(57)【要約】【課題】  販売価格決定指標の値と仕入価格決定指標の値との乖離についてのリスク解析を可能にする。【解決手段】  単位期間毎の仕入価格決定指標A及び販売価格決定指標Bの数量計画データを取得する工程と、指標Aのうち第1リスクヘッジ指標と指標Bのうち第2リスクヘッジ指標とを特定する工程と、指標A及び指標Bの値履歴データを用いて、指標A及び指標Bの将来値を算出するためのパラメータを算出する工程と、上記パラメータを用いて各単位期間につき指標A及び指標Bの将来値を推定する工程と、指標A及び指標Bの将来値及び数量計画データに従って、将来値と数量との積の指標Bについての総和と、将来値と数量との積の指標Aについての総和との差に、第1リスクヘッジ指標の将来値と第2リスクヘッジ指標の将来値との差と特定のリスクヘッジ量との積を加えることにより得られる単位期間収支を数量計画データに係る全単位期間に渡って累積する工程とを含む。【選択図】  図４
2005339294.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単位期間毎の仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の数量計画データを取得し、計画データ格納部に格納するステップと、
前記仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と前記販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、
前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の将来値を算出するためのパラメータを算出し、パラメータ格納部に格納するパラメータ算出ステップと、
前記パラメータ格納部に格納されたパラメータを用いて、各前記単位期間につき前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の将来値を推定し、将来値格納部に格納する将来値推定ステップと、
前記将来値格納部に格納された前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の将来値及び前記計画データ格納部に格納された前記数量計画データに従って、将来値と数量との積の前記販売価格決定指標についての総和と、将来値と数量との積の前記仕入価格決定指標についての総和との差に、前記第１のリスクヘッジ指標の将来値と前記第２のリスクヘッジ指標の将来値との差と特定のリスクヘッジ量との積を加えることにより得られる単位期間収支を前記数量計画データに係る全単位期間に渡って累積し、累積収支として収支結果格納部に格納する累積収支算出ステップと、
を含み、コンピュータに実行されるリスク解析方法。
【請求項２】
前記将来値推定ステップにおいて、
前記パラメータ格納部に格納されたパラメータ及び発生した乱数を用いて、各前記単位期間につき前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の将来値を推定し、
さらに、
前記将来値推定ステップと前記累積収支算出ステップとを所定回数実施する繰り返しステップと、
前記収支結果格納部に格納された所定個数の累積収支に対する統計データを生成し、統計データ格納部に格納する統計データ生成ステップと、
を含む請求項１記載のリスク解析方法。
【請求項３】
前記特定のリスクヘッジ量を変更して前記繰り返しステップと前記統計データ生成ステップとを繰り返すステップと、
前記統計データ格納部に格納された統計データを用いて前記特定のリスクヘッジ量の最適値を特定するステップと、
をさらに含む請求項２記載のリスク解析方法。
【請求項４】
単位期間毎の販売価格決定指標の数量計画データを取得し、計画データ格納部に格納するステップと、
仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と前記販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、
前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、前記販売価格決定指標の構成比を反映した将来値と前記仕入価格決定指標の構成比を反映した将来値との差である将来値差と、前記第１のリスクヘッジ指標の将来値と前記第２のリスクヘッジ指標の将来値との差であるリスクヘッジ指標値差とを算出するためのパラメータを算出し、パラメータ格納部に格納するパラメータ算出ステップと、
前記パラメータ格納部に格納されたパラメータを用いて、各前記単位期間につき前記将来値差と前記リスクヘッジ指標値差を推定し、将来値差格納部に格納する将来値差推定ステップと、
前記将来値差格納部に格納された前記将来値差と前記リスクヘッジ指標値差及び前記計画データ格納部に格納された前記数量計画データに従って、前記数量計画データに係る数量と前記将来値差との積と、前記数量計画データに係る数量と特定のリスクヘッジ率と前記リスクヘッジ指標値差との積との和によって得られる単位期間収支を前記数量計画データに係る全単位期間に渡って累積し、累積収支を収支結果格納部に格納する累積収支算出ステップと、
を含み、コンピュータに実行されるリスク解析方法。
【請求項５】
前記将来値差推定ステップにおいて、
前記パラメータ格納部に格納されたパラメータ及び発生した乱数を用いて、各前記単位期間につき前記将来値差と前記リスクヘッジ指標値差を推定し、
さらに、
前記将来値差推定ステップと前記累積収支算出ステップとを所定回数実施する繰り返しステップと、
前記収支結果格納部に格納された所定個数の累積収支に対する統計データを生成し、統計データ格納部に格納する統計データ生成ステップと、
を含む請求項４記載のリスク解析方法。
【請求項６】
前記特定のリスクヘッジ率を変更して前記繰り返しステップと前記統計データ生成ステップとを繰り返すステップと、
前記統計データ格納部に格納された統計データを用いて前記特定のリスクヘッジ率の最適値を特定するステップと、
をさらに含む請求項５記載のリスク解析方法。
【請求項７】
単位期間毎の販売価格決定指標の数量計画データを取得し、計画データ格納部に格納するステップと、
仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と前記販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、
前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、前記仕入価格決定指標の構成比を反映した過去値と前記販売価格決定指標の構成比を反映した過去値との差である過去値差と前記数量計画データに係る単位期間における数量との積を前記数量計画データに係る期間に対応する過去期間に渡って累積することにより得られる複数の第１の値と、前記第１のリスクヘッジ指標の過去値と前記第２のリスクヘッジ指標の過去値との差であるリスクヘッジ指標過去値差と前記数量計画データに係る単位期間における数量との積を前記数量計画データに係る期間に対応する過去期間に渡って累積することにより得られる複数の第２の値とを生成し、前処理結果格納部に格納するステップと、
前記前処理結果格納部に格納されたデータを用いて、前記複数の第１の値についての第１の分散と前記複数の第２の値についての第２の分散と、前記複数の第１の値と前記複数の第２の値との共分散とを算出し、第２前処理結果格納部に格納するステップと、
前記第２前処理結果格納部に格納された前記共分散を前記第２の分散で除することにより最適なヘッジ比率を算出し、記憶装置に格納するステップと、
前記第２前処理結果格納部に格納された前記第１の分散から前記共分散の二乗を前記第１の分散で除した値を差し引いた値の平方根を算出することにより、前記数量計画データに係る期間における累積収支の標準偏差の最小値を算出し、記憶装置に格納するステップと、
を含み、コンピュータに実行されるリスク解析方法。
【請求項８】
仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と前記販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、
リスクヘッジ契約において定められる前記第１のリスクヘッジ指標の値と前記第２のリスクヘッジ指標の値とを特定し、契約データ格納部に格納するステップと、
前記仕入価格決定指標及び前記販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、前記第１のリスクヘッジ指標の値と前記第２のリスクヘッジ指標の値との差を値間の時系列関係を考慮した統計モデルで表した場合のパラメータを算出し、パラメータ格納部に格納するステップと、
前記値履歴データベース、前記契約データ格納部及び前記パラメータ格納部に格納されたデータとを用いて、前記第１のリスクヘッジ指標の値と前記第２のリスクヘッジ指標の値との差と前記リスクヘッジ契約において定められる前記第２のリスクヘッジ指標の値と前記第１のリスクヘッジ指標の値と差との和と単位期間内のリスクヘッジ量との積の、リスクヘッジ期間に渡る累積値で定義される通算取引損益の分散及び平均を算出し、記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納された通算取引損益の分散及び平均から、統計データを算出し、記憶装置に格納するステップと、
をさらに含み、コンピュータにより実行されるリスク解析方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１つ記載のリスク解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リスク解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１に示すように、発電を行う電気事業者１０００は、燃料市場１０１０から原料を購入して、購入費用の支払いを行う。一方、電気事業者１０００は、電力市場１０２０に電力を販売して電力販売収入を得るようになっている。一般顧客１０２１は電力市場１０２０から電力の供給を受ける。なお、電力市場１０２０には他電気事業者１０２２も電力を供給している。また、一般顧客１０２１は、電力市場１０２０が無い場合には電気事業者１０００から直接電力の供給を受け、対価を電気事業者１０００に支払う。
【０００３】
ところで現在の電力販売価格、すなわち電気料金は、燃料費調整制度に基づき決定されている。この燃料費調整制度では、ある四半期の平均燃料価格が所定の基準を上回って変動した場合には２四半期後の電気料金を変更することとなっている。調整範囲を超える平均燃料価格の変動が生じた場合や変動が小さい場合には電気料金の調整は行われないが、基本的に燃料価格の変動は吸収されるとされている。なお、平均燃料価格αは、α＝ａ×Ａ＋ｂ×Ｂ＋ｃ×Ｃと計算される。Ａは各四半期における１ｋｌあたりの平均原油価格（通関統計価格）であり、ａは係数（一定）、Ｂは各四半期における１ｔあたりの平均ＬＮＧ価格（通関統計価格）、ｂは原油換算の平均燃料価格を算出するための係数（一定）、Ｃは各四半期における１ｔあたりの平均石炭価格（通関統計価格）、ｃは原油換算の平均燃料価格を算出するための係数（一定）である。このような平均燃料価格をベースにして電気料金は決められている。
【０００４】
しかしながら、実際に電気事業者１０００が、燃料市場１０１０から購入する原料は、必ずしも平均原油価格、平均ＬＮＧ価格及び平均石炭価格で購入できるような原料だけではない。すなわち、電気事業者１０００は、平均燃料価格αにより燃料市場１０１０から原料を購入しているわけではないので、実際に購入する各原料の構成比と単価から算出され且つ実際のコストを決定する実燃料価格βは、販売価格を決定する指標である平均燃料価格αとは乖離が生じている。α−βがマイナスとなる場合には収益に悪影響を及ぼすが、この際販売価格にマイナス分を転嫁できない場合もある。従って、経営上このようなリスクを考慮する必要がある。
【０００５】
なお、例えば特開２００３−６３７４公報には、需要家に対して所定の期間中において均一な電気料金を設定しながら、電気事業者等に対して燃料価格変動のリスクを軽減することを目的として、以下のような技術が開示されている。すなわち、先物取引市場の存在する原油および存在しない天然ガスを利用する発電に際し、天然ガスの単価に対して原油の実績単価が与える影響度合いと、両資源の利用割合から、原油の実績単価が販売電力の電気料金単価に対して与える影響度合いを影響パラメータとして算出する。そして、原油の実績単価および先物単価ならびに影響パラメータに基づいて販売電力の予想電気料金単価を算出し、これと需要家の将来の電力使用予定量とから、需要家に対する電気料金単価を算出する。一方、電力使用予定量と影響パラメータから将来の原油および天然ガス価格変動リスクを回避するための原油のヘッジ数量を算出する。但し、本公報においてもリスクヘッジについて考慮されているが、そのリスク解析手法は必ずしも最適とは言えない。
【特許文献１】特開２００３−６３７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように従来では、上記のような販売価格を決定する指標の値とコストを決定する指標の値との乖離についてのリスク解析は必ずしも適切に行われているとは言えなかった。
【０００７】
従って、本発明の目的は、上記のような販売価格を決定する指標の値とコストを決定する指標の値との乖離について適切なリスク解析を行うための新規の技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様に係るリスク解析方法は、単位期間毎の仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の数量計画データを取得し、計画データ格納部に格納するステップと、仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の将来値を算出するためのパラメータを算出し、パラメータ格納部に格納するパラメータ算出ステップと、パラメータ格納部に格納されたパラメータを用いて、各単位期間につき仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の将来値を推定し、将来値格納部に格納する将来値推定ステップと、将来値格納部に格納された仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の将来値及び計画データ格納部に格納された数量計画データに従って、将来値と数量との積の販売価格決定指標についての総和と、将来値と数量との積の仕入価格決定指標についての総和との差に、第１のリスクヘッジ指標の将来値と第２のリスクヘッジ指標の将来値との差と特定のリスクヘッジ量との積を加えることにより得られる単位期間収支を数量計画データに係る全単位期間に渡って累積し、累積収支として収支結果格納部に格納する累積収支算出ステップとを含む。
【０００９】
このような手法を用いることにより、選択されたリスクヘッジ指標に対する特定のリスクヘッジ量について計画期間における累積収支がどのようになるかをシミュレーションすることができる。すなわち、累積収支というリスク量を評価できるようになる。なお、第１のリスクヘッジ指標が仕入価格決定指標に含まれず、第２のリスクヘッジ指標が販売価格決定指標に含まれない場合には、パラメータ算出ステップにおいて、第１及び第２のリスクヘッジ指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、第１及び第２のリスクヘッジ指標の将来値を算出するためのパラメータも算出し、将来値推定ステップにおいてその将来値を推定する処理を実施する。
【００１０】
また、上で述べた将来値推定ステップにおいて、パラメータ格納部に格納されたパラメータ及び発生した乱数を用いて、各単位期間につき仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の将来値を推定するようにしてもよい。その場合、本発明の第１の態様に係るリスク解析方法は、将来値推定ステップと累積収支算出ステップとを所定回数実施する繰り返しステップと、収支結果格納部に格納された所定個数の累積収支に対する統計データを生成し、統計データ格納部に格納する統計データ生成ステップとをさらに含む。このようにすれば、選択されたリスクヘッジ指標に対する特定のリスクヘッジ量について計画期間における累積収支が、どのような分布を有するかを把握でき、リスクのより客観的な評価が可能となる。
【００１１】
さらに、本発明の第１の態様において、上記特定のリスクヘッジ量を変更して繰り返しステップと統計データ生成ステップとを繰り返すステップと、統計データ格納部に格納された統計データを用いて特定のリスクヘッジ量の最適値を特定するステップとをさらに含むようにしてもよい。これにより、選択されたリスクヘッジ指標について最適なリスクヘッジ量を特定することができ、リスクヘッジのためのスプレッドスワップ取引（以下、契約とも呼ぶ）の際に参考にすることができる。
【００１２】
本発明の第２の態様に係るリスク解析方法は、単位期間毎の販売価格決定指標の数量計画データを取得し、計画データ格納部に格納するステップと、仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、販売価格決定指標の構成比を反映した将来値と仕入価格決定指標の構成比を反映した将来値との差である将来値差と、第１のリスクヘッジ指標の将来値と第２のリスクヘッジ指標の将来値との差であるリスクヘッジ指標値差とを算出するためのパラメータを算出し、パラメータ格納部に格納するパラメータ算出ステップと、パラメータ格納部に格納されたパラメータを用いて、各単位期間につき将来値差とリスクヘッジ指標値差を推定し、将来値差格納部に格納する将来値差推定ステップと、将来値差格納部に格納された将来値差とリスクヘッジ指標値差及び計画データ格納部に格納された数量計画データに従って、数量計画データに係る数量と将来値差との積と、数量計画データに係る数量と特定のリスクヘッジ率とリスクヘッジ指標値差との積との和によって得られる単位期間収支を数量計画データに係る全単位期間に渡って累積し、累積収支を収支結果格納部に格納する累積収支算出ステップとを含む。
【００１３】
本発明の第１の態様に係るリスク解析方法では、販売価格決定指標及び仕入価格決定指標の数が増えれば増えるほどパラメータの算出が複雑になり、且つ処理量が増加して計算時間が長くなる。そこで、本発明の第２の態様のように、販売価格決定指標の構成比を反映した将来値と仕入価格決定指標の構成比を反映した将来値との差である将来値差をベースにシミュレーションを実施すれば、処理量を減らして同様の結果を高速に得ることができるようになる。
【００１４】
また、上で述べた将来値差推定ステップにおいて、パラメータ格納部に格納されたパラメータ及び発生した乱数を用いて、各単位期間につき将来値差とリスクヘッジ指標値差を推定するようにしてもよい。その場合、本発明の第２の態様に係るリスク解析方法は、将来値差推定ステップと累積収支算出ステップとを所定回数実施する繰り返しステップと、収支結果格納部に格納された所定個数の累積収支に対する統計データを生成し、統計データ格納部に格納する統計データ生成ステップとを含む。
【００１５】
また、本発明の第２の態様において、特定のリスクヘッジ率を変更して繰り返しステップと統計データ生成ステップとを繰り返すステップと、統計データ格納部に格納された統計データを用いて特定のリスクヘッジ率の最適値を特定するステップとをさらに含むようにしてもよい。
【００１６】
本発明の第３の態様に係るリスク解析方法は、単位期間毎の販売価格決定指標の数量計画データを取得し、計画データ格納部に格納するステップと、仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、仕入価格決定指標の構成比を反映した過去値と販売価格決定指標の構成比を反映した過去値との差である過去値差と数量計画データに係る単位期間における数量との積を数量計画データに係る期間に対応する過去期間に渡って累積することにより得られる複数の第１の値と、第１のリスクヘッジ指標の過去値と第２のリスクヘッジ指標の過去値との差であるリスクヘッジ指標過去値差と数量計画データに係る単位期間における数量との積を数量計画データに係る期間に対応する過去期間に渡って累積することにより得られる複数の第２の値とを生成し、前処理結果格納部に格納するステップと、前処理結果格納部に格納されたデータを用いて、複数の第１の値についての第１の分散と複数の第２の値についての第２の分散と、複数の第１の値と複数の第２の値との共分散とを算出し、第２前処理結果格納部に格納するステップと、第２前処理結果格納部に格納された共分散を第２の分散で除することにより最適なヘッジ比率を算出し、記憶装置に格納するステップと、第２前処理結果格納部に格納された第１の分散から共分散の二乗を第１の分散で除した値を差し引いた値の平方根を算出することにより、数量計画データに係る期間における累積収支の標準偏差の最小値を算出し、記憶装置に格納するステップとを含む。
【００１７】
本発明の第２の態様においてはシミュレーションによりリスク解析を行っているが、まだ処理量は多い。このように過去のデータのみをベースにすれば処理量を減らすことができ、計算時間を短縮できる。
【００１８】
さらに、本発明の第４の形態に係るリスク解析方法は、仕入価格決定指標に対応する第１のリスクヘッジ指標と販売価格決定指標に対応する第２のリスクヘッジ指標とを特定し、記憶装置に格納するステップと、リスクヘッジ契約（例えばスプレッドスワップ取引（契約））において定められる第１のリスクヘッジ指標の値と第２のリスクヘッジ指標の値とを特定し、契約データ格納部に格納するステップと、仕入価格決定指標及び販売価格決定指標の値履歴データを格納する値履歴データベースにおけるデータを用いて、第１のリスクヘッジ指標の値と第２のリスクヘッジ指標の値との差を値間の時系列関係を考慮した統計モデルで表した場合のパラメータを算出し、パラメータ格納部に格納するステップと、値履歴データベース、契約データ格納部及びパラメータ格納部に格納されたデータとを用いて、第１のリスクヘッジ指標の値と第２のリスクヘッジ指標の値との差とリスクヘッジ契約において定められる第２のリスクヘッジ指標の値と第１のリスクヘッジ指標の値と差との和と単位期間内のリスクヘッジ量との積の、リスクヘッジ期間に渡る累積値で定義される通算取引損益の分散及び平均を算出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された通算取引損益の分散及び平均から、統計データを算出し、記憶装置に格納するステップとを含む。
【００１９】
このようにすれば上記のような通算取引損益についてのリスク量を評価できるようになる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、販売価格を決定する指標の値とコストを決定する指標の値との乖離について適切なリスク解析を行うことができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
［本実施の形態の前提］
図２に本実施の形態の前提を示す。なお図２では、図１と同じものについては同じ符号が付されている。繰り返すが、発電を行う電気事業者１０００は、燃料市場１０１０から原料を購入して、購入費用の支払いを行う。一方、電気事業者１０００は、電力市場１０２０に電力を販売して電力販売収入を得るようになっている。一般顧客１０２１は電力市場１０２０から電力の供給を受ける。なお、電力市場１０２０には他電気事業者１０２２も電力を供給している。また、一般顧客１０２１は、電力市場１０２０が無い場合には電気事業者１０００から直接電力の供給を受け、対価を電気事業者１０００に支払う。
【００２２】
図１に関連して述べたが、実際に電気事業者１０００が、燃料市場１０１０から購入する原料は、必ずしも平均原油価格、平均ＬＮＧ価格及び平均石炭価格で購入できるような原料だけではない。すなわち、電気事業者１０００は平均燃料価格αにより燃料市場１０１０から原料を購入しているわけではないので、実際に購入する各原料の構成比と単価から算出され且つ実際のコストを決定する実燃料価格βは、販売価格を決定する指標となる平均燃料価格αとは乖離が生じている。この乖離に基づくリスクをヘッジするため、電気事業者１０００は、金融機関等１０３０とスプレッドスワップ取引を行う。すなわち、金融機関等１０３０に対して、契約時に決められる固定料金を支払うと共に、金融機関等１０３０から、契約期間内の販売価格決定指標の価格と仕入価格決定指標の価格との差の実績分（変動価格差）を受け取る。しかし、このスプレッドスワップ取引によるリスクヘッジによる収支の状態、リスクヘッジ効果（例えばリスクヘッジ前の収支分布の標準偏差とリスクヘッジ後の収支分布の標準偏差の差）、取引損益などの評価を行う必要がある。このような前提の下、以下本実施の形態の詳細について説明する。
【００２３】
［本実施の形態の具体的内容］
図３に本実施の形態のシステム概要を示す。例えばインターネットなどのネットワーク１には、各種燃料価格等の市場価格データなどを格納する市場価格データ格納部８を管理するデータ配信サーバ７が接続されている。また、ネットワーク１には、電気事業者のＬＡＮ（Local Area Network）９も接続されており、当該ＬＡＮ９には、データ配信サーバ７から市場価格データ格納部８に保持されている最新データを随時ダウンロードし、燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納するＤＢサーバ５と、１又は複数のリスク解析装置３とが接続されている。燃料価格ヒストリカルＤＢ６は、様々な燃料の過去及び現在の価格データを保持しているものとする。リスク解析装置３は、ＤＢサーバ５を介して燃料価格ヒストリカルＤＢ６のデータを利用可能となっている。
【００２４】
図４にリスク解析装置３の機能ブロック図を示す。リスク解析装置３は、対象期間設定入力部３１と、期間データ格納部３２と、計画データ設定入力部３３と、計画データ格納部３４と、リスクヘッジ指標設定入力部３５と、リスクヘッジ指標格納部３６と、構成比データ格納部３７と、ヘッジ効果算出部３８と、取引損益算出部３９と、出力部４０とを含む。
【００２５】
対象期間設定入力部３１は、リスク解析対象期間の設定入力をユーザに促し、ユーザによる入力を受け付け、当該リスク解析対象期間のデータを期間データ格納部３２に格納する。計画データ設定入力部３３は、期間データ格納部３２に格納されたデータを参照して、リスク解析対象期間内の各単位期間（例えば各月）における発電用燃料購入量（各原料の購入量）と販売電力量との入力を促し、ユーザによる入力を受け付け、当該入力データ等を計画データ格納部３４に格納する。販売電力量については、当該販売電力量に対応する、各販売価格決定指標の使用量に変換してから格納する。また、リスクヘッジ指標設定入力部３５は、ユーザに販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標と仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標との選択を促し、ユーザによる選択入力を受け付け、当該選択入力に係る指標名又は指標コードをリスクヘッジ指標格納部３６に格納する。
【００２６】
ヘッジ効果算出部３８は、リスクヘッジ指標格納部３６と計画データ格納部３４と発電用燃料（仕入価格決定指標）の構成及び販売価格決定指標の構成を含む構成比データ格納部３７とを参照して、以下で述べる処理を実施する。また、取引損益算出部３９は、期間データ格納部３２と計画データ格納部３４とリスクヘッジ指標格納部３６とを参照して、以下で述べる、スプレッドスワップ取引（契約）の損益計算処理を実施する。出力部４０は、ヘッジ効果算出部３８の処理結果や取引損益算出部３９の処理結果をユーザに提示する。
【００２７】
ヘッジ効果算出部３８は、図５に示すように、パラメータ推定処理部３８０１と、価格差データ格納部３８０９と、パラメータデータ格納部３８０２と、将来価格推定処理部３８０３と、推定将来価格データ格納部３８０４と、燃料収支算出部３８０５と、燃料収支データ格納部３８０６と、統計処理部３８０７と、統計データ格納部３８０８とを含む。なお、ヘッジ効果算出部３８は、複数のモデルを取り扱うようになっている。詳細については後に述べるが、第１のモデルは、各仕入価格決定指標の値（価格）と各販売価格決定指標の値（価格）とを個別に取り扱うモデルである。第２のモデルは、仕入価格決定指標の構成比を反映した値と販売価格決定指標の構成比を反映した値との差をベースに処理を行うモデルである。第１のモデルにおいて、パラメータ推定処理部３８０１は、リスクヘッジ指標格納部３６と燃料価格ヒストリカルＤＢ６とを参照して、販売価格決定指標及び仕入価格決定指標の値（価格）の推定を行うためのパラメータデータを生成し、パラメータデータ格納部３８０２に格納する。将来価格推定処理部３８０３は、パラメータデータ格納部３８０２及び燃料価格ヒストリカルＤＢ６を参照して、価格推定処理を実施し、処理結果を推定将来価格データ格納部３８０４に格納する。また、燃料収支算出部３８０５は、推定将来価格データ格納部３８０４を参照して、燃料収支算出処理を実施し、処理結果を燃料収支データ格納部３８０６に格納する。統計処理部３８０７は、燃料収支データ格納部３８０６を参照して所定の統計処理を実施し、処理結果を統計データ格納部３８０８に格納する。出力部４０は、燃料収支データ格納部３８０６及び統計データ格納部３８０８に格納されたデータを加工してユーザにデータを提示する。
【００２８】
一方第２のモデルにおいて、パラメータ推定処理部３８０１は、価格差データ格納部３８０９と構成比データ格納部３７（又は計画データ格納部３４若しくはその両方）とリスクヘッジ指標格納部３６と燃料価格ヒストリカルＤＢ６とを参照して、構成比を反映した指標値差の推定を行うためのパラメータデータを生成し、パラメータデータ格納部３８０２に格納する。将来価格推定処理部３８０３は、パラメータデータ格納部３８０２及び価格差データ格納部３８０９を参照して、価格差推定処理を実施し、処理結果を推定将来価格データ格納部３８０４に格納する。また、燃料収支算出部３８０５は、推定将来価格データ格納部３８０４を参照して、燃料収支算出処理を実施し、処理結果を燃料収支データ格納部３８０６に格納する。統計処理部３８０７は、燃料収支データ格納部３８０６を参照して所定の統計処理を実施し、処理結果を統計データ格納部３８０８に格納する。出力部４０は、燃料収支データ格納部３８０６及び統計データ格納部３８０８に格納されたデータを加工してユーザにデータを提示する。
【００２９】
また、第２のモデルをさらに簡便に処理する方法もあり、そのために図６に示すように、ヘッジ効果算出部３８は、前処理部３８１１と、前処理データ格納部３８１２と、分散算出部３８１４と、共分散算出部３８１３と、分散データ格納部３８１５と、共分散データ格納部３８１６と、最適化処理部３８１７と、最適化データ格納部３８１８とを含む。前処理部３８１１は、リスクヘッジ指標格納部３６と燃料価格ヒストリカルＤＢ６と計画データ格納部３４と構成比データ格納部３７とを参照して、所定の前処理データを生成し、前処理データ格納部３８１２に格納する。分散算出部３８１４は、前処理データ格納部３８１２を参照して、予め設定された第１のデータの分散及び第２のデータの分散を算出し、処理結果を分散データ格納部３８１５に格納する。共分散算出部３８１３は、前処理データ格納部３８１２を参照して、予め設定された第１及び第２のデータ間の共分散を算出し、共分散データ格納部３８１６に格納する。最適化処理部３８１７は、分散データ格納部３８１５及び共分散データ格納部３８１６を参照し、最適ヘッジ比率及び最適標準偏差を算出し、最適化データ格納部３８１８に格納する。出力部４０は、最適化データ格納部３８１８を参照してユーザに最適化データを提示する。
【００３０】
取引損益算出部３９は、図７に示すように、ヘッジ量設定入力部３９０１と、ヘッジ量データ格納部３９１１と、契約データ設定入力部３９１２と、契約データ格納部３９１３と、取引損益分布算出部３９１４と、パラメータ推定処理部３９１５と、パラメータデータ格納部３９１６と、取引損益分布データ格納部３９１７と、統計処理部３９１８と、統計パラメータ設定入力部３９１９と、統計パラメータ格納部３９２０と、統計データ格納部３９２１とを含む。ヘッジ量設定入力部３９０１は、期間データ格納部３２を参照して、ユーザに対して期間データに応じたヘッジ量の計画データの入力を促し、ユーザの入力を受け付け、入力データをヘッジ量データ格納部３９１１に格納する。また、契約データ設定入力部３９１２は、スプレッドスワップ契約に含める契約データの入力をユーザに対して促し、ユーザの入力を受け付け、入力データを契約データ格納部３９１３に格納する。パラメータ推定処理部３９１５は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６及びリスクヘッジ指標格納部３６を参照して、販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の将来値と仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の将来値との差を自己回帰モデルに従って算出するためのパラメータを推定し、得られたパラメータをパラメータデータ格納部３９１６に格納する。取引損益分布算出部３９１４は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６とヘッジ量データ格納部３９１１と契約データ格納部３９１３とパラメータデータ格納部３９１６とを参照して、スプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布（平均及び標準偏差）を表すデータを算出するための処理を実施し、当該データを取引損益分布データ格納部３９１７に格納する。統計パラメータ設定入力部３９１９は、ユーザに対して統計パラメータ（ＶａＲ（Value At Risk）や期待ショートフォールの基準値（Ｘ％））の入力を促し、ユーザからの入力を受け付け、入力データを統計パラメータ格納部３９２０に格納する。統計処理部３９１８は、取引損益分布データ格納部３９１７と統計パラメータ格納部３９２０とを参照して、Ｘ％−ＶａＲやＸ％−期待ショートフォールの値を算出し、それらの値を統計データ格納部３９２１に格納する。出力部４０は、統計データ格納部３９２１に格納されたデータを加工してユーザに提示する。
【００３１】
次に、図８乃至図１９を用いて図３に示したシステムの処理について説明する。まず、対象期間設定入力部３１は、リスク解析対象期間の入力をユーザに対して促し、ユーザからの入力を受け付け、期間データ格納部３２に格納する（ステップＳ１）。例えば図９のような画面を表示し、入力を促す。すなわち、リスク解析対象期間の開始年月と終了年月との入力欄が設けられており、ユーザに入力を促すようになっている。なお、単位期間の設定を同時に行うようにしても良いし、デフォルト（例えば1月）のままで固定するようにしても良い。また、計画データ設定入力部３３は、リスク解析対象期間について発電用燃料購入量（各仕入価格決定指標の数量）と販売電力量の入力をユーザに対して促し、ユーザから入力を受け付け、計画データ格納部３４に格納する（ステップＳ３）。例えば図１０のような画面を表示し、入力を促す。図１０の例では、単位期間（ここでは１月）毎に列が設けられており、発電用燃料（仕入価格決定指標）毎に行が設けられている。図１０の例では、Ａ１原油、Ａ２原油、Ｂ１重油、Ｃ１ＬＮＧ、Ｄ１石炭など、仕入価格決定指標毎に各単位期間の数量を設定する。また、販売電力量についても行が設けられている。すなわち、各単位期間の販売電力量を設定する。なお、以下の処理で用いるため、計画データ設定入力部３３は、販売電力量を、当該販売電力量に対応する、各販売価格決定指標の数値（燃料使用量）に変換してから計画データ格納部３４に格納する。販売価格決定指標は、例えば全日本輸入原油ＣＩＦと、全日本輸入ＬＮＧＣＩＦと、全日本輸入石炭ＣＩＦである。すなわち、計画データ設定入力部３３は、販売電力量を、全日本輸入原油ＣＩＦの数量、全日本輸入ＬＮＧＣＩＦの数量、全日本輸入石炭ＣＩＦの数量に変換する。
【００３２】
次に、リスクヘッジ指標設定入力部３５は、販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標と、仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標との入力を促し、ユーザからの設定入力を受け付け、リスクヘッジ指標格納部３６に格納する（ステップＳ５）。上で述べたように、通常販売価格決定指標も仕入価格決定指標も複数の指標を含んでいるが、ここでは販売価格決定指標を代表する指標と、仕入価格決定指標を代表する指標とをスプレッドスワップ取引（契約）の対象として選択する。スプレッドスワップ取引（契約）の対象としては、価格の相関性が高く、市場取引されている指標を選択することが好ましい。また、情勢を加味し価格差が大きく広がる可能性がある指標もヘッジ効果が大きくなるため好ましい。リスクヘッジ指標設定入力部３５は、例えば、販売価格決定指標をコンボボックスでユーザに提示して、その中でリスクヘッジ指標を特定するように促す。また、同様に仕入価格決定指標をコンボボックスでユーザに提示して、その中でリスクヘッジ指標を特定するように促す。ここでは、説明を簡単にするため販売価格決定指標の１つのリスクヘッジ指標と、仕入価格決定指標の１つのリスクヘッジ指標とからなる１つの組を選択するものとする。但し、複数の組を選択するようにしてもよい。
【００３３】
そして、リスク解析装置３は、ユーザに対してヘッジ効果の算出を行うか尋ねる（ステップＳ７）。予めなされている設定に応じて判断するようにしても良い。例えばユーザからの応答によりヘッジ効果の算出を行わないと判断した場合にはステップＳ１３に移行する。一方、ユーザからの応答によりヘッジ効果の算出を行うと判断した場合には、ヘッジ効果算出部３８は、ヘッジ効果算出処理を実施する（ステップＳ９）。これについては後に詳述する。そして、出力部４０は、ヘッジ効果算出処理による処理結果をユーザに対して提示する（ステップＳ１１）。
【００３４】
ステップＳ７又はＳ１１の後に、リスク解析装置３は、ユーザに対してスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の算出を行うか尋ねる（ステップＳ１３）。予めなされている設定に応じて判断するようにしても良い。例えばユーザからの応答により取引損益の算出を行わないと判断した場合には処理を終了する。一方、例えばユーザからの応答により取引損益の算出を行うと判断した場合には、取引損益算出部３９は、取引損益算出処理を実施する（ステップＳ１５）。これについては後に詳述する。そして、出力部４０は、取引損益算出処理による処理結果をユーザに対して提示する（ステップＳ１７）。そして処理を終了する。以下、ステップＳ９及びＳ１５について詳細に説明する。
【００３５】
１．ヘッジ効果算出処理
１−１．価格シミュレーション方式
ヘッジ効果算出処理には大きく分けて２つの処理方法がある。１つ目は価格シミュレーションによりヘッジ効果を算出する方式である。２つ目はシミュレーションを行わずにヘッジ効果を算出する方式である。ここで図１１等を用いて価格シミュレーションによりヘッジ効果を算出する処理について説明する。
【００３６】
なお、前提として、燃料収支を以下のように定式化する。
【数１】
2005339294.tif 000003
なお、Ｕは燃料収支、Ｖi,tは単位期間ｔにおける販売価格決定指標ｉの数量、Ｘi,tは単位期間ｔにおける販売価格決定指標ｉの値（価格）、Ｖj,tは単位期間ｔにおける仕入価格決定指標ｊの数量、Ｙj,tは単位期間ｔにおける仕入価格決定指標ｊの値（価格）、Ｔはリスク解析対象期間である。また、ｍは販売価格決定指標の数であり、ｎは仕入価格決定指標の数である。
【００３７】
このようにリスク解析対象期間の仕入価格決定指標の構成（値及び数量）と販売価格決定指標の構成（値及び数量）から燃料収支Ｕが決定される。この（１）式は、電力販売事業におけるリスク解析対象期間を通した燃料収支の変動リスクを表している。すなわち、電力販売事業で考慮すべき長期間に渡る指標の値（価格）の変動の打ち消し合い等も考慮した全体の収支リスクを表している。
【００３８】
（１）式では燃料価格のスプレッドスワップ取引（契約）によるリスクヘッジを考慮していないので、リスクヘッジを行った後の燃料収支を以下のように定式化する。
【数２】
2005339294.tif 000004
なお、ＶH,tはリスクヘッジ量であり、ｘtは単位期間ｔにおける販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）、ｙtは単位期間ｔにおける仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）である。
【００３９】
このように（２）式では、（１）式で表される燃料収支に、リスクヘッジ指標値の差とリスクヘッジ量との積をリスク対象期間に渡って累積した値が加えられている。すなわち、当該値により燃料収支が改善されていることが表されている。
【００４０】
このような前提の下、ヘッジ効果算出部３８は、価格シミュレーションを行うかユーザに尋ねる（図１１：ステップＳ２１）。予めなされている設定に応じて判断するようにしても良い。例えばユーザからの応答により価格シミュレーションを実施しないと判断された場合には、ステップＳ３５に移行する。
【００４１】
一方、価格シミュレーションを実施する場合には、まず価格を各指標及び指標間の時系列関係を考慮し取引期間を単位とした統計モデルで表す。ここでは、以下のような多変量自己回帰モデルを用いて、価格シミュレーションを実施する。
Ｚt＝Φ1Ｚt-1＋Φ2Ｚt-2＋Φ3Ｚt-3＋・・・＋ΦpＺt-p＋ｕt  （３）
このＺtは、販売価格決定指標（リスクヘッジ指標を含む）及び仕入価格決定指標（リスクヘッジ指標を含む）の値（価格）からなる価格ベクトルである。
Ｚt＝［Ｘ1,t，Ｘ2,t，Ｘ3,t，・・・Ｘm,t，Ｙ1,t，Ｙ2,t，・・・Ｙn,t，ｙt，ｘt］
また、Φk（ｋは１乃至ｐの整数）は、ｍ＋ｎ＋２次元の正方行列である。
【００４２】
さらに、ｕtは、以下の性質を有する撹乱項ベクトルである。
ｕt＝［ｕ1,t，ｕ2,t，・・・ｕm,t，ｕm+1,t，・・・ｕm+n,t，ｕm+n+1,t，ｕm+n+2,t］
期待値Ｅ（ｕt）＝０（全てのｔについて）
分散ｖａｒ（ｕt）＝Ｅ（ｕt，ｕt'）＝［標準偏差σij］2
Ｅ（ｕtｕs）＝０（全てのｔ及びｓ（≠ｔ）について）
なおｕtを標準正規分布に従うと仮定しているが、対数正規分布や二項分布、ポアソン分布又はそれらの組み合わせ分布などの中に、より適切な分布がある場合にはそれを撹乱項ベクトルに用いても良い。
【００４３】
このような前提の下、ヘッジ効果算出部３８のパラメータ推定処理部３８０１は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６とリスクヘッジ指標格納部３６とを参照して、（３）式に示す多変量自己回帰モデルの係数行列Φkを、例えば最小自乗法や最尤推定法などにより推定し、推定したパラメータをパラメータデータ格納部３８０２に格納する（ステップＳ２３）。（３）式におけるＺtについては燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されている過去の燃料価格により特定する。また、Ｚt中のｘt及びｙtについては、リスクヘッジ指標格納部３６を参照してその種類を特定してから、燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されている過去の燃料価格により特定する。最小自乗法や最尤推定法は周知の方法であるからここでは説明を省略する。
【００４４】
次に、リスクヘッジ量ＶH,t（ｔ＝１からＴ）を特定する（ステップＳ２５）。このリスクヘッジ量ＶH,tについては、図示しないテーブルに予め登録されている複数種類のリスクヘッジ量ＶH,t（ｔ＝１からＴ）から１つを特定するか、ユーザに入力を促し、入力されたリスクヘッジ量ＶH,t（ｔ＝１からＴ）を特定する。
【００４５】
そして、将来価格推定処理部３８０３は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６とパラメータデータ格納部３８０２とを参照して、シミュレーションＮ回分の価格ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）を生成し、推定将来価格データ格納部３８０４に格納する（ステップＳ２６）。（３）式に従って、価格ベクトルＺtを算出する。なお、最初は、価格ベクトルＺ1を、燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されている値と係数行列Φkと撹乱項ベクトルｕ1にて算出する。そして、価格ベクトルＺ2を、算出された価格ベクトルＺ1と燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されている値と係数行列Φkと撹乱項ベクトルｕ2にて算出する。これ以降はそれ以前に算出した価格ベクトルも用いて算出する。撹乱項ベクトルの乱数はその都度生成する。なお、価格ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）については、シミュレーション回数（Ｎ回）分を生成する。
【００４６】
次に、燃料収支算出部３８０５は、推定将来価格データ格納部３８０４と計画データ格納部３４とを参照して、（２）式に従ってシミュレーションＮ回分の将来燃料収支Ｕを算出し、燃料収支データ格納部３８０６に格納する（ステップＳ２７）。（２）式のＸi,t、Ｙi,t及びｘt並びにｙtについては推定将来価格データ格納部３８０４に格納された価格ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）を用い、（２）式のＶi,t及びＶj,tについては計画データ格納部３４に格納されているデータを用いる。さらに、リスクヘッジ量ＶH,tについてはステップＳ２５において特定したデータを用いる。価格ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）は、シミュレーションＮ回分のデータがあるので、それに応じて将来燃料収支ＵについてもシミュレーションＮ回分のデータが算出される。
【００４７】
その後、統計処理部３８０７は、シミュレーションＮ回分の将来燃料収支Ｕの標準偏差を算出し、リスクヘッジ量ＶH,tに対応して統計データ格納部３８０８に格納する（ステップＳ２９）。標準偏差の算出方法は周知であるからここでは詳細は省略する。そして、処理すべきリスクヘッジ量ＶH,tについて処理したか判断する（ステップＳ３１）。なお、全てのリスクヘッジ量ＶH,tについては、リスクヘッジなしを含むものとする。もし、全てのリスクヘッジ量ＶH,tについて処理が完了していないようであればステップＳ２５に戻り、未処理のリスクヘッジ量ＶH,tを特定して、ステップＳ２６乃至Ｓ２９を繰り返す。
【００４８】
一方、全てのリスクヘッジ量ＶH,tについて処理を実施した場合には、統計処理部３８０７は、統計データ格納部３８０８において格納されている標準偏差のうち最小の標準偏差を特定すると共に、当該最小の標準偏差のリスクヘッジ量ＶH,tを特定し、統計データ格納部３８０８に最小であることを特定するためのデータを格納する（ステップＳ３３）。より正確に述べれば、リスクヘッジ効果は（リスクヘッジ前の収支変動の大きさ（標準偏差））−（リスクヘッジ後の収支変動の大きさ（標準偏差））であるが、第２項が小さければリスクヘッジ効果は大きくなるので、上で述べたように最小の標準偏差のリスクヘッジ量ＶH,tを求めれば、リスクヘッジ効果が最大となる。
【００４９】
このような処理を行った場合、出力部４０は、図１２のような画面表示を行う。この場合、出力部４０は、統計データ格納部３８０８を参照して、リスクヘッジ量ＶH,t（ｔ＝１からＴ）を読み出してその総和を算出し、さらにその場合の標準偏差の値を読み出せば、図１２に示すようなグラフを作成することができる。図１２の例では、縦軸が収支分布の標準偏差を示しており、横軸がリスクヘッジ量（千ｋｌ）を表している。このように、ほぼ２次関数のような曲線が描けるため、標準偏差の値が最も小さいリスクヘッジ量（総量）を確認することができる。また、出力部４０は、図１３のような画面表示を行うことも可能である。この場合、出力部４０は、統計データ格納部３８０８だけではなく、燃料収支データ格納部３８０６に格納されているデータを用いてグラフを生成する。図１３の例では、縦軸は確率密度、横軸はリスク解析対象期間の燃料収支（百万円）を表している。この場合、点線で表されるリスクヘッジ前の収支分布については、リスクヘッジ量ＶH,t＝０の場合の収支分布であって、燃料収支データ格納部３８０６に格納されているＶH,t＝０の場合におけるシミュレーションＮ回分の将来燃料収支Ｕを用いて曲線を描く。また、収支分布の標準偏差（リスクヘッジ前）については、統計データ格納部３８０８に格納されているデータを用いる。また、特定のリスクヘッジ量ＶH,tの場合（例えば標準偏差が最小のリスクヘッジ量ＶH,t）におけるシミュレーションＮ回分の将来燃料収支Ｕのデータを燃料収支データ格納部３８０６から読み出せば、リスクヘッジ後の収支分布のカーブを描くことができる。また、統計データ格納部３８０８を参照して特定のリスクヘッジ量ＶH,tに対応する標準偏差の値を読み出せば、収支分布の標準偏差（リスクヘッジ後）を表すことができる。
【００５０】
以上のような処理を実施すれば、ユーザは、最適なリスクヘッジ量ＶH,tを特定でき、実際のスプレッドスワップ取引（契約）の目安を得ることができるようになる。
【００５１】
１−２．価格差シミュレーション方式
上で述べた方式を用いると、販売価格決定指標及び仕入価格決定指標の全ての値を取り扱うため、係数行列Φkや将来燃料収支Ｕを算出する場合に処理量が膨大になるという問題がある。従って、以下のような処理量を削減するシミュレーション方式を採用するようにしても良い。
【００５２】
なおその際には以下のようなモデルを採用する。
【数３】
2005339294.tif 000005
Ｖtは、各販売価格決定指標の数量を１つの代表販売価格決定指標の数量に換算した際の単位期間ｔにおける代表販売価格決定指標の総数量である。また、Δtは、販売価格決定指標の構成比を利用して加重平均することにより求められる代替販売価格決定指標の単位期間ｔにおける値と、仕入価格決定指標の構成比を利用して加重平均することにより求められる代替仕入価格決定指標の単位期間ｔにおける値との差である。構成比については、構成比データ格納部３７に格納されている構成比に従う。但し、計画データ格納部３４に格納されている計画データをベースに構成比を算出して、当該構成比を用いるようにしても良い。ｈは、代表販売価格決定指標の総数量に対するリスクヘッジ率である。δtは、単位期間ｔにおける、仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）と販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）との差（＝ｙt−ｘt）である。このようにΔtとδtとの２変数に集約しているため、処理量を大幅に削減することができる。なお、Δtについて１変数に集約してしまっているが、例えば原油、重油、ＬＮＧ、石炭といったように所定の単位にまとめてΔ1,t，Δ2,t，Δ3,t及びΔ4,tのように複数の変数にまとめるようにしても良い。以下では、説明を簡単にするためΔtを１変数とする。
【００５３】
また、Δt及びδtの将来値の算出については、（３）式の多変量自己回帰モデルを用いる。但し、同じ記号で示してしまっているが価格差ベクトルＺtについては、Ｚt＝［Δt，δt］として、Φk及びｕtについても２次元の正方行列及び２次の撹乱項ベクトルとする。撹乱項ベクトルについては、基本的には標準正規分布に従うようにするが、対数正規分布や二項分布、ポアソン分布又はそれらの組み合わせ分布などの中に、より適切な分布がある場合にはそれを用いても良い。
【００５４】
以上のように、本方式では、代替販売価格決定指標の値（価格）と代替仕入価格決定指標の値（価格）の差をベースに将来の燃料収支Ｕを算出するものである。このようなモデルを使ったシミュレーションを価格差シミュレーションと呼ぶものとする。
【００５５】
以上のような前提で、価格差シミュレーションを実施する場合の処理フローを図１１を用いて説明する。ステップＳ２１において価格シミュレーションを実施しないと判断された場合には、価格差シミュレーションを実施するか判断される（ステップＳ３５）。例えばユーザに尋ねるようにしてもよいし、設定に基づき判断するようにしても良い。価格差シミュレーションを実施しないと判断された場合にはステップＳ５３に移行する。一方、価格差シミュレーションを実施すると判断された場合、パラメータ推定処理部３８０１は、構成比データ格納部３７及びリスクヘッジ指標格納部３６を参照して、燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されたデータから過去の価格差データ（過去の価格差ベクトル）を生成し、価格差データ格納部３８０９に格納する（ステップＳ３７）。（３）式の多変量自己回帰モデルに従って将来の価格差ベクトルＺtを算出する前に、過去の価格差ベクトルＺt（ｔ＝０〜−ｑ：ｑは所定の整数）を算出する。上でも述べたように、Δtは、販売価格決定指標の構成比を利用して加重平均することにより求められる代替販売価格決定指標の単位期間ｔにおける値と、仕入価格決定指標の構成比を利用して加重平均することにより求められる代替仕入価格決定指標の単位期間ｔにおける値との差である。
【００５６】
構成比については、構成比データ格納部３７に格納されている構成比に従う。但し、計画データ格納部３４に格納されている計画データをベースに構成比を算出して、当該構成比を用いるようにしても良い。構成比データ格納部３７に格納されるデータの一例を図１４に示す。図１４の例では、仕入価格決定指標の列と販売価格決定指標の列とが設けられており、各列には個別指標の列と構成比の列とが設けられている。ここでは、仕入価格決定指標の個別指標としては、Ａ１原油、Ａ２原油、Ａ３原油、Ａ４原油、Ｂ１重油、Ｂ２重油、Ｂ３重油、Ｃ１ＬＮＧ、Ｃ２ＬＮＧ、Ｃ３ＬＮＧ、Ｄ１石炭、Ｄ２石炭、Ｄ３石炭の行が設けられており、それぞれの構成比が登録されている。また、販売価格決定指標の個別指標としては、全日本輸入原油ＣＩＦ価格、全日本輸入ＬＮＧＣＩＦ価格、全日本輸入石炭ＣＩＦ価格の行が設けられており、それぞれの構成比が登録されている。本実施の形態では、販売価格決定指標の構成比については、固定であり、構成比を利用して加重平均を算出する際には構成比データ格納部３７に格納されたデータをそのまま利用する。基本的には、仕入価格決定指標の構成比についても構成比データ格納部３７のデータを用いる。但し、仕入価格決定指標の構成比については、構成比データ格納部３７に格納されたデータを利用すると計画データと合致しない場合がある。構成比データ格納部３７に格納されたデータは標準的な構成比であって、これからずれるような燃料購入計画を立てる場合もある。従って、このような場合には、計画データ格納部３４に格納された計画データにおける構成比に従う方が好ましい場合もある。
【００５７】
同じようにして、δtは、単位期間ｔにおける、仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）と販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）との差（＝ｙt−ｘt）である。これについては燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されているデータをそのまま用いれば過去のδt（ｔ＝０〜−ｑ）を算出することができる。
【００５８】
このような前処理の後に、パラメータ推定処理部３８０１は、価格差データ格納部３８０９を参照して、（３）式に示す多変量自己回帰モデルの係数行列Φkを、例えば最小自乗法や最尤推定法などにより推定し、推定したパラメータをパラメータデータ格納部３８０２に格納する（ステップＳ３９）。（３）式における価格差ベクトルＺtについては、価格差データ格納部３８０９に格納されている構成比を反映させた過去の価格差データにより特定する。
【００５９】
そして、リスクヘッジ率ｈを特定する（ステップＳ４１）。このリスクヘッジ率ｈについては、図示しないテーブルに予め登録されている複数種類のリスクヘッジ率ｈから１つを特定するか、ユーザに入力を促し、入力されたリスクヘッジ率を特定する。
【００６０】
その後、将来価格推定処理部３８０３は、価格差データ格納部３８０９とパラメータデータ格納部３８０２とを参照して、シミュレーションＮ回分の価格差ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）を生成し、推定将来価格データ格納部３８０４に格納する（ステップＳ４３）。（３）式に従って、上で述べたのと同様の処理にて価格差ベクトルＺtを算出する。なお、価格差ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）については、シミュレーション回数（Ｎ回）分を生成する。
【００６１】
次に、燃料収支算出部３８０５は、推定将来価格データ格納部３８０４と計画データ格納部３４とを参照して、（４）式に従ってシミュレーションＮ回分の将来燃料収支Ｕを算出し、燃料収支データ格納部３８０６に格納する（ステップＳ４５）。（４）式のδt及びΔtについては推定将来価格データ格納部３８０４に格納された価格差ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）を用いる。また、（４）式のＶtは、各販売価格決定指標の数量を１つの代表販売価格決定指標の数量に換算した際の単位期間ｔにおける代表販売価格決定指標の総数量であるから計画データから換算数量を算出して、当該換算数量を用いる。さらに、リスクヘッジ率ｈについてはステップＳ４１において特定したデータを用いる。価格差ベクトルＺt（ｔ＝１からＴ）は、シミュレーションＮ回分のデータがあるので、それに応じて将来燃料収支ＵについてもシミュレーションＮ回分のデータが算出される。
【００６２】
その後、統計処理部３８０７は、シミュレーションＮ回分の将来燃料収支Ｕの標準偏差を算出し、リスクヘッジ率ｈに対応して統計データ格納部３８０８に格納する（ステップＳ４７）。そして、処理すべきリスクヘッジ率ｈについて処理したか判断する（ステップＳ４９）。なお、全てのリスクヘッジ率ｈについては、リスクヘッジなしを意味するｈ＝０を含むものとする。もし、全てのリスクヘッジ率ｈについて処理が完了していないようであればステップＳ４１に戻り、未処理のリスクヘッジ率ｈを特定して、ステップＳ４３乃至Ｓ４７を繰り返す。
【００６３】
一方、全てのリスクヘッジ率ｈについて処理を実施した場合には、統計処理部３８０７は、統計データ格納部３８０８において格納されている標準偏差のうち最小の標準偏差を特定すると共に、当該最小の標準偏差のリスクヘッジ率ｈを特定し、統計データ格納部３８０８に最小であることを特定するためのデータを格納する（ステップＳ５１）。
【００６４】
このような処理を行った場合、出力部４０は、図１２や図１３のような画面表示を行う。但し、図１２はリスクヘッジ量の代わりにリスクヘッジ率が用いられる。
【００６５】
以上のような処理を実施すれば、ユーザは、代表販売価格決定指標の換算総数量に対する最適なリスクヘッジ率ｈを特定でき、実際のスプレッドスワップ契約の目安を得ることができるようになる。
【００６６】
１−３．相関分析方式
１−２で述べた方法を用いれば１−１よりも処理量を減らすことができるが、シミュレーションであるからまだ処理量は多い。ここでは、Δtとδtの間に相関関係が存在すると仮定すると、（４）式の分散は、以下のように表される。
【数４】
2005339294.tif 000006
なおＶａｒは分散、Ｃｏｖは共分散を意味する。このＶａｒ（Ｕ）は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６のデータを用いれば算出することができる。また、（５）式をｈの関数として考えれば、（５）式をｈで１階微分により最適なリスクヘッジ率ｈを算出できる。１階微分すると（６）式のようになり、（６）式をｈで解けば（７）式のようになる。
【数５】
2005339294.tif 000007
【数６】
2005339294.tif 000008
【００６７】
（７）式を（５）式に代入してその平方根をとれば、収支変動の標準偏差ＳＤ（Ｕ）を得ることができる。
【数７】
2005339294.tif 000009
【００６８】
では、このような前提の下相関分析方式における処理フローを図１１及び図６を用いて説明する。ステップＳ３５において価格差シミュレーションを実施しないと判断された場合には、相関分析方法で処理することになる。そうすると、前処理部３８１１は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６とリスクヘッジ指標格納部３６と計画データ格納部３４とを参照して、燃料価格ヒストリカルＤＢ６のデータから所定の要素データを算出し、前処理データ格納部３８１２に格納する（ステップＳ５３）。まず、ステップＳ３７と同様の処理を実施することにより、過去のΔt及びδt（ｔ＝０〜−ｑ）を算出し、前処理データ格納部３８１２に格納する。この際、構成比データ格納部３７（又は計画データ格納部３４若しくはその両方）及びリスクヘッジ指標格納部３６を用いて処理する。そして、所定の要素データとして以下のデータを算出する。
【数８】
2005339294.tif 000010
【数９】
2005339294.tif 000011
【００６９】
ここでＶiは、上で述べたＶtと同じで、各販売価格決定指標の数量を１つの代表販売価格決定指標の数量に換算した際の単位期間ｉにおける代表販売価格決定指標の総数量である。このデータについては、計画データ格納部３４に格納されている計画データから算出する。なお、過去のΔt及びδt（ｔ＝０〜−ｑ）を用いるため、過去のＴ毎のデータを用いて（９）式及び（１０）式の累積計算を実施し、計算結果を前処理データ格納部３８１２に格納する。
【００７０】
次に、分散算出部３８１４は、前処理データ格納部３８１２に格納された要素データを用いて、所定の分散データを算出し、分散データ格納部３８１５に格納する（ステップＳ５５）。所定の分散データは、以下のようなデータである。
【数１０】
2005339294.tif 000012
【数１１】
2005339294.tif 000013
すなわち、（９）式についての分散と、（１０）式についての分散である。
【００７１】
そして、共分散算出部３８１３は、前処理データ格納部３８１２に格納された要素データを用いて、所定の共分散データを算出し、共分散データ格納部３８１６に格納する（ステップＳ５７）。所定の共分散データは、以下のようなデータである。
【数１２】
2005339294.tif 000014
すなわち（９）式と（１０）式との共分散である。
【００７２】
ここまで算出すれば、最適化処理部３８１７は、分散データ格納部３８１５及び共分散データ格納部３８１６に格納されているデータを用いて、最適なリスクヘッジ率ｈと燃料収支の最適な標準偏差ＳＤ（Ｕ）を算出し、最適化データ格納部３８１８に格納する（ステップＳ５９）。（７）式及び（８）式に従えば計算可能である。
【００７３】
このようにすればシミュレーションで何回も価格ベクトルや価格差ベクトルを算出することなく、代表販売価格決定指標の総数量に対する最適なリスクヘッジ率ｈを特定でき、実際のスプレッドスワップ取引（契約）の目安を得ることができるようになる。
【００７４】
なお、出力部４０は、リスクヘッジ率ｈ及び標準偏差ＳＤ（Ｕ）をユーザに提示する。
【００７５】
２．取引損益算出処理
本実施の形態では、単位期間ｔにおけるスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益Ｗtを以下のように定義する。
Ｗt＝ＶH,t・｛ｙt−ｘt＋ｘ0−ｙ0｝  （１４）
なお、ＶH,tは上で述べたものと同じで単位期間ｔにおけるリスクヘッジ量である。ｙtは単位期間ｔにおける仕入価格決定指標の値（価格）、ｘtは単位期間ｔにおける販売価格決定指標の値（価格）である。また、ｙ0はスプレッドスワップ取引（契約）時に定められる仕入価格決定指標の値（価格）、ｘ0はスプレッドスワップ取引（契約）時に定められる販売価格決定指標の値（価格）である。
【００７６】
また、仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）と販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）との差（＝ｙt−ｘt）の変動を自己回帰モデルで表した場合、以下のようになる。ここでは簡単のため、１次の自己回帰モデルの例を示す。
ｙt−ｘt＝Ｓt＝ｂ0＋ｂ1・Ｓt-1＋εt  （１５）
Ｓtは、単位期間ｔにおける、仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）と販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標の値（価格）との差である。また、ｂ0及びｂ1は、過去データから得られる自己回帰モデルのパラメータである。εtは、単位期間ｔのための、平均０及び標準偏差σの正規分布に従う時間独立の乱数である。なお、εtは、対数正規分布や二項分布、ポアソン分布、またはこれらの組み合わせ分布などから、より適切なものを選択することが可能である。
【００７７】
このように（１５）式に基づき、過去のＳtから最小自乗法などにより係数ｂ0及びｂ1を算出する。そうすれば、スプレッドスワップ取引（契約）の取引損益を以下のような処理で評価できるようになる。
【００７８】
このような前提の下、取引損益算出処理を、図１５乃至図１９及び図７を用いて説明する。まず、ヘッジ量設定入力部３９０１は、期間データ格納部３２を参照して、リスク解析対象期間内の単位期間毎にリスクヘッジ量ＶH,tの入力をユーザに促し、ユーザの入力を受け付け、リスクヘッジ量ＶH,tのデータをヘッジ量データ格納部３９１１に格納する（ステップＳ６１）。例えば、図１６に示すような画面を表示し、ユーザに対して入力を促す。図１６の例では、対象期間の行と、リスクヘッジ量ＶH,t（千ｋｌ）の行とが設けられ、各単位期間ｔにつきリスクヘッジ量ＶH,tを入力するようになっている。ヘッジ量データ格納部３９１１は、図１６に示すようなデータを格納する。
【００７９】
次に、契約データ設定入力部３９１２は、スプレッドスワップ取引（契約）の契約データ（ｙ0、ｘ0、ｍ（現時点から契約開始時点までの時間）、ｎ（契約終了までの時間））の入力をユーザに促し、ユーザからの入力を受け付け、入力された契約データを契約データ格納部３９１３に格納する（ステップＳ６３）。そして、パラメータ推定処理部３９１５は、燃料価格ヒストリカルＤＢ６及びリスクヘッジ指標格納部３６を参照して、（１５）式のパラメータｂ0及びｂ1を算出し、パラメータデータ格納部３９１６に格納する（ステップＳ６５）。具体的には、リスクヘッジ指標格納部３６を参照して、販売価格決定指標についてのリスクヘッジ指標と仕入価格決定指標についてのリスクヘッジ指標を特定し、燃料価格ヒストリカルＤＢ６に格納されている過去のリスクヘッジ指標の値（価格）の差Ｓtを単位期間毎に算出し、パラメータデータ格納部３９１６に格納する。そして、パラメータデータ格納部部３９１６に格納された過去のＳtから（１５）式に基づき最小自乗法などによりｂ0及びｂ1を算出する。
【００８０】
そして、取引損益分布算出部３９１４は、パラメータデータ格納部３９１６と燃料価格ヒストリカルＤＢ６と契約データ格納部３９１３とヘッジ量データ格納部３９１１とを参照して、スプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布を表すデータ（平均及び分散）を算出し、取引損益分布データ格納部３９１７に格納する（ステップＳ６７）。取引損益分布算出部３９１４は、ｙt−ｘtが（１５）式で表される場合、以下の式に従って計算を行う。
【数１３】
2005339294.tif 000015
【数１４】
2005339294.tif 000016
ここでＳ（０）は、現時点のリスクヘッジ指標の値（価格）の差である。
【００８１】
ＶH,tについてはヘッジ量データ格納部３９１１から特定する。ｂ0及びｂ1についてはパラメータデータ格納部３９１６から特定する。ｍ及びｎ、ｘ0及びｙ0については契約データ格納部３９１３から特定する。
【００８２】
また、取引損益分布算出部３９１４は、パラメータデータ格納部３９１６と燃料価格ヒストリカルＤＢ６と契約データ格納部３９１３とを参照して、さらにシステム設定条件等に応じた、スプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布を表すデータ（平均及び分散）を算出し、取引損益分布データ格納部３９１７に格納する（ステップＳ６９）。すなわち、ヘッジ量データ格納部３９１１に格納されているリスクヘッジ量ＶH,tに代わって、予め設定されたリスクヘッジ量、又はヘッジ量データ格納部３９１１に格納されているリスクヘッジ量ＶH,tを所定幅変化させたリスクヘッジ量等を用いて（１６）式及び（１７）式で平均及び分散を計算する。なお、単位期間ｔ毎にリスクヘッジ量を変動させることなく均等に割り振っても良いし、所定のルールに従って又はユーザの指定に応じて単位期間ｔ毎に変動させても良い。また、ｘ0−ｙ0の値についても変動させて、スプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布を表すデータを算出する。
【００８３】
さらに、統計パラメータ設定入力部３９１９は、ユーザに対して統計パラメータ（ＶａＲや期待ショートフォールの％値）の入力を促し、ユーザからの入力を受け付け、統計パラメータ格納部３９２０に格納する（ステップＳ７１）。そして、統計処理部３９１８は、取引損益分布データ格納部３９１７を参照し、統計パラメータ格納部３９２０に格納されている統計パラメータに従ってスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の各分布についてＶａＲ及び期待ショートフォールの値を算出し、統計データ格納部３９２１に格納する（ステップＳ７３）。ＶａＲ及び期待ショートフォールについては、周知でありその計算方法についてはここでは述べない。
【００８４】
このような処理を実施すると、出力部４０は、例えば図１７に示すような画面を生成し、ユーザに提示する。図１７の例では、横軸は将来取引損益（百万円）を表し、縦軸は確率密度を表す。このグラフには、例えばユーザにより設定されたリスクヘッジ量ＶH,tに従って算出された分布データに基づくカーブが描かれる。また、ＶａＲ及び期待ショートフォールは、統計パラメータとして入力されたＸ％に応じて計算される。すなわち、ＶａＲは、最悪ケースから累積確率Ｘ％となるケースにおける将来取引損益であり、▲で示されている。また、期待ショートフォールは、最悪ケースから累積確率Ｘ％となるケースまでの将来取引損益の平均値であり、△で示されている。
【００８５】
また、出力部４０は、図１８及び図１９に示すような画面を生成し、ユーザに提示する。図１８の例では、スプレッドスワップ取引（契約）の取引数量（リスクヘッジ量）及び契約価格差（ｙ0−ｘ0）を変動させた場合におけるスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布データに基づくＸ％期待ショートフォール値を示すテーブルである。図１８の例では、契約価格差は、−１０００から２５００まで５００刻みで変動させている。また、取引数量は、１千ｋｌ刻みで変動させている。これらの場合におけるＸ％期待ショートフォール値が提示される。図１９の例では、取引数量（リスクヘッジ量）及び契約価格差（ｙ0−ｘ0）を変動させた場合におけるスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布データに基づくＸ％ＶａＲを示すテーブルである。図１９の例では、契約価格差は、−１０００から２５００まで１００刻みで変動させている。また、スプレッドスワップ取引（契約）の取引数量は、１千ｋｌ刻みで変動させている。これらの場合におけるＸ％ＶａＲが提示される。
【００８６】
このような処理を行うことにより、契約価格、リスクヘッジ量、将来取引損益を関連付けて把握することができるようになる。すなわち、スプレッドスワップ取引（契約）を実際に行う場合における目安を得ることができるようになる。
【００８７】
なお、上ではスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益の分布を表す平均及び分散を（１６）式及び（１７）式に基づいて計算するようにしているが、（１５）式においてモンテカルロシミュレーションにより実際にリスク解析対象期間のスプレッドスワップ取引（契約）の取引損益を算出して、分布を得るようにしてもよい。
【００８８】
このような処理を実施することにより、必要となるヘッジ量やスプレッドスワップ契約に伴う損益リスクが定量的に評価でき、適切なスプレッドスワップ取引（契約）の取引管理が可能となる。
【００８９】
以上本発明の一実施の形態を説明したが、様々な変形が可能である。すなわち、上では電気事業者の場合を示したが、販売価格決定指標と仕入価格決定指標に乖離が発生する事業（例えば燃料（ガス）販売事業など）であれば、上で述べたリスク解析を実施することによりリスクを評価することができるようになる。また、販売価格を電力市場における卸電力価格とすることにより、発電事業者における収支変動リスクに対応することも可能である。なお、卸電力価格をモデル化する際には、季節性や価格のスパイク（ジャンプ）などをモデルに組み込む必要がある。
【００９０】
また、上で述べた機能ブロック図は、必ずしも実際のプログラムモジュール又はファイル構成とは一致しない場合もある。また、処理フローにおいては順番を変更したり並列に実行しても問題ないステップについては任意に順番などが変更され得る。また、燃料価格ヒストリカルＤＢ６がリスク解析装置３に含まれるような場合もあれば、市場価格データ格納部８を用いずに、リスク解析装置３のユーザにより最新データがリスク解析装置３に蓄積されるような態様であってもよい。さらに、上で述べた例では、販売価格決定指標に含まれるリスクヘッジ指標を選択し、仕入価格決定指標に含まれるリスクヘッジ指標を選択するような例を示したが、必ずしもこのような構成に限定されるものではない。すなわち、販売価格決定指標に含まれない、販売価格決定指標に対応するリスクヘッジ指標を選択し、仕入価格決定指標に含まれない、仕入価格決定指標に対応するリスクヘッジ指標を選択するような場合もある。そのような場合には、燃料価格ヒストリカルＤＢ６には、そのようなリスクヘッジ指標についての過去のデータを格納しておく必要がある。
【００９１】
また、リスク解析装置３は、図２０に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び上記実施の形態における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施の形態では、上記機能を実現するためのアプリケーション・プログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】従来の事業構造を示す模式図である。
【図２】スプレッドスワップ取引（契約）の利用した場合の事業構造を示す模式図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るコンピュータ・システムを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るリスク解析装置の機能ブロック図である。
【図５】ヘッジ効果算出部のシミュレーションを実施する部分の機能ブロック図である。
【図６】ヘッジ効果算出部の相関分析法を実施する部分の機能ブロック図である。
【図７】取引損益算出部の機能ブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態のメイン処理フローを示す図である。
【図９】リスク解析対象期間の設定入力画面及び期間データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１０】発電用燃料購入量及び販売電力量の計画データの入力画面例を示す図である。
【図１１】ヘッジ効果算出処理の処理フローを示す図である。
【図１２】リスクヘッジ量と収支分布の標準偏差との関係を示すグラフ例を示す図である。
【図１３】リスクヘッジ対象期間の収支と確率密度との関係を示すグラフ例を示す図である。
【図１４】構成比データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１５】取引損益算出処理の処理フローを示す図である。
【図１６】リスクヘッジ量の計画データの画面例を示す図である。
【図１７】将来取引損益と確率密度との関係を示すグラフ例を示す図である。
【図１８】期待ショートフォールの算定画面の一例を示す図である。
【図１９】ＶａＲ算定画面の一例を示す図である。
【図２０】コンピュータの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００９３】
３１  対象期間設定入力部
３２  期間データ格納部
３３  計画データ設定入力部
３４  計画データ格納部
３５  リスクヘッジ指標設定入力部
３６  リスクヘッジ指標格納部
３７  構成比データ格納部
３８  ヘッジ効果算出部
３９  取引損益算出部
４０  出力部
【図１】
2005339294.tif 000017
【図２】
2005339294.tif 000018
【図３】
2005339294.tif 000019
【図４】
2005339294.tif 000020
【図５】
2005339294.tif 000021
【図６】
2005339294.tif 000022
【図７】
2005339294.tif 000023
【図８】
2005339294.tif 000024
【図９】
2005339294.tif 000025
【図１０】
2005339294.tif 000026
【図１１】
2005339294.tif 000027
【図１２】
2005339294.tif 000028
【図１３】
2005339294.tif 000029
【図１４】
2005339294.tif 000030
【図１５】
2005339294.tif 000031
【図１６】
2005339294.tif 000032
【図１７】
2005339294.tif 000033
【図１８】
2005339294.tif 000034
【図１９】
2005339294.tif 000035
【図２０】
2005339294.tif 000036
【手続補正書】
【提出日】平成16年5月28日(2004.5.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８４】
このような処理を実施すると、出力部４０は、例えば図１７に示すような画面を生成し、ユーザに提示する。図１７の例では、横軸は将来取引損益（百万円）を表し、縦軸は確率密度を表す。このグラフには、例えばユーザにより設定されたリスクヘッジ量ＶH,tに従って算出された分布データに基づくカーブが描かれる。また、ＶａＲ及び期待ショートフォールは、統計パラメータとして入力されたＸ％に応じて計算される。すなわち、ＶａＲは、最悪ケースから累積確率Ｘ％となるケースにおける将来取引損益であり、黒塗りの△で示されている。また、期待ショートフォールは、最悪ケースから累積確率Ｘ％となるケースまでの将来取引損益の平均値であり、△で示されている。