(57)【要約】  【目的】  投資家が，ポートフォリオにしたがう資金配分率に沿うように，実際のファンド（投資先商品）を容易に選択することができ，かつ投資金額を把握することができるようにする。  【構成】  運用期間，初期投資金額，毎月の投資金額，目標金額，およびリスク許容度の入力（投資スタンス）が受付けられる（ステップ31，32）。あらかじめ準備される複数のモデル・ポートフォリオの中から，投資スタンスに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ（推奨ポートフォリオ）が選定される（ステップ33）。推奨モデル・ポートフォリオの投資対象に対する投資配分率に沿った，ファンド（投資先商品）に対する繰入割合が算出される。ファンドごとの投資配分率を含むカスタム・ポートフォリオが作成される（ステップ34）。  【選択図】  図７
2005141694.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データを記憶するモデル・ポートフォリオ・データ記憶手段，
複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データを記憶するファンド・データ記憶手段，
投資スタンスを表すデータの入力を受付ける投資スタンス・データ入力手段，
上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，上記投資スタンス・データ入力手段から入力された投資スタンス・データに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定するモデル・ポートフォリオ・データ選定手段，および
上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段によって選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率に近づくように，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正するファンド投資配分率修正手段，
を備えたポートフォリオ作成装置。
【請求項２】
上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段は，モデル・ポートフォリオのそれぞれについての標準偏差および期待収益率を表すデータを含み，
上記投資スタンス・データ入力手段から入力される上記投資スタンスを表すデータは，投資に対するリスク許容度を表すデータを含み，
上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段は，
上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された上記モデル・ポートフォリオのそれぞれの標準偏差および期待収益率を表すデータに基づいて得られる，各モデル・ポートフォリオのそれぞれについての収益率に対する確率と，投資スタンス・データ入力手段から入力されるリスク許容度を表すデータに基づいて，選定されるべきモデル・ポートフォリオの候補を絞込むものである，
請求項１に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項３】
上記投資スタンス・データ入力手段から入力される上記投資スタンスを表すデータは，運用期間，初期投資金額，毎月の投資金額および目標金額を表すデータをさらに含み，
運用期間，初期投資金額および毎月の投資金額を表すデータと，上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶されたモデル・ポートフォリオごとの標準偏差および期待収益率を表すデータと，生成される乱数とに基づいて，モデル・ポートフォリオごとに，上記運用期間中の予想収益額を表すデータを算出する第１の予想収益額算出手段をさらに備え，
上記モデル・ポートフォリオ選定手段は，
上記第１の予想収益額算出手段によって算出されたモデル・ポートフォリオごとの運用期間中の予想収益額を表すデータと上記目標金額を表すデータに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定するものである，
請求項１または２に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項４】
上記ファンド投資配分率修正手段は，
上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれに対応させて，ファンドごとのファンド配分率を決定するファンド配分率決定手段，
上記各ファンド・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率の割合を維持して，投資配分率の総和が，上記ファンド配分率決定手段によって決定されたファンド配分率と一致するように各ファンド・データの投資配分率を修正する修正手段，および
上記修正手段によって修正された各ファンド・データに含まれる複数の投資対象に対する投資配分率を，投資対象ごとに総和し，各投資対象ごとの投資配分率の総和のそれぞれと，上記モデル・ポートフォリオ選定手段によって選定された一のモデル・ポートフォリオ・データに含まれる，対応する投資対象の投資配分率のそれぞれの差の二乗の和を算出する算出手段を含み，
上記ファンド配分率決定手段によるファンドごとのファンド配分率の決定，上記修正手段による各ファンド・データの投資配分率の修正，上記算出手段による差の二乗の和の算出を複数回繰返し，最も小さい差の二乗の和が得られた各ファンド・データの投資配分率を採用するものである，請求項１から３のいずれか一項に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項５】
上記初期投資金額および毎月の投資金額を表すデータと，上記ファンド投資配分率修正手段によって修正された複数のファンド・データのそれぞれについての各投資対象に対する投資配分率に基づいて，上記複数のファンドのそれぞれに対する上記初期投資金額の配分額および上記毎月の投資金額の配分額を算出するファンド配分額算出手段，ならびに
上記ファンド配分額算出手段によって算出された複数のファンドに対する上記初期投資金額の配分額および上記毎月の投資金額に配分額を，表示装置の表示画面上に表示するためのデータを作成する表示データ作成手段，
をさらに備えた請求項３または４に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項６】
上記ファンド投資配分率修正手段によって修正された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率の，投資対象ごとのそれぞれの総和によって表されるカスタム・ポートフォリオについて，標準偏差および期待収益率を算出する標準偏差および期待収益率算出手段，ならびに
上記標準偏差および期待収益率算出手段によって算出されたカスタム・ポートフォリオの標準偏差および期待収益率と，入力された運用期間，初期投資金額および毎月の投資金額を表すデータと，生成される乱数とに基づいて，上記運用期間中の予想収益額を表すデータを算出する第２の予想収益額算出手段を備えた，
請求項３から５のいずれか一項に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項７】
上記第２の予想収益額算出手段によって算出された運用期間中の予想収益額を表すデータに基づいて，運用期間中の予想収益額を表すグラフを表示するための表示データを作成するグラフ表示データ作成手段を備えた，
請求項６に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項８】
上記第２の予想収益額算出手段による運用期間中の予想収益額を表すデータの算出を少なくとも３回繰返し，複数の予想収益額を表すデータの中から，運用がうまくいった場合，平均的な場合，運用が失敗した場合のそれぞれについて，運用期間中の予想収益額を表すデータを決定する決定手段，および
上記決定手段によって決定された，運用がうまくいった場合，平均的な場合，および運用が失敗した場合の予想収益額を表すデータに基づいて，運用がうまくいった場合，平均的な場合，および運用が失敗した場合のそれぞれについて，運用期間中の予想収益額を表すグラフを表示装置の表示画面に表示するためのデータを作成するグラフ表示データ作成手段を備えた，
請求項６に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項９】
上記第２の予想収益額算出手段による運用期間中の予想収益額を表すデータの算出を複数回繰返し，
複数の予想収益額を表すデータと，目標金額を表すデータとに基づいて，目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額の少なくともいずれか一つを算出する手段，ならびに
算出された目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額の少なくともいずれか一つを表示装置の表示画面に表示するためのデータを作成する手段を備えた，
請求項６に記載のポートフォリオ作成装置。
【請求項１０】
コンピュータを，
複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データを記憶するモデル・ポートフォリオ・データ記憶手段，
複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データを記憶するファンド・データ記憶手段，
投資スタンスを表すデータの入力を受付ける投資スタンス・データ入力手段，
上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，上記投資スタンス・データ入力手段から入力された投資スタンス・データに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定するモデル・ポートフォリオ・データ選定手段，および
上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段によって選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率に近づくように，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正するファンド投資配分率修正手段，
として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データをモデル・ポートフォリオ・データ記憶装置に記憶しておき，
複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データをファンド・データ記憶装置に記憶しておき，
投資スタンスを表すデータの入力を投資スタンス・データ入力装置から受付け，
モデル・ポートフォリオ・データ選定装置によって，受付けられた投資スタンスを表すデータに基づいて，上記複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定し，
ファンド投資配分率修正手装置によって，選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率に近づくように，上記複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正する，
ポートフォリオ作成方法。
【請求項１２】
複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データを記憶するモデル・ポートフォリオ・データ記憶手段，
複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データを記憶するファンド・データ記憶手段，
投資家のリスク許容度を表すデータおよび投資家の投資希望データを含む投資スタンスを表すデータの入力を受付ける投資スタンス・データ入力手段，
上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，上記投資スタンス・データ入力手段から入力された投資スタンス・データに含まれるリスク許容度を表すデータおよび投資希望データに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定するモデル・ポートフォリオ・データ選定手段，および
上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段によって選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率と，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率の投資対象ごとの総和の距離が近づくように，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正するファンド投資配分率修正手段を備えた，
ポートフォリオ作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，ポートフォリオ作成装置および方法ならびにポートフォリオ作成のためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
投資がもたらす将来的な収益には一般に不確実性が伴う。このため，一つの投資対象（資産クラス）にすべての投資を行うのではなく，投資対象を多様化することにより，リスク分散を図ることが行われている。
【０００３】
特許文献１には，あらかじめ用意された複数の質問とその回答に基づいてアセット・アロケーション（特許文献１では，換金性，安定性，長期資産形成，収益性の４分類についてのそれぞれの配分率）を決定し，入力される資産運用額を，決定されたアセット・アロケーションに基づいて配分するポートフォリオ構築支援装置が記載されている。
【０００４】
投資家（投資者）の資産運用の目標は，将来的な収益，すなわち，将来のある時期（時点）における運用結果（達成金額）であることがある。特許文献１に記載のポートフォリオ構築支援装置は，投資家の手持ちの金額（資産運用額）の配分先（分類）を決定することはできるが，将来的な収益（目標，目標達成額）を実現するにはどのような投資対象（資産クラス）（たとえば，国内株式，国内債券，海外株式，海外債券，マネー（預金，貯金））に資産を配分にすべきであるか，を決定することはできない。
【０００５】
また，投資対象（資産クラス）に対する資金の配分率が決定したとしても，その決定した配分率の通りに，実際のファンド（投資先商品）を購入する（資金を投資する）ことは難しい。実際のファンド（投資先商品）は，投資された金額を複数の投資対象に分散させて投資することがあるからである。このため，複数の投資対象に対する資金の配分率が決定したとしても，その決定した資金配分率に沿う（好ましくは合致する）ように実際のファンド（投資先商品）を選択し，投資金額を決定するのは，投資家にとって容易ではない。
【特許文献１】特開２００３−２２３５５５号公報
【発明の開示】
【０００６】
この発明は，将来のある時期（時点）における投資に対する運用結果（達成金額）に着目して，複数の投資対象に対する資金配分率を決定することを目的とする。
【０００７】
またこの発明は，投資家が，ポートフォリオにしたがう資金配分率に沿うように，ファンド（投資先商品）を容易に選択することができ，各ファンドに対する投資金額を容易に把握することができるようにすることを目的とする。
【０００８】
この発明によるポートフォリオ作成装置は，複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データを記憶するモデル・ポートフォリオ・データ記憶手段，複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データを記憶するファンド・データ記憶手段，投資スタンスを表すデータの入力を受付ける投資スタンス・データ入力手段，上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，上記投資スタンス・データ入力手段から入力された投資スタンス・データに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定するモデル・ポートフォリオ・データ選定手段，および上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段によって選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率に近づくように，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正するファンド投資配分率修正手段を備えたことを特徴とする。
【０００９】
この発明によるポートフォリオ作成方法は，複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データをモデル・ポートフォリオ・データ記憶装置に記憶しておき，複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データをファンド・データ記憶装置に記憶しておき，投資スタンスを表すデータの入力を投資スタンス・データ入力装置から受付け，モデル・ポートフォリオ・データ選定装置によって，受付けられた投資スタンスを表すデータに基づいて，上記複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定し，ファンド投資配分率修正装置によって，選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率に近づくように，上記複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正することを特徴とする。
【００１０】
複数のモデル・ポートフォリオ・データは，そのそれぞれが複数の投資対象（資産クラス）に対する資金配分率を表すデータを含む。投資対象（資産クラス）とは，日本株式，日本債券，外国株式，外国債券，マネー（預金，貯金）といった，投資の運用対象をいう。複数のモデル・ポートフォリオ・データには，それぞれ異なった資金配分率が定められている。モデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象に対する資金配分率は，たとえば，それぞれが０パーセントから１００パーセントまでのいずれかの数値によって示され，その総和が１００パーセントとされたものである。
【００１１】
複数のファンド・データは，そのそれぞれが複数の投資対象（資産クラス）に対する資金配分率を表すデータを含む。ファンドとは投資先商品を意味し，ファンド・データに含まれる複数の投資対象（資産クラス）に対する資金配分率は，ファンド（投資先商品）が，投資家からあずかった資金（投資金）を，いずれの投資対象（資産クラス）にどのような割合で投資するか（運用するか）（たとえば，特別勘定）を表すものである。ファンド・データに含まれる複数の投資対象に対する資金配分率も，たとえば，それぞれ０パーセントから１００パーセントまでのいずれかの数値によって示され，その総和が１００パーセントとされたものである。
【００１２】
入力されて受付けられる投資スタンスを表すデータに基づいて，複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データが選定される（選定されるモデル・ポートフォリオ・データを持つモデル・ポートフォリオを，以下，推奨モデル・ポートフォリオという）。
【００１３】
推奨モデル・ポートフォリオの選定は，上述のように，入力されて受付けられる投資スタンスを表すデータに基づいて行われる。
【００１４】
一実施態様では，上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段は，モデル・ポートフォリオのそれぞれについての標準偏差および期待収益率を表すデータを含み，上記投資スタンス・データ入力手段から入力される上記投資スタンスを表すデータは，投資に対するリスク許容度を表すデータを含み，上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段は，上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された上記モデル・ポートフォリオのそれぞれの標準偏差および期待収益率を表すデータに基づいて得られる，各モデル・ポートフォリオのそれぞれについての収益率に対する確率と，投資スタンス・データ入力手段から入力されるリスク許容度を表すデータに基づいて，選定されるべきモデル・ポートフォリオの候補を絞込む。絞り込まれたモデル・ポートフォリオの中から推奨モデル・ポートフォリオが選定される。
【００１５】
リスク許容度は，たとえば，表示画面上に質問文および質問文に対する複数の選択回答枝を表示させ，表示された複数の選択回答枝の中から選択される回答を受付けることによって，入力させるようにすることができる。
【００１６】
さらに，上記投資スタンス・データ入力手段から入力される上記投資スタンスを表すデータに，運用期間，初期投資金額，毎月の投資金額および目標金額を表すデータをさらに含ませ，運用期間，初期投資金額および毎月の投資金額を表すデータと，上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶されたモデル・ポートフォリオごとの標準偏差および期待収益率を表すデータと，生成される乱数とに基づいて，モデル・ポートフォリオごとに，上記運用期間中の予想収益額を表すデータを算出するようにしてもよい。上記モデル・ポートフォリオ選定手段は，上記第１の予想収益額算出手段によって算出されたモデル・ポートフォリオごとの運用期間中の予想収益額を表すデータと上記目標金額を表すデータに基づいて，投資スタンスに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定する。いずれにしても，選定されるモデル・ポートフォリオ・データは，入力されて受付けられる投資家の投資スタンスに沿って選定される。
【００１７】
推奨モデル・ポートフォリオについても，上述のように，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められている。推奨モデル・ポートフォリオについての複数の投資対象に対する資産配分率に近づくように，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての投資対象に対する投資配分率が修正される。
【００１８】
複数のファンド・データのそれぞれは，上述のように，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を持つ。修正されたファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率（繰入割合）により，複数のファンド・データの投資対象のそれぞれに対する投資配分率の総和が推奨モデル・ポートフォリオについての対応する各投資対象に対する投資配分率と同じになれば，そのようなファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象に対する投資配分率に応じて投資資金をファンドに配分（投資）すれば，推奨モデル・ポートフォリオに一致する投資配分となる（最も近づいている態様である）。
【００１９】
推奨モデル・ポートフォリオについての複数の投資対象に対する資産配分率に近づくように，ファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率（繰入割合）を修正するには，たとえば，ファンド・データのそれぞれについての投資配分率（繰入割合：ファンド配分率）を，合計が１００％となるように仮に決定し，仮決定されたファンド・データのそれぞれについての投資配分率（ファンド配分率）に基づいて，ファンド・データ記憶手段に記憶されている各ファンドについての複数の投資対象に対する投資配分率をその割合を維持して修正し，修正された各ファンドについての複数の投資対象に対する投資配分率の，各投資対象ごとの総和を算出し（これを，カスタム・ポートフォリオという），カスタム・ポートフォリオと推奨モデル・ポートフォリオとの差異の大きさ（距離）（差の二乗の和）を算出する。さらに，他の繰入割合（ファンド配分率）に基づくカスタム・ポートフォリオを作成して，推奨モデル・ポートフォリオとの差異の大きさ（距離）を算出する。この処理を所定回数繰返して，最も差異の大きさ（距離）の小さいカスタム・ポートフォリオにしたがう繰入割合（ファンド配分率）を採用する，といった処理により求めることができる。
【００２０】
カスタム・ポートフォリオと推奨モデル・ポートフォリオとの差異の大きさ（距離）（差の二乗の和）が次第に近づくように，繰入割合（ファンド配分率）は繰返し決定される。上述の処理を複数回（多数回）繰返すことによって，カスタム・ポートフォリオは推奨モデル・ポートフォリオに近い（または一致する）投資配分率を持つようになる。
【００２１】
このように，この発明によると，複数のモデル・ポートフォリオの中から投資家の投資に対するスタンスに沿ういずれか一のモデル・ポートフォリオ（推奨ポートフォリオ）が選定され，選定された推奨ポートフォリオに定められている複数の投資対象ごとの投資配分率に沿うようにファンドのそれぞれについての各投資対象についての投資配分率が修正される。推奨ポートフォリオに沿うように複数のファンド（投資先商品）に対する複数の投資対象に対する資金配分率が修正されて決定されるので，いずれのファンドに対していくら投資すれば，推奨ポートフォリオに沿うように投資金額を配分することになるかを，投資家に分かりやすく示すことができる。
【００２２】
好ましくは，上記初期投資金額および毎月の投資金額を表すデータと，上記ファンド投資配分率修正手段によって修正された複数のファンド・データのそれぞれについての各投資対象に対する投資配分率に基づいて，上記複数のファンドのそれぞれに対する上記初期投資金額の配分額および上記毎月の投資金額の配分額を算出するファンド配分額算出手段，ならびに上記ファンド配分額算出手段によって算出された複数のファンドに対する上記初期投資金額の配分額および上記毎月の投資金額に配分額を，表示装置の表示画面上に表示するためのデータを作成する表示データ作成手段がさらに備えられる。ファンドに対する初期投資金額の配分額および毎月の投資金額の配分が示されるので，いずれのファンド（投資先商品）をどのように（いくら）購入すればよいかを，投資家に分かりやすく示すことができる。
【００２３】
他の実施態様では，上記ファンド投資配分率修正手段によって修正された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率の，投資対象ごとのそれぞれの総和によって表されるカスタム・ポートフォリオについて，標準偏差および期待収益率を算出する標準偏差および期待収益率算出手段，ならびに上記標準偏差および期待収益率算出手段によって算出されたカスタム・ポートフォリオの標準偏差および期待収益率と，入力された運用期間，初期投資金額および毎月の投資金額を表すデータと，生成される乱数とに基づいて，上記運用期間中の予想収益額を表すデータを算出する第２の予想収益額算出手段を備えられる。
【００２４】
好ましくは，上記第２の予想収益額算出手段によって算出された運用期間中の予想収益額を表すデータに基づいて，運用期間中の予想収益額を表すグラフを表示するための表示データを作成するグラフ表示データ作成手段を備えられる。カスタム・ポートフォリオに基づく運用期間中における予想収益額を，投資家に分かりやすく示すことができる。
【００２５】
他の実施態様では，上記第２の予想収益額算出手段による運用期間中の予想収益額を表すデータの算出を少なくとも３回繰返し，複数の予想収益額を表すデータの中から，運用がうまくいった場合，平均的な場合，運用が失敗した場合のそれぞれについて，運用期間中の予想収益額を表すデータを決定する決定手段，および上記決定手段によって決定された，運用がうまくいった場合，平均的な場合，および運用が失敗した場合の予想収益額を表すデータに基づいて，運用がうまくいった場合，平均的な場合，および運用が失敗した場合のそれぞれについて，運用期間中の予想収益額を表すグラフを表示装置の表示画面に表示するためのデータを作成するグラフ表示データ作成手段がさらに備えられる。上記第２の予想収益額算出手段は，生成される乱数が用いられて算出されるので，算出される予想収益額は算出のたびに異なるものとなる。異なる予想収益額の中から，運用がうまくいった場合，平均的な場合，および運用が失敗した場合の予想収益額が決定される。投資家による投資判断を分かりやすくサポートすることができる。
【００２６】
この発明は，上記ポートフォリオ作成装置を制御するのに適したプログラムも提供している。
【００２７】
この発明による他のポートフォリオ作成装置は，複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のモデル・ポートフォリオ・データを記憶するモデル・ポートフォリオ・データ記憶手段，複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が定められた複数のファンド・データを記憶するファンド・データ記憶手段，投資家のリスク許容度を表すデータおよび投資家の投資希望データを含む投資スタンスを表すデータの入力を受付ける投資スタンス・データ入力手段，上記モデル・ポートフォリオ・データ記憶手段に記憶された複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，上記投資スタンス・データ入力手段から入力された投資スタンス・データに含まれるリスク許容度を表すデータおよび投資希望データに基づいて，いずれか一のモデル・ポートフォリオ・データを選定するモデル・ポートフォリオ・データ選定手段，および上記モデル・ポートフォリオ・データ選定手段によって選定されたモデル・ポートフォリオ・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率と，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率の投資対象ごとの総和の距離が近づくように，上記ファンド・データ記憶手段に記憶された複数のファンド・データのそれぞれについての複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率を修正するファンド投資配分率修正手段を備えたことを特徴とする。
【００２８】
他の発明によるポートフォリオ作成装置においても，複数のモデル・ポートフォリオから，投資家の投資スタンスに沿う一のモデル・ポートフォリオが選定され，選定されたモデル・ポートフォリオ（推奨ポートフォリオ）に含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率に沿うように，ファンド・データに含まれる複数の投資対象のそれぞれに対する投資配分率が修正される。推奨ポートフォリオに沿うように複数のファンド（投資先商品）に対する複数の投資対象に対する資金配分率が修正されて決定されるので，いずれのファンドに対していくら投資すれば，推奨ポートフォリオに沿うように投資金額を配分することになるかを，投資家に分かりやすく示すことができる。
【実施例】
【００２９】
(I) ハードウエア構成
図１は，カスタム・ポートフォリオ作成システムの全体的な構成を示すブロック図である。
【００３０】
カスタム・ポートフォリオ作成システムは，ネットワーク１に接続されたセンタ・コンピュータ２と，複数台のクライアント・コンピュータ３（以下，クライアント３という）とから構成される。センタ・コンピュータ２は，カスタム・ポートフォリオ作成システムの管理者（管理企業等）の支配下に置かれる。クライアント３は，カスタム・ポートフォリオ作成システムの利用ユーザ（投資家に対して，後述するカスタム・ポートフォリオ等を提示する従業員等）の管理下に置かれる。
【００３１】
図２は，センタ・コンピュータ２のハードウエア構成を示すブロック図である。
【００３２】
センタ・コンピュータ２は，いわゆるコンピュータ・システム（ワーク・ステーション等）であり，センタ・コンピュータ２の全体を統括的に制御するＣＰＵ11を含む。ＣＰＵ11に，指示，指令，文字等の入力のための入力装置12（キーボード，マウス等），文字，画像等を表示するための表示装置13（ＬＣＤ表示装置等），バッファ・エリア，ワーク・エリア等を提供するメモリ14，プログラムおよびデータを記憶するためのハードディスク15，ならびにネットワーク１を介してクライアント３とデータ通信を行うための通信装置16が接続されている。
【００３３】
センタ・コンピュータ２のハードディスク15には，センタ・コンピュータ２の全体的な動作を制御するためのＯＳ（オペレーティング・システム），センタ・コンピュータ２とクライアント３との間のデータ等の送受信に必要とされる通信プログラム，後述するカスタム・ポートフォリオ作成プログラム，モデル・ポートフォリオ・データテーブル，ファンド運用データ・テーブル，相関係数テーブル，投資対象データ・テーブル等のプログラムおよびデータが記憶されている。またこの実施例においてセンタ・コンピュータ２はウエブ・サーバを兼ねている。センタ・コンピュータ２は，クライアント３からの要求に応じて，そのハードディスク15にあらかじめ記憶されているウエブ・データ（たとえば，ＨＴＭＬ(Hyper Text Markup Language)データ），または上述のカスタム・ポートフォリオ作成プログラムによって得られた処理結果を含ませたウエブ・データを，クライアント３に送信する。カスタム・ポートフォリオ作成プログラム，モデル・ポートフォリオ・データテーブル，ファンド運用データ・テーブル，相関係数テーブルおよび投資対象データ・テーブルの詳細については，後述する。
【００３４】
クライアント３もいわゆるコンピュータ・システム（パーソナル・コンピュータ等）であり，基本的にセンタ・コンピュータ２と同様のハードウエア構成を備えている。図２においてクライアント３を構成する装置を，（）内に示す符号によって特定する。
【００３５】
クライアント３のハードディスク25には，ＯＳ（オペレーティング・システム）およびブラウザ・プログラム（通信プログラム）（以下，ブラウザという）が記憶されている。ブラウザによって，センタ・コンピュータ２からクライアント３に送信されるウエブ・データに基づく画像（ウインドウ）が，表示装置23の表示画面上に表示される。入力装置22が用いられて入力される文字列，ウエブ・データのリクエスト等が，ブラウザによってクライアント３からセンタ・コンピュータ２に送信される。
【００３６】
(II)データテーブル
図３は，モデル・ポートフォリオ・データテーブル17の一例を示している。上述のように，モデル・ポートフォリオ・データテーブル17は，センタ・コンピュータ２のハードディスク15に記憶されている。
【００３７】
モデル・ポートフォリオ・データテーブル17には，この実施例においては，モデル・ポートフォリオＡ〜モデル・ポートフォリオＪまでの１０個のモデル・ポートフォリオに関するデータが記憶されている。各モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊに関するデータには，それぞれ標準偏差，期待収益率および投資対象（資産クラス）（この実施例では，国内株式，国内債券，海外株式，海外債券およびマネーの５つの投資対象（資産クラス））ごとの資金配分率に関するデータが含まれている。
【００３８】
標準偏差は，後述する投資対象ごとの資金配分率にしたがって資金が運用された場合の収益額（予想運用達成金額）のばらつきを示す。いわゆるリスクの程度を表す数値である。
【００３９】
期待収益率：後述する投資対象ごとの資金配分率にしたがって資金が運用された場合に期待される収益率である。いわゆるリターンの程度を表す数値である。
【００４０】
投資対象ごとの資金配分率：各投資対象（国内株式，国内債券，海外株式，海外債券およびマネー）のそれぞれに対する資金の配分率である。たとえば，図３に示すモデル・ポートフォリオＡは，国内株式に２０％，国内債券に７％，海外株式に４９％，海外債券に０％，マネー（預金，貯金）に２４％の配分率（合計は１００％である）により，各投資対象に資金を配分して運用すべきであることを示している。
【００４１】
モデル・ポートフォリオ・データテーブル17に格納されている各モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率は，いわゆる「効率的フロンティア」（各投資対象ごとに定められる期待収益率（平均）および標準偏差，ならびに各投資対象間の相関係数に基づいて得られる曲線）に基づいている。この実施例では，モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊは，アルファベットの順番に，低リスクおよび低リターンのものから，高リスクおよび高リターンのものになるように並べられている。
【００４２】
図４は，ファンド運用データテーブルの一例を示している。ファンド運用データテーブルも，センタ・コンピュータ２のハードディスク15に記憶されている。
【００４３】
ファンド運用データテーブル18には，ファンド名称によって特定される複数のファンド（投資先商品）のそれぞれについて，各投資対象に対する資金配分率（特別勘定）が記憶されている。たとえば，ファンド名称「日本株式型Ａ」のファンド（投資先商品）は，国内株式に対する配分率が１００％であり，他の投資対象（国内債券，海外株式，海外債券およびマネー）に対する配分率は０％である（合計は１００％）。すなわち，ファンド名称「日本株式型Ａ」のファンドは，投資家から預かった投資金の１００％を，国内株式の売買によって運用するファンドであることを示している。ファンド名称「世界株式型Ａ」のファンド（投資先商品）は，国内株式に対する配分率が１０％，海外株式に対する配分率が８０％，マネーに対する配分率が１０％であり，他の投資対象（国内債券および海外債券）に対する配分率は０％である（合計は１００％）。すなわち，ファンド名称「世界株式型Ａ」のファンドは，投資家から預かった投資金の１０％を国内株式の売買によって運用し，８０％を海外株式の売買によって運用し，１０％をマネー（預金，貯金）によって運用するファンドであることを示している。
【００４４】
図５は，相関係数テーブルの一例を示している。相関係数テーブル19は，後述するように，ポートフォリオ（より詳細には，モデル・ポートフォリオおよびカスタム・ポートフォリオ）の標準偏差を算出するため（ポートフォリオの標準偏差の算出に用いられる共分散を算出するため）に用いられる（詳しくは，後述する）。
【００４５】
相関係数テーブル19には，５つの投資対象のそれぞれについて，他の投資対象との相関係数が記憶されている。たとえば，投資対象「国内株式」に着目すると，国内株式と，他の投資対象（国内債券，海外株式，海外債券およびマネー）との相関係数は，それぞれ，0.705，0.711，0.110，0.018である（国内株式と国内株式との相関係数は1.000）。
【００４６】
図６は，投資対象データ・テーブルの一例を示している。投資対象データ・テーブル20には，投資対象ごとに定められた標準偏差および期待収益率と，投資対象間の共分散が記憶されている。共分散は，投資対象データ・テーブル20に記憶されている投資対象ごとの標準偏差と，上述した相関係数（図５参照）とに基づいて定められる（詳しくは後述する）。
【００４７】
(III) ポートフォリオの標準偏差と期待収益率の算出
上述したモデル・ポートフォリオの標準偏差および期待収益率（図３）と，後述するカスタム・ポートフォリオの標準偏差および期待収益率は，次の式によって求められる。
【００４８】
(i) ポートフォリオの標準偏差
【００４９】
【数１】
2005141694.tif 000003
【００５０】
式１において，行列Ａはポートフォリオごとに定められる各投資対象（資産クラス）ごとの資金配分率（モデル・ポートフォリオについて，図３参照）を要素とする１列の行列である。行列Ｂはポートフォリオごとに定められる各投資対象（資産クラス）ごとの資金配分率を要素とする１行の行列である。共分散（i，j）は，各投資対象間について定められる共分散（図６参照）（25個の共分散）のそれぞれを表す。
【００５１】
共分散（i，j）は，次式によって表される。
【００５２】
【数２】
2005141694.tif 000004
【００５３】
式２において，行列Ｃは，投資対象データ・テーブル20（図６）に格納されている各投資対象ごとの標準偏差を要素とする１列の行列である。行列Ｄは，投資対象データ・テーブル20（図６）に格納されている各投資対象ごとの標準偏差を要素とする１行の行列である。相関係数（i，j）は，各投資対象間について定められる相関係数（図５参照）（25個の相関係数）のそれぞれを表す。
【００５４】
(ii)ポートフォリオの期待収益率
ポートフォリオの期待収益率は，次式によって算出される。
【００５５】
【数３】
2005141694.tif 000005
【００５６】
式３において，投資対象ｉ（ｉは，国内株式，国内債券，海外株式，海外債券，マネー）の配分率は，モデル・ポートフォリオについてはモデル・ポートフォリオ・データテーブル17（図３）に格納されているものが用いられる。投資対象ｉの期待収益率は投資対象データ・テーブル20（図６）に格納されているものが用いられる。
【００５７】
詳細は後述するが，カスタム・ポートフォリオ作成システムでは，モデル・ポートフォリオとは別に，投資家（ユーザ）のそれぞれについてカスタム・ポートフォリオが作成される。カスタム・ポートフォリオも各投資対象（国内株式，国内債券，海外株式，海外債券，マネー）ごとの資金配分率を持つ。カスタム・ポートフォリオについての標準偏差および期待収益率の算出（式１，式３）においては，カスタム・ポートフォリオ作成システムによって得られたカスタム・ポートフォリオについての各投資対象についての標準偏差および期待収益率が用いられる。
【００５８】
(IV)カスタム・ポートフォリオ作成プログラムの処理
図７は，カスタム・ポートフォリオ作成プログラムの処理手順の概要を示すフローチャートである。上述のように，カスタム・ポートフォリオ作成プログラムは，センタ・コンピュータ２のハードディスク15に記憶されている。カスタム・ポートフォリオ作成プログラムにしたがって，センタ・コンピュータ２が動作する。はじめに，カスタム・ポートフォリオ作成プログラムの処理の概要を説明しておく。
【００５９】
投資家（ユーザ）の基本情報の入力が受付られる（ステップ31）。基本情報には，運用期間，目標金額，最初の投資額（初期投資額）および毎月の投資額が含まれる。
【００６０】
次に，投資家（ユーザ）のリスク許容度の入力が受付けられる（ステップ32）。リスク許容度の入力は，クライアント３の表示装置23の表示画面上に表示される選択肢（質問選択肢）のいずれかを投資家が選択することによって行われる。
【００６１】
推奨モデル・ポートフォリオの決定処理が行われる（ステップ33）。推奨モデル・ポートフォリオの決定処理では，上述したモデル・ポートフォリオ・データテーブル17に記憶されているモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊの10個のモデル・ポートフォリオの中から，上述の入力されたリスク許容度に基づいて，いずれかのモデル・ポートフォリオが推奨モデル・ポートフォリオとして決定される。また，推奨モデル・ポートフォリオについて定められる期待収益率および標準偏差，ならびに入力された基本情報（運用期間，目標金額，最初の投資額（初期投資額）および毎月の投資額）に基づいて，運用がうまくいった場合の運用期間経過後の達成予測金額，平均的な場合の運用期間経過後の達成予測金額，運用が失敗した場合の運用期間経過後の達成予測金額，目標金額に達する確率，元本割れの確率等が算出される。算出されたこれらの達成予測金額および確率等は，クライアント３の表示装置23の表示画面上に，数値およびグラフによって表示される。
【００６２】
次にカスタム・ポートフォリオ作成処理が行われる（ステップ34）。カスタム・ポートフォリオ作成処理では，上述したファンド運用データテーブル18に記憶されている複数のファンド（投資先商品）のそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率（特別勘定）と，推奨モデル・ポートフォリオの各投資対象に対する資金配分率とに基づいて，複数のファンド（投資先商品）うち，いずれのファンド（投資先商品）をどのように（いくら）購入（投資）すれば，推奨モデル・ポートフォリオの各投資対象に対する資金配分率に合致する（またはできるだけ近くなる）かを決定する処理が行われる。また，カスタム・ポートフォリオ作成処理では，決定された購入（投資）すべき（一般には複数の）ファンドにおける各投資対象に対する資金配分率に基づいて期待収益率と標準偏差を算出し，算出された期待収益率および標準偏差，ならびに入力された基本情報（運用期間，目標金額，最初の投資額（初期投資額）および毎月の投資額）に基づいて，運用がうまくいった場合の運用期間経過後の達成予測金額，平均的な場合の運用期間経過後の達成予測金額，運用が失敗した場合の運用期間経過後の達成予測金額，目標金額に達する確率，元本割れの確率等が算出される。算出されたこれらの達成予測金額および確率等は，クライアント３の表示装置23の表示画面上に，数値およびグラフによって表示される。
【００６３】
算出された達成予測金額および確率等は，投資家（ユーザ）の氏名等とともに，センタ・コンピュータ２のハードディスク15に記憶されて保存される（ステップ35）。
【００６４】
図８は，クライアント３の表示装置23の表示画面上に表示される基本情報入力ウインドウＷ１の一例を，図９はクライアント３の表示装置23の表示画面上に表示されるリスク許容度入力ウインドウＷ１の一例を，それぞれ示している。図10は，推奨モデル・ポートフォリオの決定処理（図７；ステップ33）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図11は推奨モデル・ポートフォリオ決定処理にしたがってクライアント３の表示装置23の表示画面上に表示されるシミュレーション結果表示ウインドウＷ３の一例を示している。カスタム・ポートフォリオ作成処理（図７；ステップ34）および保存処理（図７；ステップ35）の詳細は後述することにして，図８〜図11を参照して，基本情報の入力処理（ステップ31），リスク許容度の入力処理（ステップ32）および推奨モデル・ポートフォリオの決定処理（ステップ33）を詳細に説明する。
【００６５】
クライアント３のユーザが，クライアント３の入力装置23を用いてブラウザの起動命令を入力すると，ハードディスク25からブラウザが読出され，ＣＰＵ21に読み込まれる。ブラウザが起動する。
【００６６】
クライアント３のユーザがセンタ・コンピュータ２のＵＲＬ（Uniform Resourse Locator）を入力すると，ネットワーク１を通じてセンタ・コンピュータ２から基本情報入力ウインドウを表すデータ（ＨＴＭＬデータ）がクライアント３に送信される。クライアント３の表示装置23の表示画面上に，基本情報入力ウインドウＷ１（図８）が表示される。後述する他のウインドウも，同様にしてセンタ・コンピュータ２から送信されるウインドウを表すデータに基づいてクライアント３の表示装置23の表示画面上に表示される。
【００６７】
基本情報入力ウインドウＷ１（図８）は，運用期間を入力するための入力ボックスＷ１ａ，目標金額を入力するための入力ボックスＷ１ｂ，最初の投資額（初期投資額）を入力するための入力ボックスＷ１ｃおよび毎月の投資額を入力するための入力ボックスＷ１ｄおよびクリック可能な「次のステップへ」の文字列Ｗ１ｅを含んでいる。
【００６８】
投資家（またはクライアント３の操作者）は，クライアント３の入力装置22を用いて，運用期間入力ボックスＷ１ａに投資家が希望する運用年数を表す数字を，目標金額入力ボックスＷ１ｂに上記運用年数経過後に達成されていることを希望する金額（達成目標金額）を表す数字を，最初の投資額入力ボックスＷ１ｃに初期投資金額（イニシャル・コスト）を，毎月の投資額入力ボックスＷ１ｄに毎月投資する金額（ランニング・コスト）を，それぞれ入力する。
【００６９】
「次へのステップ」Ｗ１ｅがクリックされると，各入力ボックスＷ１ａ，Ｗ１ｂ，Ｗ１ｃおよびＷ１ｄに入力された運用期間を表すデータ，目標金額を表すデータ，最初の投資額を表すデータおよび毎月の投資額を表すデータが，ネットワーク１を介してクライアント３からセンタ・コンピュータ２に送信される。センタ・コンピュータ２は，クライアント３から送信された運用期間を表すデータ，目標金額を表すデータ，最初の投資額を表すデータおよび毎月の投資額を表すデータを受信し，メモリ14に一時的に記憶する（図７：ステップ31）。
【００７０】
また，「次へのステップ」Ｗ１ｅがクリックされると，基本情報入力ウインドウＷ１に代えて，リスク許容度入力ウインドウＷ２（図９）がクライアント３の表示装置23の表示画面上に表示される。
【００７１】
リスク許容度ウインドウＷ２には，Ｑ１，Ｑ２およびＱ３の３つの質問事項Ｗ２ａ，Ｗ２ｂおよびＷ２ｃについて，それぞれ４つの回答選択枝が含まれている。各回答選択枝の左側にチェック・ボタンが設けられている。Ｑ１，Ｑ２およびＱ３の３つの質問事項のそれぞれについて，４つの回答選択枝の中から一つの回答選択枝が投資家によって選択される。回答選択枝の選択の入力は，投資家（またはクライアント３の操作者）が入力装置12（マウス等）を用いてチェック・ボックスの部分をクリックすることによって行われる。クリックされたチェック・ボックスに黒点が表示される。
【００７２】
リスク許容度ウインドウＷ２が用いられて投資家によって選択されるＱ１，Ｑ２およびＱ３の質問事項に対する３つの回答は，投資家のリスク許容度を測定（計測）するために用いられる。測定（計測）されたリスク許容度に基づいて，後述するように，複数のモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊの中からいずれかのポート・フォリオが，投資家に推奨すべきモデル・ポートフォリオ（推奨ポートフォリオ）として決定される（詳細については，推奨モデル・ポートフォリオの決定処理の説明の中で明らかにする）。
【００７３】
「次へステップ」Ｗ２ｄがクリックされると，投資家が選択したＱ１，Ｑ２およびＱ３の各質問事項に対する３つの回答（回答選択肢を表すデータ）がクライアント３からセンタ・コンピュータ２に送信される。センタ・コンピュータ２は，クライアント３から送信された３つの回答選択枝を表すデータを受信し，メモリ14に一時的に記憶する（図７；ステップ32）。
【００７４】
３つの回答選択肢を表すデータを受信したセンタ・コンピュータ２は，推奨モデルポートフォリオ決定処理（図７；ステップ33，図10）を実行する。
【００７５】
推奨モデル・ポートフォリオ決定処理では，次に説明するように，モデル・ポートフォリオ・データテーブル17（図３）に記憶されているモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのそれぞれについての標準偏差および期待収益率が用いられる。モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのそれぞれについての標準偏差および期待収益率は，上述した式１〜式３によって算出されて求められる。もちろん，モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのそれぞれについての標準偏差と期待収益率は，あらかじめ算出しておいてモデル・ポートフォリオ・データテーブル17（図３参照）に記憶しておいてもよい。
【００７６】
モデル・ポートフォリオ・データテーブル17（図３参照）に記憶されているすべてのモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊについて，次の処理が行われる。ここでは，モデル・ポートフォリオＡ，モデル・ポートフォリオＢ，・・・，モデル・ポートフォリオＪの順番（アルファベットの順番）に処理が行われるものとする。
【００７７】
図10を参照して，モデル・ポートフォリオＡについての標準偏差および期待収益率を表すデータがモデル・ポートフォリオ・データテーブル17から読出され，メモリ14に一時的に記憶される（ステップ41）。
【００７８】
センタ・コンピュータ２のメモリ14には，上述のように，クライアント３（基本情報入力ウインドウＷ１）が用いられて入力された運用期間を表すデータ，最初の投資額を表すデータおよび毎月の投資額を表すデータが一時的に記憶されている。
【００７９】
はじめに，モデル・ポートフォリオＡについての標準偏差および期待収益率を表すデータ，ならびに入力された運用期間を表すデータ，最初の投資額を表すデータおよび毎月の投資額を表すデータが用いられて，シナリオ・データが計算される（ステップ42）。
【００８０】
シナリオ・データとは，モデル・ポートフォリオについての標準偏差および期待収益率を表すデータ，入力された運用期間を表すデータ，最初の投資額を表すデータおよび毎月の投資額を表すデータが用いられて計算される，将来の月ごとの資産額（達成予測資産額）である。図12にはシナリオ・データの算出のための計算式の一例が示されている。
【００８１】
たとえば，運用期間が10年（120 月）とする。この場合，シナリオ・データは，１月後の資産額（達成予測資産額）（Ｄ1）から 120月後の資産額（Ｄ120）までの月毎の資産額（達成予測資産額）を表すデータを含むものになる。
【００８２】
図12を参照して，たとえば，１月後，２月後，３月後および120月後の資産額（Ｄ1，Ｄ2，Ｄ3，Ｄ120）は，次式によって算出される。
【００８３】
１月後の資産額（Ｄ1）＝最初の投資額×（１＋期待収益率＋標準偏差×乱数（ｎ1））
２月後の資産額（Ｄ2）＝（１月後の資産額（Ｄ1）＋毎月の投資額）×（１＋期待収益
率＋標準偏差×乱数（ｎ2））
３月後の資産額（Ｄ3）＝（２月後の資産額（Ｄ2）＋毎月の投資額）×（１＋期待収益
率＋標準偏差×乱数（ｎ3））
120月後の資産額（Ｄ120）＝（119月後の資産額（Ｄ119）＋毎月の投資額）×（１＋期
待収益率＋標準偏差×乱数（ｎ200））
【００８４】
ここで，乱数（ｎ1），乱数（ｎ2）・・・，乱数（ｎ200 ）は，各月の資産額の算出のたびに発生（計算）される正規分布にしたがう乱数である。次式によって表されるガウス関数（平均が０，標準偏差が１）によって求められる値Ｚが，乱数（ｎ1），乱数（ｎ2）・・・，乱数（ｎ200）として用いられる。
【００８５】
【数４】
2005141694.tif 000006
【００８６】
ここで，一様乱数は，カスタム・ポートフォリオ作成プログラムによって生成される０〜１までの間の任意の数である。正規乱数は，正規分布にしたがってカスタム・ポートフォリオ作成プログラムによって生成される任意の数である。
【００８７】
上述のガウス関数によって求められる値Ｚ（乱数（ｎ1），乱数（ｎ2）・・・乱数（ｎ200））は，正の値となることもあるし，負の値となることもある。たとえば，乱数（ｎ1）が正の値となれば，１月後の投資額（Ｄ1 ）は最初の投資額よりも高い値（金額）となる。乱数（ｎ1 ）が負の値となれば，「１＋期待収益率」の値と，「標準偏差×乱数」（負の値となる）との加算結果が１よりも大きい場合には，１月後の投資額（Ｄ1 ）は最初の投資額よりも高い値（金額）となり，１よりも小さい場合には，１月後の資産額（Ｄ1 ）は最初の投資額よりも低い額となる。
【００８８】
図12に示す計算式によって得られたシナリオ・データは，ホスト・コンピュータ２のメモリ14に一時的に記憶される。
【００８９】
同様の処理が所定回数（たとえば，１０００回）繰返される（ステップ43でNO，ステップ42）。所定数（たとえば，１０００個）のシナリオ・データがメモリ14に一時的に記憶される。
【００９０】
メモリ14に記憶された所定数のシナリオ・データが，最終月の資産額（運用期間後の資産額）が高い順番にソートされる（ステップ44）。図13は１０００個のシナリオ・データが，最終月の資産額（Ｄ120）が高い順番にソートされている様子を示している。
【００９１】
ソートされたシナリオ・データが用いられて，運用がうまくいった場合，平均的な場合および運用が失敗した場合のそれぞれの達成予測資産額が決定される。また，所定数のシナリオ・データが用いられて，目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額が算出される（ステップ45）。
【００９２】
運用がうまくいった場合の達成予測資産額には，たとえば，ソートされたシナリオ・データの上から５０番目のシナリオ・データに含まれる最終月の資産額が用いられる。平均的な場合の達成予測資産額には，たとえば，ソートされたシナリオ・データの中央（１０００個のシナリオ・データの場合，５００番目）のシナリオ・データに含まれる最終月の資産額が用いられる。運用が失敗した場合の達成予測資産額には，たとえば，ソートされたシナリオ・データの下から５０番目のシナリオ・データに含まれる最終月の資産額が用いられる（図13参照）。
【００９３】
目標金額に達成する確率は，所定数のシナリオ・データのうち，最終月の資産額が目標金額（あらかじめ入力された金額）を超えているものの数を，シナリオ・データの総数で除算して100を乗算することによって決定される。
【００９４】
元本割れの確率は，所定数のシナリオ・データのうち，最終月の資産額が目標金額（あらかじめ入力された金額）未満であるものの数を，シナリオ・データの総数で除算して100を乗算することによって決定される。
【００９５】
期待される不足額は，所定数のシナリオ・データのうち，最終月の資産額が目標金額未満であるものについて，それぞれ目標金額から最終月の資産額を減算し，この減算値の総和を，シナリオ・データの総数で除算することによって決定される。
【００９６】
以上の処理によって，モデル・ポートフォリオＡを適用した場合について，運用がうまくいった場合，平均的な場合および運用が失敗した場合のそれぞれの達成予測資産額と，目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額が決定する。決定されたこれらの値（金額，確率）は，メモリ14に一時的に記憶される（ステップ46）。
【００９７】
同じ処理が，残りのすべてのモデル・ポートフォリオＢ〜Ｊのそれぞれについて行われる（ステップ47でNO，ステップ48，ステップ41〜46）。すなわち，すべてのモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのそれぞれについて，運用がうまくいった場合，平均的な場合および運用が失敗した場合のそれぞれの達成予測金額と，目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額が決定される。
【００９８】
すべてのモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのそれぞれについて，運用がうまくいった場合，平均的な場合および運用が失敗した場合のそれぞれの達成予測金額と，目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額が決定されてメモリ14に記憶されると，モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのうち，いずれのポート・フォリオを推奨ポートフォリオとするかを決定する処理に進む（ステップ47でYES ，ステップ49）。
【００９９】
図９のリスク許容度入力ウインドウＷ２を参照する。リスク許容度入力ウインドウＷ２において，質問事項Ｑ１（符号Ｗ２ａ）および質問事項Ｑ２（符号Ｗ２ｂ）に対する回答は（上述のように回答（選択回答枝）を表すデータは，センタ・コンピュータ２のメモリ14に記憶されている），10個のモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊをより少ない数のモデル・ポートフォリオに絞るために用いられる。たとえば，質問事項Ｑ１において「年初と比較して年末に資産が減少するのは１０回に１回程度までは抵抗がない」が選択されていたとする。この場合，モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのうち，各モデル・ポートフォリオについて定められている期待収益率と標準偏差とから求められる収益率がマイナスとなる確率が１０％以下のものが，推奨するモデル・ポートフォリオの候補とされる。
【０１００】
質問事項Ｑ２において「（ある年に資産が）２０％値下がりするのは許容できない」が選択されていたとする。この場合には，モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのうち，期待収益率と標準偏差とから求められる収益率が−２０％を上回る確率が９０％以上となるものが，推奨するモデル・ポートフォリオの候補とされる。
【０１０１】
質問事項Ｑ１に対する回答および質問事項Ｑ２に対する回答のうち，より条件の厳しいものが採用されて，モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊの中から推奨するモデル・ポートフォリオの候補が選ばれる。
【０１０２】
質問事項Ｑ１および質問事項Ｑ２において，いずれも「気にならない」が選択されている場合には，すべてのモデル・ポートフォリオＡ〜Ｊが推奨ポート・フォリオの候補になる。
【０１０３】
次に，質問事項Ｑ３に対する回答が用いられて，質問事項Ｑ１および質問事項Ｑ２に対する回答によって絞られた複数のモデル・ポートフォリオの中から，いずれか一のモデル・ポートフォリオが選択される。「なるべく高いリターンをねらいたい」が選択されていた場合には，絞られた複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて得られている「平均的な場合の達成予測資産額」（運用期間の末月のもの）のうち，最も高い額（数値）を持つモデル・ポートフォリオが，推奨モデル・ポートフォリオに決定される。「目標金額の達成可能性を高くしたい」が選択されていた場合には，絞られた複数のモデル・ポートフォリオの中で「目標金額に達する確率」が最も高いものが推奨モデル・ポートフォリオに決定される。「目標金額を達成できなくても，元本割れをなるべく避けたい」が選択されていた場合には，絞られた複数のモデル・ポートフォリオの中で「元本割れの確率」が最も低いものが推奨モデル・ポートフォリオに決定される。「目標に不足する金額の期待値をなるべく小さくしたい」が選択されていた場合には，絞られた複数のモデル・ポートフォリオの中で「期待される不足額」が最も低いものが推奨モデル・ポートフォリオに決定される。
【０１０４】
推奨モデル・ポートフォリオが決定されると，シミュレーション結果表示ウインドウＷ３（図11）を表すウインドウ・データが作成されて，クライアント３に送信される（ステップ50）。
【０１０５】
クライアント３の表示装置23の表示画面上に，シミュレーション結果表示ウインドウＷ３が表示される。
【０１０６】
シュミレーション結果表示ウインドウＷ３は，決定された推奨モデル・ポートフォリオおよび他の２つのモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，運用がうまくいった場合，平均的な場合および運用が失敗した場合のそれぞれの達成予測資産額，ならびに目標金額に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額を表示する欄Ｗ３ａと，推奨モデル・ポートフォリオについて定められている各投資対象のそれぞれについての資金配分率（モデル・ポートフォリオ・データテーブル17（図３）に記憶されている）を，円グラフによって表示する欄Ｗ３ｂ，ならびに払い込み保険料合計（棒グラフ），運用がうまくいった場合の達成予測金額（一点鎖線），平均的な場合の達成予測金額（破線），運用が失敗した場合の達成予測金額（二点鎖線），期待される不足額（細かい破線），および目標金額（実線）をそれぞれ示す，横軸を年数，縦軸を金額としたシミュレーション・グラフ表示欄Ｗ３ｃを含む。シミュレーション・グラフ表示欄Ｗ３ｃに示されるグラフは，決定された推奨モデル・ポートフォリオ（モデル・ポートフォリオＡ〜Ｊのうちのいずれか）に基づいて作成されたシナリオ・データ（図12参照）に基づくものであることは言うまでもない。
【０１０７】
シュミレーション結果表示ウインドウＷ３により，投資家のリスク許容度に応じて決定された推奨モデル・ポートフォリオにしたがって投資金額（最初の投資額および毎月の投資額）を運用すると，運用期間の満了時点においてどのような収益を得られるかが分かりやすく表示される。
【０１０８】
「次のステップへ」の文字列Ｗ３ｄがクリックされると，カスタム・ポートフォリオ作成処理（図７；ステップ34）に進む。カスタム・ポートフォリオ作成処理では，上述したように，ファンド運用データ・テーブル18（図４）に記憶されている複数のファンド（投資先商品）のそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率（特別勘定）と，推奨モデル・ポートフォリオの各投資対象に対する資金配分率とに基づいて，複数のファンド（投資先商品）うち，いずれのファンド（投資先商品）をどのように（いくら）購入（投資）すれば，推奨モデル・ポートフォリオの各投資対象に対する資金配分率に合致する（またはできるだけ近くなる）かを決定する処理が行われる。
【０１０９】
図14および図15は，カスタム・ポートフォリオ作成処理の詳細な手順を示すフローチャートである。図16ならびに図17および図18は，カスタム・ポートフォリオ作成処理において，クライアント３の表示装置23の表示画面上に表示されるウインドウ（ファンド配分入力ウインドウＷ４（図16），カスタム・シミュレーション結果表示ウインドウＷ５（図17および図18））をそれぞれ示している。
【０１１０】
シュミレーション結果表示ウインドウＷ３の「次のステップへ」の文字列Ｗ３ｄがクリックされると，クライアント３の表示画面上に，ファンド配分入力ウインドウＷ４（図16）が表示される。
【０１１１】
ファンド配分入力ウインドウＷ４は，推奨モデル・ポートフォリオの各投資対象（資産クラス）に対する資金配分率を表示する欄Ｗ４ａ，ファンド（投資先商品）のそれぞれについての各投資対象（資産クラス）に対する資金配分率を表示する欄Ｗ４ｂ，保有条件入力欄Ｗ４ｃおよびクリック可能な「次のステップへ」の文字列Ｗ４ｄが含まれている。
【０１１２】
推奨モデル・ポートフォリオの資金配分率表示欄Ｗ４ａには，上述の推奨ポート・フォリオ決定処理において決定された推奨モデル・ポートフォリオの名称（図16においては，モデル・ポートフォリオＣ）と，モデル・ポートフォリオ・データテーブル17（図３）に記憶されている推奨ポートフォリオの各投資対象のそれぞれについての資金配分率が表示される。
【０１１３】
ファンド（投資先商品）の資金配分率表示欄Ｗ４ｂには，ファンド運用データ・テーブル18（図４）に基づいて，複数のファンド名称（投資先商品名）と，各ファンド名称によって特定されるファンドのそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率が表示される。
【０１１４】
保有条件入力欄Ｗ４ｃには，上述の複数のファンド名称のそれぞれに対応して，比率または金額により，保有条件（投資条件）の下限と上限を入力するための入力ボックスが含まれている。後述するように，カスタム・ポートフォリオ作成処理では，いずれのファンド（投資先商品）に，どのような割合（比率）（金額）で，最初の投資額および毎月の投資額を投資（配分）すればよいか（購入すればよいか）が決定される。保有条件入力欄Ｗ４ｃに含まれる入力ボックスには，投資家が保有（投資，購入）したい（または保有したくない）ファンドがある場合に，下限値または／および上限値（比率または金額）を入力する。下限値または上限値が入力された場合には，その範囲内においてファンド（投資先商品）に対する投資割合（金額）が決定される。
【０１１５】
「次のステップへ」Ｗ４ｄがクリックされると，ファンド配分入力ウインドウＷ４が用いられて入力された上限値または／および下限値が，クライアント３からホスト・コンピュータ２に送信される。保有条件（比率または金額の上限値／下限値）はホスト・コンピュータ２のメモリ14に記憶される（ステップ61）。
【０１１６】
エージェントが作成される（ステップ62，63）。図19を参照して，はじめに，保有条件（比率または金額の上限値／下限値）が入力されていない場合のエージェントの作成の処理について説明する。
【０１１７】
各ファンド（投資先商品）のそれぞれについて，乱数（０〜１００までの整数のいずれか）が生成される。生成された乱数を，各ファンドのついての仮の配分率とする（ステップ62）。次に，ファンドごとの仮の配分率のそれぞれを，仮の配分率の総和によって除算することにより，各ファンドごとの配分率の総和が１００％になるように調整し，調整後のファンド配分率に基づいて各ファンドの投資対象に対する資金分配率を修正する（ステップ63）。
【０１１８】
図19を参照して具体的に説明すると，たとえば，ファンド名「日本株式型Ａ」についての仮の配分率（乱数）が「５０」であり，仮の配分率の総和が「４５３」である場合には，ファンド名称「日本株式型Ａ」についての調整後のファンド配分率は11％（50／453＝0.1103‥＝0.11，0.11に100を乗算）となる。
【０１１９】
調整後のファンド配分率にしたがって，ファンドごとに設定されている投資対象に対する資金配分率が修正される。たとえば，日本株式型Ａの各投資対象に対する資金配分率は，日本株式，国内債券，海外株式，海外債券，マネーのそれぞれについて， 100％，０％，０％，０％，０％である（図19の左側を参照；総和は 100％）。日本株式型Ａの各投資対象に対する資金配分率に基づいて，各投資対象に対する資金配分率の総和が上述の調整後のファンド配分率（日本株式型Ａの場合，11％）となるように，日本株式型Ａの各投資対象に対する資金配分率が修正される。すなわち，調整後のファンド配分率が11％である日本株式型Ａについては，投資対象「日本株式」に対する資金配分率が11％とされる（総和は11％）。別の例を挙げると，ファンド名称「世界株式型Ａ」についての調整後のファンド配分率が20％である場合，世界株式型Ａの各投資対象に対する資金配分率は日本株式，国内債券，海外株式，海外債券，マネーのそれぞれについて10％，０％，80％，０％，10％（総和は 100％）であるので，修正後の世界株式型Ａの各投資対象に対する資金配分率は，日本株式，国内債券，海外株式，海外債券，マネーのそれぞれについて２％，０％，16％，０％，２％（総和は20％）となる。
【０１２０】
このようにして各ファンドについて，各ファンドごとの調整後のファンド配分率に基づいて，ファンドごとに設定されている各投資対象に対する資金配分率を修正したものが，エージェントである（図19の右側に一点鎖線で囲って示す）。
【０１２１】
下限値および／または上限値が，たとえば，比率により入力された場合には，乱数に決定された仮の配分率が下限値より小さい場合には下限値まで仮の配分率が引き上げられ，仮の配分率が上限値よりも大きい場合には上限値まで仮の配分率が引き下げられる。たとえば，図19を参照して，ファンド名「日本株式型Ａ」についての仮の配分率が「50％」と決定され，ファンド名「日本株式型Ａ」についての上限値（比率）が30％，下限値（比率）が10％であったとする。乱数によって決定された仮の配分率（50％）は，上限値（比率）（30％）よりも大きい。この場合には，仮の配分率は「50％」から「30％」まで引き下げられる。
【０１２２】
このようにして下限値または／および上限値が考慮されて決定された仮の配分率（以下，第２の仮の配分率という）が用いられて，調整後のファンド配分率が決定される。具体的には，はじめに，次に説明する調整ファクタを算出し，算出された調整ファクタを用いて，各ファンドについての調整後のファンド配分率を決定する。
【０１２３】
調整ファクタは次式によって算出される。
【０１２４】
（１−下限値の合計値）／第２の仮の配分率の合計値）−下限値の合計値
【０１２５】
調整後の各ファンドのファンド配分率は，次式によって算出される。
【０１２６】
ファンドｉの下限値＋（ファンドｉの第２の仮の配分率−ファンドｉの下限値）×調整ファクタ
【０１２７】
このようにして上限値または／および下限値が入力された場合についても，各ファンドごとの調整後のファンド配分率が算出される。算出された調整後のファンド配分率にもとづいて，ファンドごとに設定されている各投資対象に対する資金配分率が修正される（エージェントの作成）。
【０１２８】
保有条件（上限値または／および下限値）が入力されていない場合でも，入力された場合でも，上述と同様にして，５つのエージェントが作成される（ステップ64でNO，ステップ62〜63）。
【０１２９】
作成された５つのエージェント（第１〜第５エージェント）のそれぞれについて，図15に示す処理が行われる（ステップ65〜69）。
【０１３０】
エージェント（図19を参照）によって特定される各ファンドのファンド配分率（調整後のファンド配分率）が，次式が用いられて修正され，新たなファンド配分率が求められる。
【０１３１】
新たなファンド配分率＝ファンド配分率＋乱数×α−α／２・・・式５
【０１３２】
式５において，乱数は０〜１００までの間の整数が用いられる。係数αは，算出される新たなファンド配分率とファンド配分率の離れ度合いを示す係数（たとえば，０．１等の数値）である。
【０１３３】
式５によって求めれらた新たなファンド配分率に基づいて，ステップ63と同様の処理，すなわち，各ファンドに対する所有条件を満たし，かつ各ファンドの配分率（新たなファンド配分率）の合計が 100％となるように，各ファンドについての新たなファンド配分率が修正される。修正されたファンド配分率に基づいて，各ファンドの投資対象に対する資金配分率が修正される（ステップ81）。式５によって求められた新たなファンド配分率に基づいて得られる，上述のエージェントと同様のデータを，エージェントについての「チャイルド」と呼ぶ。
【０１３４】
同様にして，５つのチャイルドが作成される（ステップ82でNO，ステップ81）。
【０１３５】
エージェントと，５つのチャイルドのそれぞれについて，推奨ポートフォリオとの距離が算出される（ステップ83）。図20には，図19に示すエージェントと推奨モデル・ポートフォリオ（モデル・ポートフォリオＣ）との距離の算出の方法が示されている。
【０１３６】
エージェントに基づいて，投資対象ごとに，投資配分率の総和が算出される（たとえば，投資対象「国内株式」についての総和は19％）。
【０１３７】
次に，投資対象ごとに，上記エージェントから求められた投資配分率の総和と，推奨モデル・ポートフォリオ（ここでは，モデル・ポートフォリオＣ）の対応する投資対象についての投資配分率の差が算出される（たとえば，推奨モデル・ポートフォリオの投資対象「国内株式」の投資配分率は17％なので，差は２％となる）。
【０１３８】
投資対象ごとの投資配分率の差の二乗の総和が算出される（図20に示す例の場合，総和は510 ）。この算出結果がエージェントと推奨モデル・ポートフォリオとの距離を表す。
【０１３９】
同様の処理が，５つのチャイルドのそれぞれについても行われる。５つのチャイルドのそれぞれと推奨モデル・ポートフォリオとの距離が算出される。
【０１４０】
エージェントと推奨モデル・ポートフォリオとの距離，および５つのチャイルドのそれぞれと推奨モデル・ポートフォリオとの距離のうち，最も近い距離のもの（投資対象ごとの資金配分率の差の二乗の和が最も小さいもの）が，新たなエージェントとされる（ステップ84）。
【０１４１】
同様の処理が，所定回数，たとえば１万回繰り返される（ステップ85でNO，ステップ81〜84）。処理の度に，エージェントと推奨モデル・ポートフォリオとの距離は次第に近づいていくことになる。
【０１４２】
上述の処理が１万回繰返された後，５つのエージェントを処理の対象として，ステップ83と同様の処理が行われる（ステップ70）。推奨モデル・ポートフォリオとの距離が最も近いエージェントが，カスタム・ポートフォリオとされる（ステップ71）。
【０１４３】
カスタム・ポートフォリオは，上述のようにして多数回（上述の場合，約５万回）の処理（推奨モデル・ポートフォリオとエージェント（チャイルド）との距離を小さくする処理）を経て得られるので，カスタム・ポートフォリオの各投資対象に対する投資配分率は，推奨モデル・ポートフォリオと同じになるか，ほぼ等しくなる。また，推奨モデル・ポートフォリオは各投資対象に対する資金配分率のみが定められたものであるが，カスタム・ポートフォリオは，各投資対象に対する資金配分率のみならず，各ファンド（投資先商品）のそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率まで含むものになる。
【０１４４】
作成されたカスタム・ポートフォリオが用いられて，上述したモデル・ポートフォリオを用いたときと同様に，シナリオ・データが作成され，運用がうまくいった場合，平均的な場合，運用が失敗した場合の予想達成金額，および目標に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額が計算される。カスタム・ポートフォリオに関するシナリオ・データの作成に用いられる標準偏差および期待収益率は，上述の式１，式２および式３に基づいて，カスタム・ポートフォリオにおける各投資対象に対する資金配分率が用いられて算出される。
【０１４５】
カスタム・シミュレーション結果表示ウインドウ・データが作成され，クライアント３に送信される（ステップ72）。図17および図18は，クライアント３の表示画面上に表示されるカスタム・シミュレーション結果表示ウインドウＷ５の一例を示している。
【０１４６】
カスタム・シミュレーション結果表示ウインドウＷ５には，推奨モデル・ポートフォリオ（ここでは，モデル・ポートフォリオＣ）の各投資対象に対する資金配分率を表示する欄Ｗ５ａ，カスタム・ポートフォリオに基づく各ファンドのそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率を表示する欄Ｗ５ｂ，カスタム・ポートフォリオに基づく各投資対象に対する資金配分率を表示する欄Ｗ５ｃ，各ファンドのそれぞれについての各投資対象に対する資金配分率と入力された最初の投資額および入力された毎月の投資額に基づいて得られる，各ファンドごとの最初の投資額および毎月の投資額を表示する欄Ｗ５ｄ，推奨モデル・ポートフォリオおよびカスタム・ポートフォリオのそれぞれについて，運用がうまくいった場合，平均的な場合，運用が失敗した場合の予想達成金額，および目標に達する確率，元本割れの確率および期待される不足額を表示する欄Ｗ５ｄ，推奨モデル・ポートフォリオに基づくグラフ表示欄Ｗ５ｅ，カスタム・ポートフォリオに基づくグラフ表示欄５ｆ，および「次のステップへ」の文字列Ｗ５ｇを含む。
【０１４７】
各ファンドごとの最初の投資額および毎月の投資額を表示する欄Ｗ５ｄには，入力された最初の投資額に，各ファンドごとのファンド配分率（比率）／１００を乗算することによって得られる金額（ファンドごとの最初の投資額）と，入力された毎月の投資額に各ファンドごとのファンド配分率（比率）／１００を乗算することによって得られる金額（ファンドごとの毎月の投資額）が表示される。
【０１４８】
「次のステップへ」Ｗ５ｇがクリックされると，投資家（ユーザ）の氏名，生年月日，性別等（投資家情報）を入力するためのウインドウ（図示略）がクライアント３の表示画面上に表示される。入力された投資家情報は，クライアント３からセンタ・コンピュータ２に送信される。センタ・コンピュータ２のハードディスク15に，上述のカスタム・ポートフォリオに関するデータおよび推奨ポートフォリオに関するデータが，投資家情報とともに（関連づけられて）記憶される。
【０１４９】
上述した実施例では，センタ・コンピュータ２のハードディスク15に，カスタム・ポートフォリオ作成プログラム，モデル・ポートフォリオ・データテーブル17，ファンド運用データ・テーブル18，相関係数テーブル19および投資対象データ・テーブル20が記憶され，カスタム・ポートフォリオ作成プログラムの処理結果を含むウインドウ・データがセンタ・コンピュータ２からクライアント３に送信されることにより，シミュレーション結果表示ウインドウＷ３およびカスタム・シミュレーション結果表示ウインドウＷ５がクライアント３の表示画面上に表示されているが，カスタム・ポートフォリオ作成プログラム，モデル・ポートフォリオ・データテーブル17，ファンド運用データ・テーブル18，相関係数テーブル19および投資対象データ・テーブル19を，クライアント３のハードディスク25に記憶させてもよい。この場合，クライアント３は，いわゆるスタンド・アローン型のカスタム・ポートフォリオ作成システムを構成する。
【０１５０】
図21は，カスタム・ポートフォリオ作成システムの機能ブロック図を示している。
【０１５１】
投資スタンス情報入力装置101 から入力される運用期間，初期投資金額，毎月の投資金額，目標金額，投資家のリスク許容度を表すデータに基づいて，モデル・ポートフォリオ・データ記憶装置102 に記憶されている複数のモデル・ポートフォリオ・データの中から，一のモデル・ポートフォリオ・データが推奨モデル・ポートフォリオとして選定される（推奨モデル・ポートフォリオ選定機能103 ）。選定された推奨モデル・ポートフォリオ（推奨モデル・ポートフォリオ・データ）は，複数の投資対象に対する投資配分率を表すデータを含む。
【０１５２】
推奨モデル・ポートフォリオとカスタム・ポートフォリオの距離が算出される（機能ブロック105 ）。距離の算出に用いられるカスタム・ポートフォリオは，複数のファンドのそれぞれについて，複数の投資対象に対する資金配分率が定められたファンド・データが記憶されたファンド・データ記憶装置106 から読出されたファンド・データについて，ファンドごとに，投資対象に対する資金配分率を修正したものについて，各投資対象ごとの総和をとったものである（機能ブロック107 ）。カスタム・ポートフォリオは複数作成され，推奨モデル・ポートフォリオと複数のカスタム・ポートフォリオのそれぞれとの距離が算出される。
【０１５３】
複数のカスタム・ポートフォリオのうち，最も距離の小さいカスタム・ポートフォリオが採用され，そのカスタム・ポートフォリオの内容（修正後のファンドごとの投資対象に対する資金配分率）が用いられて，将来の予想収益金額の算出，ファンドごとの初期投資金額および毎月の投資金額が算出される（機能ブロック108 ）。算出された将来の予想収益金額に基づいてグラフ・データが作成される。将来の予想収益金額を表すグラフ，ファンドごとの初期投資金額および毎月の投資金額が表示装置109の表示画面上に表示される。
【０１５４】
図22および図23は，カスタム・ポートフォリオ作成システムの機能ブロック図の他の例である。
【０１５５】
第１の記憶装置121 には，複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて，複数の投資対象に対する資金配分率を定めたデータと，複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて標準偏差および期待収益率を表すデータとが記憶されている。
【０１５６】
第１の入力装置122 が用いられて，運用期間，初期投資金額，毎月の投資金額および目標金額を表すデータが入力される。
【０１５７】
第１の入力装置122 から入力された初期投資金額および毎月の投資金額と，第１の記憶装置121 に記憶されたモデル・ポートフォリオの標準偏差および期待収益率と，生成される乱数とが用いられて，第１の入力装置122 から入力された運用期間中の毎月の予想資産金額が算出される（機能ブロック123 ）。運用期間中の毎月の予想資産金額の算出は所定回数繰返される。運用期間中の毎月の予想資産金額の算出に乱数が用いられるので，所定回数繰り返されて得られる複数の運用期間中の毎月の予想資産金額はそれぞれ異なるものになる。
【０１５８】
複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータが，運用期間の末月の予想資産金額が高い順番のソートされる（機能ブロック124 ）。ソートされた複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータが用いられて，運用がうまくいった場合，平均的な場合，および運用が失敗した場合のそれぞれの予想資産金額（運用期間中の毎月の予想資産金額）が決定される（機能ブロック125 ）。たとえば，最も単純には，運用期間中の毎月の予想資産金額の算出を３回繰返し，３つの運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータを，運用期間の末月の予想資産金額が高い順番にソートし，運用期間の末月の予想資産金額が最も高いもの（１番目）を運用がうまくいった場合の予想資産金額，２番目のものを平均的な場合の予想資産金額，３番目のものを運用が失敗した場合の予想資産金額と決定する。
【０１５９】
また，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータに基づいて，目標金額に達する確率，元本割れの確率および目標金額に不足する金額（期待値）が算出される（機能ブロック126 ）。目標金額に達する確率は，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータのうち，運用期間の末月の予想資産金額が第１の入力装置122 から入力された目標金額を超えるものの数を，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータの数（繰返し回数）で除算して100 を乗算することによって算出される。元本割れの確率は，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータのうち，運用期間の末月の予想資産金額が第１の入力装置122 から入力された目標金額未満であるものの数を，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータの数（繰返し回数）で除算して100 を乗算することによって算出される。目標金額に不足する金額（期待値）は，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータのうち，運用期間の末月の予想資産金額が第１の入力装置122 から入力された目標金額未満であるものについて，それぞれ目標金額から運用期間の末月の予想資産金額を減算し，この減算値の総和を，複数の運用期間中の毎月の予想資産金額を表すデータの数（繰返し回数）で除算することによって決定される。
【０１６０】
機能ブロック123〜機能ブロック126の処理は，複数のモデル・ポートフォリオのそれぞれについて実行される。
【０１６１】
第２の入力装置128 から投資家が許容するリスクの大きさ（リスク許容度）を表すデータ（投資家の希望を表すデータを含む）が入力される。このリスク許容度を表すデータは，たとえば，質問文とその質問文に対する複数の選択回答枝を投資家に提示し，投資家が選択する選択回答枝に基づいて決定する。
【０１６２】
第１の入力装置122 および第２の入力装置128 から入力されるデータは，投資家の投資スタンスを表すデータと言うこともできる。入力データは，複数のモデル・ポートフォリオの中から，投資家の投資スタンスに沿うモデル・ポートフォリオを選定するために用いられる。
【０１６３】
複数のモデル・ポートフォリオには，それぞれ標準偏差（リスクの度合いを表す）と期待収益率（リターンの度合いを表す）が定められ，第１の記憶装置121 に記憶されている。この標準偏差と期待収益率を，モデル・ポートフォリオの選定に用いることができる。また，機能ブロック125 において得られたモデル・ポートフォリオごとの予想達成金額および機能ブロック126 において得られた確率および期待値も，モデル・ポートフォリオの選定に用いることができる。もちろん，これらのうちのいずれかのみを，モデル・ポートフォリオの選定に用いるようにしてもよい。
【０１６４】
いずれにしても，投資家の投資スタンスに沿うモデル・ポートフォリオが，複数のモデル・ポートフォリオの中から選定される。選定された投資家の投資スタンスに沿うモデル・ポートフォリオが推奨モデル・ポートフォリオである。
【０１６５】
第２の記憶装置130 に，複数のファンド（投資先商品）のそれぞれについて，複数の投資対象に対する投資配分率を定めたデータが記憶される（各ファンドごとにファンドを特定するＩＤ（ファンド名称）がある）。ファンドＩＤ（ファンド名称）が第２の記憶装置130 から読出され，ファンドごと（ファンドＩＤごと，ファンド名称ごと）に，ファンド配分率が仮決定される。仮決定されるファンド配分率は，総和が100％ となるように調整される（機能ブロック129 ）。
【０１６６】
各ファンドには，上述のように，複数の投資対象に対する投資配分率が定められている。この各ファンドごとに定められている複数の投資対象に対する投資配分率のそれぞれが，その割合を維持して，合計が仮決定されたファンド配分率となるように，修正される（機能ブロック131 ）。たとえば，あるファンドについての複数の投資対象に対する投資配分率のそれぞれが，10％，50％，０％，20％，20％とする（投資対象が５つの場合）。そして，そのファンドについて仮決定されたファンド配分率が20％であったとする。この場合，ファンド配分率「20％」に，10％／100％，50％／100％，０％／100％，20％／100％，20％／100％ を乗算することによって得られる値（２％，10％，０％，４％，４％）が，そのファンドについての修正後の投資対象に対する投資配分率となる。
【０１６７】
各ファンドごとに修正後の投資対象に対する投資配分率が定められた後，各ファンドごとの修正後の投資対象に対する投資配分率が，投資対象ごとに合計される。この投資対象ごとの投資配分率の合計値（ここでは，これをカスタム・ポートフォリオと呼ぶ）と，推奨モデル・ポートフォリオ・データに含まれる投資対象ごとの投資配分率とが用いられて，カスタム・ポートフォリオと推奨モデル・ポートフォリオとの距離（離れ度合い）が算出される。カスタム・ポートフォリオと推奨モデル・ポートフォリオとの距離（離れ度合い）は，カスタム・ポートフォリオと推奨モデル・ポートフォリオのそれぞれの投資対象ごとの投資配分率の差の二乗の和を計算することにより数値化される（機能ブロック132 ）。
【０１６８】
カスタム・ポートフォリオと推奨モデル・ポートフォリオとの距離（離れ度合い）は，メモリに一時的に保存される（機能ブロック133 ）。
【０１６９】
機能ブロック129 から機能ブロック133 までの処理は，所定回数繰返される。メモリには複数の距離データが記憶される。最も近い距離が得られた，各ファンドごとの修正後の投資対象に対する投資配分率が用いられて，標準偏差と期待収益率が算出される（機能ブロック134 ）。
【０１７０】
機能ブロック123 〜機能ブロック126 と同じ処理が，新たに得られた標準偏差および期待収益率が用いられて行われる（機能ブロック135 ）。運用がうまくいった場合，平均的な場合，運用が失敗した場合のそれぞれの予想資産金額，目標金額に達する確率，元本割れの確率，目標金額に不足する金額（期待値）が算出される。また，最も近い距離が得られた，各ファンドごとの修正後の投資対象に対する投資配分率と，第１の入力装置122 から入力された初期投資金額および毎月の投資金額が用いられて，ファンドごとの初期投資金額および毎月の投資金額が算出される（機能ブロック135 ）。金額（数値）を表すデータ，確率（数値）を表すデータが用いられて，数値およびグラフを表示装置の表示画面に表示するためのデータが作成されて，表示装置136 の表示画面上に表示される。
【０１７１】
図21〜図23に示す各機能ブロックは，ハードウエア回路によって構成することもできる。もちろん，ハードウエア回路とソフトウエアとの協働により各機能ブロックを実現することもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１７２】
【図１】カスタム・ポートフォリオ作成システムの全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】センタ・コンピュータのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図３】モデル・ポートフォリオ・データテーブルの一例を示す。
【図４】ファンド運用データ・テーブルの一例を示す。
【図５】相関係数テーブルの一例を示す。
【図６】投資対象データ・テーブルの一例を示す。
【図７】カスタム・ポートフォリオ作成プログラムの処理手順を示すフローチャートである。
【図８】基本情報入力ウインドウの一例を示す。
【図９】リスク許容度入力ウインドウの一例を示す。
【図１０】推奨モデル・ポートフォリオ決定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】シミュレーション結果表示ウインドウの一例を示す。
【図１２】シナリオ・データの計算式を示す。
【図１３】シナリオ・データが，最終月の資産額が大きい順に並べられている様子を示す。
【図１４】カスタム・ポートフォリオ作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】カスタム・ポートフォリオ作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】ファンド配分入力ウインドウの一例を示す。
【図１７】カスタム・シミュレーション結果表示ウインドウの一例を示す。
【図１８】カスタム・シミュレーション結果表示ウインドウの一例を示す。
【図１９】エージェントの作成の様子を示す。
【図２０】推奨ポートフォリオとエージェントとの距離の算出の様子を示す。
【図２１】カスタム・ポートフォリオ作成システムの機能ブロック図を示す。
【図２２】カスタム・ポートフォリオ作成システムの機能ブロック図の他の例を示す。
【図２３】カスタム・ポートフォリオ作成システムの機能ブロック図の他の例を示す。
【符号の説明】
【０１７３】
１  ネットワーク
２  センタ・コンピュータ
３  クライアント・コンピュータ
11，21  ＣＰＵ
12，22  入力装置
13，23，109，136  表示装置
14，24  メモリ
15，25  ハードディスク
16，26  通信装置
17  モデル・ポートフォリオ・データテーブル
18  ファンド運用データ・テーブル
19  相関係数テーブル
20  投資対象データ・テーブル
101 投資スタンス情報入力装置
102 モデル・ポートフォリオ・データ記憶装置
106 ファンド・データ記憶装置
121 第１の記憶装置
122 第１の入力装置
128 第２の入力装置
130 第２の記憶装置
【図１】
2005141694.tif 000007
【図２】
2005141694.tif 000008
【図３】
2005141694.tif 000009
【図４】
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【図５】
2005141694.tif 000011
【図６】
2005141694.tif 000012
【図７】
2005141694.tif 000013
【図８】
2005141694.tif 000014
【図９】
2005141694.tif 000015
【図１０】
2005141694.tif 000016
【図１１】
2005141694.tif 000017
【図１２】
2005141694.tif 000018
【図１３】
2005141694.tif 000019
【図１４】
2005141694.tif 000020
【図１５】
2005141694.tif 000021
【図１６】
2005141694.tif 000022
【図１７】
2005141694.tif 000023
【図１８】
2005141694.tif 000024
【図１９】
2005141694.tif 000025
【図２０】
2005141694.tif 000026
【図２１】
2005141694.tif 000027
【図２２】
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【図２３】
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