(57)【要約】【課題】  賃料収入のばらつきを逐次評価することが可能な不動産の時系列リスク管理システムの提供。【解決手段】  テナント間で賃料変動の相関係数の初期値、テナント毎の賃料のボラティリティを設定し、不動産全体の賃料収入のボラティリティを算出する。次に、月毎に賃料に関わる時系列データファイルを追加して更新する。データファイルが更新される毎に賃料変動に関するテナント間の相関係数を再計算し、更新された相関係数を用いて全体の賃料収入のボラティリティを更新する。更新された条件に基づいて、賃料と空室率を確率変数として収益価格の確率分布を算定し、収益価格の確率分布に基づいて、リスク管理指標を算出する。【選択図】    図１
2005258506.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
初期設定として、不動産に入居している複数のテナント間における賃料変動の相関係数の初期値およびテナント毎の賃料のボラティリティを設定する手段と、不動産全体の賃料収入に係るボラティリティの算出手段と、月毎に賃料に関わる時系列データファイルを追加して更新する手段と、前記時系列データファイルが更新される毎に賃料変動に関するテナント間の相関係数を再計算し、更新された相関係数を用いて全体の賃料収入のボラティリティを更新する手段と、更新された条件に基づいて、賃料と空室率を確率変数として収益価格の確率分布を算定する手段と、前記不動産の収益価格の確率分布に基づいてリスク管理指標を算出する手段と、を有することを特徴とする不動産の時系列リスク管理システム。
【請求項２】
前記時系列データファイルのデータ項目は、前記テナントの識別名、年、月、賃料、共益費、貸室の専有面積であることを特徴とする、請求項１に記載の不動産の時系列リスク管理システム。
【請求項３】
前記収益価格の確率分布を算定する手段は、モンテカルロＤＣＦ法によリ前記不動産の収益価格のシミュレーションを行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の不動産の時系列リスク管理システム。
【請求項４】
前記リスク管理指標が許容値を超えたときにアラームで報知する手段を設けたことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の不動産の時系列リスク管理システム。
【請求項５】
前記初期設定として、さらに空室率の平均と標準偏差の設定手段を設けたことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の不動産の時系列リスク管理システム。
【請求項６】
前記時系列データを分析して、前記テナントの退去確率の算定手段を設けたことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の不動産の時系列リスク管理システム。
【請求項７】
前記専有面積の増減の確率分布を、当該専有面積に係る拡大、縮小についての確率の設定手段および拡大率、縮小率の設定手段により形成したことを特徴とする請求項２ないし請求項５のいずれかに記載の不動産の時系列リスク管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オフィスビルなどのような不動産の時系列リスク管理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
オフィスビルなどの不動産の価格は、いわゆるバブルの崩壊で右肩上がりの経済成長時代が終わり、新たな段階を迎えている。それは、不動産の価格決定を、取引事例比較法による「隣と同じ価格の設定」としていたことから、不動産の収益から価格を算定する、収益還元法により決定される傾向に変化してきていることに現れている。すなわち、不動産の価格は、収益還元法による「いくら稼げるか」で決まる時代に変化してきている。建物を改修するか、または建替えるかの意思決定においても、費用対効果の面から、改修や建替に要する費用とそれによる不動産の資産価値の向上が考慮される例が増大している。
【０００３】
また、投資開発事業においては、日本型の不動産投資信託（Ｊ−ＲＥＩＴ、Ｊａｐａｎ−Ｒｅａｌ  Ｅｓｔａｔｅ  Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ  Ｔｒｕｓｔ）やファンドへの売却を前提とした、オフィスビルや商業施設の開発も行われている。これらの事業においては、収益還元法による不動産の収益価格から、建設費用などの初期投資費用を差し引いたＮＰＶ（Ｎｅｔ  Ｐｒｅｓｅｎｔ  Ｖａｌｕｅ：正味現在価値）を考慮して投資の意思決定が行われている。
【０００４】
前記収益還元法において、不動産の収益価格の評価方法として、ＤＣＦ法（Ｄｉｓｃｏｕｎｔｅｄ  Ｃａｓｈ  Ｆｌｏｗ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：割引現在価値法）がある。図６は、ＤＣＦ法の概要を模式的に示した説明図である。図６（ａ）は、不動産の運用による収支を示す図、図６（ｂ）は、不動産の収益価格を示す図である。
【０００５】
図６（ａ）の縦軸は、不動産の運用による収入と支出、横軸は運用開始からの年数を表している。また、図６（ｂ）の縦軸は、各年の純収益および売却益の現在価値を表している。横軸は、図６（ａ）と同様に運用開始からの年数を表している。この図６（ａ）、（ｂ）では、不動産を１０年間運用し、その後売却するケースを表している。
【０００６】
ＤＣＦ法では、不動産の賃料や駐車場代などの収入、および修繕更新費、公租公課、保険料、管理費、光熱用水費などの支出を各年毎に評価する。そして、各年の純収益と売却益に複利現価率と呼ばれる係数１／（１＋ｒ）i（ｒ：割引率、ｉ：年数）を乗じて、それぞれを現在価値に割り戻し、その総和を収益価格として算定する。現在価値に割り戻す理由は、調達資金の金利や不動産の運用リスクなどにより、何年目の純収益かによって価値が異なるため、全て同じ時点でみる必要があるためである。
【０００７】
ＤＣＦ法では、将来の運用期間における賃料や駐車場代などの収入と、修繕更新費、公租公課、保険料、管理費、光熱用水費などの支出を設定することにより、一つの収益価格が得られる。ところで、将来の賃料収入などには不確実さがあるため、不動産の収益価格についてリスク管理を行う場合には不確実さを考慮する必要がある。
【０００８】
このような、将来の不確実さを考慮する方法としては、割引率ｒを無リスク金利にリスクプレミアム分を加えたものとして、各年の純収益と売却益を低く評価する方法がある。他に、将来の賃料と空室率および支出額の推移を示す複数のシナリオとそれぞれのシナリオの生起確率を設定し、収益価格の確率分布を求める方法がある。
【０００９】
また、将来の不確実さを考慮する方法として、賃料や空室率などを確率変数として、ＤＣＦ法にモンテカルロシミュレーションを適用する方法がある。この方法はモンテカルロＤＣＦ法、あるいは、ダイナミックＤＣＦ法（ＤＤＣＦ法）と呼ばれている。なお、上記の各方法を組み合わせる方法も提案されている。
【００１０】
不動産の運用管理における不確実さを考慮する従来技術として、特許文献１には、不動産等の個別並びに群についての管理・運用システム、管理・運用を行うためのコンピュータプログラムの発明が記載されている。この特許文献１では、不動産に関する収入並びに支出および損失をそれぞれの内容によって最終的に得られる金額を、それぞれが得られる確率と共に算出している。また、その金額を確率分布によって表し、それらの収入並びに支出および損失を一元的に扱う方法が示されている。
【００１１】
不動産の収益価格に大きな影響を与える因子は賃料収入であり、賃料を確率変数としてモンテカルロシミュレーションを適用する場合、賃料の時系列変化を表現する賃料モデルの設定が重要となる。上記特許文献１には賃料モデルが記載されていないが、関連する非特許文献１には、
賃料の確率分布形を正規分布とし、前年の賃料に対して独立、あるいは相関を有するように与えている。
【００１２】
非特許文献２には、契約更新前の賃料に対する契約更新後の賃料の比を自然対数でとったものを正規分布と仮定して、賃料の変動プロセスをモデル化することが記載されている。オフィスビルにおける賃料収入のボラティリティの設定においては、賃料変動についてのテナント間の相関を考慮することが重要である。ここで、ボラティリティは、原資産価格の変動（ぶれ）の大きさを表し、一般に年率（％）で示される。
【００１３】
賃料変動に関するテナント間の相関は完全相関ではないため、テナント数が増えるにつれ、一般にはオフィスビルの賃料収入のボラティリティが小さくなることが期待される。このため、オフィスビルのような不動産全体の賃料収入のボラティリティの設定においては、テナント毎の賃料変動のボラティリティと、テナント間の相関係数の設定が重要となる。さらに、オフィスビルを賃貸で運用し、賃料収入の動向により売却の意思決定を行う場合には、当該オフィスビルの賃料動向に基づいて、逐次リスク管理を行うことが望ましい。
【００１４】
【特許文献１】特開２００２―１８３４３０号公報
【非特許文献１】中村孝明著「不動産証券化のリスクマネジメント」山海堂、２００１年１１月発行
【非特許文献２】刈屋武昭外２名著「不動産収益還元ＤＤＣＦ価値分布の特性―刈屋（２０００）モデルの検証」第３回日本不動産金融工学学会、２００３年３月１６日発表
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
賃料データに基づいて不動産の賃料の推移を調べると、契約更新前の賃料に対する契約更新後の賃料の比の自然対数をとったものが、正規分布に近い分布形を示す傾向にある。しかしながら、上記前記特許文献１には、賃料モデルが記載されていないという問題があった。
【００１６】
非特許文献２には、契約更新前の賃料に対する契約更新後の賃料の比の自然対数をとることが記載されている。ところで、不動産を賃貸する際に、将来のキャッシュフローの不確実性を考慮すると、当該不動産の賃料データベースを構築し、このデータに基づいて賃料のボラティリティとテナント間の相関係数の同定を行うことが必要になる。そして、同定された値によりオフィスビルのような不動産のキャッシュフローシミュレーションを行い、その都度リスク管理を行うシステムの提供が課題となる。非特許文献２には、このようなシステムが開示されていないという問題があった。
【００１７】
本発明は、従来技術のこのような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、賃料収入の変動（ばらつき）、すなわち、賃料収入のボラティリティを逐次評価することが可能な不動産の時系列リスク管理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成する本発明の不動産の時系列リスク管理システムは、初期設定として、不動産に入居している複数のテナント間における賃料変動の相関係数の初期値およびテナント毎の賃料のボラティリティを設定する手段と、不動産全体の賃料収入に係るボラティリティの算出手段と、月毎に賃料に関わる時系列データファイルを追加して更新する手段と、前記時系列データファイルが更新される毎に賃料変動に関するテナント間の相関係数を再計算し、更新された相関係数を用いて全体の賃料収入のボラティリティを更新する手段と、更新された条件に基づいて、賃料と空室率を確率変数として収益価格の確率分布を算定する手段と、前記不動産の収益価格の確率分布に基づいてリスク管理指標を算出する手段と、を有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、前記時系列データファイルのデータ項目は、前記テナントの識別名、年、月、賃料、共益費、貸室の専有面積であることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、前記収益価格の確率分布を算定する手段は、モンテカルロＤＣＦ法によリ前記不動産の収益価格のシミュレーションを行うことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、前記リスク管理指標が許容値を超えたときにアラームで報知する手段を設けたことを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、前記初期設定として、さらに空室率の平均と標準偏差の設定手段を設けたことを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、前記時系列データを分析して、前記テナントの退去確率の算定手段を設けたことを特徴とする。
【００２４】
また、本発明は、前記専有面積の増減の確率分布を、当該専有面積に係る拡大、縮小についての確率の設定手段および拡大率、縮小率の設定手段により形成したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の不動産の時系列リスク管理システムは、オフィスビルのような不動産の将来の賃料収入に関わるばらつき（ボラティリティ）を、個々のテナントの賃料変動のばらつきとテナント間の相関を考慮して、オフィスビル全体の賃料収入のばらつきとして評価することができる。また、当該オフィスビルの賃料データに基づいて、オフィスビルの賃料収入のばらつきを逐次評価し、リスク管理を時系列的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図を参照して本発明を説明する。本発明のシステムは、オフィスビルなどのように多数のテナントが入居している不動産において、（１）賃料収入のボラティリティを設定する。（２）賃料変動に関わるテナント間の相関を考慮する、ものである。図２は、本発明の実施形態を示すブロック図である。
【００２７】
図２には、本発明のシステムを作動させるためのハードウェアの概略構成が示されている。本発明による不動産の時系列リスク管理システムの実施形熊においては、ハードウェアはコンピュータ構成としている。図２において、不動産の時系列リスク管理システム１は、ＣＰＵ２、ＲＯＭ３、ＲＡＭ４、インターフェイス回路５、入力装置６、出力装置７、時系列データファイル８で構成されている。
【００２８】
ＣＰＵ２は、後述するように賃料などの時系列データに基づいて賃料収入の変動（ボラティリティ）やテナント間の相関係数などを演算処理する。また、賃料などの時系列データを分析して、種々の確率分布を算定する。さらに、データファイルが更新されたときに、前記相関係数や賃料収入のボラティリティを更新する。ＲＯＭ３には、システムの起動プログラムなどが格納されている。ＲＡＭ４には、演算処理実行中の種々のデータが記憶される。
【００２９】
入力装置６は、キーボードやマウスを用いて語句や数字で必要なデータなどを入力する。出力装置７には、モニタやプリンタが用いられ、必要なデータの表示、または記録紙にプリントアウトを行う。ハードディスクなどの記憶手段８には、賃料に関わる時系列データファイルが格納されている。この時系列データファイルは、逐次更新される。なお、記憶手段８には、複数の不動産について賃料に関わる時系列データファイルが格納されている。
【００３０】
図１は、本発明のシステムの処理手順を示すフローチャートである。最初に、オフィスビルなどの不動産に入居している、複数のテナント間における賃料変動の相関係数を初期値で設定し、テナント毎の賃料のボラティリティを設定する。また、当該不動産の空室率の平均と標準偏差の設定を行う（ステップＳ１）。
【００３１】
次に、オフィスビル全体の賃料収入のボラティリティを算出する（ステップＳ２）。続いて、月毎に賃料に関わる時系列データファイルを追加し、時系列データファイルの自動更新を行う（ステップＳ３）。賃料の時系列データファイルの項目は、テナント識別名、年、月、賃料（円／坪）、共益費（円／坪）、貸室の専有面積（坪）である。
【００３２】
時系列データファイルが更新される毎に、賃料変動に関するテナント間の相関係数を再計算し、この再計算された値に重み係数を乗じて、前のステップの値との加重平均値を求める。この更新された相関係数を用いて、オフィスビル全体の賃料収入のボラティリティを更新する。また、オフィスビルの平均賃料を更新し、空室率の平均および空室率の標準偏差（ボラティリティ）を更新する（ステップＳ４）。
【００３３】
前記ステップＳ４の処理で更新された条件に基づいて、賃料と空室率を確率変数としてモンテカルロＤＣＦ法によリ、オフィスビルの収益価格のシミュレーションを行い、収益価格の確率分布を算定する。次に、収益価格の確率分布に基づいて、リスク管理指標を算出する（ステップＳ５）。続いて、この指標値が許容値を超えたかかどうかを判定する（ステップＳ６）。
【００３４】
前記ステップＳ６の判定結果がＮＯの場合には、ステップＳ３の処理に戻り、対象とする不動産の賃料に対する時系列データファイルの自動更新を行う。ステップＳ６の判定結果がＹＥＳの場合には、リスク管理指標が許容値を超えて収益分岐点を下回ったものとして、アラーム表示を行う（ステップＳ７）。ここで何らかの対応をとるべきことが表示されたので、その後、ステップＳ３の処理に戻る。なお、アラーム表示はモニタ画面で報知する外、音声により報知しても良い。
【００３５】
次に、賃料変動のテナント間の相関について説明する。ある不動産のテナントＡの賃料を考えた場合に、仮にテナントＡが１０年間入居したものとする。この際に、契約更新や専有面積の増減などの要因で賃料は変動し、賃料変動の確率分布は図５（ｂ）で説明するような正規分布の特性で示される。テナントＡの正規分布の標準偏差をＸａとする。また、同じ不動産におけるテナントＣの賃料変動の確率分布も正規分布の特性で示される。この正規分布の標準偏差をＸｃとする。
【００３６】
このときの前記標準偏差Ｘａと、標準偏差Ｘｃは互いに相関を有するものと考えられる。したがって、テナントＡの賃料変動のパラメータをＹａ、テナントＣの賃料変動のパラメータをＹｃとすると、テナントＡの賃料変動とテナントＣの賃料変動の相関係数Ｒａｃは、Ｒａｃ＝（Ｙａ、Ｙｃの共分散）／（Ｘａ・Ｘｃ）、として求められる。
【００３７】
本発明は、このような、同一の不動産に入居している複数のテナント間の賃料変動に相関関係が存在することに着目して、不動産の賃料に対するボラティリティを設定するものである。すなわち、オフィスビルのような不動産の賃料変動のプロセスを分析すると、改定前の賃料に対する改定後の賃料の比で自然対数をとったものが正規分布に近い傾向を示している。また、この正規分布のばらつき（ボラティリティ）は、一般にテナントにより異なる。このため、オフィスビル全体における賃料収入の変動の大きさはテナント数に依存し、一般にはテナント数が多くなるにつれ、前記変動の大きさは小さくなることが期待される。
【００３８】
図３、図４は、不動産の賃料に関わる時系列データファイルとして記憶手段８に格納されている、時系列データの例を示す説明図である。図３は、対象とする不動産に入居しているテナントＡの、１９８９年１月から１９９８年１２月までの１０年間の時系列データを示している。この時系列データは、賃料（円／坪）、共益費（円／坪）、専有面積（坪）を対象としている。また、（前月の賃料＋共益費）と（今月の賃料＋共益費）の比の自然対数を各月毎に表記している。
【００３９】
この自然対数の値は、（前月の賃料＋共益費）と（今月の賃料＋共益費）の値が等しい場合には、０．００である。例えば、１９８９年１０月に、賃料が１９、２６７円となり、前月までの１９、６１０よりも値下がりしたので、前記自然対数の値は、―０．０１となる。この月には、専有面積が２９６．８６坪から３５７．９４坪に増加したことに伴い、１坪あたりの賃料は値下がりしている。
【００４０】
また、１９９０年３月には前月までと専有面積は変化がないにも拘らず、賃料と共益費が値上がりをしているので、前記自然対数の値は０．１０となる。さらに、１９９７年１月には、専有面積と共益費は前月と変わらないが、賃料が値下がりしているので、前記自然対数の値は、―０．０８となっている。テナントＡの１９８９年１月から１９９８年１２月までの１０年間の前記自然対数の値の標準偏差は０．０４である。
【００４１】
図４は、テナントＡと同じ不動産に入居しているテナントＣの、１９８９年１月から１９９８年１２月までの１０年間の時系列データを示している。図４のテナントＡの例と同様に、時系列データは、賃料（円／坪）、共益費（円／坪）、専有面積（坪）を対象としている。また、（前月の賃料＋共益費）と（今月の賃料＋共益費）の比の自然対数を各月毎に表記している。
【００４２】
テナントＣについて、テナントＡと時系列の同じ時点のデータを対比する。１９８９年１０月の時点では賃料、共益費、専有面積は前月と同じであるので、前記自然対数の値は０．００である。１９９０年３月の時点では、専有面積は変化していないが、賃料、共益費は共に前月よりも増額されており、前記自然対数の値は０．０９となっている。
【００４３】
テナントＡは、この時点で専有面積を増大させているので賃料が増額されているが、不動産のオーナはこの時期の賃料、共益費の単価を引き上げて、専有面積が同じテナントに対しても賃料、共益費を増額させていることがわかる。次に、１９９７年１月の時点では、専有面積と共益費は前月と同じであるが、賃料は引き下げられており、前記自然対数の値はー０．０８である。
【００４４】
このように、当該不動産の周辺地域における賃料（共益費）の相場、需要と供給を考慮して、その時点の賃料や共益費が決定される。したがって、同じ不動産に入居しているテナントＡとテナントＣとの賃料に関する時系列データには、相関関係が存在している。テナントＣの１９８９年１月から１９９８年１２月までの１０年間の前記自然対数の値の標準偏差は０．０３である。
【００４５】
図３、図４の例では、１９８９年１月から１９９８年１２月までの１０年間の時系列データにおいて、前月および今月の賃料と共益費を加えた値の比をとった自然対数の値の標準偏差は、テナントＡが０．０４、テナントＣが０．０３である。また、前記自然対数の値を正規分布に適合させた場合の平均値は、テナントＡ、テナントＢ共に０．００である。
【００４６】
これよりテナントＡとテナントＣの共分散は０．０００６１２である。したがって、テナントＡとテナントＣとの相関係数は、０．０００６１２／（０．０４×０．０３）＝０．５１、となる。なお、共分散はテナントＡ、テナントＢの前記平均値と毎月のデータから求められるが、その数式は良く知られているので、詳しい演算は省略する。
【００４７】
本発明においては、この時系列データを分析し、以下の項目の評価を行う。（１）テナントの入居と退居に関する事項。具体的には、契約期間終了前に退居する確率とその場合の契約期間の残りの期間の確率分布、契約期間終了後に退居する確率、契約を更新する確率、および、更新する場合、専有面積を変更しない確率、専有面積を拡大する確率と面積の拡大率の確率分布、専有面積を縮小する確率と面積の縮小率の確率分布を算定する。
【００４８】
（２）賃料の改定に関する事項。具体的には、契約を更新する場合について、前契約の賃料に対する契約更新後の賃料の比に対して自然対数をとったものの頻度分布を求める。なお、データベースは時系列データが得られる毎に更新し、その都度上記のデータの分析を行う。以下、時系列データを分析して、種々の確率分布などを算出する例について説明する。
【００４９】
図５は、ＣＰＵ２により前記時系列データを分析して、種々の確率分布や特性を設定して算出する例を示す特性図である。図５（ａ）は、テナントの退去確率を設定する例である。この例では、各テナントあるいはいくつかのテナントをまとめたテナント群に対して、それぞれ事業中止による退居の確率と残りの契約期間との関係、および移転による退居の確率と残りの契約期間との関係を確率分布で設定するものである。図５（ａ）では、事業中止による退居の確率は時間経過に対して一定であるが、移転による退居の確率は時間経過と共に増加する傾向にあることが表されている。
【００５０】
図５（ｂ）は賃料変動の不確実さ、すなわちキャッシュフローの不確実さを表現する確率分布αの特性である。この例では、契約更新前の賃料に対する契約更新後の賃料の比の自然対数をとったものを、上限値と下限値を有する確率分布として設定する。この確率分布の標準偏差と上限値および下限値は、賃料データの分析結果を参照して設定される。図５（ｃ）は、この確率分布αの中央値（０）と経過年との関係を設定した特性である。この特性は、周辺地域におけるオフィスの貸室面積の需要と供給動向などを考慮して設定する。
【００５１】
図５（ｄ）は、テナントが契約を更新する確率、および、更新する場合、専有面積を変更しない確率、専有面積を拡大する確率と面積の拡大率の確率分布、専有面積を縮小する確率と面積の縮小率の確率分布を算定した特性である。この関係の設定においても賃料データの分析結果を参照する。
【００５２】
図５（ａ）〜図５（ｄ）に示されたような条件に基づいて、図１で説明したようなモンテカルロＤＣＦ法により収益価格のシミュレーションを行い、収益価格の確率分布を算定する。次に、収益価格の確率分布に基づいて、リスク管理指標を算出する。
【００５３】
本発明のシステムは、オフィスビルのような不動産について、収益価格についてのリスク管理を時系列的に行うシステムを提供するものである。オフィスビルにおける賃料収入のボラティリティについて、賃料変動のテナント間の相関を考慮する。また、当該ビルの賃料の時系列データファイルを構築し、賃料データを月毎に更新する。そして、データが更新される毎にテナント間の相関係数を計算し、オフィスビル全体の賃料収入のボラティリティを更新する。このため、実態に即した不動産のリスク管理が可能となる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態について説明した。本発明はこれら実施例に限定されず種々の変形が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
以上説明したように、本発明によれば、賃料収入のばらつきを逐次評価することが可能で、リスク管理を時系列的に行うことができる、不動産の時系列リスク管理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の実施形態を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態を示す特性図である。
【図４】本発明の時系列データの例を示す説明図である。
【図５】本発明の時系列データの例を示す説明図である。
【図６】ＤＣＦを模式的に示した説明図である。
【符号の説明】
【００５７】
１・・・システム構成、２・・・ＣＰＵ、３・・・ＲＯＭ、４・・・ＲＡＭ、５・・・インターフェイス回路、６・・・入力装置、７・・・出力装置、８・・・時系列データファイルを格納する記憶手段
【図１】
2005258506.tif 000003
【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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