(57)【要約】【課題】  資産管理における資産配分の決定の際に、ユーザによる決定または選択処理を効率的に支援する。【解決手段】  複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成部１０と、負債データを生成する負債データ生成部２０と、複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行部３０と、計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力させる最適化レポート作成部６０とを備えている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成手段と、
負債データを生成する負債データ生成手段と、
複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、資産データ生成手段で生成された各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行手段と、
シミュレーション実行手段によって出力された計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するレポート作成手段と
を備えることを特徴とする資産管理支援装置。
【請求項２】
前記評価指標がサープラスデータの経年数及び確率に基づく複数の値を選択的に指定するものであって、前記評価比重が複数の評価指標間の相対的な重み付けの値を指定するものであることを特徴とする請求項１記載の資産管理支援装置。
【請求項３】
前記ポートフォリオの組み合わせの割合を漸減する刻み幅によって変化させながら、前記シミュレーション手段によってシミュレーションを繰り返し実行させる最適化実行手段をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２記載の資産管理支援装置。
【請求項４】
前記最適化実行手段によって刻み幅を漸減させる際に、前記評価指標及び前記評価比重に基づいて、前記シミュレーション実行手段が出力した結果に対して資産配分組み合わせの分析対象範囲の絞り込み処理を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の資産管理支援装置。
【請求項５】
複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成過程と、
負債データを生成する負債データ生成過程と、
複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、資産データ生成過程で生成された各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行過程と、
シミュレーション実行過程で出力された計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するレポート作成過程と
を含んでいることを特徴とする資産管理支援方法。
【請求項６】
複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成過程と、
負債データを生成する負債データ生成過程と、
複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、資産データ生成過程で生成された各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行過程と、
シミュレーション実行過程で出力された計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するレポート作成過程と
をコンピュータによって実行させるための記述を含んでいることを特徴とする資産管理支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、年金資産負債管理（ALM：Asset / Liability Management）等の資産管理に係るシミュレーションを行うことで資産管理を支援するのに用いて好適な資産管理支援装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景となる資産管理の支援システムには、例えば特許文献１に記載されているようなシステムがある。特許文献１には、資産配分を求めるのに必要なデータを入力してから求めた資産配分結果を出力するまでの統合的な資産運用の支援システムが記載されている。特許文献１に記載されているシステムでは、求められた最終リターンと選択された共分散モデルの１つを用いて最適化演算が行なわれるようになっている。
【０００３】
また、近年、年金資産負債管理に適した管理支援システムが提案されている（例えば特許文献２および特許文献３参照）。特許文献２に記載のシステムには、与えられたパラメータに基づいて将来の金利水準を予測する金利水準予測装置と、予測された金利水準に基づいて年金・退職金に係る負債を計算する負債計算装置とが設けられている。
【０００４】
特許文献３に記載されているシステムは、モンテカルロ法を活用して、年金資産と退職金制度に係る債務から「資産−負債＝サープラス（剰余）」の期待リターンと期待リスクとを推計するものである。特許文献３に記載のシステムには、負債連動データとして「金利水準の変化」を用いる一方、資産連動データとして「金利水準の変化」と相聞関係を有する「資産の運用利回り」を適用してこれらを紐付きにする構成が用いられている。
【特許文献１】特開２００２−１４９９６４号公報
【特許文献２】特開２００３−２２３５４２号公報
【特許文献３】特開２００３−２５６７５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献３に記載されているようなＡＬＭ分析手法では、コンピュータを用いて統計的に十分な回数分、市場を擬似シミュレートし、資産配分（ポートフォリオ）を決定する手法が用いられている。このコンピュータを用いた分析手法は、モンテカルロ法と呼ばれている。
【０００６】
一般に、モンテカルロ法を用いた従来のＡＬＭ分析では、候補ポートフォリオを事前に想定した上で当該候補ポートフォリオのシミュレーションを行い、各ポートフォリオに対してシミュレーション結果が得られるようになっている。また、この結果の比較や、検証が行えるようになっている。しかし、どのポートフォリオが最も適しているかといったポートフォリオ決定に関しては、適切な手法が確立されていないのが現状である。
【０００７】
また、ポートフォリオ決定プロセスにおいて、何を評価基準に“最適”と判断するのか、即ち、ポートフォリオ評価指標として何を採用して、各々の指標にどの程度の評価比重を配分するかといった課題も重要である。しかしながら、評価指標や比重の設定方法についても、汎用的な手法は確立されていない。
【０００８】
上記のようにポートフォリオの決定プロセスには、コンピュータによる完全自動化にはプロセスの確立等の課題が残されている。すなわち、決定プロセスには、人間によって決定すべき項目が残されている。そのため、人間による決定プロセスを効率的に行えるようにするためのコンピュータ支援装置の提供が求められている。
【０００９】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、資産管理における資産配分の決定の際に、ユーザによる決定または選択処理を効率的に支援することができる資産管理支援装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため請求項１記載の発明は、複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成手段と、負債データを生成する負債データ生成手段と、複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、資産データ生成手段で生成された各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行手段と、シミュレーション実行手段によって出力された計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するレポート作成手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明は、前記評価指標がサープラスデータの経年数及び確率に基づく複数の値を選択的に指定するものであって、前記評価比重が複数の評価指標間の相対的な重み付けの値を指定するものであることを特徴とする。請求項３記載の発明は、前記ポートフォリオの組み合わせの割合を漸減する刻み幅によって変化させながら、前記シミュレーション手段によってシミュレーションを繰り返し実行させる最適化実行手段をさらに備えることを特徴とする。請求項４記載の発明は、前記最適化実行手段によって刻み幅を漸減させる際に、前記評価指標及び前記評価比重に基づいて、前記シミュレーション実行手段が出力した結果に対して資産配分組み合わせの分析対象範囲の絞り込み処理を行うことを特徴とする。
【００１２】
請求項５記載の発明は、複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成過程と、負債データを生成する負債データ生成過程と、複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、資産データ生成過程で生成された各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行過程と、シミュレーション実行過程で出力された計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するレポート作成過程とを含んでいることを特徴とする。
【００１３】
請求項６記載の発明は、複数の資産クラスに対応した資産リターンパスを生成する資産データ生成過程と、負債データを生成する負債データ生成過程と、複数の資産クラスに対して設定されたポートフォリオに基づいて、資産データ生成過程で生成された各資産クラスに対応した資産リターンパスと、負債データとを用いて、乱数を用いた複数回の繰り返し計算によるシミュレーションを行ってサープラスデータを含む所定の計算結果を出力するシミュレーション実行過程と、シミュレーション実行過程で出力された計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するレポート作成過程とをコンピュータによって実行させるための記述を含んでいることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
上記課題によれば、シミュレーションの計算結果に対して、設定された評価指標と評価比重とに基づいて編集処理を行って出力するので、ユーザが、資産配分の組み合わせの決定または選択処理を効率的に行うことができる。
【００１５】
また、評価指標がサープラスデータの経年数及び確率に基づく複数の値を選択的に指定するものであって、評価比重が複数の評価指標間の相対的な重み付けの値を指定するものであるので、評価指標や評価比重を詳細にかつ容易に設定することができる。また、ポートフォリオの組み合わせの割合を漸減する刻み幅によって変化させながら、シミュレーションを繰り返し実行させる手段をさらに備えることで、自動的に値を変えながら繰り返して評価を行うことができる。また、刻み幅を漸減させる際に、評価指標及び評価比重に基づいて、出力結果に対して資産配分組み合わせの分析対象範囲の絞り込み処理を行うことで、自動的に評価結果の絞り込みを行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の資産管理支援装置を実施するための最良の形態について説明する。
【００１７】
図１は、本発明による資産管理支援装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。図１に示す資産管理支援装置は、資産データ生成部１０、負債データ生成部２０、シミュレーション実行部３０、ＡＬＭレポート作成部４０、最適化実行部５０、および最適化レポート作成部６０から構成されている。本実施の形態は、例えばパーソナルコンピュータおよびその周辺装置と、所定のＯＳ（オペレーティングシステム）上で実行される本実施の形態のためのプログラムとから実現することができる。その場合、図１に示す各部はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによって実現されるものであり、各部は、ブロック内に記した各機能を実現するための機能ブロックを構成する。
【００１８】
図１に示す資産管理支援装置は、資産データ生成部１０で作成した資産シナリオデータと、負債データ生成部２０で作成したＡＬＭ分析対象企業の負債データ（テーブルデータあるいはマトリクスデータ）を用いて、シミュレーション実行部３０で、両データをマッチング（整合）してモンテカルロ・シミュレーション分析（乱数を使用したシミュレーション分析）を行って、サープラス等の値を予測する。そして、ＡＬＭレポート出力部４０では、分析結果を様々なレポート形式で出力する。
【００１９】
また、最適化実行部５０は、シミュレーション実行部３０に指示を出すことで、各パラメータを変更しながら複数回のシミュレーションを実行して、資産運用における最適なポートフォリオ（資産配分比率）を求めるための制御を行う。最適化レポート作成部６０は、最適化実行部５０からの指示に基づいてALMレポート作成部４０を制御することで、シミュレーション実行部３０によって実行された複数のシミュレーション結果をそれぞれを比較するのに適した形式にまとめて出力させる。
【００２０】
資産データ生成部１０はデータ入力部１０ａと資産シナリオデータ作成部１０ｂとから構成されている。図２は、図１の資産データ生成部１０の詳細を示す図である。図２において、金利シナリオ情報入力部１２がデータ入力部１０ａに対応し、それ以外の構成が資産シナリオデータ作成部１０ｂに対応している。資産仮定テーブル１１は、投資対象となる複数種類の資産クラスの運用結果を推定するためのデータを表形式にまとめて管理するデータベースである。この例では、資産仮定テーブル１１に、想定される１％刻みの長期金利水準ごとに、全資産クラスの資産仮定データが含まれている。例えば、長期金利水準が０％の場合のデータが資産仮定データ１０１であり、長期金利水準が１％の場合のデータが資産仮定データ１０２であり、長期金利水準が１０％の場合のデータが資産仮定データ１１１として、長期金利水準毎にまとめられている。
【００２１】
資産仮定データ１０１、１０２、…は、各資産クラスの期待リターン、想定リスク、資産クラス間の相関係数、および各資産クラスの金利に対する感応度などから構成されている。本実施の形態の年金資産運用においては、投資対象とする資産クラスを、企業のポリシーによって選択できるようにしている。すなわち、本装置では事前に選択対象として、（１）国内株式、（２）国内債券、（３）為替ヘッジ付外国株式、（４）為替ヘッジ無外国株式、（５）為替ヘッジ付外国債券、（６）為替ヘッジ無外国債券、（７）為替ヘッジ付プライベートエクイティ、（８）為替ヘッジ無プライベートエクイティ、（９）為替ヘッジ付ヘッジファンド、（１０）為替ヘッジ無ヘッジファンド、（１１）国内債券（長期債券）、（１２）国内債券（短期債券）、（１３）短期金融資産、（１４）生保一般勘定、の１４資産クラスを定義している。そして、それらを適宜選択することで各企業に適合した資産運用推定を行えるようにしている。ただし、これらの項目は、さらに変更や追加が可能である。
【００２２】
ここで、図９〜図１１を参照して、資産仮定データ１０１、１０２、…の構成例について説明する。各資産仮定データ１０１、１０２、…は、図９〜図１１に示す３種類のテーブルをそれぞれ含んで構成されている。ただし図９〜図１１は、長期金利水準１％の資産仮定データ１０２内の構成例として示している。
【００２３】
図９は、長期金利水準が１％の場合の期待リターンと想定リスクをまとめたテーブルであり、各資産クラスに対してそれらの値が定義されている。図１０は、長期金利水準が１％の場合の各資産クラス間および金利との相関関係を示すテーブルである。この例では、各資産クラス間の相関関係の割合が「−１」〜「０」〜「１」の値で定義されている。図１０に示す例では、例えば国内株式と国内債券の相関関係が「０．１５」の割合であると定義されている。図１１は、各資産クラスの金利感応度を定義するテーブルである。この場合、為替ヘッジ付外国株式等の全部の種類の資産クラスについて、金利感応度を示す係数が定義されている。この金利感応度については、異なる複数の長期金利水準に対して共通の１つの値を定義するようにしてもよいし（すなわち資産仮定データ１００、１０１、１０２、…に共通の１つのテーブルを定義してもよいし）、あるいは長期金利水準に応じて適宜修正を加えた値を資産仮定データ１０１、１０２、…毎に定義するようにしてもよい。
【００２４】
一方、図２の金利シナリオ情報入力部１２は、モンテカルロ・シミュレーションで使用するＮパターン（Ｎは自然数）の長期金利パス（パス＝確率過程；変動する偶然量の時間的推移を表わす時間を助変数とする確率変数の集合）の初期情報を入力するための構成である。Nの値は、例えばユーザーによって設定される。本装置のシミュレーション演算であるＡＬＭ分析の開始時期における長期金利と、将来の金利推移の方向性を示すパラメータ数値が入力される。
【００２５】
金利パス発生部１３は、金利シナリオ情報入力部１２で設定したパラメータを元に、乱数発生部１４で発生された乱数を用いて、Ｎパターンの将来にわたる長期金利パスを生成する。長期金利パスの生成にあたっては、例えば次式のＣＩＲモデル（Cox,lngersoll and Ross Model）を用いることができる。ＣＩＲモデルは、金利の平均回帰性とマルコフ性を特長とし、金利派生証券の価格付け等で一般的に用いられるモデルである。ただし、他の金利モデルをパス生成に用いることも可能である。
【００２６】
【数１】
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ここで、r(t)は金利の時間関数であり、dr(t)はその変化分を表す。aは自己回帰係数、bは長期金利均衡値（金利パスを調整するための操作変数）、σは金利拡散係数、そしてdZ(t)は平均ゼロ、分散１の正規乱数（ブラウン運動関数）である。
【００２７】
金利パス発生部１３によって生成されたNパターンの長期金利パスを示すデータは、長期金利パスデータベース（記憶装置）１２１に格納される。
【００２８】
資産リターンパス生成部１５は、金利パス発生部１３で生成したＮパターンの長期金利パスを用いて、各金利パスに対応するＮパターンの資産リターンパスを資産クラス毎に生成する。各時点の資産リターンは、金利パスのその時点の金利水準に応じた資産仮定テーブル１１の資産仮定データ１０１〜１１１に基づいて、期待リターンや想定リスク、相関係数、金利感応度といった資産仮定情報を参照し、発生させた乱数をマッピングさせることによって生成する。その際、参照する資産仮定情報は、最も値が近い金利水準に対応した資産仮定データ１０１〜１１１の１つに基づいて生成してもよいし、あるいは２以上の資産仮定データ１０１〜１１１の補間処理によって得られるものに基づいて生成してもよい。例えば、外国債券のリターンであれば、資産仮定テーブル１１内の金利感応度によって説明される部分と、資産仮定テーブル１１内の期待リターンや想定リスク、相関係数をベースにした相関乱数によって説明される部分の和として計算される。生成したＮパターンの各資産リターンパスは、各々、その基となる長期金利パスと共にセットで各資産リターンパスデータベース１３１に格納される。
【００２９】
図１２に資産リターンパス生成部１５による資産リターンパスを生成処理の流れの一例を示した。図１２は、Nパターンの金利パスのうちの１つの金利パスに対する資産リターンパスを生成例を示している。１年後〜１０年後の各年の金利ｒに対して、資産仮定テーブル１１内の対応する資産仮定データ１０１〜１１１のいずれかを参照することで、資産リターンパスが生成される。なお、図１２に示すように本装置では、１年後〜１０年後の金利の変化が金利変動パスとなるものであり、資産仮定データ１０１〜１１１の金利の変化が資産収益率の中心線に一致するものである。
【００３０】
本実施の形態では、金利に対応した複数の資産仮定テーブル（資産仮定データ１０１〜１１１）を用いることで、金利変動の各資産収益率への影響をシミュレートすることを可能とする一方、各時点における資産収益率間の変動を資産仮定の想定と整合的にコントロールすることが可能となる。また、金利水準に依存して資産仮定テーブルが変更されるため、金利水準の変動に応じて、資産仮定上の資産収益率の中心線が移動することが表現可能となる。これによって、時間を追うにつれて資産変動が過度に増幅するリスクを回避できより安定的かつ説明力のあるシミュレーションを行うことが可能となる。
【００３１】
次に図３を参照して、図１の負債データ生成部２０の詳細について説明する。図１に示す負債データ生成部２０はデータ入力部２０ａと負債データテーブル作成部２０ｂとから構成されている。図３は、その１つの負債データテーブル作成部２０ｂ内に設けられた負債データテーブル２１の構成を示している。本実施の形態においては、企業のＡＬＭ分析方針に応じて、年金数理上の数理債務などを負債と捉えるか、退職給付会計上の退職給付債務（ＰＢＯ（Projected Benefit Obligation）など）を負債と捉えるか、若しくは両方を考慮するかによって、ＡＬＭ分析に必要な負債データが異なる。図３の例では、負債データテーブル２１が、数理債務テーブル２０１と、ＰＢＯテーブル２０２との２つのテーブルから構成されている。
【００３２】
数理債務テーブル２０１は、年金数理上の数理債務などを用いて、ＡＬＭ分析を行う際に必要となるデータテーブルである。分析対象の年金制度によりデータ形式が異なるが、通常の確定給付型年金制度の場合は、負債金額が金利変動に影響を受けないため１時系列の負債データ形式となる。一方、キャッシュ・バランス（ＣＢ）型の確定給付型年金制度の場合は、実績の利息付与率が金利変動に影響を受けるため、（実績利息付与率×時系列）の負債マトリクス形式（時系列で変化する複数の実績利息付与率データからなるテーブル形式）をとる。
【００３３】
ＰＢＯテーブル２０２は、退職給付会計上の退職給付債務（ＰＢＯなど）を用いて、ＡＬＭ分析を行う際に必要となるデータテーブルである。分析対象の年金制度によりデータ形式が異なるが、通常の確定給付型年金制度の場合は、割引率が金利変動に影響を受けるため、（割引率×時系列）の負債マトリクス形式（２次元のマトリクス）となる。一方、キャッシュ・バランス（ＣＢ）型の確定給付型年金制産の場合は、割引率、実績利息付与率共に、金利変動の影響を受けるため、（割引率×実績利息付与率×時系列）の負債マトリクス形式（３次元のマトリクス）をとる。
【００３４】
図４は、図１のシミュレーション実行部３０の詳細を示す図である。ただし、図４において各資産リターンパスデータベース１３１および負債データテーブル２１は、図２および図３を参照して説明した資産データ生成部１０および負債データ生成部２０にそれぞれ含まれる構成である。
【００３５】
パラメータ入力部３１は、モンテカルロ・シミュレーション実行における初期設定情報を入力するための（シミュレーション初期情報入力の）構成である。初期設定情報には、１回のモンテカルロ・シミュレーションにおいて繰り返す試行回数ｎや、シミュレーション開始時の資産残高（期初資産残高）、費用償却年数、毎年のリバランス有無、将来キャッシュフロー、既発生費用などの情報が含まれ、入力したｎ回数分、破線で囲んだ領域内の処理部３３から処理部３６までからなるブロック３０ａ内の処理が試行回数ｎ回分繰り返し実行される。ただし、ここで入力するｎは、上記資産データ生成部１０で生成した資産リターンパスのパターン数Ｎを超えることはない。
【００３６】
資産配分データ入力部３２は、モンテカルロ・シミュレーションを実行する際に検証するポートフォリオ（資産配分比率）情報を入力する。
【００３７】
長期金利パス取得部３３は、資産データ生成部１０で事前に生成したＮパターンの資産リターンパスから、各資産クラスに対応した資産リターンパスをその基となる長期金利パスと共に抽出する。
【００３８】
負債残高算出部３４は、上記で取得した長期金利パスに従い、負債データテーブル２１を参照して、負債残高推移のパスを算出する。負債残高の算出は、通常の確定給付型年金における年金数理上の数理債務などの場合は、金利変動に依らない１本の負債残高パスの抽出となるが、同制度における退職給付会計上の退職給付債務（ＰＢＯなど）の場合は、年金債務の算出に割引率の推定が必要になる。
【００３９】
割引率の算出方法は企業によって様々に異なるが、通常、ある年限の国内債券利回りを平滑化する方法が採用されている。本実施の形態では、モデル内の長期金利パスを用いて割引率を算出するロジック（モデル）をユーザーの年金制度に応じて別途設け、割引率の推定を行うこととしている。推定した割引率は、事前に作成した負債データテーブル２１のＰＢＯテーブル（マトリクステーブル）２０２内から該当の負債残高の抽出を行うためのキーとして使用し、テーブル２０２内に該当する割引率のデータが存在しない場合は、テーブル２０２内の近傍の２点を用いて補間を行う。
【００４０】
ＣＢ型の確定給付型年金制度の場合は、負債残高を推定する際に、実績の利息付与率の推定が必要となる。利息付与率の算出定義は制度により様々に異なるが、通常、ある年限の国内債券利回りの平滑化をベースに算出されている。本実施の形態では、モデル内の長期金利パスを用いて利息付与率を推定するロジック（モデル）をユーザーの年金制度に応じて別途設け、利息付与率の推定を行うこととしている。推定した利息付与率と割引率は、事前に作成した負債データテーブル２１のＰＢＯテーブル２０２内から該当の負債残高の抽出を行うキーとして使用し、テーブル２０２内に該当する利息付与率と割引率のデータが存在しない場合は、テーブル２０２内の近傍の２点を用いて補間を行う。
【００４１】
資産残高算出部３５は、長期金利パス取得部３３で各資産リターンパスデータベース１３１から取得した各資産リターンパスと、資産配分データ入力部３２で入力された資産配分データに応じて、期初資産残高を増減推移させ、資産残高のパスを計算する。なお、その際、パラメータ入力部３１で毎年のリバランスを設定することによって、毎年の市場変動による資産配分のずれを自動的に毎年リバランスし、資産残高を計算することができる。
【００４２】
資産、負債データ突合部３６は、負債残高算出部３４で算出した負債残高推移パスと、資産残高算出部３５で算出した資産残高推移パスを統合し、両者の差分（サープラス＝資産−負債）推移を計算する。すなわち、資産、負債データのマッチングを行う。年金ＡＬＭにおいては、このサープラスの量と増減を如何にコントロールするかが最も重要な目的となる。
【００４３】
シミュレーションデータ集計部３７は、ｎパターンのサープラスの推移を集計し、償却年数データ等を元に発生コスト推移やサープラスがマイナスとなる損失確率推移等のデータを、シミュレーション結果記憶装置３０１に格納する。
【００４４】
図５は、図１のＡＬＭレポート作成部４０の詳細を説明するための説明図である。ＡＬＭレポート作成部４０は、シミュレーション結果記憶装置３０１に事前に格納したシミュレーション結果を用いて、様々なＡＬＭ結果レポートを出力する。結果レポートの例としては、資産残高推移レポート４１、資産リターン推移レポート４２、負債残高推移レポート４３、サープラス推移レポート４５、サープラスリターン推移レポート４６、発生コスト推移レポート４７、および、その他のユーザーによって定義された任意のレポート４８等がある。
【００４５】
資産残高推移レポート４１は、総資産残高の変化を期毎に時系列で図示するものである。資産リターン推移レポート４２は、総資産の変化の割合（運用利率）を期毎に、あるいはそれを累積して年率に換算した値を時系列で図示するものである。負債残高推移レポート４３は、それらのうち負債に関する値を図示するものである。同様に、サープラス推移レポート４５、サープラスリターン推移レポート４６、発生コスト推移レポート４７は、各値の変化を期毎に時系列で図示するものである。
【００４６】
図１３に資産残高推移レポート４１の出力例を示す。図１３の例では、１年後〜１０年後の各年の資産残高のシミュレーション結果と、シミュレーション時の金利パスとが１つのグラフとして示されている。
【００４７】
次に図６〜図８を参照して、図１の最適化実行部５０および最適化レポート作成部６０によって実現される各処理について説明する。図６のフローチャートは、最適化実行部５０および最適化レポート作成部６０による処理の流れを示している。上述したように、最適化実行部５０は、各パラメータを変更しながら指示を出すことで、シミュレーション実行部３０に複数回のシミュレーションを実行させ、資産運用における最適なポートフォリオ（資産配分比率）を求めるための処理を実行する。また、最適化レポート作成部６０は、最適化実行部５０からの指示に基づいて実行された複数のシミュレーション結果の出力をＡＬＭレポート作成部４０から出力するための指示を出力する。そのため、図６のフローチャートは、図１の最適化実行部５０および最適化レポート作成部６０の指示に基づくシミュレーション実行部３０およびＡＬＭレポート作成部４０の処理の流れを示すものである。
【００４８】
ステップＳ１は、ユーザーによって、資産配分決定における対象資産設定等のシミュレーション上の初期条件の入力を行うステップである。ここで設定する初期条件は、図４のパラメータ入力部３１によって設定されることになる。そして、以下に繰り返される一連のステップＳ２〜Ｓ５全てに共通して適用される条件となる。
【００４９】
ステップＳ２は、上記ステップＳ１の初期条件に加えて、ステップＳ３で資産配分組み合わせを変化させてモンテカルロ・シミュレーションを適用する際の、資産配分組み合わせの変化条件の入力を行うステップである。ここで設定する条件としては、例えば、資産配分比率の上限、下限等がある。ここで入力された変化条件は、図４の資産配分データ入力部３２によって設定されることになる。
【００５０】
ステップＳ３は、ステップＳ１、Ｓ２で設定した条件に基づいて、実際にモンテカルロ・シミュレーションを行うステップである。モンテカルロ・シミュレーションは、ステップＳ１、Ｓ２の条件を満たす全ての資産配分組み合わせに対して行ない、各々に対して評価得点を付与する。このシミュレーションは、図４のブロック３０ａ内で行われることになる。
【００５１】
ステップＳ４は、ステップＳ３で全資産配分に対して行ったモンテカルロ・シミュレーションの評価結果を、その資産配分組み合わせと共にリスト形式で出力するステップである。すなわち、ここでは、最適化レポート作成部４０を用いてユーザが入力した指示に従って、図４のシミュレーションデータ集計部３７によってシミュレーション結果記憶装置３０１に格納されたシミュレーション結果が、ＡＬＭレポート作成部４０によって所定の形式にまとめられて出力されることになる。
【００５２】
ステップＳ５は、ステップＳ４で出力した評価結果リストから、より検索する絞込みの範囲を挟めた資産配分の変化条件を再生成するステップである。このステップは、システムで自動で行うことも、手動で設定することも可能である。
【００５３】
次に各ステップの詳細について説明する。図７は、図６のステップＳ１の詳細である。ステップＳ１１は、ＡＬＭ計算の基となる企業の負債データと、将来キャッシュフローデータと、期初資産残高データと、既発生費用データとを入力するステップである。これらは、シミュレーションにおける基金情報となる。
【００５４】
ステップＳ１２は、資産配分の対象となる資産クラスを設定する。本実施の形態では、上述した１４の資産クラス（国内株式、国内債券、為替ヘッジ付外国株式、為替ヘッジ無外国株式、為替ヘッジ付外国債券、為替ヘッジ無外国債券、為替ヘッジ付プライベートエクイティ、為替ヘッジ無プライベートエクイティ、為替ヘッジ付ヘッジファンド、為替ヘッジ無ヘッジファンド、国内債券（長期債券）、国内債券（短期債券）、短期金融資産、および生保一般勘定）の中から、ユーザーによって、実際に分析に使用する資産クラスが選択可能である。
【００５５】
ステップＳ１３は、企業の資産配分上のポリシーとして設定している資産クラス間の制約条件を定義する。例えば、「国内株式の配分比率≧外国株式の配分比率」といった制約条件である。制約条件の設定によって、条件に該当しない資産配分組み合わせを、モンテカルロ・シミュレーションの計算対象から事前に排除することによる計算時間短縮の効果も見込まれる。
【００５６】
ステップＳ１４は、ポートフォリオを評価する際の指標とその評価比重を設定する。ポートフォリオの評価指標として、（１）ポートフォリオの実績リターン、（２）ポートフォリオの１標準偏差当たりの実績リターン、（３）ある年度のある確率以内におさまる資産残高から負債残高を控除した残高（サープラス）、（４）サープラスの標準偏差、（５）ある確率以内におさまる会計上の費用負担金額等が選択できる。年金負債としては、退職給付会計上の退職給付債務（ＰＢＯ）と、年金数理上の数理債務が選択可能である。
【００５７】
例えば、ポートフォリオの評価指標と評価比重として、３年後の９５％確率以内におさまるサープラス水準（対数理債務）に５０点、５年後の７５％確率以内におさまるサープラス水準（対数理債務）に３０点、１０年後の５０％確率以内におさまるサープラス水準（対数理債務）に２０点、といった指標および比重の設定が可能である。図１４に入力画面の一例を示した。チェックを付けた条件が評価指標として使用され、また設定した値が評価比重を表している。図１４に示す設定例では、評価指標として、サープラス(対数理債務)残高の３年後、５年後、および１０年後と、サープラス(対ＰＢＯ)残高の３年後、５年後、および１０年後とが使用される。そして、例えば９５％確率におけるサープラス(対数理債務)残高（３年後）の評価指標が占める評価比重は、全体に対して５０点／１３０点（ここで１３０は比重設定値の総和）であり、２５％確率におけるサープラス(対ＰＢＯ)残高（１０年後）の評価指標が占める評価比重は、全体に対して１０点／１３０点である。また、図１４の例では、同一画面で「国内株式の配分比率≧外国株式の配分比率」のチェックボックスにチェックをつけることで、制限条件が設定されている。なお、評価比重の設定方法は、上記に限らず、例えばＡＢＣといったランクによって入力するようにしたり、計算結果の値の上下限値を設定するようにすることも可能である。
【００５８】
図８は、図６のステップＳ２の詳細である。ステップＳ２１は、モンテカルロ・シミュレーションを実行する資産配分パターンを段階的に変化させる際の、資産毎の配分比率の上限、下限比率を設定する。ステップＳ２２は、モンテカルロ・シミュレーションを実行する資産配分パターンを段階的に変化させる際の、資産毎の配分比率の刻み幅を設定する。図１５に設定の一例を示す。この例では、各資産クラスに対して１００％と０％の比率が上下限比率として設定され、シミュレーション時の刻み幅（変化の大きさ）が２５％（２５ポイント）に設定されている。
【００５９】
次に図６のステップＳ３では、上記ステップＳ２３で生成した全資産配分組み合わせの各々に対してモンテカルロ・シミュレーションを行い、各ポートフォリオに対してステップＳ１４で設定した評価基準による評価得点を付与する。各ポートフォリオの評価得点は、設定したポートフォリオ評価指標毎に他ポートフォリオとの相対比較により算出し、その後、各評価指標の得点を、設定したポートフォリオ評価比重で重み付け加重することによって算出する。
【００６０】
次にステップＳ４では、ステップＳ３で計算した全対象資産配分組み合わせの各々に対する評価得点を、資産配分比率と、その評価指標の数値自体と共に、リスト形式で出力する。また、結果リストを、評価得点で並び替えて出力することも可能である。図１６にリスト出力の一例を示した。図１６に示す例では、資産クラスとして、国内株式、国内債券、為替ヘッジ無外国株式、為替ヘッジ無外国債券、為替ヘッジ付外国株式、および為替ヘッジ付外国債券の６種類を選択した場合の例を示している。そして、刻み幅を２５ポイントにしたときの各シミュレーション結果が編集されて、スコア順（この例では、上位から３５、３４、３４、３３、…）に並べて示されている。また、各評価指標（サープラス(対数理債務)残高の３年後の５％確率等）の左の列に示されている数値（「０」等）が、評価指標の比重である。
【００６１】
次に、図６のステップＳ５およびステップＳ６では、ステップＳ４で出力したリスト結果を踏まえ、更に資産配分比率の刻み幅を小さくし、資産配分比率の上限、下限の探索範囲を狭めるか否かを判定するとともに、結果に応じて探索範囲を狭める設定が行われる。図６の例では、刻み幅が１％（１ポイント）以下の設定がなされたときに、評価を終了することとしている。
【００６２】
なお、ステップＳ５およびステップＳ６による繰り返し処理を、システムで自動的に行う場合は、事前に設定した情報に基づき、刻み幅を小さくしながら、繰り返し評価を行う。例えば、資産配分比率の上限、下限の探索範囲は、評価得点上位のポートフォリオのうち、事前に設定したポートフォリオ数分の資産配分比率を全て網羅する形で、自動設定を行う。そして、最終的に刻み幅が１％（１ポイント）となった時点で、評価得点が最大のポートフォリオが、目的の最適な資産配分組み合わせとなる。
【００６３】
図１７に自動実行時の刻み幅等の入力画面の一例を示した。この場合、６段階に分けて刻み幅を減少させる設定となっている。各段階の刻み幅は２５、２０、１０、５、２、および１であり、各段階の試行回数は１０００回である。段階１で得られた試行結果でスコアの良い１０個の結果を基準にしてそれらを網羅するように配分の範囲を決定して段階２の試行が行われる。同様に段階２の結果でスコアの良い１０個の結果を基準にして段階３の試行が行われる。各段階での絞り込みの数は１０、１０、１０、８、および５である。
【００６４】
図１７に示す設定例では、刻み幅を２５ポイントとして全組み合わせに対してそれぞれ１０００回の試行を行うことで段階１のシミュレーション結果が求められる。次に段階１で得られた結果のうちスコアが高い順に１番目から１０番目のポートフォリオを選択し、それらを基準として段階２の評価を行う。すなわち、段階１で得られた１０個のポートフォリオの資産配分を網羅する範囲について配分比率を２０ポイント刻みで変化させながらシミュレーションが行われる。以降、各段階での絞り込み数を１０〜５に変化させながらシミュレーションが行われる。
【００６５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、最適化実行部５０を採用することで、ポートフォリオを評価する指標とその評価比重を指定することができ、これによって企業がイメージしやすい形で、企業のリスク許容方針に最適な資産配分組み合わせの算出が可能になる。また、市場環境の変化等により、企業のリスク許容方針が変更となる場合でも、ポートフォリオを評価する指標とその評価比重を再設定することにより、容易に変更後の企業のリスク許容方針に応じた最適な資産配分組み合わせが再算出可能である。
【００６６】
なお、本発明の実施の形態は、上記のものに限定されず、例えば各構成を統合したり、分割したり、あるいは通信回線等を介して分散して配置すること等が適宜可能である。また、本発明は、コンピュータとそこで実行されるプログラムとから構成することができ、そのプログラムはコンピュータ読み取り可能な記録媒体あるいは通信回線を介して配布することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明による資産管理支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の資産データ生成部１０を示すブロック図である。
【図３】図１の負債データ生成部２０の内部構成を説明するためのブロック図である。
【図４】図１のシミュレーション実行部３０を説明するためのブロック図である。
【図５】図１のレポート出力部４０を説明するためのブロック図である。
【図６】図１の年金資産演算装置における処理を示す流れ図である。
【図７】図６のステップＳ１（シミュレーション初期条件設定）における処理の流れ図である。
【図８】図６のステップＳ２（シミュレーション資産配分変化条件設定）における処理の流れ図である。
【図９】図２の資産仮定データ１０２の一構成要素の一例を示す図である。
【図１０】図２の資産仮定データ１０２の他の構成要素の一例を示す図である。
【図１１】図２の資産仮定データ１０２の他の構成要素の一例を示す図である。
【図１２】図２の資産リターンパス生成部１５による処理を説明するための説明図である。
【図１３】図５の資産残高推移レポート４１の出力例を示す図である。
【図１４】図７のステップＳ１４でポートフォリオを評価する際の指標とその評価比重を設定する際の設定画面の一例を示す図である。
【図１５】図８のステップＳ２１とステップＳ２２で資産配分パターンを段階的に変化させる際の、資産毎の配分比率の上限、下限比率、および配分比率の刻み幅を設定する際の設定画面の一例を示す図である。
【図１６】図６のステップＳ４で全対象資産配分組み合わせの各々に対する評価得点等をリスト形式で出力する際の出力例を示す図である。
【図１７】図６のステップＳ６で刻み幅を自動的に変化させる際に用いる設定値の入力画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０  資産データ生成部、１１  資産仮定テーブル、２０  負債データ生成部、３０  シミュレーション実行部、３１  パラメータ入力部、３２  資産配分データ入力部、４０  ＡＬＭレポート作成部、５０  最適化実行部、６０  最適化レポート作成部、１０１〜１１１  資産仮定データ 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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