, y3, z3), ... xl O, yl O, zl O).
  • the economic data at the predetermined time (t + 1) in the future is calculated using the initial condition B (t) at the predetermined time t in the past. Furthermore, the initial conditions at a predetermined time in the future ( t + 1) are derived, and the economic data at the predetermined time in the future (t + 2) is calculated from the same combination of the decision parameters as above. This is performed until the second future predetermined time (t + 3). Then, the economic data calculated from one of the 10 combinations of the decision parameters (eg, (x 2, y 2, z 2)) is “A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 5 (t + 3) ”.
  • (x 2, y 2, ⁇ 2) corresponds to the combination of the market values of one financial instrument: “A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 5 (t + 3)” It will be a decision compassion overnight. If this is done in the same way for the other seven market price combinations, one combination of decision parameters is determined for each of the eight market price combinations, as shown in FIG.
  • the combination of these eight decision parameters is W (2), W (3),..., W (9).
  • the time series of the price of the financial product that we have decided is 100 days, and we have to identify a certain step up to 10 steps ahead (unit time interval), and then over the 10 steps ahead It is possible to select a combination of decision parameters that gives the time series that is closest to the price of the financial instrument that you have decided. If the decision interval is one day, you can make decisions 90 days ahead in this way.
  • one financial instrument is subjected to a disturbance process of the initial condition B (t) at a predetermined time t in the past.
  • This disturbance processing is processing to slightly increase or decrease the initial condition B (t), and may be performed by the random number generation unit 250 or may be manually input by the user.
  • the disturbance process is either a process for setting a large number of initial conditions with different amounts of increase or decrease in B (t), or a process for setting one type of initial condition. good.
  • the disturbance processing may be independently performed plural times.
  • such disturbance may be applied to the market value, tax rate, inventory investment flow rate, inventory amount, etc. of other financial products other than the market price of one financial product.
  • the ratio of disturbance is not limited to 1%, but can be various ratios depending on the situation.
  • a stable range of 3% increase or decrease is appropriate for stability against past economic data disturbance. . That is, even if the initial condition increases or decreases by 3%, the same economic parameters will be derived based on the same decision parameters.
  • the value of disturbance processing also differs depending on the economic situation and the type of financial products at that time. For this reason, 1.5% increase / decrease is particularly good as the disturbance range of the initial condition, and a more optimal range is 1% change.
  • the above calculation of disturbance economic data is performed only for one financial instrument, but the disturbance processing is similarly performed for other financial instruments to obtain disturbed economic data.
  • the rate of change of the market value before and after the disturbance is calculated using Equation 120.
  • the standard deviation at a predetermined time in the future (t + 1) is obtained based on the change rates obtained for a plurality of financial instruments by Expression 122.
  • the total evaluation taking into account all the standard deviations from the future time (t + 1) to (t + 3) is performed by Expression 122 to obtain the value of the combined standard deviation.
  • Price movements of each financial product can be predicted.
  • the decision parameters may be disturbed, and the future economic data of the disturbance may be obtained and predicted based on the initial condition or the initial condition of the disturbance and the decision parameters after the disturbance.
  • the operation of determining one or more combinations of decision parameters to reproduce one or more financial products of interest may be predicted by performing quantification and comprehensive quantification independently and repeatedly. . However, the operation to determine the combination of decision parameters that reproduces the market value etc.
  • the presentation ratio may be changed depending on whether stability is emphasized or the price increase is emphasized. For example, for users who are more risky but want to make more money, stability and the square of price increases What is necessary is just to show the purchase ratio evaluated by the value obtained by multiplying by. Conversely, for users who make a small profit but want to reduce the risk, the purchase rate evaluated by multiplying the square of stability by the price increase should be presented. It should be noted that an arbitrary multiplier such as a third power or a fourth power can be adopted without being limited to the second power.
  • the analysis period (n XA t) was set to 14 days, and the unit time interval ⁇ t was set to 7 days. You may do it. If n is short, or if n is long and ⁇ t is short, it is possible to grasp fine fluctuations in the price movement of financial products and to present various purchase patterns. Furthermore, by making At and n variable, random number generation and subsequent disturbance processing can be performed to determine the optimal set of n and ⁇ t in the future. Units 1 and 11 have been used as common to all economic agents in this macroeconomic model.However, ⁇ t and n are fixed values that differ depending on each economic agent, or However, the dynamic change value may be different. Note that the present invention is not limited to the above embodiment, and the following prediction method may be adopted.
  • the combination of the decision parameters is assumed to be an invariable value at each future time, and the initial conditions at each time in the past and in the future are disturbed to calculate the economic data after the disturbance.
  • the combination of parameters can be disturbed to avoid disturbing the initial conditions derived from the calculated economic data.
  • the combination of the decision parameters (h:] 3: a) is (0.02: 0.80: 0.18).
  • the combination of decision parameters ( ⁇ ′: ⁇ ′: ⁇ ′) that the random number generation unit 250 has performed a disturbance process is expressed as (0.03: 0.75: 0.19) It may be calculated as
  • transitions of future economic data that show the minimum points of multiple composite standard deviations may be selected as candidates for future market price transitions.
  • the economic data calculation unit 252 calculates the analysis period from the predetermined time m to the second predetermined time m + n.
  • the set of decision parame- ters is fixed and used. However, instead of fixing the decision parameters at the predetermined time m in the past, a new set of decision parameters may be generated as random numbers at each step time.
  • the calculation is performed based on the economic data in the calculation of the immediately preceding time, but in the past before the predetermined time m
  • the economic data at each step time may be calculated using actual economic data after m-1 or using economic data calculated at a predetermined time m in the past.
  • the calculation operation canceling unit 2 52 2 a stops the calculation using the set of decision parameters at that time if an unrealistic economic delay is obtained during the calculation.
  • the calculation may be performed up to the end without stopping. However, in order to reduce the processing load and perform calculations as quickly as possible, it is preferable to stop useless calculation processing.
  • the set of decision parameters at the time is a set of decision parameters at a predetermined time (t + 1) in the future.
  • the calculated future economic data close to the forecast future economic data at the second predetermined time (t + k) in the future A set of a plurality of decision parameters that led to the day may be selected. In particular, this can lead to long analysis periods. It is effective when specifying.
  • the data display section 255 may display data based on the input conditions of the user, or may display the data in a display method fixed by the apparatus from the beginning.
  • the display format can be any format such as a graph only, a graph and a table, or a table only.
  • the economic data file 253 may not be a part of the present apparatus, but may use an external file and read data from the file. The economic data may be input by the user from the data input section 257.
  • ⁇ t and n in the above embodiment may be treated as being common to all economic agents in a plurality of currencies of interest, and Different fixed values may be used. Also, different dynamic change values may be used for each currency. Furthermore, it may be a fixed value that differs depending on all economic entities in one or more currency economies, or may be a dynamically changing value. Also, an economic data processing system having a first computer for processing past economic data, and a second computer connected to the first computer via an Internet communication network and for obtaining future economic data. Can also be constructed.
  • FIG. 44 is a schematic diagram of the economic data processing system of the present invention.
  • the economic data processing system includes an interface that connects a first computer (hereinafter, a server) 400, a second computer (hereinafter, a client terminal 500), a server 400, and a client terminal 500. It is composed of a network communication network (hereinafter simply referred to as the Internet) 600.
  • the data transmitted from the server 400 is received by the client terminal 500 via the commercial server 450, the internet network 600, and the commercial server 550.
  • the server 400 includes a random number generation section 401 as past provisionally set decision-making combination means, an economic data calculation section 402 as past economic data calculation means, and an evaluation section 400 as decision-making combination determination means. And three.
  • the random number generation unit 401 generates a random number of a combination of decision making combinations of a plurality of decision making means.
  • the economic data calculation unit 402 also calculates the plurality of past provisional decision-making combinations set above and the decision update time interval, which is the time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination. Based on the data, the data of the unit time interval obtained by dividing the decision update time interval into a plurality of unit times, and the initial condition indicating the status of the plurality of decision making means before the predetermined time in the past, Calculate multiple economic economics. Next, the economic data calculation unit 402 calculates initial conditions from the calculated economic data at each unit time from the past predetermined time to the second past predetermined time which is the end point of the decision update time interval. Next, the economic data calculation unit 402 calculates the calculated economic data at each unit time from the calculated initial conditions and a plurality of temporary setting decision-making combinations at a predetermined time in the past.
  • the evaluation unit 4003 compares the past economic data at the second past predetermined time with By comparing each of the calculated economic data at the second predetermined period in the past with the multiple calculated economic data, the past provisional decision-making combination that led to the calculated economic data that best reproduced the past economic data at the second predetermined period in the past. It is determined to be a decision-making combination at a predetermined time in the past.
  • the client terminal 500 has a control unit 501 as information receiving means, a random number generation unit 502 as a means for combining forecast future economic data setting means and future provisional setting decision making, and a future economic data
  • the control unit 5001 transmits data including a decision-making combination at a predetermined time in the past transmitted from the server 400, predicted future economic data at a future time obtained by a method described later, and a method described later.
  • the information of the obtained decision-making combination obtained by combining a plurality of decision-making means is received.
  • the random number generation unit 502 sets a plurality of predicted future economic data, and regards the predicted future economic data as actual economic data, and temporarily determines a plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the future. Perform at least one trial.
  • the economic data calculation unit 503 obtains, for each of the above trial actions, a plurality of obtained future provisional decision-making combinations, time interval data from a predetermined time in the future to a second predetermined time in the future, and a predetermined time in the past. Based on the above initial conditions, a plurality of calculated future economic data at a predetermined time in the future is calculated. In addition, the economic data calculation unit 503 calculates initial conditions at each future time from the calculated future economic data at each future time from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future. Then, the economic data calculation unit 503 From the calculated initial conditions and a combination of a plurality of temporary provisional decision-making decisions at a predetermined time in the future, a calculated future economic data for each future time is calculated.
  • the evaluator 504 compares the forecast future economic data at the predetermined second future time with a plurality of calculated future economic data at the predetermined second future time for each trial operation. Then, at least one set of tentatively-set future decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data at the second predetermined Decide on a future decision-making combination.
  • the economic data calculation unit 503 calculates one or more calculated future futures calculated from one or more sets of predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time at each future time. Quantify the variability of differences between economic data and projected future economic data. Then, the economic data calculation unit 503 performs comprehensive quantification from a predetermined time in the future to a predetermined time in the second future based on the quantified value performed for each future time.
  • the evaluator 504 predicts the predicted future economic data with the smallest total quantified value as the future economic data in the future period.
  • the calculation process for forecasting future economics is divided into past economic data processing and future economic data processing, and the server 400 and the client terminal 500 are distributed via the Internet 600. Can be shared. By doing so, the burden of economical data processing performed by one computer can be reduced.
  • a distribution service in which the server 400 performs heavy computation processing and periodically sends the result to the client terminal 500 becomes possible.
  • the economic data processing is not limited to a method of dividing economic data processing into past economic data and processing into economic data in the future, and various division methods can be adopted.
  • An example For example, let the server 400 perform all past economic data processing and the majority of future economic data processing (up to the processing performed by the quantification means), and let the client terminal 500 perform the rest of future economic data processing. (Processing of the comprehensive quantification means) can also be performed. Further, both the processing of the quantification means and the total quantification means may be performed by the client terminal 500, and the economic data processing before that may be performed by the server 400.
  • the economic data processing of the server 400 or the client terminal 500 is not limited to one, and may be performed by a plurality of servers.
  • the random number generation unit 250 does not have a function as a predictive future economic data setting means and a function as a future provisional setting decision combination means. May be.
  • the forecast future economic data and the future provisional decision-making combination can be set by another device, and the result can be input to the present device. For this reason, the processing load of the present apparatus is reduced.
  • the economic data processing method and the information recording medium may not necessarily include the predicted future economic data overnight setting step and the temporary provisional setting decision-making combination step as essential steps.
  • the second embodiment of the economic data processing device can be used for analyzing past economic data.
  • control unit 258, which is the information receiving means, corrects the forecast historical economic data in the past period and the economic entity to correct the imbalance between income and expenditure in the past period.
  • the random number generator 250 which is a means for setting past economic data for prediction and a means for combining past decision making temporarily, generates a plurality of random numbers for past economic data for prediction and converts past economic data for prediction. Deemed as an actual economic overnight Then, one or more trials are performed to temporarily set a plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the past.
  • the evaluator 254 which is a predictive past decision-making combination determining means, calculates, for each trial action, predictive past economic data at the second past predetermined time and a plurality of calculation results at the second past predetermined time.
  • the economic data calculation unit 252 which is a quantification means, calculated at least one set of past past decision-making combinations and initial conditions before the past period at each of the past periods. Quantify the variability of differences between one or more calculated historical economic data and the predicted historical economic data.
  • the economic data calculation unit 252 which is a comprehensive quantification means, performs a comprehensive quantification from a predetermined time in the past to a second predetermined time in the past based on the quantified value performed in each past period.
  • the evaluation unit 254 which is a means of forecasting past economic data
  • the predicted historical economic data with the smallest value is predicted as the ideal historical economic data for the past period.
  • the control unit 258 as the information receiving means can receive the initial disturbance conditions or the disturbance processing data obtained by performing the disturbance processing for changing the value of the initial condition or the relative ratio between the decision making means.
  • the economic data overnight calculation unit 252 which is a disturbed past economic data calculating means, can calculate past economic data in a past period based on the disturbed data. Then, in that case, the economic data calculation unit 252, which is a quantification means, compares the obtained calculated disturbed past economic data with the predicted past economic data at each of the past periods. Quantify the variation of the differences.
  • the random number generation unit 250 which is a random number generation unit, has a function of generating random numbers of relative ratios of a plurality of decision-making combinations and predicted past economic data. Further, the random number generation section 250 can also serve as a random number generating means for generating random numbers of the disturbance processing data.
  • the perturbation range of the perturbation process should be within the range of plus 0.01 to plus 10% or minus 0.01 to minus 10% of the value before the perturbation process, and preferably plus or minus 3%. Within the range.
  • the other components have the same functions as the components shown in FIG. Industrial applicability
  • the economic data processing apparatus, the economic data processing method, the economic data processing system, and the information recording medium according to the present invention grasp the range of available options and make appropriate decision-making even if the economic structure changes. It is also useful for generating potential scenarios of future economic conditions.
  • the present invention also predicts future price movements of various products, and It is suitable for proposing market-based purchasing information to market participants.

Landscapes

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Abstract

An economic data processing device having a control unit (58) for receiving information about economic agent decision combinations and information about decision update time interval and an economic data calculating unit (52) for calculating economic data on the basis of the information about economic agent decision combinations, information about decision update time interval, and economic data before a predetermined time and calculating economic data for calculation at later steps on the basis of economic data for calculation used at each step and decision combinations at the later steps later than the each step. An economic data processing method and an information recorded medium on which a program for executing the method is stored are also disclosed.

Description

明 細 書 経済データ処理装置、 経済データ処理方法、 経済データ処理システムお よび情報記録媒体 技術分野  Description Economic data processing device, economic data processing method, economic data processing system, and information recording medium
この発明は、 各経済主体が行ってきた意志決定の同定およびこの意志 決定に基づき経済状態を解析し、 さらに各種商品の売買取引に参加する 市場参加者を合理的に支援するための経済データ処理装置および経済デ 一夕処理方法、 経済データ処理システムおよび情報記録媒体に関する。 背景技術  The present invention identifies economic decisions made by each economic entity, analyzes economic conditions based on these decisions, and furthermore, economic data processing for rationally assisting market participants participating in various kinds of product sales transactions. The present invention relates to an apparatus, an economic data processing method, an economic data processing system, and an information recording medium. Background art
従来から、 様々な経済計量モデルが提案されている。 たとえば、 「計 量経済分析の基礎と応用」 (東洋経済社) および 「金利 ·為替予測ハン ドブック」 (N H K出版) には、 経済計量モデルの理論および経済計量 の算出方法が種々紹介されている。 具体的には、 上記の資料に開示され ている計算は、 重要な経済要因の相関を経済理論に基づき方程式化し、 ある一定のシナリオに基づき計算するというものである。  Conventionally, various economic econometric models have been proposed. For example, “Basics and Application of Econometric Analysis” (Toyo Keizai) and “Handbook of Interest Rate and Exchange Rate Forecasting” (NHK Publishing) introduce various theories of economic econometric models and methods of calculating economic econometrics. . Specifically, the calculation disclosed in the above document is to calculate the correlation of important economic factors into an equation based on economic theory and calculate based on a certain scenario.
この経済計量モデルを土台にして、 将来の経済状態、 経済指標の動向 あるいは金融商品の値動きを予測するシステムが、 特開平 6 _ 2 3 1 1 0 8号公報、 特開平 8 - 3 1 4 8 9 2号公報および特開平 1 0— 3 4 6 5号公報に開示されている。  Based on this economic econometric model, a system for predicting future economic conditions, trends in economic indicators, or price movements of financial instruments is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open Nos. Hei 6-21311-08 and Hei 8-3148. No. 92 and Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-36565.
特開平 6 - 2 3 1 1 0 8号公報に開示される技術は、 銀行等の経営計 画策定に用いる長期的な経済 ·金利の動向や、 銀行自体の資金運用調達 に関わる額や利率の動向を、 計量経済モデルの手法を利用して予測する シユミレ一シヨンシステムである。 このシステムは、 短期間で変化する 今日の経済構造に追従して、 計量経済のモデル式を変更可能な知識獲得 支援装置を備え、 さらには、 大量にある経済指標データから相互に関連 性のあるデータのみを迅速に抽出してモデル化を行うモデル式作成装置 等を備える点に特徴を有している。 The technology disclosed in Japanese Unexamined Patent Publication No. Hei 6-23211 08 discloses the long-term economic and interest rate trends used in the formulation of business plans for banks, etc., as well as the amount and interest rate related to the funding procurement of banks themselves. This is a system for forecasting trends using econometric models. This system changes in a short time Equipped with a knowledge acquisition support device that can change econometric model formulas to follow today's economic structure, and quickly extract only interconnected data from a large amount of economic indicator data to model It is characterized in that it has a model formula creation device that performs the conversion.
また、 特開平 8 _ 3 1 4 8 9 2号公報に開示される技術は、 過去の実 績デ一夕の大局的なトレンドをつかんで、 銀行等の経営計画策定に用い る長期的な経済 ·金利の予測を行うシステムである。 このシステムは、 外生変数シナリォの自動作成機能を持たないため作者以外の利用者の解 祈が難しいという計量経済モデルの欠点と、 不規則な金利の動向を予測 するのが難しいというニューラルネットの欠点とを補い、 かつ両者の長 所を活用することで、 緻密な長期的金利予測を行う点に特徴を持ってい る。  In addition, the technology disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-314892 is a long-term economy that can be used to formulate management plans for banks, etc., by grasping global trends in past performance data. · It is a system that predicts interest rates. This system lacks the automatic creation of exogenous variable scenarios, which makes it difficult for users other than the creator to pray, and the neural network that makes it difficult to predict irregular interest rate trends. It is characterized by making precise long-term interest rate forecasts by compensating for the shortcomings and utilizing the advantages of both.
さらに、 特開平 1 0— 3 4 6 5号公報に開示されている技術は、 経済 全体の動向から一企業の業績や株価の動向を予測する株価予測装置に関 するものである。 この装置は、 一国のマクロ経済モデル、 個別企業の株 価予測モデル等のそれぞれに適合する経済モデルの式を用いて、 将来の 株価を予測するものである。  Furthermore, the technology disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-34565 relates to a stock price prediction device for predicting the performance of one company and the trend of stock prices from trends in the economy as a whole. This system predicts future stock prices using formulas of economic models that are suitable for macroeconomic models for individual countries, stock price forecast models for individual companies, and so on.
しかし、 上記の従来の技術には、 次のような問題がある。 特開平 6— 2 3 1 1 0 8号公報、 特開平 8— 3 1 4 8 9 2号公報および特開平 1 0 一 3 4 6 5号公報に開示されている技術は、 すべて過去の経済データの 統計に依存したパラメ一夕の設定を前提に成立している。 また、 計量経 済モデルのモデル式は、 それがどのような方程式であっても、 過去の経 済デ一夕の変動に基づいてつくられている。 このため、 将来の金利ある いは株価の予測は、 将来の経済データは過去の経済データの変動の外挿 延長線上にあるという大原則に基づくことになる。  However, the above conventional techniques have the following problems. The technologies disclosed in JP-A-6-231108, JP-A-8-314892 and JP-A-1-34665 are all based on past economic data. This is based on the assumption that the parameters will depend on the statistics of the above. In addition, the model formula of the econometric model is based on past economic fluctuations regardless of the equation. For this reason, forecasts of future interest rates or stock prices are based on the general principle that future economic data is an extrapolation of changes in past economic data.
しかし、 今日における経済状態を見ても明らかなように、 今日の経済 状態は、 極めて短期間に変動する傾向をますます強めている。 これは、 経済内部に、 例えば、 競争に競り勝つために、 経済活動の形態、 種類等 を日々変化させる内生的自立能力があるからに他ならない。 この結果と して、 将来の経済状態は、 必ずしもある特定のモデルから算出できる過 去の経済状態の延長線上には乗らないことが多い。 However, as is clear from today's economic situation, Conditions are increasingly volatile over very short periods of time. This is due to the endogenous autonomy within the economy, which changes the form and type of economic activity on a daily basis, for example, to win the competition. As a result, future economic conditions often do not necessarily extend from past economic conditions that can be calculated from a particular model.
かかる今日の経済状態においては、 過去の経済データに基づいたモデ ルとパラメ一夕の設定は、 過去のデ一夕の洗練された言い換えでしかな レ この結果、 上記の従来の技術で予測した経済データは、 経済構造の 変動に非常に脆いという根本的な問題を持っている。 このような計量経 済モデルを利用しても、 我々は、 その経済構造の変動が外部要因に起因 すると内部要因に起因するとを問わず、 予期しない経済変動にあたふた しながら、 経済活動を営わざるを得ない。  In such today's economic situation, setting models and parameters based on past economic data is only a sophisticated paraphrase of past data. Economic data has the fundamental problem of being very vulnerable to changes in the economic structure. Even with such econometric models, we conduct economic activities while responding to unexpected economic fluctuations, regardless of whether changes in the economic structure are due to external factors or internal factors. I have no choice.
かかる状況は、 現在および将来の経済状態に対して大きな興味を持つ ている金融市場参入者あるいは中央銀行や政府の政策決定者を、 大いに 悩ましている。 すなわち、 金融市場参入者あるいは中央銀行や政府の政 策決定者は、長い過去の経済データに基づいた将来予測データを見ても、 どこまで信頼できるのかという疑念と不安を持ちながら、対処している。 そして、 予期しない経済構造の変化が起きたときに、 彼らは、 全く的を はずした将来予測データを恨みつつ、 種々の政策や対処の失敗という結 果を招くことが少なくない。  This situation has greatly afflicted financial market entrants or central bank and government policy makers who have great interest in current and future economic conditions. In other words, financial market entrants or central bank or government policy makers are responding with doubts and concerns about how reliable future forecast data can be based on long-term economic data. . And when unforeseen economic structural changes occur, they often end up with various policy and coping failures, with remorse for irrelevant forecast data.
以上、 述べたように、 そもそも、 経済構造の変動要因が多く、 かつそ れらの変動要因が相互に絡み合って起こる経済構造の変化を予測して、 将来の経済予測という果実を得ようという点に無理がある。 過去の経済 データという表面的な結果に基づいて行動するよりも、 過去の経済デー 夕の裏側に存在する各経済主体の行動を特定し、 これを参考にする方が、 将来的に大いに役立つと考えられる。 そこで、 本発明者は、 経済構造が変動しても、 採りうる選択肢の範囲 を把握して適切な意志決定を可能とし、 さらには将来の経済状態の可能 性的シナリオを生成できる経済データ処理装置、 経済データ処理方法お よび情報記録媒体を提供することを目的とする。 As mentioned above, in the first place, there are many factors that change the economic structure, and it is necessary to predict the changes in the economic structure that are caused by these factors and to obtain the fruit of future economic forecasts. Is impossible. Rather than acting on the superficial consequences of past economic data, it would be much more useful in the future to identify and refer to the behavior of each economic entity behind the past economic day. Conceivable. Therefore, the present inventor has determined an economic data processing device that can grasp the range of available options and make an appropriate decision even if the economic structure fluctuates, and can generate a possible scenario of future economic conditions. It is intended to provide an economic data processing method and an information recording medium.
また、 さらに進んで、 他の本発明は、 各種商品の将来的な値動きを予 測し、 最大利益をもたらす商品の組み合わせに基づく購買情報を、 市場 参加者に提案可能な経済データ処理装置および経済データ処理方法、 経 済データ処理システムおよび情報記録媒体を提供することを目的とする 発明の開示  Further, further, the present invention provides an economic data processing apparatus and an economic data processing apparatus capable of predicting future price movements of various commodities, and proposing to a market participant purchase information based on a combination of commodities that provides maximum profit. DISCLOSURE OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a data processing method, an economic data processing system, and an information recording medium.
上記目的を達成するために、 本発明の経済データ処理装置は、 経済主 体が所定時期における収入と支出の不均衡な状態を是正するために行う 複数の意思決定の組み合わせの意思決定組み合わせ情報と、 経済主体が 意思決定を更新するまでの時間間隔である意思決定更新時間間隔の情報 を受付ける情報受付手段と、 意思決定組み合わせ情報と、 意思決定更新 時間間隔の情報と、 所定時期以前の経済データに基づいて、 所定時期に おける計算上の経済データを算出する経済データ算出動作を行うと共に、 所定時期から意思決定更新時間間隔を経過した後の第 2所定時期までに おいて、 その意思決定更新時間間隔内の各ステップ時における計算上の 経済デ一夕と、 その各ステップ時 り後の後ステップ時における意思決 定の組み合わせとから、 後ステップ時における計算上の経済データを算 出する経済データ算出手段とを備えるようにしている。  In order to achieve the above object, the economic data processing apparatus of the present invention provides a combination of a plurality of decisions made by an economic entity to correct the imbalance between income and expenditure at a predetermined time. Information receiving means for receiving information on the decision update time interval, which is the time interval until the economic entity updates the decision, decision combination information, decision update time interval information, and economic data before the predetermined time Based on the above, the economic data calculation operation for calculating the economic data at the predetermined time is performed, and the decision update is performed from the predetermined time until the second predetermined time after the elapse of the decision update time interval. Combination of the calculated economic data at each step within the time interval, and the decision making at the subsequent steps after each step Therefore, there is provided an economic data calculation means for calculating economic data for calculation at the time of a later step.
このため、 所定時期を現在としたときに、 ある直近の過去の経済デー 夕があれば、 各経済主体の採りうる意思決定の入力を受け付けて、 将来 の可能性のある経済状態をシユミレ一ションすることができる。  For this reason, if there is a certain past economic day at the specified time, the input of decision-making that each economic agent can take will be accepted and the future economic state will be simulated. can do.
また、 他の発明は、 意思決定組み合わせ情報の中のそれぞれの意思決 定を相対比率で表すと共に、 その相対比率を乱数として発生させる乱数 発生手段を、 さらに備える経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 意思決定の組み合わせを 1つ 1つ入力しなくても、 多くの意 思決定の組み合わせを生成することができる。 さらに、 利用者の恣意的 な意思決定の入力を排除することができる。 Other inventions are related to each decision in the decision combination information. The economic data processing device is further provided with a random number generating means for expressing the constant as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number. For this reason, many decision combinations can be generated without inputting one decision combination at a time. In addition, it eliminates the user's arbitrary decision input.
また、 他の発明は、 意思決定更新時間間隔のもとにおいて、 第 2所定 時期における複数の計算上の経済データと、 第 2所定時期における実際 の経済データとを比較して、 実際の経済データを最も良く再現している 最良の計算上の経済データを選び出し、 その最良の計算上の経済データ を導いた最良意思決定組み合わせを、 意思決定更新時間間隔のもとにお いて、 所定時期における実際の意思決定の組み合わせと同定する意思決 定同定手段を、 さらに備えた経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 過去における様々な経済状況の下で、 各経済主体がどのよう な意思決定をしてきたかを把握することができる。  In addition, another invention compares the plurality of calculated economic data at the second predetermined time with the actual economic data at the second predetermined time under the decision update time interval to obtain the actual economic data. The best computational economic data that best reproduces the best economic data is selected, and the best decision-making combination that led to the best computational economic data is calculated based on the actual An economic data processing device is further provided with a decision-making identification means for identifying the combination of the decision-making and the identification. For this reason, it is possible to understand how each economic agent has made decisions under various economic conditions in the past.
また、 他の発明は、 所定時期における 1つ以上の意思決定と、 所定時 期以前の経済データと、 1つ以上の意思決定更新時間間隔とを複数組み 合わせて行う経済データ算出動作から、 所定時期以前の経済データに対 する外部攪乱に対し、 あるいは、 経済データ算出動作を独立に複数回試 行した際に、 最も安定な計算上の経済データを導いた意思決定更新時間 間隔および所定時期における意思決定の組み合わせとを、 所定時期にお ける実際の意思決定更新時間間隔および実際の意思決定の組み合わせと 同定する意思決定更新時間間隔同定手段を、 さらに備えた経済データ処 理装置とするようにしている。 このため、 経済主体あるいは時代によつ て変遷する意思決定更新時間間隔として最適な時間間隔を同定し、 かつ、 経済主体の意思決定を同定することができる。  Another invention is based on an economic data calculation operation in which one or more decisions at a predetermined time, economic data before a predetermined time, and one or more decision update time intervals are combined. In response to external disturbances to economic data before the period, or when conducting multiple independent economic data calculation operations, the decision update time interval and the predetermined period that led to the most stable calculated economic data An economic data processing device further comprising a decision update time interval identifying means for identifying the combination of the decision and the actual decision update time interval at a predetermined time and the actual decision decision combination. ing. For this reason, it is possible to identify the optimal time interval as the decision update time interval that changes according to the economic agent or the era, and to identify the economic agent's decision.
また、 他の発明は、 経済データ算出手段は、 意思決定更新時間間隔の もとで、 各ステップ時期における意思決定の組み合わせとして、 所定時 期における意思決定の組み合わせを使用して、 計算上の経済デ一夕を算 出する経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 複雑な計 算をしなくても、 意思決定の同定が可能となる。 Further, in another invention, the economic data calculating means includes a determination update time interval. Originally, as a combination of decision making at each step time, a combination of decision making at a predetermined time is used to create an economic data processing device that calculates economic economic data. Thus, decision making can be identified without complicated calculations.
また、 他の発明は、 最良意思決定の組み合わせのそれぞれの最良意思 決定の相対比率を、 補正乱数をして調整させる乱数調整手段を設けると 共に、 経済データ算出手段は、 補正乱数を使用して計算上の経済データ を算出する経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 実際 の意思決定により近い意思決定を求めることができる。  Further, another invention provides random number adjusting means for adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting the corrected random number, and the economic data calculating means uses the corrected random number. An economic data processor that calculates economic data for calculation is used. Therefore, it is possible to seek a decision closer to the actual decision.
また、 他の発明は、 経済データ算出手段は、 最良意思決定の組み合わ せの時系列推移に基づいて、 各意思決定の移り変わりの激しさまたは、 特定の意思決定への偏りの度合いを定量化する経済データ処理装置とす るようにしている。 このため、 各経済主体が、 時代の変遷に伴って、 ど のように意思決定を変えてきたか、 あるいはどの意思決定に注力してき たかという情報を得ることができる。  In another invention, the economic data calculating means quantifies the degree of change of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on a time series transition of a combination of best decisions It is designed to be an economic data processor. For this reason, it is possible to obtain information on how each economic agent has changed its decision-making or has focused on which decision-making in the era.
また、 他の発明は、 経済データ算出手段は、 最良意思決定の組み合わ せに基づいて、 経済主体の収入と支出の不均衡の度合いである不均衡流 の値を定量化する経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 各経済主体間の収入と支出の不均衡な状態あるいは各経済主体間におけ る不均衡のおしつけ度合いを知ることができる。 これは、 経済主体間相 互の行動を知る上で有力な知見となる。  In another aspect, the economic data calculation means includes an economic data processing device that quantifies a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on a combination of best decisions. I am trying to do it. Therefore, it is possible to know the imbalance between income and expenditure between the economic agents or the degree of imbalance between the economic agents. This is a powerful insight into the behavior between economic agents.
また、 他の発明は、 経済データ算出手段が、 現実には起こり得ない経 済データを算出した際、 その算出を中止する算出動作中止手段と、 その 算出を中止した意思決定の組み合わせの個数をカウン卜するカウント手 段とをさらに備えた経済データ処理装置とするようにしている。 このた め、 無駄な計算をする負担を軽減し、 解析速度をあげることができる。 また、 他の発明は、 経済データ算出手段は、 算出を中止した意思決定 の組み合わせの個数に基づいて、 経済状況打破の困難性を定量化する経 済データ処理装置とするようにしている。 このため、 そのときの経済状 態を克服する上で、 各経済主体がどれほど難しい選択をしてきたかとい う知見を得ることができ、 さらには、 このような知見は、 将来における どうような経済困難に際し、 適切な判断をする上で役立つ情報となる。 また、 他の発明は、 第 2所定時期における複数の計算上の経済データ と、 それぞれの計算上の経済データを導いた意思決定の組み合わせとを 表示するデータ表示手段を、 さらに備えた経済データ処理装置とするよ うにしている。 このため、 データをグラフ化あるいは表の形式で描画し て示すことができ、 利用者は、 視覚的に、 過去あるいは将来の経済デー 夕を把握することができる。 Further, another invention provides a method for calculating economic data that cannot occur in reality by economic data calculating means, the calculating operation stopping means for stopping the calculation, and the number of combinations of decision-making for stopping the calculation. The economic data processing device is further provided with a counting means for counting. For this reason, the burden of performing unnecessary calculations can be reduced and the analysis speed can be increased. In another invention, the economic data calculation means is an economic data processing device for quantifying the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped. As a result, it is possible to gain insight into how difficult each economic agent has made in overcoming the economic situation at that time. This is useful information for making appropriate decisions. Further, another invention is an economic data processing device further comprising: a data display means for displaying a plurality of calculated economic data at the second predetermined time and a combination of decision making that led to each calculated economic data. It is a device. For this reason, data can be shown in the form of graphs or tables, and users can visually grasp past or future economic data.
また、 他の発明は、 経済データを格納する経済データファイルおよび データを入力するデータ入力手段の内、 少なくともいずれか 1つを備え た経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 経済データ処 理装置に、 データ入力手段あるいは経済データファイルを別個接続しな くても、 1台で解析が可能である。  Another invention provides an economic data processing apparatus provided with at least one of an economic data file for storing economic data and data input means for inputting data. For this reason, analysis can be performed by a single unit without connecting data input means or economic data files to the economic data processing device separately.
また、 本発明は、 経済主体が所定時期における収入と支出の不均衡な 状態を是正するために行う複数の意思決定の組み合わせの意思決定組み 合わせ情報と、 経済主体が意思決定を更新するまでの時間間隔である意 思決定更新時間間隔の情報を受付ける情報受付ステップと、 意思決定組 み合わせ情報と、 意思決定更新時間間隔の情報と、 所定時期以前の経済 データに基づいて、 所定時期における計算上の経済データを算出する経 済データ算出動作を行うと共に、 所定時期から意思決定更新時間間隔を 経過した後の第 2所定時期までにおいて、 その意思決定更新時間間隔内 の各ステツプ時における計算上の経済データと、 その各ステツプ時より 後の後ステップ時における意思決定の組み合わせとから、 後ステツプ時 における計算上の経済デ一夕を算出する経済データ算出ステツプとを含 む経済データ処理方法とするようにしている。 In addition, the present invention provides information on a combination of a plurality of decisions made by an economic agent to correct an imbalanced state of income and expenditure at a predetermined time, and information on a combination of the information before the economic agent updates the decision. An information receiving step for receiving information on a decision update time interval, which is a time interval, a combination of decision making information, information on a decision update time interval, and a calculation at a predetermined time based on economic data before a predetermined time. In addition to performing the economic data calculation operation to calculate the above economic data, from the predetermined time to the second predetermined time after the elapse of the decision update time interval, the calculation at each step within the decision update time interval Economic data and from each step An economic data processing method including a combination of decision making in a later step and an economic data calculation step of calculating a calculated economic data in a later step is adopted.
このため、 所定時期を現在としたときに、 ある直近の過去の経済デー 夕があれば、 各経済主体の採りうる意思決定の入力を受け付けて、 将来 の可能性のある経済状態をシユミレ一ションすることができる。  For this reason, if there is a certain past economic day at the specified time, the input of decision-making that each economic agent can take will be accepted and the future economic state will be simulated. can do.
また、 他の発明は、 意思決定組み合わせ情報の中のそれぞれの意思決 定を相対比率で表すと共に、 その相対比率を乱数として発生させる乱数 発生ステップを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにしている。 このため、 意思決定の組み合わせを 1つ 1つ入力しなくても、 多くの意 思決定の組み合わせを生成することができる。 さらに、 利用者の恣意的 な意思決定の入力を排除することができる。  Another invention provides an economic data processing method that further includes a random number generation step of expressing each decision in the decision making combination information as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number. I have. For this reason, many decision combinations can be generated without inputting each decision combination. In addition, it eliminates the user's arbitrary decision input.
また、 他の発明は、 意思決定更新時間間隔のもとにおいて、 第 2所定 時期における複数の計算上の経済データと、 第 2所定時期における実際 の経済デ一夕とを比較して、 実際の経済デ一夕を最も良く再現している 最良の計算上の経済データを選び出し、 その最良の計算上の経済データ を導いた最良意思決定組み合わせを、 意思決定更新時間間隔のもとにお いて、 所定時期における実際の意思決定の組み合わせと同定する意思決 定同定ステップを、 さらに含む経済デ一夕処理方法とするようにしてい る。 このため、 過去における様々な経済状況の下で、 各経済主体がどの ような意思決定をしてきたかを把握することができる。  Another invention compares the plurality of calculated economic data at the second predetermined time with the actual economic data at the second predetermined time under the decision update time interval, and The best calculated economic data that best reproduces the economic data is selected, and the best decision combination that led to the best calculated economic data is determined under the decision update time interval, An economic data overnight processing method further includes a decision-making identification step for identifying a combination of an actual decision-making at a predetermined time. For this reason, it is possible to understand what decision each economic agent has made under various economic conditions in the past.
また、 他の発明は、 所定時期における 1つ以上の意思決定と、 所定時 期以前の経済データと、 1つ以上の意思決定更新時間間隔とを複数組み 合わせて行う経済データ算出動作から、 所定時期以前の経済データに対 する外部攪乱に対し、 あるいは、 経済データ算出動作を独立に複数回試 行した際に、 最も安定な計算上の経済データを導いた意思決定更新時間 間隔および所定時期における意思決定の組み合わせとを、 所定時期にお ける実際の意思決定更新時間間隔および実際の意思決定の組み合わせと 同定する意思決定更新時間間隔同定ステップを、 さらに含む経済データ 処理方法とするようにしている。 このため、 経済主体あるいは時代によ つて変遷する意思決定更新時間間隔として最適な時間間隔を同定し、 か つ、 経済主体の意思決定を同定することができる。 Another invention is based on an economic data calculation operation in which one or more decisions at a predetermined time, economic data before a predetermined time, and one or more decision update time intervals are combined. Decision update time that led to the most stable calculated economic data in response to external disturbances to economic data before the time period, or when performing multiple independent economic data calculation operations An economic data processing method further including a decision update time interval identifying step of identifying the combination of the interval and the decision at a predetermined time with the actual decision update time interval and the actual decision at the predetermined time. I am trying to do it. For this reason, it is possible to identify the optimal time interval as the decision update time interval that changes according to the economic entity or the era, and to identify the economic entity's decision.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 意思決定更新時間間 隔のもとで、 各ステップ時期における意思決定の組み合わせとして、 所 定時期における意思決定の組み合わせを使用して、 計算上の経済データ を算出する経済データ処理方法とするようにしている。 このため、 複雑 な計算をしなくても、 意思決定の同定が可能となる。  Further, in another invention, the economic data calculation step uses a combination of decisions at a predetermined time as a combination of decisions at each step time under a decision update time interval. The economic data processing method is used to calculate economic data. For this reason, decision making can be identified without complicated calculations.
また、 他の発明は、 最良意思決定の組み合わせのそれぞれの最良意思 決定の相対比率を、 補正乱数をして調整させる乱数調整ステップを含む と共に、 経済データ算出ステップは、 補正乱数を使用して計算上の経済 データを算出する経済データ処理方法とするようにしている。 このため、 実際の意思決定により近い意思決定を求めることができる。  Further, another invention includes a random number adjusting step of adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting the corrected random number, and the economic data calculating step includes calculating the economic data using the adjusted random number. The economic data processing method is to calculate the above economic data. Therefore, a decision closer to the actual decision can be obtained.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 最良意思決定の組み 合わせの時系列推移に基づいて、 各意思決定の移り変わりの激しさまた は、 特定の意思決定への偏りの度合いを定量化する経済データ処理方法 とするようにしている。 このため、各経済主体が、時代の変遷に伴って、 どのように意思決定を変えてきたか、 あるいはどの意思決定に注力して きたかという情報を得ることができる。  In another invention, the economic data calculation step quantifies the intensity of the transition of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on the time series transition of the best decision combination Economic data processing method. For this reason, it is possible to obtain information on how each economic agent has changed its decision-making or has focused on which decision-making over the times.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 最良意思決定の組み 合わせに基づいて、 経済主体の収入と支出の不均衡の度合いである不均 衡流の値を定量化する経済データ処理方法とするようにしている。 この ため、 各経済主体間の収入と支出の不均衡な状態あるいは各経済主体間 における不均衡のおしつけ度合いを知ることができる。 これは、 経済主 体間相互の行動を知る上で有力な知見となる。 Another invention provides an economic data processing method, wherein the economic data calculation step quantifies a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on a combination of best decisions. And so on. For this reason, the imbalance between income and expenditure between economic agents or between economic agents You can know the degree of imbalanced training. This is a powerful insight into the behavior between economic entities.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップが、 現実には起こり得な い経済データを算出した際、 その算出を中止する算出動作中止ステップ と、 その算出を中止した意思決定の組み合わせの個数をカウントする力 ゥントステップとをさらに含む経済データ処理方法とするようにしてい る。 このため、 無駄な計算をする負担を軽減し、 解析速度をあげること ができる。  Further, in another invention, when the economic data calculating step calculates economic data that cannot occur in reality, the number of combinations of the calculating operation stopping step of stopping the calculation and the number of the decision making that stopped the calculation is determined. The economic data processing method further includes a counting step for counting. For this reason, the burden of performing unnecessary calculations can be reduced, and the analysis speed can be increased.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 算出を中止した意思 決定の組み合わせの個数に基づいて、 経済状況打破の困難性を定量化す る経済データ処理方法とするようにしている。 このため、 そのときの経 済状態を克服する上で、 各経済主体がどれほど難しい選択をしてきたか という知見を得ることができ、 さらには、 このような知見は、 将来にお けるどうような経済困難に際し、 適切な判断をする上で役立つ情報とな る。  In another invention, the economic data calculation step is an economic data processing method for quantifying the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped. As a result, it is possible to gain knowledge of how difficult each economic agent has made in overcoming the economic situation at that time. It can be helpful in making the right decisions in times of difficulty.
また、 他の発明は、 第 2所定時期における複数の計算上の経済データ と、 それぞれの計算上の経済データを導いた意思決定の組み合わせとを 表示するデ一夕表示ステップを、 さらに含む経済データ処理方法とする ようにしている。 このため、 データをグラフ化あるいは表の形式で描画 して示すことができ、 利用者は、 視覚的に、 過去あるいは将来の経済デ 一夕を把握することができる。  Further, another invention provides an economic data further including a data display step of displaying a plurality of calculated economic data at the second predetermined time and a combination of decision makings that led to each of the calculated economic data. The treatment method is used. For this reason, data can be shown in the form of graphs or tables, and users can visually grasp past or future economic data.
また、 他の発明は、 経済データを自己の装置内に格納する経済データ ファイルステツプおよびデ一夕を自己の装置から入力するデータ入カス テツプの内、 少なくともいずれか 1つのステツプを含む経済データ処理 方法とするようにしている。 このため、 経済データ処理装置に、 データ 入力手段あるいは経済デ一タフアイルを別個接続しなくても解析が可能 である。 Another invention provides an economic data processing including at least one of an economic data file step for storing economic data in its own device and a data input step for inputting data from its own device. The way to go. This enables analysis without connecting data input means or economic data files separately to the economic data processor. It is.
また、 本発明は、 経済主体が所定時期における収入と支出の不均衡な 状態を是正するために行う複数の意思決定の組み合わせの意思決定組み 合わせ情報と、 経済主体が意思決定を更新するまでの時間間隔である意 思決定更新時間間隔の情報を受付ける情報受付ステップと、 意思決定組 み合わせ情報と、 意思決定更新時間間隔の情報と、 所定時期以前の経済 データに基づいて、 所定時期における計算上の経済データを算出する経 済デ一夕算出動作を行うと共に、 所定時期から意思決定更新時間間隔を 経過した後の第 2所定時期までにおいて、 その意思決定更新時間間隔内 の各ステップ時における計算上の経済データと、 その各ステップ時より 後の後ステップ時における意思決定の組み合わせとから、 後ステップ時 における計算上の経済データを算出する経済データ算出ステップとを含 むプログラムを格納した情報記録媒体とするようにしている。  In addition, the present invention provides information on a combination of a plurality of decisions made by an economic agent to correct an imbalanced state of income and expenditure at a predetermined time, and information on the combination of the information and the time until the economic agent updates the decision. An information receiving step for receiving information on a decision update time interval, which is a time interval, a combination of decision making information, information on a decision update time interval, and calculation at a predetermined time based on economic data before a predetermined time. In addition to performing the economic data overnight calculation operation for calculating the above economic data, and from the predetermined time to the second predetermined time after the elapse of the decision update time interval, at each step within the decision update time interval From the calculated economic data and the combination of the decision-making at the later step after each step, the calculation at the later step Have the economic data calculating step of calculating the economic data such that the information recording medium storing including program.
このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行すること によって、 所定時期を現在としたときに、 ある直近の過去の経済データ があれば、 各経済主体の採りうる意思決定の入力を受け付けて、 将来の 可能性のある経済状態をシユミレーションすることができる。  For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, if there is certain recent past economic data at a predetermined time, the input of decision making that each economic entity can take can be accepted. And simulate potential future economic conditions.
また、 他の発明は、 意思決定組み合わせ情報の中のそれぞれの意思決 定を相対比率で表すと共に、 その相対比率を乱数として発生させる乱数 発生ステップを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とする ようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラム を実行することによって、 利用者が意思決定の組み合わせを 1つ 1つ入 力しなくても、 多くの意思決定の組み合わせを生成することができる。 さらに、 利用者の恣意的な意思決定の入力を排除することができる。 また、 他の発明は、 意思決定更新時間間隔のもとにおいて、 第 2所定 時期における複数の計算上の経済データと、 第 2所定時期における実際 の経済データとを比較して、 実際の経済データを最も良く再現している 最良の計算上の経済データを選び出し、 その最良の計算上の経済デ一夕 を導いた最良意思決定組み合わせを、 意思決定更新時間間隔のもとにお いて、 所定時期における実際の意思決定の組み合わせと同定する意思決 定同定ステップを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とす るようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプロダラ ムを実行することによって、 過去における様々な経済状況の下で、 各経 済主体がどのような意思決定をしてきたかを把握することができる。 According to another aspect of the present invention, there is provided an information recording medium storing a program further including a random number generating step of expressing each decision in the decision combination information as a relative ratio and generating the relative ratio as a random number. Like that. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, many combinations of decision making can be generated without the user having to input each combination of decision making. In addition, the user's arbitrary decision input can be eliminated. Further, another invention is based on the decision update time interval, wherein the plurality of calculated economic data at the second predetermined time and the actual economic data at the second predetermined time are The best calculated economic data that best reproduces the actual economic data is compared with the economic data of the best economic data, and the best decision-making combination that led to the best calculated economic data is determined. Under the decision update time interval, an information recording medium storing a program further including a combination of an actual decision at a predetermined time and a decision identification step for identification is used. For this reason, by executing the programs stored in this information recording medium, it is possible to grasp what decision has been made by each economic entity under various economic conditions in the past.
また、 他の発明は、 所定時期における 1つ以上の意思決定と、 所定時 期以前の経済デ一夕と、 1つ以上の意思決定更新時間間隔とを複数組み 合わせて行う経済データ算出動作から、 所定時期以前の経済デ一夕に対 する外部攪乱に対し、 あるいは、 経済データ算出動作を独立に複数回試 行した際に、 最も安定な計算上の経済データを導いた意思決定更新時間 間隔および所定時期における意思決定の組み合わせとを、 所定時期にお ける実際の意思決定更新時間間隔および実際の意思決定の組み合わせと 同定する意思決定更新時間間隔同定ステップを、 さらに含むプログラム を格納した情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記 録媒体に格納されるプログラムを実行することによって、 経済主体ある いは時代によって変遷する意思決定更新時間間隔として最適な時間間隔 を同定し、 かつ、 経済主体の意思決定を同定することができる。  Another invention is based on an economic data calculation operation performed by combining a plurality of one or more decisions at a predetermined time, an economic data before a predetermined time, and one or more decision update time intervals. In response to external disturbances to economic data overnight before a predetermined time, or when performing economic data calculation operations multiple times independently, the decision update time interval that led to the most stable calculated economic data An information record that stores a program that further includes a decision update time interval identification step for identifying the actual decision update time interval at the predetermined time and the actual decision update combination at the predetermined time. It is used as a medium. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, the optimal time interval as the decision update time interval that changes with the economic entity or the era is identified, and the decision of the economic entity is made. Can be identified.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 意思決定更新時間間 隔のもとで、 各ステップ時期における意思決定の組み合わせとして、 所 定時期における意思決定の組み合わせを使用して、 計算上の経済データ を算出する情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記 録媒体に格納されるプログラムを実行することによって、 複雑な計算を しなくても、 意思決定の同定が可能となる。 また、 他の発明は、 最良意思決定の組み合わせのそれぞれの最良意思 決定の相対比率を、 補正乱数をして調整させる乱数調整ステップを含む と共に、 経済データ算出ステップは、 補正乱数を使用して計算上の経済 デ一夕を算出する情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この 情報記録媒体に格納されるプログラムを実行することによって、 実際の 意思決定により近い意思決定を求めることができる。 Further, in another invention, the economic data calculation step uses a combination of decisions at a predetermined time as a combination of decisions at each step time under a decision update time interval. The information recording medium is used to calculate economic data. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is possible to identify a decision without performing complicated calculations. Further, another invention includes a random number adjusting step of adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting the corrected random number, and the economic data calculating step includes calculating the economic data using the adjusted random number. The above-mentioned economy is used as an information recording medium for calculating overnight. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to obtain a decision closer to the actual decision.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 最良意思決定の組み 合わせの時系列推移に基づいて、 各意思決定の移り変わりの激しさまた は、 特定の意思決定への偏りの度合いを定量化する情報記録媒体とする ようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラム を実行することによって、 各経済主体が、 時代の変遷に伴って、 どのよ うに意思決定を変えてきたか、 あるいはどの意思決定に注力してきたか という情報を得ることができる。  In another invention, the economic data calculation step quantifies the intensity of the transition of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on the time series transition of the best decision combination It is intended to be an information recording medium. For this reason, by executing the programs stored on this information recording medium, information on how each economic agent has changed its decision-making or has been focusing on it in the course of the times has changed. Can be obtained.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 最良意思決定の組み 合わせに基づいて、 経済主体の収入と支出の不均衡の度合いである不均 衡流の値を定量化する情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行することによって、 各 経済主体間の収入と支出の不均衡な状態あるいは各経済主体間における 不均衡のおしつけ度合いを知ることができる。 これは、 経済主体間相互 の行動を知る上で有力な知見となる。  In another invention, the economic data calculating step includes an information recording medium for quantifying a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on a combination of best decisions. I am trying to do it. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to know the imbalance between income and expenditure between the economic agents or the degree of imbalance between the economic agents. This is a powerful insight into the behavior between economic agents.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップが、 現実には起こり得な い経済デ一夕を算出した際、 その算出を中止する算出動作中止ステップ と、 その算出を中止した意思決定の組み合わせの個数をカウントする力 ゥントステップとをさらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とす るようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプロダラ ムを実行することによって、 無駄な計算をする負担を軽減し、 解析速度 をあげることができる。 Further, another invention is characterized in that the economic data calculating step is a combination of a calculating operation suspending step of suspending the calculation when the economic data that cannot occur in reality is calculated, and a decision making that suspends the calculation. An information recording medium storing a program further including a counting step for counting the number is provided. Therefore, by executing the program stored in this information recording medium, the burden of performing unnecessary calculations is reduced, and the analysis speed is reduced. Can be given.
また、 他の発明は、 経済データ算出ステップは、 算出を中止した意思 決定の組み合わせの個数に基づいて、 経済状況打破の困難性を定量化す る情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に 格納されるプログラムを実行することによって、 そのときの経済状態を 克服する上で、 各経済主体がどれほど難しい選択をしてきたかという知 見を得ることができ、 さらには、 このような知見は、 将来におけるどう ような経済困難に際し、 適切な判断をする上で役立つ情報となる。  In another invention, the economic data calculation step is an information recording medium for quantifying the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is possible to gain insight into how difficult each economic agent has made in overcoming the economic situation at that time. However, such knowledge provides useful information for making appropriate decisions in the future of economic difficulties.
また、 他の発明は、 第 2所定時期における複数の計算上の経済データ と、 それぞれの計算上の経済デ一夕を導いた意思決定の組み合わせとを 表示するデータ表示ステップを、 さらに含むプログラムを格納した情報 記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納さ れるプログラムを実行することによって、 データをグラフ化あるいは表 の形式で描画して示すことができ、 利用者は、 視覚的に、 過去あるいは 将来の経済データを把握することができる。  Further, another invention provides a program further comprising a data display step of displaying a plurality of calculated economic data at the second predetermined time and a combination of decision makings that led to each calculated economic data. The stored information is used as a recording medium. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, the data can be displayed in the form of a graph or a table, and the user can visually and economically display past or future economic data. You can figure out.
また、 他の発明は、 経済デ一夕を格納する経済デ一夕ファイルステツ プおよびデータを入力するデータ入力ステップの内、 少なくともいずれ か 1つのステップを含むプログラムを格納した情報記録媒体とするよう にしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実 行することによって、 他のデ一夕入力手段あるいは経済データファイル を別個接続しなくても、 経済データの解析が可能である。  Another invention provides an information recording medium storing a program including at least one of an economic data file step for storing economic data and a data input step for inputting data. I have to. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to analyze economic data without separately connecting other data input means or economic data files.
このように、 本発明者は、 今まで調べてきたデ一夕、 すなわち、 過去 の経済データがどのような経緯をたどってきたか、 ある時期の経済デ一 夕という果実を得るに際し、 それより前において、 家計、 企業、 中央銀 行等の各経済主体が、 どのような意思決定を下してきたかというデータ に基づいて、 過去の経済データを調べた。 この結果、 経済データは、 常 に安定する方向に向かうことがわかった。 どんなに経済データが上昇あ るいは下降しても、 安定化しようと軌道修正する。 As described above, the present inventor has studied the past data, that is, how the economic data of the past has been traced, and obtained the fruits of the economic data at a certain time. In this study, past economic data was examined based on data on how each economic entity, such as households, businesses, and central banks, has made decisions. As a result, economic data is always It turned out to be stable. No matter how much the economic data rises or falls, we will re-orient to stabilize.
ある時期 tにおける 1つの意思決定の組み合わせと、 その時期 tより 前の時期 t - 1における経済データとしての初期条件を故意に攪乱させ た値とを使って、 ある時期 tの経済データを算出し、 この行為をある時 期 t以降の期間 ( 1:〜 t + k ) にわたつて同様の計算をしていく。 する と、 現実には、 初期条件を故意に攪乱した結果得られた t〜 t + kまで の期間における複数本の経済データの推移のうち、 初期条件の攪乱に対 して経済データの変動が小さい推移をたどるということがわかった。 こ の研究の知見が、 次のような本発明を完成するための大きな原動力とな つた。  The economic data at a certain time t is calculated using a combination of one decision at a certain time t and a value that intentionally disturbs the initial condition as the economic data at the time t-1 before the time t. The same calculation is performed for this action over a period t after a certain period t (1: t + k). Then, in reality, among the transitions of multiple economic data during the period from t to t + k obtained as a result of intentionally disturbing the initial conditions, It turned out to follow a small transition. The findings of this research were the major driving forces for completing the present invention as follows.
本発明は、 少なくとも、 経済デ一夕を入手していない時期としての将 来時期における予測上の将来経済データと、経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期および将来のある時期における収入と支出の不均衡な状 態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組 み合わせの情報と、 ある時期以前における複数の意思決定手段の状況を 示す初期条件とを受け付ける情報受付手段と、 予測上の将来経済データ を複数設定する予測上の将来経済データ設定手段と、 予測上の将来経済 データを実際の経済データとみなして、 将来時期の将来所定時期におけ る複数の意思決定組み合わせを仮設定する試行行為を 1回以上行う将来 仮設定意思決定組み合わせ手段と、 試行行為毎に、 得られた複数の将来 仮設定意思決定組み合わせと、 将来所定時期以降から将来時期の終点で ある第 2将来所定時期までの時間間隔データと、 過去における過去所定 時期の初期条件とに基づいて、 将来所定時期における計算上の将来経済 デ一夕を複数算出し、 将来所定時期から第 2将来所定時期までの各将来 時期において、 計算上の将来経済データから各将来時期における初期条 件を算出し、 その算出した初期条件と、 将来所定時期における複数の将 来仮設定意思決定組み合わせとから、 各将来時期それぞれにおける計算 上の将来経済データを算出する将来経済データ算出手段と、 試行行為毎 に、 第 2将来所定時期における予測上の将来経済データと、 第 2将来所 定時期における複数の計算上の将来経済データとをそれぞれ比較して、 第 2将来所定時期における予測上の将来経済データを最も良く再現する 計算上の将来経済データを導いた 1組以上の将来仮設定意思決定組み合 わせを、 将来所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合 わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定手段と、 将来時期 のそれぞれにおいて、 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと将 来時期以前の初期条件とから算出した 1個以上の計算上の将来経済デー 夕と、 予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量化する定量化 手段と、 将来時期毎に行った定量化した値に基づいて、 将来所定時期か ら第 2将来所定時期までの総合定量化を行う総合定量化手段と、 総合定 量化した値が最も小さくなる予測上の将来経済データを、 将来時期にお ける将来経済データと予測する将来経済データ予測手段とを備えた経済 データ処理装置とするようにしている。 このため、 予測上の将来経済デ 一夕の推移に近い意思決定組み合わせを得ることができ、 これによつて、 総合定量化の値が小さく安定な予測上の将来経済データを、 将来の推移 と決定できることになる。 The present invention provides, at least, forecast future economic data in a future period when no economic data is available, and a method in which an economic entity performing an economic activity has a certain amount of income at a certain time in the past and a certain time in the future. Acceptance of information that accepts information on a combination of decision-making methods that combine multiple decision-making methods to correct imbalanced expenditures and initial conditions that indicate the status of multiple decision-making methods before a certain time Means for setting a plurality of forecast future economic data, and means for setting a plurality of forecast future economic data, and a plurality of intentions at a predetermined time in the future, considering the forecast future economic data as actual economic data. Future provisional decision making combination means that performs trial actions to provisionally set decision combinations at least once, and multiple future provisional decision decisions obtained for each trial action Based on the time interval data from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future, which is the end point of the future time, and the initial conditions of the past predetermined time in the past. Calculate multiple nights and calculate the initial conditions at each future time from the calculated future economic data at each future time from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future. A future economic data calculation means for calculating future economic data for each future period based on the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision-making combinations at a predetermined time in the future; For each action, the forecast future economic data at the second predetermined future time and the calculated future economic data at the second predetermined future time are compared, and the predicted future economic data at the second predetermined future time is calculated. Reproduce economic data best.Determine at least one set of tentatively-determined future decision-making combinations that led to the calculated future economic data as one or more sets of predicted future decision-making combinations at a given time in the future. For each of the predictive future decision combinations determination means and future time, one or more sets of predictive future decision combinations and initial conditions before the future time Quantitative means for quantifying the variability of the difference between one or more calculated future economic data and predicted future economic data, and the quantified values performed for each future period. A total quantification means for performing a comprehensive quantification from a predetermined time in the future to a second predetermined time in the future; and forecast future economic data in which the value of the total quantification becomes the smallest, as future economic data in the future time. The economic data processing device is provided with means for predicting future economic data. For this reason, it is possible to obtain a decision-making combination that is close to the forecasted future economic data, and to obtain stable forecasted future economic data with a small integrated quantification value. Will be able to decide.
また、 他の発明は、 情報受付手段は、 初期条件の値または意思決定手 段同士の相対比率を変化させる、少なくとも 1回の攪乱処理をして得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け可能 のものとし、 攪乱処理データに基づいて、 将来時期における計算上の将 来経済データを算出する攪乱将来経済データ算出手段をさらに備え、 定 量化手段は、 将来時期のそれぞれの時期において、 攪乱将来経済デ一夕 算出手段によって得られた計算上の攪乱将来経済データと、 予測上の将 来経済データとの差異のばらつきを定量化する経済データ処理装置とす るようにしている。 このため、 意思決定組み合わせを仮設定する試行行 為を複数回行うだけの場合と比べて、 予測上の将来経済データの推移に 近い、 多くの意思決定組み合わせを得ることができる。 したがって、 よ り正確な経済データの予測が可能となる。 また、 意思決定手段同士の相 対比率を乱数発生させる試行行為の数を抑えて、 攪乱処理を増やすこと で、 計算量を低減できる。 Further, in another invention, the information receiving means is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process for changing a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means. Disturbed data is acceptable, and further provided is a disturbed future economic data calculating means for calculating future economic data for the future period based on the disturbed data. At the time of the disruption, The economic data processor is designed to quantify the variation of the difference between the calculated future economic data obtained by the calculation means and the predicted future economic data. This makes it possible to obtain many decision-making combinations that are closer to the predicted future economic data, compared to the case where the trial operation for temporarily setting the decision-making combinations is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate forecasts of economic data can be made. In addition, by reducing the number of trial actions that generate random numbers for the relative ratio between the decision making means and increasing the disturbance processing, the amount of calculation can be reduced.
また、 他の発明は、 情報受付手段は、 複数の過去時期における過去経 済データを受け付け、 過去所定時期における複数の意思決定組み合わせ を仮設定する過去仮設定意思決定組み合わせ手段と、 複数の過去仮設定 意思決定組み合わせと、 経済主体が過去仮設定意思決定組み合わせを更 新するまでの時間間隔である意思決定更新時間間隔のデータと、 意思決 定更新時間間隔内を複数の単位時期に分割した単位時期間隔のデ一夕と、 過去所定時期以前の初期条件とに基づいて、 過去所定時期における計算 上の経済データを複数算出し、 過去所定時期から意思決定更新時間間隔 の終点である第 2過去所定時期までの単位時期それぞれにおいて、 計算 上の経済データから初期条件を算出し、 その算出した初期条件と、 過去 所定時期における複数の仮設定意思決定組み合わせとから、 単位時期そ れぞれの時点における計算上の経済データを算出する過去経済データ算 出手段と、 第 2過去所定時期における過去経済データと、 第 2過去所定 時期における複数の計算上の経済データとをそれぞれ比較して、 第 2過 去所定時期における過去経済デ一夕を最も良く再現する計算上の経済デ 一夕を導いた過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定時期における 意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合わせ決定手段とを、 さら に備えた経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 過去の 経済データと、 過去の所定時期における意思決定組み合わせを、 別の装 置を用いて算出しなくても、 この装置一つで過去の経済データから意思 決定組み合わせを決定し、 それに基づいた将来の経済データを予測する ことができる。 Further, in another invention, the information receiving means receives past economic data at a plurality of past times, and temporarily sets a plurality of decision combinations at a predetermined time in the past. Set decision-making combination, data of decision update time interval, which is the time interval until the economic agent updates the past provisional decision-making combination, and a unit obtained by dividing the decision update time interval into multiple unit periods Based on the data of the time interval and the initial conditions before the specified time in the past, a plurality of calculated economic data at the specified time in the past are calculated, and the second past, which is the end point of the decision update time interval from the specified time in the past, is calculated. In each unit period up to the predetermined period, the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions are compared with the past predetermined period. A past economic data calculation means for calculating the economic data at each time of the unit time from a plurality of temporary setting decision-making combinations; a past economic data at a predetermined time in the second past; A comparison of a plurality of calculated economic data at a given time, respectively, and a past provisional decision-making combination that led to a calculated economic data that best reproduced the past economic data at the second past predetermined time The economic data processing device further includes a combination of decision making at a predetermined time in the past and means for determining a combination of decision making. For this reason, Even without calculating the economic data and the combination of decision making at a predetermined time in the past using a separate device, this device can be used to determine the combination of decision making from past economic data and use it to calculate future economic Data can be predicted.
また、 他の発明は、 複数の意思決定組み合わせの相対比率および予測 上の将来経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生手段 を、さらに備えた経済データ処理装置とするようにしている。このため、 意思決定組み合わせの相対比率、 予測上の将来経済データを手入力する 必要がなく、 利用者の負担を軽減することができる。 さらに、 恣意的な 入力を防止できるので、 より客観的な予測が可能となる。  According to another aspect of the present invention, the economic data processing apparatus further includes a random number generating means for generating a random number of at least one of a relative ratio of a plurality of decision-making combinations and predicted future economic data. . Therefore, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the predicted future economic data, and the burden on users can be reduced. Furthermore, since arbitrary inputs can be prevented, more objective predictions can be made.
また、 他の発明は、 攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生手 段を、 さらに備えた経済データ処理装置とするようにしている。 このた め、 攪乱処理データを手入力する必要がなく、 利用者の負担を軽減する ことができる。 さらに、 恣意的な入力を防止できるので、 より客観的な 予測が可能となる。  In another invention, an economic data processing device further includes a random number generating means for generating random numbers of the random number processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. Furthermore, since arbitrary input can be prevented, more objective prediction can be made.
また、 他の発明は、 攪乱処理の攪乱範囲を、 攪乱処理前の値に対して プラス 3 %以内またはマイナス 3 %以内の範囲とした経済データ処理装 置とするようにしている。 このため、 初期条件等の攪乱に対して非常識 な経済デ一夕を生成する可能性が低くなる。 したがって、 より多くの経 済データの推移を設定できる。  In another invention, the economic data processing apparatus is configured such that the disturbance range of the disturbance processing is within plus or minus 3% of the value before the disturbance processing. For this reason, it is less likely to generate insane economic delays due to disturbances in initial conditions. Therefore, more economic data transitions can be set.
また、 他の発明は、 定量化手段および総合定量化手段の内少なくとも 一方は、 標準偏差あるいは偏差を使用して算出する経済データ処理装置 とするようにしている。 このため、 初期条件等の攪乱に対する経済デー 夕の安定性を、 容易且つ正確に定量化できる。  In another invention, at least one of the quantification means and the overall quantification means is an economic data processing device that calculates using a standard deviation or a deviation. For this reason, the stability of economic data against disturbances such as initial conditions can be easily and accurately quantified.
また、 他の発明は、 意思決定更新時間間隔のデータおよび単位時期間 隔のデ一夕の少なくとも一方を変化させた条件で、 将来経済データ予測 手段は、 将来時期における将来経済データを予測する経済データ処理装 置とするようにしている。 このため、 各商品毎、 あるいは各時代毎に異 なる意思決定更新時間間隔のデータおよび単位時期間隔のデータを考慮 した正確な経済データの予測ができる。 Another invention provides a method for predicting future economic data under a condition that at least one of data of a decision update time interval and data of a unit time interval is changed. The means is an economic data processing device that forecasts future economic data at a future time. For this reason, accurate economic data can be predicted in consideration of the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval that are different for each product or each era.
また、 他の発明は、 総合定量化手段によって得られた複数の総合評価 を内挿およびスムース化を施し、 複数商品の種類の各時期の値で偏微分 してゼロを与える 1つ以上の極小点を検出して、 極小点における複数商 品の組み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する最適商品売買組み 合わせ決定手段を、 さらに備えた経済データ処理装置とするようにして いる。 このため、 多種多様な商品を、 どのように組み合わせて購入、 あ るいは売却したらよいかという知見を得ることができる。  In addition, another invention interpolates and smoothes a plurality of comprehensive evaluations obtained by the comprehensive quantification means, and performs partial differentiation with respect to a value of each type of a plurality of products at each time to provide one or more minimal values. An economic data processing device is further provided with means for determining the optimal product trading combination that detects points and determines the combination of multiple products at the minimum point as the optimal trading combination. For this reason, it is possible to gain insights on how to combine or purchase a wide variety of products.
また、他の発明は、総合定量化手段が定量化した値の大きさによって、 経済状況の変動を予測する経済状況変動予測手段を、 さらに備えた経済 データ処理装置とするようにしている。 このため、 近い将来において、 経済状況が大きく変動するか、 それとも安定な状態を維持するかという 知見を得ることができる。  In another invention, the economic data processing device further includes economic condition change prediction means for predicting a change in economic condition based on the magnitude of the value quantified by the comprehensive quantification means. For this reason, it is possible to obtain information on whether the economic situation will fluctuate greatly or will remain stable in the near future.
また、 本発明は、 少なくとも、 経済データを入手していない時期とし ての将来時期における予測上の将来経済データと、 経済活動を行う経済 主体が、 過去のある時期および将来のある時期における収入と支出の不 均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意 思決定組み合わせの情報と、 ある時期以前における複数の意思決定手段 の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受付ステップと、 予測上の将 来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ設定ステップと、 予測上の将来経済データを実際の経済デ一夕とみなして、 将来時期の将 来所定時期における複数の意思決定組み合わせを仮設定する試行行為を 1回以上行う.将来仮設定意思決定組み合わせステツプと、試行行為毎に、 得られた複数の将来仮設定意思決定組み合わせと、 将来所定時期以降か ら将来時期の終点である第 2将来所定時期までの時間間隔データと、 過 去における過去所定時期の初期条件とに基づいて、 将来所定時期におけ る計算上の将来経済データを複数算出し、 将来所定時期から第 2将来所 定時期までの各将来時期において、 計算上の将来経済データから各将来 時期における初期条件を算出し、 その算出した初期条件と、 将来所定時 期における複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 各将来時期そ れぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経済データ算出 ステップと、 試行行為毎に、 第 2将来所定時期における予測上の将来経 済データと、 第 2将来所定時期における複数の計算上の将来経済データ とをそれぞれ比較して、 第 2将来所定時期における予測上の将来経済デ 一夕を最も良く再現する計算上の将来経済データを導いた 1組以上の将 来仮設定意思決定組み合わせを、 将来所定時期における 1組以上の予測 上の将来意思決定組み合わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わ せ決定ステップと、 将来時期のそれぞれにおいて、 1組以上の予測上の 将来意思決定組み合わせと将来時期以前の初期条件とから算出した 1偭 以上の計算上の将来経済データと、 予測上の将来経済データとの差異の ばらつきを定量化する定量化ステップと、 将来時期毎に行った定量化し た値に基づいて、 将来所定時期から第 2将来所定時期までの総合定量化 を行う総合定量化ステップと、 総合定量化した値が最も小さくなる予測 上の将来経済データを、 将来時期における将来経済データと予測する将 来経済データ予測ステップとを含む経済データ処理方法とするようにし ている。 このため、 予測上の将来経済データの推移に近い意思決定組み 合わせを得ることができ、 これによつて、 総合定量化の値が小さく安定 な予測上の将来経済データを、 将来の推移と決定できることになる。 また、 他の発明は、 情報受付ステップは、 初期条件の値または意思決 定手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして 得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付 け可能のものとし、 攪乱処理デ一夕に基づいて、 将来時期における計算 上の将来経済データを算出する攪乱将来経済データ算出ステップをさら に含み、 定量化ステップは、 将来時期のそれぞれの時期において、 攪乱 将来経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱将来経済デ 一夕と、 予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量化する経済 データ処理方法とするようにしている。 このため、 意思決定組み合わせ を仮設定する試行行為を複数回行うだけの場合と比べて、 予測上の将来 経済データの推移に近い、 多くの意思決定組み合わせを得ることができ る。 したがって、 より正確な経済データの予測が可能となる。 また、 意 思決定手段同士の相対比率を乱数発生させる試行行為の数を抑えて、 攪 乱処理を増やすことで、 計算量を低減できる。 In addition, the present invention provides at least forecast future economic data at a future time as a time when economic data is not obtained, and an economic entity performing an economic activity that has a certain amount of income at a certain time in the past and a certain time in the future. An information receiving step for receiving information on a decision-making combination combining a plurality of decision-making means for correcting an imbalanced state of expenditures and an initial condition indicating a state of the plurality of decision-making means before a certain time; A step of setting a plurality of predicted future economic data, and a step of setting a plurality of intentions at a predetermined time in the future assuming the predicted future economic data as an actual economic data. Perform at least one trial to temporarily set the decision combination. Based on the obtained plural combinations of the provisional future decision-making decisions, the time interval data from the future predetermined time to the second future predetermined time that is the end point of the future time, and the initial conditions of the past predetermined time in the past. Calculates multiple calculated future economic data at the specified future time and calculates initial conditions at each future time from the calculated future economic data at each future time from the specified future time to the second specified future time Then, from the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision-making combinations at a predetermined time in the future, a future economic data calculating step of calculating future economic data for each of the future periods, and a trial. For each action, the forecast future economic data at the second predetermined time in the future is compared with the calculated future economic data at the second predetermined time in the future. Then, one or more future provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduced the predicted future economic data at the second predetermined The above-mentioned predicted future decision-making combination and the predicted future decision-making combination determining step to be determined, and in each of the future periods, one or more pairs of the predicted future decision-making combination and the initial conditions before the future period. Based on the quantified step of quantifying the difference between the calculated future economic data of 1 ば ら つ き or more calculated and the predicted future economic data, and the quantified value for each future period, A comprehensive quantification step to perform a comprehensive quantification from the time period to the second predetermined time in the future, and a forecast future economic data with the smallest total quantified value An economic data processing method that includes future economic data and future economic data forecasting steps. As a result, it is possible to obtain a decision-making combination close to the forecasted future economic data transition, and to determine stable forecasted future economic data with a small overall quantification value as the future transition. You can do it. In another invention, the information receiving step includes the step of determining a value of an initial condition or a decision. Disturbance processing data that is the disturbance initial condition or the relative ratio of disturbance obtained by performing at least one disturbance processing that changes the relative ratio between the setting means shall be accepted, and based on the disturbance processing data And further includes a disturbed future economic data calculation step for calculating the calculated future economic data at the future time, and the quantification step includes the calculation of the disturbed future economic data obtained by the disturbed future economic data calculation step at each future time. The economic data processing method quantifies the variation in the difference between the future economic data and the forecast future economic data. For this reason, it is possible to obtain many decision-making combinations that are closer to the forecasted future economic data, compared to the case where the trial action for tentatively setting the decision-making combination is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate economic data can be predicted. In addition, the number of trial operations for generating random numbers for the relative ratio between the decision making means is suppressed, and the amount of computation can be reduced by increasing the number of disturbance processes.
また、 他の発明は、 情報受付ステップは、 複数の過去時期における過 去経済データを受け付け、 過去所定時期における複数の意思決定組み合 わせを仮設定する過去仮設定意思決定組み合わせステップと、 複数の過 去仮設定意思決定組み合わせと、 経済主体が過去仮設定意思決定組み合 わせを更新するまでの時間間隔である意思決定更新時間間隔のデータと、 意思決定更新時間間隔内を複数の単位時期に分割した単位時期間隔のデ 一夕と、 過去所定時期以前の初期条件とに基づいて、 過去所定時期にお ける計算上の経済データを複数算出し、 過去所定時期から意思決定更新 時間間隔の終点である第 2過去所定時期までの単位時期それぞれにおい て、 計算上の経済データから初期条件を算出し、 その算出した初期条件 と、 過去所定時期における複数の仮設定意思決定組み合わせとから、 単 位時期それぞれの時点における計算上の経済データを算出する過去経済 データ算出ステップと、 第 2過去所定時期における過去経済データと、 第 2過去所定時期における複数の計算上の経済データとをそれぞれ比較 して、 第 2過去所定時期における過去経済デ一夕を最も良く再現する計 算上の経済データを導いた過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定 時期における意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合わせ決定ス テツプとを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにしている。 こ のため、 過去の経済データと、 過去の所定時期における意思決定組み合 わせを、 別個に算出しなくても、 一つのユニット内における算出で、 過 去の経済データから意思決定組み合わせを決定し、 それに基づいた将来 の経済データを予測することができる。 In another invention, the information receiving step receives past economic data in a plurality of past periods and temporarily sets a plurality of decision combinations in a past predetermined period. Data of the past provisional decision combination, data of the decision update time interval that is the time interval until the economic entity updates the past provisional decision combination, and multiple unit times within the decision update time interval Based on the data of the divided unit time interval and the initial conditions before the specified time in the past, multiple calculated economic data at the specified time in the past are calculated, and the end point of the decision update time interval from the specified time in the past In each unit period up to the second past predetermined period, the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions and the past predetermined period are calculated. And a plurality of the temporary setting decision combination in the period, and the past economic data calculating step of calculating the economic data on calculation at the time of each unit of time, and past economic data in the second predetermined past time, Past provisional decision making that compares the calculated economic data at the second past predetermined period with the calculated economic data that best reproduces the past economic data at the second past predetermined period The economic data processing method further includes a combination of decision making at a predetermined time in the past and a decision making combination decision step for making a decision. For this reason, past economic data and a combination of decision making at a predetermined time in the past are not calculated separately, but a combination of decision making is determined from past economic data by calculation within one unit. It can predict future economic data based on it.
また、 他の発明は、 複数の意思決定組み合わせの相対比率および予測 上の将来経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステ ップを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにしている。 このた め、 意思決定組み合わせの相対比率、 予測上の将来経済データを手入力 する必要がなく、 利用者の負担を軽減することができる。 さらに、 恣意 的な入力を防止できるので、 より客観的な予測が可能となる。  Another invention provides an economic data processing method that further includes a random number generation step of generating a random number for at least one of relative ratios of a plurality of decision-making combinations and predicted future economic data. I have. For this reason, there is no need to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the predicted future economic data, and the burden on users can be reduced. Furthermore, since arbitrary input can be prevented, more objective prediction can be made.
また、 他の発明は、 攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ス テツプを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにしている。 この ため、 攪乱処理データを手入力する必要がなく、 利用者の負担を軽減す ることができる。 さらに、 恣意的な入力を防止できるので、 より客観的 な予測が可能となる。  In another invention, the economic data processing method further includes a disturbance random number generation step for generating a random number of the disturbance processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective prediction can be made.
また、 他の発明は、 攪乱処理の攪乱範囲を、 攪乱処理前の値に対して プラス 3 %以内またはマイナス 3 %以内の範囲とする経済データ処理方 法としている。 このため、 初期条件等の攪乱に対して非常識な経済デー 夕を生成する可能性が低くなる。 したがって、 より多くの経済データの 推移を設定できる。  Another invention is an economic data processing method in which the disturbance range of the disturbance process is within plus or minus 3% of the value before the disturbance process. For this reason, the possibility of generating insane economic data against disturbances such as initial conditions is reduced. Therefore, more economic data trends can be set.
また、 他の発明は、 定量化ステップおよび総合定量化ステップの内少 なくとも一方は、 標準偏差あるいは偏差を使用して算出する経済データ 処理方法とするようにしている。 このため、 初期条件等の攪乱に対する 経済データの安定性を、 容易且つ正確に定量化できる。 In addition, other inventions include a small part of the quantification step and the overall quantification step. At least one is based on economic data processing methods that use standard deviations or deviations. For this reason, the stability of economic data against disturbances such as initial conditions can be easily and accurately quantified.
また、 他の発明は、 意思決定更新時間間隔のデータおよび単位時期間 隔のデ一夕の少なくとも一方を変化させた条件で、 将来経済データ予測 ステップは、 将来時期における将来経済デ一夕を予測する経済データ処 理方法とするようにしている。 このため、 各商品毎、 あるいは各時代毎 に異なる意思決定更新時間間隔のデータおよび単位時期間隔のデータを 考慮した正確な経済データの予測ができる。  Further, in another invention, the future economic data prediction step predicts a future economic data at a future time under a condition that at least one of data of a decision update time interval and data of a unit time interval is changed. Economic data processing method. For this reason, accurate economic data can be predicted in consideration of data of decision update time intervals and data of unit time intervals that differ for each product or each era.
また、 他の発明は、 総合定量化ステップによって得られた複数の総合 評価を内挿およびスムース化を施し、 複数商品の種類の各時期で偏微分 してゼロを与える 1つ以上の極小点を検出して、 極小点における複数商 品の組み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する最適商品売買組み 合わせ決定ステツプを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにし ている。 このため、 多種多様な商品を、 どのように組み合わせて購入、 あるいは売却したらよいかという知見を得ることができる。  Further, another invention interpolates and smoothes a plurality of comprehensive evaluations obtained by the overall quantification step, and performs partial differentiation at each time of a plurality of product types to obtain one or more minimum points that give zero. The economic data processing method further includes an optimal merchandise trading combination determination step of detecting and determining the combination of multiple products at the minimum point as the optimal trading combination. For this reason, it is possible to obtain knowledge on how to purchase or sell various products in combination.
また、 他の発明は、 総合定量化ステップが定量化した値の大きさによ つて、 経済状況の変動を予測する経済状況変動予測ステップを、 さらに 含む経済データ処理方法とするようにしている。 このため、 近い将来に おいて、 経済状況が大きく変動するか、 それとも安定な状態を維持する かという知見を得ることができる。  In another invention, the economic data processing method further includes an economic situation change prediction step of predicting a change in economic situation based on the magnitude of the value quantified in the comprehensive quantification step. For this reason, it is possible to obtain information on whether the economic situation will fluctuate significantly or remain stable in the near future.
また、 本発明は、 少なくとも、 経済データを入手していない時期とし ての将来時期における予測上の将来経済データと、 経済活動を行う経済 主体が、 過去のある時期および将来のある時期における収入と支出の不 均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意 思決定組み合わせの情報と、 ある時期以前における複数の意思決定手段 の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受付ステップと、 予測上の将 来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ設定ステップと、 予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 将来時期の将 来所定時期における複数の意思決定組み合わせを仮設定する試行行為を 1回以上行う将来仮設定意思決定組み合わせステップと、試行行為毎に、 得られた複数の将来仮設定意思決定組み合わせと、 将来所定時期以降か ら将来時期の終点である第 2将来所定時期までの時間間隔データと、 過 去における過去所定時期の初期条件とに基づいて、 将来所定時期におけ る計算上の将来経済データを複数算出し、 将来所定時期から第 2将来所 定時期までの各将来時期において、 計算上の将来経済データから各将来 時期における初期条件を算出し、 その算出した初期条件と、 将来所定時 期における複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 各将来時期そ れぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経済データ算出 ステップと、 試行行為毎に、 第 2将来所定時期における予測上の将来経 済データと、 第 2将来所定時期における複数の計算上の将来経済データ とをそれぞれ比較して、 第 2将来所定時期における予測上の将来経済デ 一夕を最も良く再現する計算上の将来経済データを導いた 1組以上の将 来仮設定意思決定組み合わせを、 将来所定時期における 1組以上の予測 上の将来意思決定組み合わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わ せ決定ステップと、 将来時期のそれぞれにおいて、 1組以上の予測上の 将来意思決定組み合わせと将来時期以前の初期条件とから算出した 1偭 以上の計算上の将来経済データと、 予測上の将来経済データとの差異の ばらつきを定量化する定量化ステップと、 将来時期毎に行った定量化し た値に基づいて、 将来所定時期から第 2将来所定時期までの総合定量化 を行う総合定量化ステップと、 総合定量化した値が最も小さくなる予測 上の将来経済データを、 将来時期における将来経済データと予測する将 来経済データ予測ステップとを含むプログラムを格納した情報記録媒体 とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプロ グラムを実行することによって、 予測上の将来経済データの推移に近い 意思決定組み合わせを得ることができ、 これによつて、 総合定量化の値 が小さく安定な予測上の将来経済データを、 将来の推移と決定できるこ とになる。 In addition, the present invention provides at least forecast future economic data at a future time as a time when economic data is not obtained, and an economic entity performing an economic activity that has a certain amount of income at a certain time in the past and a certain time in the future. Information on the decision-making combination that combines multiple decision-making tools to correct the imbalanced expenditure, and multiple decision-making tools before a certain period An information receiving step of receiving initial conditions indicating the situation of the future, a forecast future economic data setting step of setting a plurality of forecast future economic data, and a forecast future economic data as actual economic data. Future time in the future The future provisional setting decision combining step in which one or more trial actions to provisionally set a plurality of decision making combinations at a predetermined time, and the multiple future temporary setting decision combinations obtained for each trial action , Based on the time interval data from the future predetermined time to the second future predetermined time, which is the end point of the future time, and the initial conditions of the past predetermined time in the past, the calculated future economy at the predetermined time in the future. Calculate multiple data, and use the calculated future economic data in each future period from the predetermined period in the future to the second predetermined period in the future to calculate the initial A future economic data calculation step of calculating conditions and calculating future economic data for each future time based on the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision making combinations at a predetermined time in the future. For each trial, the forecast future economic data at the second predetermined time in the future is compared with the plurality of calculated future economic data at the second predetermined time in the future, and the forecast at the second predetermined time in the future One or more pairs of future provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduces the future economic data One or more predictive future decision-making combinations and future periods are determined at each future step in the future A quantification step to quantify the variability in the difference between the calculated future economic data of 1 偭 or more calculated from the previous initial conditions and the predicted future economic data, and a quantified value for each future period And a total quantification step of performing a total quantification from a predetermined time in the future to a second predetermined time in the future, and forecast future economic data in which the value of the total quantification becomes the smallest, with future economic data in the future time. General who predicts It is intended to be an information recording medium that stores a program including a conventional economic data prediction step. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is possible to obtain a decision-making combination that is close to the predicted future economic data transition, thereby reducing the value of the overall quantification. Stable and forecast future economic data can be determined as future trends.
また、 他の発明は、 情報受付ステップは、 初期条件の値または意思決 定手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして 得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理デ一夕を受け付 け可能のものとし、 攪乱処理デ一夕に基づいて、 将来時期における計算 上の将来経済データを算出する攪乱将来経済デ一夕算出ステップをさら に含み、 定量化ステップは、 将来時期のそれぞれの時期において、 攪乱 将来経済デ一夕算出ステップによって得られた計算上の攪乱将来経済デ 一夕と、 予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量化する情報 記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納さ れるプログラムを実行することによって、 意思決定組み合わせを仮設定 する試行行為を複数回行うだけの場合と比べて、 予測上の将来経済デー 夕の推移に近い、 多くの意思決定組み合わせを得ることができる。 した がって、 より正確な経済データの予測が可能となる。 また、 意思決定手 段同士の相対比率を乱数発生させる試行行為の数を抑えて、 攪乱処理を 増やすことで、 計算量を低減できる。  In another invention, the information receiving step is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process, which changes a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means. Disturbance processing data can be accepted, and further include a turbulent future economic data calculation step for calculating future economic data for the future period based on the disturbance data. The step consists of, at each of the future periods, information that quantifies the variability in the difference between the calculated perturbed future economic data obtained by the perturbed future economic data calculation step and the predicted future economic data. It is intended to be a recording medium. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, the predicted future economic data is closer to the predicted future economic data compared to the case where the trial action for temporarily setting the decision-making combination is performed only a plurality of times. Many decision combinations can be obtained. Therefore, more accurate forecasts of economic data can be made. In addition, by reducing the number of trial actions that generate random numbers for the relative ratio between the decision making means and increasing the disturbance processing, the amount of calculation can be reduced.
また、 他の発明は、 情報受付ステップは、 複数の過去時期における過 去経済データを受け付け、 過去所定時期における複数の意思決定組み合 わせを仮設定する過去仮設定意思決定組み合わせステツプと、 複数の過 去仮設定意思決定組み合わせと、 経済主体が過去仮設定意思決定組み合 わせを更新するまでの時間間隔である意思決定更新時間間隔のデータと、 意思決定更新時間間隔内を複数の単位時期に分割した単位時期間隔のデ 一夕と、 過去所定時期以前の初期条件とに基づいて、 過去所定時期にお ける計算上の経済データを複数算出し、 過去所定時期から意思決定更新 時間間隔の終点である第 2過去所定時期までの単位時期それぞれにおい て、 計算上の経済データから初期条件を算出し、 その算出した初期条件 と、 過去所定時期における複数の仮設定意思決定組み合わせとから、 単 位時期それぞれの時点における計算上の経済データを算出する過去経済 データ算出ステップと、 第 2過去所定時期における過去経済データと、 第 2過去所定時期における複数の計算上の経済データとをそれぞれ比較 して、 第 2過去所定時期における過去経済データを最も良く再現する計 算上の経済データを導いた過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定 時期における意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合わせ決定ス テツプとを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とするよう にしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実 行することによって、 過去の経済データと、 過去の所定時期における意 思決定組み合わせを、 別個に算出しなくても、 一つのユニット内におけ る算出で、 過去の経済デ一夕から意思決定組み合わせを決定し、 それに 基づいた将来の経済データを予測することができる。 In another invention, the information receiving step receives past economic data in a plurality of past periods, and temporarily sets a plurality of decision combinations in a past predetermined period. Data of the past provisional decision-making combination and data of the decision update time interval, which is the time interval until the economic agent updates the past provisional decision-making combination; Based on the data of the unit time interval divided into a plurality of unit times within the decision update time interval and the initial conditions before the past predetermined time, a plurality of calculated economic data at the past predetermined time are calculated. At each unit time from the past predetermined time to the second past predetermined time, which is the end point of the decision update time interval, the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions and the A past economic data calculation step for calculating economic data at each unit time from a plurality of temporary setting decision-making combinations; a past economic data at a second past predetermined time; and a plurality of past economic data at a second past predetermined time. The calculated economic data that best reproduces the past economic data at the second past predetermined period by comparing the calculated economic data with Past tentative decisions combination led, so that the decision combination determining scan Tetsupu determining the decision combination in the past predetermined period, and information recording medium storing a program further comprising. For this reason, by executing a program stored in this information recording medium, past economic data and a combination of decisions at a predetermined time in the past can be stored in one unit without having to calculate them separately. With this calculation, it is possible to determine a decision-making combination from past economic data and predict future economic data based on the combination.
また、 他の発明は、 複数の意思決定組み合わせの相対比率および予測 上の将来経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステ ップを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とするようにし ている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行す ることによって、 意思決定組み合わせの相対比率、 予測上の将来経済デ 一夕を手入力する必要がなく、 利用者の負担を軽減することができる。 さらに、 恣意的な入力を防止できるので、 より客観的な予測が可能とな る。 また、 他の発明は、 攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ス テツプを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とするように している。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行 することによって、 攪乱処理データを手入力する必要がなく、 利用者の 負担を軽減することができる。さらに、恣意的な入力を防止できるので、 より客観的な予測が可能となる。 Further, another invention provides an information recording medium storing a program further including a random number generation step of generating a random number for at least one of a relative ratio of a plurality of decision-making combinations and predicted future economic data. I am doing it. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combination and the predicted future economic data, thereby reducing the burden on the user. Can be. Furthermore, since arbitrary inputs can be prevented, more objective predictions can be made. In another invention, a disturbance random number generation step for generating a random number of disturbance processing data is used as an information recording medium storing a program further including the disturbance random number generation step. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is not necessary to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. Furthermore, since arbitrary inputs can be prevented, more objective predictions can be made.
また、 他の発明は、 攪乱処理の攪乱範囲を、 攪乱処理前の値に対して プラス 3 %以内またはマイナス 3 %以内の範囲とする情報記録媒体とす るようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプロダラ ムを実行することによって、 初期条件等の攪乱に対して非常識な経済デ —夕を生成する可能性が低くなる。 したがって、 より多くの経済データ の推移を設定できる。  Further, in another invention, the information recording medium is configured such that the disturbance range of the disturbance processing is within plus or minus 3% of the value before the disturbance processing. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, the possibility of generating insane economic data against disturbances such as initial conditions is reduced. Therefore, more economic data trends can be set.
また、 他の発明は、 定量化ステップおよび総合定量化ステップの内少 なくとも一方は、 標準偏差あるいは偏差を使用して算出する情報記録媒 体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプ ログラムを実行することによって、 初期条件等の攪乱に対する経済デー 夕の安定性を、 容易且つ正確に定量化できる。  In another invention, at least one of the quantification step and the overall quantification step is an information recording medium calculated using a standard deviation or a deviation. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, the stability of economic data against disturbances such as initial conditions can be easily and accurately quantified.
また、 他の発明は、 意思決定更新時間間隔のデータおよび単位時期間 隔のデータの少なくとも一方を変化させた条件で、 将来経済データ予測 ステップは、 将来時期における将来経済データを予測する情報記録媒体 とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプロ グラムを実行することによって、 各商品毎、 あるいは各時代毎に異なる 意思決定更新時間間隔のデータおよび単位時期間隔のデータを考慮した 正確な経済データの予測ができる。  Another invention provides an information recording medium for predicting future economic data at a future time, wherein at least one of data of a decision update time interval and data of a unit time interval is changed. And so on. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, accurate economic data that takes into account the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval that differ for each product or each era can be considered. Can predict.
また、 他の発明は、 総合定量化ステップによって得られた複数の総合 評価を内挿およびスムース化を施し、 複数商品の種類の各時期の値で偏 微分してゼロを与える 1つ以上の極小点を検出して、 極小点における複 数商品の組み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する最適商品売買 組み合わせ決定ステップを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録 媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納される プログラムを実行することによって、 多種多様な商品を、 どのように組 み合わせて購入、 あるいは売却したらよいかという知見を得ることがで さる。 Another invention interpolates and smoothes a plurality of comprehensive evaluations obtained in the overall quantification step, and biases the values of each type of multiple products at each time. An information record that stores a program that further includes an optimal product trading combination determination step that detects one or more minimum points that differentiate and gives zero and determines the combination of multiple products at the minimum point as the optimal trading combination. It is used as a medium. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to obtain knowledge on how to purchase or sell various kinds of products in combination.
また、 他の発明は、 総合定量化ステップが定量化した値の大きさによ つて、 経済状況の変動を予測する経済状況変動予測ステップを、 さらに 含むプログラムを格納した情報記録媒体とするようにしている。 このた め、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行することによって、 近い将来において、 経済状況が大きく変動するか、 それとも安定な状態 を維持するかという知見を得ることができる。  According to another aspect of the present invention, an information recording medium storing a program further including an economic situation change prediction step of predicting a change in economic situation based on the magnitude of the value quantified by the comprehensive quantification step is provided. ing. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to obtain information on whether the economic situation will fluctuate greatly or will remain stable in the near future.
また、 本発明は、 過去の経済データを処理する第 1コンピュータと、 その第 1コンピュータと通信網を介して接続すると共に、 将来の経済デ —夕を求める第 2コンピュータとを備え、 第 1コンピュータは、 過去所 定時期において、 経済活動を行う経済主体が過去のある時期における収 入と支出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組 み合わせた意思決定組み合わせを、 複数仮設定する過去仮設定意思決定 組み合わせ手段と、 複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 経済主体 が過去仮設定意思決定組み合わせを更新するまでの時間間隔である意思 決定更新時間間隔のデータと、 意思決定更新時間間隔内を複数の単位時 期に分割した単位時期間隔のデータと、 過去所定時期以前における複数 の意志決定手段の状況を示す初期条件とに基づいて、 過去所定時期にお ける計算上の経済データを複数算出し、 過去所定時期から意思決定更新 時間間隔の終点である第 2過去所定時期までの単位時期それぞれにおい て、 計算上の経済データから初期条件を算出し、 その算出した初期条件 と、 過去所定時期における複数の仮設定意思決定組み合わせとから、 単 位時期それぞれの時点における計算上の経済データを算出する過去経済 データ算出手段と、 第 2過去所定時期における過去経済データと、 第 2 過去所定時期における複数の計算上の経済データとをそれぞれ比較して、 第 2過去所定時期における過去経済データを最も良く再現する計算上の 経済データを導いた過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定時期に おける意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合わせ決定手段とを 備え、 第 2コンピュータは、 第 1コンピュータから送信される過去所定 時期における意思決定組み合わせを含むデ一夕と、 経済データを入手し ていない時期としての将来時期における予測上の将来経済データと、 経 済主体が、 過去のある時期あるいは将来のある時期における収入と支出 の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせ た意思決定組み合わせの情報とを受け付ける情報受付手段と、 予測上の 将来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ設定手段と、 予 測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 将来時期の将来 所定時期における複数の意思決定組み合わせを仮設定する試行行為を 1 回以上行う将来仮設定意思決定組み合わせ手段と、 試行行為毎に、 得ら れた複数の将来仮設定意思決定組み合わせと、 将来所定時期以降から将 来時期の終点である第 2将来所定時期までの時間間隔データと、 過去に おける過去所定時期の初期条件とに基づいて、 将来所定時期における計 算上の将来経済データを複数算出し、 将来所定時期から第 2将来所定時 期までの各将来時期において、 計算上の将来経済データから各将来時期 における初期条件を算出し、 その算出した初期条件と、 将来所定時期に おける複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 各将来時期それぞ れにおける計算上の将来経済データを算出する将来経済デ一夕算出手段 と、 試行行為毎に、 第 2将来所定時期における予測上の将来経済データ と、 第 2将来所定時期における複数の計算上の将来経済データとをそれ ぞれ比較して、 第 2将来所定時期における予測上の将来経済データを最 も良く再現する計算上の将来経済データを導いた 1組以上の将来仮設定 意思決定組み合わせを、 将来所定時期における 1組以上の予測上の将来 意思決定組み合わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定手 段と、 将来時期のそれぞれにおいて、 1組以上の予測上の将来意思決定 組み合わせと将来時期以前の初期条件とから算出した 1個以上の計算上 の将来経済データと、 予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定 量化する定量化手段と、 将来時期毎に行った定量化した値に基づいて、 将来所定時期から第 2将来所定時期までの総合定量化を行う総合定量化 手段と、総合定量化した値が最も小さくなる予測上の将来経済データを、 将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予測手段と を備えた経済データ処理システムとするようにしている。 The present invention also includes a first computer that processes past economic data, a second computer that is connected to the first computer via a communication network, and that obtains future economic data. In the past, a decision-making combination that combines multiple decision-making means that an economic agent performing economic activities performs in order to correct the imbalance between income and expenditure at a certain time in the past is A plurality of past provisional decision-making combination means, a plurality of past provisional decision-making combinations, and data of a decision update time interval, which is a time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination, The data of the unit time interval obtained by dividing the decision update time interval into a plurality of unit times, and the data of a plurality of decision Based on the initial condition indicating a situation, and calculates a plurality of economic data on your Keru previously calculated predetermined time, the second unit timing smell each until a predetermined past time, which is the end point of the decision update time interval from the past predetermined time Calculate the initial conditions from the calculated economic data, and calculate the calculated economic data at each unit time from the calculated initial conditions and a plurality of tentatively-set decision-making combinations in the past predetermined period. The past economic data calculation means, the past economic data at the second past predetermined period, and the plurality of calculated economic data at the second past predetermined period are respectively compared, and the past economic data at the second past predetermined period is best. The second computer is transmitted from the first computer, comprising: a decision combination at a predetermined time in the past and a decision combination determining means for determining a past provisionally determined decision combination that derives the calculated economic data to be reproduced. In the past, the data including decision-making combinations at predetermined times, and when economic data was not available Combines forecasted future economic data for all future periods with multiple decision-making measures taken by the economic entity to correct the imbalanced income and expenditure at some point in the past or at some point in the future An information receiving means for receiving information on a decision-making combination, a forecast future economic data setting means for setting a plurality of forecast future economic data, and a forecast future economic data as an actual economic data. The future of time The future provisional setting decision-making combination means for performing one or more trial actions to provisionally set a plurality of decision-making combinations at a given time, the plurality of future provisional setting decision combinations obtained for each trial action, The time interval data from the specified time in the future to the second specified time in the future, which is the end point of the future time, and the initial conditions in the past specified time in the past Based on the calculated future economic data at the specified time in the future, multiple initial economic conditions are calculated from the calculated future economic data at each future time from the specified future time to the second specified future time. Means for calculating future economic data for each future period based on the calculated initial conditions and a plurality of future provisional decision-making combinations at predetermined times in the future. For each trial, the forecast future economic data at the second predetermined time in the future is compared with a plurality of calculated future economic data at the second predetermined time in the future. One or more sets of provisional future decisions that have derived the calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data.Determine one or more predictive future decision combinations at a given time in the future. One or more calculated future economies calculated from one or more pairs of predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time for each future time period. Quantitative means for quantifying the variability of the difference between the data and the projected future economic data, and the second Comprehensive quantification means for performing comprehensive quantification up to a predetermined time in the future, and future economic data forecast means for predicting future economic data with the smallest total quantified value as future economic data at the future time Economic data processing system.
このため、 第 2コンピュータは、 インターネット通信網に代表される 通信網を介して、 第 1コンピュータから送信される過去所定時期におけ る意思決定組み合わせを含むデ一夕を受け取る。 その後、 第 2コンビュ 一夕は、 予測上の将来経済データの推移に近い意思決定組み合わせを算 出し、 総合定量化の値が小さく安定な予測上の将来経済デ一夕を、 将来 の推移と決定する。このように、将来の経済予測を行う計算プロセスを、 通信網を介して分散するコンピュータに分担させることにより、 各コン ピュー夕の処理を軽減できる。 したがって、 第 1コンピュータをホスト コンピュータとし、 第 2コンピュータをクライアント端末とすると、 次 のようなシステムを構築できる。 過去のデ一夕を集めてきて、 将来の経 済予測をするための前処理をホストコンピュータで行う。 次に、 そのデ 一夕をインターネット通信網を経由して、 各クライアント端末に送信す る。 各クライアント端末は、 送信されたデ一夕から、 将来予測を行うた めの最終的な計算を行う。 For this reason, the second computer receives the data including the decision-making combination at the past predetermined time transmitted from the first computer via the communication network represented by the Internet communication network. After that, the second convenience store calculates a combination of decision making that is close to the forecasted future economic data, and determines the stable forecasted future economic data that has a small overall quantification value and is the future trend. I do. In this way, the processing of each computer can be reduced by sharing the calculation process for making future economic forecasts to computers distributed via a communication network. Therefore, if the first computer is a host computer and the second computer is a client terminal, the following system can be constructed. The host computer collects past data and performs preprocessing to predict the future economy. Next, the data is transmitted to each client terminal via the Internet communication network. You. Each client terminal performs the final calculation for future prediction from the transmitted data.
また、 本発明は、 将来経済データを予測するために必要な情報を受け 付ける情報受付手段と、 複数設定した予測上の将来経済データを実際の 経済データとみなして、 将来所定時期から将来時期の終点までの各将来 時期において算出した複数の計算上の将来経済デ一夕から求めた、 各将 来時期における意思決定手段の状況を示す初期条件と、 複数の将来の意 思決定組み合わせを仮設定した将来仮設定意思決定組み合わせとから、 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経 済データ算出手段と、 将来時期の終点における予測上の将来経済データ と、終点における複数の計算上の将来経済データとをそれぞれ比較して、 終点における予測上の将来経済データを最も良く再現する計算上の将来 経済データを導いた 1組以上の将来仮設定意思決定組み合わせを、 将来 所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと決定す る予測上の将来意思決定組み合わせ決定手段と、 将来時期のそれぞれに おいて、 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと将来時期以前の 初期条件とから算出した 1個以上の計算上の将来経済データと、 予測上 の将来経済データとの差異のばらつきを定量化する定量化手段と、 将来 時期毎に行った定量化した値に基づいて、 将来所定時期から終点までの 総合定量化を行う総合定量化手段と、 総合定量化した値が最も小さくな る予測上の将来経済データを、 将来時期における将来経済データと予測 する将来経済データ予測手段とを備えた経済データ処理装置とするよう にしている。  Further, the present invention provides an information receiving means for receiving information necessary for predicting future economic data, and a plurality of predicted future economic data which are regarded as actual economic data, and a predetermined future time to a future time. Temporary setting of initial conditions indicating the status of decision-making means at each future time and multiple future decision-making combinations obtained from multiple calculated future economic data calculated at each future time until the end point Future economic data calculation means for calculating future economic data for each future period from the tentatively determined future decision-making combination, future economic data for the forecast at the end of the future period, and multiple calculations at the end point Calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data at the endpoint One or more sets of provisional future decision-making combinations are determined as one or more sets of predicted future decision-making combinations at a predetermined time in the future, and Quantifies the variability between one or more calculated future economic data calculated from one or more predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time and the predicted future economic data A quantification means, a comprehensive quantification means for performing a comprehensive quantification from a predetermined time in the future to an end point based on the quantified value performed for each future time period, and a prediction method in which the total quantified value becomes the smallest. The future economic data is designed to be an economic data processing device equipped with future economic data prediction means for predicting future economic data at a future time.
また、 本発明は、 将来経済データを予測するために必要な情報を受け 付ける情報受付ステップと、 複数設定した予測上の将来経済デ一夕を実 際の経済データとみなして、 将来所定時期から将来時期の終点までの各 将来時期において算出した複数の計算上の将来経済データから求めた、 各将来時期における意思決定手段の状況を示す初期条件と、 複数の将来 の意思決定組み合わせを仮設定した将来仮設定意思決定組み合わせとか ら、 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将 来経済データ算出ステップと、 将来時期の終点における予測上の将来経 済データと、 終点における複数の計算上の将来経済データとをそれぞれ 比較して、 終点における予測上の将来経済デ一夕を最も良く再現する計 算上の将来経済データを導いた 1組以上の将来仮設定意思決定組み合わ せを、 将来所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わ せと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定ステップと、 将来時 期のそれぞれにおいて、 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと 将来時期以前の初期条件とから算出した 1個以上の計算上の将来経済デ 一夕と、 予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量化する定量 化ステップと、 将来時期毎に行った定量化した値に基づいて、 将来所定 時期から終点までの総合定量化を行う総合定量化ステップと、 総合定量 化した値が最も小さくなる予測上の将来経済データを、 将来時期におけ る将来経済データと予測する将来経済データ予測ステップとを含む経済 データ処理方法とするようにしている。 Further, the present invention provides an information receiving step for receiving information necessary for predicting future economic data, and a plurality of predicted future economic data that are regarded as actual economic data, and starting from a predetermined time in the future. Each until the end of the future Initial conditions indicating the status of decision-making means at each future time, obtained from multiple calculated future economic data calculated at a future time, and future tentatively-set decision-making combinations in which multiple future decision-making combinations are provisionally set. The future economic data calculation step for calculating the calculated future economic data at each future time, the predicted future economic data at the end of the future time, and the plurality of calculated future economic data at the end. One or more future provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduced the predicted future economic data at the end point, The future decision making combination and the future decision making combination decision step, and the future time The difference between one or more calculated future economic data calculated from one or more predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time and the predicted future economic data A quantification step for quantification, and a total quantification step for performing total quantification from a predetermined time in the future to an end point based on the quantified value performed for each future time, and a prediction that the total quantified value will be the smallest. The above-mentioned future economic data is to be an economic data processing method including a future economic data at a future time and a future economic data forecasting step for forecasting.
さらに、 本発明は、 将来経済データを予測するために必要な情報を受 け付ける情報受付ステップと、 複数設定した予測上の将来経済デ一夕を 実際の経済データとみなして、 将来所定時期から将来時期の終点までの 各将来時期において算出した複数の計算上の将来経済データから求めた、 各将来時期における意思決定手段の状況を示す初期条件と、 複数の将来 の意思決定組み合わせを仮設定した将来仮設定意思決定組み合わせとか ら、 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将 来経済データ算出ステップと、 将来時期の終点における予測上の将来経 済データと、 終点における複数の計算上の将来経済データとをそれぞれ 比較して、 終点における予測上の将来経済データを最も良く再現する計 算上の将来経済データを導いた 1組以上の将来仮設定意思決定組み合わ せを、 将来所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わ せと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定ステップと、 将来時 期のそれぞれにおいて、 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと 将来時期以前の初期条件とから算出した 1個以上の計算上の将来経済デ 一夕と、 予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量化する定量 化ステップと、 将来時期毎に行った定量化した値に基づいて、 将来所定 時期から終点までの総合定量化を行う総合定量化ステップと、 総合定量 化した値が最も小さくなる予測上の将来経済データを、 将来時期におけ る将来経済データと予測する将来経済データ予測ステップとを含むプロ グラムを格納した情報記録媒体とするようにしている。 Further, the present invention provides an information receiving step for receiving information necessary for predicting future economic data, and a process in which a plurality of predicted future economic data are regarded as actual economic data, and from a predetermined time in the future, Provisionally set initial conditions indicating the status of decision-making means at each future period and multiple future decision-making combinations obtained from multiple calculated future economic data calculated at each future period up to the end of the future period A future economic data calculation step of calculating calculated future economic data at each future time from the provisional future decision-making combination, and a predicted future economic data at the end of the future time. One or more sets of future economic data that best represent the predicted future economic data at the endpoint by comparing the final data with the calculated future economic data at the endpoint. One or more predictive future decision-making combinations at a given time in the future and one or more predictive future decision-making combination determining steps, and one or more predictive future decision-making combinations at each future time One or more calculated future economic data calculated from future decision-making combinations and initial conditions prior to the future time; a quantification step for quantifying the variability of differences from the predicted future economic data; A comprehensive quantification step of performing a comprehensive quantification from a predetermined time in the future to an end point based on the quantified value performed for each future time, and The future economic data on Kunar prediction, so that the information recording medium storing a program including the future economic data prediction predicting a future economic data that put the future time.
このため、 かかる装置、 方法または情報記録媒体を用いることによつ て、 予測上の将来経済データの設定および意思決定組み合わせを仮設定 する試行行為を別の装置で行わせて、 得られたデータから将来経済デー 夕の算出以降の処理を行うだけで、 予測上の将来経済データの推移に近 い意思決定組み合わせを得ることができる。  For this reason, by using such a device, method, or information recording medium, it is possible to set a forecast future economic data and to perform a trial action for provisionally setting a decision-making combination by another device, and obtain the data obtained. Therefore, by simply performing the processing after the calculation of future economic data, it is possible to obtain a decision-making combination that is close to the predicted future economic data.
また、 本発明は、 経済データを入手可能な過去の時期における予測上 の過去経済データと、 経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期にお ける収入と支出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手 段を組み合わせた意思決定組み合わせの情報と、 過去のある時期以前に おける複数の意思決定手段の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受 付手段と、 予測上の過去経済データを複数設定する予測上の過去経済デ —夕設定手段と、 予測上の過去経済データを実際の経済データとみなし て、 過去の時期の過去所定時期における複数の意思決定組み合わせを仮 設定する試行行為を 1回以上行う過去仮設定意思決定組み合わせ手段と, 試行行為毎に、 得られた複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 過去 所定時期以降から過去の時期の終点である第 2過去所定時期までの時間 間隔データと、 過去所定時期の初期条件とに基づいて、 過去所定時期に おける計算上の過去経済データを複数算出し、 過去所定時期から第 2過 去所定時期までの各過去の時期において、 計算上の過去経済データから 各過去の時期における初期条件を算出し、 その算出した初期条件と、 過 去所定時期における複数の過去仮設定意思決定組み合わせとから、 各過 去の時期それぞれにおける計算上の過去経済データを算出する過去経済 デ一夕算出手段と、 試行行為毎に、 第 2過去所定時期における予測上の 過去経済データと、 第 2過去所定時期における複数の計算上の過去経済 データとをそれぞれ比較して、 第 2過去所定時期における予測上の過去 経済データを最も良く再現する計算上の過去経済データを導いた 1組以 上の過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定時期における 1組以上 の予測上の過去意思決定組み合わせと決定する予測上の過去意思決定組 み合わせ決定手段と、 過去の時期のそれぞれにおいて、 1組以上の予測 上の過去意思決定組み合わせと過去の時期以前の初期条件とから算出し た 1個以上の計算上の過去経済データと、 予測上の過去経済データとの 差異のばらつきを定量化する定量化手段と、 過去の時期毎に行った定量 化した値に基づいて、 過去所定時期から第 2過去所定時期までの総合定 量化を行う総合定量化手段と、 総合定量化した値が最も小さくなる予測 上の過去経済デ一夕を、 過去の時期における理想的な過去経済データと 予測する過去経済データ予測手段とを備えた経済データ処理装置とする ようにしている。 The present invention also provides a method for correcting economic imbalances in income and expenditure in a certain period in the past, in which predicted economic data in the past period when economic data is available and economic agents performing economic activities are corrected. Information receiving means for receiving information on a combination of decision-making methods that combine multiple decision-making means to be performed, and initial conditions indicating the status of a plurality of decision-making means before a certain period in the past; Forecasting past economic data that sets multiple economic data—Estimated past economic data is regarded as actual economic data, and a plurality of decision-making combinations in the past predetermined period in the past are temporarily determined. A past provisional setting decision-making combination means for performing at least one trial action, a plurality of past provisional setting decision combinations obtained for each trial action, and a second Based on the time interval data up to the predetermined time in the past and the initial conditions at the predetermined time in the past, a plurality of calculated past economic data at the predetermined time in the past are calculated, and each of the economic data from the predetermined time in the past to the second predetermined time in the past is calculated. In the past period, the initial conditions in each past period are calculated from the calculated past economic data, and each of the past conditions is calculated based on the calculated initial conditions and a plurality of past provisional decision-making combinations in the past predetermined period. Past economic data for calculating past economic data for each period, and means for calculating past economic data for each trial , A set of calculated historical economic data that best reproduces the predicted historical economic data at the second predetermined past time by comparing each of the calculated historical economic data at the second past predetermined time. The above-mentioned past provisional decision-making combination is determined by one or more sets of predicted past decision-making combinations at a predetermined time in the past, and a means for determining a past decision-making combination in the past. Quantify the variability of the difference between one or more calculated historical economic data calculated from more than one pair of predicted past decision-making combinations and initial conditions before the past period and the predicted historical economic data A quantification means, an overall quantification means for performing an overall quantification from a predetermined time in the past to a second predetermined time in the past based on the quantified values performed in each past time, and The forecast past economic data at which the quantified value becomes the smallest is set as an economic data processing device including ideal past economic data in the past period and past economic data prediction means for predicting the past economic data.
このため、 総合定量化した値が最も小さくなる予測上の過去経済デ一 夕と、 実際の過去経済データとを比較して、 過去において各経済主体が 行った経済状況への対応が適切であつたか否かを判断することができる < また、 過去の経済状況の対応において、 どの時点でのどの対応が悪かつ たのか、 あるいはどの時点でのどの対応が良かったのかを把握すること ができる。 For this reason, by comparing the forecasted past economic data, when the value of the overall quantification becomes the smallest, with actual past economic data, each economic agent in the past It is possible to judge whether the response to the economic situation was appropriate or not <Also, in response to the past economic situation, at what point in time what response was bad or at what point Can be grasped whether or not it was good.
また、 ここでいう予測上の過去経済データは、 現実の経済データをも 含む。 例えば、 予測上の過去経済データとして、 現実の公定歩合を使用 し、 他の経済データについてはランダムに発生させた値を使い、 多数の 仮想経済データの組ごとに、 ばらつきの度合いを算出することもできる。 その結果、 その極小値に注目し、 現実の公定歩合以外の公定歩合を用い た仮想シナリオによる極小値と比較することができる。 さらには、 極小 値ではなく、 安定度の平均を比較することもできる。  In addition, the forecast historical economic data referred to here includes actual economic data. For example, use the actual official discount rate as the forecasted past economic data, and use randomly generated values for other economic data, and calculate the degree of variation for each set of many virtual economic data. Can also. As a result, it is possible to pay attention to the minimum value and compare it with the minimum value of a virtual scenario using an official discount rate other than the actual official discount rate. Furthermore, it is possible to compare the average of stability instead of the minimum value.
また、 他の発明は、 情報受付手段は、 初期条件の値または意思決定手 段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け可能 のものとし、 攪乱処理デ一夕に基づいて、 過去の時期における計算上の 過去経済データを算出する攪乱過去経済データ算出手段をさらに備え、 定量化手段は、 過去の時期のそれぞれの時期において、 攪乱過去経済デ 一夕算出手段によって得られた計算上の攪乱過去経済データと、 予測上 の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する経済データ処理装置 とするようにしている。 このため、 意思決定組み合わせを仮設定する試 行行為を複数回行うだけの場合と比べて、 多くの意思決定組み合わせを 得ることができる。 したがって、 より正確な過去経済データの解析が可 能となる。 また、 意思決定手段同士の相対比率を乱数発生させる試行行 為の数を抑えて、 攪乱処理を増やすことで、 計算量を低減できる。  Further, in another invention, the information receiving means is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process, which changes a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means. Disturbed data is acceptable, and based on the disturbance data, further provided is a disturbed past economic data calculating means for calculating the calculated past economic data at a past time, and the quantifying means is a past time. In each period, the economic data processor that quantifies the variation in the difference between the calculated disturbed past economic data obtained by the disturbed past economic data overnight calculation means and the predicted past economic data will be used. ing. For this reason, more decision-making combinations can be obtained than in the case where the trial action for temporarily setting the decision-making combinations is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate analysis of historical economic data becomes possible. Also, by reducing the number of trial operations for generating random numbers for the relative ratio between the decision making means and increasing the disturbance processing, the amount of calculation can be reduced.
また、 他の発明は、 複数の意思決定組み合わせの相対比率および予測 上の過去経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生手段 をさらに備えた経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 意思決定組み合わせの相対比率、 予測上の過去経済データを手入力する 必要がなく、 利用者の負担を軽減することができる。 さらに、 恣意的な 入力を防止できるので、 より客観的な解析が可能となる。 Another invention is a random number generating means for generating a random number of at least one of a relative ratio of a plurality of decision-making combinations and predicted past economic data. The economic data processing device further includes Therefore, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the historical economic data in the forecast, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
また、 他の発明は、 攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生手 段をさらに備えた経済データ処理装置とするようにしている。 このため、 攪乱処理データを手入力する必要がなく、 利用者の負担を軽減すること ができる。 さらに、 恣意的な入力を防止できるので、 より客観的な解析 が可能となる。  Further, another invention is directed to an economic data processing apparatus further provided with a means for generating a random number for generating random numbers of the disturbance processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
また、 他の発明は、 攪乱処理の攪乱範囲を、 攪乱処理前の値に対して プラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲またはマイナス 0 . 0 1〜 マイナス 1 0 %以内の範囲とする経済データ処理装置とするようにして いる。 このため、 経済の安定度に応じた攪乱処理を行うことができる。 すなわち、 経済が安定している時期には、 攪乱処理前の値に対してブラ ス 1 0 %あるいはマイナス 1 0 %まで大きく攪乱させてみる。 また、 経 済が不安定な時期には、 プラス 0 . 0 1 %あるいはマイナス 0 . 0 1 % の小さい範囲での攪乱をさせてみる。 これによつて、 適切な攪乱処理を 行うことができる。  Further, in another invention, the disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a range of minus 0.01 to minus 10% with respect to the value before the disturbance processing. Economic data processing equipment. For this reason, it is possible to perform disturbance processing according to the degree of economic stability. In other words, when the economy is stable, try to disperse the value before the disturbance process to 10% or minus 10%. Also, during times of economic instability, try to disturb in a small range of + 0.01% or -0.01%. As a result, appropriate disturbance processing can be performed.
また、 本発明は、 経済データを入手可能な過去の時期における予測上 の過去経済データと、 経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期にお ける収入と支出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手 段を組み合わせた意思決定組み合わせの情報と、 過去のある時期以前に おける複数の意思決定手段の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受 付ステップと、 予測上の過去経済データを複数設定する予測上の過去経 済データ設定ステップと、 予測上の過去経済データを実際の経済データ とみなして、 過去の時期の過去所定時期における複数の意思決定組み合 わせを仮設定する試行行為を 1回以上行う過去仮設定意思決定組み合わ せステップと、 試行行為毎に、 得られた複数の過去仮設定意思決定組み 合わせと、 過去所定時期以降から過去の時期の終点である第 2過去所定 時期までの時間間隔データと、 過去所定時期の上記初期条件とに基づい て、 過去所定時期における計算上の過去経済データを複数算出し、 過去 所定時期から第 2過去所定時期までの各過去の時期において、 計算上の 過去経済データから各過去の時期における初期条件を算出し、 その算出 した初期条件と、 過去所定時期における複数の過去仮設定意思決定組み 合わせとから、 各過去の時期それぞれにおける計算上の過去経済データ を算出する過去経済デ一夕算出ステップと、 試行行為毎に、 第 2過去所 定時期における予測上の過去経済デ一夕と、 第 2過去所定時期における 複数の計算上の過去経済データとをそれぞれ比較して、 第 2過去所定時 期における予測上の過去経済データを最も良く再現する計算上の過去経 済データを導いた 1組以上の過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所 定時期における 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと決定する 予測上の過去意思決定組み合わせ決定ステップと、 過去の時期のそれぞ れにおいて、 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと過去の時期 以前の初期条件とから算出した 1個以上の計算上の過去経済データと、 予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する定量化ステツ プと、 過去の時期毎に行った定量化した値に基づいて、 過去所定時期か ら第 2過去所定時期までの総合定量化を行う総合定量化ステップと、 総 合定量化した値が最も小さくなる予測上の過去経済データを、 過去の時 期における理想的な過去経済データと予測する過去経済データ予測ステ ップとを含む経済データ処理方法とするようにしている。 The present invention also provides a method for correcting economic imbalances in income and expenditure in a certain period in the past, in which predicted economic data in the past period when economic data is available and economic agents performing economic activities are corrected. An information receiving step for receiving information on a combination of decision making methods that combine the plurality of decision making means and initial conditions indicating the status of a plurality of decision making means before a certain time in the past; Forecasting past economic data setting step to set a plurality of economic data A past provisional setting decision-making combination step in which the trial action to provisionally set the setting is performed at least once, and a plurality of past provisional setting decision-making combinations obtained for each trial action. Based on the time interval data up to the second past predetermined time, which is the end point, and the above initial conditions at the past predetermined time, a plurality of calculated past economic data at the past predetermined time are calculated, and the second past predetermined time from the past predetermined time is calculated. In each past period up to the current period, the initial conditions in each past period are calculated from the calculated past economic data, and from the calculated initial conditions and a combination of a plurality of past provisional decision-making decisions in the past predetermined period, A past economic data overnight calculation step for calculating past economic data at each past time, and for each trial action, A calculation that best reproduces the predicted past economic data at the second past specified period by comparing the measured past economic data overnight with a plurality of calculated past economic data at the second past specified period. One or more sets of past provisional decision-making combinations that led to the above past economic data are determined as at least one set of predicted past decision-making combinations at the past specified time. , At each past period, one or more calculated past economic data calculated from at least one set of predicted past decision making combinations and initial conditions before the past period, and the predicted past economy Based on the quantification step for quantifying the variance of the difference from the data and the quantified value for each past period, comprehensive quantification from the past specified period to the second specified period An economy that includes a comprehensive quantification step to be performed, and a past economic data forecasting step in which forecasted historical economic data that minimizes the total quantified value and ideal historical economic data in the past period are predicted. The data processing method is used.
このため、 総合定量化した値が最も小さくなる予測上の過去経済デ一 夕と、 実際の過去経済データとを比較して、 過去において各経済主体が 行った経済状況への対応が適切であつたか否かを判断することができる, また、 過去の経済状況の対応において、 どの時点でのどの対応が悪かつ たのか、 あるいはどの時点でのどの対応が良かったのかを把握すること ができる。 For this reason, by comparing the forecasted past economic data, when the value of the overall quantification becomes the smallest, with actual past economic data, each economic agent in the past It is possible to judge whether the response to the economic situation was appropriate or not.In response to the past economic situation, at what point in time what response was bad or at what point in time Can be grasped whether or not it was good.
また、 ここでいう予測上の過去経済データは、 現実の経済データをも 含む。 例えば、 予測上の過去経済データとして、 現実の公定歩合を使用 し、 他の経済データについてはランダムに発生させた値を使い、 多数の 仮想経済データの組ごとに、 ばらつきの度合いを算出することもできる。 その結果、 その極小値に注目し、 現実の公定歩合以外の公定歩合を用い た仮想シナリオによる極小値と比較することができる。 さらには、 極小 値ではなく、 安定度の平均を比較することもできる。  In addition, the forecast historical economic data referred to here includes actual economic data. For example, use the actual official discount rate as the forecasted past economic data, and use randomly generated values for other economic data, and calculate the degree of variation for each set of many virtual economic data. Can also. As a result, it is possible to pay attention to the minimum value and compare it with the minimum value of a virtual scenario using an official discount rate other than the actual official discount rate. Furthermore, it is possible to compare the average of stability instead of the minimum value.
また、 他の発明は、 情報受付ステップを初期条件の値または意思決定 手段同士の相対比率を変化させる、 °少なくとも 1回の攪乱処理をして得 た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け 可能のものとし、 攪乱処理デ一夕に基づいて、 過去の時期における計算 上の過去経済データを算出する攪乱過去経済データ算出ステップをさら に含み、 定量化ステップは、 過去の時期のそれぞれの時期において、 攪 乱過去経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱過去経済 データと、 予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する経 済データ処理方法とするようにしている。 このため、 意思決定組み合わ せを仮設定する試行行為を複数回行うだけの場合と比べて、 多くの意思 決定組み合わせを得ることができる。 したがって、 より正確な過去経済 データの解析が可能となる。 また、 意思決定手段同士の相対比率を乱数 発生させる試行行為の数を抑えて、 攪乱処理を増やすことで、 計算量を 低減できる。  In another invention, the information receiving step changes the value of the initial condition or the relative ratio between the decision making means. ° The disturbance obtained by performing at least one disturbance process is the disturbance initial condition or the disturbance relative ratio. Processing data is acceptable, and further includes a disturbed past economic data calculating step of calculating calculated past economic data at a past time based on the disturbance processing data, and the quantifying step is performed in the past. In each period, the economic data processing method quantifies the variation in the difference between the calculated historical economic data obtained by the historical economic data calculation step and the predicted historical economic data. ing. For this reason, more decision-making combinations can be obtained than in the case where the trial action for temporarily setting the decision-making combinations is performed only a plurality of times. Therefore, more accurate analysis of historical economic data becomes possible. In addition, by reducing the number of trial actions that generate random numbers for the relative ratio between the decision making means and increasing the disturbance processing, the amount of calculation can be reduced.
また、 他の発明は、 複数の意思決定組み合わせの相対比率および予測 上の過去経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステ ップを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにしている。 このた め、 意思決定組み合わせの相対比率、 予測上の過去経済データを手入力 する必要がなく、 利用者の負担を軽減することができる。 さらに、 恣意 的な入力を防止できるので、 より客観的な解析が可能となる。 Other inventions relate to the relative ratio and prediction of multiple The economic data processing method further includes a random number generation step that generates a random number for at least one of the above past economic data. For this reason, there is no need to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the predicted past economic data, and the burden on users can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
また、 他の発明は、 攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ス テツプを、 さらに含む経済データ処理方法とするようにしている。 この ため、 攪乱処理データを手入力する必要がなく、 利用者の負担を軽減す ることができる。 さらに、 恣意的な入力を防止できるので、 より客観的 な解析が可能となる。  In another invention, the economic data processing method further includes a disturbance random number generation step for generating a random number of the disturbance processing data. Therefore, there is no need to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
また、 他の発明は、 攪乱処理の攪乱範囲を、 攪乱処理前の値に対して プラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲またはマイナス 0 . 0 1〜 マイナス 1 0 %以内の範囲とする経済データ処理方法とするようにして いる。 このため、 経済の安定度に応じた攪乱処理を行うことができる。 すなわち、 経済が安定している時期には、 攪乱処理前の値に対してブラ ス 1 0 %あるいはマイナス 1 0 %まで大きく攪乱させてみる。 また、 経 済が不安定な時期には、 プラス 0 . 0 1 %あるいはマイナス 0 . 0 1 % の小さい範囲での攪乱をさせてみる。 これによつて、 適切な攪乱処理を 行うことができる。  Further, in another invention, the disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a range of minus 0.01 to minus 10% with respect to the value before the disturbance processing. Economic data processing method. For this reason, it is possible to perform disturbance processing according to the degree of economic stability. In other words, when the economy is stable, try to disperse the value before the disturbance process to 10% or minus 10%. Also, during times of economic instability, try to disturb in a small range of + 0.01% or -0.01%. As a result, appropriate disturbance processing can be performed.
また、 本発明は、 経済データを入手可能な過去の時期における予測上 の過去経済デ一夕と、 経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期にお ける収入と支出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手 段を組み合わせた意思決定組み合わせの情報と、 過去のある時期以前に おける複数の意思決定手段の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受 付ステップと、 予測上の過去経済データを複数設定する予測上の過去経 済データ設定ステップと、 予測上の過去経済データを実際の経済データ とみなして、 過去の時期の過去所定時期における複数の意思決定組み合 わせを仮設定する試行行為を 1回以上行う過去仮設定意思決定組み合わ せステップと、 試行行為毎に、 得られた複数の過去仮設定意思決定組み 合わせと、 過去所定時期以降から過去の時期の終点である第 2過去所定 時期までの時間間隔データと、 過去所定時期の初期条件とに基づいて、 過去所定時期における計算上の過去経済データを複数算出し、 過去所定 時期から第 2過去所定時期までの各過去の時期において、 計算上の過去 経済データから各過去の時期における初期条件を算出し、 その算出した 初期条件と、 過去所定時期における複数の過去仮設定意思決定組み合わ せとから、 各過去の時期それぞれにおける計算上の過去経済デ一夕を算 出する過去経済データ算出ステップと、 試行行為毎に、 第 2過去所定時 期における予測上の過去経済デ一夕と、 第 2過去所定時期における複数 の計算上の過去経済データとをそれぞれ比較して、 第 2過去所定時期に おける予測上の過去経済データを最も良く再現する計算上の過去経済デ 一夕を導いた 1組以上の過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定時 期における 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと決定する予測 上の過去意思決定組み合わせ決定ステツプと、 過去の時期のそれぞれに おいて、 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと過去の時期以前 の初期条件とから算出した 1個以上の計算上の過去経済データと、 予測 上の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する定量化ステップと、 過去の時期毎に行った定量化した値に基づいて、 過去所定時期から第 2 過去所定時期までの総合定量化を行う総合定量化ステップと、 総合定量 化した値が最も小さくなる予測上の過去経済データを、 過去の時期にお ける理想的な過去経済データと予測する過去経済データ予測ステップと を含むプログラムを格納した情報記録媒体とするようにしている。 In addition, the present invention relates to a forecast of past economic events in the past period when economic data is available, and a situation in which an economic entity conducting economic activity has an imbalanced income and expenditure in a past period. An information receiving step for receiving information on a decision-making combination combining a plurality of decision-making means to be remedied and initial conditions indicating the status of a plurality of decision-making means before a certain period in the past; Steps to set multiple past economic data for forecasting past economic data In the past, a provisional setting decision-making combination step in which one or more trial actions for provisionally setting a plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the past are performed, and a plurality of obtained Based on the past provisional decision-making combination, the time interval data from the past predetermined time to the second past predetermined time that is the end point of the past time, and the initial conditions of the past predetermined time, the calculation at the past predetermined time Of the past economic data from the specified past time to the second past specified time, the initial conditions at each past time are calculated from the calculated past economic data, and the calculated initial conditions and The past economy, which calculates the calculated past economic data for each past period from a plurality of past provisional decision-making combinations at the past predetermined period Data calculation step and, for each trial, comparing the predicted past economic data at the second past predetermined time with a plurality of calculated past economic data at the second past predetermined time. (2) One or more sets of past provisional decision-making combinations that led to a calculated past economic data that best reproduces the predicted past economic data at the past prescribed time The past past decision combinations and the predicted past decision making combination decision step, and at each of the past periods, from one or more predicted past decision combinations and the initial conditions before the past period A quantification step for quantifying the variability of the difference between the calculated one or more calculated historical economic data and the predicted historical economic data, and a quantified value for each past period An overall quantification step of performing a comprehensive quantification from the past specified time to the second past specified time based on An information recording medium that stores a program including the past economic data and a past economic data prediction step for prediction is provided.
このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行すること によって、 総合定量化した値が最も小さくなる予測上の過去経済データ と、 実際の過去経済データとを比較して、 過去において各経済主体が行 つた経済状況への対応が適切であつたか否かを判断することができる。 また、 過去の経済状況の対応において、 どの時点でのどの対応が悪かつ たのか、 あるいはどの時点でのどの対応が良かったのかを把握すること ができる。 Therefore, it is necessary to execute the program stored in the information recording medium. By comparing predicted historical economic data with the smallest total quantified value to actual historical economic data, whether or not the response to the economic situation performed by each economic entity in the past was appropriate Can be determined. In addition, in response to past economic conditions, it is possible to understand at what point in time what response was bad, or at what point which response was good.
また、 ここでいう予測上の過去経済データは、 現実の経済データをも 含む。 例えば、 予測上の過去経済データとして、 現実の公定歩合を使用 し、 他の経済データについてはランダムに発生させた値を使い、 多数の 仮想経済デ一夕の組ごとに、 ばらつきの度合いを算出することもできる。 その結果、 その極小値に注目し、 現実の公定歩合以外の公定歩合を用い た仮想シナリオによる極小値と比較することができる。 さらには、 極小 値ではなく、 安定度の平均を比較することもできる。  In addition, the forecast historical economic data referred to here includes actual economic data. For example, using the actual official discount rate as the forecasted past economic data, and using randomly generated values for other economic data, calculate the degree of variation for each group of many virtual economic data You can also. As a result, it is possible to pay attention to the minimum value and compare it with the minimum value of a virtual scenario using an official discount rate other than the actual official discount rate. Furthermore, it is possible to compare the average of stability instead of the minimum value.
また、 他の発明は、 情報受付ステップを、 初期条件の値または意思決 定手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして 得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付 け可能のものとし、 攪乱処理データに基づいて、 過去の時期における計 算上の過去経済デ一夕を算出する攪乱過去経済データ算出ステップをさ らに含み、 定量化ステップは、 過去の時期のそれぞれの時期において、 攪乱過去経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱過去経 済データと、 予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する 情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格 納されるプログラムを実行することによって、 意思決定組み合わせを仮 設定する試行行為を複数回行うだけの場合と比べて、 多くの意思決定組 み合わせを得ることができる。 したがって、 より正確な過去経済データ の解析が可能となる。 また、 意思決定手段同士の相対比率を乱数発生さ せる試行行為の数を抑えて、 攪乱処理を増やすことで、 計算量を低減で さる。 Further, another invention is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance processing, wherein the information receiving step changes a value of an initial condition or a relative ratio between decision making means. Disturbed data can be accepted, and a further step of calculating disturbed past economic data based on the disturbed data is used to calculate the calculated past economic data for past periods. Is an information recording medium that quantifies, at each of the past periods, the variation in the difference between the calculated disturbed past economic data obtained by the disturbed past economic data calculation step and the predicted past economic data. I am trying to do it. For this reason, by executing the program stored in this information recording medium, it is possible to obtain a larger number of decision-making combinations than in the case where a trial action for temporarily setting a decision-making combination is performed only a plurality of times. it can. Therefore, more accurate analysis of past economic data becomes possible. Also, the relative ratio between the decision-making means is generated by random numbers. By reducing the number of trial actions to be performed and increasing the disturbance processing, the amount of computation can be reduced.
また、 他の発明は、 複数の意思決定組み合わせの相対比率および予測 上の過去経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステ ップを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とするようにし ている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行す ることによって、 意思決定組み合わせの相対比率、 予測上の過去経済デ 一夕を手入力する必要がなく、 利用者の負担を軽減することができる。 さらに、 恣意的な入力を防止できるので、 より客観的な解析が可能とな る。  Another invention provides an information recording medium storing a program further including a random number generation step of generating a random number for at least one of relative ratios of a plurality of decision-making combinations and predicted past economic data. I am doing it. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is not necessary to manually input the relative ratio of the decision-making combinations and the past economic data in the forecast, thereby reducing the burden on the user. Can be. In addition, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis is possible.
また、 他の発明は、 攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ス テツプを、 さらに含むプログラムを格納した情報記録媒体とするように している。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行 することによって、 攪乱処理データを手入力する必要がなく、 利用者の 負担を軽減することができる。さらに、恣意的な入力を防止できるので、 より客観的な解析が可能となる。  In another invention, an information recording medium storing a program further including a disturbance random number generation step for generating a random number of the disturbance processing data is stored. Therefore, by executing the program stored in the information recording medium, it is not necessary to manually input the disturbance processing data, and the burden on the user can be reduced. Furthermore, since arbitrary input can be prevented, more objective analysis becomes possible.
また、 他の発明は、 攪乱処理の攪乱範囲を、 攪乱処理前の値に対して プラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲またはマイナス 0 . 0 1〜 マイナス 1 0 %以内の範囲とする情報記録媒体とするようにしている。 このため、 この情報記録媒体に格納されるプログラムを実行することに よって、経済の安定度に応じた攪乱処理を行うことができる。すなわち、 経済が安定している時期には、 攪乱処理前の値に対してプラス 1 0 %あ るいはマイナス 1 0 %まで大きく攪乱させてみる。 また、 経済が不安定 な時期には、 プラス 0 . 0 1 %あるいはマイナス 0 . 0 1 %の小さい範 囲での攪乱をさせてみる。 これによつて、 適切な攪乱処理を行うことが できる。 図面の簡単な説明 Further, in another invention, the disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a range of minus 0.01 to minus 10% with respect to the value before the disturbance processing. Information recording medium. For this reason, by executing the program stored in the information recording medium, it is possible to perform a disturbance process according to the degree of economic stability. In other words, when the economy is stable, try to disperse the value before the disturbance process by as much as 10% or 10%. Also, during periods of economic instability, try to disrupt within a small range of + 0.01% or -0.01%. As a result, appropriate disturbance processing can be performed. BRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES
第 1図は、 本発明に係る経済データ処理装置および経済データ処理方 法ならびに情報記録媒体の実施の形態において、 解析の基礎となるマク 口経済系の経済取引のネットワークを示す図である。  FIG. 1 is a diagram showing a network of economic transactions of a macroeconomic system, which is a basis for analysis, in an embodiment of an economic data processing apparatus, an economic data processing method, and an information recording medium according to the present invention.
第 2図は、 企業の設備投資等の経済データを求める計算式を示す図で ある。  Fig. 2 is a diagram showing the formulas for obtaining economic data such as business fixed investment.
第 3図は、 第 2図に引き続き、 企業の設備投資等の経済データを求め る計算式を示す図である。  Fig. 3 is a diagram, following Fig. 2, showing a formula for calculating economic data such as business fixed investment.
第 4図は、 第 3図に引き続き、 企業の設備投資等の経済データを求め る計算式を示す図である。  Fig. 4 is a diagram showing a formula for calculating economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 3.
第 5図は、 第 4図に引き続き、 企業の設備投資等の経済データを求め る計算式を示す図である。  Fig. 5 is a diagram showing a calculation formula for obtaining economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 4.
第 6図は、 第 5図に引き続き、 企業の設備投資等の経済データを求め る計算式を示す図である。  Fig. 6 is a diagram showing a formula for calculating economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 5.
第 7図は、 第 6図に引き続き、 企業の設備投資等の経済データを求め る計算式を示す図である。  Fig. 7 is a diagram showing a calculation formula for obtaining economic data such as business fixed investment, following Fig. 6.
第 8図は、 第 7図に引き続き、 企業の設備投資等の経済データを求め る計算式を示す図である。  Fig. 8 is a diagram showing a formula for calculating economic data such as capital expenditures of companies, following Fig. 7.
第 9図は、 第 2図から第 8図の経済データを求める計算式の各変数の 内容を示す図である。  Fig. 9 is a diagram showing the contents of each variable in the formulas for calculating the economic data in Figs. 2 to 8.
第 1 0図は、 第 9図に引き続き、 第 2図から第 8図の経済データを求 める計算式の各変数の内容を示す図である。  Fig. 10 is a view, following Fig. 9, showing the contents of each variable in the formulas for obtaining the economic data in Figs. 2 to 8.
第 1 1図は、 本発明に係る経済データ処理装置の第 1の実施の形態の 構成を示す図である。  FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a first embodiment of an economic data processing apparatus according to the present invention.
第 1 2図は、 第 1 1図の経済データ処理装置の動作の概略的な流れを 示すフローチャートである。 FIG. 12 is a schematic flow chart showing the operation of the economic data processing apparatus shown in FIG. It is a flowchart shown.
第 1 3図は、 第 1 1図の経済データ処理装置におけるディシジョンパ ラメ一夕の同定方法を模式的に示す図である。  FIG. 13 is a diagram schematically illustrating a method of identifying decision parameters in the economic data processing apparatus of FIG.
第 1 4図は、 第 1 3図のディシジョンパラメ一夕の同定方法に基づい て、 国債の単位時間当たりの平均利回りを計算し、 評価した結果を示す 図である。  Figure 14 is a diagram showing the results of calculating and evaluating the average yield per unit time of government bonds based on the identification method of decision parameters in Figure 13.
第 1 5図は、 第 1 3図のディシジョンパラメータの同定方法に基づい て、 単位時間当たりの家計の貯蓄残高を計算し、 評価した結果を示す図 である。  Fig. 15 is a diagram showing the results of calculating and evaluating household savings per unit time based on the decision parameter identification method of Fig. 13.
第 1 6図は、 第 1 4図と第 1 5図の両評価関数から求めた総合評価関 数を示す図である。  FIG. 16 is a diagram showing an overall evaluation function obtained from both the evaluation functions of FIG. 14 and FIG.
第 1 7図は、 第 1 2図の動作中のディシジョンパラメ一夕の同定動作 の流れを、 詳細に示すフローチャートである。  FIG. 17 is a flowchart showing in detail the flow of the identification operation of the decision parameter during the operation of FIG.
第 1 8図は、 第 1 1図の経済データ処理装置を用いた処理の初期条件 を示す図である。  FIG. 18 is a diagram showing initial conditions for processing using the economic data processing apparatus of FIG.
第 1 9図は、 第 1 8図に引き続き、 第 1 1図の経済データ処理装置を 用いた処理の初期条件を示す図である。  FIG. 19 is a diagram showing the initial conditions of the processing using the economic data processing apparatus of FIG. 11, following FIG.
第 2 0図は、 第 1 9図に引き続き、 第 1 1図の経済データ処理装置を 用いた処理の初期条件を示す図である。  FIG. 20 is a diagram showing the initial conditions of the processing using the economic data processing apparatus of FIG. 11, following FIG.
第 2 1図は、 第 1 1図の経済データ処理装置によって同定した企業の 各ディシジョンパラメ一夕の相対比率の時系列推移を示す図である。 第 2 2図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出したべストディシ ジョンパラメータから求めた計算上の経済データとしての政府発行証券 発行残高と、 実際の経済データとしての政府発行証券発行残高とを時系 列で比較して示す図である。  FIG. 21 is a diagram showing a time-series transition of the relative ratio of each decision parameter of the company identified by the economic data processing apparatus of FIG. Fig. 22 shows the government-issued securities outstanding as calculated economic data and the government-issued securities outstanding as actual economic data, calculated from the best decision parameters calculated by the economic data processor in Fig. 11. FIG. 4 is a diagram showing a comparison of the time series and the time series.
第 2 3図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出したべストディシ ジョンパラメ一夕から求めた計算上の経済データとしての日銀における 市中金融機関の当座預金残高と、 実際の経済データとしての日銀におけ る市中金融機関の当座預金残高とを時系列で比較して示す図である。 第 2 4図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出したべストディシ ジョンパラメ一夕から求めた企業における不均衡流の絶対値の時系列推 移を示す図である。 Fig. 23 shows the best discrimination calculated by the economic data processor of Fig. 11. Time-series comparison of the current account balance of commercial banks at the BOJ as calculated economic data from the overnight business of John Parame and the actual account of commercial banks at the BOJ as actual economic data FIG. FIG. 24 is a diagram showing a time series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the enterprise obtained from the best decision parameters calculated by the economic data processing apparatus of FIG.
第 2 5図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出したべストディシ ジョンパラメ一夕から求めた家計における不均衡流の絶対値の時系列推 移を示す図である。  FIG. 25 is a diagram showing a time-series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the household calculated from the best decision parameters calculated by the economic data processing apparatus of FIG. 11.
第 2 6図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出したベストデイシ ジョンパラメ一夕から求めた巿中金融機関における不均衡流の絶対値の 時系列推移を示す図である。  FIG. 26 is a diagram showing a time-series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the Chinese financial institution obtained from the best-decision parameters calculated by the economic data processing apparatus of FIG.
第 2 7図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出したべストディシ ジョンパラメ一夕から求めた政府における不均衡流の絶対値の時系列推 移を示す図である。  FIG. 27 is a diagram showing a time series transition of the absolute value of the imbalanced flow in the government obtained from the best decision parameters calculated by the economic data processing apparatus in FIG. 11.
第 2 8図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出した 1 9 8 9年 1 月 1日から 1 9 9 0年 1 2月末までの 2年間の各経済主体の不均衡流の 値を示す図である。  Figure 28 shows the value of the imbalanced flow of each economic entity over the two years from January 1, 1989 to the end of February 1990, calculated by the economic data processing unit shown in Figure 11. FIG.
第 2 9図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出した不均衡流の値 を使って、 2つの経済主体間における不均衡流の変化量同士の相関を示 す図で、 (A ) は企業と家計間、 (B ) は企業と市中金融機関間、 (C ) は企業と政府間のそれぞれの不均衡流の変化量同士の相関を示す。  Fig. 29 is a diagram showing the correlation between the changes in the imbalanced flow between two economic agents using the value of the imbalanced flow calculated by the economic data processor of Fig. 11, (A ) Shows the correlation between the changes in the imbalanced flow between companies and households, (B) shows the changes between companies and commercial financial institutions, and (C) shows the changes between the imbalance flows between the companies and governments.
第 3 0図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が算出した不均衡流の値 を使って、 2つの経済主体間における不均衡流の変化量同士の相関を示 す図で、 (A ) は家計と市中金融機関間、 (B ) は家計と政府間、 (C ) は市中金融機関と政府間のそれぞれの不均衡流の変化量同士の相関を示 す。 Fig. 30 is a diagram showing the correlation between the changes in the imbalanced flow between two economic agents using the value of the imbalanced flow calculated by the economic data processing device in Fig. 11, (A ) Shows the correlation between household and commercial financial institutions, (B) shows the relationship between households and the government, and (C) shows the correlation between the changes in imbalance flows between the commercial financial institutions and the government. You.
第 3 1図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が同定したディシジョン パラメ一夕から、 各経済主体の意思決定がどのくらい特異であつたかを 定量化して、 時系列的に示す図である。  Fig. 31 is a diagram that quantifies how peculiar the decision making of each economic agent was based on the decision parameters identified by the economic data processing device of Fig. 11 and shows the time series.
第 3 2図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が同定したデイシジョン パラメ一夕から、 1 9 9 0年から 1 9 9 9年の期間において、 各経済主 体が、 どれほど意思決定の内容を劇的に変化させてきたかを定量化して、 時系列的に示す図である。  Fig. 32 shows how much each economic entity made a decision during the period from 1990 to 1990, from the decision parameters identified by the economic data processor of Fig. 11. FIG. 7 is a diagram illustrating, in chronological order, a quantification of whether has been changed dramatically.
第 3 3図は、 第 1 1図の経済データ処理装置が同定したデイシジョン パラメ一夕のデータを用いて、 1 9 7 0年〜 1 9 9 7年の期間において、 注目する経済系の生存の難易度を、 時系列的に示す図である。  Figure 33 shows the survival of the economic system of interest during the period from 1970 to 1997, using the data of the decision parameter overnight identified by the economic data processor of Figure 11. It is a figure which shows a difficulty in time series.
第 3 4図は、 本発明の経済データ処理装置の第 2の実施の形態におい て、 定量化に必要な計算式とその説明を記述した図である。  FIG. 34 is a diagram describing calculation formulas required for quantification and explanations thereof in the second embodiment of the economic data processing device of the present invention.
第 3 5図は、 本発明に係る経済データ処理装置の第 2の実施の形態の 構成を示す図である。  FIG. 35 is a diagram showing a configuration of a second embodiment of the economic data processing apparatus according to the present invention.
第 3 6図は、 第 3 5図の経済データ処理装置の動作の概略的な流れを 示すフローチヤ一卜の一部である。  FIG. 36 is a part of a flowchart showing a schematic flow of the operation of the economic data processing apparatus of FIG.
第 3 7図は、 第 3 6図のフローチャートの続きを示す図である。  FIG. 37 is a diagram showing a continuation of the flowchart in FIG.
第 3 8図は、 第 3 7図のフローチャートの続きを示す図である。  FIG. 38 is a view showing a continuation of the flowchart in FIG. 37.
第 3 9図は、 第 3 8図のフローチャートの続きを示す図である。  FIG. 39 is a diagram showing a continuation of the flowchart in FIG.
第 4 0図は、 第 3 5図の経済データ処理装置により、 過去所定時期の ディシジョンパラメ一夕の組み合わせを決定する方法を説明するための 図である。  FIG. 40 is a diagram for explaining a method of determining a combination of decision parameters at a predetermined time in the past by the economic data processing apparatus of FIG. 35.
第 4 1図は、 第 3 5図の経済データ処理装置により、 将来経済データ を予測する方法を説明するための図の一部である。  FIG. 41 is a part of a diagram for explaining a method of predicting future economic data by the economic data processing device of FIG.
第 4 2図は、 第 4 1図に続いて、 将来経済データを予測する方法を説 明するための図の一部である。 Figure 42, following Figure 41, illustrates how to forecast future economic data. It is a part of the figure for clarity.
第 4 3図は、 第 4 2図に続いて、 将来経済データを予測する方法を説 明するための図の一部である。  Figure 43 is a continuation of Figure 42 that illustrates how to forecast future economic data.
第 4 4図は、 本発明の経済データ処理システムの概要を示す図である 発明を実施するための最良の形態  FIG. 44 is a diagram showing an overview of the economic data processing system of the present invention.
次に、 本発明の第一の実施の形態について、 添付した図面に基づき説 明する。 第 1図は、 マクロ経済系の経済取引のネットワークを示す図で ある。 マクロ経済系は、 企業 1と、 家計 2と、 市中金融機関 3と、 政府 4と、 中央銀行 5の 5つのマクロ経済主体 (以後、 単に、 経済主体とい う。 ) から構成されている。 これらの 5つの経済主体は、 通貨を通じて それぞれ経済活動を営んでいる。 ただし、 経済主体の数は、 上記の 5個 に限定されず、 本発明の要旨を変更しない範囲で変更しても良い。 すな わち、 別の経済主体を増やしたり、 あるいは所定の経済主体を複数の経 済主体に分割することができる。 たとえば、 地方公共団体を追加しても 良い。 また、 市中金融機関 3を、 公的金融機関と民間金融機関に分割し ても良い。 さらに、 民間金融機関を銀行、 信託会社、 保険会社、 証券会 社等に分割しても良い。  Next, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Fig. 1 shows a network of macroeconomic economic transactions. The macroeconomic system is composed of five macroeconomic entities (hereinafter, simply referred to as economic entities): firms 1, households 2, commercial financial institutions 3, governments 4, and central banks 5. Each of these five economic entities conducts economic activities through currency. However, the number of economic entities is not limited to the above five, and may be changed without changing the gist of the present invention. That is, another economic agent can be increased, or a given economic agent can be divided into multiple economic agents. For example, local governments may be added. In addition, the commercial financial institution 3 may be divided into a public financial institution and a private financial institution. Furthermore, private financial institutions may be divided into banks, trust companies, insurance companies, securities companies, and the like.
世界では、 日本円、 米ドル、 英ポンドなどの多種類の通貨が流通して いる。 しかし、 この実施の形態では、 説明を簡単にするために、 日本円 で取り引きされる経済活動だけに着目する。 世界中で日本円を通じて行 われる全ての経済活動は、 日本円による通貨経済活動に含まれる。 しか し、 当然ながら、 日本円、 米ドルあるいは英ポンド等の多種類の通貨の 取引き経済活動を対象に分析することも可能である。  There are many currencies in the world, such as Japanese yen, US dollar and British pound. However, for the sake of simplicity, this embodiment focuses only on economic activities traded in Japanese yen. All economic activities conducted through the Japanese yen around the world are included in currency economic activities in the Japanese yen. However, it is of course possible to analyze the economic activity of trading in various currencies such as Japanese yen, US dollar or British pound.
各経済主体は、 お互いに経済取引を行っている。 これら経済取引を、 第 1図に基づいて、 簡単に説明する。 第 1図中の矢印は、 提供する側か ら提供を受ける側へ向かうように描かれている。 まず、 企業 1と家計 2 との間の経済取引において、 企業 1は、 家計 2から労働の提供を受ける (矢印 1 0)。企業 1は、労働の対価として、賃金を支払う (矢印 1 1 )。 家計 2は、 企業 1から、 製品を購入する。 すなわち、 企業 1から家計 2 に製品が流れる (矢印 1 2) 。 企業 1は、 その代金として、 家計 2から お金をもらう (矢印 1 3) 。 Each economic entity conducts economic transactions with each other. These economic transactions are briefly explained based on Fig. 1. The arrow in Fig. 1 is the provider It is drawn so that it goes to the receiving side. First, in the economic transaction between firm 1 and household 2, firm 1 receives labor from household 2 (arrow 10). Company 1 pays wages in return for labor (arrows 1 1). Household 2 buys products from company 1. That is, the product flows from company 1 to household 2 (arrows 1 and 2). Company 1 receives money from household 2 for the price (arrows 13).
また、企業 1と市中金融機関 3との間の経済取引において、企業 1は、 市中金融機関 3から融資を受ける。 すなわち、 市中金融機関 3から企業 1にお金が流れる (矢印 1 4) 。 企業 1は、 融資に対する利息を市中金 融機関 3に支払う (矢印 1 5) 。 一方、 企業 1は、 市中金融機関 3に預 金する (矢印 1 6) 。 市中金融機関 3は、 企業 1の預金に対して、 企業 1に利息を支払う (矢印 1 7) 。 なお、 企業 1は、 自分自身のために投 資をすると共に (矢印 1 8) 、 在庫を蓄積する (矢印 1 9) 。  In an economic transaction between the company 1 and the commercial financial institution 3, the company 1 receives a loan from the commercial financial institution 3. That is, money flows from the commercial financial institution 3 to the enterprise 1 (arrows 14). Company 1 pays the interest on the loan to commercial financial institution 3 (arrow 15). On the other hand, company 1 deposits with commercial financial institution 3 (arrow 16). Market financial institution 3 pays interest to company 1 for the deposit of company 1 (arrow 17). Company 1 invests for itself (arrow 18) and accumulates inventory (arrow 19).
次に、政府 4と家計 2との間の経済取引について説明する。家計 2は、 政府 4に対して税金を支払う (矢印 2 0) 。 家計 2は、 労働を政府 4に 提供する (矢印 2 1) 。 政府 4は、 労働の対価として賃金を支払う (矢 印 2 2) 。 この賃金は、 課税対象の賃金である。 政府 4は、 家計 2に対 して非課税給付金を支払う (矢印 2 3) 。  Next, the economic transaction between government 4 and household 2 will be described. Household 2 pays taxes to government 4 (arrow 20). Household 2 provides labor to government 4 (arrow 21). Government 4 pays wages for work (arrows 22). These wages are taxable wages. Government 4 pays tax-free benefits to household 2 (arrows 23).
次に、 市中金融機関 3と中央銀行 5との間の経済取引について説明す る。 市中金融機関 3は、 中央銀行 5に預金する (矢印 24) 。 市中金融 機関 3は、 中央銀行 5から融資を受ける (矢印 2 5) 。 市中金融機関 3 は、 中央銀行 5に対して、 融資に対する利息を支払う (矢印 2 6) 。 一 方、 市中金融機関 3は、 中央銀行 5に国債を売る (矢印 2 7 ) 。 市中金 融機関 3は、 中央銀行 5から国債に対する対価をもらう (矢印 2 8) 。  Next, the economic transaction between the commercial financial institution 3 and the central bank 5 will be described. The commercial financial institution 3 deposits with the central bank 5 (arrow 24). Market financial institution 3 receives a loan from central bank 5 (arrow 25). Market financial institution 3 pays interest on the loan to central bank 5 (arrows 26). On the other hand, the market financial institution 3 sells government bonds to the central bank 5 (arrow 27). The market financial institution 3 receives compensation for government bonds from the central bank 5 (arrows 28).
次に、政府 4と企業 1との間の経済取引について説明する。企業 1は、 政府 4に税金を納める (矢印 2 9) 。 また、 企業 1は、 政府 4に製品を 売る (矢印 3 0 ) 。 これに対して、 政府 4は、 企業 1に製品の代金を支 払う (矢印 3 1 ) 。 Next, economic transactions between government 4 and enterprise 1 will be described. Company 1 pays taxes to government 4 (arrows 29). Company 1 also sends products to government 4. Sell (arrow 30). On the other hand, government 4 pays company 1 for the product (arrow 31).
次に、 市中金融機関 3と家計 2との間の経済取引について説明する。 家計 2は、 市中金融機関 3から融資を受ける。 すなわち、 市中金融機関 3から家計 2にお金が流れる (矢印 3 2 ) 。 家計 2は、 融資に対する利 息を市中金融機関 3に支払う (矢印 3 3 ) 。 一方、 家計 2は、 市中金融 機関 3に預金する (矢印 3 4 ) 。 市中金融機関 3は、 家計 2の預金に対 して、 利息を支払う (矢印 3 5 ) 。  Next, the economic transaction between the commercial financial institution 3 and the household 2 will be described. Household 2 receives a loan from a commercial financial institution 3. That is, money flows from the market financial institution 3 to the household 2 (arrow 3 2). Household 2 pays interest on the loan to commercial financial institution 3 (arrow 33). On the other hand, household 2 deposits with commercial financial institution 3 (arrow 3 4). Market financial institution 3 pays interest on the deposit in household 2 (arrow 35).
次に、 市中金融機関 3と政府 4との間の経済取引について説明する。 市中金融機関 3は、 政府 4に対して税金を納める (矢印 3 6 ) 。 政府 4 は、 市中金融機関 3に、 国債の利息分を支払う (矢印 3 7 ) 。 政府 4は、 国債市場 6に対して、 国債を発行する (矢印 3 8 ) 。 市中金融機関 3は、 国債市場 6を介して、 政府 4から国債を購入する (矢印 3 9 ) 。 市中金 融機関 3は、 国債市場 6に、 国債に対するお金の支払いをする (矢印 4 0 ) 。 政府 4は、 国債市場 6を通じて、 その支払いを受け取る (矢印 4 1 ) 。 政府 4は、 国債市場 6から国債を受け取る (矢印 4 2 ) 。 政府 4 は、 国債市場 6に、 国債に対する支払いをする (矢印 4 3 ) 。  Next, the economic transaction between the commercial financial institution 3 and the government 4 will be described. The commercial financial institution 3 pays the tax to the government 4 (arrow 36). The government 4 pays the interest rate of the government bond to the market financial institution 3 (arrow 37). The government 4 issues government bonds to the government bond market 6 (arrow 38). Market financial institution 3 purchases government bonds from government 4 through government bond market 6 (arrows 3 9). The market financial institution 3 pays money for government bonds to the government bond market 6 (arrow 40). The government 4 receives the payment through the government bond market 6 (arrow 41). Government 4 receives government bonds from government bond market 6 (arrows 4 2). The government 4 pays the government bond to the government bond market 6 (arrow 43).
政府 4と中央銀行 5との経済取引において、 中央銀行 5は、 政府 4に 対して、 国庫納付金を支払う (矢印 4 4 ) 。 一方、 政府 4は、 国債の利 息分を中央銀行 5に支払う (矢印 4 5 ) 。 中央銀行 5は、 国債市場 6か ら国債を受け入れ (矢印 4 6 ) 、 国債市場 6にその支払いをする (矢印 4 7 ) 。 以上が、 各経済主体の間の経済取引の流れである。  In an economic transaction between government 4 and central bank 5, central bank 5 pays government treasury payment to government 4 (arrows 4 4). On the other hand, government 4 pays interest on government bonds to central bank 5 (arrows 45). Central bank 5 accepts government bonds from government bond market 6 (arrows 46) and pays them to government bond market 6 (arrows 47). The above is the flow of economic transactions between economic agents.
各経済主体は、 中央銀行 5を除くと、 通貨をつくったり、 破棄したり することはできない。 したがって、 各経済主体は、 入ってくるお金の流 速 (収入という) と出ていくお金の流速 (支出という) のバランスが崩 れた状態、 すなわち不均衡状態に陥ったときに、 種々の手段を講じて、 その不均衡を是正しょうとする。 もし、 ある時点で、 その時点までの、 入ってくるお金の流速の時間積算が、 出ていくお金の流速の時間積算を 下回る状況になった場合には、 その経済主体は破産する。 破産した経済 主体は、 独立して経済活動を営む存在となり得ない。 したがって、 各経 済主体は、 破産しないように、 収入と支出とのバランスをとりながら経 済活動を営んでいる。 Except for the central bank5, each economic entity cannot create or destroy currency. Therefore, each economic entity takes various measures when the flow rate of incoming money (called income) and the flow rate of outgoing money (called expenditure) are imbalanced, that is, when imbalance occurs. Take the Try to correct the imbalance. If, at some point, the time accumulation of incoming money velocities up to that point is less than the time accumulation of outgoing money velocities, the economic entity goes bankrupt. A bankrupt economic entity cannot be an independent economic activity. Therefore, each economic entity carries out economic activities while balancing income and expenditure so as to prevent bankruptcy.
各経済主体が、 収入と支出とのアンバランスな状態 (=不均衡状態) を解消する手段の種類と数は、 各経済主体によって異なる。 たとえば、 何らかの原因で、 企業 1の収入に対する支出の割合が急激に変ィヒしたと する。 企業 1は、 収入と支出とのバランスを正常な状態に戻すべく、 こ の不均衡状態を解消するように努める。  The type and number of means for each economic agent to resolve the imbalance between income and expenditure (= imbalance) differ for each economic agent. For example, suppose that for some reason, the ratio of expenditure to income of company 1 has changed drastically. Company 1 seeks to remedy this imbalance in order to restore the balance between income and expenditure.
具体的な解消手段としては、 市中金融機関 3からの借り入れの増減、 自己投資の増減、 製品の生産速度の増減、 賃金支払い速度の増減、 製品 単価の増減、 市中金融機関 3への預け入れの増減のうち、 1つあるいは 複数組み合わせた手段がある。 ただし、 企業 1がこのような手段を講じ たとしても、 完璧な均衡化は望めない。 なぜならば、 お金の流れは、 他 の経済主体の行動にも大きく依存しており、 企業 1がべス卜の手段を講 じても、 予定した効果を奏さないからである。 たとえば、 企業 1が、 製 品単価を上げて収入を増やそうとしても、 家計 2は製品の購入量を減ら しているかもしれない。 その結果として、 企業 1に流れ込む収入は、 現 状維持もしくは減るかもしれない。  Specific measures to be taken are as follows: increase / decrease in borrowing from commercial financial institution 3, increase / decrease in own investment, increase / decrease in product production speed, increase / decrease in wage payment speed, increase / decrease in product unit price, deposit in commercial financial institution 3 There is one or more combinations of the increase and decrease. However, even if Company 1 takes such a measure, perfect equilibrium cannot be expected. This is because the flow of money depends heavily on the actions of other economic agents, and even if firm 1 takes the best measures, it will not have the expected effect. For example, if Company 1 tries to increase revenue by increasing the unit price of a product, Household 2 may have reduced the amount of products purchased. As a result, revenue flowing into Company 1 may be maintained or reduced.
企業 1が製品単価を上げようとしたその瞬間に、 家計 2の購入量が減 るということを知ることができれば、 別の手段を講じ得る。 しかし、 通 常、 企業 1をはじめとする各経済主体は、 他の経済主体が何をしょうと しているかを知ることはできない。 したがって、 各経済主体は、 常に不 均衡を均衡化する意思決定を継続しなければならない。 次に、 第 1図で示した各経済主体の間の物の時間的変化 (すなわち、 流速) について、 説明する。 企業 1の設備投資等のデータを求める計算 式は、 第 2図から第 1 0図の式 1から式 1 1 6に示す。 第 2図〜第 1 0 図に示す各計算式において、 添字 iは、 経済主体の種類を意味する。 添 字 1は企業を示す。添字 2は家計を示す。添字 3は市中金融機関を示す。 添字 4政府を示す。 変数の上につけた点 (ドッ ト) は、 時間微分、 すな わち流速を示す。 さらに、 変数の右上にある ( i n ) および (o u t ) は、 それぞれ流入および流出を示す。 If, at the moment that Company 1 tries to increase the unit price, it is known that the amount of household 2 purchased will decrease, other measures can be taken. However, usually, each economic entity, such as firm 1, cannot know what other economic entities are trying to do. Therefore, each economic agent must continue to make decisions that balance the imbalance. Next, the temporal change (that is, the flow velocity) of goods between the economic entities shown in Fig. 1 will be described. The formulas for calculating the data such as the capital investment of company 1 are shown in equations 1 to 116 in Figs. 2 to 10. In each of the calculation formulas shown in FIGS. 2 to 10, the subscript i represents the type of economic entity. Subscript 1 indicates the company. Subscript 2 indicates household budget. Subscript 3 indicates a commercial financial institution. Subscript 4 Indicates government. The dots (dots) above the variables indicate the time derivative, that is, the flow velocity. In addition, (in) and (out) at the top right of the variables indicate inflow and outflow, respectively.
企業 1の設備投資、 家計 2および政府 3の消費,設備投資は、 それぞ れ式 1と式 2で表される。 企業 1の在庫製品の連続性は、 式 3に示すと おりである。 式 3中における出荷量の中には、 家計 2および政府 4の消 費分のみならず、 企業 1自体への設備投資も含まれる。 よって、 企業 1 から流出する物の流れは、 式 4を満足する。 一般的に、 企業 1の単位時 間当たりの製品生産高は、 企業 1に蓄積した設備資本に比例すると仮定 できる。 このため、 企業 1の単位時間当たりの製品生産高は、 式 5のご とく表すことができる。  The capital investment of firm 1, the consumption of household 2 and government 3, and the capital investment are expressed by equations 1 and 2, respectively. Equation 3 shows the continuity of the inventory products of Company 1. The shipments in Equation 3 include capital expenditures on company 1 itself, as well as household 2 and government 4 consumption. Therefore, the flow of goods flowing out of company 1 satisfies Equation 4. In general, we can assume that firm 1's product output per unit time is proportional to the capital it has accumulated in firm 1. Therefore, the product output per unit time of Company 1 can be expressed as shown in Equation 5.
次に、 各経済主体間におけるお金の時間的変化について説明する。 ま ず、 企業 1に流れ込むお金の流速は、 式 6のように表すことができる。 企業 1に入ってくるお金は、 家計 2、 政府 4および市中金融機関 3から それぞれ流れてくる。 すなわち、 企業 1に流れ込むお金の流速は、 家計 2からの売上金流速と、 政府 4からの売上金流速と、 市中金融機関 3か らの流速との和となる。  Next, the temporal change of money between economic agents will be explained. First, the flow rate of money flowing into firm 1 can be expressed as shown in Equation 6. Money coming into company 1 comes from household 2, government 4 and commercial financial institution 3, respectively. That is, the flow rate of money flowing into the company 1 is the sum of the flow rate of sales from the household 2, the flow rate of sales from the government 4, and the flow rate of the market financial institution 3.
家計 2からの売上金流速および政府 4からの売上金流速は、 式 7で示 すように、 製品 1個当たりの平均価格と、 家計 2あるいは政府 4が購入 した製品出荷量とを掛けたものである。 また、 市中金融機関 3からの流 速は、 式 8に示すように、 企業 1が市中金融機関 3に預けている預金に 対する利息の流速と、 企業 1が市中金融機関 3から受ける流速との和で ある。 単位時間ベースの平均貯蓄金利と企業 1が市中金融機関 3に預け た預金残高とを掛けたものが、 利息の流速となる。 The revenue flow from household 2 and the revenue flow from government 4 are the product of the average price per product multiplied by the volume of products shipped by household 2 or government 4, as shown in Equation 7. It is. Also, as shown in Equation 8, the flow rate from the commercial financial institution 3 is equal to the deposit that the company 1 has deposited with the commercial financial institution 3. This is the sum of the interest flow rate and the flow rate that firm 1 receives from commercial financial institution 3. The interest rate is calculated by multiplying the average savings interest rate on a unit time basis with the balance of deposits with the commercial financial institution 3 by the company 1.
一方、 企業 1から流出するお金の流速は、 式 9で示すとおりである。 企業 1から流出するお金は、 家計 2、 政府 4および市中金融機関 3へと 流れていく。 すなわち、 企業 1から流出するお金の流速は、 家計 2への 賃金流速と、 政府 4に納める税金流速と、 市中金融機関 3からの流速と の和となる。  On the other hand, the flow rate of money flowing out of firm 1 is as shown in Equation 9. Money flowing out of company 1 flows to household 2, government 4, and commercial financial institution 3. In other words, the flow rate of money flowing out of company 1 is the sum of the flow rate of wages to household 2, the flow rate of taxes paid to government 4, and the flow rate of money from commercial financial institution 3.
市中金融機関 3からの流速は、 式 1 0で示すように、 企業 1が市中金 融機関 3から受けている融資に対する支払利子の流速と、 企業 1が市中 金融機関 3に預ける預金の流速との和である。 いま、 単位時間ベースの 平均貸出金利と企業 1が市中金融機関 3から受けた融資残高とを掛けた ものが、 支払利子の流速となる。 また、 政府 4に納める税金は、 式 1 1 に示すように、 収益にかかわるフローの合計と費用にかかわるフローの 合計の差額に対してかけられる。 このため、 政府 4に納める税金の流速 は、 企業 1に流入するお金から市中金融機関 3からの融資分を引いたも のから、 家計 2に支払う賃金と市中金融機関 3に支払う支払利子とを差 し引いた流速の合計に、単位時間ベースの平均税率を掛けたものとなる。 次に、 家計 2に流れ込むお金の流速は、 式 1 2に示すように、 企業 1 から賃金として受け取るお金の流速と、 政府 4から流入するお金の流速 と、 市中金融機関 3から流入するお金の流速との和となる。 政府 4から 流入するお金の流速は、 式 1 3に示すように、 政府 4から支払われる課 税対象の賃金の流速と、 社会保障プログラムとしての所得再配分を目的 とした非課税給付金の流速とから成る。 また、 市中金融機関 3から流入 するお金の流速は、 式 1 4に示すように、 家計 2が市中金融機関 3に預 けている預金に対する利息の流速と、 家計 2が市中金融機関 3から受け る流速との和である。 単位時間ベースの平均貯蓄金利と家計 2が市中金 融機関 3に預けた預金残高とを掛けたものが、 利息の流速となる。 The flow rate from commercial financial institution 3 is, as shown in Equation 10, the flow rate of interest paid for the loan that company 1 receives from commercial financial institution 3 and the deposit that company 1 deposits with commercial financial institution 3. Is the sum with the flow velocity. Now, multiplying the average lending interest rate on a unit time basis by the loan balance received by the company 1 from the commercial financial institution 3 gives the flow rate of interest payment. In addition, the tax paid to government 4 is levied on the difference between the sum of the revenue-related flows and the total cost-related flows, as shown in Equation 11. For this reason, the tax flow paid to the government 4 is calculated by subtracting the loan from the commercial financial institution 3 from the money flowing into the company 1, and the wages paid to the household 2 and the interest paid to the commercial financial institution 3 The sum of the flow velocities after subtracting the above is multiplied by the average tax rate on a unit time basis. Next, as shown in equation 12, the flow rate of money flowing into household 2 is the flow rate of money received as wage from company 1, the flow rate of money flowing in from government 4, and the flow rate of money flowing from commercial financial institution 3. And the flow velocity of As shown in Equation 13, the flow rate of money flowing in from government 4 is the flow rate of taxable wages paid by government 4 and the flow rate of tax-exempt benefits for the purpose of reallocation of income as a social security program. Consists of In addition, as shown in Equation 14, the flow rate of money flowing from the commercial financial institution 3 is as follows: Household 2 is the flow rate of interest on deposits with the commercial financial institution 3, and Household 2 is the Received from 3 It is the sum with the flow velocity. The interest rate is calculated by multiplying the average savings interest rate on a unit time basis and the balance of deposits deposited by households 2 with commercial financial institutions 3.
一方、 家計 2から流出するお金の流速は、 式 1 5に示すように、 企業 1への売上金流速と、 市中金融機関 3から受けている融資に対する利息 流速と、 政府 4に納める税金流速との和となる。  On the other hand, as shown in Equation 15, the flow rate of money flowing out of household 2 is the flow rate of sales to company 1, the interest rate for loans received from commercial financial institutions 3, and the flow rate of taxes to government 4. And the sum of
ここで、 市中金融機関 3から受けている融資に対する利息流速は、 式 1 6で示すように、 家計 2が市中金融機関 3から受けている融資に対す る支払利子の流速と、 家計 2が市中金融機関 3に預ける預金の流速との 和である。 単位時間ベースの平均貸出金利と、 家計 2が市中金融機関 3 から受けた融資残高とを掛けたものが、 支払利子の流速となる。 また、 政府 4に納める税金の流速は、 式 1 7に示すように、 家計 2に入る課税 対象の賃金の流速と、 市中金融機関 3に預ける預金の流速との和に、 単 位時間ベースの平均税率を掛けたものとなる。  Here, the interest flow rate for the loan received from the commercial financial institution 3 is, as shown in Equation 16, the flow rate of the interest paid for the loan received by the household 2 from the commercial financial institution 3 and the household Is the sum with the flow rate of deposits with the market financial institution 3. Multiplying the average lending interest rate on a unit time basis and the loan balance received by household 2 from commercial financial institutions 3 gives the flow rate of interest payments. In addition, the flow rate of the tax paid to the government 4 is calculated on a unit time basis as shown in Equation 17, which is the sum of the flow rate of the taxable wages entering the household 2 and the flow rate of the deposits deposited at the commercial financial institution 3. Multiplied by the average tax rate.
次に、市中金融機関 3に流れ込むお金の流速は、式 1 8に示すように、 企業 1から流入するお金の流速と、 家計 2から流入するお金の流速と、 政府 4から流入するお金の流速と、 中央銀行 5から流入するお金の流速 との和となる。 ここで、 政府 4から流入するお金の流速は、 式 1 9に示 すように、 国債の購入ならびに償還に伴う市中金融機関 3から国債市場 6に流れ込むお金の流速から、 中央銀行 5による国債の買い入れに伴う お金の流速を差し引いた額に、 国債の単位時間ベースの平均利回りを掛 けたものである。 また、 中央銀行 5から流入するお金の流速は、 式 2 0 に示すように、 中央銀行 5の市中金融機関 3に対する貸出しによるお金 の流速と、 中央銀行 5による国債の買い入れに伴うお金の流速との和で ある。  Next, as shown in Equation 18, the flow rate of money flowing into the commercial financial institution 3 is as follows: the flow rate of money flowing from the company 1, the flow rate of money flowing from the household 2, and the flow rate of money flowing from the government 4. It is the sum of the flow rate and the flow rate of money flowing from the central bank 5. Here, as shown in Equation 19, the flow rate of money flowing from the government 4 is calculated by the flow rate of money flowing into the government bond market 6 from the market financial institution 3 accompanying the purchase and redemption of government bonds, and This is calculated by subtracting the flow of money associated with the purchase of the government bond and multiplying the average yield per unit time of government bonds. As shown in Equation 20, the flow rate of money flowing from central bank 5 is the flow rate of money from central bank 5 lending to commercial financial institutions 3 and the flow rate of money from central bank 5 purchasing government bonds. Is the sum of
一方、 市中金融機関 3から流出するお金の流速は、 式 2 1に示すよう に、 企業 1に流出するお金の流速と、 家計 2に流出するお金の流速と、 政府 4に流出するお金の流速と、 中央銀行 5に流出するお金の流速と、 国債の購入ならびに償還に伴う市中金融機関 3から国債市場 6に流れ込 むお金の流速との和で表される。 On the other hand, the flow rate of money flowing out of the market financial institution 3 is, as shown in Equation 21, the flow rate of money flowing out of the company 1 and the flow rate of money flowing out of the household 2. It is expressed as the sum of the flow rate of money flowing out to the government 4, the flow rate of money flowing out to the central bank 5, and the flow rate of money flowing into the government bond market 6 from the market financial institution 3 accompanying the purchase and redemption of government bonds. You.
政府 4に流出するお金の流速は、税金という形で流出するお金である。 このお金の流速は、 式 2 2に示されるように、 企業 1が市中金融機関 3 から借りたお金に対する利子の流速と、 家計 2が市中金融機関 3から借 りたお金に対する利子の流速と、政府から流入するお金の流速の和から、 企業 1の預金に対する支払利息の流速と、 家計 2の預金に対する支払利 息の流速と、 中央銀行 5から借りたお金の支払利息の流速の和を差し引 いた額に、単位時間ベースの平均税率を掛け合わせたものである。また、 市中金融機関 3から中央銀行 5に流出するお金の流速は、 式 2 3に示す ように、 中央銀行 5からの貸付に対する支払利息の流速と、 市中金融機 関 3が中央銀行 5にする預金の流速との和である。  The flow of money flowing out to government 4 is money flowing out in the form of taxes. The flow rate of this money is, as shown in Equation 22, the flow rate of interest for money borrowed by company 1 from financial institution 3 and the flow rate of interest for money borrowed by household 2 from financial institution 3 From the sum of the flows of money flowing in from the government, the sum of the flow of interest paid to deposits in company 1, the flow of interest paid to deposits in household 2, and the flow of interest paid to money borrowed from central bank 5. Is multiplied by the average tax rate on a unit time basis. Also, as shown in Equation 23, the flow rate of money flowing out of the commercial bank 3 to the central bank 5 is the flow rate of interest paid for loans from the central bank 5, and the commercial bank 3 Is the sum with the flow rate of the deposit.
また、 政府に流入するお金の流速は、 式 2 4に示すように、 企業 1か ら流入するお金の流速と、 家計 2から流入するお金の流速と、 市中金融 機関 3から流入するお金の流速と、 中央銀行 5から流入するお金の流速 と、 国債の購入ならびに償還に伴う国債市場 6から政府 4に流れるお金 の流速との和である。 国債の購入ならびに償還に伴う国債市場 6から政 府 4に流れるお金の流速は、 式 2 5に示されるように、 市場金融機関 3 から国債市場 6に流入するお金の流速と、 政府 4から国債市場 6に流入 するお金の流速と、 中央銀行 5から国債市場 6に流入するお金の流速と の和で表される。  In addition, as shown in Equation 24, the flow rate of money flowing into the government is the flow rate of money flowing from company 1, the flow rate of money flowing from household 2, and the flow rate of money flowing from commercial financial institution 3. It is the sum of the flow rate, the flow rate of the money flowing from the central bank 5 and the flow rate of the money flowing from the government bond market 6 to the government 4 due to the purchase and redemption of government bonds. As shown in Equation 25, the flow rate of money flowing from the government bond market 6 to the government 4 in connection with the purchase and redemption of government bonds is as shown in equation 25, and the flow rate of money flowing into the government bond market 6 from the market financial institution 3 and the government 4 It is expressed as the sum of the flow rate of money flowing into the market 6 and the flow rate of money flowing from the central bank 5 to the government bond market 6.
また、 中央銀行 5から政府 4に流出するお金とは、 国庫納付金であつ て、 式 2 6に示すように、 中央銀行 5の市中金融機関 3に対する貸出利 息の流速と、 中央銀行 5による国債の購入ならびに償還に伴う中央銀行 5から国債市場 6に流れ込むお金の流速と中央銀行 5による国債の買い 入れに伴うお金の流速との和に、 国債の単位時間ベースの平均利回りを 掛けたものとの和で表される。 The money flowing out of the central bank 5 to the government 4 is the payment to the national treasury. Of money flowing into the government bond market 6 from the central bank 5 due to the purchase and redemption of government bonds by the central bank 5 and the purchase of government bonds by the central bank 5 It is expressed as the sum of the sum of the current flow of money and the average yield of government bonds on a unit time basis.
お金の不均衡流が生じた場合、 中央銀行 5以外の各経済主体は、 その 不均衡流を解消すべく、 次のような手段を講じ得る。 企業 1は、 大別し て最低 6つの均衡化手段を講じ得る。 1つは、 式 3 1の左辺に示す設備 投資の速度 (=不均衡流を製品の平均単価で除したもの) を増加あるい は減少させるという手段である。 2つ目は、 式 3 2の左辺に示す製品生 産の速度 (=不均衡流を製品の平均単価で除したもの) を増加あるいは 減少させると う手段である。 3つ目は、 式 3 3の左辺に示す平均製品 単価(=不均衡流を製品の時間当たりの完成製品の出荷量で除したもの) を減少あるいは増加させるという手段である。 ここで、 式 3 3の右辺に マイナスが付いているのは、 設備投資の速度を増加したり、 製品生産の 速度を増加することと、 平均製品単価を減少させることとが、 同じ方向 への不均衡流の解消手段だからである。  In the event of an imbalanced flow of money, economic agents other than the central bank5 can take the following measures to eliminate the imbalanced flow. Firm 1 can take at least roughly six balancing measures. The first is to increase or decrease the rate of capital investment (= imbalanced flow divided by the average unit price of products) shown on the left side of Equation 31. The second is to increase or decrease the rate of product production (= imbalanced flow divided by the average unit price of the product) as shown on the left side of Equation 32. The third method is to reduce or increase the average product unit price (= imbalance flow divided by the volume of finished product shipped per hour) as shown on the left side of Equation 33. Here, the minus sign on the right side of Equation 33 indicates that increasing the speed of capital investment or increasing the speed of product production and decreasing the average product price are in the same direction. This is because it is a means of eliminating imbalanced flow.
4つ目は、 式 3 4の左辺に示す家計 2に対する賃金の支払い流速を増 加または減少させるという手段である。 5つ目は、 式 3 5の左辺に示す 市中金融機関 3からの借り入れ速度を減少あるいは増加するという手段 である。 なお、 式 3 5の右辺にマイナスが付いているのは、 上述のよう に、 式 3 3の右辺と同様の理由からである。 以後、 マイナスを付けてい る理由については、 特に必要がある場合を除き、 その言及を省略する。  The fourth approach is to increase or decrease the flow rate of wages to household 2 shown on the left side of Equation 34. The fifth method is to reduce or increase the borrowing speed from the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 35. In addition, the reason why the minus side is attached to the right side of Equation 35 is as described above for the same reason as the right side of Equation 33. Since then, the reason why minus is added is omitted unless it is particularly necessary.
6つ目は、 式 3 6の左辺に示す市中金融機関 3への貯蓄の流速を増加 あるいは減少させるという手段である。 企業 1は、 これら 6つの均衡化 手段のうち、 1つを選びあるいは複数を組み合わせて、 均衡化をはから んとする。  The sixth method is to increase or decrease the flow rate of savings to the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 36. Company 1 seeks to balance by selecting one or a combination of these six balancing methods.
一方、家計 2は、大別して最低 5つの均衡化手段を講じ得る。 1つは、 式 3 8の左辺に示す賃金の速度を減少あるいは増加させるという手段で ある。 2つ目は、 式 3 9の左辺に示す賃金の速度を減少あるいは増加さ せるという手段である。 3つ目は、 式 4 0の左辺に示す製品の購入速度 ( =不均衡流を製品の平均価格で除したもの) を増加あるいは減少させ るという手段である。 4つ目は、 式 4 1の左辺に示す市中金融機関 3か らの借り入れ速度を減少または増加させるという手段である。 5つ目は、 式 4 2の左辺に示す市中金融機関 3への貯蓄の流速を増加あるいは減少 させるという手段である。 家計 2は、 これら 5つの均衡化手段のうち、 1つを選びあるいは複数を組み合わせて、 不均衡流の解消をはからんと する。 On the other hand, households 2 can take at least five balancing measures. One is to reduce or increase the rate of wages shown on the left side of Equation 38. is there. The second is to reduce or increase the rate of wages shown on the left side of Equation 39. The third approach is to increase or decrease the purchase rate (= imbalance flow divided by the average price of the product) of the product shown on the left side of Equation 40. The fourth method is to reduce or increase the borrowing speed from the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 41. The fifth method is to increase or decrease the flow rate of savings to the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 42. Household 2 seeks to eliminate imbalanced flows by selecting one of these five balancing means or by combining more than one.
市中金融機関 3は、 大別して最低 4つの均衡化手段を講じ得る。 1つ は、式 4 4の左辺に示す単位時間ベースの平均貸出金利(=不均衡流を、 企業 1への融資と家計 2への融資との和で除したもの) を減少あるいは 増加させるという手段である。 2つ目は、 式 4 5の左辺に示す単位時間 ベースの平均貯蓄利率 (二不均衡流を、 企業 1からの預金と家計 2から の預金との和で除したもの) を増加あるいは減少させるという手段であ る。 3つ目は、 式 4 6の左辺に示す国債巿場 6からの国債の購入速度を 増加あるいは減少させるという手段である。 4つ目は、 式 4 7の左辺に 示す市中金融機関 3からの借り入れ速度を減少または増加させるという 手段である。 市中金融機関 3は、 これら 4つの均衡化手段のうち、 1つ を選びあるいは複数を組み合わせて、 不均衡の解消をはからんとする。 中央銀行 5も、 市中金融機関 3が直面した不均衡流を除去すべく、 以 下の 3つの均衡化手段を講じて介入できる。 1つは、 式 4 8の左辺に示 す市中金融機関 3からの国債の買い入れ速度を減少あるいは増加させる という手段である。 2つ目は、 式 4 9の左辺に示す公定歩合 (=不均衡 流を、 中央銀行 5からの借り入れで除したもの) を増加あるいは減少さ せるという手段である。 3つ目は、 式 5 0の左辺に示す市中金融機関 3 からの当座預金の速度を増加あるいは減少させるという手段である。 中 央銀行 5は、 これら 3つの均衡化手段のうち、 1つを選びあるいは複数 を組み合わせて、 市中金融機関 3が直面した不均衡流の解消をはからん とする。 Market-based financial institutions3 can broadly take at least four balancing measures. One is to decrease or increase the average lending rate per unit time (= imbalanced flow divided by lending to firm 1 and lending to household 2) shown on the left side of equation 44. Means. Second, increase or decrease the average savings rate on a unit time basis (two imbalanced flows divided by the sum of deposits from household 1 and household 2) shown on the left side of Equation 45. That is the means. The third method is to increase or decrease the purchase rate of government bonds from government bond market 6 shown on the left side of Equation 46. The fourth method is to reduce or increase the borrowing speed from the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 47. The market financial institution 3 seeks to eliminate the imbalance by selecting one or a combination of these four balancing means. Central banks 5 can also intervene in three ways to balance out the imbalances faced by commercial financial institutions 3: One is to reduce or increase the rate of purchase of government bonds from commercial financial institutions 3 shown on the left side of Equation 48. The second way is to increase or decrease the official discount rate (= imbalance flow divided by borrowing from central bank 5) shown on the left side of Equation 49. The third is the commercial financial institution 3 shown on the left side of Equation 50 Means to increase or decrease the rate of current accounts from Central bank 5 seeks to resolve the imbalances faced by commercial financial institutions 3 by choosing one or a combination of these three balancing measures.
政府 4は、 大別して最低 7つの均衡化手段を講じ得る。 1つは、 式 5 2の左辺に示す企業 1からの製品購入の速度 (=不均衡流を製品の平均 単価で除したもの) を増加あるいは減少させるという手段である。 2つ 目は、 式 5 3の左辺に示す賃金支払い速度を増加あるいは減少させると いう手段である。 3つ目は、 式 5 4の左辺に示す非課税給付金の速度を 増加あるいは減少させるという手段である。 4つ目は、 式 5 5の左辺に 示す単位時間ベースの平均税率 (=不均衡流を、 企業 1から政府 4に流 入するお金の流速と家計 2から政府 4に流入するお金の流速と市中金融 機関 3から政府 4に流入するお金の流速の和を除したもの) を減少ある いは増加させるという手段である。  Government 4 can broadly take at least seven balancing measures. One is to increase or decrease the speed of purchasing products from company 1 (= imbalanced flow divided by the average unit price of products), as shown on the left side of Equation 52. The second method is to increase or decrease the wage payment rate shown on the left side of Equation 53. The third is to increase or decrease the rate of tax-exempt benefits as shown on the left side of Equation 54. Fourth, the average tax rate on a unit time basis (= imbalanced flow, shown on the left side of Equation 55) is calculated based on the flow rate of money flowing from firm 1 to government 4 and the flow rate of money flowing from household 2 to government 4. This is a method of decreasing or increasing the sum of the flow rates of money flowing into the government 4 from the commercial financial institutions 3).
5つ目は、式 5 6の左辺に示す国債の単位時間ベースの平均利回り(= 不均衡流を、 中央銀行 5が購入した国債の残高と市中金融機関 3が購入 した国債の残高との和を除したもの) を減少あるいは増加させるという 手段である。 6つ目は、 式 5 7の左辺に示す国債発行の速度を減少ある いは増加させるという手段である。 7つ目は、 式 5 8の左辺に示す国債 市場 6からの国債の購入速度を増加あるいは減少させるという手段であ る。 政府 4は、 これら 7つの均衡化手段のうち、 1つを選びあるいは複 数を組み合わせて、 不均衡流の解消をはからんとする。  Fifth, the average yield per unit time of government bonds (= imbalanced flow shown on the left side of Equation 56) is calculated by comparing the balance of government bonds purchased by central bank 5 with the balance of government bonds purchased by commercial financial institutions 3. The sum is divided or increased. The sixth method is to decrease or increase the rate of government bond issuance shown on the left side of Equation 57. The seventh is to increase or decrease the purchase rate of government bonds from the government bond market 6 shown on the left side of Equation 58. Government 4 seeks to eliminate imbalanced flows by selecting one or a combination of these seven balancing means.
各経済主体は、 経済状態の不均衡を解消するために、 上記の均衡化手 段を複数組み合わせる。 いま、 企業 1が持つ 6つの均衡化手段にそれぞ れ相対比率 w 1〜w 6をつけると、 式 3 1〜式 3 6は、 それぞれ式 5 9 〜式 6 4に示す式になる。 w l〜w 6は、 式 6 5に示す正規化条件を満 足する。 ここで、 (w 1, w 2 , w 3 , w 4, w 5 , w 6 ) の組み合わ せを、 意思決定の組み合わせとし、 これをデイシジョンパラメータと定 義する。 家計 2、 市中金融機関 3、 政府 4も同様である。 Each economic entity combines several of the above equilibrium measures in order to resolve the imbalance in economic conditions. Now, if the relative ratios w1 to w6 are given to the six equilibrium means of company 1, respectively, equations 31 to 36 become equations 59 to 64, respectively. wl to w 6 satisfy the normalization condition shown in Equation 65. Add. Here, the combination of (w 1, w 2, w 3, w 4, w 5, w 6) is a combination of decision-making, and this is defined as a decision parameter. The same applies to households 2, commercial financial institutions 3, and governments 4.
なお、 中央銀行 5が採りうる均衡化手段は、 市中金融機関 3の不均衡 流の均衡化手段であるので、 市中金融機関 3の 4つの均衡化手段と、 中 央銀行 5が採りうる 3つの均衡化手段の計 7つのディシジョンパラメ一 夕を 1つの組とみなして、 正規化する。 中央銀行 5における不均衡流の 大きさは、 通貨流通額の単位時間当たりの変化量に等しい。  In addition, since the equilibrium measures that the central bank 5 can take are the equilibrium measures of the imbalanced flow of the commercial financial institution 3, the four equilibrium measures of the commercial financial institution 3 and the central bank 5 can take the A total of seven decision parameters (three balancing means) are regarded as one set and normalized. The magnitude of the imbalanced flow in the central bank 5 is equal to the amount of change in the amount of currency circulation per unit time.
第 1 1図は、本発明に係る経済データ処理装置の構成を示す図である。 経済データ処理装置は、 乱数発生手段および乱数調整手段である乱数発 生部 5 0と、 データを記憶するメモリ 5 1と、 経済データ算出手段であ る経済データ算出部 5 2と、 過去および現在の経済データを格納してい る経済データファイル 5 3と、 意思決定同定手段および意思決定更新時 間間隔同定手段である評価部 5 4と、 データ表示手段であるデータ表示 部 5 5と、 カウント手段であるカウンタ 5 6と、 利用者がデータを入力 するデ一夕入力手段であるデータ入力部 5 7と、 装置全体の制御を司る と共に、 情報受付手段である制御部 5 8とから構成されている。  FIG. 11 is a diagram showing a configuration of an economic data processing device according to the present invention. The economic data processing device includes a random number generating unit 50 as random number generating means and random number adjusting means, a memory 51 for storing data, an economic data calculating unit 52 as economic data calculating means, and past and present. Economic data file 53 that stores the economic data of each of the above, an evaluation section 54 that is a means for identifying decision making and a decision update time interval, a data display section 55 that is data displaying means, and a counting means. And a data input unit 57, which is a data input unit for the user to input data, and a control unit 58, which controls the entire apparatus and also receives information. I have.
乱数発生部 5 0は、 経済主体が所定時における収入と支出の不均衡な 状態を是正するために行う複数の意思決定の組み合わせを、 相対的比率 で表すディシジョンパラメ一夕を、 乱数として発生させる。 また、 乱数 発生部 5 0は、 仮に同定したデイシジョンパラメータの組に対して、 乱 数をして調整する乱数調整手段としての機能を有する。 この調整後のデ ィシジョンパラメ一夕の組は、 同時期のディシジョンパラメ一夕の組の 同定操作に提供したり、 意思決定更新時間間隔を同定する操作に提供さ れる。  The random number generation unit 50 generates, as a random number, a decision parameter set representing a combination of a plurality of decisions made by the economic entity to correct the imbalanced state of income and expenditure at a predetermined time, expressed by a relative ratio. . In addition, the random number generation unit 50 has a function as random number adjusting means for adjusting a set of temporarily identified decision parameters by making a random number. The set of decision parameters after adjustment is provided for the operation of identifying the set of decision parameters for the same period or for the operation of identifying the decision update time interval.
メモリ 5 1は、 各経済主体が行う複数の意思決定と、 乱数として発生 させる個数と、 計算を繰り返す回数と、 第 2図から第 1 0図に示す式 1 から式 1 1 6の計算処理の上で使用する計算式等の種々のデータを記憶 しておく部分である (以後、 式 1〜式 1 1 6について触れるときには、 図の番号を省略して説明する) 。 Memory 51 consists of multiple decisions made by each economic agent and generated as random numbers This part stores various data such as the number to be calculated, the number of repetitions of the calculation, and the calculation formulas used in the calculation process of the formulas 1 to 1 16 shown in FIGS. 2 to 10. (Hereinafter, when referring to Equations 1 to 116, the numbers in the figures will be omitted and described).
経済データ算出部 5 2は、 所定時期以前の経済データと、 乱数発生部 5 0により発生させた所定時期における複数の意思決定 (最初に発生さ せた意思決定は、 イニシャルデイシジョンパラメータとする) とから、 所定時期における計算上の経済データを算出する。 経済データ算出部 5 2には、 算出動作中止手段である算出動作中止部 5 2 aが備えられてい る。 算出動作中止部 5 2 aは、 経済データ算出部 5 2が計算の途中で、 現実に起こり得ない不適切な経済データをはじき出したときに、 それ以 後の算出動作を中止する命令を、 制御部 5 8に送出する部分である。 また、 経済データ算出部 5 2は、 所定期間におけるある経済主体のデ イシジョンパラメ一夕と、 同定したベストディシジョンパラメ一夕に基 づき、 各経済主体の不均衡流の値を算出する。 これによつて、 各経済主 体における経済危機の度合いを知ることができる。 また、 各ディシジョ ンパラメ一夕の相対比率から、 各経済主体が、 どれほど一部のディシジ ョンに傾倒して行動してきたかを示すディシジョンの特異性を定量化す ることができる。  The economic data calculation unit 52 calculates the economic data before a predetermined time and a plurality of decisions at a predetermined time generated by the random number generation unit 50 (the first generated decision is an initial decision parameter. ) To calculate the economic data at a given time. The economic data calculation unit 52 is provided with a calculation operation canceling unit 52a as calculation operation canceling means. The calculation operation stop unit 52 a controls the instruction to stop the subsequent calculation operation when the economic data calculation unit 52 rejects inappropriate economic data that cannot actually occur during the calculation. This is the part to be sent to part 58. In addition, the economic data calculation unit 52 calculates the value of the unbalanced flow of each economic entity based on the decision parameters of a certain economic entity over a predetermined period and the identified best decision parameters. In this way, it is possible to know the degree of the economic crisis in each economic entity. From the relative ratio of each decision parameter, it is possible to quantify the peculiarity of the decision, which indicates how much each economic agent has been inclined to act.
また、 経済データ算出部 5 2は、 各時期のベストデイシジョンパラメ 一夕の推移から、 デイシジョンパラメ一夕の変化の激しさ (これを、 デ イシジョンパラメ一夕改変速度という) を定量化することができる。 さ らに、 経済デ一夕算出部 5 2は、 カウン夕 5 6によりカウントされた値 を使用して、 ある経済状態における各経済主体の選択肢の多少を定量化 すると共に、 経済危機を克服する難易度 (=経済状態打破の困難性) を 定量化することもできる。 経済データファイル 5 3は、 過去および現在のシユミレートされた、 ならびに実際の経済データ、 たとえば、 通貨流通高の時間発展あるいは 公定歩合の時間発展などを格納した部分である。 経済データファイル 5 3は、 外部のネッ トとつながつており、 時間単位あるいは日単位で更新 されるようになつている。 ただし、 外部のネッ トとつながっていなくて もよい。 その場合には、 装置管理者あるいは利用者が、 手動でデータを 入力して更新することができる。 In addition, the economic data calculation unit 52 calculates the degree of change in the decision parameter overnight (this is called the decision parameter overnight change rate) from the transition of the best decision parameter overnight in each period. Can be quantified. In addition, the economic data calculation unit 52 uses the value counted by the count 56 to quantify the options of each economic agent in a certain economic state and overcome the economic crisis Difficulty (= difficulty of overcoming economic conditions) can be quantified. The economic data file 53 is a section that stores past and present simulated and actual economic data, such as the time evolution of the currency circulation or the official discount rate. The economic data file 53 is connected to an external network and is updated hourly or daily. However, it does not have to be connected to an external network. In such a case, the device administrator or user can manually input and update the data.
評価部 5 4は、 経済データ算出部 5 2が計算した所定時から一定期間 経過した後における複数の計算上の経済データと、 経済データファイル 5 3中に格納されている実際の現実経済データとを比較して、 どの計算 上の経済データが、 実際の経済デ一夕を最も良く再現したかを評価する 部分である。 そして、 評価部 5 4は、 実際の経済データに最も近い計算 上の経済データを決定し、 その最も近い計算上の経済データを導いたデ イシジョンパラメ一夕の組み合わせを、 所定時期における意思決定の組 み合わせとしてのベストデイシジョンパラメ一夕と決定する。 同時に、 経済データ算出部 5 2に、 算出した一連の経済データを、 経済データフ アイル 5 3に保存する命令を出す。 さらに、 評価部 5 4は、 後述するよ うに、 意思決定更新時間間隔同定手段としての機能を有する。  The evaluation unit 54 includes a plurality of calculated economic data after a predetermined period has elapsed from a predetermined time calculated by the economic data calculation unit 52, and actual real economic data stored in the economic data file 53. Is to evaluate which calculated economic data best reproduced the actual economic data. Then, the evaluation unit 54 determines the calculated economic data closest to the actual economic data, and determines the combination of the decision parameters that led to the closest calculated economic data at a predetermined time. The best decision as a combination is determined. At the same time, an instruction is issued to the economic data calculation section 52 to save the calculated series of economic data in the economic data file 53. Further, the evaluation unit 54 has a function as a decision update time interval identifying means, as described later.
また、評価部 5 4は、経済データ算出部 5 2が計算した不均衡流の値、 デイシジョンパラメ一夕特異性、 デイシジョンパラメ一夕の改変速度、 各経済主体における経済危機を克服する難易度の各データに基づいて評 価を行うと共に、 利用者がその評価結果を視覚的に把握できるように、 グラフ化する命令を、 データ表示部 5 5に送出する。  In addition, the evaluation unit 54 calculates the value of the imbalanced flow calculated by the economic data calculation unit 52, the peculiarity of the decision parameter, the rate of change of the decision parameter, and overcomes the economic crisis of each economic entity. The evaluation is performed based on the data of the degree of difficulty to be performed, and an instruction to make a graph is sent to the data display unit 55 so that the user can visually grasp the evaluation result.
デ一夕表示部 5 5は、 評価部 5 4が決定したディシジョンパラメータ の数値等をグラフあるいは表の形で表示する部分である。 また、 デ一夕 表示部 5 5は、評価部 5 4の評価の過程を表示することもできる。また、 利用者が、 データ入力部 5 7から、 表示したい変数 (例えば、 不均衡流 の値、 デイシジョンパラメ一夕) 、 期間、 表示方法 (例えば、 折れ線グ ラフか、 3次元グラフか) を指示することにより、 その指示に応じた形 式で表示をすることができる。 さらに、 データ入力部 5 7からの入力デ —夕のみならず、 経済デ一夕ファイル 5 3から読み込んだ経済データも 表示することができる。 The overnight display section 55 is a section for displaying the numerical values of the decision parameters determined by the evaluation section 54 in the form of a graph or a table. In addition, the overnight display section 55 can also display the evaluation process of the evaluation section 54. Also, The user specifies, from the data input unit 57, the variables to be displayed (for example, the value of the imbalanced flow, the decision parameter), the period, and the display method (for example, a line graph or a three-dimensional graph). By doing so, it is possible to display in a format according to the instruction. Furthermore, not only the input data from the data input section 57 but also the economic data read from the economic data file 53 can be displayed.
カウンタ 5 6は、 経済デ一夕算出部 5 2が現実に起こり得ない経済デ 一夕を算出したときに、 その中止した意思決定の組み合わせの数をカウ ン卜する部分である。 データ入力部 5 7は、 利用者が経済データ処理装 置にデ一夕を入力するときの入力手段である。 制御部 5 8は、 乱数発生 部 5 0、 メモリ 5 1、経済データ算出部 5 2、経済データファイル 5 3、 評価部 5 4、 データ表示部 5 5、 カウン夕 5 6およびデータ入力部 5 7 を制御して、 装置全体を管理する部分である。 また、 制御部 5 8は、 各 情報を受け付けて、 経済デ一夕算出部 5 2に受け渡す情報受付手段でも ある。  The counter 56 is a part that counts the number of canceled decision combinations when the economic data calculation unit 52 calculates an economic data that cannot occur in practice. The data input unit 57 is an input means for the user to input data into the economic data processing device. The control unit 58 includes a random number generation unit 50, a memory 51, an economic data calculation unit 52, an economic data file 53, an evaluation unit 54, a data display unit 55, a counter 56 and a data input unit 57. Is the part that controls the entire system. The control unit 58 is also an information receiving unit that receives each piece of information and transfers it to the economic data overnight calculation unit 52.
次に、 本発明に係る経済データ処理装置の動作の概略的な流れについ て、 第 1 2図に基づいて説明する。  Next, a schematic flow of the operation of the economic data processing apparatus according to the present invention will be described with reference to FIG.
利用者は、 デイシジョンパラメータの同定に先立ち、 データ入力部 5 Before identifying the decision parameters, the user must enter the data
7を介して解析条件を入力する (ステップ S 1 0 1 ) 。 解析条件とは、 具体的には、 経済主体の種類、 同定する日時、 期間、 乱数発生の数、 デ 一夕の表示方法などである。 解析条件が入力されると、 情報受付手段と しての制御部 5 8は、 入力された解析条件を受け付けると共に (ステツ プ S 1 0 2 ) 、 メモリ 5 1に記憶されている各経済主体毎の意思決定の 種類等のデータを読み出す (ステップ S 1 0 3 ) 。 Input the analysis conditions via 7 (step S101). Specifically, the analysis conditions include the type of economic entity, the date and time of identification, the period, the number of random numbers generated, and the display method of data. When the analysis conditions are input, the control unit 58 as the information receiving means receives the input analysis conditions (step S102) and, for each economic entity stored in the memory 51, The data such as the type of the decision is read out (step S103).
次に、 制御部 5 8は、 乱数発生部 5 0に、 意思決定の種類を受け渡す と共に、 経済デ一夕ファイル 5 3から経済データを読み出す (ステップ S 1 04) 。 次に、 乱数発生部 5 0は、 その意思決定の種類に応じてデ ィシジョンパラメ一夕の組を乱数として発生させる(ステップ S 1 0 5)c 次に、 制御部 5 8は、 デイシジョンパラメータの組等の情報を受け付け (ステップ S 1 0 6) 、 これを経済データ算出部 5 2に渡す。 次に、 経 済データ算出部 5 2は、 乱数として発生させた複数のデイシジョンパラ メータの組を用いて、経済データ算出動作を行う (ステップ S 1 0 7)。 次に、 評価部 54は、 計算上の経済データと実際の経済データとを比 較して、 その再現性を評価すると共に、 最も再現性の高い計算上の経済 データを導いたディシジョンパラメ一夕を、 べストディシジョンパラメ —夕として決定する (ステップ S 1 0 8) 。 次に、 別の時期のディシジ ヨンパラメータの同定操作も、 同様に行う (ステップ S 1 0 9) 。 以上 のステップ S 1 0 1からステップ S 1 0 9までの一連の動作で、 ディシ ジョンパラメ一夕の同定が可能である。 このディシジョンパラメ一夕の 同定方法におけるステツプ S 1 0 5〜ステツプ S 1 0 9の詳細な動作に ついては、 後述する。 Next, the control unit 58 transfers the type of decision to the random number generation unit 50 and reads the economic data from the economic data file 53 (step S104). Next, the random number generation unit 50 generates a set of decision parameters as a random number according to the type of the decision (step S105). C Next, the control unit 58 sets the decision parameter (Step S106), and passes the information to the economic data calculation unit 52. Next, the economic data calculation unit 52 performs an economic data calculation operation using a set of a plurality of decision parameters generated as random numbers (step S107). Next, the evaluation unit 54 compares the calculated economic data with the actual economic data, evaluates the reproducibility, and evaluates the decision parameters that led to the most reproducible calculated economic data. Is determined as the best decision parameter—evening (step S108). Next, the operation of identifying a decision parameter at another time is similarly performed (step S109). The series of operations from step S101 to step S109 enables identification of decision parameters. The detailed operation of steps S105 to S109 in this decision parameter identification method will be described later.
次に、 経済データ算出部 5 2は、 不均衡流を定量化する (ステップ S 1 1 0) 。 続いて、 経済デ一夕算出部 5 2は、 各経済主体のディシジョ ンの特異性、 すなわち、 複数のデイシジョンパラメ一夕の内、 特定のデ ィシジョンに偏る度合いを定量化する (ステップ S 1 1 1 ) 。 具体的に は、 式 1 1 4から算出する。 次に、 経済データ算出部 5 2は、 各経済主 体のディシジョンの改変速度を定量化する (ステップ S 1 1 2) 。 すな わち、 各経済主体が各ディシジョンをどれほど劇的に変化させていたか を定量化する。 具体的には、 式 1 1 5から算出する。  Next, the economic data calculation unit 52 quantifies the unbalanced flow (Step S110). Subsequently, the economic decision calculator 52 quantifies the peculiarity of the decision of each economic entity, that is, the degree of bias toward a particular decision among a plurality of decision parameters (step S). 1 1 1). Specifically, it is calculated from Expression 114. Next, the economic data calculation unit 52 quantifies the change rate of the decision of each economic entity (Step S112). That is, it quantifies how dramatically each economic agent has changed each decision. Specifically, it is calculated from Expression 115.
次に、 経済データ算出部 5 2は、 経済状況打破の困難性を定量化する (ステップ S 1 1 3) 。 具体的には、 式 1 1 6から計算中止とならなか つたディシジョンパラメ一夕の組の数と、 デイシジョンパラメ一夕の組 の総数との比を利用して算出する。 その後、 評価部 54は、 上述の各数 値に基づいて、 各経済主体の意思決定および経済状態の評価を行う (ス テツプ S 1 1 4) 。 次に、 データ表示部 5 5は、 先に入力されたデータ 表示方法で、 ディシジョンパラメ一夕あるいは経済データをグラフある いは表の形で描画する (ステップ S 1 1 5) 。 かかる動作をもって、 一 連の動作が終了する。 Next, the economic data calculation unit 52 quantifies the difficulty of overcoming the economic situation (step S113). Specifically, the number of decision parameter sets that did not stop calculation from Equation 1 16 and the number of decision parameter sets Calculated using the ratio to the total number. After that, the evaluation unit 54 makes a decision on each economic entity and evaluates the economic state based on the above-mentioned numerical values (Step S114). Next, the data display unit 55 draws the decision parameters or economic data in the form of a graph or a table in the data display method previously input (step S115). With this operation, a series of operations ends.
なお、 乱数発生部 5 0、 メモリ 5 1、 経済データ算出部 5 2、 算出動 作中止部 5 2 a、 評価部 54、 データ表示部 5 5、 カウン夕 5 6および データ入力部 5 7の内の 1つあるいはこららの内の複数の構成部の組み 合わせを設ける代わりに、 これらの各構成部 50, 5 1, 52, 5 2 a, 54, 5 5 , 5 6, 5 7の動作を実行するためのプログラムを格納した 情報記録媒体を読み込ませて、 そのプログラムを実行させるようにして も良い。  The random number generation unit 50, memory 51, economic data calculation unit 52, calculation operation stop unit 52a, evaluation unit 54, data display unit 55, counter 56 and data input unit 57 Instead of providing one or a combination of several of these components, the operation of each of these components 50, 51, 52, 52a, 54, 55, 56, 57 is An information recording medium storing a program to be executed may be read and the program may be executed.
具体的には、 データ入力ステップ、 情報受付ステップ、 乱数発生ステ ップ、 経済データ算出ステップ、 意思決定同定ステップ、 後述する意思 決定更新時間間隔同定ステップ、 後述する算出動作中止ステップ、 後述 するカウントステップ、 後述する経済データファイルステップおよびデ —夕表示ステップの内の 1つあるいはこれらの中から選んだ複数のステ ップの組み合わせを持つプログラムを格納した CD— ROM等の情報記 録媒体を、 マイクロコンピュータに読み込ませて、 上記構成部 5 0, 5 1 , 5 2, 5 2 a, 54, 5 5, 5 6, 5 7と同じ動作を実行させても 良い。 なお、 情報記録媒体として、 CD— ROM以外の媒体、 たとえば、 フロッピーディスク、 光ディスク等を用いても良い。 また、 計算速度を 向上させるために、 並列計算技術を利用しても良い。  Specifically, a data input step, an information reception step, a random number generation step, an economic data calculation step, a decision identification step, a decision update time interval identification step described later, a calculation operation stop step described later, and a count step described later An information recording medium such as a CD-ROM that stores a program having one or more of the economic data file steps and data display steps described below or a combination of a plurality of steps selected from these is stored in a micro-computer. The same operation as the above-described components 50, 51, 52, 52a, 54, 55, 56, 57 may be executed by being read by a computer. Note that a medium other than the CD-ROM, for example, a floppy disk, an optical disk, or the like may be used as the information recording medium. In addition, a parallel computing technique may be used to improve the computation speed.
次に、 第 1 2図のステツプ S 1 0 5からステツプ S 1 0 9で説明した ディシジョンパラメ一夕の同定方法の原理および詳細な内容について説 明する。 5つの経済主体の内、 ある 1つの経済主体に着目した場合、 そ れ以外の経済主体の側からは、 その着目している経済主体の意思決定の 理由を知ることはできない。 しかし、 現実の経済データを最も忠実に再 現するディシジョンパラメ一夕を探索して、 同定することは可能である。 第 1 3図は、 ある所定時期 mにおけるデイシジョンパラメ一夕の同定方 法の概略を模式的に示す図である。 前述のように、 デイシジョンパラメ 一夕の種類は、 各経済主体によって異なり、 企業 1で 6つ、 家計 2で 5 つ、 市中金融機関 3で 4つ、 政府 4で 7つ、 そして中央銀行 5で 3つで ある。 Next, the principle and detailed contents of the identification method for the decision parameters described in steps S105 to S109 in FIG. 12 will be described. I will tell. If one focuses on one of the five economic agents, the other economic agents cannot know the reasons for the decision made by that economic agent. However, it is possible to search for and identify decision parameters that most faithfully reproduce real economic data. FIG. 13 is a diagram schematically showing an outline of a method for identifying a decision parameter at a predetermined time m. As mentioned earlier, the types of decision parame- ters vary depending on each economic entity, 6 for company 1, 5 for household 2, 4 for commercial financial institution 3, 7 for government 4, and central. Bank 5 has three.
デイシジョンパラメ一夕の組は、 説明の便宜上、 デイシジョンパラメ 一夕が仮に 3つで 1組を構成するものとすると、 (x, y , z ) と表す ことができる。 経済デ一夕処理装置の乱数発生部 5 0は、 この実施の形 態では、 デイシジョンパラメ一夕を 1億組発生するが、 ここでは、 説明 を単純にするため、 1 0組のみ発生するものとする。 また、乱数発生は、 閉区間 [一 0 . 5 , 0 . 5 ]の範囲で行われるようにしている。 式 6 6〜式 6 8は、 各デイシジョンパラメ一夕の相対計数 x、 yおよび zを、 上記 閉区間の範囲で乱数発生することを表している。 ただし、 相対計数 X、 yおよび zは、 正規化条件 (x + y + z = l ) を満足する必要があるの で、式 6 9の演算を経て、式 7 0〜式 7 2に示すように、再計算される。 いま、 ある所定時期 mにおいて、 ある経済主体が、 収入と支出の不均 衡を解消するため、 どのような意思決定をしたかを同定することを目的 とする。 このためには、 所定の解析期間 (= n ) にわたつて、 経済デー 夕の算出動作を行う必要がある。 なぜならば、 各経済主体は、 経済全体 を調整するために行動しておらず、 個々にお互いの意思決定を知らずに 自らの意思を決定するものであり、 仮にある瞬間における実際の経済デ 一夕と計算上の経済データが一致しても、 その一致はすぐに崩れ去る危 険性が大きいからである。 したがって、 ある一定期間の算出を経て、 計 算上の経済データと、 実際の経済データとを比較する方が、 妥当性があ る。 The set of decision parameters can be expressed as (x, y, z), for convenience of explanation, assuming that three decision parameters form one set. In this embodiment, the random number generator 50 of the economic data processor generates 100 million sets of decision parameters, but here, for simplicity of explanation, only 10 sets are generated. It shall be. The random number generation is performed in the range of the closed interval [0.5, 0.5]. Equations 66 to 68 indicate that the relative counts x, y, and z for each decision parameter are generated as random numbers within the closed interval. However, since the relative counts X, y, and z need to satisfy the normalization condition (x + y + z = l), through the operation of Expression 69, as shown in Expressions 70 to 72, Is recalculated. Now, the purpose is to identify what kind of decision was made by an economic agent at a given time m to resolve the income-expenditure imbalance. For this purpose, it is necessary to perform the operation of calculating economic data over a predetermined analysis period (= n). This is because each economic agent does not act to adjust the entire economy, but decides on its own without knowing each other's decisions. And calculated economic data agree, the agreement is likely to collapse quickly. This is because the steepness is large. Therefore, it is more appropriate to compare calculated economic data with actual economic data after a certain period of calculation.
さて、 期間 nを仮に 8日と設定して、 その 8日を 8ステップに分割す ると、 1ステップは 1 日ということになる。 また、 経済データとして、 家計の預金残高をみることとする。 所定時期 mという時点の 1 日前 (m - 1 ) の実際の家計の預金残高を、 A em_ lで表す。 同様に、 m、 m + 1、 m+ 2、 · · · m+ 8における実際の家計の預金残高を、 それぞ れ A em、 Aem+ 1、 A em+ 2、 · · · ' A em+ Sで表す。 第 1 3図では、 現実の家計の預金残高は、 黒菱形で表している。  Now, if the period n is set to 8 days and the 8 days are divided into 8 steps, one step is 1 day. In addition, we will look at household deposit balance as economic data. A em_l represents the actual balance of the household's deposit one day before (m-1) at the specified time m. Similarly, the actual household account balance at m, m + 1, m + 2,... M + 8 is represented by A em, Aem + 1, A em + 2,. In Figure 13, the actual household deposit balance is represented by a black diamond.
一方、 所定時期 mにおけるデイシジョンパラメータの組は、 (x l , y l, z l ) 、 (x 2, y 2, z 2) 、 (χ 3, γ 3, ζ 3) 、 · · · · (x 1 0 , y 1 0 , z 1 0 ) とする。 (m— 1 ) での家計の預金残高 A e m— 1と、 所定時期 mにおける 1 0組のディシジョンパラメ一夕とか ら、 所定時期 mにおける家計の預金残高を算出する。 算出した計算上の 家計の預金残高を、 A s mで表す。 すると、 各デイシジョンパラメ一夕 毎に、 計算上の家計の預金残高 A s m ( 1 ) 、 A s m ( 2) 、 A s m (3) 、 · · · - A s m ( 1 0) が求められる。 これらの計算上の家計 の預金残高は、 所定時期 mにおける実際の家計の預金残高 A e mとずれ ていても良い。  On the other hand, the set of decision parameters at the predetermined time m is (xl, yl, zl), (x2, y2, z2), (χ3, γ3, ζ3), ···· (x 1 0, y 1 0, z 1 0). The household account balance at a predetermined time m is calculated from the household account balance A em-1 at (m-1) and the 10 decision parameters at a predetermined time m. The calculated household account balance is calculated as A s m. Then, for each decision parameter, the calculated household account balance A sm (1), A sm (2), A sm (3), ... . These calculated household deposits may differ from the actual household deposits A em at the given time m.
次に、 先に乱数発生させた 1 0組のディシジョンパラメ一夕を固定し たまま、 算出した計算上の家計の預金残高 A s m ( 1 ) 、 A s m (2) 、 A s m (3) 、 - - - A s m ( 1 0) に基づいて、 (m + 1 ) における 計算上の家計の預金残高 A s m+ 1 ( 1 ) 、 A s m+ 1 (2) 、 A s m + 1 (3) 、 · · · - A s m+ 1 ( 1 0) を算出する。 これを、 (m + 8) まで繰り返すと、 解析期間 8日後 (m+ 8) の第 2所定時期におけ る計算上の家計の預金残高が求められる。 なお、 計算上の家計の預金残 高 A s mは、 第 1 3図では、 白抜きの丸で表している。 Next, with the fixed decision parameter set of 10 random numbers generated earlier, the calculated household balance A sm (1), A sm (2), A sm (3), ---Based on A sm (10), the calculated household account balance at (m + 1) A s m + 1 (1), A s m + 1 (2), A sm + 1 (3), · · ·-Calculate A s m + 1 (1 0). If this is repeated until (m + 8), at the second specified time after (m + 8) 8 days after the analysis period The calculated household account balance is calculated. The calculated household balance A sm is indicated by a white circle in Fig. 13.
第 1 3図から明らかなように、 2番目のデイシジョンパラメ一夕 (X 2 , y 2, z 2) から算出した第 2所定時期 (m+ 8) における計算上 の家計の預金残高 A s m+ 8 (2) が、 第 2所定時期 (m+ 8) におけ る実際の家計の預金残高 A e m + 8を最も再現していることがわかる。 このことから、 所定時期 mという時点では、 この経済主体は、 (x 2, y 2 , ζ 2) という相対比率で、 不均衡解消手段の意思決定を下したも のと同定できる。  As is evident from Fig. 13, the calculated household account balance A s at the second predetermined time (m + 8) calculated from the second decision parameter overnight (X2, y2, z2) It can be seen that m + 8 (2) reproduces the actual household balance A em + 8 at the second predetermined time (m + 8). From this, at a given time m, this economic entity can be identified as having made a decision on the means for resolving the imbalance with a relative ratio of (x 2, y 2, ζ 2).
ここで、 1 0組のディシジョンパラメータのうち、 1番目、 4番目、 6番目、 7番目、 8番目、 9番目および 1 0番目の各デイシジョンパラ メータを用いた計算上の家計の預金残高の計算は、 第 2所定時期 m+ 8 に至る過程で中止している。 これは、 次の理由からである。 ディシジョ ンパラメータの組の内の一部は、 実際の経済では許されない結果を出す 場合がある。 たとえば、 平均税率あるいは金利が負になったり、 平均税 率が 1 0 0 %になるといった場合である。 このような現実に起こり得な い結果が出た場合には、 第 1 2図におけるステップ S 1 0 7の算出仮定 において、 算出中止手段 5 2 aが、 これを検知し、 その後の計算を中止 する信号を、 を制御部 58に送出する。 経済データ算出部 5 2は、 制御 部 5 8からの命令を受けて、 一定のデイシジョンパラメ一夕の組につい ては、 以後の計算を行わないようにしている。  Here, out of the 10 sets of decision parameters, the household's account balance calculated using the first, fourth, sixth, seventh, eighth, ninth, and tenth decision parameters The calculation of was stopped before reaching the second predetermined time m + 8. This is for the following reasons. Some of the decision parameter sets may produce results that are unacceptable in a real economy. For example, the average tax rate or interest rate is negative, or the average tax rate is 100%. If such an unrealistic result is obtained, the calculation stopping means 52 a detects this and stops the subsequent calculation based on the calculation assumption of step S107 in FIG. To the control unit 58. The economic data calculation unit 52 receives the instruction from the control unit 58 and does not perform the subsequent calculation for a certain set of decision parameters.
また、 所定時期 mの時点において、 7番目のデイシジョンパラメ一夕 の組から算出した計算上の家計の預金残高 A s m (7) が、 実際の家計 の預金残高 A e mに最も近い。 しかし、 これは、 一時の現象にすぎず、 この結果をもとに 7番目のデイシジョンパラメ一夕が、 所定時期 mの時 点での意思決定と結論づけることはできない。そもそも、各経済主体が、 所定の意思決定をしたからといって、 それがすぐに不均衡の解消にはつ ながらない。 その意思決定の効果は、 ある期間を経て出てくることが、 ほとんどである。 At the predetermined time m, the calculated household balance A sm (7) calculated from the seventh set of decision parameters is closest to the actual household balance A em. However, this is only a temporary phenomenon, and it cannot be concluded from this result that the seventh decision parameter overnight is a decision at a given time m. In the first place, each economic agent Just because you make the right decision doesn't mean that the imbalance will go away quickly. In most cases, the effects of that decision will come out over a period of time.
上記の例では、 所定の解析期間 (A tとする) と、 その解析期間を所 定のステップ数 nで区切っているが、 この Δ 1; と nは、 時代の推移、 経 済主体の種類等に応じて可変にする方が好ましい。 たとえば、 Δ tは、 過去から現在に至る歴史の経過に伴い、 だんだん短くなる傾向にある。 また、 経済主体間で比較しても、 金融機関の Δ tは非常に短く、 将来に 向けても相当速いスピードで意思決定を更新していく傾向がある。 これ に対して、 家計 2は、 比較的そのスピードは遅い場合がある。  In the above example, the specified analysis period (At) and the analysis period are separated by the specified number of steps n, where Δ1; and n are the transition of the era, the type of economic entity It is preferable to make it variable according to the like. For example, Δt tends to become shorter and shorter as history progresses from the past to the present. Also, when compared between economic agents, Δt of financial institutions is very short, and there is a tendency for decision making to be updated at a considerably high speed in the future. In contrast, Household 2 may be relatively slow.
そこで、 と1 を、 可変として、 以下のような方法で同定しても良 レ 同定の基本的な考え方は、 以下の通りである。 経済系あるいは経済 主体は、 より安定な方向で意思決定や意思決定更新時間間隔を変更し、 進化している。 たとえば、 不均衡流の値の発散を押さえられないような 不安定な方向で進化した経済主体あるいは経済系は存在しない。 なぜな らば、 発散が押さえられなくなった結果、 経済系が不安定にあり、 いた るる所で破産が起こり、 経済系あるいは経済主体は生き延びることがで きないからである。 厶 と11の同定は、 この安定性に着目して、 たとえ ば、 以下の方法で行うことができる。  Therefore, even if and 1 are made variable and can be identified by the following method, the basic idea of identification is as follows. Economic systems or agents are evolving by changing decision-making and decision update intervals in a more stable way. For example, there is no economic entity or system that has evolved in an unstable direction that cannot control the divergence of the value of imbalanced flow. The reason for this is that the divergence cannot be controlled, and as a result, the economic system is unstable, bankruptcy occurs everywhere, and the economic system or economic entity cannot survive. Focusing on this stability, for example, the following methods can be used for the identification of rats and 11.
まず、 Δ tと nの組み合わせを複数 (たとえば、 1 0 0組) 用意する。 この 1 0 0組は、 乱数発生部 5 0で生成しても良いし、 利用者が、 デー 夕入力部 5 7から入力しても良い。 次に、 所定時期 mにおけるディシジ ョンパラメータの組を乱数として発生させる。 このディシジョンパラメ 一夕の組を、 仮に 1 0個とする。 そして、 m— 1の時期の経済デ一夕と して経済データファイル 5 3に格納されているデータをわずかにずらす 攪乱処理を施す。 攪乱処理で発生させた実際あるいは計算上の経済デー 夕を、 仮に 1 0個とする。 First, a plurality (for example, 100 pairs) of combinations of Δt and n are prepared. The set of 100 may be generated by the random number generation unit 50, or may be input by the user from the data input unit 57. Next, a set of decision parameters at a predetermined time m is generated as a random number. Suppose that the set of this decision parameter overnight is 10 pieces. Then, a disturbance process is performed to slightly shift the data stored in the economic data file 53 as an economic data of the m-1 period. Actual or calculated economic data generated by disturbance processing Evening is assumed to be 10 pieces.
次に、 1つのディシジョンパラメ一夕につき、 一組の Δ 1;と nにおい て、 各経済データ毎に、 シユミレージョンを実行する。 すると、 デイシ ジョンパラメ一夕の組 1 0個と、 Δ tと nとの組 1 0 0個と、 攪乱処理 を施した m— 1の時期の経済データの数である 1 0個と、 これらをかけ た 1万個のデータが得られる。 さらに、 攪乱処理をしていない m— 1の 時期の経済デ一夕 (一組) と、 A tと nとの組 1 0 0個とから、 不均衡 流の値を計算し、 1 0 0 0個のデ一夕を得る。 そして、 それぞれの Δ t と nの組について、 攪乱処理を施した場合と、 かかる処理をしなかった 場合とで、 不均衡流の絶対値の大きさを比較する。  Next, for one set of Δ1; and n for one decision parameter, a simulation is performed for each economic data. Then, 10 sets of the decision parameter overnight, 100 sets of Δt and n, and 10 pieces of the economic data of the m-1 period subjected to the disturbance processing, To obtain 10,000 data. Furthermore, the value of the unbalanced flow is calculated from the economic data (one set) during m-1 when no disturbance processing is performed and 100 sets of At and n. You get 0 de nights. Then, for each pair of Δt and n, the absolute value of the imbalanced flow is compared between when the disturbance processing is performed and when the processing is not performed.
この比較は、 攪乱した場合の絶対値から、 攪乱しなかった場合の絶対 値を引いた値の絶対値で行う。 この結果、 攪乱処理をした 1 0個のこの 絶対値の大きさの平均が最も小さな値をとる (すなわち、 外部攪乱に対 して安定であった) 1:と11の組を、 所定時期 mにおける組と決定する ことができる。この方法は、実際の経済全体あるいは個々の経済主体が、 その意思決定更新時間間隔 Δ tを常に変動させている場合に、 有効な手 段である。  This comparison is made using the absolute value of the absolute value of the disturbance with the absolute value of the non-disturbed value subtracted. As a result, the average of the magnitudes of the 10 disturbed absolute values takes the smallest value (that is, it is stable against external disturbance). Can be determined as a set in. This method is effective when the whole economy or individual economic entities constantly fluctuate the decision update interval Δt.
なお、 上述の同定方法の他に、 複数の A t と nの下で、 経済データ算 出動作を独立に多数回試行した時など、 試行した結果の各々が最もお互 いに近い結果を出した Δ tと nを、 実際の Δ t と nとして同定するよう にしても良い。 この方法も、 ある Δ 1: と nが、 どんな試行をしても、 似 た結果を出すという上述の安定性をもとに算出している。  In addition, in addition to the above-mentioned identification method, each of the trial results gives the closest result to each other, such as when the economic data calculation operation is independently attempted many times under multiple At and n. The determined Δt and n may be identified as actual Δt and n. This method is also based on the above-mentioned stability that Δ1: and n give similar results in all trials.
次に、 各デイシジョンパラメータの組 (x, y, z ) から算出した計 算上の経済データが、 どれほど正確に実際の経済データを再現したかを 評価する方法について説明する。  Next, we explain how to evaluate how accurately the calculated economic data calculated from each set of decision parameters (x, y, z) reproduced the actual economic data.
先に第 1 3図に基づいて解析した例では、 経済データとして家計の預 金残高のみを取り出し、 計算上の経済データと実際の経済データとの比 較を行った。 しかし、 実際には、 経済主体は 5つあり、 各経済主体につ き複数のデイシジョンパラメ一夕がある。 以下、 経済データとして、 現 金流通高 (A e i n) 、 政府発行証券 (B e) (国債、 政府短期証券、 地方債を含む) 、 日銀の政府発行証券保有残高 (C e) 、 政府発行証券 の平均金利 (D e) 、 日銀における市中金融機関の当座預金残高 (F e)In the example analyzed earlier based on Fig. 13, the economic data Only the gold balance was extracted and the calculated economic data was compared with actual economic data. However, in reality, there are five economic agents, and there are multiple decision parameters for each economic agent. The following are the economic data: cash flow (A ein), government-issued securities (B e) (including government bonds, government short-term securities, and municipal bonds), BOJ government-issued securities holdings (C e), and government-issued securities Average interest rate (D e), current account balance of commercial banks at the Bank of Japan (F e)
(国内銀行、大蔵資金運用部を除く政府系金融機関)、公定歩合(G e )、 市中金融機関に対する日銀貸出金銭高 (H e) 、 市中金融機関貸付平均 金利 (J e) 、 および市中金融機関預金平均金利 (Ke) の 9つの経済 データを用いた場合の評価方法につき、 説明する。 (Government financial institutions excluding domestic banks and the Treasury Department), official discount rate (G e), amount of money borrowed by the Bank of Japan (He), average interest rate on loans to commercial financial institutions (J e), and This section describes the evaluation method using nine economic data of average interest rates (Ke) of commercial financial institutions.
現実の現金流通高 A e、 政府発行証券 B e、 日銀の政府発行証券保有 残高 C e、 政府発行証券の平均金利 D e、 日銀における市中金融機関の 当座預金残高 F e、 公定歩合 G e、 市中金融機関に対する日銀貸出金銭 高 H e、 市中金融機関貸付平均金利 J eおよび市中金融機関預金平均金 利 K eをどれだけ再現したかを示す評価関数を、 それぞれ、 EA 1、 E B し E C し ED 1、 E F 1、 EG 1、 EH 1、 E J 1および EK 1 とする。 そして、 総合評価関数 E 1 を、 式 8 3に示すように、 各経済デ —夕の和で表す。  Actual cash flow A e, Government-issued securities B e, Bank of Japan's government-owned securities holdings C e, Average interest rate of government-issued securities De, Bank of Japan's current accounts at commercial banks in the Bank of Fe F The evaluation functions that show how much the Bank of Japan lending money to market financial institutions He, the average interest rate of commercial bank lending J e and the average interest rate of commercial bank deposits K e were reproduced as EA 1 and EA 1, respectively. EB and EC and ED1, EF1, EG1, EH1, EJ1 and EK1. Then, the overall evaluation function E 1 is expressed by the sum of each economic data as shown in Equation 83.
また、 各評価関数 E Aし EB 1、 EC し ED 1、 E F 1、 EG 1、 EH し E J 1および EK 1は、 式 84 a〜式 84 iに示すように、 定 義することにする。 このような各経済データの評価関数の和から求めた 総合評価関数 E 1をみて、 最も小さい値を示したデイシジョンパラメ一 夕の組 (x b e s t , y b e s t , z b e s t ) を、 求めるべき意思決 定の相対比率と決定する。  In addition, the respective evaluation functions EA and EB1, EC and ED1, EF1, EG1, EH and EJ1, and EK1 are defined as shown in Equations 84a to 84i. Looking at the overall evaluation function E1 obtained from the sum of the evaluation functions of each economic data, the decision parameter set (xbest, ybest, zbest) showing the smallest value is determined. Is determined as the relative ratio of
なお、 先に第 1 3図に基づいて説明したように、 現実に起こり得ない 結果が算出された場合には、 計算を途中で中止するが、 現実に起こり得 るか否かの判断となる条件は、 式 8 5〜式 1 0 7に示すとおりである。 すなわち、 単位時間ベースの平均税率ては 0以上 1以下、 企業 1の設 備投資速度、 企業 1における製品製造の速度、 企業 1から家計 2に支払 われる賃金、 製品平均単価、 政府 4から家計 2に支払われる賃金、 家計 2ならびに政府 4による製品の購入速度、 政府 4から家計 2に支払われ る所得の再配分プログラムとしての非課税給付金、 政府発行証券、 市中 金融機関 3の貸付金利、 同預金金利、 公定歩合、 各経済主体の現金保有 残高、 家計 2ならびに企業 1に対する市中金融機関 3の貸付金残高、 巿 中金融機関 3に対する中央銀行 5の貸付残高、 企業 1ならびに家計 2の 市中金融機関 3における預金残高、 政府発行証券の発行残高、 政府発行 証券の市中金融機関 3、 中央銀行 5ならびに政府 4の保有残高、 市中金 融機関 3の日銀 5における当座預金残高、 企業 1における資本貯蓄、 企 業 1の製品在庫、 家計 2ならびに政府 4による製品の保有量は、 すべて 正である。 As described earlier with reference to Fig. 13, when a result that cannot be actually calculated is calculated, the calculation is stopped halfway, The conditions for determining whether or not to do so are as shown in Equation 85 to Equation 107. That is, the average tax rate per unit time is 0 or more and 1 or less, the capital investment speed of company 1, the speed of product production at company 1, the wages paid from company 1 to household 2, the average unit price of products, and the government unit 4 to household 2 Wages paid to households, the rate of purchase of products by household 2 and government 4, tax-exempt benefits as a program of redistribution of income paid by government 4 to household 2, government-issued securities, lending rates of commercial financial institutions 3, etc. Deposit interest rate, official discount rate, balance of cash held by each economic entity, balance of loans of commercial financial institution 3 to households 2 and enterprise 1, lending balance of central bank 5 to central financial institution 3, cities of enterprises 1 and households 2 Deposit balances at central financial institutions 3, outstanding balances of government-issued securities, outstanding balances of government-issued securities at commercial financial institutions 3, central banks 5 and government 4, and balances of commercial financial institutions 3 at BOJ 5 Deposit balances, capital savings in the enterprise 1, product inventory of companies 1, holding the amount of the product by the household 2 as well as the government 4, are all positive.
次に、 具体的に計算した評価関数を、 第 1 4図〜第 1 6図に基づいて 説明する。 ここでは、 国債の単位時間当たりの平均利回りと単位時間当 たりの家計 2の貯蓄残高の 2種類の経済データについて、 それぞれの評 価関数 E A 1および E B 1 を求めた。 第 1 4図および第 1 5図は、 それ ぞれ、 国債の単位時間当たりの平均利回りおよび単位時間当たりの家計 2の貯蓄残高の計算上の経済データを算出した結果である。 nは 8とし た。 第 1 6図は、 評価関数 E A 1および E B 1から求めた総合評価関数 E 1を示す。  Next, the specifically calculated evaluation function will be described with reference to FIGS. 14 to 16. Here, we calculated the valuation functions EA1 and EB1 for two types of economic data, the average yield per unit time of government bonds and the savings balance of household 2 per unit time. Figures 14 and 15 show the results of calculating the economic data for calculating the average yield per unit time of government bonds and the savings balance of household 2 per unit time, respectively. n was set to 8. FIG. 16 shows a comprehensive evaluation function E1 obtained from the evaluation functions EA1 and EB1.
第 1 6図の結果から、 最も小さい評価関数 E 1 を算出した 2番目のデ ィシジョンパラメ一夕の組が、 所定時期 mの時点での意思決定と判断で きる。 この例では、 国債の単位時間当たりの平均利回りおよび単位時間 当たりの家計 2の貯蓄残高ともに、 第 2番目のデイシジョンパラメ一夕 の組が、 評価関数 E Aおよび E Bを小さくした。 From the results in FIG. 16, the second set of decision parameters for which the smallest evaluation function E 1 has been calculated can be determined as a decision at the predetermined time m. In this example, both the average yield of government bonds per unit time and the savings balance of household 2 per unit time are shown in the second decision parameter. Set reduced the evaluation functions EA and EB.
しかし、 たとえば、 国債の単位時間当たりの平均利回りに関しては、 第 5番目のデイシジョンパラメータが最も小さい評価関数 E Aを算出し 単位時間当たりの家計 2の貯蓄残高に関しては、 第 3番目のディシジョ ンパラメ一夕が最も小さい評価関数 E Bを算出し、 総合評価では、 第 3 番目のディシジョンパラメ一夕が最も小さい総合評価関数を導き出すよ うな場合もある。  However, for example, for the average yield per unit time of government bonds, the valuation function EA with the fifth smallest decision parameter is calculated, and for the savings balance of household 2 per unit time, the third decision parameter is used. In some cases, the overnight evaluation function EB is calculated to be the smallest, and in the overall evaluation, the third decision parameter overnight may derive the smallest overall evaluation function.
また、上記の評価によって同定したべストデイシジョンパラメータ(X b e s t , y b e s t , z b e s t ) を使って、 さらに再現性の高いデ イシジョンパラメ一夕を求めることもできる。 式 7 6〜式 7 8に示すよ うに、 (x b e s t , y b e s t , z b e s t ) をわずかに変更して、 複数の (x a, y b, z c) を補正乱数をして乱数調整して、 得る。 な お、 (x a, y b, z c ) を正規化条件 (x a.+ y b + z c = l ) を満 たすように、 式 80〜式 82に示す計算式から求める。  Further, the decision parameters with higher reproducibility can be obtained by using the best decision parameters (Xbest, ybest, zbest) identified by the above evaluation. As shown in Expressions 76 to 78, (xbest, ybest, zbest) are slightly changed, and a plurality of (xa, yb, zc) are obtained by adjusting the random numbers by performing correction random numbers. Note that (x a, y b, z c) is obtained from the equations shown in Equations 80 to 82 so as to satisfy the normalization condition (x a. + Y b + z c = l).
このように (x b e s t , y b e s t , z b e s t ) 近傍にある複数 のデイシジョンパラメ一夕 (x a, y b, z c ) を使って、 前述のよう に、 計算上の経済データの算出動作を再度行うチューニング動作を試行 する。 これによつて、 先の (x b e s t , y b e s t , z b e s t ) よ りも現実の経済デ一夕に近いディシジョンパラメ一夕の組 (X ' b e s t , y ' b e s t , z ' b e s t ) を算出することが可能である。  As described above, the tuning operation for re-calculating the operation of calculating economic data using a plurality of decision parameters (xa, yb, zc) near (xbest, ybest, zbest) as described above. Try. This makes it possible to calculate a set of decision parameters (X'best, y'best, z'best) that is closer to the real economy than the previous (xbest, ybest, zbest). It is.
所定時期 mの時点でのディシジョンパラメ一夕の同定が完了すると、 次に、 (m+ 1 ) 以降における各デイシジョンパラメ一夕の同定操作を 行う。 この場合、 (m+ 1 ) の直前ステップである所定時期 mの時点で の実際の経済デ一夕と、 (m+ 1 ) で乱数発生させた複数のディシジョ ンパラメ一夕の組とを使って、 前述の計算上の経済データの算出動作お よび評価を行う。 ただし、 (m+ 1 ) で乱数発生させた複数のデイシジョンパラメ一夕 に、 先に同定した所定時期 mの時点でのべストデイシジョンパラメ一夕 、x b e s t , y b e s t , z b e s t ) また ¾ (χ b e s t , y b e s t , z ' b e s t ) も追加して、 算出動作を行う。 これは、 時が 経っても、 デイシジョンパラメ一夕を大きく変更しなかったとの仮定で 行う操作である。 When the identification of the decision parameters at the predetermined time m is completed, the identification operation of each decision parameter after (m + 1) is performed. In this case, the actual economic data at the predetermined time m, which is the immediately preceding step of (m + 1), and the set of multiple decision parameters generated at random in (m + 1) are used as described above. The calculation operation and evaluation of economic data in the calculation are performed. Note that, over a plurality of decision parameters generated at random at (m + 1), the best decision parameters at the predetermined time m identified earlier, xbest, ybest, zbest) and ¾ ( χ Best, ybest, z 'best) are also added to perform the calculation operation. This is an operation performed on the assumption that the decision parameters have not changed significantly over time.
次に、 第 1 2図において示したステップ S 1 0 5〜ステップ S 1 0 9 におけるディシジョンパラメ一夕の同定動作の流れの部分を、 第 1 7図 に基づいて、 詳細に説明する。 まず、 制御部 5 8は、 計算に使用する情 報を受け付け (ステップ S 2 0 1 ) 、 これから行うディシジョンパラメ 一夕の同定動作が、 所定時期における初めての算出動作 (=イニシャル 動作) か、 それとも 2回目以降の補正乱数を用いる動作 (=チューニン グ動作) かを判断する (ステップ S 202 ) 。  Next, the flow of the identification parameter overnight operation in steps S105 to S109 shown in FIG. 12 will be described in detail with reference to FIG. First, the control unit 58 receives information to be used for calculation (step S201), and determines whether the identification operation of the decision parameter to be performed is a first calculation operation (= initial operation) at a predetermined time or It is determined whether or not the operation using the corrected random number after the second time (= tuning operation) (step S202).
イニシャル動作の場合には、 乱数発生部 5 0は、 式 6 6〜式 7 2にし たがって、 各デイシジョンパラメ一夕の組を生成すべく、 乱数発生させ る (ステップ S 2 0 3 ) 。 一方、 チューニング動作の場合には、 乱数発 生部 50は、 式 7 6〜式 8 2にしたがって、 既に求めたベストディシジ ヨンパラメ一夕に対する補正を施すべく、 乱数調整し (ステップ S 2 0 4) 、 各デイシジョンパラメ一夕の組を補正乱数として生成させる。 次に、 経済データ算出部 5 2は、 (m+ k _ l ) における計算上 (初 期時間の場合には、 初期条件の) 経済データと、 上記の乱数発生させた 複数のデイシジョンパラメータの組とから、 経済データを算出する (ス テツプ S 2 0 5 ) 。 制御部 5 8は、 算出動作の途中で、 現実に起こり得 ない経済データが算出された場合には、 そのディシジョンパラメータの 組を使用した算出動作を中止すると共に、 全ての計算上の m+ kにおけ る経済データが、 式 8 5〜式 1 0 7に示す実際の経済デ一夕の条件に適 合しないという事態が発生したかどうかを判断する(ステップ S 2 0 6 ) , そして、 全ての計算上の経済データが、 実際の経済データの条件に適合 しない場合には、 kにゼロをセッ トして、 さらに、 カウン夕 5 6にカウ ントアップの信号を送り (スデップ S 2 0 7 ) 、 ステップ S 2 0 2に戻 る。 In the case of the initial operation, the random number generation unit 50 generates a random number in order to generate a set of each decision parameter according to Equations 66 to 72 (Step S203). . On the other hand, in the case of the tuning operation, the random number generation unit 50 adjusts the random number according to Equations 76 to 82 so as to correct the already determined best decision parameter (Step S204), A set of each decision parameter is generated as a correction random number. Next, the economic data calculation unit 52 calculates the economic data (under the initial conditions in the case of the initial time) in the calculation at (m + k_l) and the above-mentioned plurality of decision parameters generated by random numbers. The economic data is calculated from the group (step S205). If economic data that cannot actually occur is calculated during the calculation operation, the control unit 58 suspends the calculation operation using the set of decision parameters and sets m + k for all calculations. Economic data are suitable for the actual economic data conditions shown in Equations 85 to 107. Judge whether a situation has occurred (step S206), and if all the calculated economic data do not meet the conditions of the actual economic data, set k to zero. Then, a count-up signal is sent to the counter 56 (Step S207), and the process returns to Step S202.
一方、 一部の計算上の経済データでも、 適合するものがあれば、 制御 部 5 8は、 適合しないディシジョンパラメ一夕の組をカウントすべく、 カウン夕 5 6にカウントアップの信号を送り (ステップ S 2 0 8 ) 、 解 析期間 nの最終ステップに到達したか否かを判断する (ステップ S 2 0 9 ) 。 この結果、 最終ステップでない場合には、 kに 1を加算してステ ップ S 2 0 5に戻り、 次のステップ (たとえば、 m + k ) における経済 データの算出動作を継続する。最終ステップの場合には、評価部 5 4は、 式 8 3、 式 8 4 a〜式 8 4 iの評価関数にしたがって評価し、 スコアを 得る (ステップ S 2 1 0 ) 。  On the other hand, if any of the calculated economic data matches, the control unit 58 sends a count-up signal to the county 56 to count the set of decision parameters that do not match ( Step S208), it is determined whether or not the last step of the analysis period n has been reached (step S209). As a result, if it is not the final step, 1 is added to k, the process returns to step S205, and the operation of calculating economic data in the next step (for example, m + k) is continued. In the case of the final step, the evaluation unit 54 evaluates according to the evaluation functions of Expressions 83 and 84a to 84i to obtain a score (Step S210).
次に、 評価部 5 4は、 現時点でのベストのデイシジョンパラメータの 組 (=ベストスコア) であるか否かを判断する (ステップ S 2 1 1 ) 。 現時点でのベストスコアである場合には、 評価部 5 4は、 そのディシジ ョンパラメ一夕の組と、 所定時期 mにおける計算上の経済デ一夕を保持 しておく (ステップ S 2 1 2 ) 。 一方、 べストスコアでない場合には、 ステップ S 2 1 3にすすむ。  Next, the evaluation unit 54 determines whether or not the current set of decision parameters is the best (= best score) (step S211). If the current score is the best score at the present time, the evaluation unit 54 holds the set of the decision parameters and the calculated economic data at the predetermined time m (step S212). On the other hand, when the score is not the best score, the process proceeds to step S213.
次に、 制御部 5 8は、 試行回数、 すなわちステップ S 2 0 1〜ステツ プ S 2 1 2までの一連の操作回数が、 メモリ 5 1に記憶されている最大 試行回数に至ったかどうかを判断する (ステップ S 2 1 3 ) 。 判定結果 が偽である場合には、 ステップ S 2 0 2にもどる。 一方、 最大試行回数 に到達した場合には、 制御部 5 8は、 チューニング動作であるかどうか を判断する (ステップ S 2 1 4 ) 。 判定結果が偽の場合には、 制御部 5 8は、 計算モードをチューニング 動作モードに変更し (ステツプ S 2 1 5 ) 、 ステツプ S 2 0 2に戻る。 一方、 判定結果が真の場合には、 制御部 5 8は、 結果を経済データファ ィル 5 3あるいはメモリ 5 1に保存する (ステップ S 2 1 6 ) 。 次に、 制御部 5 8は、 終了条件かどうかを判断する (ステップ S 2 1 7 ) 。 こ の結果、 終了条件でなければ、 ステップ S 2 0 2に戻る。 終了条件であ れば、 一連の動作が終了する。 Next, the control unit 58 determines whether or not the number of trials, that is, the number of series of operations from step S201 to step S212 has reached the maximum number of trials stored in the memory 51. Yes (step S 2 1 3). If the determination is false, the process returns to step S202. On the other hand, if the maximum number of trials has been reached, the control unit 58 determines whether or not the operation is a tuning operation (step S2114). If the determination result is false, the control unit 58 changes the calculation mode to the tuning operation mode (step S215), and returns to step S202. On the other hand, if the determination result is true, the control unit 58 saves the result in the economic data file 53 or the memory 51 (step S2 16). Next, the control unit 58 determines whether or not the condition is an end condition (step S2177). As a result, if the condition is not the end condition, the process returns to step S202. If it is an end condition, a series of operations ends.
先に示した第 1 3図では、 計算上の経済データと過去における実際の 経済データとの比較を行っているが、 経済データ処理装置は、 将来のあ り得るシナリォの知見を得るシナリォ生成装置としての機能も併せ持つ たとえば、 1 9 7 0年 1月 1 日から 1 9 9 9年 3月 3 1 日までの経済デ 一夕分析から、 上述のディシジョンパラメ一夕の組を同定することによ つて、 過去 2 9年間における各経済主体の収入と収支の不均衡の程度で ある不均衡流の値が同定できる。 1 9 9 9年 3月 3 1日の不均衡流の値 を使用すると、 1 9 9 9年 4月 1 日以降の経済シナリオを生成すること ができる。  In Fig. 13 shown above, the calculated economic data is compared with the actual economic data in the past, but the economic data processing device uses a scenario generator that obtains possible future scenarios. For example, from the analysis of economic data from January 1, 1970 to March 31, 1990, the above-mentioned set of decision parameters was identified. Thus, the value of the imbalance flow, which is the degree of the imbalance between the income and the balance of each economic entity over the past 29 years, can be identified. Using the value of the imbalanced flow of March 31, 1999, an economic scenario beyond April 1, 199 could be generated.
これは、 仮に、 第 1 3図における所定時期 mという時点を 1 9 9 9年 4月 1日とし、 1ステップを 1 日とすれば、 (m— 1 ) という時点は、 1 9 9 9年 3月 3 1 日ということになる。 1 9 9 9年 4月 1 日における ディシジョンパラメ一夕の組をステツプ S 2 0 2におけるディシジョン パラメ一夕の組 (4月 1 日のものと同じにする設定と、 乱数として再び 発生させて得る設定のどちらかがあり得る) から、 1 9 9 9年 4月 2日 の経済データを、第 1 7図の一部あるいは全部の操作を使って算出する。 この操作を、 n日先の (m + n ) の時点まで繰り返し行うと、 第 1 3図 に示す白抜きの丸で示すような将来のあり得る経済データの動きを見る ことができる。 ただし、 1 9 9 9年 4月 1 日の時点では、 1 9 9 9年 4月 1 日以後の 経済データはわかっていないので、 黒菱形で示すような現実の経済デ一 タは存在していない。 したがって、 将来の経済データを 1つに絞ること はできない。 あくまでも、 将来における可能的な複数の経済状態の軌跡 をみることができるだけである。 この点で、 1つの予測値を強引に算出 する株価予測装置と大きく異なる。 If the predetermined time m in Fig. 13 is April 1, 1999, and one step is one day, the time (m-1) will be That would be March 31st. Set the set of decision parameters on April 1, 1 999 9 Step S Set the set of decision parameters on S202 to be the same as the one on April 1, and regenerate them as random numbers Either of these settings can be used) to calculate the economic data for April 2, 1999, using some or all of the operations in Figure 17. If this operation is repeated up to the point of (m + n) n days in the future, it is possible to see possible future economic data movements as shown by the open circles in Fig. 13. However, as of April 1, 1999, economic data after April 1, 1999 is unknown, so there is actual economic data as shown by the black diamonds. Absent. Therefore, future economic data cannot be reduced to one. It is only possible to see the trajectories of several possible economic conditions in the future. In this respect, it is significantly different from a stock price forecasting device that forcibly calculates one forecast value.
次に、 本発明に係る経済データ処理装置を用いて、 過去の経済状態を 再現したいくつかのデ一夕を示す。  Next, some examples of past economic conditions reproduced using the economic data processing device according to the present invention will be described.
まず、 解析条件について説明する。 調査期間は、 1 9 4 9年 1 2月 3 1〜 1 9 9 8年 1月 9日までの約 4 9年間とした。 また、 初期条件 (す なわち、 1 9 4 9年 1 2月末における経済デ一夕) として、 第 1 8図〜 第 2 0図に示す数値を用いた。 また、 実際の経済データは、 中央銀行 5 である日銀が発行している、 主要経済金融データ C D— R O M、 経済統 計月報、 経済統計年報、 資金循環勘定から入手した。 第 2 1図は、 一例 として、 1 9 6 2年における企業 1のデイシジョンパラメ一夕の時間推 移を示す図である。 この図から、 刻一刻と、 企業 1は、 複数 (ここでは、 6種類) の意思決定の内容を改変していることがわかる。 また、 その改 変の仕方には、 特別な周期性は認められないことがわかる。  First, the analysis conditions will be described. The survey period was approximately 49 years from February 31 to January 19, 1995 to January 9, 1998. Figures 18 to 20 are used as the initial conditions (ie, the economic data at the end of February, 1949). The actual economic data was obtained from the main economic and financial data CD-ROM, the Economic Statistics Monthly Report, the Economic Statistics Annual Report, and the Funds Recycling Account, issued by the central bank5, the Bank of Japan. FIG. 21 is a diagram showing, by way of example, the transition of the decision parameters of Company 1 over time in 1962. From this figure, it can be seen that at every moment, Company 1 is changing the content of multiple (here, six types) decision-making. In addition, it can be seen that there is no special periodicity in the way of modification.
第 2 2図および第 2 3図は、 乱数発生させたディシジョンパラメ一夕 の組のうちべストデイシジョンパラメ一夕の組が導く経済デ一夕をプロ ットしていき、 実際の経済データと比較して示す図である。 これらの経 済データのシユミレ一シヨン結果が示すように、 「政府発行証券発行残 高」 および 「日銀における市中金融機関の当座預金残高」 共に、 計算上 の経済データと実際の経済データとがほぼ一致する再現性の高い結果が 得られた。  Figures 22 and 23 plot the economic data derived from the best decision parameter set out of the set of decision parameters generated by random numbers. It is a figure shown in comparison with data. As shown by the results of these economic data simulations, both the “Government-issued securities outstanding” and “Current account balances of commercial banks at the BOJ” show that the calculated economic data and the actual economic data are different. Almost identical reproducible results were obtained.
第 2 4図〜第 2 7図は、 企業 1、 家計 2、 市中金融機関 3および政府 4の不均衡流の絶対値のそれぞれの推移を示す図である。 4種すベての 経済主体に共通して、 1 9 8 5年〜 1 9 9 0年末までの期間に、 不均衡 流の値が急激に大きくなつている。 これは、 実際に日本のバブル経済の 台頭から衰退の期間と一致する。 これは、 経済データのシュミレーショ ンの正確さを意味している。 Figures 24 to 27 show companies 1, households 2, commercial financial institutions 3, and governments. FIG. 4 is a diagram showing each transition of the absolute value of the imbalanced flow of FIG. In all four economic entities, the value of imbalance flow has increased sharply during the period from 1985 to the end of 1990. This is indeed the period of the rise and fall of Japan's bubble economy. This implies the accuracy of the simulation of economic data.
第 2 8図は、 1 9 8 9年 1月 1 日〜 1 9 9 0年 1 2月末までの 2年間 の各経済主体の不均衡流の値を示す図である。 企業 1と家計 2に着目す ると、 1 9 8 9年 7月〜 1 9 8 9年 1 2月の間、 家計 2の不均衡流の値 が負になると、 企業 1の不均衡流の値が正になり、 逆に、 家計 2の不均 衡流の値が正になると、 企業 1の不均衡流の値が負になるという現象が 見られる。その後、 1 9 9 0年初頭になると、その現象が弱まっている。  Figure 28 shows the imbalanced flow of each economic agent during the two years from January 1, 1998 to the end of February, 1990. Focusing on Firm 1 and Household 2, if the value of the imbalanced flow of Household 2 becomes negative between July 1989 and February When the value of the imbalanced flow of Household 2 becomes positive, the value of the imbalanced flow of Company 1 becomes negative. Later, in early 1990, the phenomenon diminished.
これは、 1 9 8 9年 7月〜 1 9 8 9年 1 2月までは、 家計 2と企業 1 間でお金の取り合いをしていたが、 その後、 取り合いが薄れたことを意 味する。 また、 かかるお金の取り合いは、 たとえば、 家計 2と企業 1間 から企業 1と市中金融機関 3間というように、 移り動く傾向がある。 第 2 9図および第 3 0図は、 2つの経済主体間における不均衡流の変 化量同士の相関のを示す図である。 各経済主体間の相関係数は、 式 1 0 8 a〜式 1 1 3 bに示す式から求めた。 相関係数が負ということは、 一 方の経済主体 (企業 1など) が不均衡流の値を増加させているときに、 他方の経済主体 (家計 2など) の不均衡流の値は減少しつつあることを 示す。  This means that between July 1989 and February 1 1989, money was exchanged between household 2 and company 1, but the negotiations have since faded. In addition, the exchange of money tends to move, for example, from household 2 and company 1 to enterprise 1 and commercial financial institutions 3. Figures 29 and 30 show the correlation between the changes in imbalanced flow between two economic agents. The correlation coefficient between each economic agent was obtained from the equations shown in Equations 108a to 113b. A negative correlation coefficient means that while one economic agent (such as company 1) increases the value of imbalanced flow, the other economic agent (such as household 2) decreases the value of imbalanced flow. It is showing that it is going.
また、 逆に、 相関係数が正ということは、 一方の経済主体 (企業 1な ど) が不均衡流の値を増加させているときに、 他方の経済主体 (家計 2 など) の不均衡流の値も増加していることを示す。 不均衡流の値が負に なる頻度が多い経済主体間、すなわち、企業 1と家計 2間(第 2 9図(A ) ) と、 家計 2と市中金融機関 3間 (第 3 0図 (A ) ) と、 家計 2と政府 4 間 (第 3 0図 (B ) ) と、 市中金融機関 3と政府 4間 (第 3 0図 (C ) ) とが、 お金の取り合いをしている関係が強いと考えられる。 これらのお 金の取り合いを見ると、 日本経済は、不均衡流の押し付け合いによって、 生存してきたということがわかる。 Conversely, a positive correlation coefficient means that when one economic agent (such as company 1) is increasing the value of the imbalanced flow, the other economic agent (such as household 2) is imbalanced. It shows that the flow value is also increasing. The imbalanced flow tends to be negative between economic agents, that is, between enterprise 1 and household 2 (Fig. 29 (A)), and between household 2 and commercial financial institutions 3 (Fig. 30 ( A)), Household 2 and Government 4 It is considered that there is a strong relationship between the financial institutions (Figure 30 (B)) and the commercial financial institutions 3 and the government 4 (Figure 30 (C)). These money exchanges indicate that the Japanese economy has survived due to imbalances.
第 3 1図は、 各経済主体の意思決定がどのくらい特異であつたかを示 す図である。 特異の度合いを示す変数は、 式 1 1 4に示す計算式から求 められる。 1 9 5 0年 1月 1 日から 1 9 9 8年 1月 1 日までの期間にお ける、 ディシジョンの特異性の推移をみると、 1 9 5 1年と 1 9 7 0年 に、 デイシジョン係数の偏りが大きな時期がある。 このことから、 この 2つの時期に、 意思決定の偏りの激しい特異な経済状態が存在したと考 えられる。  Figure 31 shows how unique the decision making of each economic agent was. The variable indicating the degree of singularity can be obtained from the calculation formula shown in Expression 114. Looking at the transition of decision peculiarity from January 1, 1995 to January 1, 1995, the decision There are times when the coefficient bias is large. This suggests that there was a peculiar economic situation in which decision making was biased in these two periods.
第 3 2図は、 1 9 9 0年〜 1 9 9 9年の期間において、各経済主体が、 どれほど意思決定の内容を劇的に変化させたかを示す図である。 その変 化指数は、 式 1 1 5に示す計算式により求められた。 1 9 9 0年 1月〜 7月の期間と、 1 9 9 5年 7月頃に、 企業 1が意思決定の内容を劇的に 変化させていることがわかる。  Figure 32 shows how economic agents have dramatically changed the content of their decision-making during the period from 1990 to 1999. The change index was obtained by the formula shown in Equation 115. From January to July, 1990, and around July, 1995, it can be seen that Company 1 has dramatically changed the content of decision-making.
第 3 3図は、 1 9 7 0年〜 1 9 9 7年の期間において、 注目する経済 系の生存の難易度を示す図である。 経済系の生存の難易度指数は、 シャ ノンの情報理論にしたがって、 式 1 1 6に示す計算式から求めた。 この 難易度指数が小さいほど、 経済破綻の危険性が高いことを示す。 第 3 3 図から、 難易度指数の小さい 1 9 7 1年、 1 9 8 0年、 1 9 8 6年、 1 9 9 4年および 1 9 9 7年に、 経済破綻の危険性が強いことがわかる。 また、 1 9 9 4年以降に経済破綻の危機にみまわれていることがわかる。 なお、 上記の実施の形態に限定されず、 本発明の要旨を変更しない範 囲で、 種々変形することが可能である。 たとえば、 経済モデルを流通し ている商品の種類の数を増やしたり、 ある商品を複数の種類に分割し、 より複雑な経済モデルとすることもできる。 たとえば、 株式、 地方債、 公団公庫債、 金融債、 事業債、 外債、 コール、 コマーシャルペーパー、 資金運用部預託金、 手形、 信託、 各種保険、 政府当座預金、 地方公共団 体による金融機関からの貸付、 不動産等を追加しても良い。 あるいは、 預金を、 定期性預金、 要求払預金、 譲渡性預金に分割したり、 さらに、 たとえば、 企業 1が算出する商品を、 物質商品、 サービス商品、 あるい は農産物、 食品、 原材料等に分割しても良い。 Figure 33 shows the difficulty of survival of the economic system of interest in the period from 1970 to 1997. The difficulty index of the survival of the economic system was calculated from the formula shown in Equation 1 16 according to Shannon's information theory. The lower the difficulty index, the higher the risk of economic collapse. From Fig. 33, there is a strong risk of economic collapse in the low difficulty index of 1971, 1980, 1986, 1994, and 1997. I understand. In addition, it can be seen that the economy has been in danger of bankruptcy since 1994. It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified without changing the gist of the present invention. For example, increase the number of product types that circulate the economic model, or divide a product into multiple types, More complex economic models can be used. For example, stocks, municipal bonds, public corporation bonds, financial bonds, business bonds, foreign bonds, calls, commercial papers, deposits in the Fund Management Department, bills, trusts, various insurances, current accounts in the government, and local governments Loans and real estate may be added. Alternatively, deposits can be split into time deposits, demand deposits, and negotiable certificates, and for example, products calculated by Company 1 can be split into substance products, service products, or agricultural products, food, raw materials, etc. You may.
また、 上述の経済モデルは、 日本の金融制度に適応するようにしてい るが、 各国の金融制度に合わせて、 経済主体の種類、 数等を変更しても 良い。 また、 たとえば、 デイシジョンパラメータの相対比率は、 乱数発 生部 5 0において乱数として発生させたが、 これに限定されず、 デ一夕 入力部 5 7からユーザが入力するようにしたり、 すでに固定された複数 の相対比率を記憶してあるメモリ 5 1から、 それらの相対比率を読み出 して、 経済データ算出部 5 2に供するようにしても良い。  Although the above economic model is adapted to the Japanese financial system, the type and number of economic entities may be changed according to the financial system of each country. In addition, for example, the relative ratio of the decision parameter is generated as a random number in the random number generation unit 50, but is not limited to this. The relative ratios may be read from the memory 51 storing a plurality of fixed relative ratios and provided to the economic data calculation unit 52.
また、 経済デ一夕算出部 5 2は、 所定時期 mから第 2所定時期 m + n までの解析期間の計算を行う際に、 m + l〜m + nの各ステップ時期に おける経済データの算出に、 所定時期 mでのディシジョンパラメ一夕の 組を固定して使用している。 しかし、 所定時期 mでのディシジョンパラ メータを固定して使用せずに、 各ステップ時期において、 新たにデイシ ジョンパラメ一夕の組を乱数として発生させても良い。  When calculating the analysis period from the predetermined time m to the second predetermined time m + n, the economic data overnight calculation unit 52 calculates the economic data at each step time from m + l to m + n. In the calculation, a set of decision parameters at a predetermined time m is fixed and used. However, instead of using the fixed decision parameter at the predetermined time m, a set of decision parameters may be newly generated as a random number at each step time.
また、 m + 1〜m + nの各ステップ時期における経済データの算出に 際し、 直前の時期の計算上の経済データに基づいて計算するようにして いるが、 所定時期 m以前の m— 1の実際の経済デ一夕を用いたり、 ある いは所定時期 mにおける計算上の経済データを用いて、 各ステップ時期 の経済データを算出するようにしても良い。  In addition, in calculating economic data in each step period from m + 1 to m + n, the calculation is performed based on the economic data calculated in the immediately preceding period. The economic data for each step period may be calculated using the actual economic data of the above, or using the economic data calculated at the predetermined time m.
所定時期 mにおけるべストデイシジョンパラメ一夕を、 補正乱数と共 に、 チューニング動作に供しているが、 補正乱数のみをチューニング動 作に供しても良い。 また、 m + 1のデイシジョンパラメ一夕を同定する 場合に、 所定時期 mにおけるべストデイシジョンパラメ一夕を解析に供 しているが、 m + 1において新たに発生させたディシジョンパラメ一夕 の組のみを用いても良い。 The best decision parameter at a given time m is shared with the corrected random number. In addition, although the tuning operation is provided for the tuning operation, only the corrected random number may be provided for the tuning operation. In addition, when identifying the decision parameter of m + 1, the analysis of the best decision parameter at the predetermined time m is performed, but the decision parameter newly generated at m + 1 is analyzed. Only one evening group may be used.
また、 各経済主体の意思決定の改変速度は、 式 1 1 5の計算式に基づ いて定量化しているが、 この式に限定されず、 たとえば、 ルートの中の 2乗部分を 3乗あるいは 4乗等の任意な数字とした n乗で計算するよう にしても良い。 さらに、 意思決定の特異性についても、 式 1 1 4の計算 式に限定されず、 たとえば、 ルートの中の 2乗部分を 3乗あるいは 4乗 等の任意な数字とした n乗で計算したり、 あるいは、 各デイシジョンパ ラメ一夕の中の最大値と最小値の差を求めて、 この差から定量化するよ うにしても良い。  The rate of change in decision making by each economic entity is quantified based on the calculation formula of Equation 115, but is not limited to this equation. The calculation may be performed with the nth power as an arbitrary number such as the fourth power. In addition, the specificity of decision making is not limited to the calculation formula of Equation 114.For example, the square part in the route may be calculated by an arbitrary number such as the third power or the fourth power by the nth power. Alternatively, the difference between the maximum value and the minimum value in each decision parameter may be obtained, and the difference may be quantified.
また、 算出動作中止部 5 2 aは、 計算の途中で、 現実にはあり得ない 経済デ一夕が得られた場合に、 そのときのディシジョンパラメ一夕の組 を用いた計算を中止処理するようにしているが、 中止することなく最後 まで計算するようにしても良い。 ただし、 演算処理負担を軽減してでき るだけ迅速な計算をするためには、 無駄な計算処理を中止するのが好ま しい。  In addition, the calculation operation canceling unit 52a aborts the calculation using the set of decision parameters at that time when an economic delay that cannot be realized is obtained during the calculation. However, it is also possible to calculate to the end without stopping. However, in order to reduce the computational load and perform the calculation as quickly as possible, it is preferable to stop useless calculation processing.
また、 乱数発生部 5 0が発生させる補正乱数は、 式 7 6〜式 7 8に基 づいて求めているが、 かかる式に限定されない。 たとえば、 _ 0 . 5以 上 0 . 5以下という閉区間でランダムに発生した数値に 0 . 1を掛ける のではなく、 同数値に 0 . 2あるいは 0 . 3などの数値を掛けて、 補正 乱数の数値範囲を適宜変えるようにしても良い。 また、 閉区間について も、 一 0 . 5以上 0 . 5以下に限定されず、 一 0 . 7以上 0 . 7以下と したり、 一 0 . 3以上 0 . 3以下、 あるいは— 0 . 7以上 0 . 3以下等 の任意な区間とすることができる。 In addition, the correction random number generated by the random number generation unit 50 is obtained based on Equations 76 to 78, but is not limited to such an equation. For example, instead of multiplying a randomly generated value by 0.1 in a closed interval of _0.5 or more and 0.5 or less, multiply the same value by a value such as 0.2 or 0.3, and correct the random number. May be changed as appropriate. Also, the closed section is not limited to a range of 0.5 to 0.5, but may be a range of 0.7 to 0.7, a range of 0.3 to 0.3, or -0.7 or more. 0.3 or less Can be set to any section.
また、 第 2所定時期 m + nにおける計算上の経済データと、 同時期に おける実際の経済データとを比較して、 最も実際の経済データを再現し たディシジョンパラメ一夕の組を、 所定時期 mにおけるディシジョンパ ラメ一夕の組としている。 しかし、 所定時期 mのデイシジョンパラメ一 夕の組を 1つに特定せずに、 第 2所定時期における実際の経済デ一夕に 近い計算上の経済データを導いた複数のディシジョンパラメ一夕の組を 選出しておき、 同様の操作を時期 m + l、 m + 2と繰り返していき、 第 2所定時期 m + nまで計算を終えた段階で、 これらの複数のディシジョ ンパラメータの組み合わせから、 どれが実際の経済デ一夕を再現してい るかを評価しても良い。 特に、 これは、 解析期間を長期に設定する場合 に、 有効である。  Also, by comparing the economic data calculated at the second predetermined time m + n with the actual economic data at the same time, a set of decision parameters that reproduced the most actual economic data at the predetermined time It is a set of decision param at m. However, instead of specifying a single set of decision parameters at the predetermined time m, a plurality of decision parameters that derive calculated economic data close to the actual economic data at the second predetermined time The same operation is repeated at times m + l and m + 2, and when the calculation is completed up to the second predetermined time m + n, the combination of these multiple decision parameters is determined. It may be possible to evaluate which is reproducing the actual economic data. This is particularly effective when setting the analysis period to be long.
また、 データ表示部 5 5は、 ユーザの入力条件に基づいてデ一夕を表 示するようにしても良いが、 装置が最初から固定した表示方法によって データを表示しても良い。 また、 表示のフォーマットは、 グラフのみ、 グラフと表あるいは表のみといつた任意のフォーマツトとすることもで きる。 さらに、 経済データファイル 5 3は、 本装置の一部とせずに、 外 部に備えるファイルを利用して、 その中からデ一夕を読み出すようにし ても良い。 また、 経済データは、 ユーザ側が、 データ入力部 5 7から入 力するようにしても良い。  Further, the data display unit 55 may display the data based on the input condition of the user, or may display the data by a display method fixed from the beginning by the device. Also, the display format can be any format such as graph only, graph and table, or table only. Furthermore, the economic data file 53 may not be a part of the present apparatus, but may use an external file and read data from the file. The economic data may be input by the user from the data input unit 57.
なお、 上記の実施の形態では、 一国の通貨経済のみを独立して扱った が、 2以上の通貨経済を結合して、 同時に扱っても良い。 2以上の通貨 経済を結合した場合には、 ある国の経済の中で、 他国の経済系で流通し ている商品を、 両国間の為替レートを通じた売買の対象として含め、 さ らにこの売買行為を、 その国の経済主体の不均衡流の均衡化手段として 組み込むことによって、 実現できる。 この際、 為替レートの記録が参照 可能であれば、 一国のみの同定方法と同じ方法で、 その国と他国の経済 系の経済主体の意思決定の結果として、 現実の為替レートを一番優良に 再現するように、 ディシジョンパラメ一夕の同定をすることができる。 次に、 本発明の第 2の実施の形態について説明する。 なお、 第 1図〜 第 1 0図で説明した内容は、 この第 2の実施の形態でも共通するので、 その説明を省略する。 In the above embodiment, only one country's currency economy is treated independently, but two or more currency economies may be combined and treated simultaneously. When two or more currency economies are combined, products that are circulated in another country's economic system in one country's economy are included in the transaction between the two countries through exchange rates, and this transaction is This can be achieved by incorporating the act as a means of balancing the imbalanced flow of economic agents in the country. In this case, refer to the record of the exchange rate If possible, use decision parameters in the same way as in the identification of a single country, so that the actual exchange rates are best reproduced as a result of the decisions made by the economic entities of that country and other countries. Evening can be identified. Next, a second embodiment of the present invention will be described. Since the contents described in FIGS. 1 to 10 are common to the second embodiment, the description is omitted.
第 3 4図は、 将来の経済予測をするために必要とする式とその説明で ある。 第 3 4図の式については、 後述する。 第 3 5図は、 本発明に係る 経済データ処理装置の構成を示す図である。 第 3 5図に示す経済データ 処理装置は、 第 1の実施の形態における経済データ処理装置の構成と共 通する。 しかし、 第 2の実施の形態と第 1の実施の形態とでは、 各構成 部の機能が異なる。 経済データ処理装置の第 2の実施の形態は、 乱数発 生手段および攪乱乱数発生手段である乱数発生部 2 5 0と、 データを記 憶するメモリ 2 5 1と、 将来経済データ算出手段、 攪乱将来経済データ 算出手段、 過去経済データ算出手段、 定量化手段および総合定量化手段 である経済データ算出部 2 5 2と、 過去および現在の経済データを格納 している経済データファイル 2 5 3と、 意思決定組み合わせ決定手段、 予測上の将来意思決定組み合わせ決定手段、 将来経済データ予測手段、 最適商品売買組み合わせ決定手段および経済状態変動予測手段である評 価部 2 5 4と、 データを表示するためのデータ表示部 2 5 5と、 カウン 夕 2 5 6と、 利用者がデータを入力するデータ入力部 2 5 7と、 装置全 体の制御を司ると共に、 情報受付手段である制御部 2 5 8とから構成さ れている。  Figure 34 shows the formulas and explanations required for making future economic forecasts. The formula in FIG. 34 will be described later. FIG. 35 is a diagram showing a configuration of an economic data processing device according to the present invention. The economic data processing device shown in FIG. 35 has the same configuration as the economic data processing device in the first embodiment. However, the function of each component is different between the second embodiment and the first embodiment. The second embodiment of the economic data processing apparatus includes a random number generator 250 as random number generating means and a random number generating means, a memory 251, which stores data, a future economic data calculating means, Economic data calculation unit 252, which is a means for calculating future economic data, means for calculating past economic data, means for quantification, and means for comprehensive quantification, and an economic data file 253, which stores past and present economic data, Evaluation unit 254, which is a combination of decision making means, a combination of means for predicting future decision making, a means for predicting future economic data, a means for determining the optimal combination of buying and selling of goods, and a means for estimating economic state change, and an evaluation section for displaying data. Data display unit 255, counter unit 256, data input unit 255 in which the user inputs data, control of the entire device, and control as information receiving means And a 2 5 8.
乱数発生部 2 5 0は、 経済主体が、 過去あるいは将来のある時期の収 入と支出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段の組 み合わせを仮設定する試行行為を、 一回以上乱数として発生する部分で ある。 また、 乱数発生部 2 5 0は、 予測上の将来経済デ一夕を乱数発生 することもできる。 また、 過去あるいは将来における経済状態の初期条 件または意思決定手段同士の相対比率 (この相対比率を、 デイシジョン パラメータという) を攪乱する攪乱処理をすることができる部分でもあ る。 なお、 意思決定更新時間間隔および単位時期間隔も、 乱数で発生さ せることもできる。 The random number generation unit 250 performs a trial action in which the economic entity temporarily sets a combination of multiple decision-making means to correct the imbalance between income and expenditure at some point in the past or in the future. , Where the random number is generated at least once is there. In addition, the random number generation unit 250 can generate a random number of predicted future economic data. It is also a part that can be used to disrupt the initial conditions of the past or future economic conditions or the relative ratio of decision-making tools (this relative ratio is called the decision parameter). Note that the decision update time interval and the unit time interval can also be generated by random numbers.
すなわち、乱数発生部 2 5 0は、将来仮設定意思決定組み合わせ手段、 過去仮設定意思決定組み合わせ手段および予測上の将来経済データ設定 手段の内少なくとも 1つの手段となる。 使用者は、 経済データの予測の 際に、 乱数発生部 2 5 0によって、 上記のデシジョンパラメ一夕、 仮設 定将来経済データ、 初期条件等の全てを乱数発生により設定するか、 こ れらの内の一部のみを乱数発生させるか、 それともいずれも手入力によ り設定するかを選択することができる。 なお、 予め C D— R O M等の情 報記録媒体に格納した値を読み出して、 入力することもできる。  That is, the random number generation unit 250 is at least one of the provisional future decision-making combination means, the past provisional decision-making combination means, and the forecast future economic data setting means. When predicting economic data, the user sets all of the above decision parameters, temporary future economic data, initial conditions, etc. by random number generation using the random number generation unit 250 or It is possible to select whether to generate random numbers for only a part of them or to set them manually. In addition, a value stored in advance in an information recording medium such as CD-ROM can be read and input.
メモリ 2 5 1は、 各経済主体が行う複数の意思決定と、 乱数として発 生させる個数と、 計算を繰り返す回数と、 第 2図から第 5図に示す式 1 から式 7 5の計算処理の上で使用する計算式等の種々のデータ、 第 3 4 図に示す式 1 2 0から式 1 2 2の計算処理の上で使用する計算式等の 種々のデ一夕を記憶しておく部分である (以後、 式 1 2 0等の式につい て触れるときには、 図の番号を省略して説明する) 。  The memory 251 stores the multiple decisions made by each economic agent, the number of random numbers generated, the number of repetitions of calculations, and the calculation processing of equations 1 to 75 shown in FIGS. 2 to 5. A part that stores various data such as the calculation formulas used in the above, and various data such as the calculation formulas used in the calculation processing of the formulas 122 to 122 shown in FIG. (Hereinafter, when referring to equations such as equation 120, the numbers in the figures are omitted and explained).
経済データ算出部 2 5 2は、 過去あるいは将来における所定時期以前 の経済データから求められる初期条件と、 乱数発生部 2 5 0により発生 させた複数の意思決定 (最初に発生させた意思決定を、 今後特に、 ィニ シャルディシジョンパラメ一夕という) とから、 所定時期における計算 上の経済データを算出する。 経済データ算出部 2 5 2には、 算出動作中 止部 2 5 2 aが備えられている。 算出動作中止部 2 5 2 aは、 経済デー 夕算出部 2 5 2が計算の途中で、 現実に起こり得ない不適切な経済デー 夕をはじき出したときに、 それ以後の算出動作を中止する命令を、 制御 部 2 5 8に送出する部分である。 The economic data calculation unit 250 includes an initial condition obtained from economic data before or at a predetermined time in the past or the future, and a plurality of decisions generated by the random number generation unit 250. From now on, it will be calculated as the initial decision parameter.) The economic data calculation unit 252 is provided with a calculation operation stop unit 252a. The calculation operation suspension section 25 In the middle of the calculation, when the evening calculation unit 252 starts an inappropriate economic day that cannot actually occur, an instruction to stop the subsequent calculation operation is sent to the control unit 258. is there.
また、 経済データ算出部 2 5 2は、 初期条件とデイシジョンパラメ一 夕の少なくともいずれか一方を攪乱処理して、 将来における経済データ を算出すると共に、 攪乱処理の前後によって、 経済データにどのくらい の差異が生じるかを定量化する。 この実施の形態では、 定量化の方法と して、 各将来時期における攪乱前後の経済データの変化率の 2乗を、 着 目している金融商品すべてについて加算し、 そのルートで表した複数の 値の標準偏差によって表す方法が、 採用されている。 ただし、 定量化の 方法は、 これに限定されずに、 偏差で表したり、 攪乱前後の経済データ の差のみを、 着目している金融商品すべてについて加算する方法等とい つた、 他の方法を採用することもできる。  In addition, the economic data calculation unit 252 calculates the economic data in the future by disturbing at least one of the initial condition and the decision parameter, and calculates how much the economic data depends on before and after the disturbance processing. Quantify the differences. In this embodiment, as a method of quantification, the square of the rate of change in economic data before and after the disturbance in each future period is added for all the financial The method of representing by the standard deviation of the values has been adopted. However, the method of quantification is not limited to this, and other methods such as a method of expressing it as a deviation or adding only the difference between economic data before and after the disturbance for all financial instruments of interest are adopted. You can also.
また、 経済データ算出部 2 5 2は、 上記の定量化によって得られた標 準偏差の値を、 各将来時期について 2乗しこれを加算して、 ルートで表 した合成標準偏差の値を求める総合定量化を行う。 この合成標準偏差の 値によって、 後述するように、 着目している金融商品の時価等の推移が 予測できる。 また、 経済デ一夕算出部 2 5 2は、 所定期間におけるある 経済主体のディシジョンパラメ一夕と、 決定したディシジョンパラメ一 夕に基づき、 各経済主体の不均衡流の値を算出することもできる。 これ によって、 各経済主体における経済危機の度合いを知ることができる。 経済データファイル 2 5 3は、過去および現在のシユミレートされた、 ならびに実際の経済データ、 たとえば、 通貨流通高の時間発展あるいは 公定歩合の時間発展などを格納した部分である。 経済データファイル 2 5 3は、 外部のネットとつながつており、 時間単位あるいは日単位で更 新されるようになっている。 ただし、 外部のネットとつながっていなく てもよい。 その場合には、 装置管理者あるいは利用者が、 手動でデータ を入力して更新することができる。 In addition, the economic data calculation unit 252 squares the value of the standard deviation obtained by the above quantification for each future time, adds the squared values, and obtains the value of the synthetic standard deviation represented by the route Perform comprehensive quantification. With the value of the composite standard deviation, as will be described later, it is possible to predict changes in the market value and the like of the financial instrument of interest. In addition, the economic data overnight calculator 252 can also calculate the value of the imbalanced flow of each economic entity based on the decision parameters of a certain economic entity during a predetermined period and the determined decision parameters. . In this way, the extent of the economic crisis for each economic entity can be known. The economic data file 253 is a section that stores past and present simulated and actual economic data, such as the time evolution of currency turnover or the official discount rate. The economic data file 253 is connected to an external network and is updated on an hourly or daily basis. However, there is no connection to external networks You may. In such a case, the device administrator or user can manually input and update the data.
評価部 2 5 4は、 経済データ算出部 2 5 2が計算した所定時期から一 定期間経過した後における複数の計算上の経済データと、 経済データフ アイル 2 5 3中に格納されている実際の経済データあるいは将来におけ る予測上の経済データとを比較して、 どの計算上の経済データが、 実際 あるいは将来における予測上の経済データを最も良く再現したかを評価 する部分である。 そして、 評価部 2 5 4は、 実際あるいは将来における 予測上の経済データに最も近い計算上の経済データを決定し、 その最も 近い計算上の経済データを導いたディシジョンパラメ一夕の組み合わせ を、 所定時期における意思決定の組み合わせと決定する。 同時に、 経済 データ算出部 2 5 2に、 算出した一連の経済データを、 経済データファ ィル 2 5 3に保存する命令を出す。  The evaluation unit 254 includes a plurality of calculated economic data after a lapse of a fixed period from the predetermined time calculated by the economic data calculation unit 252, and the actual economic data stored in the economic data file 253. It is the part that compares the economic data or the predicted economic data in the future to evaluate which calculated economic data best reproduced the actual or predicted economic data in the future. The evaluator 254 then determines the calculated economic data that is closest to the actual or predicted economic data in the future, and determines the combination of the decision parameters that led to the closest calculated economic data in a predetermined manner. Decide on a combination of decisions at the time. At the same time, it issues an instruction to the economic data calculation unit 252 to save the calculated series of economic data in the economic data file 2553.
また、 評価部 2 5 4は、 経済データ算出部 2 5 2が算出した種々の値 から、 評価を行う部分である。 具体的には、 過去あるいは将来における デイシジョンパラメ一夕を決定する。 さらには、 総合定量化した合成標 準偏差の値から、 将来の解析期間中において非常に小さい値を算出した 経済デ一夕を、 将来の経済デ一夕と予測する。 また、 評価部 2 5 4は、 金融商品の種類 (仮に N個とする) を軸とした N次空間上に、 合成標準 偏差を内挿して、 複数金融商品の種類の各時刻の値で偏微分してゼロを 与える点 (この点を 「極小点」 とする) を取り上げて、 この極小点にお ける複数商品の組み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する部分で ある。  The evaluation section 254 is a section for performing evaluation from various values calculated by the economic data calculation section 252. Specifically, the decision on the decision parameters in the past or the future will be determined. Furthermore, based on the total quantified synthetic standard deviation value, the economic value that is calculated to be a very small value during the future analysis period is predicted as the future economic value. In addition, the evaluator 254 interpolates the composite standard deviation on the Nth-order space centered on the type of financial instrument (assuming that the number is N) and calculates the bias at each time value of the type of multiple financial instruments. The point that differentiates and gives zero (this point is referred to as the “minimal point”) is the part that determines the combination of multiple products at this minimum point as the optimal trading combination.
また、 評価部 2 5 4は、 上記合成標準偏差の値の大きさによって、 経 済状況の変動を予測することもできる。 すなわち、 合成標準偏差の値が 大きいときには、 解析期間中に経済が急変する可能性が高く、 逆に、 合 成標準偏差の値が小さいときには、 経済が急変する可能性が小さいこと が予測できる。 さらに、 評価部 2 5 4は、 後述するように、 意思決定更 新時間間隔同定する機能も有する。 そして、 評価部 2 5 4は、 利用者が 上記の各評価結果を視覚的に把握できるように、 グラフ化する命令を、 データ表示部 2 5 5に送出する。 The evaluator 254 can also predict the fluctuation of the economic situation based on the magnitude of the value of the composite standard deviation. In other words, when the value of the composite standard deviation is large, there is a high possibility that the economy will change suddenly during the analysis period. When the value of the standard deviation is small, it can be predicted that the possibility that the economy will change suddenly is small. Further, the evaluation unit 254 also has a function of identifying a decision update time interval, as described later. Then, the evaluation unit 255 sends an instruction to make a graph to the data display unit 255 so that the user can visually grasp the evaluation results.
データ表示部 2 5 5は、 評価部 2 5 4が決定したディシジョンパラメ 一夕の数値等をグラフあるいは表の形で表示する部分である。 また、 デ 一夕表示部 2 5 5は、 評価部 2 5 4の評価の過程を表示することもでき る。 また、 利用者が、 データ入力部 2 5 7から、 表示したい変数 (例え ば、 不均衡流の値、 デイシジョンパラメ一夕) 、 期間、 表示方法 (例え ば、 折れ線グラフか、 3次元グラフか) を指示することにより、 その指 示に応じた形式で表示をすることができる。 さらに、 データ入力部 2 5 7からの入力データのみならず、 経済データファイル 2 5 3から読み込 んだ経済データも表示することができる。  The data display section 255 is a section for displaying the decision parameters determined by the evaluation section 255 in one or more numerical values in the form of a graph or a table. In addition, the overnight display section 255 can display the evaluation process of the evaluation section 254. In addition, the user can use the data input section 257 to display the variables to be displayed (for example, the value of the imbalanced flow, the decision parameter), the period, and the display method (for example, a line graph or a three-dimensional graph). By instructing (1) or (2), the display can be made in the format according to the instruction. Further, not only the input data from the data input section 257 but also the economic data read from the economic data file 253 can be displayed.
カウン夕 2 5 6は、 経済データ算出部 2 5 2が現実に起こり得ない経 済デ一夕を算出したときに、 その中止した意思決定の組み合わせの数を カウントする部分である。 データ入力部 2 5 7は、 利用者が経済データ 処理装置にデ一夕を入力するときの入力手段である。 制御部 2 5 8は、 乱数発生部 2 5 0、 メモリ 2 5 1、 経済デ一夕算出部 2 5 2、 経済デー 夕ファイル 2 5 3、 評価部 2 5 4、 データ表示部 2 5 5、 カウン夕 2 5 6およびデータ入力部 2 5 7を制御して、 装置全体を管理する部分であ る。 また、 制御部 2 5 8は、 データ入力部 2 5 7、 乱数発生部 2 5 0、 メモリ 2 5 1および経済データファイル 2 5 3から各情報を受け付けて、 経済データ算出部 2 5 2にデータを渡す情報受付手段でもある。  Counting 256 is a part that counts the number of canceled decision-making combinations when the economic data calculation unit 2552 calculates an economic delay that cannot actually occur. The data input unit 257 is an input means for the user to input data into the economic data processing device. The control unit 258 is a random number generation unit 250, a memory 251, an economic data overnight calculation unit 252, an economic data file 253, an evaluation unit 254, a data display unit 255, It controls the counter 256 and the data input section 257 to manage the entire system. The control unit 258 receives each information from the data input unit 257, the random number generation unit 250, the memory 251 and the economic data file 253, and sends the data to the economic data calculation unit 252. It is also an information receiving means for passing the information.
次に、 本発明に係る経済データ処理装置の動作の概略的な流れについ て、 第 3 6図から第 3 9図に基づいて説明する。 利用者は、 ディシジョ ンパラメ一夕の同定に先立ち、 データ入力部 2 5 7を介して解析条件を 入力する (ステップ S 3 0 1 ) 。 解析条件とは、 具体的には、 経済主体 の種類、 同定する日時、 期間、 乱数発生の数、 データの表示方法などで ある。解析条件が入力されると、情報受付手段としての制御部 2 5 8は、 入力された解析条件を受け付けると共に (ステップ S 3 0 2 ) 、 メモリ 2 5 1に記憶されている各経済主体毎の意思決定の種類等のデータを読 み出す (ステップ S 3 0 3 ) 。 次に、 制御部 2 5 8は、 乱数発生部 2 5 0に、 意思決定の種類を受け渡すと共に、 経済データファイル 2 5 3か ら経済データを読み出す (ステップ S 3 0 4 ) 。 Next, a schematic flow of the operation of the economic data processing device according to the present invention will be described with reference to FIGS. 36 to 39. The user must Prior to the identification of the parameter, analysis conditions are input via the data input unit 257 (step S301). Specifically, the analysis conditions include the type of economic agent, the date and time of identification, the period, the number of random numbers generated, and the data display method. When the analysis conditions are input, the control unit 258 as the information receiving means receives the input analysis conditions (step S302) and stores the economic conditions for each economic entity stored in the memory 251. Data such as the type of decision is read out (step S303). Next, the control unit 258 transfers the type of decision to the random number generation unit 250 and reads economic data from the economic data file 253 (step S304).
次に、 乱数発生部 2 5 0は、 その意思決定の種類に応じてディシジョ ンパラメ一夕を乱数として発生させる (ステップ S 3 0 5 ) 。 次に、 制 御部 2 5 8は、 デイシジョンパラメータの組等の情報を受け付け (ステ ップ S 3 0 6 ) 、 これを経済データ算出部 2 5 2に渡す。 次に、 経済デ 一夕算出部 2 5 2は、 乱数として発生させた複数のディシジョンパラメ 一夕の組を用いて、 過去の経済データの算出動作を行う (ステップ S 3 0 7 ) 。  Next, the random number generation unit 250 generates decision parameters as random numbers in accordance with the type of the decision (step S305). Next, the control unit 258 receives information such as a set of decision parameters (step S306), and passes this to the economic data calculation unit 252. Next, the economic data overnight calculation unit 252 performs the operation of calculating the past economic data by using a set of a plurality of decision parameters generated as random numbers (step S307).
次に、 評価部 2 5 4は、 計算上の経済データと実際の経済データとを 比較して、 その再現性を評価すると共に、 最も再現性の高い計算上の経 済データを導いたディシジョンパラメ一夕を、 過去の所定時期における デイシジョンパラメータとして決定する (ステップ S 3 0 8 ) 。 次に、 経済データ算出部 2 5 2は、 過去所定時期の初期条件を導出する (ステ ップ S 3 0 9 ) 。  Next, the evaluation unit 254 compares the calculated economic data with the actual economic data, evaluates the reproducibility, and makes a decision parameter that derives the most reproducible calculated economic data. One night is determined as a decision parameter at a predetermined time in the past (step S308). Next, the economic data calculation unit 252 derives initial conditions at a predetermined time in the past (step S309).
次に、 乱数発生部 2 5 0は、 金融商品毎に、 将来時期において、 それ ぞれ予測上の将来経済データを乱数発生させて、 複数の将来経済データ の推移を設定する (ステップ S 3 1 0 ) 。 制御部 2 5 8は、 乱数発生部 2 5 0から、 予測上の将来経済デ一夕の情報を受け付ける (ステップ S 3 1 1 ) 。 次に、 乱数発生部 2 5 0は、 金融商品毎に、 将来時期の始期 である将来所定時期におけるディシジョンパラメ一夕を乱数発生させる (ステップ S 3 1 2 ) 。 そして、 制御部 2 5 8は、 乱数発生したディシ ジョンパラメータの情報を受け付ける (ステップ S 3 1 3 ) 。 Next, the random number generator 250 generates, for each financial instrument, a random number of predicted future economic data at a future time, and sets a plurality of transitions of the future economic data (step S31). 0). The control unit 258 receives information on the forecast future economic data from the random number generation unit 250 (step S 3 1 1). Next, the random number generation unit 250 generates a random number of decision parameters at a predetermined time in the future, which is the beginning of the future time, for each financial instrument (step S312). Then, the control unit 258 receives the information of the decision parameter for which the random number has been generated (Step S313).
次に、 金融商品毎に、 過去所定時期の初期条件と、 将来所定時期にお ける複数のディシジョンパラメ一夕の組み合わせとから、 将来所定時期 の計算上の将来経済データを複数発生させる。 同様に、 将来所定時期に おける複数のディシジョンパラメ一夕の組み合わせは、 将来所定時期以 降においても不変であるとの前提で、 将来所定時期における複数のディ シジョンパラメータの組み合わせと、 将来所定時期における複数の計算 上の将来経済データから導出した初期条件とから、 将来所定時期の次の 将来時期の計算上の将来経済データを算出する (ステップ S 3 1 4 ) 。 これを、 将来時期の終点である第 2将来所定時期まで行う。  Next, for each financial instrument, a plurality of calculated future economic data for a predetermined future time is generated from a combination of initial conditions at a predetermined time in the past and a combination of a plurality of decision parameters at a predetermined time in the future. Similarly, assuming that the combination of a plurality of decision parameters at a predetermined time in the future is unchanged after the predetermined time in the future, a combination of a plurality of decision parameters at a predetermined time in the future and a predetermined time in the future From the initial conditions derived from the plurality of calculated future economic data in the above, future economic data for the next future time after the predetermined time in the future is calculated (step S3114). This will be done until the end of the future period, the second predetermined period in the future.
そして、 制御部 2 5 8は、 予めメモリ 2 5 1に記憶されている試行回 数に達したかどうかを判断する (ステップ S 3 1 5 ) 。 達していなけれ ば、 ステップ S 3 1 2からステップ S 3 1 4までの各ステップが繰り返 して行われる。 逆に、 達していれば、 ステップ S 3 1 6に進む。 次に、 最初に乱数発生させて設定した予測上の将来経済データおのおのについ て、 ディシジョンパラメ一夕毎に得られた複数の計算上の将来経済デ一 夕と比較して、 第 2将来所定時期の予測上の将来経済データを最も良く 再現している計算上の将来経済データを算出したディシジョンパラメ一 夕を決定する (ステップ S 3 1 6 ) 。 この結果、 予測上の将来経済デー 夕の推移それぞれにっき、 1つのディシジョンパラメータが決定された ことになる。  Then, the control unit 258 determines whether or not the number of trials stored in the memory 251 is reached in advance (Step S315). If not, the steps from step S312 to step S314 are repeated. On the other hand, if it has reached, the process proceeds to step S316. Next, each forecasted future economic data set by generating random numbers first is compared with a plurality of calculated future economic data obtained at each decision parameter, and the second future predetermined time is calculated. Decision parameters for calculating the calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data of (1) are determined (step S316). As a result, one decision parameter has been determined for each forecasted future economic day.
次に、 乱数発生部 2 5 0は、 決定されたデイシジョンパラメータの攪 乱処理を行う (ステップ S 3 1 7 ) 。 この攪乱処理は、 独立して複数回 行っても、 1回のみ行っても良い。 次に、 乱数発生部 2 5 0は、 過去所 定時期の初期条件を攪乱処理すべく、 乱数を発生させる (ステップ S 3 1 8 ) 。 そして、 制御部 2 5 8は、 乱数発生した攪乱初期条件の情報を 受け付ける (ステップ S 3 1 9 ) 。 次に、 経済データ算出部 2 5 2は、 上記の攪乱処理した攪乱初期条件と、 将来所定時期におけるディシジョ ンパラメ一夕および攪乱処理後のディシジョンパラメ一夕とから、 将来 所定時期における攪乱経済データを算出する (ステップ S 3 2 0 ) 。 続 いて、 将来所定時期の次の将来時期の初期条件を攪乱処理すべく、 乱数 を発生させる (ステップ S 3 2 1 ) 。 そして、 制御部 2 5 8は、 乱数発 生した攪乱初期条件および攪乱後のディシジョンパラメータ (=攪乱処 理デ一夕) の情報を受け付ける (ステップ S 3 2 2 ) 。 そして、 経済デ 一夕算出部 2 5 2は、 上記攪乱処理データを用いて、 将来時期における 攪乱経済データを算出する (ステップ S 3 2 3 ) 。 Next, the random number generation section 250 performs a disturbance process on the determined decision parameter (step S3117). This disruption process can be performed multiple times independently. You can do it, or you can do it only once. Next, the random number generation unit 250 generates a random number in order to disturb the initial condition of the past predetermined time (step S3118). Then, the control unit 258 receives information on the disturbance initial condition in which a random number has been generated (step S3119). Next, the economic data calculation unit 252 calculates the disturbed economic data at a predetermined time in the future from the disturbance initial conditions subjected to the above-mentioned disturbance processing, the decision parameters at a predetermined time in the future, and the decision parameters after the disturbance processing. It is calculated (step S320). Subsequently, a random number is generated to disturb the initial condition of the future time following the predetermined time in the future (step S321). Then, the control unit 258 receives information on the initial condition of the disturbance that has generated the random number and the decision parameter after the disturbance (= disturbance processing) (step S32). Then, the economic data overnight calculation unit 252 calculates the disturbed economic data in the future period using the disturbed data (step S32).
そして、 制御部 2 5 8は、 第 2将来所定時期までの計算上の将来経済 デ一夕の算出が終了したかを判断する (ステップ S 3 2 4 ) 。 まだ、 第 2将来所定時期に至っていなければ、 ステップ S 3 2 1に戻って、 攪乱 経済データの算出を継続する。 一方、 第 2将来所定時期までの計算を終 了すると、 ステップ S 3 2 5に進む。  Then, the control unit 258 determines whether or not the calculation of the calculated future economic data up to the second predetermined time in the future has been completed (step S324). If it has not yet reached the predetermined time in the second future, the flow returns to step S321, and the calculation of the disturbed economic data is continued. On the other hand, when the calculation up to the second future predetermined time is completed, the process proceeds to step S325.
第 2将来所定時期までの計算上の攪乱経済データを算出すると、 続い て、 経済デ一夕算出部 2 5 2は、 各将来時期における攪乱前後の着目し ている全金融商品でみた変化率を算出する定量化を行う (ステップ S 3 2 5 ) 。 そして、 各将来時期について、 かかる定量化を終了すると、 将 来時期全てを含む期間 (=解析期間) における、 攪乱前後の差の総合定 量化を行う (ステップ S 3 2 6 ) 。 定量化および総合定量化の詳細につ いては、 後述する。  After calculating the calculated disturbed economic data up to the predetermined time in the second future, the Economic Data and Estimation Unit 252 calculates the rate of change of all financial products of interest before and after the disturbance in each future time. The calculated quantification is performed (step S325). Then, when the quantification is completed for each future time, a total quantification of the difference before and after the disturbance during a period including all the future times (= analysis period) is performed (step S3226). The details of quantification and comprehensive quantification will be described later.
次に、 評価部 2 5 4は、 その決定した将来経済データの推移から、 各 金融商品の種類を軸とした N次空間上にできる極小点を 1つまたは複数 ピックアップする (ステップ S 3 2 7 ) 。 次に、 評価部 2 5 4は、 上記 結果から、 攪乱前後の差が極めて小さい、 予測上の将来経済データの推 移を 1つあるいは複数選び、 これを将来の経済データの推移であると予 測する (ステップ S 3 2 8 ) 。 そして、 評価部 2 5 4は、 その 1つある いは複数の極小点に基づいて、 購入あるいは売却すべき最適な商品の組 み合わせを決定する (ステップ S 3 2 9 ) 。 Next, the evaluation section 254, based on the transition of the determined future economic data, One or more minimum points that can be formed in the N-order space centering on the type of financial instrument are picked up (step S3227). Next, based on the above results, the evaluator 254 selects one or more forecasted future economic data transitions with a very small difference before and after the disturbance, and predicts this as the future economic data transition. Measurement (step S3228). Then, the evaluation unit 254 determines an optimal combination of products to be purchased or sold based on the one or more minimum points (step S3229).
次に、 評価部 2 5 4は、 合成標準偏差の値から、 解析期間中において 経済が大きく変動するか否かを判断する (ステップ S 3 3 0 ) 。 こうし て、 評価結果が得られると、 デ一夕表示部 2 5 5は、 上記の得られた評 価結果を、 グラフあるいは表の形式で画面に表示する (ステップ S 3 3 1 ) 。 かかる一連のステップをもって、 経済デ一夕予測処理の流れが終 了する。  Next, the evaluation unit 254 determines from the value of the combined standard deviation whether or not the economy fluctuates significantly during the analysis period (step S330). When the evaluation result is obtained in this way, the data display unit 255 displays the obtained evaluation result on the screen in the form of a graph or a table (step S3311). With such a series of steps, the flow of the economic data overnight forecasting process ends.
なお、 乱数発生部 2 5 0、 メモリ 2 5 1、 経済データ算出部 2 5 2、 算出動作中止部 2 5 2 a , 評価部 2 5 4、 データ表示部 2 5 5、 カウン 夕 2 5 6およびデータ入力部 2 5 7の内の 1つあるいはこららの内の複 数の構成部の組み合わせを設ける代わりに、 これらの各構成部 2 5 0 , 2 5 1 , 2 5 2 , 2 5 2 a, 2 5 4 , 2 5 5 , 2 5 6 , 2 5 7の動作を 実行するためのプログラムを格納した情報記録媒体を読み込ませて、 そ のプログラムを実行させるようにしても良い。  The random number generation unit 250, memory 251, economic data calculation unit 252, calculation operation stop unit 252a, evaluation unit 2554, data display unit 255, county unit 256 and Instead of providing one of the data input sections 257 or a combination of several of these, each of these sections 250, 251, 252, 252a , 255, 255, 256, 257 may be read from an information recording medium storing a program for executing the operation, and the program may be executed.
具体的には、 情報受付ステップ、 予測上の将来経済データ設定ステツ プ、 将来仮設定意思決定組み合わせステップ、 将来経済データ算出ステ ップ、予測上の将来意思決定組み合わせ決定ステツプ、定量化ステツプ、 総合定量化ステップ、 将来経済データ予測ステップ、 攪乱将来経済デー 夕算出ステップ、 過去仮設定意思決定組み合わせステップ、 過去経済デ 一夕算出ステップ、 意思決定組み合わせ決定ステップ、 乱数発生ステツ プ、 攪乱乱数発生ステップ、 最適商品売買組み合わせ決定ステップおよ び経済状況変動予測ステツプの内の 1つあるいはこれらの中から選んだ 複数のステップの組み合わせを持つプログラムを格納した CD— ROM 等の情報記録媒体を、 マイクロコンピュータに読み込ませて、 上記構成 部 2 5 0, 2 5 1 , 2 5 2 , 2 5 2 a, 2 54, 2 5 5, 2 5 6 , 2 5 7と同じ動作を実行させても良い。 なお、 情報記録媒体として、 CD_ ROM以外の媒体、 たとえば、 フロッピーディスク、 光ディスク等を用 いても良い。 また、 計算速度を向上させるために、 並列計算技術を利用 しても良い。 Specifically, the information receiving step, the forecast future economic data setting step, the future provisional decision making combination step, the future economic data calculation step, the forecast future decision combination determining step, the quantification step, and the comprehensive Quantification step, Future economic data prediction step, Disturbed future economic data calculation step, Past provisional decision making combination step, Past economic data overnight calculation step, Decision making combination decision step, Random number generation step Information such as a CD-ROM that stores a program that has one or more of the following steps: a random number generating step, a random number generating step, an optimal commodity trading combination determining step, and an economic situation change prediction step. The recording medium is read by the microcomputer, and the same operations as those of the above components 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, and 27 are performed. May be. As the information recording medium, a medium other than CD_ROM, for example, a floppy disk, an optical disk, or the like may be used. In addition, a parallel computing technique may be used to improve the computing speed.
次に、 第 36図のステップ S 30 5からステップ S 3 0 8までの処理 で説明したディシジョンパラメ一夕の決定方法の原理および詳細な内容 について説明する。 5つの経済主体の内、 ある 1つの経済主体に着目し た場合、 それ以外の経済主体の側からは、 その着目している経済主体の 意思決定の理由を知ることはできない。 しかし、 現実の経済データを最 も忠実に再現するデイシジョンパラメ一夕を探索して、 同定することは 可能である。 第 40図は、 過去所定時期 mにおけるデイシジョンパラメ 一夕の同定方法の概略を模式的に示す図である。 前述のように、 デイシ ジョンパラメ一夕の種類は、各経済主体によって異なり、企業 1で 6つ、 家計 2で 5つ、 市中金融機関 3で 4つ、 政府 4で 7つ、 そして中央銀行 5で 3つである。  Next, the principle and detailed contents of the method for determining decision parameters described in the processing from step S305 to step S308 in FIG. 36 will be described. When focusing on one of the five economic agents, the other economic agents cannot know the reasons for the decision-making by the focused economic agent. However, it is possible to search for and identify decision parameters that faithfully reproduce real economic data. FIG. 40 is a diagram schematically showing an outline of a method for identifying decision parameters at a predetermined time m in the past. As mentioned earlier, the types of decision parame- ters vary depending on each economic entity, with six for company 1, five for household 2, four for city financial institutions 3, seven for government 4, and seven for central bank. Five is three.
デイシジョンパラメ一夕の組は、 説明の便宜上、 デイシジョンパラメ 一夕が仮に 3つで 1組を構成するものとすると、 (x, y , z ) と表す ことができる。 経済データ処理装置の乱数発生部 2 5 0は、 この実施の 形態では、 デイシジョンパラメ一夕を 1億組発生するが、 ここでは、 説 明を単純にするため、 1 0組のみ発生するものとする。 また、 乱数発生 は、 閉区間 [— 0. 5 , 0. 5 ]の範囲で行われるようにしている。 先に示 した式 6 6〜式 6 8は、 各デイシジョンパラメ一夕の相対計数 x、 yお よび zを、上記閉区間の範囲で乱数発生することを表している。ただし、 相対計数 x、 yおよび zは、 正規化条件 (x + y + z = l ) を満足する 必要があるので、 式 6 9の演算を経て、 式 7 0〜式 7 2に示すように、 再計算される。 The set of decision parameters can be expressed as (x, y, z), for convenience of explanation, assuming that three decision parameters form one set. In this embodiment, the random number generator 250 of the economic data processing apparatus generates 100 million sets of decision parameters, but here, for simplicity of explanation, only 10 sets are generated. Shall be. In addition, random number generation is performed in the range of the closed interval [—0.5, 0.5]. Shown earlier Equations 66 to 68 indicate that the relative counts x, y, and z for each decision parameter are generated at random within the range of the closed interval. However, since the relative counts x, y, and z need to satisfy the normalization condition (x + y + z = l), as shown in Equations 70 to 72 through the operation of Equation 69, , Recalculated.
いま、 過去所定時期 mにおいて、 ある経済主体が、 収入と支出の不均 衡を解消するため、 どのような意思決定をしたかを同定することを目的 とする。 このためには、 所定の解析期間 (=n) にわたつて、 経済デー 夕の算出動作を行う必要がある。 なぜならば、 各経済主体は、 経済全体 を調整するために行動しておらず、 個々にお互いの意思決定を知らずに 自らの意思を決定するものであり、 仮にある瞬間における実際の経済デ 一夕と計算上の経済データが一致しても、 その一致はすぐに崩れ去る危 険性が大きいからである。 したがって、 ある一定期間の算出を経て、 計 算上の経済データと、 実際の経済データとを比較する方が、 妥当性があ る。  Now, the purpose is to identify what kind of decision a certain economic agent has made in order to resolve the imbalance between income and expenditure at a predetermined time m in the past. For this purpose, it is necessary to perform economic data calculation over a predetermined analysis period (= n). This is because each economic agent does not act to adjust the whole economy, but decides on its own without knowing each other's decisions. This is because even if the economic data agrees with the calculation, there is a high risk that the agreement will soon collapse. Therefore, it is more appropriate to compare calculated economic data with actual economic data after a certain period of calculation.
さて、 期間 nを仮に 8日と設定して、 その 8日を 8ステップに分割す ると、 1ステップは 1 日ということになる。 また、 経済デ一夕として、 金融商品の時価 (以下、 単に 「時価」 という) をみることとする。 過去 所定時期 mという時点の 1 日前 (m_ l ) の実際の時価を、 A em_ l で表す。 同様に、 m、 m+ l、 m+ 2、 · · · ΙΏ+ 8における実際の時 価を、 それぞれ A em、 A em+ 1、 A em+ 2、 · · · - A e m+ 8 で表す。 第 40図では、 現実の時価は、 黒菱形で表している。  Now, if the period n is set to 8 days and the 8 days are divided into 8 steps, one step is 1 day. In addition, we will look at the market value of financial instruments (hereinafter, simply referred to as “market value”) as an overnight economic indicator. Past The actual market price one day before (m_l) at the specified time m is represented by A em_l. Similarly, the actual prices at m, m + l, m + 2, ··· ΙΏ + 8 are represented by A em, A em + 1, A em + 2, ··· -A em +8, respectively. In Fig. 40, the actual market value is represented by a black diamond.
一方、 過去所定時期 mにおけるデイシジョンパラメ一夕の組は、 (X l , y l , z l ) 、 (x 2, y 2, z 2) 、 (χ 3 , γ 3, ζ 3) 、 · · · · (χ 1 0 , y 1 0 , ζ 1 0 ) とする。 (m— 1 ) での時価 A e m _ 1力、 ら導出される初期条件と、 過去所定時期 mにおける 1 0組のディシジョ ンパラメ一夕とから、 過去所定時期 mにおける時価を算出する。 算出し た計算上の時価を、 A s mで表す。 すると、 各デイシジョンパラメ一夕 毎に、 計算上の時価 A s m ( l ) 、 A s m (2) 、 A s m (3) 、 · · · · A s m ( 1 0) が求められる。 これらの計算上の時価は、 過去所定時期 mにおける実際の時価 A e mとずれていても良い。 On the other hand, a set of decision parameters at a predetermined time m in the past is (Xl, yl, zl), (x2, y2, z2), (χ3, γ3, ζ3), · · (Χ 10, y 10, 0 10) Initial conditions derived from the market value A em _ 1 force at (m-1) and 10 sets of decision Calculate the market value at a predetermined time m in the past from the night. The calculated market price is represented by Asm. Then, for each decision parameter, the calculated market values A sm (l), A sm (2), A sm (3), ····· A sm (10) are obtained. These calculated market prices may deviate from the actual market price A em at the predetermined time m in the past.
次に、 先に乱数発生させた 1 0組のディシジョンパラメ一夕を固定し たまま、算出した計算上の時価 A s m( l )、A s m(2)、A s m(3)、 *-* A s m ( 1 0) から導出されるそれぞれの初期条件に基づいて、 (m + 1 ) における計算上の時価 A s m+ 1 ( 1 ) 、 A s m+ 1 (2) 、 A s m+ 1 (3) 、 · · · - A s m+ 1 ( 1 0) を算出する。 これを、 (m + 8) まで繰り返すと、 解析期間 8日後 (m+ 8) の第 2過去所定時期 における計算上の時価が求められる。 なお、 計算上の時価 A s mは、 第 40図では、 白抜きの丸で表している。  Next, with the set of 10 decision parameters generated earlier in random numbers fixed, the calculated market prices Asm (l), Asm (2), Asm (3), *-* Based on the respective initial conditions derived from A sm (10), the calculated market values at (m + 1) A s m + 1 (1), A s m + 1 (2), A s m + 1 (3 ), · · ·-Calculate A s m + 1 (10). If this is repeated up to (m + 8), the calculated market value at the second past predetermined time 8 days after the analysis period (m + 8) is obtained. The calculated market value Asm is shown by a white circle in Fig. 40.
第 40図から明らかなように、 2番目のデイシジョンパラメ一夕 (X 2 , y 2, z 2) から算出した第 2過去所定時期 (m+ 8) における計 算上の時価 A s m+ 8 (2) が、 第 2過去所定時期 (m+ 8) における 実際の時価 A em + 8を最も再現していることがわかる。 このことから、 過去所定時期 mという時点では、 この経済主体は、 (x 2, y 2 , ζ 2 ) という相対比率で、 不均衡解消手段の意思決定を下したものと同定でき る。  As is evident from Fig. 40, the calculated market value A s m + 8 at the second predetermined time (m + 8) calculated from the second decision parameter overnight (X2, y2, z2) It can be seen that (2) reproduces the actual market value A em +8 at the second past predetermined time (m + 8). From this, at the predetermined time m in the past, this economic agent can be identified as having made a decision on the means for eliminating imbalances with a relative ratio of (x2, y2, ζ2).
ここで、 1 0組のディシジョンパラメ一夕のうち、 1番目、 4番目、 6番目、 7番目、 8番目、 9番目および 1 0番目の各デイシジョンパラ メ一夕を用いた計算上の時価の計算は、 第 2過去所定時期 m+ 8に至る 過程で中止している。 これは、 次の理由からである。 デイシジョンパラ メ一夕の組の内の一部は、 実際の経済では許されない結果を出す場合が ある。 たとえば、 平均税率あるいは金利が負になったり、 平均税率が 1 0 0 %になるといった場合である。 このような現実に起こり得ない結果 が出た場合には、 第 3 6図におけるステツプ S 3 0 7の算出仮定におい て、 算出動作中止部 2 5 2 aが、 これを検知し、 その後の計算を中止す る信号を制御部 2 5 8に送出する。 経済データ算出部 2 5 2は、 制御部 2 5 8からの命令を受けて、 一定のデイシジョンパラメ一夕の組につい ては、 以後の計算を行わないようにしている。 Here, of the 10 sets of decision parameters, the first, fourth, sixth, seventh, eighth, ninth, and tenth decision parameters were calculated using the The calculation of the market value was stopped before reaching the second past prescribed time m + 8. This is for the following reasons. Some of the set of decision parameters may produce results that are unacceptable in the real economy. For example, if the average tax rate or interest rate is negative, or the average tax rate is 1 In this case, it becomes 0 0%. If such an unrealistic result is obtained, the calculation operation suspending unit 255 a detects this in the calculation assumption of step S307 in FIG. Is sent to the control unit 258. The economic data calculation unit 252 receives the instruction from the control unit 258 and does not perform the subsequent calculation for a certain set of decision parameters.
また、 過去所定時期 mの時点において、 7番目のデイシジョンパラメ 一夕の組から算出した計算上の時価 A s m ( 7 ) が、 実際の時価 A e m に最も近い。 しかし、 これは、 一時の現象にすぎず、 この結果をもとに 7番目のデイシジョンパラメ一夕が、 過去所定時期 mの時点での意思決 定と結論づけることはできない。 そもそも、 各経済主体が、 所定の意思 決定をしたからといって、それがすぐに不均衡の解消にはつながらない。 その意思決定の効果は、 ある期間を経て出てくることが、 ほとんどであ る。  At the time point m in the past, the calculated market price A s m (7) calculated from the seventh set of decision parameters overnight is closest to the actual market price A em. However, this is only a temporary phenomenon, and based on this result, it cannot be concluded that the seventh decision parameter overnight was a decision at a predetermined time m in the past. In the first place, just because each economic agent makes a given decision does not mean that the imbalance is immediately resolved. In most cases, the effects of that decision will come out over a period of time.
上記の例では、 所定の解析期間 (A tとする) と、 その解析期間を所 定のステップ数 nで区切っているが、 この A t と nは、 時代の推移、 経 済主体の種類等に応じて可変にする方が好ましい。 たとえば、 Δ tは、 過去から現在に至る歴史の経過に伴い、 だんだん短くなる傾向にある。 また、 経済主体間で比較しても、 金融機関の Δ tは非常に短く、 将来に 向けても相当速いスピードで意思決定を更新していく傾向がある。 これ に対して、 家計 2は、 比較的そのスピードは遅い。  In the above example, the predetermined analysis period (A t) and the analysis period are separated by the predetermined number of steps n, where A t and n are the transition of the era, the type of economic entity, etc. It is more preferable to make it variable according to. For example, Δt tends to become shorter and shorter as history progresses from the past to the present. Also, when compared between economic agents, Δt of financial institutions is very short, and there is a tendency for decision making to be updated at a considerably high speed in the future. In contrast, Household 2 is relatively slow.
そこで、 厶 !: と!!を、 可変として、 以下のような方法で同定しても良 レ 同定の基本的な考え方は、 以下の通りである。 経済系あるいは経済 主体は、 より安定な方向で意思決定や意思決定更新時間間隔を変更し、 進化している。 たとえば、 不均衡流の値の発散を押さえられないような 不安定な方向で進化した経済主体あるいは経済系は存在しない。 なぜな らば、 発散が押さえられなくなった結果、 経済系が不安定にあり、 いた るる所で破産が起こり、 経済系あるいは経済主体は生き延びることがで きないからである。 と!!の同定は、 この安定性に着目して、 たとえ ば、 以下の方法で行うことができる。 So, mumm! : When! ! May be varied by the following method. The basic idea of identification is as follows. Economic systems or agents are evolving by changing decision-making and decision-renewal time intervals in a more stable direction. For example, there is no economic entity or system that has evolved in an unstable direction that cannot control the divergence of the value of imbalanced flow. Why This is because the divergence cannot be suppressed, and as a result, the economic system is unstable, bankruptcy occurs everywhere, and the economic system or economic entity cannot survive. When! ! Focusing on this stability, for example, identification can be performed by the following method.
まず、 Δ tと nの組み合わせを複数 (たとえば、 1 0 0組) 用意する。 この 1 0 0組は、 乱数発生部 2 5 0で生成しても良いし、 利用者が、 デ 一夕入力部 2 5 7から入力しても良い。 次に、 過去所定時期 mにおける ディシジョンパラメータの組を乱数として発生させる。 このディシジョ ンパラメ一夕の組を、 仮に 1 0個とする。 そして、 m— 1の時期の経済 データとして経済デ一夕ファイル 2 5 3に格納されているデータをわず かにずらす攪乱処理を施す。 攪乱処理で発生させた実際あるいは計算上 の経済データを、 仮に 1 0個とする。  First, a plurality (for example, 100 sets) of combinations of Δt and n are prepared. The set of 100 may be generated by the random number generation unit 250 or may be input by the user from the input unit 257. Next, a set of decision parameters at a predetermined time m in the past is generated as a random number. Suppose that this set of decision parameters is 10 pieces. Then, a disturbance process is performed to slightly shift the data stored in the economic data file 253 as economic data for the m-1 period. Assume that the actual or calculated economic data generated by the disturbance processing is 10 pieces.
次に、 1つのディシジョンパラメ一夕につき、 一組の A tと nにおい て、 各経済データ毎に、 シュミレーシヨンを実行する。 すると、 デイシ ジョンパラメ一夕の組 1 0個と、 Δ tと nとの組 1 0 0個と、 攪乱処理 を施した m— 1の時期の経済データの数である 1 0個と、 これらをかけ た 1万個のデータが得られる。 さらに、 攪乱処理をしていない m— 1の 時期の経済データ (一組) と、 Δ t と nとの組 1 0 0個とから、 不均衡 流の値を計算し、 1 0 0 0個のデ一夕を得る。 そして、 それぞれの△ t と nの組について、 攪乱処理を施した場合と、 かかる処理をしなかった 場合とで、 不均衡流の絶対値の大きさを比較する。  Next, a simulation is performed for each economic data at a set of At and n for one decision parameter. Then, 10 sets of the decision parameter overnight, 100 sets of Δt and n, and 10 pieces of the economic data of the m-1 period subjected to the disturbance processing, To obtain 10,000 data. Furthermore, the value of the unbalanced flow is calculated from the economic data (one set) for the m-1 period without disturbance processing and 100 sets of Δt and n. Get a de night. Then, for each pair of △ t and n, the magnitude of the absolute value of the imbalanced flow is compared between when the disturbance processing is performed and when the processing is not performed.
この比較は、 攪乱した場合の絶対値から、 攪乱しなかった場合の絶対 値を引いた値の絶対値で行う。 この結果、 攪乱処理をした 1 0個のこの 絶対値の大きさの平均が最も小さな値をとる (すなわち、 外部攪乱に対 して安定であった) 厶 1;と11の組を、 過去所定時期 mにおける組と決定 することができる。 この方法は、 実際の経済全体あるいは個々の経済主 体が、 その意思決定更新時間間隔 Δ tを常に変動させている場合に、 有 効な手段である。 This comparison is made by subtracting the absolute value of the undisturbed value from the absolute value of the disturbed value. As a result, the average of the magnitudes of the 10 absolute values of the disturbances that have been processed takes the smallest value (that is, it is stable against external disturbances). It can be determined as the group at time m. This method can be used for the whole economy or for individual economies. This is an effective means when the body constantly changes its decision update time interval Δt.
なお、 上述の同定方法の他に、 複数の A t と nの下で、 経済データ算 出動作を独立に多数回試行した時など、 試行した結果の各々が最もお互 いに近い結果を出した Δ tと nを、 実際の Δ tと nとして同定するよう にしても良い。 この方法も、 ある A t と nが、 どんな試行をしても、 似 た結果を出すという上述の安定性をもとに算出している。 Δ tと nは、 このマク口経済モデルの中の全ての経済主体に共通のものとして扱って きたが、 Δ tと nを各経済主体によって異なる固定の値としたり、 ある いは各経済主体によって異なる、 動的変化値としても良い。  In addition, in addition to the above-mentioned identification method, each of the trial results gives the closest result to each other, such as when the economic data calculation operation is independently attempted many times under multiple At and n. The determined Δt and n may be identified as actual Δt and n. This method is also based on the above-mentioned stability that certain At and n give similar results no matter what trial is performed. Although Δt and n have been treated as being common to all economic agents in this Macguchi economic model, Δt and n can be fixed values that differ depending on each economic agent, or It may be a dynamic change value that depends on
次に、 第 3 7図から第 3 9図のステップ S 3 1 0以降の処理の詳細な 内容について、 第 4 1図から第 4 3図に基づいて説明する。  Next, the detailed contents of the processing after step S310 in FIGS. 37 to 39 will be described based on FIGS. 41 to 43.
いま、 将来における経済データ (たとえば、 金融商品の時価、 金利、 発行残高) を予測することを目的とする。 このためには、 まず、 予測し たい将来期間 (=解析期間 n ) における金融商品等の経済データを、 勝 手に設定する。 設定は、 利用者が手入力で行う方法もあるが、 多くのデ 一夕を簡単に設定するために、 乱数として発生させる方が好ましい。 い ま、 現在に最も近い過去の時期であって、 デイシジョンパラメータの解 祈が可能な時期を、 過去所定時期 tとし、 予測したい将来時期の始期を 将来所定時期を ( t + 1 ) として、 次の将来時期 ( t + 2 ) 以降を、 ( t + 3 ) 、 · · · 、 ( t + k ) とする。 そして、 将来時期の終期である ( t + k ) は、 第 2将来所定時期と定義する。 ただし、 将来時期は、 必ずし も現在からみた未来の時間軸方向である必要はなく、 過去の場合をも含 む時期を意味する。 ここでは、 将来時期を、 実際の経済データを入手し ていない時期と、 広義に定義する。  Now, the goal is to forecast future economic data (for example, market value, interest rate, and outstanding balance of financial instruments). For this purpose, first, economic data such as financial instruments in the future period (= analysis period n) to be predicted is set without permission. The setting can be done manually by the user, but it is preferable to generate it as a random number in order to easily set many data. Let the past time closest to the present and the time when the decision parameters can be prayed be the past predetermined time t, and the beginning of the future time to be predicted be the future predetermined time (t + 1). , From the next future time (t + 2) onwards, are (t + 3), ···, (t + k) The end of the future period (t + k) is defined as the second future predetermined period. However, the future time does not necessarily have to be in the direction of the future time axis as seen from the present, but refers to a time that includes the past. Here, we define the future time broadly as the time when actual economic data is not available.
この実施の形態では、 将来所定時期 ( t + 1 ) を、 現在の時点から 1 日後である明日として、 次の将来時期を ( t + 1 ) から 1週間後の ( t + 2 ) 、 その次の将来時期を ( t + 2 ) から 1週間後の ( t + 3 ) とす る。 説明を簡単にするため、 ( t + k) の kを 3とする。 したがって、 第 2将来所定時期は、 ( t + 3 ) ということになる。 In this embodiment, the predetermined time in the future (t + 1) is set to 1 The next future time is (t + 2) one week after (t + 1), and the next future time is (t + 3) one week after (t + 2). You. For the sake of simplicity, let k in (t + k) be 3. Therefore, the second predetermined time in the future is (t + 3).
まず、 第 4 1図に示すように、 各将来時期 ( t + 1 ) , ( t + 2 ) , ( t + 3 ) の予測上の将来経済データとして、 ある 1つの金融商品の時 価をみることとする。 各将来時期における 1つの金融商品の時価の組み 合わせ数は、 各将来時期あたり乱数発生させた値 Nを掛け合わせた数と なるが、 ここでは、 各将来時期 ( t + 1 ) ( t + 2 ) , ( t + 3 ) あた り、 1つの金融商品の時価を 2個のみ乱数発生させるものとするので、 第 4 1図に示すように、 8通りの組み合わせ数となる。 すなわち、 「A 1 ( t + 1 ) , A 3 ( t + 2 ) , A 5 ( t + 3) 」 、 「A 1 ( t + 1 ) , A 3 ( t + 2 ) , A 6 ( t + 3) 」 「A 1 ( t + 1 ) , A 4 ( t + 2 ) , A 5 ( t + 3)」、 「A l ( t + l ), A 4 ( t + 2 ) , A 6 ( t + 3)」、 、 「A 2 ( t + 1 ) , A 4 ( t + 2 ) , A 6 ( t + 3 ) 」 の合計 8通りの 時価の推移となる。 第 4 1図では、 予測上の将来経済データを、 白抜き の菱形で示している。  First, as shown in Fig. 41, we look at the market value of a financial instrument as forecast future economic data for each future period (t + 1), (t + 2), and (t + 3). It shall be. The number of combinations of the market value of one financial instrument in each future period is the number obtained by multiplying the value N generated for each future period by N. Here, each future period (t + 1) (t + 2 ), (t + 3) Since only two market values of one financial instrument are generated at random, there are eight possible combinations as shown in Fig. 41. That is, "A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 5 (t + 3)", "A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 6 (t + 3)) `` A 1 (t + 1), A 4 (t + 2), A 5 (t + 3) '', `` A l (t + l), A 4 (t + 2), A 6 (t + 3) ”, and“ A 2 (t + 1), A 4 (t + 2), A 6 (t + 3) ”. In Fig. 41, the forecast future economic data is indicated by open diamonds.
さて、 先に第 4 0図に基づいて説明した方法によって、 過去所定時期 tにおける、 経済主体のディシジョンパラメータの組み合わせが求めら れている。 これを W ( 1 ) とおき、 各デイシジョンパラメ一夕を w 1, w 2 , w 3とおく。 同時に、 過去所定時期 tにおける初期条件としての 意思決定手段の状態も求められている。 この初期条件を B ( t ) とおく。 次に、 将来時期における 8個の時系列時価の組み合わせを、 実際の時 価デ一夕とみなして、 8個の時価の組み合わせごとに、将来所定時期( t + 1 ) におけるデイシジョンパラメータを求める。 いま、 第 4 1図の中 の A l ( t + 1 ) と、 A 3 ( t + 2 ) と、 A 5 ( t + 3 ) とを結ぶ 「 A 1 ( t + 1 ) , A 3 ( t + 2 ) , A 5 ( t + 3 ) 」 という組み合わせに 着目することとする。 そして、 将来所定時期 ( t + 1 ) におけるデイシ ジョンパラメータを、 乱数発生させる。 仮に、 この発生させたディシジ ョンパラメ一夕の組み合わせを、 (x l , y l, z l ) 、 (x 2 , y 2 , ζ 2) 、 (x 3, y 3, z 3 ) 、 · · · · 、 (x l O , y l O , z l O ) の 1 0組とする。 By the method described above with reference to FIG. 40, the combination of the decision parameters of the economic entity at the predetermined time t in the past is obtained. This is set as W (1), and each decision parameter is set as w1, w2, w3. At the same time, the state of the decision-making means as an initial condition at a predetermined time t in the past is also required. This initial condition is B (t). Next, the combination of the eight time-series market prices in the future period is regarded as the actual market price data, and the decision parameter at the future predetermined period (t + 1) is calculated for each of the eight market price combinations. Ask. Now, connect A l (t + 1), A 3 (t + 2), and A 5 (t + 3) in FIG. 1 (t + 1), A 3 (t + 2), and A 5 (t + 3) ”. Then, a random number is generated for a decision parameter at a predetermined time (t + 1) in the future. Assuming that the combination of the generated decision parameters is (xl, yl, zl), (x2, y2, ζ2), (x3, y3, z3), ... xl O, yl O, zl O).
そして、 この 1 0組の各ディシジョンパラメ一夕の組み合わせ毎に、 過去所定時期 tの初期条件 B ( t ) を用いて、 将来所定時期 ( t + 1 ) における計算上の経済データを算出する。 さらに、 将来所定時期 ( t + 1 ) の初期条件を導出して、 先と同じディシジョンパラメータの組み合 わせとから、 計算上の将来所定時期( t + 2 )の経済データを算出する。 これを、 第 2将来所定時期 ( t + 3 ) まで行う。 すると、 1 0組の各デ ィシジョンパラメ一夕の組み合わせの中の 1つの組み合わせ (例えば、 (x 2 , y 2 , z 2 ) とする) から算出した経済データが、 着目した 「A 1 ( t + 1 ) , A 3 ( t + 2 ) , A 5 ( t + 3) 」 という組み合わせに 近い値となることがわかる。 よって、 (x 2, y 2 , ζ 2 ) を、 1つの 金融商品の時価の組み合わせ 「A 1 ( t + 1 ) , A 3 ( t + 2 ) , A 5 ( t + 3 ) 」 に対応するデイシジョンパラメ一夕ということになる。 これを、 他の 7つの時価の組み合わせについても同様に行うと、 第 4 2図に示すように、 8つの時価の組み合わせ毎に、 1つのディシジョン パラメータの組み合わせが決まる。 これら 8つのディシジョンパラメ一 夕の組み合わせを、 W ( 2 ) 、 W ( 3 ) 、 · · · · W ( 9 ) とおく。 な お、 W ( 2 ) 〜W ( 9 ) までのディシジョンパラメ一夕の組み合わせは、 w4から w 2 7まで割り当てる。 したがって、 8個のディシジョンパラ メ一夕の組み合わせは、 W ( 2 ) = (w4 , w 5 , w 6 ) 、 W ( 3 ) = (w 7 , w 8 , w 9 ) 、 · · · - W ( 9 ) = (w 2 5 , w 2 6 , w 2 7 ) となる。 なお、 経済主体が 1つとは限らず、 むしろ、 経済データの変化 の裏には、 複数の経済主体の意思決定が関与していることの方が多い。 したがって、 1つの時価の組み合わせに対して、 複数のデイシジョンパ ラメ一夕の組み合わせが決まることもある。 Then, for each of the 10 combinations of the decision parameters, the economic data at the predetermined time (t + 1) in the future is calculated using the initial condition B (t) at the predetermined time t in the past. Furthermore, the initial conditions at a predetermined time in the future ( t + 1) are derived, and the economic data at the predetermined time in the future (t + 2) is calculated from the same combination of the decision parameters as above. This is performed until the second future predetermined time (t + 3). Then, the economic data calculated from one of the 10 combinations of the decision parameters (eg, (x 2, y 2, z 2)) is “A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 5 (t + 3) ”. Therefore, (x 2, y 2, ζ 2) corresponds to the combination of the market values of one financial instrument: “A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 5 (t + 3)” It will be a decision paradise overnight. If this is done in the same way for the other seven market price combinations, one combination of decision parameters is determined for each of the eight market price combinations, as shown in FIG. The combination of these eight decision parameters is W (2), W (3),..., W (9). Note that the combination of decision parameters W (2) to W (9) is assigned from w4 to w27. Therefore, the combination of eight decision parameters is W (2) = (w4, w5, w6), W (3) = (w7, w8, w9), ... (9) = (w 25, w 26, w 27) Becomes It should be noted that the number of economic agents is not limited to one, but rather that changes in economic data often involve the decision-making of multiple economic agents. Therefore, a combination of multiple decision parameters may be determined for one combination of market prices.
上記の処理は、 1 0組のディシジョンパラメ一夕を、 8つの時価の組 み合わせ毎に独立試行しただけである。 この独立試行を複数回繰り返す と、 先に乱数発生させた 1 0組のディシジョンパラメ一夕の組み合わせ とは異なるディシジョンパラメ一夕の組み合わせが設定される。 したが つて、 この結果として、 W ( 2 ) 〜W ( 9 ) 以外のデイシジョンパラメ 一夕の組み合わせ W ( 2 ' ) 〜W ( 9 ' ) 等も得られる。  In the above process, only 10 sets of decision parameters were independently tested for each of the eight combinations of market prices. When this independent trial is repeated a plurality of times, a combination of decision parameters different from the combination of the 10 sets of decision parameters previously generated at random numbers is set. Therefore, as a result, combinations W (2 ') to W (9') of the decision parameters other than W (2) to W (9) are obtained.
なお、 勝手に決めた金融商品の価格の時系列が、 1 0 0日間あり、 か つ、 あるステップの同定に 1 0ステップ先まで (単位時期間隔) 計算さ せて、 その 1 0ステップ先にわたって、 勝手に決めた金融商品の価格に 最も近い時系列を与えたディシジョンパラメータの組み合わせを選ぶこ とができる。 意思決定間隔が 1 日だとすると、 この方法で 9 0日先まで 決定できる。  In addition, the time series of the price of the financial product that we have decided is 100 days, and we have to identify a certain step up to 10 steps ahead (unit time interval), and then over the 10 steps ahead It is possible to select a combination of decision parameters that gives the time series that is closest to the price of the financial instrument that you have decided. If the decision interval is one day, you can make decisions 90 days ahead in this way.
ここまでの段階までは、 将来所定時期 ( t + 1 ) における 1つの金融 商品のディシジョンパラメ一夕の組み合わせ候補を決めただけである。 したがって、 これ以後は、 着目する複数の金融商品の将来起こりうる推 移を予想する作業に入る。  Up to this point, we have only determined the possible combinations of decision parameters for one financial product at a given time (t + 1) in the future. Therefore, we will begin to anticipate future changes in the financial products of interest.
まず、 第 4 3図に示すように、 1つの金融商品に対して、 過去所定時 期 tにおける初期条件 B ( t ) の攪乱処理を行う。 この攪乱処理は、 初 期条件 B ( t ) をわずかに増加あるいは減少させる処理であり、 乱数発 生部 2 5 0が行っても良いが、 利用者による手入力でも良い。 また、 攪 乱処理は、 B ( t ) の増加あるいは減少の量を変えた多数の攪乱初期条 件を設定する処理でも、 1種類の攪乱初期条件を設定する処理としても 良い。 さらに、 攪乱処理は、 独立して複数回行っても良い。 ここでは、 説明を簡単にするために、 B ( t ) を 1 %だけ増加させた B ( t ) ' (= 1. 0 1 B ( t ) ) を 1個だけ手入力した場合を例にとる。 また、 1つ の金融商品の時価以外の他の金融商品の時価、 税率、 在庫投資流速、 在 庫量等に対して、 かかる攪乱を与えても良い。 First, as shown in Fig. 43, one financial instrument is subjected to a disturbance process of the initial condition B (t) at a predetermined time t in the past. This disturbance processing is processing to slightly increase or decrease the initial condition B (t), and may be performed by the random number generation unit 250 or may be manually input by the user. In addition, the disturbance process is either a process for setting a large number of initial conditions with different amounts of increase or decrease in B (t), or a process for setting one type of initial condition. good. Further, the disturbance processing may be independently performed plural times. Here, for the sake of simplicity, an example is given in which only one B (t) ′ (= 1.0 1 B (t)) with B (t) increased by 1% is manually input. . In addition, such disturbance may be applied to the market value, tax rate, inventory investment flow rate, inventory amount, etc. of other financial products other than the market price of one financial product.
なお、 攪乱する割合は、 1 %に限らず状況に応じて種々の割合とする ことができるが、過去の経済データの攪乱に対する安定性としては、 3 % の増加あるいは減少が適当な範囲である。 すなわち、 初期条件が 3 %増 減しても、 同じディシジョンパラメ一夕に基づいてほぼ同じ経済デ一夕 を導く。 ただし、 そのときの経済状況、 金融商品等の種類によって、 攪 乱処理の値にも違いがある。 このため、 初期条件の攪乱範囲として 1. 5 %の増減が特に良く、 更に最適な範囲は、 1 %の増減である。  The ratio of disturbance is not limited to 1%, but can be various ratios depending on the situation.A stable range of 3% increase or decrease is appropriate for stability against past economic data disturbance. . That is, even if the initial condition increases or decreases by 3%, the same economic parameters will be derived based on the same decision parameters. However, the value of disturbance processing also differs depending on the economic situation and the type of financial products at that time. For this reason, 1.5% increase / decrease is particularly good as the disturbance range of the initial condition, and a more optimal range is 1% change.
この攪乱初期条件 B ( t ) ' に対して、 将来所定時期 ( t + 1 ) にお ける 1つのディシジョンパラメータの組み合わせ W (2) とを用いて、 将来所定時期 ( t + 1) における計算上の攪乱将来経済データ A' 1 ( t + 1 ) を求める。 当然のことながら、 A' 1 ( t + 1 ) は、 A l ( t + For this disturbance initial condition B (t) ′, using one decision parameter combination W (2) at a predetermined time (t + 1) in the future, a calculation at a predetermined time (t + 1) in the future To obtain future economic data A '1 (t + 1). Of course, A '1 (t + 1) is A l (t +
1) とは少しずれた値となる。 次に、 将来所定時期 ( t + 1) における 計算上の攪乱将来経済データ A' 1 ( t + 1 ) から導出した初期条件 B 1 ( t + 1 ) ' と、 先に用いたデイシジョンパラメータ W (2) とから、 将来時期 ( t + 2) における計算上の攪乱将来経済データ A' 3 ( t +The value slightly deviates from 1). Next, the initial condition B 1 (t + 1) ′ derived from the computationally disturbed future economic data A ′ 1 (t + 1) at a predetermined time in the future (t + 1) and the decision parameters used earlier From W (2), the calculated disturbed future economic data A '3 (t +
2) を求める。 同様の方法で、 第 2将来所定時期 ( t + 3) における計 算上の攪乱将来経済デ一夕 A' 5 ( t + 3) を求める。 なお、 ディシジ ヨンパラメ一夕 W (2) は、 解析期間 n中において不変としている。 以上の計算によって、 ある金融商品の時価の 1つの組み合わせ 「A 1 ( t + 1 ) , A 3 ( t + 2) , A 5 ( t + 3) 」 に対して、 少し値のず れた時価の 1つの組み合わせ 「A 1 ( t + 1 ) ' , A 3 ( t + 2) ' , A 5 ( t + 3 ) ' 」 が求められる。 この計算を、 他の 7つの時価の組み 合わせについても同様に行う。 第 43図では、 他の 7つの攪乱処理後の 金融商品の時価の組み合わせの内、 「A 2 ( t + l ) , A4 ( t + 2) , A 6 ( t + 3 ) 」 という組み合わせに対して、 デイシジョンパラメ一夕 の組み合わせ W (9) を用いて計算した金融商品の時価の組み合わせ「A 2 ( t + 1 ) ' , A 4 ( t + 2 ) ' , A 6 ( t + 3 ) ' 」 のみを図示し ている。 さらに、 複数の試行行為によって設定した他のディシジョンパ ラメ一夕の組み合わせ W ( 2 ' ) 〜W ( 9 ' ) についても同様に、 計算 上の攪乱将来経済データを求める。 この結果、 「A 2 ( t + 1 ) ' , A 4 ( t + 2) ' , A 6 ( t + 3) ' 」 の他に、 予測上の将来経済データ の推移に近い計算上の将来経済データが得られる。 2) Ask for. In the same way, the calculated disturbance future economic data A'5 (t + 3) at the second predetermined time (t + 3) is calculated. It should be noted that Dec. Yonparame W (2) remains unchanged during the analysis period n. By the above calculation, the market value of one combination of the market values of a certain financial product “A 1 (t + 1), A 3 (t + 2), A 5 (t + 3)” is slightly shifted. One combination of "A 1 (t + 1) ', A 3 (t + 2)', A 5 (t + 3) '”is required. This calculation is similarly performed for the other seven market price combinations. In Fig. 43, among the other seven combinations of market values of financial instruments after the perturbation process, the combination of A2 (t + l), A4 (t + 2), A6 (t + 3) Thus, the combination of the market values of financial instruments calculated using the combination W (9) of decision parameters “A 2 (t + 1)”, A 4 (t + 2) ”, and A 6 (t + 3 ) '' Is shown only. In addition, for the other combinations of decision parameters W (2 ') to W (9') set by multiple trials, similarly, calculated future economic data on disturbance is calculated. As a result, in addition to “A 2 (t + 1)”, A 4 (t + 2) ”, A 6 (t + 3)”, the calculated future economy Data is obtained.
以上の攪乱経済デ一夕の算出は、 ある 1つの金融商品についてのみ行 つたものであるが、 他の金融商品についても同様に攪乱処理を行い、 攪 乱経済データを得る。 次に、 式 1 2 0により、 攪乱前後の時価の変化率 を求める。 そして、 式 1 2 1により、 複数の金融商品について求めた変 化率に基づいて、 将来所定時期 ( t + 1 ) における標準偏差を求める。 そして、 式 1 2 2により、 将来時期 ( t + 1 ) 〜 ( t + 3) までの標準 偏差を全て考慮した総合評価を行い、 合成標準偏差の値を求める。  The above calculation of disturbance economic data is performed only for one financial instrument, but the disturbance processing is similarly performed for other financial instruments to obtain disturbed economic data. Next, the rate of change of the market value before and after the disturbance is calculated using Equation 120. Then, the standard deviation at a predetermined time in the future (t + 1) is obtained based on the change rates obtained for a plurality of financial instruments by Expression 122. Then, the total evaluation taking into account all the standard deviations from the future time (t + 1) to (t + 3) is performed by Expression 122 to obtain the value of the combined standard deviation.
例えば、 5つの金融商品 P、 Q、 R、 Sおよび Tについて、 将来所定 時期 ( t + 1 ) における標準偏差を求めると、 式 1 2 1によって 1つの 標準偏差が求められる。 同様に、 次以降の将来時期 ( t + 2) および( t + 3) における標準偏差を、 5つの金融商品について求める。 そして、 各将来時期 ( t + 1 ) , ( t + 2) , ( t + 3) における合計 3個の標 準偏差が求まったら、 式 1 2 2により、 各将来時期 ( t + 1 ) , ( t + 2 ) , ( t + 3) の合計の標準偏差を求める。 こうして、 解析期間 n中 において、 5つの金融商品等がどのくらい変動するかが、 定量化される ことになる。 For example, when the standard deviation of five financial instruments P, Q, R, S, and T at a predetermined time in the future (t + 1) is calculated, one standard deviation is obtained by Expression 122. Similarly, the standard deviation at the future time (t + 2) and (t + 3) is calculated for the five financial instruments. Then, when a total of three standard deviations at each future time (t + 1), (t + 2), and (t + 3) are obtained, each future time (t + 1), (t + 1) Calculate the standard deviation of the sum of (t + 2) and (t + 3). In this way, during the analysis period n, how much the five financial instruments etc. fluctuate is quantified Will be.
これを他のディシジョンパラメ一夕の組み合わせについても同様に行 う。 すると、 金融商品毎に、 8通りのデイシジョンパラメ一夕の組み合 わせに対応する経済データの推移の安定性の順位づけができることにな る。 いま、 最も安定な総合評価 (式 1 2 2の合成標準偏差の最小値) を 示す将来経済データの推移が把握できたとすると、 その合成標準偏差を 算出した各金融商品の時価の推移が、 将来における時価の推移と予測で さる。  This is similarly performed for other combinations of decision parameters. Then, for each financial product, it is possible to rank the stability of economic data trends corresponding to the eight combinations of decision parameters. Now, assuming that the transition of future economic data that shows the most stable overall evaluation (the minimum value of the composite standard deviation of Equation 122) can be grasped, the transition of the market value of each financial instrument for which the composite standard deviation is calculated is calculated in the future. The market price trends and forecasts at.
このように、 着目す ¾ 1つあるいは複数の金融商品等を再現する、 デ イシジョンパラメ一夕の組み合わせを決め、 初期条件の攪乱に対して最 も安定な時価の推移を求めることで、 将来の各金融商品等の値動きが予 測できる。 また、 デイシジョンパラメータにも攪乱を与え、 初期条件あ るいは攪乱初期条件と、 攪乱後のディシジョンパラメ一夕に基づいて、 攪乱将来経済データを求めて、 予測を行うようにしても良い。 この他、 着目する 1つあるいは複数の金融商品等を再現するディシジョンパラメ 一夕の組み合わせを決定する操作を、 独立多数回試行し、 定量化と総合 定量化を行うことで、 予測しても良い。 ただし、 着目した 1つあるいは 複数の金融商品の時価等を再現するディシジョンパラメータの組み合わ せを決定する操作を、 独立多数回数試行する場合と、 初期条件あるいは 攪乱初期条件と、 攪乱後デイシジョンパラメ一夕の組み合わせに基づい て、 攪乱将来経済データを求める場合とを比較すると、 実務以上、 前者 の方が計算量が多くなる。 したがって、 正確なデ一夕の取得と、 迅速な 計算とのバランスを考慮して、 ディシジョンパラメ一夕を決める独立試 行回数と、 攪乱処理の回数のバランスを調整すると良い。 このような方 法で将来の予測ができるのは、 そもそも、 経済はより安定な方向に流れ るという性質があることに起因する。 また、 上記の例において、 5つの金融商品等 P、 Q、 R、 Sおよび T について求めた将来の値動きを用いて、 最適な金融商品等の購買組み合 わせを利用者に提示することが可能である。まず、 5つの金融商品等 Ρ、 Q、 R、 Sおよび Tのうち、 一方的に値が下がるもの (例えば、 金融商 品 Τ) については新たな購入をしない。 このため、 解析期間 η中におい て値が上昇する 4種の金融商品等について購入する額の組み合わせを提 示することになる。 この実施の形態では、 安定性のある金融商品等の購 入額を大きくするという観点から、 金融商品の購入組み合わせを提示す ることとする。 In this way, we will focus on 組 み 合 わ せ determining one or more combinations of decision parameters that reproduce one or more financial instruments, etc., and seeking the most stable changes in market prices against disturbances in the initial conditions. Price movements of each financial product can be predicted. In addition, the decision parameters may be disturbed, and the future economic data of the disturbance may be obtained and predicted based on the initial condition or the initial condition of the disturbance and the decision parameters after the disturbance. In addition, the operation of determining one or more combinations of decision parameters to reproduce one or more financial products of interest may be predicted by performing quantification and comprehensive quantification independently and repeatedly. . However, the operation to determine the combination of decision parameters that reproduces the market value etc. of one or more financial instruments of interest is performed by a large number of independent trials, the initial condition or initial disturbance condition, and the post-disturbance decision parameter. Compared with the case of obtaining the disturbed future economic data based on the combination of one night, the former requires more calculation than the actual practice. Therefore, it is advisable to adjust the balance between the number of independent trials that determine the decision parameters and the number of times of disturbance processing in consideration of the balance between obtaining accurate data and quick calculation. The ability to predict the future in this way is due to the nature of the economy that flows in a more stable direction. In addition, in the above example, it is possible to present users with the optimal combination of purchases of financial products, etc. using future price movements obtained for the five financial products P, Q, R, S, and T. It is. First, among the five financial instruments Ρ, Q, R, S, and T, ones that decline unilaterally (for example, financial instruments Τ) will not be newly purchased. For this reason, the combination of purchase amounts for the four types of financial instruments whose value increases during the analysis period η will be presented. In this embodiment, a purchase combination of financial products is presented from the viewpoint of increasing the purchase amount of a stable financial product.
すると、 上記で求めた標準偏差の比を用いて、 4種類の金融商品等を 購入することを提示することができる。 例えば、 金融商品等の標準偏差 が、 Ρ : Q: R : S = 1 : 2 : 3 : 4とすれば、 購入額を、 Ρ : Q : R : S = 4 : 3 : 2 : 1とすれば良い。 このような提示によって、 最もリス クの少ない金融商品等の購入組み合わせを提示できる。  Then, by using the ratio of the standard deviation obtained above, it is possible to indicate that four types of financial instruments and the like are to be purchased. For example, if the standard deviation of financial instruments is Ρ: Q: R: S = 1: 2: 3: 4, the purchase amount is 、: Q: R: S = 4: 3: 2: 1. Good. By such a presentation, it is possible to present a combination of purchases of financial products and the like with the least risk.
また、 安定性を重視するのではなく、 値上がり値を考慮に入れた購入 組み合わせの提示をすることも可能である。 例えば、 上記の 4種の金融 商品等 p、 Q、 Rおよび Sの安定性が 1 : 2 : 3 : 4ではあるが、 値上 がり値でみると、 P : Q : R : S= 1 : 1 : 1 : 1 0だとする。 すなわ ち、金融商品等 Sは、他の金融商品等に比べて安定性に欠けている反面、 値上がり値が、 他の金融商品等に比べると 1 0倍もある。 かかる場合に は、 安定性と値上がり値を乗じることによって、 購入する割合を、 P : Q : R : S = 4 : 3 : 2 : 1 0として提示することも可能である。  Also, instead of emphasizing stability, it is also possible to present purchase combinations that take into account price increases. For example, the stability of the above four types of financial products such as p, Q, R and S is 1: 2: 3: 4, but looking at the rising price, P: Q: R: S = 1: Suppose that 1: 1: 1 0. In other words, financial instruments S are less stable than other financial instruments, but their price increases are 10 times higher than other financial instruments. In such a case, by multiplying the stability and the price increase, the purchase ratio can be presented as P: Q: R: S = 4: 3: 2: 10.
さらに、 単純に安定性と値上がり値を乗じるのではなく、 安定性をよ り重視するか、 それとも値上がり値を重視するかによって、 提示する割 合を変えるようにしても良い。 たとえば、 リスクが大きくなるが、 儲け を大きくしたいという利用者に対しては、 安定性と、 値上がり値の 2乗 とを掛け合わせた値で評価した購入割合を提示すれば良い。 逆に、 儲け は小さいが、 リスクも小さくしたいという利用者に対しては、 安定性の 2乗と、 値上がり値とを掛け合わせた値で評価した購入割合を提示すれ ば良い。 なお、 2乗に限定せずに、 3乗、 4乗といった任意の乗数を採 用できる。 Furthermore, instead of simply multiplying the stability by the price increase, the presentation ratio may be changed depending on whether stability is emphasized or the price increase is emphasized. For example, for users who are more risky but want to make more money, stability and the square of price increases What is necessary is just to show the purchase ratio evaluated by the value obtained by multiplying by. Conversely, for users who make a small profit but want to reduce the risk, the purchase rate evaluated by multiplying the square of stability by the price increase should be presented. It should be noted that an arbitrary multiplier such as a third power or a fourth power can be adopted without being limited to the second power.
また、 上記の例では、 解析期間 (n XA t ) を 1 4日として、 単位時 期間隔 Δ tを 7日としたが、 nと Δ tをそれぞれ変えて、 将来経済デー 夕を予測するようにしても良い。 nが短いほど、 あるいは nが長くても △ tが短ければ、 金融商品等の値動きの細かい変動を把握でき、 様々な 購入パターンを提示できる。 さらに、 A tと nを可変として、 乱数発生 と、 その後の攪乱処理を行うことによって、 将来における最適の nおよ び Δ tの組を求めることができる。 厶 1:と11は、 このマクロ経済モデル の中の全ての経済主体に共通のものとして极つてきたが、 △ tと nを各 経済主体によって異なる固定の値としたり、 あるいは各経済主体によつ て異なる、 動的変化値としても良い。 なお、 上述の実施の形態に限定さ れず、 次のような予測方法を採用しても良い。  Also, in the above example, the analysis period (n XA t) was set to 14 days, and the unit time interval Δt was set to 7 days. You may do it. If n is short, or if n is long and Δt is short, it is possible to grasp fine fluctuations in the price movement of financial products and to present various purchase patterns. Furthermore, by making At and n variable, random number generation and subsequent disturbance processing can be performed to determine the optimal set of n and Δt in the future. Units 1 and 11 have been used as common to all economic agents in this macroeconomic model.However, Δt and n are fixed values that differ depending on each economic agent, or However, the dynamic change value may be different. Note that the present invention is not limited to the above embodiment, and the following prediction method may be adopted.
上述の実施の形態では、 ディシジョンパラメータの組み合わせを各将 来時期において不変の値として、 過去および将来の各時期における初期 条件を攪乱処理して、 攪乱後の経済デ一夕を計算したが、 デイシジョン パラメ一夕の組み合わせを攪乱処理して、 求めた経済デ一夕から導出さ れる初期条件を攪乱しないようにすることもできる。 たとえば、 デイシ ジョンパラメ一夕の組み合わせ (ひ : ]3 : ァ) 力 (0. 02 : 0. 8 0 : 0. 1 8) とする。 かかる場合に、 乱数発生部 2 5 0が攪乱処理し たデイシジョンパラメ一夕の組み合わせ (α ' : β ' : ァ ' ) を (0. 0 3 : 0. 7 5 : 0. 1 9) として、 計算しても良い。  In the above-described embodiment, the combination of the decision parameters is assumed to be an invariable value at each future time, and the initial conditions at each time in the past and in the future are disturbed to calculate the economic data after the disturbance. The combination of parameters can be disturbed to avoid disturbing the initial conditions derived from the calculated economic data. For example, it is assumed that the combination of the decision parameters (h:] 3: a) is (0.02: 0.80: 0.18). In such a case, the combination of decision parameters (α ′: β ′: α ′) that the random number generation unit 250 has performed a disturbance process is expressed as (0.03: 0.75: 0.19) It may be calculated as
ただし、 デイシジョンパラメ一夕をそれぞれ攪乱する場合に、 α ' + β ' + r ' = 1という正規化条件を満足させようとすると、 大きな相対 比率を持つ )3 ' の微小変動に対して、 小さな相対比率を持つ α ' が数倍 になったり、 数分の 1になったりして、 微小な変動とならない危険性が ある。 このため、正規化条件を満足させずに、 計算を行う方が望ましい。 また、 上述の実施の形態では、 過去のデイシジョンパラメ一夕の組み 合わせを決定する処理と、 その結果を出した後に、 将来の経済データの 推移を予測する処理の両処理を行う装置について説明したが、 後者の処 理のみを行う装置としても良い。 ただし、 かかる場合には、 前者の処理 を別の装置を用いて行い、 その結果を入力しなければならない。 したが つて、 前者の処理と後者の処理を 1台の装置で行う方が好ましい。 However, when disturbing each decision parameter, α '+ If we try to satisfy the normalization condition of β '+ r' = 1, α 'with a small relative ratio will be several times larger than a small change of 3' with a large relative ratio, or several minutes There is a danger that it will not be a small fluctuation even if it becomes 1. For this reason, it is desirable to perform calculations without satisfying the normalization conditions. Further, in the above-described embodiment, an apparatus that performs both processing of determining a combination of past decision parameters and processing of predicting a future transition of economic data after obtaining the result is described. Although described, an apparatus that performs only the latter processing may be used. However, in such a case, the former process must be performed using another device and the result must be input. Therefore, it is preferable that the former process and the latter process are performed by one apparatus.
また、 最適の商品売買の組み合わせを提示せずに、 単に、 利用者が着 目している複数の金融商品の時価等の推移が、 将来どうなるかを示すだ けでも良い。 さらに、 期間期間あるいは単位時期間隔を固定して各種計 算を行うようにしても良い。  Also, instead of presenting the optimal combination of buying and selling products, it may be sufficient to simply show the future changes in the market value, etc. of multiple financial products that the user is focusing on. Further, various calculations may be performed with a fixed period or unit time interval.
また、合成標準偏差が最小値を与える時価推移にのみ着目するのでは なく、 複数存在する合成標準偏差の極小点を示す将来経済データの推移 を、 将来の時価推移の候補として選定しても良い。 極小点は、 金融商品 を軸とする Ν次空間上にプロッ卜される合成標準偏差の値を内挿 (=点 同士を近接するように結ぶこと) し、 さらにスムージングを行って得た 曲線あるいは曲面等において、 各軸毎の時間の偏微分がゼロとなる点で ある。 この場合、 複数の時価推移が得られるが、 それらの元になる複数 の極小点の合成標準偏差の値を比較して、 将来起こりうる可能性の重み づけから、 金融商品の売買の組み合わせを順位付けて提示しても良い。 例えば、 3つの極小点の合成標準偏差の値が、 それぞれ 0 . 2 、 0 . 3 および 0 . 5だとすると、 これらの常用対数に— 1を掛けた値 0 . 7 0 、 0 . 5 2および 0 . 3 0を、 将来の起こりうる可能性の重みとして、 金 融商品の購入あるいは売却の組み合わせを決めるようにしても良い。 また、 過去におけるディシジョンパラメータを決定する処理を行う場 合において、 経済データ算出部 2 5 2は、 所定時期 mから第 2所定時期 m + nまでの解析期間の計算を行う際、 過去所定時期 mでのディシジョ ンパラメ一夕の組を固定して使用している。 しかし、 過去所定時期 mで のデイシジョンパラメ一夕を固定せずに、 各ステップ時期において、 新 たにディシジョンパラメータの組を乱数として発生させても良い。 Also, instead of focusing only on the market price transition at which the composite standard deviation gives the minimum value, transitions of future economic data that show the minimum points of multiple composite standard deviations may be selected as candidates for future market price transitions. . The minimum point is obtained by interpolating the value of the composite standard deviation plotted on the secondary space around the financial product (= connecting points so that they are close to each other), and then performing a smoothing on the curve or curve. This is the point where the partial derivative of time for each axis becomes zero on a curved surface or the like. In this case, multiple market price changes are obtained, but the composite standard deviation values of the multiple minimum points that are the basis of the changes are compared, and the weighting of the likelihood of the future is used to rank the combination of buying and selling of financial instruments. It may be attached and presented. For example, if the values of the combined standard deviations of the three local minima are 0.2, 0.3, and 0.5, respectively, then these common logarithms multiplied by -1 are 0.70, 0.52, and 0. .30 as the weight of future potential A combination of purchase or sale of the merchandise may be determined. In addition, when performing the process of determining the decision parameters in the past, the economic data calculation unit 252 calculates the analysis period from the predetermined time m to the second predetermined time m + n. The set of decision parame- ters is fixed and used. However, instead of fixing the decision parameters at the predetermined time m in the past, a new set of decision parameters may be generated as random numbers at each step time.
また、 m + 1〜m + nの各ステツプ時期における経済デ一夕の算出に 際し、 直前の時期の計算上の経済データに基づいて計算するようにして いるが、 過去所定時期 m以前の m— 1以後の実際の経済データを用いた り、 あるいは過去所定時期 mにおける計算上の経済データを用いて、 各 ステップ時期の経済データを算出するようにしても良い。  In addition, when calculating the economic data at each step time of m + 1 to m + n, the calculation is performed based on the economic data in the calculation of the immediately preceding time, but in the past before the predetermined time m The economic data at each step time may be calculated using actual economic data after m-1 or using economic data calculated at a predetermined time m in the past.
また、 算出動作中止部 2 5 2 aは、 計算の途中で、 現実にはあり得な い経済デ一夕が得られた場合に、 そのときのディシジョンパラメ一夕の 組を用いた計算を中止処理するようにしているが、 中止することなく最 後まで計算するようにしても良い。 ただし、 演算処理負担を軽減してで きるだけ迅速な計算をするためには、 無駄な計算処理を中止するのが好 ましい。  In addition, the calculation operation canceling unit 2 52 2 a stops the calculation using the set of decision parameters at that time if an unrealistic economic delay is obtained during the calculation. Although the processing is performed, the calculation may be performed up to the end without stopping. However, in order to reduce the processing load and perform calculations as quickly as possible, it is preferable to stop useless calculation processing.
また、 第 2将来所定時期 ( t + k ) における計算上の将来経済データ と、 同時期における予測上の将来経済データとを比較して、 予測上の将 来経済デ一夕を最も良く再現した時のディシジョンパラメ一夕の組を、 将来所定時期 ( t + 1 ) におけるデイシジョンパラメ一夕の組としてい る。 しかし、 将来所定時期 ( t + 1 ) のデイシジョンパラメータの組を 1つに特定せずに、 第 2将来所定時期 ( t + k ) における予測上の将来 経済データに近い計算上の将来経済デ一夕を導いた複数のディシジョン パラメータの組を選出しても良い。 特に、 これは、 解析期間を長期に設 定する場合に、 有効である。 In addition, by comparing the calculated future economic data at the second predetermined period (t + k) with the predicted future economic data at the same period, the predicted future economic data was best reproduced. The set of decision parameters at the time is a set of decision parameters at a predetermined time (t + 1) in the future. However, without specifying a single set of decision parameters at the predetermined time (t + 1) in the future, the calculated future economic data close to the forecast future economic data at the second predetermined time (t + k) in the future A set of a plurality of decision parameters that led to the day may be selected. In particular, this can lead to long analysis periods. It is effective when specifying.
また、 データ表示部 2 5 5は、 ユーザの入力条件に基づいてデータを 表示するようにしても良いが、 装置が最初から固定した表示方法によつ てデ一夕を表示しても良い。 また、表示のフォーマツトは、 グラフのみ、 グラフと表あるいは表のみといつた任意のフォーマツトとすることもで きる。 さらに、 経済データファイル 2 5 3は、 本装置の一部とせずに、 外部に備えるファイルを利用して、 その中からデータを読み出すように しても良い。 また、 経済データは、 ユーザ側が、 データ入力部 2 5 7か ら入力するようにしても良い。  Further, the data display section 255 may display data based on the input conditions of the user, or may display the data in a display method fixed by the apparatus from the beginning. Also, the display format can be any format such as a graph only, a graph and a table, or a table only. Further, the economic data file 253 may not be a part of the present apparatus, but may use an external file and read data from the file. The economic data may be input by the user from the data input section 257.
なお、 上記の実施の形態では、 一国の通貨経済のみを独立して扱った が、 2以上の通貨経済を結合して、 同時に扱っても良い。 2以上の通貨 経済を結合した場合には、 ある国の経済の中で、 他国の経済系で流通し ている商品を、 両国間の為替レートを通じた売買の対象として含め、 さ らにこの売買行為を、 その国の経済主体の不均衡流の均衡化手段として 組み込むことによって、 実現できる。 この際、 為替レートの記録が参照 可能であれば、 一国のみの同定方法と同じ方法で、 その国と他国の経済 系の経済主体の意思決定の結果として、 予測上の為替レートを一番優良 に再現するように、 ディシジョンパラメ一夕を決定することができる。 この際、 上記実施の形態の中の Δ t と nは、 注目する複数の通貨の中の 全ての経済主体に共通のものとして扱っても良いし、 厶 1; と11を、 各通 貨によって異なる固定値としても良い。 また、 各通貨によって異なる動 的変化値としても良い。 さらに、 1あるいは複数の通貨経済の中の全て の経済主体によって異なる固定値としたり、 動的変化値としても良い。 また、 過去の経済デ一夕を処理する第 1コンピュータと、 その第 1コ ンピュー夕とインターネット通信網を介して接続すると共に、 将来の経 済データを求める第 2コンピュータとを有する経済データ処理システム を構築することもできる。 第 4 4図は、 本発明の経済データ処理システ ムの概略図である。 経済データ処理システムは、 第 1コンピュータ (以 後、 サーバ) 4 0 0と、 第 2コンピュータ (以後、 クライアント端末 5 0 0 ) と、 サーバ 4 0 0とクライアント端末 5 0 0とを接続するインタ —ネット通信網 (以後、 単に、 インタ一ネット) 6 0 0とから構成され ている。 サーバ 4 0 0から送信したデータは、 商用サーバ 4 5 0、 イン 夕一ネット 6 0 0、 商用サーバ 5 5 0を経て、 クライアント端末 5 0 0 に受信される。 In the above embodiment, only one country's currency economy is treated independently, but two or more currency economies may be combined and treated simultaneously. When two or more currency economies are combined, products that are circulated in another country's economic system in one country's economy are included in the transaction between the two countries through exchange rates, and this transaction is This can be achieved by incorporating the act as a means of balancing the imbalanced flow of economic agents in the country. At this time, if the exchange rate record can be referred to, the forecasted exchange rate will be the highest as a result of the decision made by the economic agents of that country and other countries in the same way as the identification method of only one country. Decision parameters can be determined so that they are reproduced in good quality. At this time, Δt and n in the above embodiment may be treated as being common to all economic agents in a plurality of currencies of interest, and Different fixed values may be used. Also, different dynamic change values may be used for each currency. Furthermore, it may be a fixed value that differs depending on all economic entities in one or more currency economies, or may be a dynamically changing value. Also, an economic data processing system having a first computer for processing past economic data, and a second computer connected to the first computer via an Internet communication network and for obtaining future economic data. Can also be constructed. FIG. 44 is a schematic diagram of the economic data processing system of the present invention. The economic data processing system includes an interface that connects a first computer (hereinafter, a server) 400, a second computer (hereinafter, a client terminal 500), a server 400, and a client terminal 500. It is composed of a network communication network (hereinafter simply referred to as the Internet) 600. The data transmitted from the server 400 is received by the client terminal 500 via the commercial server 450, the internet network 600, and the commercial server 550.
サーバ 4 0 0は、 過去仮設定意思決定組み合わせ手段である乱数発生 部 4 0 1と、過去経済データ算出手段である経済データ算出部 4 0 2と、 意思決定組み合わせ決定手段である評価部 4 0 3とを備えている。  The server 400 includes a random number generation section 401 as past provisionally set decision-making combination means, an economic data calculation section 402 as past economic data calculation means, and an evaluation section 400 as decision-making combination determination means. And three.
乱数発生部 4 0 1は、 複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組 み合わせを、 乱数発生させる。  The random number generation unit 401 generates a random number of a combination of decision making combinations of a plurality of decision making means.
また、 経済データ算出部 4 0 2は、 上記で設定した複数の過去仮設定 意思決定組み合わせと、 経済主体が過去仮設定意思決定組み合わせを更 新するまでの時間間隔である意思決定更新時間間隔のデータと、 意思決 定更新時間間隔内を複数の単位時期に分割した単位時期間隔のデータと、 過去所定時期以前における複数の意志決定手段の状況を示す初期条件と に基づいて、過去所定時期における計算上の経済デ一夕を複数算出する。 次に、 経済データ算出部 4 0 2は、 過去所定時期から意思決定更新時間 間隔の終点である第 2過去所定時期までの単位時期それぞれにおいて、 計算上の経済データから初期条件を算出する。 次に、 経済データ算出部 4 0 2は、 その算出した初期条件と、 過去所定時期における複数の仮設 定意思決定組み合わせとから、 単位時期それぞれの時点における計算上 の経済データを算出する。  The economic data calculation unit 402 also calculates the plurality of past provisional decision-making combinations set above and the decision update time interval, which is the time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination. Based on the data, the data of the unit time interval obtained by dividing the decision update time interval into a plurality of unit times, and the initial condition indicating the status of the plurality of decision making means before the predetermined time in the past, Calculate multiple economic economics. Next, the economic data calculation unit 402 calculates initial conditions from the calculated economic data at each unit time from the past predetermined time to the second past predetermined time which is the end point of the decision update time interval. Next, the economic data calculation unit 402 calculates the calculated economic data at each unit time from the calculated initial conditions and a plurality of temporary setting decision-making combinations at a predetermined time in the past.
また、評価部 4 0 3は、第 2過去所定時期における過去経済データと、 第 2過去所定時期における複数の計算上の経済データとをそれぞれ比較 して、 第 2過去所定時期における過去経済データを最も良く再現する計 算上の経済データを導いた過去仮設定意思決定組み合わせを、 過去所定 時期における意思決定組み合わせと決定する。 In addition, the evaluation unit 4003 compares the past economic data at the second past predetermined time with By comparing each of the calculated economic data at the second predetermined period in the past with the multiple calculated economic data, the past provisional decision-making combination that led to the calculated economic data that best reproduced the past economic data at the second predetermined period in the past. It is determined to be a decision-making combination at a predetermined time in the past.
クライアント端末 5 0 0は、 情報受付手段である制御部 5 0 1と、 予 測上の将来経済データ設定手段と将来仮設定意思決定組み合わせ手段で ある乱数発生部 5 0 2と、 将来経済デ一夕算出手段、 定量化手段および 総合定量化手段であるである経済データ算出部 5 0 3と、 予測上の将来 意思決定組み合わせ決定手段および将来経済デ一夕予測手段である評価 部 5 0 4とを備えている。  The client terminal 500 has a control unit 501 as information receiving means, a random number generation unit 502 as a means for combining forecast future economic data setting means and future provisional setting decision making, and a future economic data The economic data calculation unit 503, which is an evening calculation means, a quantification means, and a comprehensive quantification means, and the evaluation unit 504, which is a forecast decision making combination determination means and a future economic data forecasting means. It has.
制御部 5 0 1は、 サーバ 4 0 0から送信される過去所定時期における 意思決定組み合わせを含むデータと、 後述する方法で得られた将来時期 における予測上の将来経済データと、 同じく後述する方法で得られた複 数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組み合わせの情報とを受け付 ける。  The control unit 5001 transmits data including a decision-making combination at a predetermined time in the past transmitted from the server 400, predicted future economic data at a future time obtained by a method described later, and a method described later. The information of the obtained decision-making combination obtained by combining a plurality of decision-making means is received.
乱数発生部 5 0 2は、予測上の将来経済データを複数設定すると共に、 予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 将来時期の将 来所定時期における複数の意思決定組み合わせを仮設定する試行行為を 1回以上行う。  The random number generation unit 502 sets a plurality of predicted future economic data, and regards the predicted future economic data as actual economic data, and temporarily determines a plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the future. Perform at least one trial.
経済データ算出部 5 0 3は、 上記試行行為毎に、 得られた複数の将来 仮設定意思決定組み合わせと、 将来所定時期以降から第 2将来所定時期 までの時間間隔データと、 過去における過去所定時期の初期条件とに基 づいて、将来所定時期における計算上の将来経済デ一夕を複数算出する。 また、 経済データ算出部 5 0 3は、 将来所定時期から第 2将来所定時期 までの各将来時期において、 計算上の将来経済データから各将来時期に おける初期条件を算出する。 そして、 経済データ算出部 5 0 3は、 その 算出した初期条件と、 将来所定時期における複数の将来仮設定意思決定 組み合わせとから、 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済デー 夕を算出する。 The economic data calculation unit 503 obtains, for each of the above trial actions, a plurality of obtained future provisional decision-making combinations, time interval data from a predetermined time in the future to a second predetermined time in the future, and a predetermined time in the past. Based on the above initial conditions, a plurality of calculated future economic data at a predetermined time in the future is calculated. In addition, the economic data calculation unit 503 calculates initial conditions at each future time from the calculated future economic data at each future time from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future. Then, the economic data calculation unit 503 From the calculated initial conditions and a combination of a plurality of temporary provisional decision-making decisions at a predetermined time in the future, a calculated future economic data for each future time is calculated.
また、 評価部 5 0 4は、 試行行為毎に、 第 2将来所定時期における予 測上の将来経済データと、 第 2将来所定時期における複数の計算上の将 来経済デ一夕とをそれぞれ比較して、 第 2将来所定時期における予測上 の将来経済データを最も良く再現する計算上の将来経済データを導いた 1組以上の将来仮設定意思決定組み合わせを、 将来所定時期における 1 組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと決定する。  In addition, the evaluator 504 compares the forecast future economic data at the predetermined second future time with a plurality of calculated future economic data at the predetermined second future time for each trial operation. Then, at least one set of tentatively-set future decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduces the predicted future economic data at the second predetermined Decide on a future decision-making combination.
次に、 経済デ一夕算出部 5 0 3は、 将来時期のそれぞれにおいて、 1 組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと将来時期以前の初期条件と から算出した 1個以上の計算上の将来経済データと、 予測上の将来経済 データとの差異のばらつきを定量化する。 そして、 経済データ算出部 5 0 3は、 将来時期毎に行った定量化した値に基づいて、 将来所定時期か ら第 2将来所定時期までの総合定量化を行う。  Next, the economic data calculation unit 503 calculates one or more calculated future futures calculated from one or more sets of predicted future decision-making combinations and initial conditions before the future time at each future time. Quantify the variability of differences between economic data and projected future economic data. Then, the economic data calculation unit 503 performs comprehensive quantification from a predetermined time in the future to a predetermined time in the second future based on the quantified value performed for each future time.
最後に、 評価部 5 0 4は、 総合定量化した値が最も小さくなる予測上 の将来経済データを、 将来時期における将来経済データと予測する。 このように、 将来の経済予測を行う計算プロセスを過去の経済データ 処理と、 将来の経済データ処理とに分割し、 インターネット 6 0 0を介 して分散するサーバ 4 0 0とクライアント端末 5 0 0に分担させること ができる。 こうすることによって、 1つのコンピュータが行う経済デ一 夕処理の負担を軽減できる。 また、 サーバ 4 0 0で負担の大きい計算処 理をさせて、 その結果を定期的にクライアント端末 5 0 0へと送る配信 サービスが可能となる。  Finally, the evaluator 504 predicts the predicted future economic data with the smallest total quantified value as the future economic data in the future period. In this way, the calculation process for forecasting future economics is divided into past economic data processing and future economic data processing, and the server 400 and the client terminal 500 are distributed via the Internet 600. Can be shared. By doing so, the burden of economical data processing performed by one computer can be reduced. In addition, a distribution service in which the server 400 performs heavy computation processing and periodically sends the result to the client terminal 500 becomes possible.
なお、 経済データ処理を過去の経済データ処理と、 将来の経済データ 処理とに分割する方法に限定されず、 種々の分割方法を採用できる。 例 えば、 サーバ 4 0 0に、 過去の経済データ処理全てと将来の経済データ 処理の大部分 (定量化手段の行う処理まで) をさせて、 クライアント端 末 5 0 0に将来の経済データ処理の残り (総合定量化手段の処理) を行 わせることもできる。 また、 定量化手段および総合定量化手段の両処理 を、 クライアント端末 5 0 0に行わせ 、 それ以前の経済データ処理をサ —バ 4 0 0に行わせても良い。 また、 サーバ 4 0 0またはクライアント 端末 5 0 0の各経済データ処理は、 一台に限定されずに複数台で分担し て行っても良い。 The economic data processing is not limited to a method of dividing economic data processing into past economic data and processing into economic data in the future, and various division methods can be adopted. An example For example, let the server 400 perform all past economic data processing and the majority of future economic data processing (up to the processing performed by the quantification means), and let the client terminal 500 perform the rest of future economic data processing. (Processing of the comprehensive quantification means) can also be performed. Further, both the processing of the quantification means and the total quantification means may be performed by the client terminal 500, and the economic data processing before that may be performed by the server 400. The economic data processing of the server 400 or the client terminal 500 is not limited to one, and may be performed by a plurality of servers.
また、 経済データ処理装置の第 2の実施の形態は、 乱数発生部 2 5 0 に、 予測上の将来経済データ設定手段としての機能および将来仮設定意 思決定組み合わせ手段としての機能を持たせなくても良い。かかる場合、 別の装置で予測上の将来経済データと将来仮設定意思決定組み合わせを 設定して、 その結果を本装置に入力するようにできる。 このため、 本装 置の処理負担が軽減される。 経済データ処理方法および情報記録媒体に ついても、 同様に、 予測上の将来経済デ一夕設定ステップおよび将来仮 設定意思決定組み合わせステツプを必須のステツプとしない場合がある。 また、 経済データ処理装置の第 2の実施の形態は、 過去の経済データ の解析にも使用することができる。 かかる場合には、 情報受付手段であ る制御部 2 5 8は、 過去の時期における予測上の過去経済データと、 経 済主体が過去のある時期における収入と支出の不均衡な状態を是正する ために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組み合わせの情 報と、 過去のある時期以前における複数の意思決定手段の状況を示す初 期条件とを受け付ける。  In the second embodiment of the economic data processing apparatus, the random number generation unit 250 does not have a function as a predictive future economic data setting means and a function as a future provisional setting decision combination means. May be. In such a case, the forecast future economic data and the future provisional decision-making combination can be set by another device, and the result can be input to the present device. For this reason, the processing load of the present apparatus is reduced. Similarly, the economic data processing method and the information recording medium may not necessarily include the predicted future economic data overnight setting step and the temporary provisional setting decision-making combination step as essential steps. In addition, the second embodiment of the economic data processing device can be used for analyzing past economic data. In such a case, the control unit 258, which is the information receiving means, corrects the forecast historical economic data in the past period and the economic entity to correct the imbalance between income and expenditure in the past period. Information of the decision making combination of the plurality of decision making means to be performed, and initial conditions indicating the status of the plurality of decision making means before a certain time in the past.
また、 予測上の過去経済データ設定手段および過去仮設定意思決定組 み合わせ手段である乱数発生部 2 5 0は、 予測上の過去経済データを複 数乱数発生させ、 予測上の過去経済データを実際の経済デ一夕とみなし て、 過去の時期の過去所定時期における複数の意思決定組み合わせを仮 設定する試行行為を 1回以上行う。 In addition, the random number generator 250, which is a means for setting past economic data for prediction and a means for combining past decision making temporarily, generates a plurality of random numbers for past economic data for prediction and converts past economic data for prediction. Deemed as an actual economic overnight Then, one or more trials are performed to temporarily set a plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the past.
過去経済データ算出手段である経済データ算出部 2 5 2は、 上記試行 行為毎に、 得られた複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 過去所定 時期以降から過去の時期の終点である第 2過去所定時期までの時間間隔 データと、 過去所定時期の初期条件とに基づいて、 過去所定時期におけ る計算上の過去経済データを複数算出し、 過去所定時期から第 2過去所 定時期までの各過去の時期において、 計算上の過去経済デ一夕から各過 去の時期における初期条件を算出する。 そして、 その算出した初期条件 と、過去所定時期における複数の過去仮設定意思決定組み合わせとから、 各過去の時期それぞれにおける計算上の過去経済データを算出する。 また、 予測上の過去意思決定組み合わせ決定手段である評価部 2 5 4 は、 試行行為毎に、 第 2過去所定時期における予測上の過去経済データ と、 第 2過去所定時期における複数の計算上の過去経済データとをそれ ぞれ比較して、 第 2過去所定時期における予測上の過去経済データを最 も良く再現する計算上の過去経済データを導いた 1組以上の上記過去仮 設定意思決定組み合わせを、 過去所定時期における 1組以上の予測上の 過去意思決定組み合わせと決定する。  The economic data calculation unit 252 as past economic data calculation means, for each of the trial acts, obtains a plurality of the past provisionally set decision-making combinations obtained and the second past which is the end point of the past time from the past predetermined time. Based on the time interval data up to the specified time and the initial conditions at the specified time in the past, a plurality of past economic data calculated at the specified time in the past are calculated, and each of the economic data from the specified time in the past to the second specified time in the past is calculated. In the past, the initial conditions for each past period are calculated from the past economic data. Then, based on the calculated initial condition and a plurality of past provisionally set decision-making combinations at a predetermined past time, the calculated past economic data at each past time is calculated. In addition, the evaluator 254, which is a predictive past decision-making combination determining means, calculates, for each trial action, predictive past economic data at the second past predetermined time and a plurality of calculation results at the second past predetermined time. One or more sets of the above-mentioned past provisional decision-making combinations that derived the calculated past economic data that best reproduces the predicted past economic data at the second past predetermined period by comparing the past economic data with each other. Is determined as one or more predicted past decision-making combinations at a predetermined time in the past.
次に、 定量化手段である経済データ算出部 2 5 2は、 過去の時期のそ れぞれにおいて、 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと過去の 時期以前の初期条件とから算出した 1個以上の計算上の過去経済データ と、 予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する。  Next, the economic data calculation unit 252, which is a quantification means, calculated at least one set of past past decision-making combinations and initial conditions before the past period at each of the past periods. Quantify the variability of differences between one or more calculated historical economic data and the predicted historical economic data.
その後、 総合定量化手段である経済データ算出部 2 5 2は、 過去の時 期毎に行った定量化した値に基づいて、 過去所定時期から第 2過去所定 時期までの総合定量化を行う。  Thereafter, the economic data calculation unit 252, which is a comprehensive quantification means, performs a comprehensive quantification from a predetermined time in the past to a second predetermined time in the past based on the quantified value performed in each past period.
最後に、 過去経済データ予測手段である評価部 2 5 4は、 総合定量化 した値が最も小さくなる予測上の過去経済データを、 過去の時期におけ る理想的な過去経済データと予測する。 Finally, the evaluation unit 254, which is a means of forecasting past economic data, The predicted historical economic data with the smallest value is predicted as the ideal historical economic data for the past period.
なお、 情報受付手段である制御部 2 5 8は、 初期条件の値または意思 決定手段同士の相対比率を変化させる攪乱処理をして得た攪乱初期条件 または攪乱処理デー夕を受け付けることができる。  The control unit 258 as the information receiving means can receive the initial disturbance conditions or the disturbance processing data obtained by performing the disturbance processing for changing the value of the initial condition or the relative ratio between the decision making means.
また、攪乱過去経済データ算出手段である経済デ一夕算出部 2 5 2は、 上記攪乱処理データに基づいて、 過去の時期における計算上の過去経済 データを算出することができる。 そして、 その場合、 定量化手段である 経済データ算出部 2 5 2は、 過去の時期のそれぞれの時期において、 得 られた計算上の攪乱過去経済デ一夕と、 予測上の過去経済データとの差 異のばらつきを定量化する。  Further, the economic data overnight calculation unit 252, which is a disturbed past economic data calculating means, can calculate past economic data in a past period based on the disturbed data. Then, in that case, the economic data calculation unit 252, which is a quantification means, compares the obtained calculated disturbed past economic data with the predicted past economic data at each of the past periods. Quantify the variation of the differences.
また、 乱数発生手段である乱数発生部 2 5 0は、 複数の意思決定組み 合わせの相対比率および予測上の過去経済データを乱数発生させる機能 を持つ。 また、 乱数発生部 2 5 0は、 攪乱処理データを乱数発生させる 攪乱乱数発生手段を兼ねることもできる。 攪乱処理の攪乱範囲は、 攪乱 処理前の値に対してプラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲または マイナス 0 . 0 1〜マイナス 1 0 %以内の範囲とし、 好ましくはプラス マイナス 3 %以内の範囲とする。 他の構成部は、 第 3 5図に示す構成部 と同様の機能を持つ。 産業上の利用可能性  The random number generation unit 250, which is a random number generation unit, has a function of generating random numbers of relative ratios of a plurality of decision-making combinations and predicted past economic data. Further, the random number generation section 250 can also serve as a random number generating means for generating random numbers of the disturbance processing data. The perturbation range of the perturbation process should be within the range of plus 0.01 to plus 10% or minus 0.01 to minus 10% of the value before the perturbation process, and preferably plus or minus 3%. Within the range. The other components have the same functions as the components shown in FIG. Industrial applicability
以上のように、 本発明にかかる経済データ処理装置、 経済データ処理 方法、 経済データ処理システムおよび情報記録媒体は、 経済構造が変動 しても、 採りうる選択肢の範囲を把握して適切な意思決定、 さらには将 来の経済状態の可能性的シナリォの生成に有用である。また、本発明は、 各種商品の将来的な値動きを予測し、 最大利益をもたらす商品の組み合 わせに基づく購買情報を、 市場参加者に提案するのに適している。 As described above, the economic data processing apparatus, the economic data processing method, the economic data processing system, and the information recording medium according to the present invention grasp the range of available options and make appropriate decision-making even if the economic structure changes. It is also useful for generating potential scenarios of future economic conditions. The present invention also predicts future price movements of various products, and It is suitable for proposing market-based purchasing information to market participants.

Claims

請 求 の 範 囲 The scope of the claims
1 . 経済主体が所定時期における収入と支出の不均衡な状態を是正する ために行う複数の意思決定の組み合わせの意思決定組み合わせ情報と、 上記経済主体が上記意思決定を更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔の情報を受付ける情報受付手段と、 1. Decision-combination information of a combination of multiple decisions made by the economic agent to correct the imbalance between income and expenditure at a given time, and the time interval until the economic agent updates the decision. An information receiving means for receiving information on a certain decision update time interval;
上記意思決定組み合わせ情報と、上記意思決定更新時間間隔の情報と、 上記所定時期以前の経済データに基づいて、 上記所定時期における計算 上の経済デ一夕を算出する経済データ算出動作を行うと共に、 上記所定 時期から上記意思決定更新時間間隔を経過した後の第 2所定時期までに おいて、 その意思決定更新時間間隔内の各ステップ時における計算上の 経済データと、 その各ステツプ時より後の後ステツプ時における意思決 定の組み合わせとから、 上記後ステツプ時における計算上の経済データ を算出する経済データ算出手段と、  Based on the decision combination information, the decision update time interval information, and the economic data before the predetermined time, perform an economic data calculation operation of calculating a calculated economic data at the predetermined time, From the above-mentioned predetermined time to the second predetermined time after the elapse of the above-mentioned decision update time interval, the calculated economic data at each step within the decision update time interval and the economic data after each step Economic data calculating means for calculating the economic data calculated at the time of the post-step from the combination of the decision making at the time of the post-step;
を備えることを特徴とする経済データ処理装置。  An economic data processing device comprising:
2 . 前記意思決定組み合わせ情報の中のそれぞれの意思決定を相対比率 で表すと共に、 その相対比率を乱数として発生させる乱数発生手段を、 さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 1項記載の経済データ処理  2. The economy according to claim 1, further comprising a random number generating means for expressing each decision in the decision making combination information by a relative ratio and generating the relative ratio as a random number. Data processing
3 . 前記意思決定更新時間間隔のもとにおいて、 前記第 2所定時期にお ける複数の計算上の経済データと、 前記第 2所定時期における実際の経 済データとを比較して、 前記実際の経済データを最も良く再現している 最良の計算上の経済データを選び出し、 その最良の計算上の経済デ一夕 を導いた最良意思決定組み合わせを、 前記意思決定更新時間間隔のもと において、 前記所定時期における実際の意思決定の組み合わせと同定す る意思決定同定手段を、 さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 1 項または第 2項記載の経済データ処理装置。 3. Under the decision update time interval, comparing a plurality of calculated economic data at the second predetermined time with actual economic data at the second predetermined time, The best computational economic data that best reproduces the economic data is selected, and the best decision-making combination that led to the best computational economic data is determined based on the decision update time interval. Claim 1 further comprising: a decision identification means for identifying a combination of an actual decision at a predetermined time and a combination. Item 3. The economic data processing device according to item 2 or 2.
4 . 前記所定時期における 1つ以上の意思決定と、 前記所定時期以前の 経済データと、 1つ以上の前記意思決定更新時間間隔とを複数組み合わ せて行う経済データ算出動作から、 前記所定時期以前の経済データに対 する外部攪乱に対し、 あるいは、 前記経済データ算出動作を独立に複数 回試行した際に、 最も安定な計算上の経済データを導いた意思決定更新 時間間隔および前記所定時期における意思決定の組み合わせとを、 前記 所定時期における実際の意思決定更新時間間隔および実際の意思決定の 組み合わせと同定する意思決定更新時間間隔同定手段を、  4. From the economic data calculation operation performed by combining a plurality of one or more decisions at the predetermined time, the economic data before the predetermined time, and the one or more decision update time intervals, before the predetermined time In response to external disturbance to economic data, or when the economic data calculation operation was independently attempted multiple times, the decision update time interval that led to the most stable calculated economic data and the intention at the predetermined time A decision update time interval identifying means for identifying a combination of the decision and a combination of the actual decision update time interval and the actual decision decision at the predetermined time;
さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 1項から第 3項のいずれ か 1項記載の経済データ処理装置。  The economic data processing device according to any one of claims 1 to 3, further comprising:
5 . 前記経済データ算出手段は、 前記意思決定更新時間間隔のもとで、 前記各ステップ時期における意思決定の組み合わせとして、 前記所定時 期における意思決定の組み合わせを使用して、 計算上の経済デ一夕を算 出することを特徴とする請求の範囲第 1項から第 4項のいずれか 1項記 載の経済データ処理装置。  5. The economic data calculation means uses the combination of decisions at the predetermined time as the combination of decisions at each step time under the decision update time interval, and The economic data processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the economic data processing device calculates an overnight.
6 . 前記最良意思決定の組み合わせのそれぞれの最良意思決定の相対比 率を、 補正乱数をして調整させる乱数調整手段を設けると共に、 前記経 済データ算出手段は、 上記補正乱数を使用して前記計算上の経済データ を算出することを特徴とする請求の範囲第 1項から第 5項のいずれか 1 項記載の経済データ処理装置。  6. A random number adjusting means for adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting a corrected random number is provided, and the economic data calculating means uses the corrected random number to The economic data processing device according to any one of claims 1 to 5, wherein the economic data is calculated.
7 . 前記経済データ算出手段は、 前記最良意思決定の組み合わせの時系 列推移に基づいて、 各意思決定の移り変わりの激しさまたは、 特定の意 思決定への偏りの度合いを定量化することを特徴とする請求の範囲第 1 項から第 6項のいずれか 1項記載の経済データ処理装置。  7. The economic data calculating means quantifies the degree of change of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on the time series transition of the combination of the best decisions. The economic data processing device according to any one of claims 1 to 6, characterized in that:
8 . 前記経済データ算出手段は、 前記最良意思決定の組み合わせに基づ いて、 経済主体の収入と支出の不均衡の度合いである不均衡流の値を定 量化することを特徴とする請求の範囲第 1項から第 7項のいずれか 1項 記載の経済データ処理装置。 8. The economic data calculation means is based on the combination of the best decisions. The economic data processing device according to any one of claims 1 to 7, wherein a value of an imbalanced flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of the economic entity, is quantified. .
9 . 前記経済データ算出手段が、 現実には起こり得ない経済データを算 出した際、 その算出を中止する算出動作中止手段と、  9. When the economic data calculating means calculates economic data that cannot actually occur, a calculating operation stopping means for stopping the calculation,
その算出を中止した意思決定の組み合わせの個数をカウントするカウ ント手段と、  Counting means for counting the number of combinations of decision-makings whose calculation has been stopped;
をさらに備えることを特徴とする請求の範囲第 1項から第 8項のいず れか 1項記載の経済データ処理装置。  The economic data processing device according to any one of claims 1 to 8, further comprising:
1 0 . 前記経済データ算出手段は、 前記算出を中止した意思決定の組み 合わせの個数に基づいて、 経済状況打破の困難性を定量化することを特 徵とする請求の範囲第 9項記載の経済データ処理装置。  10. The economic data calculating means according to claim 9, wherein the economic data calculating means quantifies the difficulty of overcoming the economic situation based on the number of combinations of the decision-makings for which the calculation is stopped. Economic data processing device.
1 1 . 前記第 2所定時期における複数の前記計算上の経済データと、 そ れぞれの計算上の経済データを導いた前記意思決定の組み合わせとを表 示するデータ表示手段を、 さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 1項から第 1 0項のいずれか 1項記載の経済データ処理装置。  11. A data display means for displaying a plurality of the calculated economic data at the second predetermined time and a combination of the decision makings which led to the respective calculated economic data, is further provided. The economic data processing apparatus according to any one of claims 1 to 10, characterized in that:
1 2 . 経済データを格納する経済データファイルおよびデータを入力す るデータ入力手段の内、 少なくともいずれか 1つを備えることを特徴と する請求の範囲第 1項から第 1 1項のいずれか 1項記載の経済データ処 理装置。  12. Any one of claims 1 to 11 characterized by comprising at least one of an economic data file for storing economic data and a data input means for inputting data. Economic data processing device described in the item.
1 3 . 経済主体が所定時期における収入と支出の不均衡な状態を是正す るために行う複数の意思決定の組み合わせの意思決定組み合わせ情報と、 上記経済主体が上記意思決定を更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔の情報を受付ける情報受付ステップと、  13 3. Decision-combination information of a combination of multiple decisions made by the economic agent to correct the imbalance between income and expenditure at a given time, and the time until the economic agent updates the decision An information receiving step of receiving information on the update time interval,
上記意思決定組み合わせ情報と、上記意思決定更新時間間隔の情報と、 上記所定時期以前の経済データに基づいて、 上記所定時期における計算 上の経済データを算出する経済データ算出動作を行うと共に、 上記所定 時期から上記意思決定更新時間間隔を経過した後の第 2所定時期までに おいて、 その意思決定更新時間間隔内の各ステップ時における計算上の 経済データと、 その各ステップ時より後の後ステップ時における意思決 定の組み合わせとから、 上記後ステップ時における計算上の経済データ を算出する経済データ算出ステップと、 Calculation at the predetermined time based on the decision combination information, the information of the decision update time interval, and the economic data before the predetermined time In addition to performing the economic data calculation operation for calculating the above economic data, at each step within the decision update time interval from the predetermined time to the second predetermined time after the elapse of the decision update time interval An economic data calculation step of calculating the calculated economic data in the subsequent step from the calculated economic data in the above and the combination of the decision making in the subsequent step after each step;
を含むことを特徴とする経済データ処理方法。  An economic data processing method comprising:
1 4 . 前記意思決定組み合わせ情報の中のそれぞれの意思決定を相対比 率で表すと共に、 その相対比率を乱数として発生させる乱数発生ステツ プを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 1 3項記載の経済デ一 夕処理方法。  14. A method according to claim 13, further comprising a random number generation step of representing each decision in said decision making combination information by a relative ratio and generating said relative ratio as a random number. Economic data processing method described in section.
1 5 . 前記意思決定更新時間間隔のもとにおいて、 前記第 2所定時期に おける複数の計算上の経済デ一夕と、 前記第 2所定時期における実際の 経済データとを比較して、 前記実際の経済データを最も良く再現してい る最良の計算上の経済データを選び出し、 その最良の計算上の経済デー 夕を導いた最良意思決定組み合わせを、 前記意思決定更新時間間隔のも とにおいて、 前記所定時期における実際の意思決定の組み合わせと同定 する意思決定同定ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲 第 1 3項または第 1 4項記載の経済データ処理方法。  15. Under the decision update time interval, comparing a plurality of calculated economic data at the second predetermined time with actual economic data at the second predetermined time, The best computational economic data that best reproduces the economic data of the above is selected and the best decision-making combination that led to the best computational economic data is based on the above decision-making update time interval. 15. The economic data processing method according to claim 13 or 14, further comprising a decision identification step of identifying a combination of an actual decision at a predetermined time.
1 6 . 前記所定時期における 1つ以上の意思決定と、 前記所定時期以前 の経済データと、 1つ以上の前記意思決定更新時間間隔とを複数組み合 わせて行う経済データ算出動作から、 前記所定時期以前の経済データに 対する外部攪乱に対し、 あるいは、 前記経済データ算出動作を独立に複 数回試行した際に、 最も安定な計算上の経済データを導いた意思決定更 新時間間隔および前記所定時期における意思決定の組み合わせとを、 前 記所定時期における実際の意思決定更新時間間隔および実際の意思決定 の組み合わせと同定する意思決定更新時間間隔同定ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 1 3項から第 1 5項のいず れか 1項記載の経済データ処理方法。 16. The economic data calculation operation performed by combining a plurality of one or more decisions at the predetermined time, the economic data before the predetermined time, and the one or more decision update time intervals, For the external disturbance to economic data before the period, or when the economic data calculation operation was independently performed multiple times, the decision update time interval and the specified The combination of the decision-making at the time and the actual decision-updating time interval and the actual The economic data processing method according to any one of claims 13 to 15, further comprising a step of identifying a decision update time interval for identifying the combination with the combination.
1 7 . 前記経済データ算出ステップは、 前記意思決定更新時間間隔のも とで、 前記各ステップ時期における意思決定の組み合わせとして、 前記 所定時期における意思決定の組み合わせを使用して、 計算上の経済デー 夕を算出することを特徴とする請求の範囲第 1 3項から第 1 6項のいず れか 1項記載の経済データ処理方法。  17. The economic data calculation step includes calculating the economic data using the combination of the decisions at the predetermined time as the combination of the decisions at each step time based on the decision update time interval. The economic data processing method according to any one of claims 13 to 16, wherein the evening is calculated.
1 8 . 前記最良意思決定の組み合わせのそれぞれの最良意思決定の相対 比率を、 補正乱数をして調整させる乱数調整ステップを含むと共に、 前 記経済データ算出ステップは、 上記補正乱数を使用して前記計算上の経 済データを算出することを特徴とする請求の範囲第 1 3項から第 1 7項 のいずれか 1項記載の経済データ処理方法。  18. A random number adjusting step of adjusting a relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting a corrected random number, and the economic data calculating step includes using the corrected random number. The economic data processing method according to any one of claims 13 to 17, wherein the economic data for calculation is calculated.
1 9 . 前記経済データ算出ステップは、 前記最良意思決定の組み合わせ の時系列推移に基づいて、 各意思決定の移り変わりの激しさまたは、 特 定の意思決定への偏りの度合いを定量化することを特徴とする請求の範 囲第 1 3項から第 1 8項のいずれか 1項記載の経済データ処理方法。  19. The economic data calculation step is to quantify the degree of change of each decision or the degree of bias toward a specific decision based on the time series transition of the best decision combination. The economic data processing method according to any one of claims 13 to 18, wherein the method is characterized by the claims.
2 0 . 前記経済データ算出ステップは、 前記最良意思決定の組み合わせ に基づいて、 経済主体の収入と支出の不均衡の度合いである不均衡流の 値を定量化することを特徴とする請求の範囲第 1 3項から第 1 9項のい ずれか 1項記載の経済データ処理方法。 20. The economic data calculating step quantifies a value of an imbalance flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on the combination of the best decisions. The economic data processing method according to any one of paragraphs 13 to 19.
2 1 . 前記経済データ算出ステップが、 現実には起こり得ない経済デー 夕を算出した際、 その算出を中止する算出動作中止ステップと、  2 1. When the economic data calculation step calculates economic data that cannot actually occur, a calculation operation stopping step of stopping the calculation;
その算出を中止した意思決定の組み合わせの個数をカウントするカウ ントステップと、  A counting step for counting the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped;
をさらに含むことを特徴とする請求の範囲第 1 3項から第 2 0項のい ずれか 1項記載の経済データ処理方法。 Claims 13 to 20 further comprising: The economic data processing method according to item 1.
2 2 . 前記経済データ算出ステップは、 前記算出を中止した意思決定の 組み合わせの個数に基づいて、 経済状況打破の困難性を定量化すること を特徴とする請求の範囲第 2 1項記載の経済データ処理方法。  22. The economy according to claim 21, wherein the economic data calculation step quantifies the difficulty of overcoming an economic situation based on the number of combinations of decision-making that has been stopped. Data processing method.
2 3 . 前記第 2所定時期における複数の前記計算上の経済データと、 そ れぞれの計算上の経済データを導いた前記意思決定の組み合わせとを表 示するデータ表示ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲 第 1 3項から第 2 2項のいずれか 1項記載の経済データ処理方法。 23. The method further includes a data display step of displaying a plurality of the calculated economic data at the second predetermined time and a combination of the decision making that led to each of the calculated economic data. The economic data processing method according to any one of claims 13 to 22, characterized in that:
2 4 . 経済データを格納する経済データファイルステップおよびデータ を入力するデータ入力ステップの内、 少なくともいずれか 1つを含むこ とを特徴とする請求の範囲第 1 3項から第 2 3項のいずれか 1項記載の 経済データ処理方法。  24. Any of claims 13 to 23, characterized by including at least one of an economic data file step for storing economic data and a data input step for inputting data. Or the economic data processing method according to item 1.
2 5 . 経済主体が所定時期における収入と支出の不均衡な状態を是正す るために行う複数の意思決定の組み合わせの意思決定組み合わせ情報と、 上記経済主体が上記意思決定を更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔の情報を受付ける情報受付ステップと、  25. Decision-combination information of a combination of multiple decisions made by the economic agent to correct the imbalance between income and expenditure at a given time, and the time until the economic agent updates the decision An information receiving step of receiving information on the update time interval,
上記意思決定組み合わせ情報と、 上記意思決定更新時間間隔の情報と、 上記所定時期以前の経済データに基づいて、 上記所定時期における計算 上の経済デ一夕を算出する経済データ算出動作を行うと共に、 上記所定 時期から上記意思決定更新時間間隔を経過した後の第 2所定時期までに おいて、 その意思決定更新時間間隔内の各ステップ時における計算上の 経済データと、 その各ステップ時より後の後ステツプ時における意思決 定の組み合わせとから、 上記後ステツプ時における計算上の経済データ を算出する経済データ算出ステップと、  Based on the decision combination information, the decision update time interval information, and the economic data before the predetermined time, perform an economic data calculation operation of calculating a calculated economic data at the predetermined time, From the above-mentioned predetermined time to the second predetermined time after the elapse of the above-mentioned decision update time interval, the calculated economic data at each step within the decision update time interval and the economic data after each step An economic data calculation step of calculating the economic data calculated in the post-step from the combination of the decision making in the post-step;
を含むプログラムを格納することを特徴とする情報記録媒体。  An information recording medium storing a program including:
2 6 . 前記意思決定組み合わせ情報の中のそれぞれの意思決定を相対比 率で表すと共に、 その相対比率を乱数として発生させる乱数発生ステツ プを、 さらに含むプログラムを格納することを特徴とする請求の範囲第 2 5項記載の情報記録媒体。 26. Relative ratio of each decision in the decision combination information 26. The information recording medium according to claim 25, wherein the information recording medium stores a program that includes a random number generation step of generating the relative ratio as a random number while representing the ratio as a random number.
2 7 . 前記意思決定更新時間間隔のもとにおいて、 前記第 2所定時期に おける複数の計算上の経済データと、 前記第 2所定時期における実際の 経済データとを比較して、 前記実際の経済データを最も良く再現してい る最良の計算上の経済データを選び出し、 その最良の計算上の経済デ一 夕を導いた最良意思決定組み合わせを、 前記意思決定更新時間間隔のも とにおいて、 前記所定時期における実際の意思決定の組み合わせと同定 する意思決定同定ステップを、 さらに含むプログラムを格納することを 特徴とする請求の範囲第 2 5項または第 2 6項記載の情報記録媒体。  27. Under the decision update time interval, comparing the plurality of calculated economic data at the second predetermined time with the actual economic data at the second predetermined time, The best computational economic data that best reproduces the data is selected, and the best decision-making combination that led to the best computational economic data is determined based on the decision update time interval at the predetermined value. 27. The information recording medium according to claim 25, further comprising: storing a program further comprising a decision identification step of identifying a combination of an actual decision at a time.
2 8 . 前記所定時期における 1つ以上の意思決定と、 前記所定時期以前 の経済データと、 1つ以上の前記意思決定更新時間間隔とを複数組み合 わせて行う経済データ算出動作から、 前記所定時期以前の経済データに 対する外部攪乱に対し、 あるいは、 前記経済データ算出動作を独立に複 数回試行した際に、 最も安定な計算上の経済データを導いた意思決定更 新時間間隔および前記所定時期における意思決定の組み合わせとを、 前 記所定時期における実際の意思決定更新時間間隔および実際の意思決定 の組み合わせと同定する意思決定更新時間間隔同定ステップを、 28. The economic data calculation operation performed by combining a plurality of one or more decisions at the predetermined time, the economic data before the predetermined time, and the one or more decision update time intervals. The time interval for the decision-making update that led to the most stable calculated economic data in response to external disturbances to economic data before the time period, or when the above-mentioned economic data calculation operation was independently attempted multiple times, A decision update time interval identifying step for identifying the combination of the decision at the time and the actual decision update time interval at the predetermined time and the combination of the actual decision,
さらに含むプログラムを格納することを特徴とする請求の範囲第 2 5 項から第 2 7項のいずれか 1項記載の情報記録媒体。  28. The information recording medium according to any one of claims 25 to 27, further comprising a program stored therein.
2 9 . 前記経済データ算出ステップは、 前記意思決定更新時間間隔のも とで、 前記各ステップ時期における意思決定の組み合わせとして、 前記 所定時期における意思決定の組み合わせを使用して、 計算上の経済デー 夕を算出することを特徴とする請求の範囲第 2 5項から第 2 8項のいず れか 1項記載の情報記録媒体。 29. In the economic data calculation step, based on the decision update time interval, a combination of the decision at the predetermined time is used as a combination of the decision at each step time, and the economic data on the calculation is calculated. 29. The information recording medium according to any one of claims 25 to 28, wherein evening is calculated.
3 0 . 前記最良意思決定の組み合わせのそれぞれの最良意思決定の相対 比率を、 補正乱数をして調整させる乱数調整ステップを含むと共に、 前 記経済データ算出ステップは、 上記補正乱数を使用して前記計算上の経 済データを算出することを特徴とする請求の範囲第 2 5項から第 2 9項 のいずれか 1項記載の情報記録媒体。 30. The method further includes a random number adjusting step of adjusting the relative ratio of each best decision of the combination of the best decisions by adjusting a corrected random number. set forth in any one information recording medium of the second section 9 from the second section 5 claims, characterized in that for calculating the economic data on calculation.
3 1 . 前記経済データ算出ステップは、 前記最良意思決定の組み合わせ の時系列推移に基づいて、 各意思決定の移り変わりの激しさまたは、 特 定の意思決定への偏りの度合いを定量化することを特徴とする請求の範 囲第 2 5項から第 3 0項のいずれか 1項記載の情報記録媒体。  31. The economic data calculation step includes quantifying the degree of change in each decision or the degree of bias toward a particular decision based on the time series transition of the best decision combination. The information recording medium according to any one of claims 25 to 30, wherein the information recording medium is characterized by the claims.
3 2 . 前記経済データ算出ステップは、 前記最良意思決定の組み合わせ に基づいて、 経済主体の収入と支出の不均衡の度合いである不均衡流の 値を定量化することを特徴とする請求の範囲第 2 5項から第 3 1項のい ずれか 1項記載の情報記録媒体。 32. The economic data calculating step quantifies a value of an imbalance flow, which is a degree of imbalance between income and expenditure of an economic entity, based on the combination of the best decisions. The information recording medium according to any one of paragraphs 25 to 31.
3 3 . 前記経済デ一夕算出ステップが、 現実には起こり得ない経済デー 夕を算出した際、 その算出を中止する算出動作中止ステップと、  3 3. When the economic data overnight calculating step calculates an economic data that cannot occur in reality, a calculating operation stopping step of stopping the calculation;
その算出を中止した意思決定の組み合わせの個数をカウントするカウ ントステップと、  A counting step for counting the number of decision-making combinations whose calculation has been stopped;
をさらに含むプログラムを格納することを特徴とする請求の範囲第 2 5項から第 3 2項のいずれか 1項記載の情報記録媒体。  The information recording medium according to any one of claims 25 to 32, wherein the information recording medium stores a program further comprising:
3 4 . 前記経済データ算出ステップは、 前記算出を中止した意思決定の 組み合わせの個数に基づいて、 経済状況打破の困難性を定量化すること を特徴とする請求の範囲第 3 3項記載の情報記録媒体。 34. The information according to claim 33, wherein the economic data calculating step quantifies the difficulty of overcoming an economic situation based on the number of combinations of decision-making that has been stopped. recoding media.
3 5 . 前記第 2所定時期における複数の前記計算上の経済データと、 そ れぞれの計算上の経済データを導いた前記意思決定の組み合わせとを表 示するデータ表示ステップを、 さらに含むプログラムを格納することを 特徴とする請求の範囲第 2 5項から第 3 4項のいずれか 1項記載の情報 記録媒体。 35. A program further comprising a data display step of displaying a plurality of the calculated economic data at the second predetermined time and a combination of the decision making that led to each of the calculated economic data. The information according to any one of claims 25 to 34, wherein the information is stored. recoding media.
3 6 . 経済データを格納する経済データファイルステップおよびデータ を入力するデータ入カステツプの内、 少なくともいずれか 1つのステツ プを含むプログラムを格納することを特徴とする請求の範囲第 2 5項か ら第 3 5項のいずれか 1項記載の情報記録媒体。  36. The method according to claim 25, wherein a program including at least one of an economic data file step for storing economic data and a data input step for inputting data is stored. The information recording medium according to any one of paragraphs 35 to 35.
3 7 . 少なくとも、 経済データを入手していない時期としての将来時期 における予測上の将来経済デ一夕と、 経済活動を行う経済主体が、 過去 のある時期および将来のある時期における収入と支出の不均衡な状態を 是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組み合 わせの情報と、 上記ある時期以前における複数の意思決定手段の状況を 示す初期条件とを受け付ける情報受付手段と、  3 7. At least, the projected future economic data for the future period, when economic data is not available, and the economic entities that carry out economic activities will be able to reduce the income and expenditures at certain times in the past and at certain times in the future. An information receiving means for receiving information on a combination of decision making means for correcting a plurality of decision making means for correcting an imbalanced state and an initial condition indicating the status of the plurality of decision making means before the above-mentioned certain period; ,
上記予測上の将来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ 設定手段と、  Means for setting a plurality of predicted future economic data,
上記予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 上記将 来時期の将来所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設定 する試行行為を 1回以上行う将来仮設定意思決定組み合わせ手段と、 上記試行行為毎に、 得られた上記複数の将来仮設定意思決定組み合わ せと、 上記将来所定時期以降から上記将来時期の終点である第 2将来所 定時期までの時間間隔データと、 過去における過去所定時期の上記初期 条件とに基づいて、 上記将来所定時期における計算上の将来経済データ を複数算出し、 上記将来所定時期から上記第 2将来所定時期までの各将 来時期において、 上記計算上の将来経済データから上記各将来時期にお ける上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記将来所 定時期における上記複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経 済データ算出手段と、 上記試行行為毎に、 上記第 2将来所定時期における上記予測上の将来 経済データと、 上記第 2将来所定時期における複数の上記計算上の将来 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2将来所定時期における上記 予測上の将来経済データを最も良く再現する計算上の将来経済データを 導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合わせを、 上記将来所定 時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと決定する予 測上の将来意思決定組み合わせ決定手段と、 A means for temporarily deciding a decision making combination that performs at least one trial to temporarily set the plurality of decision making combinations at a predetermined time in the future in the future assuming the forecast future economic data as actual economic data; For each of the trial acts, the obtained combination of the plurality of future provisional decision-making decisions obtained, the time interval data from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the end of the future time, and Based on the above initial conditions at the past predetermined time, a plurality of calculated future economic data at the above predetermined future time are calculated, and at each future time from the above predetermined future time to the second predetermined future time, the above calculation is performed. Calculating the initial conditions at each of the above-mentioned future periods from the future economic data of Future economic data calculation means for calculating the calculated future economic data at each of the above-mentioned future periods, For each of the trial actions, the forecast future economic data at the second predetermined time is compared with the plurality of calculated future economic data at the second predetermined time, and the second future predetermined data is compared. One or more sets of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduces the above-mentioned forecast future economic data at the time Means for determining a combination of decision making and a predictive future decision making combination;
上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済デ一夕との差 異のばらつきを定量化する定量化手段と、  For each of the future periods, one or more calculated future economic data calculated from the one or more forecast future decision-making combinations and the initial conditions before the future period, and the predicted future economy A quantification means for quantifying the variation of the difference from
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記第 2将来所定時期までの総合定量化を行う総合定量化手段 と、  Comprehensive quantification means for performing comprehensive quantification from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future based on the quantified value performed for each of the future times,
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済データ を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予 測手段と、  Future economic data forecasting means for predicting the forecast future economic data in which the comprehensively quantified value is the smallest as the future economic data in the future period,
を備えることを特徴とする経済データ処理装置。  An economic data processing device comprising:
3 8 . 前記情報受付手段は、 前記初期条件の値または前記意思決定手段 同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け可能 のものとし、 38. The information receiving means changes the value of the initial condition or the relative ratio between the decision making means and is obtained by performing at least one disturbance processing, and the disturbance processing is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio. Data can be accepted,
上記攪乱処理データに基づいて、 前記将来時期における前記計算上の 将来経済データを算出する攪乱将来経済データ算出手段をさらに備え、 前記定量化手段は、 前記将来時期のそれぞれの時期において、 前記攪 乱将来経済データ算出手段によって得られた計算上の攪乱将来経済デー 夕と、 前記予測上の将来経済デ一夕との差異のばらつきを定量化するこ とを特徴とする請求の範囲第 3 7項記載の経済データ処理装置。 The apparatus further comprises a disturbed future economic data calculating means for calculating the calculated future economic data at the future time on the basis of the disturbance processing data, wherein the quantifying means comprises: Calculated disrupted future economic data obtained by means of future economic data calculation 38. The economic data processing apparatus according to claim 37, wherein a variation in a difference between the evening and the predicted future economic data is quantified.
3 9 . 前記情報受付手段は、 複数の前記過去時期における過去経済デー 夕を受け付け、  39. The information receiving means receives a plurality of past economic days in the past period,
前記過去所定時期における前記複数の意思決定組み合わせを仮設定す る過去仮設定意思決定組み合わせ手段と、  Past provisional setting decision combination means for provisionally setting the plurality of decision combinations at the past predetermined time;
上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 前記経済主体が上記過 去仮設定意思決定組み合わせを更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔のデータと、 上記意思決定更新時間間隔内を複数の単位時 期に分割した単位時期間隔のデータと、 前記過去所定時期以前の前記初 期条件とに基づいて、 前記過去所定時期における計算上の経済データを 複数算出し、 前記過去所定時期から上記意思決定更新時間間隔の終点で ある第 2過去所定時期までの上記単位時期それぞれにおいて、 上記計算 上の経済データから前記初期条件を算出し、 その算出した前記初期条件 と、 前記過去所定時期における複数の上記仮設定意思決定組み合わせと から、 上記単位時期それぞれの時点における計算上の経済データを算出 する過去経済データ算出手段と、  The plurality of past provisional decision-making combinations, data of a decision update time interval that is a time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination, and a plurality of data within the decision update time interval. A plurality of economic data calculated at the past predetermined time based on the data of the unit time interval divided into the unit time and the initial condition before the predetermined time in the past; In each of the unit periods up to a second past predetermined period, which is the end point of the decision update time interval, the initial condition is calculated from the calculated economic data, and the calculated initial condition and a plurality of items in the past predetermined period are calculated. Past economic data to calculate the calculated economic data at each of the above unit periods from the above provisional setting decision-making combination A calculation means,
上記第 2過去所定時期における上記過去経済データと、 上記第 2過去 所定時期における複数の上記計算上の経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記過去経済データを最も良く再現する 計算上の経済デ一夕を導いた上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 前 記過去所定時期における意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合 わせ決定手段とを、  By comparing the past economic data at the second past predetermined time with the plurality of calculated economic data at the second past predetermined time, the past economic data at the second past predetermined time is reproduced best. The above-mentioned temporary provisional decision-making combination that led to the calculation economic de-coupling is combined with the decision-making combination at the past predetermined time and the decision-making combination determining means for determining the combination.
さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 3 7項または第 3 8項記載 の経済データ処理装置。 39. The economic data processing device according to claim 37 or 38, further comprising:
4 0 . 複数の前記意思決定組み合わせの相対比率および前記予測上の将 来経済デ一夕の内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生手段を、 さ らに備えることを特徴とする請求の範囲第 3 7項記載の経済データ処理 40. The relative ratio of the plurality of decision-making combinations and the predicted general 38. The economic data processing system according to claim 37, further comprising a random number generating means for generating at least one of the random numbers in the next economic data.
4 1 . 前記攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生手段を、 さら に備えることを特徴とする請求の範囲第 3 8項記載の経済データ処理装 41. The economic data processing apparatus according to claim 38, further comprising: a random number generating means for generating random numbers of said random number processing data.
4 2 . 前記攪乱処理の攪乱範囲を、 前記攪乱処理前の値に対してプラス4 2. Add the disturbance range of the disturbance process to the value before the disturbance process.
3 %以内またはマイナス 3 %以内の範囲とすることを特徴とする請求の 範囲第 3 8項または第 4 1項記載の経済データ処理装置。 41. The economic data processing device according to claim 38 or 41, wherein the economic data is within 3% or within minus 3%.
4 3 . 前記定量化手段および前記総合定量化手段の内少なくとも一方は、 標準偏差あるいは偏差を使用して算出することを特徴とする請求の範囲 第 3 7項から第 4 2項のいずれか 1項記載の経済データ処理装置。  43. At least one of the quantification means and the overall quantification means is calculated using a standard deviation or a deviation, any one of claims 37 to 42. The economic data processing device according to the item.
4 4 . 前記意思決定更新時間間隔のデータおよび前記単位時期間隔のデ 一夕の少なくとも一方を変化させた条件で、 前記将来経済データ予測手 段は、 前記将来時期における将来経済デ一夕を予測することを特徴とす る請求の範囲第 3 7項から第 4 3項のいずれか 1項記載の経済データ処  4 4. Under the condition that at least one of the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval is changed, the future economic data prediction means predicts a future economic data at the future time. The economic data processing apparatus according to any one of claims 37 to 43, wherein
4 5 . 前記総合定量化手段によって得られた複数の総合評価を内挿およ びスムース化を施し、 複数商品の種類の各時期の値で偏微分してゼロを 与える 1つ以上の極小点を検出して、 上記極小点における複数商品の組 み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する最適商品売買組み合わせ 決定手段を、 さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 3 7項から第 4 4項のいずれか 1項記載の経済データ処理装置。 4 5. Interpolation and smoothing of the multiple comprehensive evaluations obtained by the comprehensive quantification means, and partial differentiation with respect to the value of each product type at each time to give zero or more minimum points Claims 37 to 44, further comprising means for determining an optimal product trading combination for determining a combination of a plurality of products at the minimum point as an optimal trading combination. Item 6. The economic data processing device according to any one of the above items.
4 6 . 前記総合定量化手段が定量化した値の大きさによって、 経済状況 の変動を予測する経済状況変動予測手段を、 さらに備えることを特徴と する請求の範囲第 3 7項から第 4 5項のいずれか 1項記載の経済データ 処理装置。 46. The method according to claim 37, further comprising: economic condition change prediction means for predicting a change in economic condition according to the magnitude of the value quantified by said comprehensive quantification means. Economic data as described in any one of the clauses Processing equipment.
4 7 . 少なくとも、 経済デ一夕を入手していない時期としての将来時期 における予測上の将来経済データと、 経済活動を行う経済主体が、 過去 のある時期および将来のある時期における収入と支出の不均衡な状態を 是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組み合 わせの情報と、 上記ある時期以前における複数の意思決定手段の状況を 示す初期条件とを受け付ける情報受付ステップと、  4 7. At least, forecast future economic data for the future period, when economic data is not available, and the economic entities that carry out economic activities will be able to calculate the income and expenditures for the past and future periods. An information receiving step for receiving information on a combination of decision making methods combining a plurality of decision making means for correcting an imbalanced state, and an initial condition indicating the status of the plurality of decision making means before the above-mentioned certain time; ,
上記予測上の将来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ 設定ステツプと、  A step of setting a plurality of forecast future economic data for setting the forecast future economic data,
上記予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 上記将 来時期の将来所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設定 する試行行為を 1回以上行う将来仮設定意思決定組み合わせステップと、 上記試行行為毎に、 得られた上記複数の将来仮設定意思決定組み合わ せと、 上記将来所定時期以降から上記将来時期の終点である第 2将来所 定時期までの時間間隔データと、 過去における過去所定時期の上記初期 条件とに基づいて、 上記将来所定時期における計算上の将来経済データ を複数算出し、 上記将来所定時期から上記第 2将来所定時期までの各将 来時期において、 上記計算上の将来経済データから上記各将来時期にお ける上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記将来所 定時期における上記複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経 済データ算出ステップと、  A step of assuming the predicted future economic data as actual economic data, and a step of temporarily setting the plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the future of the future at least once in a trial provisional decision-making combination step. For each of the trial actions, the obtained combination of the plurality of temporary provisional decision-making obtained, time interval data from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the end of the future time, and Based on the above initial conditions at the past predetermined time, a plurality of calculated future economic data at the above predetermined future time are calculated, and at each future time from the above predetermined future time to the second predetermined future time, the above calculation is performed. The above-mentioned initial conditions at each of the above-mentioned future periods are calculated from the future economic data of A future economic data calculation step of calculating future economic data for each of the above-mentioned future periods from a plurality of future provisional decision-making combinations;
上記試行行為毎に、 上記第 2将来所定時期における上記予測上の将来 経済データと、 上記第 2将来所定時期における複数の上記計算上の将来 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2将来所定時期における上記 予測上の将来経済デ一夕を最も良く再現する計算上の将来経済データを 導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合わせを、 上記将来所定 時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと決定する予 測上の将来意思決定組み合わせ決定ステツプと、 For each trial action, the forecast future economic data at the second predetermined time is compared with the plurality of calculated future economic data at the second predetermined time, and the second future predetermined data is calculated. Calculated future economic data that best reproduces the projected future economic data A predictive future decision-making combination determining step of determining one or more sets of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations derived from the one or more sets of the predicted future decision-making combinations at the predetermined time in the future,
上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済データとの差 異のばらつきを定量化する定量化ステツプと、  For each of the future periods, one or more calculated future economic data calculated from the one or more forecast future decision-making combinations and the initial conditions before the future period, and the predicted future economy A quantification step for quantifying the variance of the data and
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記第 2将来所定時期までの総合定量化を行う総合定量化ステ ップと、  A comprehensive quantification step of performing a comprehensive quantification from the predetermined time in the future to the predetermined time in the second future based on the quantified value performed in each of the above-mentioned future times;
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済データ を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済デ一夕予 測ステツプと、  A future economic data forecast step in which the forecast future economic data in which the value of the comprehensive quantification becomes the smallest is predicted as the future economic data in the future time,
を含むことを特徴とする経済データ処理方法。  An economic data processing method comprising:
4 8 . 前記情報受付ステップは、 前記初期条件の値または前記意思決定 手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得 た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け 可能のものとし、 48. The information receiving step is a disturbance process that is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process, which changes a value of the initial condition or a relative ratio between the decision making means. Data can be accepted,
上記攪乱処理データに基づいて、 前記将来時期における前記計算上の 将来経済データを算出する攪乱将来経済データ算出ステップをさらに含 み、  Further comprising a disturbed future economic data calculating step of calculating the calculated future economic data at the future time based on the disturbance processing data;
前記定量化ステップは、 前記将来時期のそれぞれの時期において、 前 記攪乱将来経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱将来 経済データと、 前記予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量 化することを特徴とする請求の範囲第 4 7項記載の経済データ処理方法。  In the quantifying step, in each of the future periods, the variance of a difference between the calculated perturbed future economic data obtained in the perturbed future economic data calculating step and the predicted future economic data is quantified. The economic data processing method according to claim 47, wherein the economic data is processed.
4 9 . 前記情報受付ステップは、 複数の前記過去時期における過去経済 データを受け付け、 4 9. The information receiving step includes a plurality of past economies in the past period. Accept data,
前記過去所定時期における前記複数の意思決定組み合わせを仮設定す る過去仮設定意思決定組み合わせステップと、  A past provisionally set decision-making combination step of temporarily setting the plurality of decision-making combinations at the past predetermined time;
上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 前記経済主体が上記過 去仮設定意思決定組み合わせを更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔のデータと、 上記意思決定更新時間間隔内を複数の単位時 期に分割した単位時期間隔のデータと、 前記過去所定時期以前の前記初 期条件とに基づいて、 前記過去所定時期における計算上の経済データを 複数算出し、 前記過去所定時期から上記意思決定更新時間間隔の終点で ある第 2過去所定時期までの上記単位時期それぞれにおいて、 上記計算 上の経済データから前記初期条件を算出し、 その算出した前記初期条件 と、 前記過去所定時期における複数の上記仮設定意思決定組み合わせと から、 上記単位時期それぞれの時点における計算上の経済データを算出 する過去経済データ算出ステップと、  The plurality of past provisional decision-making combinations, data of a decision update time interval that is a time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination, and a plurality of data within the decision update time interval. A plurality of economic data calculated at the past predetermined time based on the data of the unit time interval divided into the unit time and the initial condition before the predetermined time in the past; In each of the unit periods up to a second past predetermined period, which is the end point of the decision update time interval, the initial condition is calculated from the calculated economic data, and the calculated initial condition and a plurality of items in the past predetermined period are calculated. Past economic data to calculate the calculated economic data at each of the above unit periods from the above provisional setting decision-making combination A calculation step,
上記第 2過去所定時期における上記過去経済デ一夕と、 上記第 2過去 所定時期における複数の上記計算上の経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記過去経済データを最も良く再現する 計算上の経済データを導いた上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 前 記過去所定時期における意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合 わせ決定ステップとを、  The past economic data at the second past predetermined time is compared with the plurality of calculated economic data at the second past predetermined time, respectively. The above-mentioned temporary provisional decision-making combination leading to the economic data to be well reproduced is defined as a decision-making combination at the past predetermined time in the past and a decision-making combination determining step of deciding.
さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 4 7項または第 4 8項記載の 経済データ処理方法。 49. The economic data processing method according to claim 47 or 48, further comprising:
5 0 . 複数の前記意思決定組み合わせの相対比率および前記予測上の将 来経済データの内、少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステツプを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 4 7項記載の経済データ処理 方法。 50. The system according to claim 47, further comprising a random number generation step of generating a random number for at least one of the relative ratio of the plurality of decision-making combinations and the predicted future economic data. The economic data processing method described.
5 1 . 前記攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 4 8項記載の経済データ処理 方法。 51. The economic data processing method according to claim 48, further comprising a disturbance random number generation step of generating a random number for the disturbance processing data.
5 2 . 前記攪乱処理の攪乱範囲を、 前記攪乱処理前の値に対してプラス 3 %以内またはマイナス 3 %以内の範囲とすることを特徴とする請求の 範囲第 4 8項または第 5 1項記載の経済データ処理方法。  52. The claim 48 or 51, wherein the disturbance range of the disturbance process is within a range of plus 3% or minus 3% of a value before the disturbance process. Economic data processing method as described.
5 3 . 前記定量化ステップおよび前記総合定量化ステップの内少なくと も一方は、 標準偏差あるいは偏差を使用して算出することを特徴とする 請求の範囲第 4 7項から第 5 2項のいずれか 1項記載の経済データ処理 方法。 53. At least one of the quantification step and the overall quantification step is calculated using a standard deviation or a deviation. Or the economic data processing method described in paragraph 1.
5 4 . 前記意思決定更新時間間隔のデータおよび前記単位時期間隔のデ 一夕の少なくとも一方を変化させた条件で、 前記将来経済データ予測ス テツプは、 前記将来時期における将来経済デ一夕を予測することを特徴 とする請求の範囲第 4 7項から第 5 3項のいずれか 1項記載の経済デ一 夕処理方法。  5 4. Under the condition that at least one of the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval is changed, the future economic data prediction step predicts the future economic data at the future time. The method for processing economic data according to any one of claims 47 to 53, wherein the method is carried out.
5 5 . 前記総合定量化ステップによって得られた複数の総合評価を内挿 およびスムース化を施し、 複数商品の種類の各時期の値で偏微分してゼ 口を与える 1つ以上の極小点を検出して、 上記極小点における複数商品 の組み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する最適商品売買組み合 わせ決定ステップを、 さらに備えることを特徴とする請求の範囲第 4 7 項から第 5 4項のいずれか 1項記載の経済データ処理方法。  5 5. Interpolation and smoothing of the multiple comprehensive evaluations obtained in the overall quantification step, partial differentiation with respect to the value of each type of multiple products at each time to give one or more minimum points Claims 47 to 54 further comprising a step of determining an optimum product trading combination to detect and determine a combination of a plurality of products at the minimum point as an optimal trading combination. The economic data processing method according to any one of the above.
5 6 . 前記総合定量化ステップが定量化した値の大きさによって、 経済 状況の変動を予測する経済状況変動予測ステップを、 さらに含むことを 特徴とする請求の範囲第 4 7項から第 5 5項のいずれか 1項記載の経済 データ処理方法。 56. The method according to claim 47, further comprising: an economic situation change prediction step of predicting a change in economic situation according to the magnitude of the value quantified in said comprehensive quantification step. The economic data processing method according to any one of the preceding items.
5 7 . 少なくとも、 経済データを入手していない時期としての将来時期 における予測上の将来経済データと、 経済活動を行う経済主体が、 過去 のある時期および将来のある時期における収入と支出の不均衡な状態を 是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組み合 わせの情報と、 上記ある時期以前における複数の意思決定手段の状況を 示す初期条件とを受け付ける情報受付ステップと、 5 7. At least in the future, when economic data is not available Of the future economic data projected in the above, and the multiple decision-making measures taken by the economic actor to carry out economic activities in order to correct the imbalance between income and expenditure at some time in the past and at some time in the future An information receiving step of receiving information on a combination of decisions and initial conditions indicating the states of the plurality of decision making means before the certain time,
上記予測上の将来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ 設定ステップと、  A step of setting a plurality of predicted future economic data,
上記予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 上記将 来時期の将来所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設定 する試行行為を 1回以上行う将来仮設定意思決定組み合わせステップと、 上記試行行為毎に、 得られた上記複数の将来仮設定意思決定組み合わ せと、 上記将来所定時期以降から上記将来時期の終点である第 2将来所 定時期までの時間間隔データと、 過去における過去所定時期の上記初期 条件とに基づいて、 上記将来所定時期における計算上の将来経済データ を複数算出し、 上記将来所定時期から上記第 2将来所定時期までの各将 来時期において、 上記計算上の将来経済データから上記各将来時期にお ける上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記将来所 定時期における上記複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経 済データ算出ステップと、  A step of assuming the predicted future economic data as actual economic data, and a step of temporarily setting the plurality of decision-making combinations at a predetermined time in the future of the future at least once in a trial provisional decision-making combination step. For each of the trial actions, the obtained combination of the plurality of temporary provisional decision-making obtained, time interval data from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the end of the future time, and Based on the above initial conditions at the past predetermined time, a plurality of calculated future economic data at the above predetermined future time are calculated, and at each future time from the above predetermined future time to the second predetermined future time, the above calculation is performed. The above-mentioned initial conditions at each of the above-mentioned future periods are calculated from the future economic data of A future economic data calculation step of calculating future economic data for each of the above-mentioned future periods from a plurality of future provisional decision-making combinations;
上記試行行為毎に、 上記第 2将来所定時期における上記予測上の将来 経済データと、 上記第 2将来所定時期における複数の上記計算上の将来 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2将来所定時期における上記 予測上の将来経済データを最も良く再現する計算上の将来経済データを 導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合わせを、 上記将来所定 時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと決定する予 測上の将来意思決定組み合わせ決定ステツプと、 For each trial action, the forecast future economic data at the second predetermined time is compared with the plurality of calculated future economic data at the second predetermined time, and the second future predetermined data is calculated. One or more sets of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduces the above-mentioned projected future economic data at the time Decision combination and decision A predictive future decision combination decision step,
上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済データとの差 異のばらつきを定量化する定量化ステップと、  For each of the future periods, one or more calculated future economic data calculated from the one or more forecast future decision-making combinations and the initial conditions before the future period, and the predicted future economy A quantification step for quantifying the variation of the difference from the data;
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記第 2将来所定時期までの総合定量化を行う総合定量化ステ ップと、  A comprehensive quantification step of performing a comprehensive quantification from the predetermined time in the future to the predetermined time in the second future based on the quantified value performed in each of the above-mentioned future times;
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済データ を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予 測ステツプと、  A future economic data forecasting step in which the forecast future economic data in which the value of the comprehensive quantification becomes the smallest becomes the future economic data in the future time, and
を含むプログラムを格納していることを特徴とする情報記録媒体。  An information recording medium storing a program including:
5 8 . 前記情報受付ステップは、 前記初期条件の値または前記意思決定 手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得 た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け 可能のものとし、 58. The information receiving step is a disturbance process that is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process that changes a value of the initial condition or a relative ratio between the decision making means. Data can be accepted,
上記攪乱処理データに基づいて、 前記将来時期における前記計算上の 将来経済データを算出する攪乱将来経済データ算出ステップをさらに含 み、  Further comprising a disturbed future economic data calculating step of calculating the calculated future economic data at the future time based on the disturbance processing data;
前記定量化ステップは、 前記将来時期のそれぞれの時期において、 前 記攪乱将来経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱将来 経済データと、 前記予測上の将来経済データとの差異のばらつきを定量 化することを特徴とする請求の範囲第 5 7項記載の情報記録媒体。  In the quantifying step, in each of the future periods, the variance of a difference between the calculated perturbed future economic data obtained in the perturbed future economic data calculating step and the predicted future economic data is quantified. The information recording medium according to claim 57, wherein the information recording medium is converted into an information recording medium.
5 9 . 前記情報受付ステップは、 複数の前記過去時期における過去経済 データを受け付け、 5 9. The information receiving step receives past economic data in the plurality of past periods,
前記過去所定時期における前記複数の意思決定組み合わせを仮設定す る過去仮設定意思決定組み合わせステツプと、 Tentatively setting the plurality of decision-making combinations at the past predetermined time. Past decision-making combination steps
上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 前記経済主体が上記過 去仮設定意思決定組み合わせを更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔のデータと、 上記意思決定更新時間間隔内を複数の単位時 期に分割した単位時期間隔のデ一夕と、 前記過去所定時期以前の前記初 期条件とに基づいて、 前記過去所定時期における計算上の経済デ一夕を 複数算出し、 前記過去所定時期から上記意思決定更新時間間隔の終点で ある第 2過去所定時期までの上記単位時期それぞれにおいて、 上記計算 上の経済データから前記初期条件を算出し、 その算出した前記初期条件 と、 前記過去所定時期における複数の上記仮設定意思決定組み合わせと から、 上記単位時期それぞれの時点における計算上の経済データを算出 する過去経済データ算出ステップと、  The plurality of past provisional decision-making combinations, data of a decision update time interval that is a time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination, and a plurality of data within the decision update time interval. Calculating a plurality of calculated economic data at the predetermined time in the past based on the data of the unit time interval divided into the unit time and the initial condition before the predetermined time in the past; At each of the unit times from a predetermined time to a second past predetermined time which is the end point of the decision update time interval, the initial condition is calculated from the calculated economic data, and the calculated initial condition and the past Past economic data for calculating calculated economic data at each of the above unit periods from a plurality of the above-mentioned temporary setting decision-making combinations at a predetermined period A calculation step,
上記第 2過去所定時期における上記過去経済データと、 上記第 2過去 所定時期における複数の上記計算上の経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記過去経済データを最も良く再現する 計算上の経済データを導いた上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 前 記過去所定時期における意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合 わせ決定ステツプとを、  By comparing the past economic data at the second past predetermined time with the plurality of calculated economic data at the second past predetermined time, the past economic data at the second past predetermined time is reproduced best. The above-mentioned temporary provisional decision-making combination that led to the calculated economic data is combined with the above-mentioned decision-making combination at a predetermined time in the past and the decision-making combination-deciding step to be determined.
さらに含むプログラムを格納していることを特徵とする請求の範囲第 5 7項または第 5 8項記載の情報記録媒体。 The information recording medium according to claim 57 or 58, further comprising a program stored therein.
6 0 . 複数の前記意思決定組み合わせの相対比率および前記予測上の将 来経済デ一夕の内、少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステップを、 さらに含むプログラムを格納していることを特徴とする請求の範囲第 5 7項記載の情報記録媒体。  60. A program further comprising a random number generating step of generating a random number for at least one of the relative ratio of the plurality of decision-making combinations and the predicted future economic data. The information recording medium according to claim 57, wherein
6 1 . 前記攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ステップを、 さらに含むプログラムを格納していることを特徵とする請求の範囲第 5 8項記載の情報記録媒体。 6. A program according to claim 5, wherein a program further comprising a random number generating step of generating random numbers for said random number processing data is stored. An information recording medium according to item 8.
6 2 . 前記攪乱処理の攪乱範囲を、 前記攪乱処理前の値に対してプラス 3 %以内またはマイナス 3 %以内の範囲とすることを特徴とする請求の 範囲第 5 8項または第 6 1項記載の情報記録媒体。  62. The claim 58 or 61, wherein the disturbance range of the disturbance process is within a range of plus 3% or minus 3% of the value before the disturbance process. Information recording medium as described.
6 3 . 前記定量化ステップおよび前記総合定量化ステップの内少なくと も一方は、 標準偏差あるいは偏差を使用して算出することを特徴とする 請求の範囲第 5 7項から第 6 2項のいずれか 1項記載の情報記録媒体。 63. At least one of the quantification step and the overall quantification step is calculated using a standard deviation or a deviation, wherein any one of claims 57 to 62 is calculated. Or the information recording medium described in paragraph 1.
6 4 . 前記意思決定更新時間間隔のデータおよび前記単位時期間隔のデ —夕の少なくとも一方を変化させた条件で、 前記将来経済データ予測ス テツプは、 前記将来時期における将来経済データを予測することを特徴 とする請求の範囲第 5 7項から第 6 3項のいずれか 1項記載の情報記録 媒体。 6 4. Under the condition that at least one of the data of the decision update time interval and the data of the unit time interval is changed, the future economic data forecasting step predicts future economic data at the future time. The information recording medium according to any one of claims 57 to 63, characterized by:
6 5 . 前記総合定量化ステップによって得られた複数の総合評価を内挿 およびスムース化を施し、 複数商品の種類の各時期の値で偏微分してゼ 口を与える 1つ以上の極小点を検出して、 上記極小点における複数商品 の組み合わせを、 最適な売買組み合わせと決定する最適商品売買組み合 わせ決定ステツプを、 さらに含むプログラムを格納していることを特徴 とする請求の範囲第 5 7項から第 6 4項のいずれか 1項記載の情報記録 媒体。  6 5. Interpolation and smoothing of the multiple comprehensive evaluations obtained in the overall quantification step, partial differentiation with respect to the value of each type of multiple products at each period to give one or more minimum points 57. A program according to claim 57, further comprising a step of detecting and determining a combination of a plurality of products at the minimum point as an optimal trading combination and a step of determining an optimal product trading combination. The information recording medium according to any one of paragraphs 6 to 64.
6 6 . 前記総合定量化ステップが定量化した値の大きさによって、 経済 状況の変動を予測する経済状況変動予測ステップを、 さらに含むプログ ラムを格納していることを特徴とする請求の範囲第 5 7項から第 6 5項 のいずれか 1項記載の情報記録媒体。 6. A program which further includes an economic situation change prediction step of predicting a change in economic situation according to the magnitude of the value quantified in the comprehensive quantification step. 57. The information recording medium according to any one of paragraphs 7 to 65.
6 7 . 過去の経済データを処理する第 1コンピュータと、 6 7. The first computer that processes historical economic data,
その第 1コンピュータと通信網を介して接続すると共に、 将来の経済 データを求める第 2コンピュータとを備えた経済データ処理システムで あって、 An economic data processing system that is connected to the first computer via a communication network and has a second computer that seeks future economic data. So,
上記第 1コンピュータは、  The first computer is
過去所定時期において、 経済活動を行う経済主体が過去のある時期に おける収入と支出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定 手段を組み合わせた意思決定組み合わせを、 複数仮設定する過去仮設定 意思決定組み合わせ手段と、  At a predetermined time in the past, a plurality of decision-making combinations that combine multiple decision-making means that economic agents performing economic activities perform to correct the imbalance between income and expenditure at a certain time in the past are provisionally set. Provisional setting
上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせと、 上記経済主体が上記過 去仮設定意思決定組み合わせを更新するまでの時間間隔である意思決定 更新時間間隔のデータと、 上記意思決定更新時間間隔内を複数の単位時 期に分割した単位時期間隔のデータと、 上記過去所定時期以前における 複数の意志決定手段の状況を示す初期条件とに基づいて、 上記過去所定 時期における計算上の経済データを複数算出し、 上記過去所定時期から 上記意思決定更新時間間隔の終点である第 2過去所定時期までの上記単 位時期それぞれにおいて、 上記計算上の経済データから上記初期条件を 算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記過去所定時期における複数 の上記仮設定意思決定組み合わせとから、 上記単位時期それぞれの時点 における計算上の経済データを算出する過去経済データ算出手段と、 上記第 2過去所定時期における上記過去経済データと、 上記第 2過去 所定時期における複数の上記計算上の経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記過去経済データを最も良く再現する 計算上の経済データを導いた上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 上 記過去所定時期における意思決定組み合わせと決定する意思決定組み合 わせ決定手段とを備え、  The plurality of past provisional decision-making combinations, the data of the decision update time interval, which is the time interval until the economic entity updates the past provisional decision-making combination, and a plurality of data within the decision update time interval. Based on the data of the unit time interval divided into the unit time of the above and the initial condition indicating the status of the plurality of decision making means before the above-mentioned predetermined time, a plurality of calculated economic data at the above-mentioned predetermined time are calculated. In each of the unit periods from the past predetermined time to the second past predetermined time which is the end point of the decision update time interval, the initial conditions are calculated from the calculated economic data, and the calculated initial conditions are calculated. And the plurality of tentatively-set decision-making combinations in the past predetermined time, the calculation in each unit time A past economic data calculating means for calculating the completed economic data, and comparing the past economic data at the second past predetermined time with the plurality of calculated economic data at the second past predetermined time. A decision-making combination determining means for determining the past provisional decision-making combination that derives the calculated economic data that best reproduces the past economic data at a predetermined time in the past with the decision-making combination at the predetermined time in the past; With
上記第 2コンピュータは、  The second computer is
上記第 1コンピュータから送信される上記過去所定時期における意思 決定組み合わせを含むデータと、 経済データを入手していない時期とし ての将来時期における予測上の将来経済データと、 上記経済主体が、 過 去あるいは将来のある時期における収入と支出の不均衡な状態を是正す るために行う複数の意思決定手段を組み合わせた意思決定組み合わせの 情報とを受け付ける情報受付手段と、 The data transmitted from the first computer and containing the decision-making combination at the past predetermined time and the time when economic data is not available A combination of forecasted future economic data for all future periods and multiple decision-making measures taken by the economic entity to remedy the imbalance between income and expenditure in the past or at some time in the future An information receiving means for receiving information of the determined combination,
上記予測上の将来経済データを複数設定する予測上の将来経済データ 設定手段と、  Means for setting a plurality of predicted future economic data,
上記予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして、 上記将 来時期の将来所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設定 する試行行為を 1回以上行う将来仮設定意思決定組み合わせ手段と、 上記試行行為毎に、 得られた上記複数の将来仮設定意思決定組み合わ せと、 上記将来所定時期以降から上記将来時期の終点である第 2将来所 定時期までの時間間隔データと、 過去における過去所定時期の上記初期 条件とに基づいて、 上記将来所定時期における計算上の将来経済データ を複数算出し、 上記将来所定時期から上記第 2将来所定時期までの各将 来時期において、 上記計算上の将来経済デ一夕から上記各将来時期にお ける上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記将来所 定時期における上記複数の将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記 各将来時期それぞれにおける計算上の将来経済データを算出する将来経 済データ算出手段と、  A means for temporarily deciding a decision making combination that performs at least one trial to temporarily set the plurality of decision making combinations at a predetermined time in the future in the future assuming the forecast future economic data as actual economic data; For each of the trial actions, the obtained combination of the plurality of temporary provisional decision-making obtained, time interval data from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the end of the future time, and Based on the above initial conditions at the past predetermined time, a plurality of calculated future economic data at the above predetermined future time are calculated, and at each future time from the above predetermined future time to the second predetermined future time, the above calculation is performed. The above-mentioned initial conditions at each of the above-mentioned future periods are calculated from the future economic data of the above, and the calculated above-mentioned initial conditions and the above-mentioned plural numbers at the above-mentioned future predetermined period are calculated. Future economic data calculation means for calculating the calculated future economic data at each of the above-mentioned future periods,
上記試行行為毎に、 上記第 2将来所定時期における上記予測上の将来 経済データと、 上記第 2将来所定時期における複数の上記計算上の将来 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2将来所定時期における上記 予測上の将来経済データを最も良く再現する計算上の将来経済データを 導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合わせを、 上記将来所定 時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組み合わせと決定する予 測上の将来意思決定組み合わせ決定手段と、 上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済データとの差 異のばらつきを定量化する定量化手段と、 For each of the trial actions, the forecast future economic data at the second predetermined time is compared with the plurality of calculated future economic data at the second predetermined time, and the second future predetermined data is compared. One or more sets of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data that best reproduces the above-mentioned forecast future economic data at the time Means for determining a combination of decision making and a predictive future decision making combination; For each of the future periods, one or more calculated future economic data calculated from the one or more forecast future decision-making combinations and the initial conditions before the future period, and the predicted future economy A quantification means for quantifying the variation of the difference from the data,
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記第 2将来所定時期までの総合定量化を行う総合定量化手段 と、  Comprehensive quantification means for performing comprehensive quantification from the predetermined time in the future to the second predetermined time in the future based on the quantified value performed for each of the future times,
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済データ を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予 測手段と、  Future economic data forecasting means for predicting the forecast future economic data in which the comprehensively quantified value is the smallest as the future economic data in the future period,
を備えることを特徴とする経済データ処理システム。  An economic data processing system comprising:
6 8 . 将来経済デ一夕を予測するために必要な情報を受け付ける情報受 付手段と、 6 8. An information receiving means for receiving information necessary for forecasting the economic downturn in the future,
複数設定した予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして, 将来所定時期から将来時期の終点までの各将来時期において算出した複 数の計算上の将来経済データから求めた、 各将来時期における意思決定 手段の状況を示す初期条件と、 複数の将来の意思決定組み合わせを仮設 定した将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記各将来時期それぞれ における計算上の将来経済データを算出する将来経済データ算出手段と, 上記将来時期の終点における上記予測上の将来経済データと、 上記終 点における複数の上記計算上の将来経済データとをそれぞれ比較して、 上記終点における上記予測上の将来経済データを最も良く再現する計算 上の将来経済データを導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合 わせを、 上記将来所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組 み合わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定手段と、 上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済データとの差 異のばらつきを定量化する定量化手段と、 Each future period calculated from a plurality of calculated future economic data calculated in each future period from a predetermined period in the future to the end of the future period, considering the plurality of predicted future economic data as actual economic data. Future economic data that calculates the calculated future economic data at each of the above-mentioned future times from the initial conditions indicating the status of the decision making means in, and the future tentatively-set decision-making combinations in which a plurality of future decision-making combinations are tentatively set. The calculating means compares the predicted future economic data at the end point of the future time with the plurality of calculated future economic data at the end point to calculate the predicted future economic data at the end point. Combine one or more of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the best-reproduced calculated future economic data. And future decisions combination determining means on the prediction determining the one or more sets of future decision sets only combination of prediction in ordinary life, in each of the future time, the future intentions on the one or more sets of predicted One or more calculated future economic data calculated from the determined combination and the initial conditions before the future time, and a quantification means for quantifying a variation in a difference between the predicted future economic data and the predicted future economic data;
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記終点までの総合定量化を行う総合定量化手段と、  Comprehensive quantification means for performing comprehensive quantification from the predetermined time in the future to the end point based on the quantified value performed for each future time,
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済データ を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予 測手段と、  Future economic data forecasting means for predicting the forecast future economic data in which the comprehensively quantified value is the smallest as the future economic data in the future period,
を備えることを特徴とする経済データ処理装置。  An economic data processing device comprising:
6 9 . 将来経済データを予測するために必要な情報を受け付ける情報受 付ステツプと、 6 9. An information receiving step for receiving information necessary for forecasting future economic data,
複数設定した予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして, 将来所定時期から将来時期の終点までの各将来時期において算出した複 数の計算上の将来経済データから求めた、 各将来時期における意思決定 手段の状況を示す初期条件と、 複数の将来の意思決定組み合わせを仮設 定した将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記各将来時期それぞれ における計算上の将来経済データを算出する将来経済データ算出ステツ プと、  Each future period calculated from a plurality of calculated future economic data calculated in each future period from a predetermined period in the future to the end of the future period, considering the plurality of predicted future economic data as actual economic data. Future economic data that calculates the calculated future economic data at each of the above-mentioned future times from the initial conditions indicating the status of the decision making means in, and the future tentatively-set decision-making combinations in which a plurality of future decision-making combinations are tentatively set. Calculation steps,
上記将来時期の終点における上記予測上の将来経済データと、 上記終 点における複数の上記計算上の将来経済データとをそれぞれ比較して、 上記終点における上記予測上の将来経済データを最も良く再現する計算 上の将来経済データを導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合 わせを、 上記将来所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組 み合わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定ステップと、 上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済データとの差 異のばらつきを定量化する定量化ステップと、 The predicted future economic data at the end point of the future time is compared with the plurality of calculated future economic data at the end point to reproduce the predicted future economic data at the end point best. One or more sets of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data are combined with one or more sets of the above-mentioned future decision-making combinations at the specified time in the future. In each of the above-mentioned future periods, one piece calculated from the above one or more sets of predicted future decision-making combinations and the above initial conditions before the above-mentioned future period. A quantification step for quantifying a variation in difference between the calculated future economic data and the predicted future economic data,
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記終点までの総合定量化を行う総合定量化ステップと、 上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済デ一夕 を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予 測ステップと、  An overall quantification step of performing an overall quantification from the predetermined time in the future to the end point based on the quantified value performed for each of the future periods; and A future economic data forecasting step of forecasting future economic data as future economic data at the above-mentioned future time;
を含むことを特徴とする経済データ処理方法。  An economic data processing method comprising:
7 0 . 将来経済データを予測するために必要な情報を受け付ける情報受 付ステップと、 70. An information receiving step for receiving information necessary for predicting future economic data;
複数設定した予測上の将来経済データを実際の経済データとみなして, 将来所定時期から将来時期の終点までの各将来時期において算出した複 数の計算上の将来経済データから求めた、 各将来時期における意思決定 手段の状況を示す初期条件と、 複数の将来の意思決定組み合わせを仮設 定した将来仮設定意思決定組み合わせとから、 上記各将来時期それぞれ における計算上の将来経済データを算出する将来経済データ算出ステツ プと、  Each future period calculated from a plurality of calculated future economic data calculated in each future period from a predetermined period in the future to the end of the future period, considering the plurality of predicted future economic data as actual economic data. Future economic data that calculates the calculated future economic data at each of the above-mentioned future times from the initial conditions indicating the status of the decision making means in, and the future tentatively-set decision-making combinations in which a plurality of future decision-making combinations are tentatively set. Calculation steps,
上記将来時期の終点における上記予測上の将来経済データと、 上記終 点における複数の上記計算上の将来経済データとをそれぞれ比較して、 上記終点における上記予測上の将来経済データを最も良く再現する計算 上の将来経済データを導いた 1組以上の上記将来仮設定意思決定組み合 わせを、 上記将来所定時期における 1組以上の予測上の将来意思決定組 み合わせと決定する予測上の将来意思決定組み合わせ決定ステップと、 上記将来時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の将来意思 決定組み合わせと上記将来時期以前の上記初期条件とから算出した 1個 以上の計算上の将来経済データと、 上記予測上の将来経済データとの差 異のばらつきを定量化する定量化ステツプと、 The predicted future economic data at the end point of the future time is compared with the plurality of calculated future economic data at the end point to reproduce the predicted future economic data at the end point best. One or more sets of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated future economic data are combined with one or more sets of the above-mentioned future decision-making combinations at the specified time in the future. A decision combination decision step; and, in each of the future periods, one or more calculated future economic data calculated from the at least one set of predicted future decision making combinations and the initial conditions before the future period, Difference from forecasted future economic data A quantification step for quantifying the variation,
上記将来時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記将来所定 時期から上記終点までの総合定量化を行う総合定量化ステップと、 上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の将来経済データ を、 上記将来時期における将来経済データと予測する将来経済データ予 測ステップと、  An overall quantification step of performing an overall quantification from the predetermined time in the future to the end point based on the quantified value performed for each of the future periods; and A future economic data forecasting step of forecasting future economic data as future economic data at the above-mentioned future time;
を含むプログラムを格納することを特徴とする情報記録媒体。  An information recording medium storing a program including:
7 1 . 経済データを入手可能な過去の時期における予測上の過去経済デ 一夕と、 経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期における収入と支 出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わ せた意思決定組み合わせの情報と、 上記過去のある時期以前における複 数の意思決定手段の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受付手段と、 上記予測上の過去経済データを複数設定する予測上の過去経済データ 設定手段と、 7 1. Predicted historical economic data during the past period when economic data is available, and the economic activity of the economic activity should be taken to correct the imbalance in income and expenditure in the past period. Information receiving means for receiving information on a decision-making combination obtained by combining a plurality of decision-making means to be performed, and initial conditions indicating the states of the plurality of decision-making means before a certain time in the past; Means for setting historical data on forecasts for setting multiple data;
上記予測上の過去経済データを実際の経済データとみなして、 上記過 去の時期の過去所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設 定する試行行為を 1回以上行う過去仮設定意思決定組み合わせ手段と、 上記試行行為毎に、 得られた上記複数の過去仮設定意思決定組み合わ せと、 上記過去所定時期以降から上記過去の時期の終点である第 2過去 所定時期までの時間間隔データと、 上記過去所定時期の上記初期条件と に基づいて、 上記過去所定時期における計算上の過去経済データを複数 算出し、 上記過去所定時期から上記第 2過去所定時期までの各過去の時 期において、 上記計算上の過去経済データから上記各過去の時期におけ る上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記過去所定 時期における上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせとから、 上記各 過去の時期それぞれにおける計算上の過去経済データを算出する過去経 済データ算出手段と、 Past provisional setting decision-making combination means that considers the forecasted past economic data as actual economic data and performs one or more trial actions to provisionally set the above-mentioned plurality of decision-making combinations at a predetermined past time in the past. And for each of the trial acts, the obtained plurality of past provisional setting decision-making combinations, time interval data from the past predetermined time to the second past predetermined time, which is the end point of the past time, Based on the above-mentioned initial conditions of the past predetermined time and, a plurality of calculated past economic data at the past predetermined time is calculated, and the above-described calculation is performed at each past time from the past predetermined time to the second past predetermined time. The above initial conditions at each of the past periods are calculated from the above past economic data, and the calculated initial conditions and the plurality of initial conditions at the predetermined past time are calculated. From the past tentatively-set decision-making combinations of the past Completed data calculation means,
上記試行行為毎に、 上記第 2過去所定時期における上記予測上の過去 経済データと、 上記第 2過去所定時期における複数の上記計算上の過去 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記 予測上の過去経済データを最も良く再現する計算上の過去経済データを 導いた 1組以上の上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 上記過去所定 時期における 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと決定する予 測上の過去意思決定組み合わせ決定手段と、  For each of the trial actions, the forecasted past economic data at the second past predetermined time is compared with the plurality of calculated past economic data at the second past predetermined time, and the second past predetermined data is compared. At least one set of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated past economic data that best reproduces the above-mentioned predicted past economic data at the time Means for determining a combination of decision making and a past decision making decision
上記過去の時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の過去意 思決定組み合わせと上記過去の時期以前の上記初期条件とから算出した 1個以上の計算上の過去経済データと、 上記予測上の過去経済データと の差異のばらつきを定量化する定量化手段と、  At each of the past periods, at least one calculated past economic data calculated from the at least one set of predicted past decision making combinations and the initial conditions before the past period, and Quantification means for quantifying the variability of differences from historical economic data of
上記過去の時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記過去所 定時期から上記第 2過去所定時期までの総合定量化を行う総合定量化手 段と、  A comprehensive quantification means for performing a comprehensive quantification from the past predetermined time to the second past predetermined time based on the quantified value performed at each of the past times,
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の過去経済データ を、 上記過去の時期における理想的な過去経済データと予測する過去経 済データ予測手段と、  A past economic data predicting means for predicting the predicted past economic data having the smallest value of the comprehensive quantification as ideal past economic data in the past period,
を備えることを特徴とする経済データ処理装置。  An economic data processing device comprising:
7 2 . 前記情報受付手段は、 前記初期条件の値または前記意思決定手段 同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け可能 のものとし、 72. The information receiving means changes the value of the initial condition or the relative ratio between the decision making means, and is obtained by performing at least one disturbance processing. The disturbance processing is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio. Data can be accepted,
上記攪乱処理データに基づいて、 前記過去の時期における前記計算上 の過去経済データを算出する攪乱過去経済データ算出手段をさらに備え、 前記定量化手段は、 前記過去の時期のそれぞれの時期において、 前記 攪乱過去経済データ算出手段によって得られた計算上の攪乱過去経済デ 一夕と、 前記予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定量化する ことを特徴とする請求の範囲第 7 1項記載の経済データ処理装置。 The apparatus further comprises a disturbed past economic data calculating means for calculating the calculated past economic data at the past time based on the disturbing processing data, wherein the quantifying means comprises: The scattered past economic data obtained by the disturbed past economic data calculating means and a variation in a difference between the predicted past economic data and the predicted past economic data are quantified. Economic data processing equipment.
7 3 . 複数の前記意思決定組み合わせの相対比率および前記予測上の過 去経済データの内、 少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生手段を、 さ らに備えることを特徴とする請求の範囲第 7 1項記載の経済データ処理 73. A random number generating means for generating a random number for at least one of a relative ratio of the plurality of decision-making combinations and the predicted historical economic data, is further provided. Economic data processing described in item 1
7 4 . 前記攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生手段を、 さら に備えることを特徴とする請求の範囲第 7 2項記載の経済データ処理装 置。 74. The economic data processing apparatus according to claim 72, further comprising: a random number generating means for generating a random number of said random number processing data.
7 5 . 前記攪乱処理の攪乱範囲を、 前記攪乱処理前の値に対してプラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲またはマイナス 0 . 0 1〜マイナ ス 1 0 %以内の範囲とすることを特徴とする請求の範囲第 3 8項、 第 4 1項、 第 7 2項または第 7 4項記載の経済データ処理装置。  75. The perturbation range of the perturbation process should be within the range of plus 0.01 to plus 10% or minus 0.01 to minus 10% of the value before the perturbation process. The economic data processing apparatus according to claim 38, 41, 72 or 74, characterized in that:
7 6 . 経済データを入手可能な過去の時期における予測上の過去経済デ 一夕と、 経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期における収入と支 出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わ せた意思決定組み合わせの情報と、 上記過去のある時期以前における複 数の意思決定手段の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受付ステツ プと、 7 6. Forecasted historical economic data during the past period when economic data is available, and the economic activity of the economic activity, in order to correct the imbalanced income and expenditure in the past period. An information receiving step for receiving information on a decision-making combination obtained by combining a plurality of decision-making means to be performed, and an initial condition indicating a status of the plurality of decision-making means before a certain time in the past;
上記予測上の過去経済データを複数設定する予測上の過去経済データ 設定ステツプと、  A forecast past economic data setting step for setting a plurality of forecast past economic data,
上記予測上の過去経済データを実際の経済データとみなして、 上記過 去の時期の過去所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設 定する試行行為を 1回以上行う過去仮設定意思決定組み合わせステツプ と、 上記試行行為毎に、 得られた上記複数の過去仮設定意思決定組み合わ せと、 上記過去所定時期以降から上記過去の時期の終点である第 2過去 所定時期までの時間間隔データと、 上記過去所定時期の上記初期条件と に基づいて、 上記過去所定時期における計算上の過去経済データを複数 算出し、 上記過去所定時期から上記第 2過去所定時期までの各過去の時 期において、 上記計算上の過去経済データから上記各過去の時期におけ る上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記過去所定 時期における上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせとから、 上記各 過去の時期それぞれにおける計算上の過去経済デ一夕を算出する過去経 済デ一夕算出ステップと、 Assuming the forecasted past economic data as actual economic data, a past provisional setting decision-making combination step in which one or more trial actions to provisionally set the plurality of decision-making combinations at a predetermined past time in the past period are performed When, For each of the trial actions, the obtained plurality of past provisional setting decision-making combinations, time interval data from the past predetermined time to the second past predetermined time that is the end point of the past time, and the past predetermined time Based on the above initial conditions of the timing and, a plurality of calculated past economic data at the past predetermined time is calculated, and at each past time from the past predetermined time to the second past predetermined time, The above-mentioned initial conditions at each of the above-mentioned past periods are calculated from the past economic data, and the above-mentioned initial conditions and the above-mentioned plurality of past provisionally set decision-making combinations at the above-mentioned predetermined past time are used to calculate each of the above-mentioned past periods, respectively. A past economic data overnight calculating step of calculating a calculated past economic data overnight in
上記試行行為毎に、 上記第 2過去所定時期における上記予測上の過去 経済データと、 上記第 2過去所定時期における複数の上記計算上の過去 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記 予測上の過去経済データを最も良く再現する計算上の過去経済データを 導いた 1組以上の上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 上記過去所定 時期における 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと決定する予 測上の過去意思決定組み合わせ決定ステップと、  For each of the trial actions, the forecasted past economic data at the second past predetermined time is compared with the plurality of calculated past economic data at the second past predetermined time, and the second past predetermined data is compared. At least one set of the above-mentioned temporary provisional decision-making combinations that led to the calculated past economic data that best reproduces the above-mentioned predicted past economic data at the time A step of determining a combination of decision making and a past past decision making decision;
上記過去の時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の過去意 思決定組み合わせと上記過去の時期以前の上記初期条件とから算出した 1個以上の計算上の過去経済データと、 上記予測上の過去経済データと の差異のばらつきを定量化する定量化ステツプと、  For each of the past periods, one or more calculated past economic data calculated from the one or more forecast past decision combinations and the initial conditions before the past period, A quantification step to quantify the variability of the differences from
上記過去の時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記過去所 定時期から上記第 2過去所定時期までの総合定量化を行う総合定量化ス テツプこ、  A comprehensive quantification step for performing a comprehensive quantification from the past predetermined time to the second past predetermined time based on the quantified value performed for each of the past times,
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の過去経済デ一夕 を、 上記過去の時期における理想的な過去経済データと予測する過去経 済データ予測ステツプと、 The past economic data, which forecasts the past economic data at which the comprehensively quantified value becomes the smallest, as ideal past economic data at the past time, Data prediction step,
を含むことを特徴とする経済データ処理方法。  An economic data processing method comprising:
7 7 . 前記情報受付ステップは、 前記初期条件の値または前記意思決定 手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得 た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け 可能のものとし、 7 7. The information receiving step is a disturbance process that is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process that changes a value of the initial condition or a relative ratio between the decision making means. Data can be accepted,
上記攪乱処理データに基づいて、 前記過去の時期における前記計算上 の過去経済データを算出する攪乱過去経済データ算出ステップをさらに 備え、  Further comprising a disturbed past economic data calculating step of calculating the calculated past economic data at the past time based on the perturbation processing data;
前記定量化ステップは、 前記過去の時期のそれぞれの時期において、 前記攪乱過去経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱過 去経済データと、 前記予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定 量化することを特徴とする請求の範囲第 7 6項記載の経済データ処理方 法。  In the quantifying step, in each of the past periods, the calculated disturbed past economic data obtained in the disturbed past economic data calculating step, and the dispersion of the difference between the predicted past economic data and the predicted past economic data. The economic data processing method according to claim 76, wherein the economic data is quantified.
7 8 . 複数の前記意思決定組み合わせの相対比率および前記予測上の過 去経済データの内、少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 7 6項記載の経済データ処理 方法。 78. The method according to claim 76, further comprising a random number generating step of generating at least one of a relative ratio of the plurality of decision-making combinations and the predicted historical economic data. The economic data processing method described.
7 9 . 前記攪乱処理デ一夕を乱数発生させる攪乱乱数発生ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 7 7項記載の経済データ処理 方法。  79. The economic data processing method according to claim 77, further comprising a disturbance random number generation step of generating a random number of said disturbance processing data.
8 0 . 前記攪乱処理の攪乱範囲を、 前記攪乱処理前の値に対してプラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲またはマイナス 0 . 0 1〜マイナ ス 1 0 %以内の範囲とすることを特徴とする請求の範囲第 4 8項、 第 5 1項、 第 7 7項または第 7 9項記載の経済データ処理方法。  80. The perturbation range of the perturbation process is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or a minus 0.11 to minus 10% of the value before the perturbation process. The economic data processing method according to claim 48, 51, 77 or 79, characterized in that:
8 1 . 経済デ一夕を入手可能な過去の時期における予測上の過去経済デ 一夕と、 経済活動を行う経済主体が、 過去のある時期における収入と支 出の不均衡な状態を是正するために行う複数の意思決定手段を組み合わ せた意思決定組み合わせの情報と、 上記過去のある時期以前における複 数の意思決定手段の状況を示す初期条件とを受け付ける情報受付ステツ プと、 8 1. Forecasted historical economic data in past periods when economic data One night, the information of the decision-making combination that combines the multiple decision-making means that the economic entity performing economic activity performs to correct the imbalanced state of income and expenditure at a certain time in the past, and An information receiving step for receiving an initial condition indicating a state of a plurality of decision making means before a certain time,
上記予測上の過去経済データを複数設定する予測上の過去経済データ 設定ステツプと、  A forecast past economic data setting step for setting a plurality of forecast past economic data,
上記予測上の過去経済データを実際の経済データとみなして、 上記過 去の時期の過去所定時期における上記複数の意思決定組み合わせを仮設 定する試行行為を 1回以上行う過去仮設定意思決定組み合わせステップ と、  A past provisional setting decision-making combination step in which the above-mentioned forecasted past economic data is regarded as actual economic data, and a trial action for temporarily setting at least one of the plurality of decision-making combinations at a predetermined past time in the past time is performed at least once. When,
上記試行行為毎に、 得られた上記複数の過去仮設定意思決定組み合わ せと、 上記過去所定時期以降から上記過去の時期の終点である第 2過去 所定時期までの時間間隔データと、 上記過去所定時期の上記初期条件と に基づいて、 上記過去所定時期における計算上の過去経済データを複数 算出し、 上記過去所定時期から上記第 2過去所定時期までの各過去の時 期において、 上記計算上の過去経済データから上記各過去の時期におけ る上記初期条件を算出し、 その算出した上記初期条件と、 上記過去所定 時期における上記複数の過去仮設定意思決定組み合わせとから、 上記各 過去の時期それぞれにおける計算上の過去経済データを算出する過去経 済データ算出ステップと、  For each of the trial actions, the obtained plurality of past provisional setting decision-making combinations, time interval data from the past predetermined time to the second past predetermined time that is the end point of the past time, and the past predetermined time Based on the above initial conditions of the timing and, a plurality of calculated past economic data at the past predetermined time is calculated, and at each past time from the past predetermined time to the second past predetermined time, The above-mentioned initial conditions at each of the above-mentioned past periods are calculated from the past economic data, and the above-mentioned initial conditions and the above-mentioned plurality of past provisionally set decision-making combinations at the above-mentioned predetermined past time are used to calculate each of the above-mentioned past periods, respectively. A past economic data calculation step for calculating the calculated past economic data in
上記試行行為毎に、 上記第 2過去所定時期における上記予測上の過去 経済データと、 上記第 2過去所定時期における複数の上記計算上の過去 経済データとをそれぞれ比較して、 上記第 2過去所定時期における上記 予測上の過去経済データを最も良く再現する計算上の過去経済データを 導いた 1組以上の上記過去仮設定意思決定組み合わせを、 上記過去所定 時期における 1組以上の予測上の過去意思決定組み合わせと決定する予 測上の過去意思決定組み合わせ決定ステツプと、 For each of the trial actions, the forecasted past economic data at the second past predetermined time is compared with the plurality of calculated past economic data at the second past predetermined time, and the second past predetermined data is compared. One or more of the past provisional decision-making combinations that led to the calculated historical economic data that best reproduces the predicted historical economic data at the time One or more predictive past decision-making combinations at a time and a predictive past decision-making combination determining step;
上記過去の時期のそれぞれにおいて、 上記 1組以上の予測上の過去意 思決定組み合わせと上記過去の時期以前の上記初期条件とから算出した 1個以上の計算上の過去経済データと、 上記予測上の過去経済データと の差異のばらつきを定量化する定量化ステツプと、  At each of the past periods, at least one calculated past economic data calculated from the at least one set of predicted past decision making combinations and the initial conditions before the past period, and A quantification step to quantify the variability of the differences from
上記過去の時期毎に行った上記定量化した値に基づいて、 上記過去所 定時期から上記第 2過去所定時期までの総合定量化を行う総合定量化ス テツプと、  A comprehensive quantification step for performing a comprehensive quantification from the past predetermined time to the second past predetermined time based on the quantified value performed at each of the past times,
上記総合定量化した値が最も小さくなる上記予測上の過去経済データ を、 上記過去の時期における理想的な過去経済データと予測する過去経 済データ予測ステップと、  A past economic data predicting step of predicting the predicted past economic data having the smallest value of the comprehensive quantification as ideal past economic data in the past period,
を含むプログラムを格納したことを特徴とする情報記録媒体。  An information recording medium characterized by storing a program including:
8 2 . 前記情報受付ステップは、 前記初期条件の値または前記意思決定 手段同士の相対比率を変化させる、 少なくとも 1回の攪乱処理をして得 た、 攪乱初期条件または攪乱相対比率である攪乱処理データを受け付け 可能のものとし、  8 2. The information receiving step is a disturbance process that is a disturbance initial condition or a disturbance relative ratio obtained by performing at least one disturbance process, which changes a value of the initial condition or a relative ratio between the decision making means. Data can be accepted,
上記攪乱処理データに基づいて、 前記過去の時期における前記計算上 の過去経済データを算出する攪乱過去経済データ算出ステップをさらに 含み、  Further comprising a disturbed past economic data calculating step of calculating the calculated past economic data at the past time based on the disturb processing data;
前記定量化ステツプは、 前記過去の時期のそれぞれの時期において、 前記攪乱過去経済データ算出ステップによって得られた計算上の攪乱過 去経済データと、 前記予測上の過去経済データとの差異のばらつきを定 量化することを特徴とする請求の範囲第 8 1項記載の情報記録媒体。  The quantification step includes, for each of the past periods, a variation in difference between the calculated disturbed past economic data obtained by the disturbed past economic data calculation step and the predicted past economic data. The information recording medium according to claim 81, wherein the information recording medium is quantified.
8 3 . 複数の前記意思決定組み合わせの相対比率および前記予測上の過 去経済デ一夕の内、少なくとも 1つを乱数発生する乱数発生ステップを、 さらに含むことを特徴とする請求の範囲第 8 1項記載の情報記録媒体。 8 3. A random number generating step of generating a random number at least one of the relative ratio of the plurality of decision-making combinations and the predicted historical economic data. The information recording medium according to claim 81, further comprising:
8 4 . 前記攪乱処理データを乱数発生させる攪乱乱数発生ステップを、 さらに含むプログラムを格納したことを特徴とする請求の範囲第 8 2項 記載の情報記録媒体。 84. The information recording medium according to claim 82, wherein a program further comprising a disturbance random number generation step of generating a random number for said disturbance processing data is stored.
8 5 . 前記攪乱処理の攪乱範囲を、 前記攪乱処理前の値に対してプラス 0 . 0 1からプラス 1 0 %以内の範囲またはマイナス 0 . 0 1〜マイナ ス 1 0 %以内の範囲とすることを特徴とする請求の範囲第 5 8項、 第 6 1項、 第 8 2項または第 8 4項記載の情報記録媒体。  85. The disturbance range of the disturbance processing is set to a range of plus 0.01 to plus 10% or minus 0.01 to minus 10% of the value before the disturbance processing. The information recording medium according to claim 58, 61, 82, or 84, characterized in that:
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