(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の各預金の残高の時系列データと、各預金相互の資金移動と外部との入出金の資金移動フローの過去データとを格納したデータベースと、
各預金の資金移動フローのモデル推計値、各預金の残高データのモデル推計値、及び総残高データのモデル推計値のそれぞれの実際の値との差分の合計が最小となる回帰分析の係数を、資金移動フローの過去データを参照できる期間のデータと参照できない期間のデータとに基づいて特定する係数特定手段と、
特定した係数を用いた回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計する推計手段と、を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
前記係数特定手段は、前記差分に対して各々乗じられる各パラメータを使い、前記各パラメータを各々乗じた前記差分の合計が最小となる回帰分析の係数を特定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記係数特定手段は、前記各パラメータを順次変化させながら、前記資金移動フローと残高データと総残高データのモデルの妥当性指標を更に算出する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータが、
データベースに格納されている過去の各預金の残高の時系列データおよび各預金相互の資金移動と外部との入出金の資金移動フローの過去データを参照して、各預金の資金移動フローのモデル推計値、各預金の残高データのモデル推計値、及び総残高データのモデル推計値のそれぞれの実際の値との差分の合計が最小となる回帰分析の係数を、資金移動フローの過去データを参照できる期間のデータと参照できない期間のデータとに基づいて特定し、
特定した係数を用いた回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計する、
情報処理方法。
【請求項５】
コンピュータに、
データベースに格納されている過去の各預金の残高の時系列データおよび各預金相互の資金移動と外部との入出金の資金移動フローの過去データを参照して、各預金の資金移動フローのモデル推計値、各預金の残高データのモデル推計値、及び総残高データのモデル推計値のそれぞれの実際の値との差分の合計が最小となる回帰分析の係数を、資金移動フローの過去データを参照できる期間のデータと参照できない期間のデータとに基づいて特定するステップと、
特定した係数を用いた回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計するステップと、を実行させる、
情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
銀行の預金やＡＴＭに用意されている現金の量を予測する手法としては、各種のものが提案されている（例えば、特許文献１−２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５６６６７３１号公報
【特許文献２】特開２０１２−１４１７６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
総預金残高を推計する際、定期預金や普通預金といった各種預金の残高推計モデルがそれぞれ最適設計されていても、それらの総和が最適な総預金残高モデルとは限らない。また、各預金相互の資金移動と外部との入出力からなるネットワーク上における資金移動フローデータと、単なる残高データとでは、過去に遡って参照できる期間が相異なる場合が多い。また、残高を回帰分析で推計する際の各残高推計モデルの精度を左右する説明変数の選択が妥当でない場合がある。このような幾つかの理由により、銀行の将来の総預金残高の推移を精度よく予測することは難しい。
【０００５】
そこで、本発明は、各種預金の総預金残高を精度よく推計可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明では、各預金の資金移動フローのモデル推計値、各預金の残高データのモデル推計値、及び総残高データのモデル推計値のそれぞれの実際の値との差分の合計が最小となる回帰分析の係数を、資金移動フローの過去データが遡れる期間のデータと遡れない期間のデータとに基づいて特定し、特定した係数を用いた回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計することにした。
【０００７】
詳細には、本発明は、情報処理装置であって、過去の各預金の残高の時系列データと、各預金相互の資金移動と外部との入出金の資金移動フローの過去データとを格納したデータベースと、各預金の資金移動フローのモデル推計値、各預金の残高データのモデル推計値、及び総残高データのモデル推計値のそれぞれの実際の値との差分の合計が最小となる回帰分析の係数を、資金移動フローの過去データを参照できる期間のデータと参照できない期間のデータとに基づいて特定する係数特定手段と、特定した係数を用いた回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計する推計手段と、を備える。
【０００８】
このような情報処理装置であれば、各資金移動フローと各預金の残高と総残高とがバランスよくモデル化される。そして、資金移動フローのデータ参照できる期間と参照できない期間とを含めた過去の時系列データを有効に利用した推計モデルが構築される。よって、算出される総預金残高のモデル推計値の精度を高めることが可能である。
【０００９】
なお、係数特定手段は、差分に対して各々乗じられる各パラメータを使い、各パラメータを各々乗じた差分の合計が最小となる回帰分析の係数を特定するものであってもよい。上記の情報処理装置がこのような係数特定手段を備えれば、ユーザは、各パラメータと総
預金残高のモデル推計値との関連性を容易に把握することができる。
【００１０】
また、係数特定手段は、各パラメータを順次変化させながら、資金移動フローと残高データと総残高データのモデルの妥当性指標を更に算出するものであってもよい。妥当性指標を算出しながら各パラメータを順次変化させれば、妥当性指標を見ながら最適な推計モデルを生成可能である。
【００１１】
また、本発明は、上記情報処理装置を方法またはプログラムの側面から捉えたものであってもよい。
【発明の効果】
【００１２】
上記情報処理システム、方法及びプログラムであれば、各種預金の総預金残高を精度よく推計可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理装置の構成を示した図である。
【図２】図２は、データベースに格納されているデータの一例を表したイメージ図である。
【図３】図３は、情報処理装置において実現される処理内容を表したフロー図である。
【図４】図４は、推計部によって算出される将来の総預金残高のモデル推計値のイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態は、単なる例示であり、本発明の技術的範囲を以下の態様に限定するものではない。
【００１５】
図１は、情報処理装置の構成を示した図である。情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、
通信インタフェース等を備えており、コンピュータプログラムを実行することにより各種の機能部を実現する。情報処理装置１は、例えば、銀行の総預金残高を推計する残高推計プログラムを実行することにより、データベース２のデータを用いて各種の演算処理を行う係数特定部３および推計部４を実現する。
【００１６】
データベース２には、各資金移動フローの時系列データＤ１、各預金残高の時系列データＤ２、総預金残高の時系列データＤ３、説明変数の時系列データＤ４が格納されている。図２は、データベース２に格納されているデータの一例を表したイメージ図である。各資金移動フローの時系列データＤ１とは、各預金間や外部との間における資金移動フローの過去の時系列データである。また、各預金残高の時系列データＤ２とは、各預金の残高の過去の時系列データである。また、総預金残高の時系列データＤ３とは、各預金を合計した総預金残高の過去の時系列データである。また、説明変数の時系列データＤ４とは、資金移動フローに対して関わりのある事項に関する過去の時系列データであり、例えば、預金金利や市場金利といった資金移動フローに影響を与える各種のデータである。
【００１７】
なお、図２では、各資金移動フローの時系列データＤ１と各預金残高の時系列データＤ２が３つずつ示されているが、本実施形態の情報処理装置１は、銀行が取り扱う預金の数に応じた適宜の量のデータを処理可能である。また、データベース２は、情報処理装置１とは別体に設けられた記憶装置類に格納されていてもよいし、情報処理装置１内の記憶装置類に格納されていてもよい。
【００１８】
係数特定部３は、銀行の総預金残高の推計に用いる回帰分析の係数を特定する処理を主に担う機能部である。また、推計部４は、回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計する処理を主に担う機能部である。
【００１９】
以下、情報処理装置１において実現される処理内容について説明する。図３は、情報処理装置１において実現される処理内容を表したフロー図である。情報処理装置１が上記の残高推計プログラムを実行すると、係数特定部３が、各資金移動フローのモデル推計値、各預金の残高データのモデル推計値、及び総残高データのモデル推計値のそれぞれの実際の値との差分の合計が最小となる回帰分析の係数（以下、「回帰係数」という）を、資金移動フローの過去データが遡れる期間のデータと遡れない期間のデータとに基づいて特定する（Ｓ１０１）。そして、推計部４が、係数特定部３が特定した係数を用いた回帰式に基づいて将来の総預金残高を推計する（Ｓ１０２）。
【００２０】
すなわち、上記のステップＳ１０１では、係数特定部３が、各資金移動フローのモデル推計値と時系列データＤ１との差分、各預金残高のモデル推計値と時系列データＤ２との差分、総預金残高のモデル推計値と時系列データＤ３との差分の合計を表す関数（以下、「目的関数」という）を基に、当該目的関数を最小とする回帰係数を計算する。なお、資金移動フローの時系列データＤ１の収録期間が他の時系列データＤ２、Ｄ３，Ｄ４より短いため、当該目的関数では、これらの差分が、資金移動フローの時系列データＤ１が収録されている期間とそれ以外の期間とに分けて用意されている。回帰係数は、各資金移動フローのモデル推計値を説明変数の時系列データＤ４から算出する際に用いられる、時系列データＤ４に対して乗算される係数と、時系列データＤ４に対して加算される値である。各預金残高のモデル推計値は、資金移動フローのモデル推計値に基づいて算出される。総預金残高のモデル推計値は、各預金残高のモデル推計値に基づいて算出される。
【００２１】
また、上記のステップＳ１０２では、推計部４が、ステップＳ１０１で算出された回帰係数を使い、将来の総預金残高のモデル推計値を算出する。将来の総預金残高のモデル推計値は、適当に設定された将来の預金金利や市場金利等の説明変数の仮想時系列データに対して上記回帰係数を乗算して得られる資金移動フローのモデル推計値を使って各預金残高のモデル推計値を算出した後、算出した各預金残高のモデル推計値を合算することにより得られる。
【００２２】
図４は、推計部４によって算出される将来の総預金残高のモデル推計値のイメージ図である。上記一連の処理が実行されると、情報処理装置１は、適当に設定された将来の預金金利や市場金利等の説明変数を基に、将来の総預金残高のモデル推計値を算出する。情報処理装置１は、算出した将来の総預金残高のモデル推計値をディスプレイ等の表示装置類へ出力する。また、情報処理装置１は、算出した将来の各預金残高のモデル推計値、各資金移動フローのモデル推計値をディスプレイ等の表示装置類へ出力してもよい。
【００２３】
一般に、総預金残高は、預金金利や市場金利等により変動する。そこで、例えば、これらを説明変数とした回帰分析により、過去の総残高のデータに当てはめるモデルを作ることが考えられる。しかし、単に預金金利や市場金利等を説明変数とした回帰分析で精度の良いモデルを構築することは難しい。そこで、総預金をより小規模の複数部分に分解し、各部分の残高推計モデルを構築して、それらを総和することにより、より精度の高いモデルを構築することが考えられる。しかしながら、各預金残高の推計値を総和して総預金残高とする時、各預金残高の推計モデルが最適設計（差分最小化）されていたとしても、それらの総和としての総預金残高の推計モデルが最適なもの（差分最小）とは限らない。つまり、部分最適を積み上げても、必ずしも全体最適とはならない。その原因としては、例えば、部分最適を施した結果、偶然または共通の差分要因等によって、部分の差分間に正の相関を有する結果となり、総和すると差分が拡大する、といったことが考えられる。
【００２４】
この点、本実施形態の情報処理装置１によって実行される処理であれば、各資金移動フローの推計値や各預金残高の推計値を最適化する度合いと、全体（各預金残高への集積、総預金残高への総和）における最適性の劣化を抑制する度合いとがバランスした総預金残高の推計モデルが構築されるので、算出される総預金残高のモデル推計値の精度が比較的高い。
【００２５】
また、金融機関が保有するデータでは、例えば、図２で例示したように、資金移動フローデータの収録期間と、単なる各預金残高データや総預金残高のデータ収録期間とが相違する場合がある。この場合に、データ収録期間が短期のデータに合わせて推計モデルが構築されると、長期に取得されているデータが有効に利用されないため、例えば、長期間のデータを使ったバックテストにおいて差分が許容範囲を超える可能性がある。
【００２６】
この点、本実施形態の情報処理装置１によって実行される処理であれば、例えば、資金移動フローに関して、データが参照できる期間と参照できない期間とを問わずに、過去の時系列データの全てを有効に利用した推計モデルが構築されるので、例えば、長期間のデータを使ったバックテストにおいても差分が許容範囲を超える可能性を低減できる。
【００２７】
＜変形例１＞
ところで、上記の目的関数の各項を構成する上記差分に対しては、適当に設定されるパラメータが各々に乗じられてもよい。例えば、係数特定部３は、上記のステップＳ１０１において、適当に設定されるパラメータを上記の各差分に対して乗じたものの合計を上記目的関数とし、この目的関数を最小とする回帰係数を算出するようにしてもよい。ここで、各差分に対して乗じられるパラメータとは、回帰分析における最適化の度合いを制御するパラメータであり、以下のような設定が考えられる。
【００２８】
（設定例その１）例えば、何らかの理由により、資金移動フローの時系列データＤ１のみを回帰分析の対象としたい場合、各資金移動フローのモデル推計値と時系列データＤ１との差分に対して「１」を乗じ、それ以外の差分に対して「０」を乗じたものを上記の目的関数とし、当該目的関数を最小とする回帰係数を計算する。このような目的関数から計算した回帰係数が使われると、資金移動フローの時系列データＤ１以外のデータの影響を除いた総預金残高のモデル推計値が算出されることになる。
【００２９】
（設定例その２）また、例えば、何らかの理由により、資金移動フローの時系列データＤ１と各預金残高の時系列データＤ２のみを回帰分析の対象としたい場合、各資金移動フローのモデル推計値と時系列データＤ１との差分に対して「０．５」を乗じ、各預金残高のモデル推計値と時系列データＤ２との差分に対して「０．５」を乗じ、それ以外の差分に対して「０」を乗じたものを上記の目的関数とし、当該目的関数を最小とする回帰係数を計算する。このような目的関数から計算した回帰係数が使われると、資金移動フローと各預金残高の時系列データＤ１，Ｄ２以外のデータの影響を除いた総預金残高のモデル推計値が算出されることになる。
【００３０】
（設定例その３）また、例えば、何らかの理由により、上記設定例その２における資金移動フローの時系列データＤ１の影響度合いを高め、各預金残高の時系列データＤ２の影響度合いを低めたい場合、各資金移動フローのモデル推計値と時系列データＤ１との差分に対して「１．０」を乗じ、各預金残高のモデル推計値と時系列データＤ２との差分に対して「０．５」を乗じたものを上記の目的関数とし、当該目的関数を最小とする回帰係数を計算する。このような目的関数から計算した回帰係数が使われると、上記設定例その２の場合よりも資金移動フローの時系列データＤ１の影響を高めた総預金残高のモデル推計値が算出されることになる。
【００３１】
本変形例１において上記各差分に設定されるパラメータは、例えば、以下のように自動的に変化すれば、ユーザは所望する残高推計モデルを容易に享受することができる。係数特定部３は、例えば、上記各差分に乗じられる各パラメータを適当に設定された各パラメータの変動幅の範囲内で、小刻みに変化させる。各パラメータの変動幅の範囲は、例えば、ユーザが設定するものであってもよいし、プログラムに予め設定されたものであってもよい。また、各パラメータの変化量は、例えば、各パラメータの変動幅を適当な変化回数で割った値であってもよいし、適当に設定された変化量の値であってもよい。
【００３２】
係数特定部３が上記各差分に設定されるパラメータを小刻みに変化させながら回帰係数をその都度算出し、推計部４が各パラメータに応じた様々な総預金残高のモデル推計値を算出することにより、ユーザは、上記各差分に乗じられる各パラメータと、算出される将来の総預金残高のモデル推計値との関連性を容易に把握することができる。
【００３３】
＜変形例２＞
また、総残高データのモデル推計値の算出において時系列データＤ４の中から使用される説明変数は、例えば、所定の制約条件に従って選択されてもよい。ここで、所定の制約条件とは、説明変数と資金移動フローとの関係において不可避的に定まる条件であり、例えば、必要条件、禁止条件、値域条件といった各種観点の条件が挙げられる。
【００３４】
例えば、普通預金から定期預金への資金移動フローの場合、顧客が定期預金の金利を考慮したが故に定期預金への資金移動を行ったと考えるのが自然であるから、普通預金から定期預金への資金移動フローでは少なくとも定期預金の金利を説明変数に含めることを必要条件にすることが考えられる。また、例えば、普通預金から当座預金への資金移動フローの場合、資金移動を行った顧客が定期預金の金利を考慮した可能性は低いと考えるのが自然であるから、普通預金から当座預金への資金移動フローでは定期預金の金利を説明変数に含めないことを禁止条件にすることが考えられる。また、例えば、普通預金から定期預金への資金移動フローの場合、定期預金の方が預金残高の増加が期待できると考えるのが自然であるため、定期預金金利の回帰係数は必ず正値をとることを値域条件にすることが考えられる。
【００３５】
総残高データのモデル推計値の算出において時系列データＤ４の中から使用される説明変数が、例えば、上記のような制約条件に従い、妥当性指標を併用しながら選択されれば、ユーザは、より精度の高い総預金残高のモデル推計値を得ることができる。妥当性指標は、選択された変数の組み合わせがモデルの差分減少にどれだけ有効に寄与できたかを表す指標であり、例えば、赤池情報量規準（ＡＩＣ）等の各種指標を適用可能である。
【００３６】
一般に、モデルの精度は、その説明変数の選択の妥当性に左右される。説明変数の選定方法は、回帰分析によるフィッティングのさせ方によって異なる場合がある。よって、回帰分析によるフィッティングの都度、妥当性の高い説明変数の組合せを手作業で網羅的に試験することは容易でない。この点、上記の変形例１や変形例２を適宜組み合わせれば、例えば、説明変数の選択を制約条件に従わせながら変化させつつ、変化の度に妥当性指標を把握することができるので、妥当性指標を見ながら最適な推計モデルを生成可能である。
【符号の説明】
【００３７】
１・・情報処理装置：２・・データベース：３・・係数特定部：４・・推計部：Ｄ１〜Ｄ４・・時系列データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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