(57)【要約】個々の借主の期限前返済傾向を決定するための方法及び装置が開示されている。ローンやリースなどの借入物の早期の返済は、貸主が被害を受ける結果につながるであろう。本発明は、特定の借主に関連する人口統計データを解析して、個人ベース及びグループベースの両方の期限前返済傾向を決定する。この後、借主の履歴、借主の人口統計グループの履歴、金利の傾向及びその他の因子が、問題となっている借入物を期限前返済する任意の借主の傾向を決定するために、貸主によって用いられることができる期限前返済スコアを計算するために用いられる。個々の借主のスコアは、借入物の収益性を推算し、かつ貸主がインストルメントの発行に先立って適切な調整をすることを可能にするために用いられることができる。貸主又はブローカーの顧客の個々の期限前返済スコアはまた、貸主又はブローカーを評価するのにも用いられることができる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の申込者の期限前返済傾向を示す期限前返済スコアを決定するための装置であって、
個々の申込者の借り入れ物の申し込みを受け入れて伝送するための少なくとも１つの借り入れ物オリジネーションコンピュータ端末と、
伝送された個々の申込者の借り入れ物の申し込みを受け入れるための、少なくとも１つの借り入れ物オリジネーションコンピュータ端末に接続されたコンピュータネットワークと、
伝送された個々の申込者の借り入れ物の申し込みを受け入れるための、コンピュータネットワークに接続された通信サーバと、
通信サーバから伝送された個々の申込者の借り入れ物の申し込みを受け入れて、情報を借り入れ物情報と申込者情報とに分析するための、通信サーバに接続されたアプリケーションパーサと、
借り入れ物情報を受け入れて、借り入れ物情報を借り入れ物の期限前返済モデルにフィットさせ、かつ借り入れ物情報と整合する借り入れ物期限前返済モデルを伝送するための、アプリケーションパーサに接続された、借り入れ物期限前返済モデルを含んでいる期限前返済モデルライブラリデータベースと、
借り入れ物期限前返済モデルを受け入れて、借り入れ物期限前返済モデルと期限前返済スコア生成モデルとに基づいて、個々の申込者の借り入れ物の申し込みに対する期限前返済スコアを計算するための、期限前返済モデルライブラリデータベースに接続された、期限前返済スコア生成モデルを含んでいる期限前返済計算サーバとを備えていて、
期限前返済計算サーバが、通信サーバとコンピュータネットワークとを経由して少なくとも１つの借り入れ物オリジネーションコンピュータ端末に期限前返済スコアを伝送するようになっていて、
期限前返済スコアは、次の式
【数１】
2004511035.tif 000007
から計算され、ここで、Ｔは時間を表し、Ｐは期限前返済を表し、
少なくとも１つの借り入れ物オリジネーションコンピュータ端末は、個々の申込者の借り入れ物の期間を調整するために期限前返済スコアを用いるようになっていることを特徴とする装置。
【請求項２】
期限前返済モデルライブラリデータベースが、さらに
期限前返済モデルライブラリデータベースのための借り入れ物期限前返済モデルを生成するためのモデルトレーニングサーバと、
モデルトレーニングサーバに接続された期限前返済履歴データ格納手段とを備えていて、
期限前返済履歴データが、さらに種々のタイプの借り入れ物に関する期限前返済統計資料を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項３】
期限前返済計算サーバが、さらに期限前返済計算サーバへの入力のための、ローディスクレパンシーシーケンス（ＬＤＳ）に基づく計量経済学パラメータのシナリオを生成する計量経済学モデルを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項４】
次の式
【数２】
2004511035.tif 000008
から時刻Ｔにおける全期限前返済を計算するようになっている手段を備えていて、
ここで、Ｓはシナリオの数を表し、Ｐは与えられたシナリオのための期限前返済総額を表すことを特徴とする請求項１に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項５】
次の式
【数３】
2004511035.tif 000009
からシナリオｓにおける時間的に積算された全期限前返済を計算するようになっている手段をさらに含んでいて、ｐ（ｔ）は期限前返済額を表すことを特徴とする請求項４に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項６】
次の式
ｐｓ（ｔ）＝Ｒ（Ａ，Ｌ，Ｅｓ（ｔ））
から与えられたシナリオにおける期限前返済額を計算するようになっている手段をさらに備えていて、
ここで、Ａは申込者のデータであり、Ｌは借り入れ物パラメータであり、Ｅは経済学的パラメータであり、Ｒは分析的期限前返済モデルであることを特徴とする請求項５に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項７】
申込者が個々の消費者又は個々の世帯のいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項８】
借り入れ物の期間と申込者の期限前返済スコアに関連するデータを用いて、借り入れ物の価格と、借り入れ物を含んでいるポートフォリオの価格と、借り入れ物の保有者に対するリスクと、上記借り入れ物を含んでいるポートフォリオのためのサービス契約の価格とからなるグループから選択された計算を決定するためのコンピュータベースの手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の期限前返済スコアを決定するための装置。
【請求項９】
個々の申込者の期限前返済傾向を表す期限前返済スコアを決定するための方法であって、
借り入れ物オリジネータにおける申込者情報と借り入れ物情報とを収集し、
申込者情報と借り入れ物情報とをネットワークに伝送し、サービスビューロにおいて申込者情報と借り入れ物情報とを受け入れるようになっていて、
サービスビューロが個々の申込者の期限前返済スコアを計算し、期限前返済スコアが次の式
【数４】
2004511035.tif 000010
から計算され、ここで、Ｔは時間を表し、Ｐは期限前返済を表し、
サービスビューロは、期限前返済スコアをネットワークを経由して借り入れ物オリジネータに戻し、
借り入れ物オリジネータは、期限前返済スコアを用いて個々の申込者のための借り入れ物商品をカスタマイズするようになっていることを特徴とする方法。
【請求項１０】
申込者に対する期限前返済スコアを計算する過程で、情報を申込者情報と借り入れ物情報とに分析するようになっていることを特徴とする請求項９に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１１】
申込者情報を期限前返済モデルライブラリデータベースに提供し、借り入れ物情報を期限前返済計算サーバに提供するようになっていることを特徴とする請求項１０に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１２】
期限前返済モデルライブラリが借り入れ物情報に最もよく当てはまる期限前返済モデルを決定し、期限前返済モデルを期限前返済計算サーバに提供するようになっていることを特徴とする請求項１１に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１３】
期限前返済計算サーバが期限前返済モデルと計量経済学モデルとを受け入れるようになっていて、期限前返済計算サーバがさらに申込者のための期限前返済スコアを計算することを特徴とする請求項１２に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１４】
時刻Ｔにおける全期限前返済が、次の式
【数５】
2004511035.tif 000011
から計算され、
ここで、Ｓはシナリオの数を表し、Ｐは与えられたシナリオのための期限前返済総額を表すことを特徴とする請求項１３に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１５】
シナリオｓにおける時間について積算された全期限前返済が、次の式
【数６】
2004511035.tif 000012
から計算され、ここでｐ（ｔ）は期限前返済額であることを特徴とする請求項１４に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１６】
次の式
ｐｓ（ｔ）＝Ｒ（Ａ，Ｌ，Ｅｓ（ｔ））
から与えられたシナリオにおける期限前返済額が計算され、
ここで、Ａは申込者のデータであり、Ｌは借り入れ物パラメータであり、Ｅは経済学的パラメータであり、Ｒは分析的期限前返済モデルであることを特徴とする請求項１５に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１７】
申込者が個々の消費者又は個々の世帯として規定されることを特徴とする請求項９に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１８】
ブローカーの顧客である申込者の期限前返済スコアに基づいてブローカーを評価するようになっていることを特徴とする請求項９に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項１９】
借り入れ物の期間と申込者の期限前返済スコアとを用いて、借り入れ物の価格と、借り入れ物を含んでいるポートフォリオの価格と、借り入れ物の保有者に対するリスクと上記借り入れ物を含んでいるポートフォリオのためのサービス契約の価格とからなるグループから選択された計算を決定することを助けるようになっていることを特徴とする請求項９に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【請求項２０】
上記借り入れ物を少なくとも部分的に申込者の期限前返済スコアに基づいてポートフォリオにパッケージ化するようになっていることを特徴とする請求項９に記載の期限前返済スコアを決定するための方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の技術分野）
本発明は、一般的には、貸付取引の申し込みの受け入れ及び処理に関するものである。より詳しくは、本発明は期限前返済「スコア（ｓｃｏｒｅ）」の形態で借主の期限前返済傾向を評価するための方法及び装置を提供する。これは（ｉ）モーゲージ（ｍｏｒｔｇａｇｅ）、第２のモーゲージ、ホームエクイティローン又は投資家のためのその他の借り入れ物（ｄｅｂｔ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ）の価値、（ｉｉ）クレジットカードの取引（ａｃｃｏｕｎｔ）及び残高移動（ｂａｌａｎｃｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ）の価値、（ｉｉｉ）タームローン及びリースの価値、（ｉＶ）過当売買に関連するブローカーの挙動、（ｖ）実在するポートフォリオ（ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ）の評価額、（ｖｉ）借り入れ物を保有している機関のリスク管理、及び、（ｖｉｉ）モーゲージポートフォリオサービス契約の価格付け（ｐｒｉｃｉｎｇ）を評価することを可能にする。
【０００２】
（発明の背景）
前置きのための具体例として、最も普通の借り入れ物である消費者モーゲージについて考察する。モーゲージの価値の大部分はモーゲージの期間に依存する。モーゲージの開始時には、貸手に課せられるブローカーフィー（ｂｒｏｋｅｒ ｆｅｅ）及び種々のその他のローン費用（ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ ｃｏｓｔ）が存在する。モーゲージが多年にわたって存続する場合、貸手にはモーゲージを所定の消費者に与えてそのモーゲージの利益を得ることによりコストを取り戻す機会がある。これは、とくに金銭を貸付ける全ての企業にとってとくに重要であるが、株主及びその他の投資家を有するこれらのモーゲージの金融業者にとってとくに重要である。
【０００３】
モーゲージローンが借り替えにより早期に返済された場合、モーゲージローンがどれだけ早い期間に返済されたかに依存して、貸付け機関は特定のモーゲージにおいて実際に損失を受ける可能性がある。期限前返済の割合は、多数の客観的な因子に依存する。例えば、平均的にモーゲージ金利が下がっている時期には、より多くの消費者が、毎月の支払額を低減するために、その他の時期よりもより多く家のローンを借り替える。しかし、与えられたマクロ経済学環境及びその他の測定可能な客観的な因子に対して、各消費者はローン期限前に返済する傾向をもつことは明らかである。この期限前返済傾向は、消費者の人口統計及びその他の客観的な属性を反映する。ローンをにらんでの消費者のこのような個々の期限前返済の挙動を評価することができるシステムはローンをより有益にし、このため、より多くの消費者−借手に対するローンのための資金の利用性を高める。したがって、本発明は、限定されるわけではないが、ａ）モーゲージ及びその他の借り入れ物の価格、ｂ）借り入れ物の実在するポートフォリオの評価額、及び、ｃ）借り入れ物を保有している機関のリスク管理に応用されることができる。
【０００４】
さらに、本発明は、期限前返済スコアが役に立つ貸付契約又は借り入れ物のタイプによって限定されない。本発明は、限定されるわけではないが、モーゲージ（消費者及び商業）、第２のモーゲージ、借り替えられたモーゲージ、消費者ローン、商業ローン、アセットバックローン、消費者リース、商業リース、クレジットカード取引、クレジットカード残高移動、連結借り入れローン（タームノート等）、モーゲージバック担保（すなわち、モーゲージパススルー、ＣＭＯ、モーゲージバック保証（ｍｏｒｔｇａｇｅ−ｂａｃｋｅｄ ｓｅｃｕｒｉｔｙ）、元金支払い（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ−ｏｎｌｙ）、金利支払い（ｉｎｔｅｒｅｓｔ−ｏｎｌｙ）等）、及び、キャッシュフローの性質（すなわち継続期間）に基づいて金融上実施するこれらの貸付取引のためのあらゆるサービス契約を含んでいる。
【０００５】
本発明のさらなる要素は、これらの貸付け取引のためのブローカーの監視及びスコア付けである。モーゲージブローカーは消費者−借主及び貸主−顧客の両方を取り扱う。仲介の費用を生み出すために、ブローカーは消費者−借主にしばしば時期を早めてモーゲージの借り替えを勧める可能性がある。この様なことが起こると、モーゲージブローカーは仲介費用を手に入れるが、先のモーゲージ手段の早期の期限前返済は、貸手に損失を与える結果となる。かくして、本発明はまた、モーゲージブローカーの期限前返済挙動をスコアリングする機能も有している。
【０００６】
ブローカーの挙動は常に悪質であるとは限らない。時々、金利の上昇及び低下にとくに同調する消費者は、平均的な消費者に比べてより頻繁にモーゲージ手段を変更するものであると単純に言えるであろう。ブローカーが貸手に紹介する消費者の期限前返済挙動に基づいてスコアリングされるブローカーは、与えられた消費者のための期限前返済傾向を知りたいと思うであろう。これは、低い期限前返済傾向を持つ消費者−借主のみを紹介することにより、その貸主−顧客とブローカーの関係を最適にすることができるモーゲージブローカーとなるであろう。
【０００７】
したがって、貸主及びブローカーは負担する市場取引又は引き受けの費用をにらんで期限前返済挙動をよりうまく測定する機能を必要とする。これらの費用は、あまりにも多額であり、期限前返済傾向が低い消費者に対して盲目的に吸収させることはできない。実際に、本発明の有益な使用は、最初の市場の動向自体を管理することにあるであろう。例えば、期限前返済挙動が高いスコアをもっているということが示された消費者だけがモーゲージ商品Ａの勧誘を受けることができる。実質的な期限前返済のリスクをもっているということが分かった消費者は高いリスクを反映させたより適当なモーゲージ商品Ｂを提供されることができる。このようにして、消費者の区分と初期の商品設計を強化することは、消費者及びその借り入れ金融源の利益と、それぞれの利益とに収束する。
【０００８】
国民の期限前返済スコアリングの基準の潜在的影響を理解するために、本発明に開示されているようなものは、フェア、アイザック及びカンパニー社（フェアアイザック）社によって３０年間にわたって所有されている実在する焦げ付きリスクスコアリング基準とは違っていないことに注目する必要がある。借主の焦げ付きリスクをスコアリングするための標準的な手順を確立してそれを広く普及させることにより、フェアアイザックはモーゲージの貸主の見識を期待されるローンダイナミックスに劇的に高めることができた。金融においては、高度な見識は高度な情報と同じ意味である。高度な情報は、貸主に対するリスクの低減を意味する。最後に貸主のリスクの特徴の低減は資本のコストを低くする。換言すれば、エアアイザックが焦げ付きリスクの代替可能な測定の標準化に成功したので、より多くの金銭がよりよく安い金利で消費者の借り入れに供給されるようになった。市場は以前よりも効果的となり、誰もが利益を受けることになった。
【０００９】
本発明の適時性をさらに説明するための証拠１として、ウォールストリートジャーナル、１９９８年３月の「グリーンツリーの社長が２３００万ドルを払い戻した」という記事があげられる。このストーリーは、消費者の借り入れポートフォリオにおける期限前返済のスピードを取り巻くこの業界の広い不確定性を明らかにしている。ある業界トップの会社であるグリーンツリーファイナンシャルは、その会計があまりにも強引であったという厳しい評価においてローン損失をエスカレートさせたことにより先年厳しく攻撃された。またローンの期限前返済の予期しない波がこの業界を襲い、借主がより低い金利を求め、労働者階級は貸手が考えているほどには単純ではないということを示している。率直に言えば、グリーンツリーは先年、収入をかなり誇張し、あらかじめ見積もられた貸付の利益を把握し、前進させるためにＧＡＡＰ会計のオプションを用いている。もっとも、これらは任意の期限前返済の仮定に部分的に基づいて、単に推定された利益にすぎない。大きなメジャーにおいてはグリーンツリーは１９９７年にこれらの期限前返済のスピードの仮定を大幅に誤って計算したので、この会社は１９９６年に報告された利益の３億９千万ドルの課金を余儀なくされた。１９９８年にこの会社は、コンセコに売り払われた。
【００１０】
貸付の状況における期限前返済のスコアリングの領域における早い時期の開示は限られているか、または存在しない。「金融サービス申し込みのリスク及びクレジットの分析を行うためのシステム及び方法」と名称がつけられた米国特許第５６９６９０７号がトムに付与された。このトムの特許は、ニューラルネットワークを用いて融資担当者の引き受け決定をすることをまねるようにしたものを開示している。トムの特許にかかる方法は、新しい又は修正された引き受けのガイドラインを準備して収益性を高め、将来のローンのポートフォリオに対する損失を最小とする同意基準（ａｐｐｒｏｖａｌ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）を生成する繰返しのないレグレッションプロセスに基づいている。期限前返済の観察は、ネガティブなフラッグとしてニューラルネットで用いられているが、期限前返済スコアリングシステムは、トムの特許では用いられていない。
【００１１】
従来技術に鑑みれば、消費者の期限前返済傾向を測定して予測することが、明らかに必要とされ、さらにこの様な測定及び予測のパラメータを生成するための方法及び装置が明らかに強く必要とされている。
【００１２】
（発明の概要）
本発明にかかるシステム及び方法は、一般的には以下で示すように機能する。サービスビューロ又はブローカーは消費者から個々のローンの申し込みを電子的に入手するであろう。これらのローンの申し込みは、評価のために貸主に送られるであろう。本発明を用いて、貸主はローンの申し込みを検討及び分析にまわす。ローンの申し込みは、高度な経済学的な消費者の挙動モデルに従って、本発明により検討され、これは候補となっている借主の期限前返済の挙動のスコアをつくる。彼らの期限前返済傾向の指標であるこれらの借主のスコアは、貸主に電子的に戻されるであろう。貸主は今度は、期限前返済スコアを用いて、金利、手数料、ブローカーフィー及び可能な消費者の報酬の設定を含む適正なモーゲージ価格を修正する。この消費者のスコアリング技術を用いて、貸出期間は、低い期限前返済傾向をもつ消費者と接触することを求め、又は接触する。
【００１３】
顧客の期限前返済傾向の高度なスコアリングは、新しい貸付客に関して貸主の対リスク特性を大幅に改善する。この新しい見識は、第１及び第２のモーゲージ、クレジットガードの残高移動及び自動車ローンなどのアセットバックタームローンに対して、市場、引き受け、貸付及び管理のプロセスに価値を与える。貸主の活動を助けて、この重大な挙動の計量に従って顧客を区分することにより、貸付けの経済から無駄及び過剰なコストが駆逐される。このようにして、より多くの金銭が役に立ち、より多くの人々にとってより安価なものとなる。
【００１４】
借主に対して、このシステムはいくつかの利点を与える。第１に有利な借り入れ挙動を呈する消費者、すなわちローンを期限前に返済する傾向は小さく有利な期間ローンを維持する借主に対して、より好ましいローンの期間を設定することができる。さらに、安定した借主市場を扱うことは、全ての貸主により好ましい金融環境を作り出す結果となり、これにより全ての有効な市場の普通の仮定において損失のリスクを経験し、金融上の効果を一般的に借主に与える。
【００１５】
再び、金融のリスクと予測される金融の報酬との間の経済的な関係は、本発明にかかる環境に情報を提供するということは反論の余地がない。もし、貸主が高度な期限前返済スコアリングにより、リスクを軽減すれば（そしてコストの伸びにより）、消費者によって支払われる最終的な借り入れコストは減少するであろう。
【００１６】
ローンオリジネータに対しては、このシステムはいくつかの利点を与える。ローンオリジネータは、特定のローンにより効果的な価格をつけることができる。さらにローンオリジネータは、最良の借主を選択しようとするブローカー及び仲介人をより効果的に選択することができる。さらに本発明にかかるシステム及び方法は、最も有利な借り入れ挙動を示す、即ち金融上の負担を期限前に返済しない傾向がある個々の消費者及び消費者のグループを特定することにより、直接又は間接のより効果的な市場投資につながるであろう。
【００１７】
もし、従来の直接の通信路（例えばメール及び外国のテレマーケッティング）が飽和するのに伴って、直接の市場コストが激増するならば、ダイレクトマーケティングプロセスの効果を役立たせるのが非常に好ましい。例えば、ホームエクイティーラインのクレジット（即ち第２のモーゲージ）の市場においては、ダイレクトメールによる応答の比率は今では平均で０．３％未満（即ち１％の３／１０未満）である。明らかに、この小さい応答者のサンプルの割合は市場に出ている借り入れ商品に対しては、期限前返済挙動に関して不適当であることは明らかであろう。従って、特別の期限前返済挙動の特徴を持つ消費者に対する特別の借り入れ商品の仕立てが、借り入れ物の有効な価格付けには必須である。リードしている世代、第三者のデータの取得、引き受け、イールドスプレッド計算は全て借り入れ物の利益性に直接情報を提供し、本発明により、全て有利な影響を受ける。
【００１８】
最後に、高度な資産負債管理（ＡＬＭ）の状況においては、巧妙な期限前返済挙動の分析がその実行者に重大な利益を与える。ＡＬＭは第１の目的としては、資産及び負債のキャッシュフローにおける破滅的な非対称性を最小にすることを求めるので、賢明なリスク管理者は彼らのバランスシートを強化するために期待される期間を変更する借り入れ契約を利用するであろう。例えば、貸主のリスク管理者は、彼の期待された負債の外部へのキャッシュフローを維持するために適切に入ってくるキャッシュフローを確実にするために、借り入れ物の複数のクラスを探して複数の期限前返済の特徴に反映させることができる。従って、内向き及び外向きの期待されるキャッシュフローを整合させる上において、賢明なリスク管理者は期限前返済傾向（およびその他の測定）によってスコアがつけられ価格がつけられた借り入れ物の慎重に区分けされたポートフォリオを利用し、流動資産の危機を避ける。
【００１９】
本発明のさらなる同様に価値のある使用は、ビジネスの借り入れ物ブロック又は実在するモーゲージの評価である。この評価は、貸主のリスク管理者、監査人、取締り者又は投資家によって要求される。それは、資産負債のリスクを活動的に管理する利害関係者に反映し、またはそれは合併及び取得に関する鑑定評価の一部として実行される。全ての場合、期限前返済スコアリングシステムは、共同基金に対する粒状の観点、又はブロックの観点から借り入れ物の期限前返済スピードの特徴を数値化する。グリーンツリーのケースからわかるように、適切な価格の期限前返済リスクに失敗することは、バランスシートに重大な影響を与え、典型的にはポートフォリオ又は企業自体の過大な評価につながる。
【００２０】
監査人に対して本発明にかかるシステムは、期限前返済リスクの定量的な測定を可能にし、これにより監査人を「クローバック」ライトダウンに直面させるのを低減する。この状況は、これらのモーゲージを引き受ける発行者の場合に起こる。一般的に応用される会計手続き（ＧＡＡＰ）は、ある期限前返済の仮定に基づいて収益を増やし、得る。もし、これらの期限前返済の仮定が正しくなければ先年の財務諸表は正しくなく、大きな課金が要求されポートフォリオの収益の低下につながる。
【００２１】
金融担当者に対して、本発明にかかるシステムは期待される消費者の期限前返済挙動の結果として生じるバランスシートリスクを定量化する機能を与える。これは、金融担当者が最小の銀行資本レベルをより正確に測定し、指定することを可能にする。
【００２２】
格付け機関に対して、客観的な標準の期限前返済リスクの手順に従ってスコアを出す機能は、貸主の信用力を評価するのを非常に助ける。格付け機関は、クレジットマーケットのベルウェザとして有効に機能する。貸付け機関は、有利なレートで機関借り入れを市場に出すために好ましいクレジットレートに依存する。格付け機関は、取締り者の場合と同様に適正資本の貸主の要求を丁寧に評価する。貸主によって保持されている資本（現金準備は借り入れ物の期限前返済のスピードにより直接かつ直ちに影響される。これは、ＧＡＡＰの会計規則のもとでは、貸主が所定の契約された借り入れ物に対する将来期待される利益の実質的なパーセンテージを把握するのを可能にし、これらの利益は、それ自身機関の仮定された寿命に実質的に依存するからである。（サブマリンモーゲージの場合は、もしモーゲージが３年ではなく４年間有効に維持されれば、例えば利益は２倍になるであろう。）もしこれらの利益が誇張されれば、それらは貸主の資本を低減する結果となる課金でもって逆の結果とならなければならない（資本：払い込まれたキャッシュ投資プラス保持された利益）。したがって、格付け機関は貸主のポートフォリオの期限前返済スピードの仮定を検査しなければならない。なぜならもしこれらの仮定が誤りであると判明すれば貸主は資本の減少を蒙るからである。貸主の資本の重大な欠陥は、必然的にそのクレジットの格付けの低下を伴う。クレジットの格付け機関は本発明の主要な受益者及びユーザであろう。
【００２３】
投資銀行家に対して本発明にかかるシステムは、合併及び取得の助言者がターゲットとなっている銀行又はモーゲージ会社におけるバランスシートのリスクを定量的に測定することを可能にする標準的な期限前返済手順を確立する。さらに、本発明を利用する投資銀行は、借り入れ物の証券化に対する申込を含んでいる。証券化は、モーゲージ又はその他の借り入れ物のプールが投資銀行によって売買され（引き受けられる容量で）、再構成されたセキュリティ（ｓｅｃｕｒｉｔｙ）として機関投資家または大衆投資家に再売却される。典型的には、これらの証券化は、借り入れのオリジネータの利益になる。なぜなら、それらは現実化される利益のかなりの増進を現実化するからである。それらはまた、資産引受人及びその他のものに借り入れ物の重要な形態を売却することにより、リスクをかなり多角化する。しかし、典型的な借り入れ物の証券化は、重大な期限前返済リスクを有している最初の貸主とともに進む。もし、期限前返済のスピードが証券化の価格付けプロセスにおいて仮定されたレベルを超えて加速すれば最初の貸主は応答可能である。このため本発明は、期待される期限前返済挙動を測定し、受け入れられた業界の標準的な方法に従ってスコアリングを行うことにより、証券化プロセスを改善し、それをより有効にするであろう。再び、これは全ての関係者に対するコストを低減し、低コストの消費者借り入れに対してより多くの資本を使用可能な状態にするであろう。
【００２４】
投資家に対して、本発明にかかる方法は、貸付け機関に対する定量化された借り入れ物期限前返済挙動リスクに基づいて、投資の決定を行なう方法を提供する。ここにおいて、投資家は個々の借り入れ物によって戻されるモーゲージセキュリティの相対的な安定性を評価し、または投資することを望むであろう。
【００２５】
本発明の様々な利点は、以下の明細書の記載により説明される。
【００２６】
（発明の詳細な説明）
図１は、本発明にかかるプロセスの概略を示している。モーゲージブローカーまたは貸付け機関は、まず借主からローンの申し込みを受ける（１０）。この情報は、ローンの申し込みの情報を、可能なローンのスコアの作成に関連する種々のカテゴリに分析するための本発明にかかる装置に伝送される（１２）。ローンの申し込みの内容は、本発明にかかる高度な数学的なモデルにかかる必要情報に基づいて分析される。この後、期限前返済スコアは、ローンが処理される金利環境（すなわち、金利の上昇又は下降）に鑑み、要求されている特定のローンのタイプの機能として特定の消費者のために導出される（１４）。前に述べたように、このスコアは特定の消費者の期限前返済傾向の指標である。期限前返済スコアは、この後、貸主に戻される（１６）。この後、貸主は消費者の好ましい期限前返済挙動に報いるカスタマイズされたローン消費をつくることができる（１８）。
【００２７】
図２は、本発明にかかるシステムの概略を示している。ローンオリジネータ２０は、可能な消費者から申し込みを受ける。この後、この申し込みはローンオリジネータのデータ供給チャンネル２２に入力される。この様なデータ供給チャンネル２２は、限定されるわけではないが、Ｅメール、ファックス、インターネット、及び、一般的なその他の電子的な手段である。その他のローンオリジネータ３４も、それぞれの消費者の申し込みをそれら自身のデータ供給チャンネル３６に送る。
【００２８】
本発明は、インターネット２８でのローン申し込み２４の供給手段、又は無線通信方法によるその他のデジタル電子手段を予定している。電子ローン申し込み４０は、通信サーバ４２を経由して本発明にかかるシステムに入る。この後、所定の消費者に関連するローン情報は、アプリケーションパーサ５２に送られる。アプリケーションパーサ５２は、この情報をローン情報５８と申込者情報５６とに分割する。ローン情報５８は、総額、期間、頭金、ローンのタイプ、及び、その他の重要かつ貸付けられる金額に関する情報に関連する情報である。申込者情報５６は、名前、住所、社会保障番号、及び、その他の申込者に関する人口統計的な情報である。
【００２９】
ローン情報５６は、期限前返済モデルライブラリデータベース６６に供給される。期限前返済モデルライブラリデータベース６６は、期限前返済履歴データ６２に関する情報を含んでいる。この結果は、今度はモデルライブラリデータベース６６に変更を加える、個々の及び人口統計的なグループの両方についての期限前返済履歴データ６２を処理するモデルトレーニングサーバ６４に供給される。一旦ローン情報５８が期限前返済モデルライブラリデータベース６６によって処理されれば、ローン情報５８に基づく分析的期限前返済モデル６０が期限前返済計算サーバ４６に供給される。期限前返済計算サーバ４６は、広い範囲の種々の変数の間の関係を確立する計量経済モデル４８から追加の情報を受け入れる。計量経済モデル４８は、金利、モーゲージ金利、及び、時系列的に配列され期限前返済計算サーバによって利用されるシナリオを含んでいるその他の経済パラメータを生成する。これらのシナリオは、ランダムな数字の生成によるのではなく、ローディスクレパンシーシ−ケンス（ＬＤＳ）ロジックから生成される。ＬＤＳロジックは、同一の数のシナリオでもって非常に高いモデル精度を与える。
【００３０】
一旦、期限前返済スコア４４が期限前返済計算サーバ４６によって導出されると、期限前返済スコア４４は通信サーバ４２に送られ、ローンオリジネータ２０又は３４に戻すデータ供給チャンネル２２又は３６を経由して、インターネット２８（又は、その他の電子的通信路）により伝送される。ローンオリジネータはこの後、消費者用のカスタマイズされたローン商品に同意し、同意せず又は作り出すことができる。
【００３１】
期限前返済スコア３８は、次のモデルに基づいて計算される。本発明にかかる特別の期限前返済分析は、概念的には以下のように表される。
【００３２】
次の変数は、申込者のデータ及びローンパラメータのベクトルである。
2004511035.tif 000002
この式は、ＲＴＨリンクインデックス計量経済モデルによって生成された計量経済パラメータのローディスクレパンシシーケンス（ＬＤＳ）に基づくシナリオの集合を示している。この様にして、このモデルは、それぞれが期限前返済傾向の計算に関連する主要なマクロ経済の指標の力学及び相互作用を表す確率論的な微分方程式の集合である。
【００３３】
申し込みのあったローンのタイプにより変化する分析的な期限前返済モデルＲは、申込者のデータ（Ａ）と、ローンパラメータ（Ｌ）と、計量経済パラメータ（Ｅ）とに基づいて、所定のシナリオにおいて期限前返済値ｐｓを計算するためにトレーニングされる。
2004511035.tif 000003
【００３４】
シナリオｓにおける時間Ｔについて積算された全期限前返済は、次の式で計算することができる。
【数７】
2004511035.tif 000004
【００３５】
この後、時刻Ｔにおける全期限前返済は、次の式で与えられる。
【数８】
2004511035.tif 000005
【００３６】
最後に期限前返済スコアは、次の式で求められる。
【数９】
2004511035.tif 000006
【００３７】
期限前返済スコアを生成するこの解析的なモデルは、モーゲージブローカーの挙動の前記の挙動的なスコアリングに加えて、以下の研究に基づいて追加の外部の挙動的な又は計量経済の因子によりさらに情報をうけることができる。
【００３８】
本発明はまた、クレジットエンジニアリングワークステーション（ＣＥＷ）の形態での代替的な実施の形態において示されている。このＣＥＷ（以下でより詳細に説明される）このＣＥＷは、ローンオリジネータが、全ての期限前返済計算、モデル分析、及び、最初に記載した期限前返済モデルを用いた本発明にかかる価格付けを行うことを可能にするユーザインタフェースを含んでいる。
【００３９】
ＣＥＷは、オラクル、ＳＱＬサーバ、シーベース、ＤＢ２又はインフォミックスデータベースサポートを用いるユニックス又はウィンドウズＮＴ環境で動作する。ＣＥＷはまた、ＣＯＲＢＡ又はＪＡＶＡ／ＨＴＭＬブラウザベースのグラフィックユーザインタフェースと一緒に構成されたオブジェクトモデルも用いることができる。
【００４０】
ＣＥＷのサブルーチンは、全て消費者の期限前返済傾向を決定する最終目標に寄与する。例えば、本発明にかかるサブルーチンは、種々の金利のシナリオの生成と、これに続く歴史的な及び現在の金利イールドカーブ特性に対する、さらにその他のマクロ経済指標に対するモデル化された金利シナリオをフィットさせる経済シナリオモデルフィットプロセスをサポートする。
【００４１】
このシステムの一部は、消費者の期限前返済挙動についての報酬の影響を効果的に測定し、価格付けるための報酬価格付けロジックを含んでいる。例えば、それは貸主が貸主のローンの期限前返済を行なわない消費者に報酬を与えることが最も有益であろう。この様な報酬は、消費者の期限前返済挙動についてのその影響の期間内で評価されることができる。従って、このシステムはエンドユーザが見積もり報酬の構成を計画し、見込まれる消費者の期限前返済挙動についての影響をテストすることを可能にする。
【００４２】
種々のユーザが規定することができるスクリーンは、また、デフォルトスプレッド、期限前返済スプレッド、ブローカー委託計画、及び、消費者に提供される商品の価格に影響を与えるその他の金融上の因子を確立する。種々のその他の経済シナリオは、ユーザインタフェースを経由して収集され、種々の可能性及びデフォルトデータと組み合わせられ、さらにその他の貸主によって規定される基準は割合でもって価格付けられたエンドユーザモーゲージ契約の結果となる。
【００４３】
図３は、本発明にかかるＣＥＷに関するさらなる情報を示している。このシステムは、ベーシックグラフィックユーザインタフェースであるユーザインタフェース７０と、オリジネータが、貸主から金銭を借り入れることを希望する消費者に関する情報を提供することを可能にするその他のソフトウエアとを含んでいる。ユーザインタフェースモジュールは、ローン属性７６、申込者属性７４及び報酬プログラム属性７２の収集を可能にする。さらにユーザインタフェース７０は、スプレッド、ブローカー委託及びローン７８に関連するその他のコストを収集又は計算する。ローン属性７６及びその他のローンに関連するコストは、その他の情報と共に、適切なローン価格８６の生成を助ける価格付けエンジン８４に供給される。
【００４４】
ローンの価値に影響を与える報酬プログラム属性７２、申込者属性７４及びローン属性７６は、期限前返済計算サーバ８０に供給される。期限前返済計算サーバ８０は、種々の期限前返済モデルパラメータから入力を受け入れ期限前返済スコア８２をつくる。
【００４５】
図４は、期限前返済モデルを作るのに必要な相互作用を示すブロック図を示している。申込者属性７４とローン属性７６とからなる消費者情報９６は、期限前返済モデルフィッティングモジュール９２に供給される。期限前返済も出るフィティング９２は、期限前返済履歴データ９０に基づいて種々の期限前返済モデルパラメータ９４を確立する。期限前返済モデルフィッティング９２によって適切な期限前返済モデルが一旦作られると、モデルはローンのタイプが要求している消費者に与えられた特定の消費者の期限前返済スコアの計算のための期限前返済計算サーバに戻される。期限前返済計算サーバはまた、計量経済モデルシナリオ生成器から入力を受けるのに有利である。
【００４６】
図５は、計量経済モデルのための相互作用を示している。計量経済モデルシナリオ生成器１０６は、計量経済モデルフィッティングモジュール１０４とＬＤＳシナリオ１０８とから入力を受ける。計量経済モデルフィッティングモジュール１０４は、計量経済履歴データと現在の市場環境１０２とから情報を受け入れ、これは制限されるわけではないが、利息の上昇又は下降及び傾向に関する情報を含んでいる。計量経済履歴データ１００からの情報は、消費者が属する人的グループと、年齢、収入、信用格付け、職業及びその他の因子などのその他の計量経済情報に関連している。現在の市場環境１０２からの情報は、利率に対する変化の方向及び速度に関連している。計量経済モデルシナリオ生成器１０６は、情報を処理し、情報に基づいて種々のシナリオを生成する。
【００４７】
図３に示すように、期限前返済計算サーバ８０は、問題となっている特定の消費者に対する期限前返済スコア４４を生成する。期限前返済スコア４４は、確立された期限前返済モデルと生成された計量経済モデルとに基づいている。期限前返済スコア４４は、価格付けエンジン８２に伝送され、問題となっている消費者に提供されるローン製品の価格付けを確立する。
【００４８】
図６は、ユーザインタフェースモジュールが種々のシナリオを生成するのに用いる追加のパラメータを示している。本発明の更なる特徴は、新しい製品を作り出す。計画オプティマイザ１２２は、消費者による提供された商品の受け入れに基づき、その他の商品に関連し、及び、これからの入力は、市場に乗っている。計画オプティマイザ１２２は個々の貸主のポートフォリオに基づいて市場プランを生成する。この様な市場プランは貸主が、貸主により有利な市場に新しい商品を提供するのを助けることができる。このシステムは、ローン商品を、最も好ましい期限前返済特徴、即ちローンの期限前返済を行なう傾向が少ないといった特徴を持っているこれらの消費者に提供する方法を提供する目標オプティマイザ１２４を含んでいる。このシステムはまた、ロイヤリティオプティマイザ１２６を含み、これは消費者にその他のインデュースメントおよび提供物をモデル化して規定し、金融的に有利な消費者の挙動に報酬を与える。チャンネルオプティマイザ１２８は、本発明の一部を成す。チャンネルオプティマイザ１２７は、金融商品の提供の供給チャンネルを分析して種々の金融商品を供給するのに最も効果的な方法であるチャンネルを評価し決定する。このシステムは又、データベースオプティマイザ１３０を含み，これは種々のデータベース内の情報を受け入れて組織化し、リファインされた期限前返済履歴データ９０と計量経済履歴データ１００とを定常的に構築する。
【００４９】
本発明にかかるシステムが、実行するターゲットプラットホームは、典型的には３２メガバイトのＲＡＭとハードディスクメモリとリトリーバルとを伴ったインテルペンティアムプロセッサベースのシステム、及びＴＣＰ／ＩＰプロトコルを用いる通信キャパビリティである。代替的に、このシステムは又サンソラリスプラットホーム上のＵＮＩＸオペレーティングシステムの下で動作しても良い。両方のケースにおいて、ユーザ用のディスプレイはハードコピーレポートを出力する能力を有しているものであっても良い。典型的なオペレーションにおいては、システムサイトから離れた複数のユーザは、私的なネットワークを経由して、またはインターネットによりシステムにアクセスし、期限前返済スコアにつながる所望の計算を行なうための本発明に必要な情報を送る。この後、このスコアはリモートターミナルで要求しているユーザに送り返される。
【００５０】
ここでは、モーゲージローン又はローンについて説明を行っているが、本発明は、特定の消費者の計時的な行動に依存する値を有する多数の金融手段に適用される。限定されるわけではないが、モーゲージ、第２のモーゲージ、ホームエクイティーローン、自動車ローン、スクールローン、タームローン、リース、クレジットカード取引、及びクレジットカード残高移動などの典型的な借り入れ物の価値は、連続的なキャッシュの流れに依存し、したがって期限前返済によって大きな影響を受ける。
【００５１】
オープンエンドカーリース及び終身保険ポリシーなどの計時的なキャッシュの流れに依存するその他の手段の価値は又、消費者の行動にも依存し、したがってこの発明のためには、借り入れ物の形態であると考えられる。カーリースシナリオにおいては、リースの終了の前に自動車を売買又は返却する（期限前に返済する）事を選択する消費者の確立を予測することはリースの勝ちを決定する上で重要である。リースの終了時に自動車を保持し又は返却する（残存する価格での売買、一種の期限前返済）消費者の傾向も、リース事業者に対するリース期間の修正に用いることができる。
【００５２】
同様に、消費者が終身保険ポリシーの解約価値を清算する可能性（反対方向にもかかわらず、キャッシュの流れの終了となる別の形態の期限前返済）は、保険業者のポリシーの最終的な価値に重大な影響を与える。
【００５３】
既知のデータベース及びコンピュータベースのデータ収集技術は、次の分析に用いることができる。それらの各々と関連する期限前返済スコアに基づく金融手段（及び、それらがパッケージ化されるポートフォリオ）の価値。金融手段を含むポートフォリオと関連するリスク。これらのポートフォリオにサービスを行うための価格付け。さらに、この手段は、少なくとも部分的に申込者の期限前返済スコアに基づいてポートフォリオに一緒にパッケージ化されることができる。
【００５４】
以上、期限前返済スコアを生成するためのシステム及び方法が説明されたが、当業者であれば、記載された本発明の範囲から離脱することなく、本発明のその他の種々の変形を行なうことができるのはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる処理の概要を示す図である。
【図２】本発明にかかるブロック図である。
【図３】ユーザインターフェースモジュールの接続を示すブロック図である。
【図４】期限前返済履歴データとの相互関係を示すブロック図である。
【図５】計量経済モデルとの相互関係を示すブロック図である。
【図６】ユーザインターフェースモジュールによって用いられる因子を示すブロック図である。
【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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【国際公開パンフレット】
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