(57)【要約】【課題】有価証券の売り手が決済日に決済不履行を起こす確率を算出する。【解決手段】売り手の決済不履行実績を示す決済先指標、取引対象となる有価証券を市場で決済数量ほど調達し易いかを示す決済数量指標、並びに決済日までの取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持する教師データ保持部１１６と、この教師データによって学習したニューラルネットワークを用いて、新たな取引において売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出する確率算出部１６０と、新たな取引の決済結果に基づいて新たな教師データを教師データ保持部１１６に追加する教師データ更新部１１８と、教師データ更新部１１８が教師データを追加した場合に、確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる学習制御部１４０とを備える。【選択図】  図１
2004295280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
有価証券の取引決済において、前記有価証券の売り手が決済不履行を起こす確率を算出する決済不履行確率算出装置であって、
過去の有価証券の取引における、売り手の決済不履行実績を示す決済先指標、取引対象となる有価証券を市場で決済数量ほど調達し易いかを示す決済数量指標、並びに決済日までの前記取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持する教師データ保持部と、
前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標を入力値とし、かつ当該売り手が決済不履行を起こす確率を出力値とする確率用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標に基づいて、前記新たな取引において前記売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出する確率算出部と、
前記新たな取引において決済不履行の有無が判明した場合に、前記新たな取引の決済結果に基づいて新たな教師データを前記教師データ保持部に追加する教師データ更新部と、
前記教師データ更新部が前記教師データを追加した場合に、前記教師データ保持部に保持されている前記教師データに基づいて、前記確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる学習制御部と、
を備える決済不履行確率算出装置。
【請求項２】
前記教師データは取引の決済日を有し、
前記教師データ保持部は、前記教師データを決済日に基づいて複数のグループに分類して保持し、
前記教師データ更新部は、前記新たな教師データを、当該教師データが有する決済日に基づいて前記複数のグループのいずれかに分類して前記教師データ保持部に追加し、
前記学習制御部は、前記グループ別に互いに異なる前記確率用ニューラルネットワークに学習を行わせるとともに、前記新たな教師データが追加される度に、当該新たな教師データが追加された前記グループについて前記確率用ニューラルネットワークに学習を行わせ、
前記確率算出部は、前記新たな取引が属すべき前記グループに基づいて、用いるべき前記確率用ニューラルネットワークを変更する、請求項１に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項３】
前記新たな取引は、証券会社を介して市場と前記売り手との間で行われ、
更に、
前記確率算出部が算出した決済不履行確率が予め定められた値以上である場合に、前記新たな取引の取引対象となる前記有価証券の銘柄を取得し、当該有価証券の銘柄と、前記新たな取引の決済日に前記証券会社が準備すべき前記有価証券の数を出力する準備証券出力部を更に備える、請求項１に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項４】
前記証券会社が処分可能な有価証券の銘柄及び数を保持する処分可能証券情報保持部を更に備え、
前記準備証券出力部は、前記新たな取引の取引対象となっている前記有価証券の決済数量が、前記処分可能証券情報保持部が保持している当該有価証券の数より多い場合に、その差分を前記準備すべき数として出力する、請求項３に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項５】
更に、有価証券を貸し出し可能な貸出可能者、貸し出し可能な有価証券の銘柄、及びその数を対応付けて保持する貸出可能者リスト保持部を更に備え、
前記確率算出部は、更に、前記証券会社が準備すべき前記有価証券の銘柄及び数に基づいて、当該有価証券及び数を前記証券会社に対して貸し出し可能な株主を前記貸出可能者リスト保持部から選択して出力する、請求項３に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項６】
前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標を入力値とし、かつ前記売り手における決済遅延日数を出力値とする遅延日数用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における、前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標に基づいて、前記新たな取引において前記売り手による決済遅延日数予測値を算出する遅延日数算出部を更に備え、
前記準備証券出力部は、前記遅延日数算出部が算出した前記決済遅延日数予測値をさらに出力する、請求項３に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項７】
前記教師データ保持部は、更に前記取引の決済金額を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて保持し、
前記確率用ニューラルネットワークは、更に前記決済金額を入力とし、
前記教師データ更新部は、更に前記決済金額を前記新たな教師データの一部として追加する、請求項１に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項８】
前記取引先指標、前記売り手の倒産確率及び前記売り手の業種を対応付けて保持する売り手データ保持部を更に備え、
前記確率算出部は、前記新たな取引における前記売り手の前記取引先指標がない場合に当該売り手の倒産確率及び前記売り手の業種を取得し、倒産確率及び業種が近い他の売り手の前記取引先指標を、当該売り手の前記取引先指標として用いる、請求項１に記載の決済不履行確率算出装置。
【請求項９】
有価証券の取引決済において、前記有価証券の売り手が決済不履行を起こす確率を算出する決済不履行確率算出方法であって、
コンピュータに、過去の有価証券の取引における、売り手の決済不履行実績を示す決済先指標、取引対象となる有価証券を市場で決済数量ほど調達し易いかを示す決済数量指標、並びに決済日までの前記取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持させておき、
前記コンピュータが、前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標を入力値とし、かつ当該売り手が決済不履行を起こす確率を出力値とする確率用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標に基づいて、前記新たな取引において前記売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出し、
前記新たな取引において決済不履行の有無が判明した場合に、前記コンピュータが、前記新たな取引の決済結果に基づいて新たな教師データを追加保持し、
前記教師データを追加した場合に、前記コンピュータが、前記教師データ保持部に保持されている前記教師データに基づいて、前記確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる、決済不履行確率算出方法。
【請求項１０】
有価証券の取引決済において、前記有価証券の売り手が決済不履行を起こす確率をコンピュータに算出させるためのプログラムであって、
前記コンピュータは、過去の有価証券の取引における、売り手の決済不履行実績、取引対象となる有価証券の銘柄及び決済数量、並びに決済日までの前記取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持しており、
前記コンピュータに、前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標を入力値とし、かつ当該売り手が決済不履行を起こす確率を出力値とする確率用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における前記決済先指標、前記決済数量指標、及び前記価格変動指標に基づいて、前記新たな取引において前記売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出させる機能と、
前記新たな取引において決済不履行の有無が判明した場合に、前記コンピュータに前記新たな取引に基づいて新たな教師データを追加保持させる機能と、
前記教師データを追加した場合に、前記コンピュータに、前記教師データ保持部に保持されている前記教師データに基づいて、前記確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる機能と
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、決済不履行確率算出装置、決済不履行確率算出方法、及びプログラムに関する。特に本発明は、有価証券の売り手が決済日に決済を行わない確率を予め算出する決済不履行確率算出装置、決済不履行確率算出方法、及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ニューラルネットワークを証券に適用した例としては、例えば株価の動向を予測する例（特許文献１）、及び予測利益を算出する方法（特許文献２）がある。
【特許文献１】
特願平８−９５９４８
【特許文献２】
特願平８−９５９３８
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、証券会社は、顧客が売却を希望している有価証券を、取引市場を介して売却している。取引の決済は翌日以降に行われているため、顧客は、取引時点で決済用証券口座に有価証券を有していなくても取引を行うことができる。また、顧客は、決済日に売却対象である有価証券を準備しない場合がある。この場合、証券会社は、取引を成立させるために、売却対象である有価証券を一時的に調達する必要がある。従って、顧客が決済日に売却対象である有価証券を準備しない確率を予め知っておくことが望まれる。
【０００４】
そこで本発明は、上記の課題を解決することのできる決済不履行確率算出装置、決済不履行確率算出方法、及びプログラムを提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
即ち、本発明の第１の形態によると、有価証券の取引決済において、有価証券の売り手が決済不履行を起こす確率を算出する決済不履行確率算出装置であって、過去の有価証券の取引における、売り手の決済不履行実績を示す決済先指標、取引対象となる有価証券を市場で決済数量ほど調達し易いかを示す決済数量指標、並びに決済日までの取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持する教師データ保持部と、決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標を入力値とし、かつ当該売り手が決済不履行を起こす確率を出力値とする確率用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標に基づいて、新たな取引において売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出する確率算出部と、新たな取引において決済不履行の有無が判明した場合に、新たな取引の決済結果に基づいて新たな教師データを教師データ保持部に追加する教師データ更新部と、教師データ更新部が教師データを追加した場合に、教師データ保持部に保持されている教師データに基づいて、確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる学習制御部とを備える決済不履行確率算出装置を提供する。
【０００６】
上記決済不履行確率算出装置において、教師データは取引の決済日を有し、教師データ保持部は、教師データを決済日に基づいて複数のグループに分類して保持し、教師データ更新部は、新たな教師データを、当該教師データが有する決済日に基づいて複数のグループのいずれかに分類して教師データ保持部に追加し、学習制御部は、グループ別に互いに異なる確率用ニューラルネットワークに学習を行わせるとともに、新たな教師データが追加される度に、当該新たな教師データが追加されたグループについて確率用ニューラルネットワークに学習を行わせ、確率算出部は、新たな取引が属すべきグループに基づいて、用いるべき確率用ニューラルネットワークを変更してもよい。
【０００７】
新たな取引は、証券会社を介して市場と売り手との間で行われ、更に、確率算出部が算出した決済不履行確率が予め定められた値以上である場合に、新たな取引の取引対象となる有価証券の銘柄を取得し、当該有価証券の銘柄と、新たな取引の決済日に証券会社が準備すべき有価証券の数を出力する準備証券出力部を更に備えてもよい。
【０００８】
この場合、証券会社が処分可能な有価証券の銘柄及び数を保持する処分可能証券情報保持部を更に備え、準備証券出力部は、新たな取引の取引対象となっている有価証券の決済数量が、処分可能証券情報保持部が保持している当該有価証券の数より多い場合に、その差分を準備すべき数として出力してもよい。
また、更に、有価証券を貸し出し可能な貸出可能者、貸し出し可能な有価証券の銘柄、及びその数を対応付けて保持する貸出可能者リスト保持部を更に備え、確率算出部は、更に、証券会社が準備すべき有価証券の銘柄及び数に基づいて、当該有価証券及び数を証券会社に対して貸し出し可能な株主を貸出可能者リスト保持部から選択して出力してもよい。
また決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標を入力値とし、かつ売り手における決済遅延日数を出力値とする遅延日数用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における、決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標に基づいて、新たな取引において売り手による決済遅延日数予測値を算出する遅延日数算出部を更に備え、準備証券出力部は、遅延日数算出部が算出した決済遅延日数予測値をさらに出力してもよい。
【０００９】
教師データ保持部は、更に取引の決済金額を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて保持し、確率用ニューラルネットワークは、更に決済金額を入力とし、教師データ更新部は、更に決済金額を新たな教師データの一部として追加してもよい。
取引先指標、売り手の倒産確率及び売り手の業種を対応付けて保持する売り手データ保持部を更に備え、確率算出部は、新たな取引における売り手の取引先指標がない場合に当該売り手の倒産確率及び売り手の業種を取得し、倒産確率及び業種が近い他の売り手の取引先指標を当該売り手の取引先指標として用いてもよい。
【００１０】
本発明の第２の形態によると、有価証券の取引決済において、有価証券の売り手が決済不履行を起こす確率を算出する決済不履行確率算出方法であって、コンピュータに、過去の有価証券の取引における、売り手の決済不履行実績を示す決済先指標、取引対象となる有価証券を市場で決済数量ほど調達し易いかを示す決済数量指標、並びに決済日までの取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持させておき、コンピュータが、決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標を入力値とし、かつ当該売り手が決済不履行を起こす確率を出力値とする確率用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標に基づいて、新たな取引において売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出し、新たな取引において決済不履行の有無が判明した場合に、コンピュータが、新たな取引の決済結果に基づいて新たな教師データを追加保持し、教師データを追加した場合に、コンピュータが、教師データ保持部に保持されている教師データに基づいて、確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる、決済不履行確率算出方法を提供する。
【００１１】
本発明の第３の形態は、有価証券の取引決済において、有価証券の売り手が決済不履行を起こす確率をコンピュータに算出させるためのプログラムであって、コンピュータは、過去の有価証券の取引における、売り手の決済不履行実績、取引対象となる有価証券の銘柄及び決済数量、並びに決済日までの取引対象となる有価証券の価格変動の大きさを示す価格変動指標を、当該取引における決済不履行の有無に対応付けて、教師データとして保持しており、コンピュータに、決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標を入力値とし、かつ当該売り手が決済不履行を起こす確率を出力値とする確率用ニューラルネットワークを用いて、新たな取引における決済先指標、決済数量指標、及び価格変動指標に基づいて、新たな取引において売り手が決済不履行を起こす決済不履行確率を算出させる機能と、新たな取引において決済不履行の有無が判明した場合に、コンピュータに新たな取引に基づいて新たな教師データを追加保持させる機能と、教師データを追加した場合に、コンピュータに、教師データ保持部に保持されている教師データに基づいて、確率用ニューラルネットワークに学習を行わせる機能とを実現させるプログラムを提供する。
【００１２】
なお上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションも又発明となりうる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態である決済不履行確率算出装置１００の構成を示すブロック図である。決済不履行確率算出装置１００は、証券会社が管理する装置である。証券会社は、市場と顧客を仲介している。決済不履行確率算出装置１００は、決済実績保持部１１０、決済実績追加部１１１、証券データ保持部１１２、売り手データ保持部１１４、教師データ保持部１１６、教師データ更新部１１８、確率用結合荷重保持部１２０、遅延日数用結合荷重保持部１３０、学習制御部１４０、入力部１５０、確率算出部１６０、遅延日数算出部１７０、処分可能証券情報保持部１８０、貸出可能者リスト保持部１９０、及び準備証券出力部２００を備える。決済不履行確率算出装置１００は、有価証券の売り手が決済日までに売却対象となる有価証券を準備しない確率すなわち決済不履行確率を、ニューラルネットワークを用いて算出する。また決済不履行確率算出装置１００は、決済不履行確率が予め定められた値より高い場合に、決済遅延日数の予測値をニューラルネットワークを用いて算出する。
【００１５】
決済実績保持部１１０は、有価証券の取引における売り手の決済実績を保持する。決済実績追加部１１１は、決済実績保持部１１０に新たな決済実績を追加する。証券データ保持部１１２は、各有価証券の市場における取引価格及び取引高の履歴、各有価証券の浮動数、並びに日経平均及び東証株価指標の履歴を保持する。売り手データ保持部１１４は、売り手の決済不履行実績を示す決済先指標を各売り手毎に保持する。教師データ保持部１１６は、ニューラルネットワークの教師データを保持する。教師データ更新部１１８は、決済実績追加部１１１が決済実績保持部１１０に新たな決済実績を追加すると、この新たな決済実績を、証券データ保持部１１２が保持するデータを用いてニューラルネットワークの教師データに変換し、教師データ保持部１１６に追加する。また教師データ更新部１１８は、決済実績追加部１１１が決済実績保持部１１０に新たな決済実績を追加すると、決済不履行実績を示す決済先指標を各売り手毎に生成し直し、教師データ保持部１１６を更新する。
従って、ニューラルネットワークの教師データは随時更新される。
【００１６】
確率用結合荷重保持部１２０は、決済不履行確率を算出するときに用いられるニューラルネットワークの階層及び結合構造並びに結合荷重を保持する。遅延日数用結合荷重保持部１３０は、決済遅延日数の予測値を算出するときに用いられるニューラルネットワークの結合構造並びに結合荷重を保持する。確率用結合荷重保持部１２０は、教師データ更新部１１８が教師データ保持部１１６に新たな教師データを追加すると、確率用結合荷重保持部１２０及び遅延日数用結合荷重保持部１３０のそれぞれが保持する結合荷重を、逆伝搬法を用いて更新する。
従って決済不履行確率算出装置１００が算出する決済不履行確率の精度は随時向上していく。
【００１７】
入力部１５０は、新たな取引における売り手、並びに取引対象となる有価証券の銘柄及び決済数量の入力を外部から受ける。確率算出部１６０は、証券データ保持部１１２及び売り手データ保持部１１４が保持するデータを用いて、入力部１５０が入力された情報を、新たな取引における教師データと同一の情報に変換する。そして確率用結合荷重保持部１２０が保持する階層及び結合構造並びに結合荷重によって特定されるニューラルネットワークを用いて、決済不履行確率を算出する。
【００１８】
遅延日数算出部１７０は、確率算出部１６０が算出した決済不履行確率が予め定められた値より高い場合に、遅延日数用結合荷重保持部１３０が保持する階層構造及び結合荷重によって特定されるニューラルネットワークを用いて、決済遅延日数の予測値を算出する。
【００１９】
処分可能証券情報保持部１８０は、決済不履行確率算出装置１００を管理する証券会社が処分可能な有価証券の銘柄及び数を保持している。貸出可能者リスト保持部１９０は、決済不履行確率算出装置１００を管理する証券会社が有価証券を借りることができる貸出可能人（法人やそれ以外の団体を含む、以下同じ）と、この貸出可能者が貸し出し可能な有価証券の銘柄及び数を保持している。処分可能証券情報保持部１８０及び貸出可能者リスト保持部１９０は、随時更新されている。
準備証券出力部２００は、確率算出部１６０が算出した決済不履行確率が予め定められた値より高い場合に、遅延日数算出部１７０が算出した決済遅延日数の予測値を、表示装置やプリンターに出力する。また取引対象となっている有価証券の銘柄及びその数、並びに処分可能証券情報保持部１８０及び貸出可能者リスト保持部１９０が保持するデータに基づいて、この有価証券を貸し出し可能な人を表示装置やプリンターに出力する。
【００２０】
従って、決済不履行確率算出装置１００を用いると、有価証券の売り手の決済不履行確率を算出することができる。また決済不履行確率が予め定められた値より高い場合に、この有価証券を貸し出し可能な人を知ることができる。
【００２１】
図２は、決済実績保持部１１０のデータ構成を示すテーブルである。決済実績保持部１１０は、売り手の決済実績として、決済日、売り手を特定する情報、取引対象となる有価証券の銘柄及びその数を特定する情報、決済金額、決済日に決済が行われたか否かを示す情報、及び決済が遅延した日数を保持する。
従って、教師データ更新部１１８は、決済実績保持部１１０を加工することで、様々な種類の教師データを生成することができる。
なお、売り手を特定する情報は、例えば売り手の名称や売り手のＩＤである。また有価証券の銘柄を特定する情報は、例えば株式の銘柄コードである。
【００２２】
図３は、売り手データ保持部１１４のデータ構成を示すテーブルである。売り手データ保持部１１４は、売り手を特定する情報に対応付けて、決済先指標、売り手の業種、及び売り手のクレジットリスク即ち倒産確率を保持している。従って、決済不履行確率を算出すべき新たな取引における売り手の決済先指標を、売り手データ保持部１１４が保持していなくても、確率算出部１６０は、この売り手の業種及び倒産確率を取得することで、同一の業種かつ最も倒産確率が近い他の売り手の決済先指標を代用し、決済不履行確率を算出することができる。
【００２３】
なお、決済先指標は、例えば以下の手順に従い、教師データ更新部１１８によって算出される。即ち決済実績保持部１１０が保持するデータを用いて、取引数に対する決済不履行を起こした回数の割合を、売り手のそれぞれ毎に算出する。そして算出した割合が低い順に売り手に順位をつける。そして、（順位−１）／（売り手の数−１）を、決済先指標とする。
【００２４】
図４は、教師データ保持部１１６のデータ構成を示すテーブルである。教師データ保持部１１６は、決済日に対応付けて教師データを保持している。教師データは、取引先指標、決済数量指標、価格変動指標、決済金額、決済日に決済が行われたか否かを示す情報、及び決済が遅延した日数を含む。
決済日がある特定の日、例えばＳＱ（Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｑｕｏｔａｔｉｏｎ）日である場合、市場における取引価格は他の通常日とは異なる値動きを示す場合が多い。また取引量も通常とは異なる量となることが多い。このため、取引日を、特定の日とそれ以外の日といった複数のグループに分類し、各グループ毎にニューラルネットワークに学習を行わせるのが好ましい。
ここで教師データ保持部１１６は、特定日である場合とそれ以外の通常の日である場合とで、教師データを異なるテーブルで保持している。従って学習制御部１４０は、各グループ毎にニューラルネットワークに学習を行わせることができる。
【００２５】
なお決済数量指標は、例えば取引の決済数量を、取引の対象となっている有価証券の過去１年間の一日あたり平均売買高で除することで、教師データ更新部１１８によって算出される。一日あたり平均売買高は、証券データ保持部１１２から読み出される。ここで決済数量指標を、最大値が１となるように標準化してもよい。
また価格変動指標は、例えば以下の手順で算出される。即ちｎ営業日前の有価証券の市場における終値をＸｎとし、このＸｎを以下の式に従って処理すると、価格変動指標Ａが算出される。
【数１】
2004295280.tif 000003
ここで価格変動指標を、最大値が１となるように標準化してもよい。
【００２６】
図５は、確率用結合荷重保持部１２０のデータ構成を示すテーブルである。確率用結合荷重保持部１２０は、ニューラルネットワークの各階層毎に、図示しているテーブルを有する。このテーブルは、各階層を構成するニューロン毎に、入力元となる前階層のニューロンを特定する情報、及びそのニューロンに付与された結合荷重を保持している。
また確率用結合荷重保持部１２０は、決済日が通常の場合における結合荷重と、特定の日における結合荷重をそれぞれ保持している。このため、確率算出部１６０は、決済日が特定の日であるか否かによって、用いるべき結合荷重を変更することができる。
なお、遅延日数用結合荷重保持部１３０のデータ構成も図５に示す確率用結合荷重保持部１２０のデータ構成と同じである。
【００２７】
図６は、決済不履行確率算出装置１００が決済不履行確率を算出するときの動作を示すフローチャートである。入力部１５０に、新たな取引における決済日、売り手を特定する情報、取引対象となる有価証券を特定する情報及びその数量が入力される（Ｓ１０）と、決済実績追加部１１１は入力された情報を決済実績保持部１１０に取引実績の一部として追加する（Ｓ２０）。そして確率算出部１６０は、決済日が特定の日である場合（Ｓ３０）には、特定の日用の結合荷重を確率用結合荷重保持部１２０から読み出す（Ｓ４０）。それ以外の場合、確率算出部１６０は通常用の結合荷重を確率用結合荷重保持部１２０から読み出す（Ｓ５０）。結合荷重を決済日によって変更することで、確率算出部１６０は、用いるべきニューラルネットワークを決済日によって変更する。
【００２８】
そして確率算出部１６０は入力されたデータをニューラルネットワークが処理可能なデータ形式に変換する（Ｓ６０）。具体的には、確率算出部１６０は、売り手データ保持部１１４に基づいて、売り手を特定する情報を取引先指標に変換する。また証券データ保持部１１２から読み出した、取引の対象となっている有価証券の過去１年間の一日あたり平均売買高を用いて、取引数量を取引数量指標に変換する。また取引対象となっている有価証券を特定する情報に基づいて、式（１）に従って価格変動指標を算出する。なお決済金額はそのまま流用する。
【００２９】
また今回の取引における売り手が、過去に有価証券の売却を行っていなかった場合（Ｓ６２：ＹＥＳ）、確率算出部１６０は、同一の業種かつ最も倒産確率が近い他の売り手の決済実先指標を代用する（Ｓ６４）。
【００３０】
そして確率算出部１６０は、読み出した結合荷重によって特定されるニューラルネットワークに従って、取引先指標、取引数量指標、価格変動指標及び決済金額を処理し、決済不履行確率を算出する（Ｓ７０）。
算出された決済不履行確率が予め定められた値未満である場合（Ｓ８０：Ｎｏ）、準備証券出力部２００は、決済不履行確率が低い旨を表示装置などに出力する（Ｓ１００）。
算出された決済不履行確率が予め定められた値以上である場合（Ｓ８０：Ｙｅｓ）、準備証券出力部２００は、有価証券を手当てするための準備処理を行う（Ｓ９０）。
【００３１】
従って、決済不履行確率算出装置１００を用いると、証券会社は売り手が決済不履行を起こす確率を予め知ることができる。
【００３２】
図７は、図６のＳ９０の詳細を示すフローチャートである。準備証券出力部２００は、処分可能証券情報保持部１８０から、取引対象となっている有価証券について、証券会社が処分可能な数を読み出す（Ｓ２１０）。処分可能な数が決済数量以上である場合（Ｓ２２０：Ｎｏ）、他の手段で有価証券を確保する必要はないと判断し、その旨を表示装置に出力する（Ｓ２６０）。
【００３３】
処分可能な有価証券の数が決済数量未満である場合（Ｓ２２０：Ｙｅｓ）、遅延日数算出部１７０は、決済日に基づいて結合荷重を遅延日数用結合荷重保持部１３０から読み出し、読み出した結合荷重によって特定されるニューラルネットワークに従って、取引先指標、取引数量指標及び価格変動指標を処理し、決済遅延日数の予測値を算出する（Ｓ２３０）。
また準備証券出力部２００はその差分を算出し（Ｓ２４０）、この有価証券をその差分数ほど貸出可能な貸出可能人を処分可能証券情報保持部１８０から選択する（Ｓ２５０）。そして選択した貸出可能人と決済遅延日数の予測値を表示装置に出力する（Ｓ２６０）。
【００３４】
従って、決済不履行確率算出装置１００を用いると、証券会社の担当者は、いずれの株主に交渉すればよいかがわかる。またこのとき、決済遅延日数の予測値も算出されるため、いずれの株主から優先して交渉すればよいかを判断することができる。
なお、決済遅延日数に基づいて、有価証券を借りるときの金利料を算出してもよい。
【００３５】
図８は、確率用結合荷重保持部１２０及び遅延日数用結合荷重保持部１３０を更新するときの決済不履行確率算出装置１００の動作を示すフローチャートである。図６のＳ２０において取引結果の一部として追加された取引について、入力部１５０は、決済結果として、決済日に決済が行われたか否か、及び決済が遅延した場合の遅延日数を取得する（Ｓ４００）。次に教師データ更新部１１８は、売り手データ保持部１１４において、この取引の売り手の取引先指標を更新する（Ｓ４１０）。
【００３６】
そして、決済予定日が特定の日である場合（Ｓ４２０：Ｙｅｓ）、入力部１５０は、決済実績保持部１１０に追加されたデータを教師データに変換し、教師データ保持部１１６の特定の日のテーブルに追加する（Ｓ４３０）。ここで決済金額はそのまま流用する。そして学習制御部１４０は更新したテーブルを用いてニューラルネットワークの学習を行わせ、確率用結合荷重保持部１２０の結合荷重を更新する（Ｓ４４０）。
【００３７】
また、決済予定日が通常の日である場合（Ｓ４２０：Ｎｏ）、入力部１５０は、決済実績保持部１１０に追加されたデータを教師データに変換し、教師データ保持部１１６の通常の日のテーブルに追加する（Ｓ４５０）。そして学習制御部１４０は更新したテーブルを用いてニューラルネットワークの学習を行わせ、遅延日数用結合荷重保持部１３０の結合荷重を更新する（Ｓ４６０）。
【００３８】
このように、決済不履行確率算出装置１００は、取引の決済が完了して取引データが追加されるたびに確率用結合荷重保持部１２０及び遅延日数用結合荷重保持部１３０を更新する。また決済日に基づくグループ毎に異なるニューラルネットワークに学習を行わせている。従って、決済不履行確率算出装置１００は精度よく決済不履行確率を算出することができる。また決済遅延日数の予測値を精度よく算出することができる。
【００３９】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることができる。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００４０】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、本発明によれば有価証券の売り手が決済日に決済不履行を起こす確率を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である決済不履行確率算出装置１００の構成を示すブロック図
【図２】決済実績保持部１１０のデータ構成を示すテーブル
【図３】売り手データ保持部１１４のデータ構成を示すテーブル
【図４】教師データ保持部１１６のデータ構成を示すテーブル
【図５】確率用結合荷重保持部１２０のデータ構成を示すテーブル
【図６】決済不履行確率算出装置１００が決済不履行確率を算出するときの動作を示すフローチャート
【図７】図６のＳ９０の詳細を示すフローチャート
【図８】確率用結合荷重保持部１２０及び遅延日数用結合荷重保持部１３０を更新するときの決済不履行確率算出装置１００の動作を示すフローチャート
【符号の説明】
１００  決済不履行確率算出装置
１１０  決済実績保持部
１１１  決済実績追加部
１１２  証券データ保持部
１１４  売り手データ保持部
１１６  教師データ保持部
１１８  教師データ更新部
１２０  確率用結合荷重保持部
１３０  遅延日数用結合荷重保持部
１４０  学習制御部
１５０  入力部
１６０  確率算出部
１７０  遅延日数算出部
１８０  処分可能証券情報保持部
１９０  貸出可能者リスト保持部
２００  準備証券出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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