WO2019082274A1 - 業績予測管理システム及び方法 - Google Patents

業績予測管理システム及び方法

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    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange

Definitions

  • the present technology relates to systems and methods for managing business performance forecasts.
  • the stock price is not determined by the securities company or the research company, but is determined by the supply and demand of stock market participants. It is desirable to have a system or a method that makes recommendations based on each user's idea based on the user's own performance forecast that can be a stock market participant, rather than that of a securities company or research institution or a third party.
  • a system or method is recommended that is recommended based on the average and distribution of performance forecasts of system participants.
  • a system or method is desired that corrects the recommendations by fluctuations in the average of the system participant's performance forecasts.
  • a system or method is recommended that recommends whether to put into action based on the user's past performance.
  • the present technology is, for example, a system for managing performance prediction of a company, including a server having a processor and a memory, and a plurality of client terminals capable of communicating with the server, wherein each of the client terminals corresponds to that of the company.
  • a server having a processor and a memory
  • client terminals capable of communicating with the server, wherein each of the client terminals corresponds to that of the company.
  • Each of the plurality of user prediction values stored in the memory is stored in the memory, and the server is configured to transmit each user prediction value regarding performance to the server, and the server stores the user prediction value received from each of the client terminals.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a performance forecast management system according to an embodiment of the present technology.
  • 3 is a flowchart illustrating a method of managing performance forecasts according to an embodiment of the present technology.
  • FIG. 1 shows a performance forecast management system 100 according to an embodiment of the present technology.
  • the performance prediction management system 100 includes a server 110 connected to the Internet 140, a client terminal 120 and a client terminal 130.
  • the server 110 is a computer having a function of communicating with the client terminal 120 and the client terminal 130 via the Internet.
  • the client terminal 120 is a computer, a tablet terminal or a smartphone having a function of communicating with the server 110 via the Internet, and the client terminal 130 is similar. Not only the client terminal 120 and the client terminal 130 but also more client terminals can be connected.
  • FIG. 2 illustrates a method 200 for managing performance forecasts according to an embodiment of the present technology.
  • step 210 the performance forecast management method 200 is started on the server 110.
  • step 220 a user forecast value regarding corporate performance is received.
  • the user prediction value regarding corporate performance is input by the user to the client terminal 120 and transmitted from the client terminal 120 to the server 110.
  • the user forecast value regarding corporate performance includes, for example, a forecast value regarding the continuous profit of the company.
  • the forecast value for the company's continuous profit includes the forecast value for at least one of the company's sales, operating profit, profit before tax, net profit, profit per share, and other indicators.
  • the forecast value of one of these or other indicator from multiple forecasts of sales, operating profit, profit before tax, net profit, and profit per share of the company by weighted average method etc.
  • the server 110 may calculate the The forecasted value regarding the continuous profit of the company may be an index specified in advance by the company or the industry to which it belongs.
  • the user prediction value received from the client terminal 120 is stored in a memory (not shown) in the server 110.
  • the memory may be a magnetic storage device such as a hard disk drive (HDD) or a semiconductor storage device such as a solid state drive (SSD).
  • HDD hard disk drive
  • SSD solid state drive
  • the server 110 receives the other user prediction value regarding the business performance in step 220, and stores the other user prediction value received by the server 110 in the memory in step 230.
  • a plurality of user forecast values received from the client terminal 120, the client terminal 130 and other client terminals and stored in the memory are used to calculate a market forecast related to corporate performance.
  • the market forecast calculated from the plurality of user forecast values is represented, for example, by an average value and a standard deviation of the plurality of user forecast values.
  • the forecast value of a specific user may be included or excluded. Further, the market forecast may be calculated or validated only when there is a predetermined number or more of user forecast values.
  • a deviation value to the market prediction is calculated for the user prediction value transmitted from at least one of the client terminals, for example, the client terminal 120.
  • the divergence value is, for example, the difference between the user prediction value and the average value.
  • an alert is transmitted to the client terminal 120 when the divergence value is greater than or equal to a predetermined value.
  • the predetermined value may be one or two times the standard deviation, and may be a predetermined ratio (for example, 10% or 15%) to the average value. If there is a temporary change in the company's performance, for example, if the company's annual operating profit continues to be approximately 10 billion yen, the operating profit will be 1 billion yen in the previous year due to temporary factors The forecast for the next year's performance may vary widely. In such a case, normalization or correction may be performed.
  • step 260 if the user's past performance is more than a certain level, for example, an alert is sent only when the difference between the past user's predicted value and the performance value of the company's performance is within a predetermined range. May be Within the predetermined range, for example, the past predicted values of each user for the company are ranked in order of closeness to the actual value, and the predicted values of the user are ranked high. When there are forecast values and actual values in multiple years, more recent ranks may be weighted and averaged, and ranks of years in which performance fluctuation is larger may be weighted and averaged. The averaged rank may be expressed in quartiles or quintiles.
  • the alert may also be sent only if the user's confidence in the predicted value is high.
  • the alert indicates that there is a gap between the company's performance forecast and the market forecast with respect to the company's performance forecast, which allows the user to be surprised for the market forecast if his forecast is true, and the stock price of the company is large. You can expect to move.
  • the alert may be displayed as, for example, "notable brand” or "trade recommended brand”.
  • step 270 the performance forecast management method 200 ends.
  • the market forecasts can be updated regularly or irregularly. For example, the latest forecast values of all users who forecast a specific financial period of a specific company are collected, and the average and standard deviation of the forecast values of all except self forecast values are calculated, and the updated market Each user may be notified if the difference between the prediction and his prediction has become smaller or larger than previously calculated.
  • the technology makes it easy to share and manage business performance forecasts by a large number of users, and enables equity investment recommendations that respect the performance forecasts of each user, including individuals and small scale investors. It also enables securities companies and research firms to take a long time in the process of changing forecasts, so that it is possible to grasp the latest market forecasts without waiting for analysts who take time.
  • the present invention can be applied to use for supporting decision making on buying and selling of stocks in individuals who are forecasting business results or in institutional investors who are engaged in equity investment.
  • Performance Forecast Management System 110 Server 120, 130 Client Terminal

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Abstract

多数のユーザによる企業の業績予測の共有及び管理を容易にすることを可能にし、個人や小規模投資家を含め各ユーザの業績予測を尊重した株式投資推奨を可能とする。 クライアント端末の各々が、企業の業績に関するそれぞれのユーザ予測値をサーバに送信する。サーバが、クライアント端末の各々から受信したユーザ予測値をメモリに記憶し、記憶された複数のユーザ予測値から市場予測を算出し、クライアント端末の少なくとも1つから送信されたユーザ予測値について市場予測に対する乖離値を算出し、乖離値が所定の値以上である場合に少なくとも1つのクライアント端末にアラートを送信する。

Description

業績予測管理システム及び方法
　本技術は、企業の業績予測を管理するシステム及び方法に関する。
　企業の株式（銘柄）売買の推奨方法には主に以下のものが考えられる。
（１）株価を基に判断する。
例えば、絶対株価が高すぎる場合には売り推奨をし、低すぎる場合には買い推奨をする。また、一定期間での株価の上昇が大きすぎる場合には売り推奨をし、下落が大きすぎる場合には買い推奨をする。
（２）時価総額を基に判断する。
例えば、類似企業の時価総額と比較して割安ならば買い推奨をする。また、時価総額の絶対額が小さい小型株であれば上昇余地があるとして買い推奨をし、絶対額が大きい大型株であれば上昇余地が小さいとして売り推奨をする。
（３）証券会社や調査会社のアナリストの予測を基に判断する。
アナリストの業績予測により割安又は割高であることを判断する。例えば、電機セクターを担当しているアナリストによると、A社が業績の割に株価若しくは時価総額が低いとして買い推奨をする。
また、特定アナリストの業績予測に基づいてサプライズを予測する。例えば、日経QUICKニュース社、Bloomberg社、証券会社、調査会社等が集計する不特定多数のアナリストのコンセンサスに対し、特定のアナリストBが、A社の業績はコンセンサスより上回ると判断して買い推奨をする。
（４）バスケットの推奨
特定のテーマやセクターに入っている不特定多数の銘柄を推奨する。例えば、今後ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）が伸びるとしてＡＩ関連の30社の株を買い推奨する。
また、配当性向やROE（Ｒｅｔｕｒｎ　ｏｎ　Ｅｑｕｉｔｙ）など、何らかの指標を基に抽出された不特定多数の銘柄を推奨する。例えば、高配当利回り銘柄を買い推奨する。ただしこれは証券会社や調査会社等の予測や各上場会社の計画若しくは実績の数字を基に判断している。
特開２００７－２６４９６９号公報 特開２０１１－２３２９５４号公報
　株式価格は証券会社や調査会社により決められるものではなく、株式市場参加者の需給により決まる。証券会社や調査機関の予測でも第三者の予測でもなく、株式市場参加者となりうるユーザ自身の業績予測を基に、各ユーザの考えに沿った推奨をするシステムまたは方法が望まれる。
　また、多くのユーザの業績予測を収集・分析可能なシステムまたは方法が望まれる。
さらに、システム参加者の業績予測の平均・分布を基に推奨するシステムまたは方法が望まれる。
さらに、システム参加者の業績予測の平均の変動により推奨を修正するシステムまたは方法が望まれる。
さらに、株価ではなく業績予測を基に長期保有するべきかを推奨するシステムまたは方法が望まれる。
さらに、ユーザの過去の成績を基に行動に移すべきかを推奨するシステムまたは方法が望まれる。
　本技術は、例えば、プロセッサ及びメモリを有するサーバと、該サーバと通信可能な複数のクライアント端末とを含む、企業の業績予測を管理するシステムであって、前記クライアント端末の各々が、前記企業の業績に関するそれぞれのユーザ予測値を前記サーバに送信するように構成され、前記サーバが、前記クライアント端末の各々から受信したユーザ予測値を前記メモリに記憶し、該記憶された複数の前記ユーザ予測値から市場予測を算出し、前記クライアント端末の少なくとも1つから送信されたユーザ予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出し、該乖離値が所定の値以上である場合に前記少なくとも1つのクライアント端末にアラートを送信するように構成された、業績予測管理システムを含む。
本技術の実施例による業績予測管理システムを示す図である。 本技術の実施例による業績予測管理方法を示すフローチャートである。
　図１に本技術の実施例による業績予測管理システム１００を示す。
業績予測管理システム１００は、インターネット１４０に接続されたサーバ１１０、クライアント端末１２０及びクライアント端末１３０を含む。
サーバ１１０は、インターネットを介してクライアント端末１２０及びクライアント端末１３０と通信する機能を有するコンピュータである。クライアント端末１２０は、インターネットを介してサーバ１１０と通信する機能を有するコンピュータ、タブレット端末又はスマートフォンであり、クライアント端末１３０も同様である。クライアント端末１２０及びクライアント端末１３０に限らず、さらに多くのクライアント端末が接続可能である。
図２に本技術の実施例による業績予測管理方法２００を示す。
ステップ２１０で業績予測管理方法２００をサーバ１１０において開始する。次にステップ２２０で企業業績に関するユーザ予測値を受信する。企業業績に関するユーザ予測値はユーザによりクライアント端末１２０に入力され、クライアント端末１２０からサーバ１１０に送信される。
企業業績に関するユーザ予測値は、例えば、企業の継続的利益に関する予測値を含む。企業の継続的利益に関する予測値は、当該企業の売上高、営業利益、税引前利益、純利益、１株当たり利益等の指標のうち少なくとも１つに関する予測値を含む。当該企業の売上高、営業利益、税引前利益、純利益、１株当たり利益のうち複数の予測値から、加重平均等の手法によって、これらのうちの１つの予測値または他の指標の予測値をサーバ１１０が算出してもよい。企業の継続的利益に関する予測値は、当該企業又はその属する業種によって予め指定した指標であってもよい。
　次にステップ２３０でクライアント端末１２０から受信したユーザ予測値をサーバ１１０内のメモリ（図示せず）に記憶する。メモリは、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶装置であってもよく、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）等の半導体記憶装置であってもよい。
　クライアント端末１３０及び他のクライアント端末についても、ステップ２２０でサーバ１１０が企業業績に関する他のユーザ予測値を受信し、ステップ２３０でサーバ１１０が受信した他のユーザ予測値をメモリに記憶する。
　次にステップ２４０で、クライアント端末１２０、クライアント端末１３０及び他のクライアント端末から受信しメモリに記憶された複数のユーザ予測値を用いて企業業績に関する市場予測を算出する。複数のユーザ予測値から算出された市場予測は、例えば、複数のユーザ予測値の平均値及び標準偏差で表される。当該市場予測を算出する際に特定のユーザの予測値を含めてもよく、除いてもよい。また、当該市場予測は、一定以上の数のユーザ予測値があった場合にのみ算出され又は有効化されるようにしてもよい。
　次にステップ２５０で、クライアント端末の少なくとも1つ、例えばクライアント端末１２０から送信されたユーザ予測値について市場予測に対する乖離値を算出する。乖離値は、例えばユーザ予測値と前記平均値との差である。
　次にステップ２６０で、乖離値が所定の値以上である場合にクライアント端末１２０にアラートを送信する。所定の値は前記標準偏差の１倍又は２倍であってもよく、前記平均値に対する所定の割合（例えば１０％又は１５％）であってもよい。企業の一時的な業績の大きな変動があった場合、例えば、年間の営業利益が継続して概ね１００億円である企業について、一時的な要因によって前年に営業利益が１０億円となった場合、翌年の業績予測については大きくばらつくことがある。このような場合には正規化や補正をしてもよい。
　ステップ２６０において、さらにユーザの過去の成績が一定以上である場合、例えば、過去のユーザ予測値と企業の業績の実績値との差が所定の範囲内である場合にのみアラートを送信するようにしてもよい。所定の範囲内とは、例えば、当該企業に対する各ユーザの過去の予測値を実績値に近い順に順位付け、当該ユーザの予測値が上位にランク付けされる場合も含む。複数年での予測値と実績値がある場合、より最近の順位に重みをつけて平均してもよく、業績の変動がより大きかった年の順位に重みをつけて平均してもよい。平均された順位は四分位又は五分位で表してもよい。
　ステップ２６０において、さらにまたユーザの予測値に対する自信が高い場合にのみアラートを送信するようにしてもよい。
　アラートは、当該企業の業績予測に関して自己の予測と市場予測に一定以上の乖離があることを示し、これによってユーザは自己の予測が当たれば、市場予測にとってはサプライズとなり、当該企業の株価が大きく動くことを期待することができる。アラートは、例えば「注目銘柄」又は「売買推奨銘柄」のように表示してもよい。
　次にステップ２７０で、業績予測管理方法２００を終了する。
　上記の実施例において、市場予測については定期的にまたは不定期に更新することができる。例えば、特定の企業の特定の決算期の予測を行ったユーザ全員の直近の予測値を収集し、自己の予測値を除いた全員の予測値の平均及び標準偏差を算出し、更新された市場予測と自己の予測の差が以前に算出したものより小さくなったか大きくなったかを各ユーザに通知してもよい。
　本技術は、多数のユーザによる企業の業績予測の共有及び管理を容易にすることを可能にし、個人や小規模投資家を含め各ユーザの業績予測を尊重した株式投資推奨を可能とする。また、証券会社や調査会社など予測の変更に長い社内プロセスを経て時間がかかるアナリストの数字を待たずに直近の市場予測を把握することを可能にする。例えば業績予測をしている個人、若しくは株式投資を職業としている機関投資家において銘柄の売買の判断を支援する用途にも適用できる。
　１００　　業績予測管理システム
　１１０　　サーバ
　１２０、１３０　　クライアント端末

 

Claims (15)

  1. プロセッサ及びメモリを有するサーバと、該サーバと通信可能な複数のクライアント端末とを含む、企業の業績予測を管理するシステムであって、
    前記クライアント端末の各々が、前記企業の業績に関するそれぞれのユーザ予測値を前記サーバに送信するように構成され、
    前記サーバが、前記クライアント端末の各々から受信したユーザ予測値を前記メモリに記憶し、該記憶された複数の前記ユーザ予測値から市場予測を算出し、前記クライアント端末の少なくとも1つから送信されたユーザ予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出し、該乖離値が所定の値以上である場合に前記少なくとも1つのクライアント端末にアラートを送信するように構成された、
    業績予測管理システム。
  2. 前記ユーザ予測値が、前記企業の継続的利益に関する予測値を含む、
    請求項１記載の業績予測管理システム。
  3. 前記企業の継続的利益に関する予測値が、前記企業の売上高、営業利益、税引前利益、純利益、１株当たり利益のうち少なくとも１つに関する予測値を含む、
    請求項２記載の業績予測管理システム。
  4. 前記ユーザ予測値が、前記企業の売上高、営業利益、税引前利益、純利益、１株当たり利益のうち少なくとも２つから算出される、
    請求項３記載の業績予測管理システム。
  5. 前記市場予測が、前記複数のユーザ予測値の平均値及び標準偏差を含む、
    請求項１記載の業績予測管理システム。
  6. 前記乖離値が、前記ユーザ予測値と前記複数のユーザ予測値の平均値との差である、
    請求項５記載の業績予測管理システム。
  7. 前記所定の値が、前記標準偏差の１倍又は２倍である、
    請求項６記載の業績予測管理システム。
  8. 前記乖離値が所定の値以上である場合に前記少なくとも1つのクライアント端末にアラートを送信することが、前記ユーザの過去の成績が一定以上である場合にのみ行われる、
    請求項１記載の業績予測管理システム。
  9. 前記ユーザ予測値の過去の成績が一定以上であることが、過去の前記ユーザ予測値と前記企業の業績の実績値との差が所定の範囲内である、
    請求項８記載の業績予測管理システム。
  10. 前記ユーザ予測値の過去の成績が一定以上であることが、過去の各ユーザ予測値と前記企業の業績の実績値との差が小さい順に順位付けをしたときに当該ユーザ予測値が一定以上の順位である、
    請求項８記載の業績予測管理システム。
  11. 前記市場予測が、定期的にまたは不定期に更新される、
    請求項５記載の業績予測管理システム。
  12. 前記アラートを送信することが、ユーザの予測値に対する自信が高い場合にのみアラートを送信する、
    請求項１記載の業績予測管理システム。
  13. 前記アラートが、「注目銘柄」又は「売買推奨銘柄」の表示を含む、
    請求項１記載の業績予測管理システム。
  14. 複数のクライアント端末と通信可能な、プロセッサ及びメモリを有するサーバにおいて、企業の業績予測を管理する方法であって、
    前記クライアント端末の各々から、前記企業の業績に関するそれぞれのユーザ予測値を受信することと、
    前記クライアント端末の各々から受信したユーザ予測値を前記メモリに記憶することと、
    前記記憶された複数の前記ユーザ予測値から市場予測を算出することと、
    前記クライアント端末の少なくとも1つから送信されたユーザ予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出することと、
    該乖離値が所定の値以上である場合に前記少なくとも1つのクライアント端末にアラートを送信することを含む、
    業績予測管理方法。
  15. 複数のクライアント端末と通信可能な、プロセッサ及びメモリを有するサーバに、
    前記クライアント端末の各々から、前記企業の業績に関するそれぞれのユーザ予測値を受信することと、
    前記クライアント端末の各々から受信したユーザ予測値を前記メモリに記憶することと、
    前記記憶された複数の前記ユーザ予測値から市場予測を算出することと、
    前記クライアント端末の少なくとも1つから送信されたユーザ予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出することと、
    該乖離値が所定の値以上である場合に前記少なくとも1つのクライアント端末にアラートを送信すること、
    を実行させるためのプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

     
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