(57)【要約】要約書なし。【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、  消費者モーゲッジローン申し込みを受理して送信するための複数のローンオリジネーションターミナルと、
送信された前記消費者モーゲッジローン申し込みを受信するために前記複数のローンオリジネーションターミナルに接続されたネットワークと、
送信された前記消費者モーゲッジローン申し込みを受信するための前記ネットワークに接続されたコミュニケーションサーバーと、
前記コミュニケーションサーバーから送信された前記消費者モーゲッジローン申し込みを受信しその情報をローン情報と申込者情報とに解析するための前記コミュニケーションサーバーに接続されたアプリケーションパーサと、
前記ローン情報を受け取ってそのローン情報をローン支払いモデルにフィットさせると共に前記ローン情報と一致するローンモデルを送信するための前記アプリケーションパーサに接続されたローン支払いモデルを含む、繰上返済モデルライブラリーデータベースと、
前記ローンモデルを受信して、前記ローン支払いモデルおよび繰上返済スコア生成モデルに基づいて繰上返済スコアを計算するための、前記繰上返済モデルライブラリーデータベースに接続された前記繰上返済スコア生成モデルを有する繰上返済計算サーバーとを備え、前記繰上返済計算サーバーは、さらに、前記繰上返済スコアを前記複数のローンオリジナルターミナルのうちの任意の１つに前記コミュニケーションサーバーおよび前記ネットワークを介して送信するために用いられる。
【請求項２】
請求項１に記載の消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、前記繰上返済モデルライブラリーデータベースは、更に、
前記繰上返済モデルライブラリーデータベースのためにローン支払いモデルを生成するためのモデルトレーニングサーバーと、
前記モデルトレーニングサーバーに接続された繰上返済履歴データとを有し、該繰上返済履歴データは、更に各種タイプのローンに関する繰上返済統計を含む。
【請求項３】
請求項１に記載の消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、前記繰上返済計算サーバーは、更に、該繰上返済計算サーバーに入力するための、計量経済学的なパラメータのローディスクレパンシーシーケンス（ＬＤＳ）をベースにしたシナリオを生成する計量経済学モデルを有する。
【請求項４】
請求項１に記載の消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、前記繰上返済スコアが下記数式で計算される。
【数１】
2004524594.tif 000009
ここに、Ｔは時間、Ｐは繰上返済である。
【請求項５】
請求項４に記載の消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、時間Ｔにおける繰上返済の合計が下記数式で計算される。
【数２】
2004524594.tif 000010
ここに、Ｓはシナリオの数、Ｐは与えられたシナリオのための前記繰上返済額である。
【請求項６】
請求項５に記載の消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、シナリオｓにおける時間までに蓄積された繰上返済の合計が以下の数式で計算される。
【数３】
2004524594.tif 000011
ここに、ｐ（ｔ）は繰上返済値である。
【請求項７】
請求項６に記載の消費者の繰上返済性向を決定するためのシステムであって、与えられたシナリオにおける前記繰上返済値が以下の数式で計算される。
【数４】
2004524594.tif 000012
ここに、Ａは申込者のデータ、Ｌはローンパラメータ、
【外１】2004524594.tif 000013
は分析的な繰上返済モデルである。
【請求項８】
消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、
ローンオリジネータでローンおよび申込者情報を収集すること、
前記ローンおよび申込者情報をネットワークで送信すること、
サービスビューロで前記ローンおよび申込者情報を受信することを含み、
前記サービスビューロは前記申込者についての予期される繰上返済性向スコアを計算し、そして
前記サービスビューロは前記繰上返済性向スコアを前記ローンオリジネータに前記ネットワークで返す。
【請求項９】
請求項８に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、前記申込者についての予期された繰上返済性向スコアの計算は、前記情報をローン情報と申込者情報とに解析するパーサを含む。
【請求項１０】
請求項９に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、更に、前記申込者情報を繰上返済モデルライブラリーデータベースへ提供すると共に前記ローン情報を繰上返済計算サーバーへ提供することを含む。
【請求項１１】
請求項１０に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、更に、前記ローン情報に最も良く当てはまる前記繰上返済モデルを決定し、そしてそのモデルを前記繰上返済計算サーバーに供給する前記繰上返済モデルライブラリーを有する。
【請求項１２】
請求項１１に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、更に、繰上返済モデルおよび計量経済学モデルを受信する前記繰上返済計算サーバーを有し、前記繰上返済計算サーバーは、さらに前記申込者の繰上返済性向スコアを計算する。
【請求項１３】
請求項１２に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、前記繰上返済性向スコアは以下の数式に基づいて計算される。
【数５】
2004524594.tif 000014
ここに、Ｔは時間、Ｐは繰上返済を表わす。
【請求項１４】
請求項１３に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、時間Ｔにおける繰上返済の合計は以下の数式でされる。
【数６】
2004524594.tif 000015
ここに、ここでＳはシナリオの数、Ｐは与えられたシナリオの繰上返済額を表わす。
【請求項１５】
請求項１４に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、シナリオｓにおける時間までに蓄積された繰上返済の合計が以下の数式で計算される。
【数７】
2004524594.tif 000016
ここに、ｐ（ｔ）は繰上返済値である。
【請求項１６】
請求項１５に記載の消費者の繰上返済性向を決定する方法であって、与えられたシナリオにおける前記繰上返済値が以下の数式で計算される。
【数８】
2004524594.tif 000017
ここに、Ａは申込者のデータ、Ｌはローンパラメータ、
【外２】2004524594.tif 000018
は分析的な繰上返済モデルである。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の分野）
この発明は、モーゲージローンや他の債務商品の申し込みの受理および処理等に関する。より詳細には、この発明は、投資家が当該モーゲージあるいは他の債務証書の価値を査定することを可能にするため、あるいは消費者即ち借り手の金融挙動に合ったカスタマイズされたローン商品の生成を可能にするために、借り手の繰上返済性向を繰上返済「スコア」の形で査定する装置および方法を提供するものである。
【０００２】
（発明の背景）
先ず初めに、最も一般的な債券類である、消費者モーゲージを例にとって考えてみる。モーゲージの価値は、主にモーゲージ期間に依存する。モーゲージの最初の段階では、貸し主へ課せられる仲介人手数料および様々な他の決済費用がある。モーゲージが長期間にわたる場合、貸し主には、所定の消費者のために適所にモーゲージを設定するコストを取り戻し、かつそのモーゲージで利益を得る機会がある。このことは、金銭を貸し付ける全ての業務機関にとって特に重要であるが、株主や他の投資家を有するモーゲージ融資機関にとって特に重要である。
【０００３】
モーゲッジローンが借り換えにより早く完済されるとき、どれくらい早くその期間内にそのモーゲッジローンが完済されるかによって、融資機関がその特定のモーゲージで現実に欠損を生じる可能性がある。繰上返済の割合は多くの目的要因に依存する。例えば、モーゲッジ金利が低下する期間、概して、毎月の支払をより軽減するために、より多くの消費者が彼らの住宅ローンを借り換える。しかしながら、所定のマクロ経済学的環境および他の重要で客観的な要因で、各消費者は、ローンを繰上返済する個々の性向を証拠づける。この繰上返済性向は消費者の人口統計学的および他の客観的な属性を反映する。ローンに先だって消費者によるそのような個々の繰上返済挙動を査定することができるシステムは、より有益なローンを作ることができ、それゆえより多くの消費者即ち借り手に対するローン資金を増強する。従って本発明は、ａ）モーゲージおよび他の債券類の価格決定、ｂ）債券類の既存のポートフォリオの評価額および、ｃ）債券類を保持する機関のリスクマネージメントに限定されることなく、適用し得る。
【０００４】
本発明の他の要素は、モーゲージブローカーのモニタリングおよびスコアリングである。モーゲージブローカーは、消費者即ち借り手および貸し主即ちクライアントの両方と取り引きする。仲介手数料を生成するために、それらのモーゲージを頻繁かつ時期尚早に借り換えるようにその消費者即ち借り手を激励することはブローカーにとって可能である。これによって、モーゲージブローカーはそのブローカー手数料を生成するが、先のモーゲージ書類の早期繰上返済は貸し主に欠損を生じさせる。而して、本発明は、モーゲージブローカーに繰上返済挙動を評価させる能力をも有する。
【０００５】
ブローカーの挙動は必ずしも憎むべきものではない。金利の上がり下がりに特に順応する消費者は、モーゲージ手段を平均消費者より頻繁に変更する人になることがある。ブローカーが貸し主へ連れて来る消費者の繰上返済挙動に基づいて得点されるブローカーは、ある消費者の繰上返済性向を知りたいであろう。これは、モーゲージブローカーが、低い繰上返済性向を有する消費者即ち借り手を単に連れて来ることにより、ブローカーのその貸し主即ちクライアントとの関係を最適化することができるようになり有用である。
【０００６】
従って、貸し主およびブローカーには、マーケティング料金あるいはアンダーライティング料金が発生する前に、繰上返済挙動をより良く判断する能力が非常に重要である。これらの支払は、大きすぎて貧弱な繰上返済性向を有する消費者に代わって盲目的に吸収することができない。確かに、発明は初期のマーケティング努力それ自体を管理するのに有益に使用することができる。例えば、繰上返済挙動に関して有利に得点することを示すことができる顧客だけが、モーゲージ商品Ａのための勧誘を受けるかもしれない。本質的な繰上返済リスクを有することを明らかにされた消費者は、危険増加分を反映した、より適切なモーゲージ商品Ｂを提示されるかもしれない。このように、高められた顧客区分化および商品デザインイニシアチブは、消費者の利益および彼等の負債資金調達につながる。
【０００７】
全国的繰上返済スコアリング基準の潜在的な衝撃を理解するためには、本発明に明示されたように、３０年以上もの間に亘ってフェアー、アイザックアンドカンパニー社（Ｆａｉｒ， Ｉｓａａｃ ａｎｄ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｉｎｃ．）（以下、フェアーアイザック）によって所有され、配布された既存の債務不履行リスクスコアリング基準を見れば良い。借り手債務不履行リスクをスコアリングするための標準方法論を確立し、それを広く流布することによって、フェアーアイザックは、モーゲージ貸し主の洞察力を劇的に高めて期待されたローン力学にした。ファイナンスにおいて、高められた洞察は、高められた情報と同義である。高められた情報は、貸し主のリスクが低減されることを意味する。最後に、この低減された貸し主のリスクプロフィールは、資本の損失をより少なくする。換言すると、フェアーアイザックが債務不履行リスクの代替可能な測定法を成功裡に標準化したので、より多くのお金をより良くより安い金利で、消費者が借りることができる。マーケットは以前より効率的であり、また誰もが利益を享受する。
【０００８】
更に発明の適時性をより適格なものとするためには、資料１の「グリーンツリーのチーフは２３００万ドルを返還．．．」ウォールストリートジャーナル１９９８年３月号を参照されたい。この話は、消費者債務ポートフォリオにおける繰上返済スピードを広く不安定に囲む産業を強調している。業界トップ企業である、グリーンツリーファイナンシャルは、「その会計処理が積極的過ぎた手痛い返礼として貸倒れが拡大して、この一年厳しい痛手を被った。更に、借り手がより低い金利を求めて、ローン繰上返済の予期しない波が当該産業に押し寄せた。これは労働者階級の消費者が、貸し主が信じた程うぶではなかったことを示すものである。」簡単に述べると、それらの真の差し引き利益が任意の繰上返済仮定に一部基づくものであったとしても、グリーンツリーは先年の稼ぎ高を著しく誇張して、ＧＡＡＰアカウンティングの下でその選択権を行使し、見積もった融資利益を前もって獲得することを推し進めた。グリーンツリーがこれらの繰上返済スピード仮定を大きく誤算したために、１９９７年には、当該会社は、１９９６年の報告された利益の３億９０００万ドルを損失処理することを強いられた。１９９８年には、当該会社はコンセコ社（Ｃｏｎｓｅｃｏ）に売却された。
【０００９】
融資する情況において繰上返済のスコアリングの領域における初期の開示は限定されているかあるいは架空である。「ファイナンシャルサービスアプリケーションのリスクおよびクレジットアナリシスを実行するシステムおよび方法」と題する米国特許第５，６９６，９０７号がトムに許可された。そのトムの特許は、ローン会社役員のアンダーライティング意思決定を模したニューラルネットワークを用いることを開示している。そのトム特許の方法は、収益性を増加させて、かつローンの将来のポートフォリオの欠損を最小限にするために新規あるいは修正されたアンダーライティングガイドラインを準備する際に有用な許可基準を生成する非反復回帰方法に基づいている。繰上返済観察はネガティブフラグとしてその神経ネットにおいて用いられるが、繰上返済スコアリングシステムはトムの特許では利用されていない。
【００１０】
先行技術に鑑みると、消費者の繰上返済性向を判定し予言するための明瞭な必要性、およびそのような測定および予言的なパラメータを生成する方法および装置について明確かつ強いニーズがある。
【００１１】
（発明の概要）
この発明に係るシステムおよび方法は、概ね以下のように機能する。サービスビューロあるいはブローカーは、電子的に消費者からの個々のローン申し込みを受ける。それらのローン申し込みは査定のために貸し主のもとへ送られる。貸し主は、本発明を用いて、リビューおよび解析のためにそのローン申し込みを提出する。ローン申し込みは、洗練された経済および顧客挙動モデルに従って本発明によってリビューされ、志願者である借り手の繰上返済挙動がスコアされる。これらの借り手のスコア（それはそれらの繰上返済性向の指数である）は、当該貸し主に電子的に返される。貸し主は次に繰上返済スコアを用いて、金利、手数料、ブローカーコミッションおよび潜在的な消費者報酬の設定を含む適切なモーゲージ価格を調整する。この消費者スコアリング技法を用いると、融資機関は、繰上返済の低い性向を示す消費者と連絡をとるか、あるいは契約するように努力することができる。
【００１２】
顧客繰上返済性向の高度なスコアリングにより、新規に融資する顧客についての貸し主の危険プロフィールが大いに改善される。この新規な洞察は、第１および第２モーゲッジ、クレジットカード残高繰越し、および自動車ローンのようなアセットバック期間ローンのためのマーケティング、アンダーライティング、融資、管理方法に価値を付加する。この重大な挙動メトリックによって顧客の細分化において貸し主を支援することによって、無駄で過剰なコストが融資する経済機構から送られる。このように、より多くのお金が、より多くの人々のために、より安く利用可能である。
【００１３】
借り手に対して、このシステムはいくつかの利点を提供する。先ず、より好ましいローン条件が、有益な借入挙動を示す消費者つまりローンを繰上返済せずに有益な期間そのローンを維持するような借り手に提供される。更に、安定した借り手マーケットとの取り引きによって、全ての貸し主にとってより一層好ましい金融環境となり、そのために欠損のリスクが低減され、全ての効率的なマーケットの通常の過程において、借り手に広くそのファイナンシャルの利点が与えられる。
【００１４】
繰り返すと、金銭的な危険負担と期待される金融報酬との間の反駁不能な経済関係は、本発明によってアドレスされた環境に活気を与える。もし、貸し主が高められた繰上返済スコアリングを通して（そして彼らのエクステンションコストによって）彼らの危険を低減すれば、消費者によって払われた借入コストは究極的には下落するであろう。
【００１５】
ローンオリジネータに対して、このシステムはいくつかの利点を提供する。ローンオリジネータはより効率的に特定のローンに値段をつけることができる。更にローンオリジネータは、最良の借り手を選ぶブローカーあるいは仲介人をより効率的に選ぶことができる。更に、本発明のシステムおよび方法は、最も有益な借入挙動（つまり金融債務を繰上返済しない性向）を示す個人消費者およびグループ消費者を識別することによって、より効率的な直接投資および間接販売投資をもたらす。
【００１６】
従来の直接のチャネル（例えばメールおよびアウトバウンド電話取り引き）が飽和して直接マーケティングコストが激増しているとすれば、直接マーケティング方法における如何なる利用可能な能率的なことも非常に望ましい。例えば、ホームエクイティ融資限度（つまり第二抵当）のマーケティングにおいて、ダイレクトメール応答レートは現在、平均で、０．３％未満（つまり１パーセントの３／１０未満）である。明らかに、この小さな回答者サンプルの分数でさえ、繰上返済挙動に関して、市場で取り扱われている債務商品には不適当であると分かる。従って、特定の繰上返済挙動特性の消費者に対する特定の債務商品の修整は、債券類の効率的な価格決定に必要である。リード生成、第三者データ収集、アンダーライティング、利回格差計算はすべて直接債券類収益性を形成し、本発明によってすべて有益に影響される。
【００１７】
最後に、洗練された資産負債管理（ＡＬＭ）の文脈において、微妙な繰上返済挙動解析にはその従事者に著しい利益を与える。ＡＬＭが、主要な目的として、資産およびライアビリティキャッシュフローにおける破壊的な非対称性を最小限にしようとするので、知的なリスクマネージャーは、それらのバランスシートを強化するために予期された期間を変える債務請負契約を利用する。例えば、貸手のリスクマネージャーは、彼の予期するライアビリティキャッシュアウトフローを保持するべく彼自身に充分なインカミングキャッシュフローを保証するために、複数の繰上返済プロフィールを反映する債券類の複数のクラスを捜すかも知れない。従って、予期されたキャッシュインおよびキャッシュアウトフローの調和において、思慮深いリスクマネージャーは、流動性危機を防ぐために、繰上返済性向（および他の手段）によってスコアされた債券類のセグメント化されたポートフォリオを注意深く利用する。
【００１８】
本発明の追加的な等しく有益な使用は、ビジネスの既存モーゲッジあるいは債券類ブロックの査定にある。この査定は、貸し主リスクマネージャー、会計検査官、レギュレータあるいは投資家によって要求されるかもしれない。それは積極的に資産ライアビリティリスク管理における利害関係者の関心を反映するかもしれないし、あるいは合併買収価格査定の一部として実行されるかもしれない。全ての実例において、繰上返済スコアリングシステムは、粒状のパースペクティブからプールまで、すなわちブロックパースペクティブ、債券類の繰上返済速度特性を数量化する。グリーンツリーケースでみたように、繰上返済リスクの適切な評価の失敗は、巨大なバランスシートインプリケーションを有するものであり、また典型的にはポートフォリオあるいは企業自体を過大評価しすぎるようになる。
【００１９】
会計検査官に対しては、本発明に係るシステムは、繰上返済リスクの量的基準を提供し、会計検査官の「回収金」の記録を低減する。このシチュエーションは、これらのモーゲッジを請け負う振出人が一般に適用される会計手続（ＧＡＡＰ）の下である繰上返済仮定に基づいて稼ぎ高を加速して獲得する場合に起こる。それらの繰上返済仮定が正しくない場合、先年決算報告書が正しくなく、重いチャージがより低いポートフォリオ稼ぎ高を反映するために要求される。
【００２０】
金融当局に対しては、本発明のシステムは、予期される消費者繰上返済行為に起因するバランスシートリスクを数量化する能力を提示する。これは、レギュレータがより正確に最小の銀行資本レベルを測定し割り当てることを可能にする。
【００２１】
信用格付け機関に対しては、客観的な標準の方法論に従って繰上返済リスクをスコアする能力が貸し主の信用性を評価する際に多大な援助を提供する。格付機関は、信用マーケット先導者として、効果的に機能する。融資機関は有利なレートでそれらの機関の債務を浮かせるために好意的なクレジット評価額に依存し、格付機関は、規制者の場合のように、貸し主の資本妥当性のクレームを注意深く評価し、貸し主によって保持された資本（現金準備）は、債券類繰上返済速度によって直接影響される。これはＧＡＡＰ会計規則の下では、貸し主は与えられた短縮した債券類のための将来期待される利益の実質的な割合を獲得することが認められているからであり、それらの利益自体が、その債権の仮定されたライフに本質的に依存するからである（サブプライムモーゲッジの場合には、例えば、モーゲッジが３年の代わりに４年間有効に維持された場合、利益は２倍になるかもしれない）。それらの利益が誇張される場合、それらは貸し主資本を低減する結果として生じた料金で転換されなければならない（資本：払い込みのキャッシュ投資プラス保持された利益）。従って、それらの仮定が偽を証明する場合貸し主が資本の減少を受けるので、格付機関は貸し主ポートフォリオ繰上返済速度仮定を吟味しなければならない。貸し主資本のどんな重要な欠損も、必ずその信用格付けの減少を示唆する。信用格付け機関は、本発明の主な受益者およびユーザーになる。
【００２２】
投資金融業者に対しては、本発明のシステムは、ターゲット銀行業務あるいはモーゲッジ会社において合併・買収アドバイザーがバランスシートリスクを定量的に測定することができることを可能にする標準化された繰上返済方法論を確立する。更に、本発明の投資金融業者の使用は、債券類セキュリタイゼーションへのアプリケーションを含む。セキュリタイゼーションは、モーゲッジあるいは他の債券類のプールが投資金融業者によって（証券引受業者としてのそれらのキャパシティー内で）購入され、再構成された証券として機関および大衆投資家に再度販売される、方法を説明する。典型的には、これらのセキュリタイゼーションは、債務のオリジネータに利益を与える。というのは、それらが実現利益中の重要な加速を実現するからであり、さらに、それらは、資産証券引受業者等に債券類の重要な側面を売ることによってリスクを著しく分散させるからである。しかしながら、典型的な債券類セキュリタイゼーションは、重要な繰上返済リスクを保持する親貸し主と進行する。繰上返済速度が、セキュリタイゼーション価格決定過程で仮定されたレベルを越えて加速する場合、親貸し主が責任を負う。従って、本発明は、容認された業界基準方法によって予期された繰上返済行為およびスコアリングを測定することによって、セキュリタイゼーション方法を改善し、それをより効率的にする。繰り返すと、これは、すべての参加者のためのコストを低減し、ローコスト消費者借入のためにより多くの資本を使えるようにする。
【００２３】
投資家に対しては、本発明の方法は、投資決定を投資家が投資したいかもしれない貸付機関に数量化された債券類繰上返済行為リスクに基づいて投資決定する方法、あるいは個人の債券類に支持される抵当証券の相対的な安定性を評価する方法を提供する。
【００２４】
本発明の上記利点および他の利点は、後述する詳細な説明において説明される。
【００２５】
（好ましい実施の形態の詳細な説明）
図１に本発明に係る方法の概要を示す。モーゲッジブローカーあるいは融資機関は、先ず借り手１０からローン申し込みを受ける。その情報は、当該ローン申し込み情報１２を解析して潜在的なローンのスコアリングに関連する各種カテゴリーに分類する本発明に電子的に送信される。そのローン申し込み内容は、本発明における洗練された数学モデルレジデントの情報ニーズに基づいて解析される。そして繰上返済スコアが、要求されている特定のローンタイプの機能として更にローンが処理されている金利環境（つまり上昇しあるいは低下する金利）に鑑みて特定の消費者のために導かれる１４。既に述べたとおり、このスコアは特定の消費者の繰上返済性向を示唆するものである。そしてその繰上返済スコアは貸し主１６に戻される。その後、当該貸し主は、前記消費者の好意的な繰上返済挙動に報いるカスタマイズされたローン商品を生成することができる１８。
【００２６】
図２には、本発明に係るシステムの概要が示されている。ローンオリジネータ２０は潜在的消費者から申し込みを受信する。その後、その申し込みは、ローンオリジネータのデータ搬送チャネル２２へ入力される。そのようなデータ搬送チャネル２２は、（限定されるものではないが）電子メール、ファックス、インターネット、および一般的な電子手段である。他のローンオリジネータ３４も、彼等自身のデータ搬送チャネル３６で彼等のそれぞれの消費者申し込みを送る。
【００２７】
本発明では、インターネット２８あるいは無線通信方法のような他のディジタル電子手段でローン申し込み２４を搬送しても良い。電子的ローン申し込み４０は、コミュニケーションサーバー４２を介して本発明のシステムに入力される。次いで、所定の消費者に関するローン情報はアプリケーションパーサ５２に提出される。アプリケーションパーサ５２は、当該情報をローン情報５８と申込者情報５６とに分割する。ローン情報５８は、金額、条件、頭金、ローンの種類および他の重要かつローンされるべき金額に関する情報である。申込者情報５６は、名前、住所、社会保障番号および当該申込者に関する他の人口統計学的情報のような情報である。
【００２８】
ローン情報５６は、繰上返済モデルライブラリーデータベース６６に供給される。この繰上返済モデルライブラリーデータベース６６は、繰上返済履歴データ６２に関する情報を含む。結果は、各個人および人口統計学的なグループ双方の繰上返済履歴データ６２を処理するモデルトレーニングサーバー６４に供給され、前記モデルライブラリーデータベース６６を更新する。一旦ローン情報５８が繰上返済モデルライブラリーデータベース６６によって処理されれば、分析的な繰上返済モデル６０（それはローン情報５８に基づく）は、繰上返済計算サーバー４６に供給される。繰上返済計算サーバー４６は、広範な各種変数の関係を確立する計量経済学モデル４８から追加情報を得る。計量経済学モデル４８は、繰上返済計算サーバーによって利用されたシナリオを含む、時系列的に配置された、金利、モーゲッジ金利および他の経済パラメータを生成する。これらのシナリオは、乱数発生を用いるのではなく、ロー・ディスクレパンシー・シーケンス（ＬＤＳ）ロジックから生成される。ＬＤＳロジックは、同数のシナリオを備えた著しくより高いモデル精度を与える。
【００２９】
一度、繰上返済スコア４４が繰上返済計算サーバー４６によって得られると、その後、繰上返済スコア４４は、コミュニケーションサーバー４２へ送られ、データ搬送チャネル２２あるいは３６を介してインターネット（あるいは他の電子チャネル）２８で、ローンオリジネータ２０あるいは３４に送信され、そのローンオリジネータは、承認あるいは否認し、あるいは当該消費者のためにカスタマイズされたローン商品を生成することができる。
【００３０】
繰上返済スコア３８は次のモデルに基づいて計算される。本発明の特有の繰上返済解析は、概念的には以下のとおり示される。以下の変数
【数９】
2004524594.tif 000002
は申込者のデータおよびローンパラメータのベクトルである。
【数１０】
2004524594.tif 000003
は、ロー・ディスクレパンシー・シーケンス（ＬＤＳ）をベースにした計量経済学的な一連のシナリオであり、それらはＲＴＨにリンクした指数計量経済学モデルによって生成されている。従って、そのモデルは、それぞれ繰上返済性向計算に関連する主要マクロ経済学指標の力学および相互作用について記述する一連の推計学的な微分方程式である。
【００３１】
分析的な繰上返済モデル
【外３】
2004524594.tif 000004
（ローンのタイプに応じて変わる）は、申込者のデータ（Ａ）、ローンパラメータ（Ｌ）および計量経済学的なパラメータ（Ｅ）に基づいて所定のシナリオで繰上返済評価値ｐｓを計算するように調整される。
【数１１】
2004524594.tif 000005
【００３２】
シナリオｓにおいて時間Ｔまでに蓄積された繰上返済の合計は次のように計算することができる。
【数１２】
2004524594.tif 000006
【００３３】
次いで、時間Ｔにおける繰上返済の合計は以下によって与えられる。
【数１３】
2004524594.tif 000007
【００３４】
そして最終的に、繰上返済スコアは以下のようになる。
【数１４】
2004524594.tif 000008
【００３５】
前記繰上返済スコアを生成する分析モデルは、後の研究にも基づく、追加の外部の行動に関するまたは計量経済学的ファクターによって、またモーゲッジブローカー挙動の前述した行動のスコアリングによっても、更に形成されても良い。
【００３６】
本発明は、クレジットエンジニアリングワークステーション（以下、ＣＥＷという）という形の代替実施形態にて表わされ得る。このＣＥＷ（以下により完全に説明する）は、ローンオリジネータが全ての繰上返済計算、モデル分析、および最初に述べた前記繰上返済モデルを用いる本発明の価格提示を行うことを可能にするユーザーインタフェースを備えている。
【００３７】
前記ＣＥＷは、オラクル、ＳＱＬサーバー、サイベース、ＤＢ２あるい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（Ｕｎｉｘ（登録商標））またはウィンドウズ（登録商標）ＮＴ（Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＮＴ）の環境下で演算する。前記ＣＥＷは、ＪＡＶＡ（登録商標）／ＨＴＭＬブラウザーベースのグラフィカルユーザーインターフェースと共に、ＣＯＲＢＡ、あるいは構造化されたオブジェクトモデルをも用いる。
【００３８】
前記ＣＥＷのサブルーチンはすべて、消費者の繰上返済性向を決定する最終目標に寄与する。例えば、本発明取り引きのサブルーチンは、各種金利シナリオの生成、およびモデル化された金利シナリオを履歴上および現行利率利回り曲線パーフォーマンスおよび他のマクロの経済指標に適合させる後続の経済シナリオモデルフィッティング方法をサポートする。
【００３９】
このシステムの一部は、消費者繰上返済挙動に関する報酬の衝撃を効率的に測定し値付けするための報酬値付けロジックを含んでいる。例えば、それは、貸し主のローンを繰上返済しないことに対して消費者に報酬を与える貸し主に最も有益である。そのような報酬は、消費者繰上返済行為の影響に関して査定され得る。従って、このシステムは、末端ユーザーが形式上の報酬構成を設計すること、および予期される消費者繰上返済行為への影響をテストすることを可能にする。
【００４０】
各種のユーザー定義可能スクリーンも、デフォルトスプレッド、繰上返済スプレッド、ブローカーコミッションスケジュール、および消費者に提示されるべき商品の値付けに影響を及ぼす他の金融ファクターを確立する。各種の他の経済シナリオはユーザーインタフェースによって集められ、合理的に値付けされた末端ユーザーモーゲッジ契約における他の貸し主が定義した基準結果はもとより各種の見込みとデフォルトデータと共に組み合わされる。
【００４１】
図３には、本発明のＣＥＷに関する更なる情報が示されている。このシステムは、基本的なグラフィカルユーザーインターフェースであるユーザーインタフェースモジュール７０と、オリジネータが貸し主から金銭を借りたい消費者に関する情報を提供することを可能にする他のソフトウェアとを含む。このユーザー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および報酬プログラム属性７２のコレクションを許容する。さらに、ユーザーインタフェースモジュール７０は、スプレッド、ブローカーコミッションおよびローン７８に関連する他のコストを収集しあるいは計算する。ローン属性７６および他のローン関連コストは、他の情報と共に、適切なローン価格８６を生成するのを支援するプライシングエンジン８４に供給される。
【００４２】
いずれもローンの価値に影響を及ぼすものであるローン属性７６、申込者属性７４および報酬プログラム属性７２は、繰上返済計算サーバー８０に供給される。繰上返済計算サーバー８０は各種繰上返済モデルパラメータからのインプットを受信し、繰上返済スコア８２を生成する。
【００４３】
図４は、繰上返済モデルを生成するのに必要な相互作用を示すブロック図である。申込者属性７４およびローン属性７６からなる消費者情報９６は、繰上返済モデルフィッティング９２モジュールに供給される。繰上返済モデルフィッティング９２は、繰上返済履歴データ９０に基づいた各種繰上返済モデルパラメータ９４を確立する。いったん適切な繰上返済モデルが繰上返済モデルフィッティング９２によって生成されると、モデルが、消費者へのローンの種類が要求する与えられた特定の消費者の繰上返済スコアの計算のために前記繰上返済計算サーバーに戻される。またこの繰上返済計算サーバーは、計量経済学モデルシナリオジェネレータからのインプットから利益を得る。
【００４４】
図５は、計量経済学モデルのための相互作用を示す。計量経済学モデルシナリオジェネレータ１０６は、計量経済学モデルフィッティングモジュール１０４およびＬＤＳシナリオ１０８からインプットを受信する。計量経済学モデルフィティングモジュール１０４は、計量経済学的履歴データ１００および現在のマーケット環境１０２から、金利の上昇や低下およびその傾向に関する情報（これらに限定されるものではない）を含む情報を得る。計量経済学的履歴データ１００からの情報は、消費者が所属する人口統計学的グループおよび年齢、収入、クレジット評価、職業や他の要素のような他の計量経済学的情報に関係がある。現在のマーケット環境１０２からの情報は、金利の変化の方向および速度に関係がある。計量経済モデルシナリオジェネレータ１０６はその情報を処理し、該情報に基づいて各種シナリオを生成する。
【００４５】
再び図３に戻って、繰上返済計算サーバー８０は、当該特定の消費者のための繰上返済スコア４４を生成する。繰上返済スコア４４は、確立された繰上返済モデルおよびその生成された計量経済学モデルに基づいている。繰上返済スコア４４はプライシングエンジン８２へ送信されて当該消費者へ提示されるローン商品の価格が決定される。
【００４６】
図６に、ユーザーインタフェースモジュールが各種シナリオを生成するために用いる追加パラメータを示す。本発明の追加の側面は、新商品の生成を提供する。ストラテジーオプティマイザー１２２は消費者による提示された商品の引受けに基づき、他の商品からのおよびそれに関するインプットがマーケットに出る。ストラテジーオプティマイザー１２２は、個人の貸し主のポートフォリオに基づいてマーケティング計画を生成する。そのようなマーケティングプランは、貸し主にとってより有益な市場への新商品の提供を支援することができた。このシステムは、最も好ましい繰上返済特性、つまり繰上返済の低い性向を有する消費者へローン商品を提供する途を提供するオプティマイザー１２４を含む。このシステムは、更に財政的に有利な消費者行動に報いる消費者への申し出および他の誘因をモデル化し定義するローヤリティオプティマイザー１２６をも含む。チャンネルオプティマイザー１２８は本発明の一部である。チャンネルオプティマイザー１２８は、各種金融商品を搬送する最も効率的な方法であるチャネルを評価し決定するために金融商品提供物の搬送チャネルを分析する。このシステムもまた、洗練された繰上返済履歴データ９０および計量経済学的履歴データ１００を継続的に作るために各種データベースの情報を受け取り、整理するデータベースオプティマイザー１３０を含む。
【００４７】
本発明のシステムが実行されるターゲットプラットフォームは、３２メガバイトのＲＡＭ、ハードディスク記憶装置および検索を備えたインテルペンティアム（登録商標）プロセッサーをベースにしたシステム、およびＴＣＰ／ＩＰプロトコルを用いたコミュニケーション能力のいずれかである。これに代えて、本システムは、サンソラリス（Ｓｕｎ  Ｓｏｌａｒｉｓ）プラットフォーム上でＵＮＩＸ（登録商標）オペレーティングシステムの下でも実行する。いずれの場合においても、ユーザーのためのディスプレイは、ハードコピー報告書を出力する能力を有するものであることが期待される。典型的なオペレーションにおいては、このシステムサイトから離れた複数のユーザーは、プライベートネットワークあるいはインターネットを介してシステムにアクセスし、本発明が繰上返済スコアに結びつく希望の計算を行うのに必要な情報を送る。その後、このスコアは遠隔端末で、要求するユーザーに送られる。
【００４８】
繰上返済スコア生成のシステムおよび方法を説明した。いわゆる当業者は、本発明の他の改変は本発明の範囲を逸脱せずに可能であることを認識するであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明に係る方法の概要を示すものである。
【図２】図２は本発明のブロック図である。
【図３】図３はユーザーインタフェースモジュールコネクションを示すブロック図である。
【図４】図４は繰上返済履歴データを備えた相互作用を示すブロック図である。
【図５】図５は計量経済学モデルを備えた相互作用を示すブロック図である。
【図６】図６はユーザーインタフェースモジュールによって用いられるファクター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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