(57)【要約】【課題】  スナップショットアプローチシステムを使用してポートフォリオ資産（１２）を評価するための方法を提供する。【解決手段】本方法は、各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化する段階（５２）と、各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択する段階（５４）と、代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、更に代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札（１７８）目的のためにポートフォリオ資産の評価値（６２）を計算する段階とを含む。
2005535977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ポートフォリオ資産（１２）のスナップショット評価のためのポートフォリオ評価システム（１２８）であって、
ポートフォリオ資産に関する情報を格納するための集中データベース（１４０）と、
前記データベースに接続され、評価プロセス分析を行うよう構成されたサーバシステム（４０２）と、
ネットワークを介して前記サーバシステムに接続された少なくとも１つのクライアントシステム（４０４）と、
を備え、前記サーバが更に、
各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化（５２）し、
各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択（５４）し、
前記代表的な資産サンプルの各資産を評価し、
前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産の評価値（６２）を計算する、
ように構成されるポートフォリオ評価システム。
【請求項２】
前記サーバ（４０２）は更に、各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産（１２）を所定数のセグメントに区分化（５２）するよう構成されており、各資産の前記金融属性は、未払元本残高（ＵＰＢ）の額（３２）、担保のタイプ（３４）、ローンが保証されているかどうか（３６）、ローンが無保証であるかどうか（３８）、不動産担保（４０）、非不動産担保（４２）、訴訟状態（４４）、借り手の経営状態（４６）、及び支払い行動（４８）の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム（１２８）。
【請求項３】
前記サーバ（４０２）が更に、
前記ポートフォリオ（１２）の各資産に、未払元本残高（ＵＰＢ）の額（３２）、担保のタイプ（３４）、ローンが保証されているかどうか（３６）、ローンが無保証であるかどうか（３８）、不動産担保（４０）、非不動産担保（４２）、訴訟状態（４４）、借り手の経営状態（４６）、及び支払い行動（４８）のうちの少なくとも１つを含む金融属性（３０）を割り当て、
各ポートフォリオ資産に割り当てられた前記金融属性に基づいて前記ポートフォリオの各資産を分類するように、
構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム（１２８）。
【請求項４】
前記サーバ（４０２）は更に、前記ポートフォリオ資産の未払元本残高（ＵＰＢ）の所定割合（３２）に基づいて各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択（５４）するよう構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム（１２８）。
【請求項５】
前記サーバ（４０２）は更に、前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行うよう構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム（１２８）。
【請求項６】
前記サーバ（４０２）は更に、
前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産をアンダーライト（１３４）してアンダーライトデータを作成し、
アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を評価し、
前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記代表的な資産サンプルの資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化し（１４４）、
停止基準（６０）を適用し、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産（１２）と比較して前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって入札（１７８）目的で前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
ことによって前記反復及び適応評価（１４２）を行うように構成されることを特徴とする請求項５に記載のシステム（１２８）。
【請求項７】
前記サーバ（４０２）は更に、前記集中データベース（１４０）内に前記アンダーライトデータを格納するように構成されることを特徴とする請求項６に記載のシステム（１２８）。
【請求項８】
前記サーバ（４０２）は、
前記代表的な資産サンプルの各資産に関する金融及びビジネス情報（１３２）を収集し、
前記代表的な資産サンプルの少なくとも１つの資産の担保評価（１３６）を行い、
前記代表的な資産サンプルの少なくとも１つの資産の信用調査所情報（１３８）を利用する、
ことによって前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産をアンダーライトする（１３４）よう更に構成されることを特徴とする請求項６に記載のシステム（１２８）。
【請求項９】
前記サーバ（４０２）は更に、Ｒスクエア分析を行うことによって停止基準（６０）を適用するよう更に構成されることを特徴とする請求項６に記載のシステム（１２８）。
【請求項１０】
前記サーバ（４０２）は更に、
前記アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプル（５６）を評価し、
前記代表的な資産サンプルの評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産（１２）を評価する評価モデル（１７６）を生成し、
前記評価モデルを用いて前記代表的な資産サンプルを再評価し、
前記アンダーライトデータに基づく前記代表的な資産サンプルの評価値と前記評価モデルに基づく前記代表的な資産サンプルの評価値とがほぼ等しいかどうか判定する、
ことによって停止基準（６０）を適用するよう構成されることを特徴とする請求項６に記載のシステム（１２８）。
【請求項１１】
前記サーバ（４０２）は更に、
前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産を区分化し（１４４）、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、
前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿し（１７４）、
前記外挿に基づいて前記ポートフォリオの合計評価値を計算する（１７６）ことによって、
入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産（１２）の評価値を計算するよう構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム（１２８）。
【請求項１２】
前記サーバ（４０２）は更に、前記資産ポートフォリオ（１２）の入札（１７８）に使用するための評価モデル（１７６）を生成するよう構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム（１２８）。
【請求項１３】
ポートフォリオ資産（１２）のスナップショット評価のためのポートフォリオ評価システム（１２８）であって、
ポートフォリオ資産に関する情報を格納するための集中データベース（１４０）と、
前記データベースに結合され、評価プロセス分析を行うよう構成されたサーバシステム（４０２）と、
ネットワークを介して前記サーバシステムに接続された少なくとも１つのクライアントシステム（４０４）と、
を備え、前記サーバは更に、
各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し（５２）、
各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択し（５４）、
前記代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階（１３４）と、アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階（１４４）と、停止基準（６０）を適用する段階とを含む、前記代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行い、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、及び前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって、前記停止基準が満たされるときに入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
ように構成されることを特徴とするポートフォリオ評価システム（１２８）。
【請求項１４】
前記サーバ（４０２）が更に、
前記停止基準（６０）が満たされないときに前記代表的な資産サンプル（５６）のサイズを大きくし、
前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階（１３４）と、アンダーライトデータに基づいて前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記大きくなった代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階（１４４）と、前記停止基準を適用する段階とを含む、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行い、
前記大きくなった代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって、前記停止基準が満たされるときに入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
ように構成されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム（１２８）。
【請求項１５】
ポートフォリオ資産のスナップショット評価のためのコンピュータであって、前記コンピュータは、ポートフォリオ資産（１２）のデータベース（１４０）を含み、評価プロセス分析を可能にするよう構成されており、前記コンピュータが、
各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し（５２）、
各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択し（５４）、
前記代表的な資産サンプルの各資産を評価し、
前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産の評価値（６２）を計算する、
ようにプログラムされているコンピュータ。
【請求項１６】
ポートフォリオ資産（１２）を各資産の金融属性（３０）に基づいて所定数のセグメントに区分化（５２）するようプログラムされ、各資産の前記金融属性は、未払元本残高（ＵＰＢ）の額（３２）、担保のタイプ（３４）、前記ローンが保証されているかどうか（３６）、前記ローンが無保証であるかどうか（３８）、不動産担保（４０）、非不動産担保（４２）、訴訟状態（４４）、借り手の経営状態（４６）、及び支払い行動（４８）の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ。
【請求項１７】
未払元本残高（ＵＰＢ）の額（３２）、担保のタイプ（３４）、前記ローンが保証されているかどうか（３６）、前記ローンが無保証であるかどうか（３８）、不動産担保（４０）、非不動産担保（４２）、訴訟状態（４４）、借り手の経営状態（４６）、及び支払い行動（４８）の少なくとも１つを含む金融属性（３０）を前記ポートフォリオの各資産に割り当て、
各ポートフォリオ資産に割り当てられた前記金融属性に基づいて前記ポートフォリオの各資産を分類する、
ことによってポートフォリオ資産（１２）を区分化する（５２）ようプログラムされた請求項１５に記載のコンピュータ。
【請求項１８】
前記ポートフォリオ資産の未払元本残高（ＵＰＢ）の所定割合（３２）に基づいて各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択する（５４）ようプログラムされた請求項１５に記載のコンピュータ。
【請求項１９】
前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行うようプログラムされた請求項１５に記載のコンピュータ。
【請求項２０】
前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産をアンダーライト（１３４）してアンダーライトデータを作成し、
アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を評価し、
前記代表的な資産サンプルの各資産が類似の資産特性を有する資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化し（１４４）、
停止基準（６０）を適用し、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産（１２）と比較し、前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
ことによって前記反復及び適応評価（１４２）を行うようプログラムされた請求項１９に記載のコンピュータ。
【請求項２１】
集中データベース（１４０）に前記アンダーライトデータを格納するようプログラムされた請求項２０に記載のコンピュータ。
【請求項２２】
前記代表的な資産サンプルの各資産に関する金融及びビジネス情報（１３２）を収集し、
前記代表的な資産サンプルの少なくとも１つの資産の担保評価（１３６）を行い、
前記代表的な資産サンプルの少なくとも１つの資産の信用調査所情報（１３８）を利用する、
ことによって前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産をアンダーライトする（１３４）ようプログラムされた請求項２０に記載のコンピュータ。
【請求項２３】
Ｒスクエア分析を行うことによって停止基準（６０）を適用するようプログラムされた請求項２０に記載のコンピュータ。
【請求項２４】
前記アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプル（５６）を評価し、
前記代表的な資産サンプルの評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産（１２）を評価する評価モデル（１７６）を生成し、
前記評価モデルを用いて前記代表的な資産サンプルを再評価し、
前記アンダーライトデータに基づく前記代表的な資産サンプルの評価値と前記評価モデルに基づく前記代表的な資産サンプルの評価値がほぼ等しいかどうか判定する、
ことによって停止基準（６０）を適用するようプログラムされた請求項２０に記載のコンピュータ。
【請求項２５】
前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化し（１４４）、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、
前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿し（１７４）、
前記外挿に基づいて前記ポートフォリオの合計評価値を計算する（１７６）ことによって、
入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産（１２）の評価値を計算するようプログラムされた請求項１５に記載のコンピュータ。
【請求項２６】
前記資産ポートフォリオ（１２）の入札（１７８）に使用するための評価モデル（１７６）を生成するようプログラムされた請求項１５に記載のコンピュータ。
【請求項２７】
ポートフォリオ資産（１２）のスナップショット評価のためのコンピュータであって、前記コンピュータはポートフォリオ資産のデータベース（１４０）を含み且つ評価プロセス分析を可能にするよう構成され、前記コンピュータが、
各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し（５２）、
各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し（５４）、
前記代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階（１３４）と、アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階（１４４）と、停止基準（６０）を適用する段階とを含む、前記代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行い、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、及び前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって前記停止基準が満たされるときに、入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、ようにプログラムされたコンピュータ。
【請求項２８】
前記停止基準（６０）が満たされないときに前記代表的な資産サンプル（５６）のサイズを大きくし、
前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階（１３４）と、アンダーライトデータに基づいて前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記大きくなった代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階（１４４）と、前記停止基準を適用する段階とを含む、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行い、
前記大きくなった代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって、前記停止基準が満たされるときに入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
ようにプログラムされた請求項２７に記載のコンピュータ。
【請求項２９】
ポートフォリオ資産（１２）のスナップショット評価を行うためのコンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが、
各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し（５２）、
各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択し（５４）、
前記代表的な資産サンプルの各資産を評価し、
前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産の評価値（６２）を計算する、
コンピュータコードを含むコンピュータプログラム。
【請求項３０】
ポートフォリオ資産（１２）を各資産の金融属性（３０）に基づいて所定数のセグメントに区分化（５２）するコンピュータコードを更に含み、各資産の前記金融属性は、未払元本残高（ＵＰＢ）の額（３２）、担保のタイプ（３４）、前記ローンが保証されているかどうか（３６）、前記ローンが無保証であるかどうか（３８）、不動産担保（４０）、非不動産担保（４２）、訴訟状態（４４）、借り手の経営状態（４６）、及び支払い行動（４８）の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３１】
未払元本残高（ＵＰＢ）の額（３２）、担保のタイプ（３４）、前記ローンが保証されているかどうか（３６）、前記ローンが無保証であるかどうか（３８）、不動産担保（４０）、非不動産担保（４２）、訴訟状態（４４）、借り手の経営状態（４６）、及び支払い行動（４８）の少なくとも１つを含む金融属性（３０）を前記ポートフォリオの各資産に割り当て、
各ポートフォリオ資産に割り当てられた前記金融属性に基づいて前記ポートフォリオの各資産を分類する、
ことによってポートフォリオ資産（１２）を区分化するコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３２】
前記ポートフォリオ資産（１２）の未払元本残高（ＵＰＢ）の所定割合（３２）に基づいて各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択する（５４）コンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３３】
前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行うコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３４】
前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産をアンダーライト（１３４）してアンダーライトデータを作成し、
アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を評価し、
前記代表的な資産サンプルの各資産が類似の資産特性を有する資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化し（１４４）、
停止基準（６０）を適用し、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産（１２）と比較し、前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
ことによって反復及び適応評価（１４２）を行うコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３５】
集中データベース（１４０）に前記アンダーライトデータを格納するコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３６】
前記代表的な資産サンプルの各資産に関する金融及びビジネス情報（１３２）を収集し、
前記代表的な資産サンプルの少なくとも１つの資産の担保評価（１３６）を行い、
前記代表的な資産サンプルの少なくとも１つの資産の信用調査所情報（１３８）を利用する、
ことによって前記代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトする（１３４）コンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３７】
Ｒスクエア分析を行うことによって停止基準（６０）を適用するコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３８】
前記アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプル（５６）を評価し、
前記代表的な資産サンプルの評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産（１２）を評価する評価モデル（１７６）を生成し、
前記評価モデルを用いて前記代表的な資産サンプルを再評価し、
前記アンダーライトデータに基づく前記代表的な資産サンプルの評価値と前記評価モデルに基づく前記代表的な資産サンプルの評価値がほぼ等しいかどうか判定する、
ことによって停止基準（６０）を適用するコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３９】
前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプル（５６）の各資産を区分化し（１４４）、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、
前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿し（１７４）、
前記外挿に基づいて前記ポートフォリオの合計評価値を計算する（１７６）ことによって、
入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産（１２）の評価値を計算するコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４０】
前記資産ポートフォリオ（１２）の入札（１７８）に使用するための評価モデル（１７６）を生成するコンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項２９に記載にコンピュータプログラム。
【請求項４１】
ポートフォリオ資産（１２）のスナップショット評価を行うためのコンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが、
各資産の金融属性（３０）に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し（５２）、
各セグメントから代表的な資産サンプル（５６）を選択し（５４）、
前記代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階（１３４）と、アンダーライトデータに基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、前記代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように資産特性に基づいて前記代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階（１４４）と、停止基準（６０）を適用する段階とを含む、前記代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行い、
前記代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、及び前記代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって前記停止基準が満たされるときに、入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
コンピュータコードを含むコンピュータプログラム。
【請求項４２】
前記停止基準（６０）が満たされないときに前記代表的な資産サンプル（５６）のサイズを大きくし、
前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階（１３４）と、アンダーライトデータに基づいて前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する前記大きくなった代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように、資産特性に基づいて前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階（１４４）と、前記停止基準を適用する段階とを含む、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価（１４２）を行い、
前記大きくなった代表的な資産サンプルの前記資産の資産特性を前記ポートフォリオ資産と比較し、前記大きくなった代表的な資産サンプルの各資産の評価値から前記ポートフォリオ資産の評価値を外挿する（１７４）ことによって、前記停止基準が満たされるときに入札（１７８）目的のために前記ポートフォリオ資産を評価する（６２）、
コンピュータコードを更に含むことを特徴とする請求項４１に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、金融商品の評価方法に関し、更に具体的には、このような資産を取得する入札目的のための金融資産ポートフォリオの分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
経済状況、又は計画的又は非計画的な資産分割により、或いは法的救済措置の結果として、ローンなどの大量の資産（例えば何千ものローン又は他の金融商品）が売却される場合がある。場合によっては数十億ドルに相当する資産を含むことがある数千もの商業資産又は他の金融商品の売却が、１ヶ月以内で行わなければならない場合がある。もちろん、資産の売り手はポートフォリオ値の最適化を望んでおり、「トランシュ」資産をグループ化することもある。本明細書で使用される用語「トランシュ」は、外国手形に限定されるものではなく、国又は管轄に関係なく資産及び金融商品のグループ化も含まれる。
【０００３】
入札者は、全てのトランシュ、又は一部のトランシェだけに対して入札することができる。一般に、トランシュ入札を取得するためには、入札者は、そのトランシュに対して最高値を入札する必要がある。特定のトランシュに対して行う入札価格の決定に関して、入札者は、利用可能な制限時間内でトランシュ内の選択された資産を適切に判断して評価するため引受業者の雇入れを含む、デューデリジェンスを行う場合が多い。少なくとも幾つかの既知の場合においては、トランシュ内の資産の残りには、基準として使用されるアンダーライトされた資産を有する推定アンダーライト値が与えられる。
【０００４】
このプロセスの結果として、入札者は、トランシュをかなり過小評価して、競争力のない入札を行う場合があり、或いはアンダーライトされた価値よりも高い入札を行い、計り知れないリスクを負う可能性がある。本目的は、入札者が収益を得ることのできる価格で各トランシュを取得することであるので、トランシュの有意な過小評価によりトランシュを失うことは、機会の損失を意味する。
【０００５】
現在、企業は、資産及び資産ポートフォリオの取得又は販売を迅速なスケジュールで、及び遠距離で、並びにこれらの資産の売買の提示額を一般に承認する総合管理チームと職務責任者によって変化するタイムゾーンで査定している。一般に、資産の購入に関するデューデリジェンスに関連する従業員、パートナー、及び協力者は、比較的短い期間召集されてデューデリジェンスを行う。一般的にデューデリジェンス活動は、資産に関連する情報源に物理的に近傍で行なわれる。少なくとも幾つかの既知の場合においては、協力者は、彼らが自由に扱うことができる完全な分析ツールセットのトレーニング又は知識を持たず、同様の性質の以前の活動からの「成功事例」を持つこともない。
【０００６】
デューデリジェンス活動期間において物理的に遠隔位置で従業員と協力者を統合強化することは、時間がかかりコスト高である。更に、デューデリジェンスチームの人員は、情報源、アンダーライト、分析ツール、レポート、及び完了済み分析についての詳細情報を有する他の一部の少数の人員に依存している。情報を有する一部の個人は、デューデリジェンスのスケジュール内のボトルネックとなり、デューデリジェンスのコストをつり上げ、更により多くの付加価値が付いたデューデリジェンスに投資できたはずの時間が加わることになる。
【特許文献１】米国特許第６３６０２１０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
要約すると、金融資産ポートフォリオに対して実質的な分析を一般的に妨げる幾つかの要因がある。これらの要因の一部は、不完全な情報、入札日までの限られた時間、各資産の別の可能な処理又は解決、情報収集に関連する出費、アンダーライト及び法律に関する問題、期待される資産解決の変化、資産の収集に関する未定の将来の出費、ポートフォリオの大量の資産、及び金融分析のモデル開発を含む。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの態様では、スナップショットアプローチシステムを使用してポートフォリオ資産を評価する方法が提供される。この方法は、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化する段階と、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択する段階と、代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札目的のためのポートフォリオ資産の評価値を計算する段階とを含む。
【０００９】
別の態様では、スナップショットアプローチシステムを使用してポートフォリオ資産を評価するための方法が提供される。この方法は、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化する段階と、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択する段階と、代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価を行う段階と、代表的な資産サンプルの資産の資産特性をポートフォリオ資産と比較して代表的な資産サンプルの各資産の評価値からポートフォリオ資産の評価値を外挿することによって、停止基準が満たされるときに入札目的のためにポートフォリオ資産を評価する段階とを含む。反復及び適応評価は、代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階と、アンダーライトデータに基づいて代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように、資産特性に基づいて代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階と、更に停止基準を適用する段階とを含む。
【００１０】
別の態様では、ポートフォリオ資産のスナップショット評価のためのポートフォリオ評価システムが提供される。このシステムは、ポートフォリオ資産に関する情報を格納するための集中データベースと、データベースに接続され、評価プロセス分析を行うよう構成されたサーバシステムと、ネットワークを介してサーバシステムに接続された少なくとも１つのクライアントシステムとを含む。サーバは、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し、代表的な資産サンプルの各資産を評価し、更に代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札目的のためにポートフォリオ資産の評価値を計算するよう更に構成される。
【００１１】
別の態様では、ポートフォリオ資産のスナップショット評価のためのポートフォリオ評価システムが提供される。このシステムは、ポートフォリオ資産に関する情報を格納するための集中データベースと、データベースに結合され、評価プロセス分析を行うよう構成されたサーバシステムと、ネットワークを介してサーバシステムに接続された少なくとも１つのクライアントシステムとを含む。サーバは、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し、代表的な資産サンプルの各資産が、個々に評価される反復及び適応評価を行い、更に代表的な資産サンプルの資産の資産特性をポートフォリオ資産と比較し、及び代表的な資産サンプルの各資産の評価値からポートフォリオ資産の評価値を外挿することによって停止基準が満たされるときに入札目的のためにポートフォリオ資産を評価するよう更に構成される。反復及び適応評価は、代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階と、アンダーライトデータに基づいて代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように資産特性に基づいて代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階と、更に停止基準を適用する段階とを含む。
【００１２】
別の態様では、ポートフォリオ資産のスナップショット評価のためのコンピュータが提供される。コンピュータはポートフォリオ資産のデータベースを含み、評価プロセス分析を可能にするよう構成される。コンピュータは、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し、代表的な資産サンプルの各資産を評価し、更に代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札目的のためにポートフォリオ資産の評価値を計算するようプログラムされる。
【００１３】
別の態様では、ポートフォリオ資産のスナップショット評価のためのコンピュータが提供される。このコンピュータはポートフォリオ資産のデータベースを含み、且つ評価プロセス分析を可能にするよう構成される。このコンピュータは、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し、代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価を行い、更に代表的な資産サンプルの資産の資産特性をポートフォリオ資産と比較し代表的な資産サンプルの各資産の評価値からポートフォリオ資産の評価値を外挿することによって停止基準が満たされるときに、入札目的のためにポートフォリオ資産を評価するようプログラムされる。反復及び適応評価は、代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階と、アンダーライトデータに基づいて代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、代表的な資産サンプルの各資産が、類似の資産特性を有する代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように資産特性に基づいて代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階と、更に停止基準を適用する段階とを含む。
【００１４】
別の態様では、ポートフォリオ資産のスナップショット評価を行うためのコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し、代表的な資産サンプルの各資産を評価し、更に代表的な資産サンプルの各資産の評価値に基づいて入札目的のためにポートフォリオ資産の評価値を計算するコンピュータコードを含む。
【００１５】
別の態様では、ポートフォリオ資産のスナップショット評価を行うためのコンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、各資産の金融属性に基づいてポートフォリオ資産を所定数のセグメントに区分化し、各セグメントから代表的な資産サンプルを選択し、代表的な資産サンプルの各資産が個々に評価される反復及び適応評価を行い、代表的な資産サンプルの資産の資産特性をポートフォリオ資産と比較し代表的な資産サンプルの各資産の評価値からポートフォリオ資産の評価値を外挿することによって停止基準が満たされるときに、入札目的のためにポートフォリオ資産を評価するコンピュータコードを含む。反復及び適応評価は、代表的な資産サンプルの各資産をアンダーライトしてアンダーライトデータを作成する段階と、アンダーライトデータに基づいて代表的な資産サンプルの各資産を評価する段階と、代表的な資産サンプルの各資産が類似の資産特性を有する代表的な資産サンプルに含まれる資産に分類されるように資産特性に基づいて代表的な資産サンプルの各資産を区分化する段階と、更に停止基準を適用する段階とを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、アンダーライトサイクルを介して、例えばオークションで資産ポートフォリオ１２を購入するための入札を行うまでの資産１２の大きなポートフォリオを評価する公知のプロセスを説明する図１０である。図１は、反復でもなく自動化もされていない典型的なアンダーライト及び外挿プロセス１０のハイレベルの概略図である。図１０では、引受業者は、ポートフォリオ１２から幾つかの個々の資産をアンダーライト１４し、アンダーライトされた第１の部分１６及び未着手の残りの部分１８を生成する。資産のいずれかをアンダーライトする前は、第１の部分１６はポートフォリオ１２のうちのゼロパーセントであり、残りの部分１８がポートフォリオ１２の１００パーセントである。アンダーライトプロセスが進行すると、第１の部分１６が増加し、残りの部分１８が減少する。目的は、資産ポートフォリオの購入のための入札を行う前に、できるだけ多くの資産をアンダーライトすることである。引受業者のチームは、入札が行なわれる直前まで個々にアンダーライト１４を続ける。概略外挿２０が、残りの部分１８を評価するために行なわれる。外挿された値２０はアンダーライトされていない推定値２４になる。概略外挿により残りの部分１８に対しての評価値２４が生成される。評価値２２は、単純に第１の部分１６の個々の資産値の合計である。しかしながら、評価値２４は、外挿によって生成されたグループ評価値であり、従って割引されている可能性がある。次に、評価値２２及び２４が合計されて、ポートフォリオ資産値２６を生成する。評価プロセスは、ポートフォリオの各トランシュに対して行なわれる。
【００１７】
図２は、資産ポートフォリオを評価するためのスナップショットアプローチで用いられる資産の区分化及びサンプリング２９用システム２８の１つの実施形態を示す図である。本明細書で使用される用語「スナップショットアプローチ」とは、代表的な資産サンプル（すなわちスナップショット）を評価して、これを用いて資産ポートフォリオ内の資産の評価値を計算することができるようにする、こうした代表的なサンプルを資産ポートフォリオから選択する段階を含む本発明の特徴を意味する。
【００１８】
資産ポートフォリオ１２（図１に示す）の区分化及びサンプリング２９におけるシステム２８によって取られるプロセスステップの図が図２に含まれる。システム２８は、幾つかの基本的な金融属性３０を資産ポートフォリオ１２内の各資産に割り当てる段階的アプローチである。金融属性３０は、限定ではないが、未払元本残高（ＵＰＢ）の額３２、担保のタイプ３４、ローンが保証されているかどうか３６、ローンが無保証であるかどうか３８、不動産担保４０、非不動産担保４２、訴訟状態４４、借り手の経営状態４６、及び支払い行動４８を含む。資産ポートフォリオ１２内の各資産に金融属性３０が割り当てられると、各資産のこの情報を示すテーブル５０（表１）が作成される。テーブル５０の例示的な実施形態を以下に示す。
【００１９】
【表１】
2005535977.tif 000003
【００２０】
資産ポートフォリオ１２内の各資産に金融属性３０が割り当てられテーブル５０が作成された後、資産ポートフォリオ１２は、区分化プロセス５２を受け、ここで資産ポートフォリオ１２内の各資産は、割り当てられた金融属性３０に基づいてグループ又は「セグメント」に配置される。言い換えると、同様に割り当てられた金融属性３０を有する資産ポートフォリオ１２内の資産は、セグメントの選択された数にグループ化される。従って、各セグメントは、同様の金融属性３０を有する資産ポートフォリオ１２からの資産を包含する。
【００２１】
区分化５２に続いて、資産ポートフォリオ１２内の資産のサンプリング５４が行なわれる。サンプリング５４は、資産ポートフォリオ１２内の各セグメントからの代表的な資産サンプルを含む。例示的な実施形態では、サンプリング５４は、各セグメントから取られた資産ポートフォリオ１２内の資産の階層化されたランダムなサンプリングである。サンプリング５４は、資産ポートフォリオ１２内の選択された割合の資産を含む。例えば、サンプリング５４は、資産ポートフォリオ１２内に含まれる資産のＵＰＢで２５％を含むことができる。サンプリング５４が完了すると、該サンプリング５４によって選択された資産は、「サンプリングされた」資産ポートフォリオ５６に配置され、これは資産ポートフォリオ１２の代表的なサブセットである。次に、サンプリングされた資産ポートフォリオ５６は、以下に更に詳細に説明されるアンダーライトプロセス５８を経る。
【００２２】
以下に更に詳細に説明される、本システムによってもたらされる技術的な効果は、金融資産を取得するための入札を目的としたこうした資産ポートフォリオを分析するビジネスに携わる企業が、該資産を取得する入札をより迅速でより的確に発生させることができることである。企業は、最初にポートフォリオ内の代表的な資産サンプルを分析してアンダーライトし、次いで、統計的な分析を適用してポートフォリオ内の他の資産の評価値を予測することによって、この技術的な効果を達成する。このプロセスは、許容できる停止基準６０が満たされるまで繰り返される。停止基準６０が満たされると、資産ポートフォリオ１２を評価することができる６２。
【００２３】
例示的な実施形態では、停止基準６０は、「Ｒスクエア」計算と呼ばれる回帰分析で用いられる公知の統計値を含む。「Ｒスクエア」は、どのくらいの分散量が回帰モデルによって説明されるかを評価する回帰分析で用いられる統計値である。これは、近似値と実データとの一致度を表す尺度である。更に具体的には、これは、独立変数によって説明できる従属変数の総変動（分散量）の比率である。また、Ｒスクエアは、モデルの適合度の尺度として用いられる。Ｒスクエアは０％から１００％の範囲である。Ｒスクエアが大きいほど、その近似もより良好である。全ての測定値が回帰線上にある場合、Ｒスクエアは１００％に等しい。Ｒスクエアが２５％であることは、従属変数の分散量の２５％が複数の回帰分析で発見された独立変数によって占められることを意味する。これは、従属変数の分散量の７５％が他の原因によるものであることを意味する。従属変数の変動は、回帰モデルによって説明される変動と説明されない変動である２つの成分の二乗和に分割される。Ｒスクエアを計算するために、回帰二乗和が二乗総和で除算される。
【００２４】
例示的な実施形態では、資産ポートフォリオ１２の代表的なサブセットであるサンプリングされた資産ポートフォリオ５６が、アンダーライトプロセスに基づいて評価される。サンプリングされた資産ポートフォリオ５６に含まれる各資産に関して収集されたアンダーライトデータから、評価モデルが作成される。次に、評価モデルを用いて入札目的のためポートフォリオ１２の評価値を計算する。停止基準６０が満たされたかどうかを判定するために、ユーザーは、評価モデルを用いてサンプル資産ポートフォリオ５６を再評価し、次に、アンダーライトデータに基づいたサンプル資産ポートフォリオ５６の評価値を評価モデルに基づくサンプル資産ポートフォリオ５６の評価値と比較して、これらの評価値がほぼ等しいかどうかを判定することができる。これらの評価値がほぼ等しい場合には、停止基準６０が満たされ、反復及び適応評価プロセスが完了し、ポートフォリオ１２を入札目的のため評価することができる。
【００２５】
図３は、資産ポートフォリオ１２（図１に示す）を評価するスナップショットアプローチを用いるシステム１２８の１つの実施形態を示す図である。サンプリングされた資産ポートフォリオ５６（図２に示す）を評価する際にシステム１２８によって取られるプロセスステップの図が図３に含まれる。システム１２８によってもたらされる技術的な効果は、最初に、図２に示されるような資産ポートフォリオ内の資産の区分化及びサンプリング１３０によって達成される。区分化及びサンプリング１３０は、幾つかの基本的な金融属性３０（図２に示す）を資産ポートフォリオ内の各資産に割り当てる段階的アプローチである。資産ポートフォリオ内の各資産に金融属性３０が割り当てられると、この情報を示す表が各資産に対して作成される。次に、資産ポートフォリオは区分化プロセス５２（図２に示す）を受け、ここで資産ポートフォリオ内の各資産は、割り当てられた金融属性３０に基づいてグループ又は「セグメント」に配置される。区分化５２に続いて、資産ポートフォリオ内の資産のサンプリング５４（図２に示す）が行なわれる。サンプリング５４は、資産ポートフォリオ内の各セグメントからの代表的な資産サンプルを含む。サンプリング５４は、資産ポートフォリオ内の選択された割合の資産を含む。サンプリング５４が完了すると、該サンプリング５４によって選択された資産は、「サンプリングされた」資産ポートフォリオ５６に配置され、これは全体的な資産ポートフォリオの代表的なサブセットである。
【００２６】
システム１２８は、サンプリングされたポートフォリオ５６の全ての資産を個々に評価する（扱う）。区分化及びサンプリング１３０の後で、システム１２８は、サンプリングされたポートフォリオ５６内の各資産がアンダーライトプロセス１３４を受けることができるように、サンプリングされたポートフォリオ５６内の各資産に関する金融情報及び他の情報を収集する段階１３２を含む。アンダーライトプロセス１３４の前に、引受業者はまた、サンプリングされたポートフォリオ５６内の少なくとも１つの資産に関する担保評価１３６を行うことができる。担保評価１３６によって、引受業者はサンプリングされたポートフォリオ５６内の資産をより的確に評価することができる。更に引受業者はまた、サンプリングされたポートフォリオ５６内の少なくとも１つの資産に関し、例えば、借り手に関する信用調査所情報が用いられる場合が多い（例えば、Ｖｅｒｉｔａｓ；Ｄ＆Ｂ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、及びＣｒｅｄｉｔ  Ｂｕｒｅａｕ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）外部データ１３８を取得し利用することができる。
【００２７】
アンダーライトプロセス１３４の間、サンプリングされたポートフォリオ５６内の各資産は反復及び適応評価を受け、ここでサンプリングされたポートフォリオ５６の資産が個々に評価され、表に個々にリスト化され、次いで、表から選択され、入札目的のため任意の望ましい又は必要なグループ、すなわちトランシュにグループ化される（以下に説明される）。図表１０（図１に示す）などでは、引受業者は、ポートフォリオ１２（図１に示す）の個々の資産のフルアンダーライト１４（図１に示す）を開始し、資産のフルアンダーライトされた第１の部分１６（図１に示す）を生成し、システム１２８では、引受業者は、サンプリングされたポートフォリオ５６の個々の資産のフルアンダーライト１３４を開始し、フルアンダーライトされたサンプルポートフォリオ５６をもたらす。各資産の評価値を含むアンダーライトプロセス１３４によって生成された情報は、「アンダーライトデータ」と呼ばれる。
【００２８】
サンプリングされたポートフォリオ５６内の各資産がアンダーライトプロセス１３４によって評価された後、アンダーライトデータは、マスターデータベース１４０内に記格納される。１つの実施形態では、データベース１４０は、データベースサーバ（図３には示されず）及びサーバシステム（図３には示されず）と通信している。サンプリングされたポートフォリオ５６の各資産に関する個々の資産データは、データベース１４０内に入力されて、そこから選択されたデータが反復及び適応プロセス１４２における所与の基準に基づいて検索される。反復及び適応プロセス１４２は、同様のアンダーライト評価値及び資産特性に基づいて、サンプリングされたポートフォリオ５６内の資産をグループ化する段階１４４を含む。グループ化１４４が完了すると、反復及び適応プロセス１４２は、評価モデル１７６（以下に説明される）が入札１７８に使用するために作成できるように、「同様の」資産、すなわち類似の特性を有する資産の評価値を外挿する１７４。外挿された評価値は、名目リカバリー割合及びリカバリー戦略タイミングを含むことができる。
【００２９】
１つの実施形態では、データベース１４０は、スタンドアロン型コンピュータとして構成されるコンピュータ（図３に示されず）に接続される。別の実施形態では、コンピュータは、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などのネットワーク（図４に示され説明される）を介して少なくとも１つのクライアントシステムに接続されたサーバとして構成される。
【００３０】
１つの実施形態では、資産のグループ化が行なわれると、更にアンダーライトを見直すために取得され提示されるサンプルの数が、以下の式：
【００３１】
【数１】
2005535977.tif 000004
【００３２】
【数２】
2005535977.tif 000005
【００３３】
ｈは、
【００３４】
【数３】
2005535977.tif 000006
【００３５】
を推定するための許容誤差。
【００３６】
【数４】
2005535977.tif 000007
【００３７】
ｋをチェビシェフの公式の定数とし、確率が（１−  １／ｋ２）以上であるときに、
【００３８】
【数５】
2005535977.tif 000008
【００３９】
に従って、各セグメントの合計リカバリー値に関して計算書が作成される信頼性レベル（ｋ）を設定し、及び各セグメントの合計リカバリー値の推定で要望される精度（ｈ）を設定し、更にリカバリーのレベル及び範囲の先験的推定値（Ｒ）を合計未払い元本残高（ＵＰＢ）の割合として提供することによって計算される。
【００４０】
式Ａをｎについて解くことによって、所与のクラスタにおける必要なサンプルサイズが得られる。更に、式Ｂを解くことによって、ユーザーは、確率を用いて計算されたサンプルサイズｎを示すことができ、合計セグメントリカバリーの推定値が式Ｂを使用して決定されると仮定すると、関連するアンダーライトされた評価値により、誤差ｈ以内で合計クラスタリカバリー値が推定されることになる。
【００４１】
実際には、利用可能なデータがない状態で合計リカバリー値の変動を推定することは困難である。表計算ツールは、モンテカルロシミュレーションでデータを生成し、好適なサンプルサイズが得られるまで、その結果を分析することでユーザーを導くことによって上述の処理を実施する。
【００４２】
テーブルＡは、ＵＰＢの２０％から３０％の推定（期待）リカバリー値、及び１ＭＭから２ＭＭのＵＰＢ範囲を有する、２０件のローンのグループの検討からの例示的出力を提供するものである。７５％の信頼度で、実際の１０％以内で２０件のローンの合計リカバリー値を推定するには、８つのサンプルが必要である。
テーブルＡ：サンプルサイズ表計算ウィザード
【００４３】
【表２】
2005535977.tif 000009
【００４４】
適切に分散調整された予測を各資産に対して行い、ポートフォリオの全ての資産を含むように評価表が構成される。リカバリー値は、１つの実施形態ではトランシュである売上単位の連続確率を用いて評価される。システム２８の使用においては、内部収益率（ＩＲＲ）と分散が算定される。所与のＩＲＲに対して分散が小さいトランシュが好ましい。０より大きな値となる各トランシュの純現在価値（ＮＰＶ）の確率が、プロジェクトの割引率を使用して算定される。割引率は、資本の機会費用、ＦＸスワップコスト、及び予測キャッシュフローリカバリーの分散に固有の一般的不確実性のリスクから決定される。
【００４５】
本明細書で使用される「アンダーライト」とは、人（引受業者）が設定された原則に従って資産を見直し、資産について購入後に起こる期待キャッシュフローを決定するプロセスを意味する。アンダーライトの間、引受業者は、既存の、すなわち設定された評価基準を使用する。「基準」とは、資産値に関する各ルール、及びこうしたカテゴリーに基づく格付けを意味する。例えば、基準として、引受業者は借り手の３年分のキャッシュフロー履歴を資産評価に関する情報のカテゴリーとして定めて、種々のレベルのキャッシュフローに一定の格付けを与えることができる。
【００４６】
図４は、本発明の１つの実施形態による例示的なシステム４００を示す。システム４００は、サーバ４０２として構成された少なくとも１つのコンピュータと、ネットワークを形成するようサーバ４０２に接続された複数の他のコンピュータ４０４とを含む。１つの実施形態では、コンピュータ４０４は、ウェブブラウザを含むクライアントシステムであり、サーバ４０２は、インターネットを介してコンピュータ４０４にアクセス可能である。更に、サーバ４０２はコンピュータである。コンピュータ４０４は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などのネットワーク、ダイヤルイン接続、ケーブルモデム、及び専用の高速ＩＳＤＮ回線を含む多くのインターフェースを介してインターネットに相互接続される。コンピュータ４０４は、ウェブベース電話、或いは無線ウェブ及び衛星を含む他のウェブベース接続可能機器を含むインターネットに相互接続可能な任意のデバイスとすることができる。サーバ４０２は、資産ポートフォリオのセットを記述するデータを収容する集中データベース１４０（同様に図３にも示す）に接続されたデータベースサーバ４０６を含む。１つの実施形態では、集中データベース１４０は、データベースサーバ４０６上に格納され、ユーザーがコンピュータ４０４の１つにおいて該コンピュータを介してサーバサブシステム４０２上にログオンすることによりアクセスされる。他の実施形態では、集中データベース１４０は、サーバ４０２から遠隔接続で格納される。サーバ４０２は更に、上記に説明された資産評価法に関する情報を受け取り且つ保存するよう構成される。
【００４７】
システム４００は、ネットワーク接続されたシステムとして説明されたが、本明細書で説明された資産ポートフォリオの調査及び操作の方法並びにアルゴリズムは、他のコンピュータにネットワーク接続されていないスタンドアロン型コンピュータシステムで実施可能であることが企図される。
【００４８】
本発明を種々の特定の実施形態の点から説明してきたが、当業者であれば、本発明が請求項の精神及び範囲内で修正を行い得ることを理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】資産ポートフォリオを評価するための既知のプロセスを示すフロー図。
【図２】本発明の１つの実施形態による資産ポートフォリオの区分化及びサンプリングを示すフロー図。
【図３】本発明の１つの実施形態による資産のサンプリングされたポートフォリオを評価する段階を示すフロー図。
【図４】コンピュータネットワークの概略図。
【符号の説明】
【００５０】
２８  システム
２９  資産区分化及びサンプリング
３０  金融属性
３２  未払元本残高の額
３４  担保のタイプ
３６  ローンが保証されているかどうか
３８  ローンが無保証であるかどうか
４０  不動産担保
４２  非不動産担保
４４  訴訟状態
４６  借り手の経営状態
４８  支払い行動
５０  各資産の情報を示す表
５２  区分化プロセス
５４  サンプリング
５６  サンプリングされた資産ポートフォリオ
５８  アンダーライトプロセス
６０  停止基準
６２  資産ポートフォリオの評価
【図１】
2005535977.tif 000010
【図２】
2005535977.tif 000011
【図３】
2005535977.tif 000012
【図４】
2005535977.tif 000013
【国際調査報告】
2005535977.tif 000014