(57)【要約】      （修正有）【課題】市場に潜む情報の非対称性を用いて企業のマネジメント上の不具合等を随時モニタリングして、将来の市場価値を予見する市況監視システムを提供する。【解決手段】予め保存された格納部３０の観測値情報ファイル３２の市場情報を用いて、演算部４０により処理を行なう。演算部４０の非対称性指標算出部４１において、モニターの視点で、市場で観察できる価格からの非対称性指標を求める。その際、初期設定情報２２のモデルタイプを反映することで事前確率の変化を要因とした非対称性を分離するとともに、入力部２０のインディケーター算出条件２３に従い市場において売買の何れが優勢であるかのシグナルであるインディケーターを算出する。また、格納部３０の売却購入条件ファイル３４に従い情報保有者と非情報保有者の売買行動を反映することで、演算部４０の非対称性指標算出部４１において、市場の需給を分離したうえで非対称性指標を計測する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融市場、財市場および労働市場の市場価格の形成過程より計測した情報の非対称性を用いて市場の状況をモニタリングする市況監視システムであって、
モニタリングの対象とするカテゴリーを入力する手段と、
入力された該カテゴリー入力情報をメモリに保存する手段と
演算部の価格形成過程の入力値である資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値を入力する手段と、
入力された該事前確率の初期値を初期設定情報ファイルに保存する手段と
市場において観測する、売気配値、買気配値の各データを予めカテゴリ毎に配置する観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値及び買気配値データと初期設定情報ファイルより取得された資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値から市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を、〔数１〕
2007026406.tif 000009
により演算する手段と、
その演算の結果である前記非対称性指標を演算結果情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリ入力情報、前記観測値情報ファイル及び前記演算結果情報ファイルに格納されたデータを出力する手段を備えた市況監視システム。
【請求項２】
演算部の価格形成過程の計算方式に関して前取引の事後確率を次取引の事前確率として使用する連続取引型または事前確率の初期値を常に使用する単独型の演算方式を入力する手段と、
入力された前記演算方式情報を初期設定情報ファイルに保存する手段と
前記初期設定情報ファイルより取得された前記演算方式情報の計算方法に基付き市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を演算する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の市況監視システム。
【請求項３】
投資者の売買行動を示す、資産価格下落時の売却行動確率β１と資産価格上昇時の売却行動確率β２を予めカテゴリ毎に配置する売却購入条件ファイルに格納する手段と、
前記売却購入条件ファイルより取得された売却行動確率β１及びβ２の情報に基付き市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を、前記〔数１〕に代えて〔数２〕等
2007026406.tif 000010
2007026406.tif 000011
により演算する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜２に記載の市況監視システム。
【請求項４】
該カテゴリーに関するインディケーターの計測条件を入力する手段と、
入力された該インディケーター算出条件をインディケーター算出条件ファイルに格納する手段と
市場において観測する、約定価格を予めカテゴリ毎に配置する前記観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値、買気配値及び約定価格より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場における売却状況を示す売状況指標（セル・インディケーター）及び購入状況を示す買状況指標（バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売状況指標及び前記買状況指標を演算結果情報ファイルに格納しておく手段と、
前記演算結果情報ファイルより取得された売状況指標及び買状況指標より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場において売買の何れが優勢かを示す売買状況指標（セル・バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売買状況指標を前記演算結果情報ファイルに格納する手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３記載の市況監視システム。
【請求項５】
該カテゴリーと該カテゴリーと比較するための基準ポートフォリオに関する相対インディケーターの計測条件を入力する手段と、
入力された該相対インディケーター算出条件を相対インディケーター算出条件ファイルに格納する手段と
市場において観測する、約定価格を予めカテゴリ毎に配置する前記観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値、買気配値及び約定価格より、相対インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場における売却状況を示す相対売状況指標（コンペアラブル・セル・インディケーター）及び購入状況を示す相対買状況指標（コンペアラブル・バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売状況指標及び前記買状況指標を演算結果情報ファイルに格納しておく手段と、
前記演算結果情報ファイルより取得された売状況指標及び買状況指標より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場において売買の何れが優勢かを示す相対売買状況指標（コンペアラブル・セル・バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売買状況指標を前記演算結果情報ファイルに格納する手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３記載の市況監視システム。
【請求項６】
金融市場、財市場および労働市場の市場価格の形成過程より計測した情報の非対称性を用いて市場の状況をモニタリングする市況監視方法であって、
モニタリングの対象とするカテゴリーを入力するステップと、
入力された該カテゴリー入力情報をメモリに保存するステップと
演算部の価格形成過程の入力値である資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値を入力するステップと、
入力された該事前確率の初期値を初期設定情報ファイルに保存するステップと
市場において観測する、売気配値、買気配値の各データを予めカテゴリ毎に配置する観測値情報ファイルに格納するステップと、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値及び買気配値データと初期設定情報ファイルより取得された資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値から市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を、〔数１〕により演算するステップと、
その演算の結果である前記非対称性指標を演算結果情報ファイルに格納するステップと、
前記カテゴリ入力情報、前記観測値情報ファイル及び前記演算結果情報ファイルに格納されたデータを出力するステップを備えた市況監視方法。
【請求項７】
演算部の価格形成過程の計算方式に関して前取引の事後確率を次取引の事前確率として使用する連続取引型または事前確率の初期値を常に使用する単独型の演算方式を入力するステップと、
入力された前記演算方式情報を初期設定情報ファイルに保存するステップと
前記初期設定情報ファイルより取得された前記演算方式情報の計算方法に基付き市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を演算するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項６記載の市況監視方法。
【請求項８】
投資者の売買行動を示す、資産価格下落時の売却行動確率β１と資産価格上昇時の売却行動確率β２を予めカテゴリ毎に配置する売却購入条件ファイルに格納するステップと、前記売却購入条件ファイルより取得された売却行動確率β１及びβ２の情報に基付き市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を、前記〔数１〕に代えて〔数２〕等により演算するステップを備えたことを特徴とする請求項６〜７に記載の市況監視方法。
【請求項９】
該カテゴリーに関するインディケーターの計測条件を入力するステップと、
入力された該インディケーター算出条件をインディケーター算出条件ファイルに格納するステップと
市場において観測する、約定価格を予めカテゴリ毎に配置する前記観測値情報ファイルに格納するステップと、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値、買気配値及び約定価格より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場における売却状況を示す売状況指標（セル・インディケーター）及び購入状況を示す買状況指標（バイ・インディケーター）を演算するステップと、
その演算の結果である前記売状況指標及び前記買状況指標を演算結果情報ファイルに格納しておくステップと、
前記演算結果情報ファイルより取得された売状況指標及び買状況指標より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場において売買の何れが優勢かを示す売買状況指標（セル・バイ・インディケーター）を演算するステップと、
その演算の結果である前記売買状況指標を前記演算結果情報ファイルに格納するステップと、
をさらに備えたことを特徴とする請求項６〜８記載の市況監視方法。
【請求項１０】
該カテゴリーと該カテゴリーと比較するための基準ポートフォリオに関する相対インディケーターの計測条件を入力するステップと、
入力された該相対インディケーター算出条件を相対インディケーター算出条件ファイルに格納するステップと
市場において観測する、約定価格を予めカテゴリ毎に配置する前記観測値情報ファイルに格納するステップと、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値、買気配値及び約定価格より、相対インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場における売却状況を示す相対売状況指標（コンペアラブル・セル・インディケーター）及び購入状況を示す相対買状況指標（コンペアラブル・バイ・インディケーター）を演算するステップと、
その演算の結果である前記売状況指標及び前記買状況指標を演算結果情報ファイルに格納しておくステップと、
前記演算結果情報ファイルより取得された売状況指標及び買状況指標より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場において売買の何れが優勢かを示す相対売買状況指標（コンペアラブル・セル・バイ・インディケーター）を演算するステップと、
その演算の結果である前記売買状況指標を前記演算結果情報ファイルに格納するステップと、
をさらに備えたことを特徴とする請求項６〜８記載の市況監視方法。
【請求項１１】
金融市場、財市場および労働市場の市場価格の形成過程より計測した情報の非対称性を用いて市場の状況をモニタリングするコンピュータを機能させる市況監視プログラムを記録したことを特徴とする記憶媒体であって、
モニタリングの対象とするカテゴリーを入力する手段と、
入力された該カテゴリー入力情報をメモリに保存する手段と
演算部の価格形成過程の入力値である資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値を入力する手段と、
入力された該事前確率の初期値を初期設定情報ファイルに保存する手段と
市場において観測する、売気配値、買気配値の各データを予めカテゴリ毎に配置する観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値及び買気配値データと初期設定情報ファイルより取得された資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値から市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を演算する手段と、
その演算の結果である前記非対称性指標を演算結果情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリ入力情報、前記観測値情報ファイル及び前記演算結果情報ファイルに格納されたデータを出力する手段としてコンピュータを機能させる市況監視プログラムを記録したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、価格形成過程にかかわる情報の非対称性を用いた市況監視システム及び市況監視方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  現在のところ、クレジット・リスクのモニタリング手法は、Ａｌｔｍａｎ（１９６８）の倒産判別モデルを中心とした統計モデル、（２）Ｍｅｒｔｏｎ（１９７４）のオプション価格決定理論を用いた構造モデル（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｍｏｄｅｌ）の２つに大別される。【０００３】  また、価格形成に関わる情報の非対称性に関しては、Ｃｏｐｅｌａｎｄ  ａｎｄ  Ｇａｌａｉ（１９８３）、Ｇｌｏｓｔｅｎ  ａｎｄ  Ｍｉｌｇｒｏｍ（１９８５）およびＥａｓｌｅｙ  ａｎｄ  Ｏ‘Ｈａｒａ（１９８７）により“Ａｄｖｅｒｓｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｃｏｓｔｓ”が提唱され、情報の非対称性が存在する場合にマーケット・メーカーが流動性を供給しようとしたとき、情報保有者に対する期待損失を非情報保有者に転化しようとして売買スプレッドを拡大させることにより生じるコストであるとの考え方が存在する。【０００４】  文献は次の通りである。
Ａｍｉｈｕｄ，Ｙａｋｏｖ  ａｎｄ  Ｈａｉｍ  Ｍｅｎｄｅｌｓｏｎ（１９８０），″Ｄｅａｌｅｒｓｈｉｐ  Ｍａｒｋｅｔ：  Ｍａｒｋｅｔ  Ｍａｋｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ，″Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，８，３１−５３．
Ｍｅｒｔｏｎ，Ｒ．（１９７４），“Ｏｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｉｃｉｎｇ  ｏｆ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ  Ｄｅｂｔ：Ｔｈｅ  Ｒｉｓｋ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ  Ｒａｔｅｓ”    ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｆｉｎａｎｃｅ，２９，Ｍａｙ，４４９−７０．
Ｃｏｐｅｌａｎｄ  ａｎｄ  Ｇａｌａｉ（１９８３），  “Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｂｉｄ  Ａｓｋ  Ｓｐｒｅａｄ”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｆｉｎａｎｃｅ，３８，１４５７−６９．
Ｇｌｏｓｔｅｎ，Ｌ．，ａｎｄ  Ｐ．Ｍｉｌｇｒｏｍ（１９８５），“Ｂｉｄ，Ａｓｋ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  Ｐｒｉｃｅｓ  ｉｎ  ａ  Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔ  Ｍａｒｋｅｔ  ｗｉｔｈ  Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｌｙ  Ｉｎｆｏｒｍｅｄ  Ｔｒａｄｅｒｓ″，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１３，７１−１００．
Ｅａｓｌｅｙ，Ｄａｖｉｄ  ａｎｄ  Ｍａｕｒｅｅｎ  Ｏ’Ｈａｒａ（１９８７），″Ｐｒｉｃｅ，Ｔｒａｄｅ  Ｓｉｚｅ，ａｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓ  Ｍａｒｋｅｔｓ，″Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９，６９−９０．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  以上の従来の市況監視方法では、企業のマネジメント上の不具合を随時モニタリングして、将来の企業業績を適切に予見する手法としては限定的な機能であった
本発明は、次に挙げる既存技術の課題を解決または回避している。Ａｌｔｍａｎ（１９６８）の倒産判別モデルの説明変数の多くが財務比率で構成されており、決算期中にリスク・モニタリングを随時行うのには適していないという限界を克服している。また、Ａｌｔｍａｎ（１９６８）モデルおよびＭｅｒｔｏｎ（１９７４）のオプション価格決定理論を用いた構造モデル（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｍｏｄｅｌ）の限界として挙げられる、合理的バブルの存在については株価や株式時価総額をモデルの説明変数として用いないことで回避するとともに、ノイズ・トレーダーの存在についても影響を一部緩和している。更に、Ｍｅｒｔｏｎ（１９７４）モデルの限界である、ウイナー・プロセスの限界についてもウイナー・プロセスを使用しないことで回避または短期間のプロセスに留める事で緩和している。【０００６】加えて、本発明の適応範囲は、モデルの説明変数が約定価格、売気配値および売気配値で構成されているため、株式市場のように企業価値を評価する市場だけでなく、プロジェクトや債券などを含む金融市場の全般渡りモニタリングの対象にできる。更には電気製品やサービスなど、財市場と労働市場についても理論的には評価対象にできると考えられる。例えばインターネットなどで価格形成されている場合には、売買気配値の入手が容易なため評価対象として扱えるであろう。一方、市場が存在しないものについては（市場が存在しても気配値が無い状態を含め）評価できないというモデルの限界を有している。
【課題を解決するための手段】  本発明にかかる市況監視システムは、金融市場、財市場および労働市場の市場価格の形成過程より計測した情報の非対称性を用いて市場の状況をモニタリングする市況監視システムであって、
モニタリングの対象とするカテゴリーを入力する手段と、
入力された該カテゴリー入力情報をメモリに保存する手段と
演算部の価格形成過程の入力値である資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値を入力する手段と、
入力された該事前確率の初期値を初期設定情報ファイルに保存する手段と
市場において観測する、売気配値、買気配値の各データを予めカテゴリ毎に配置する観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値及び買気配値データと初期設定情報ファイルより取得された資産価格が下落又は上昇する事前確率の初期値から市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を演算する手段と、
その演算の結果である前記非対称性指標を演算結果情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリ入力情報、前記観測値情報ファイル及び前記演算結果情報ファイルに格納されたデータを出力する手段を備えたものである。このようなシステムにより、市場に存在する情報の非対称性の状況をモニタリングすることができる。【０００７】  なお、非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を算出するうえでの価格形成プロセスはベイズの定理を用いて動学的な価格の学習過程を表現する。マーケット・メーカーの価格形成プロセスは図１に示す通り右回りで価格を予測するものであるが、その過程をモニターの視点で、図２に示す通りマーケット・メーカーの価格形成プロセスとは逆に、市場で観察できる価格からの非対称性指標αを求める。その際、情報保有者と非情報保有者の売買行動を定式化に織り込むことで、モニターが市場の状況を解析できる仕組みが実現できる。【０００８】  このシステムにおいて、さらに、演算部の価格形成過程の計算方式に関して前取引の事後確率を次取引の事前確率として使用する連続取引型または事前確率の初期値を常に使用する単独型の演算方式を入力する手段と、
入力された前記演算方式情報を初期設定情報ファイルに保存する手段と
前記初期設定情報ファイルより取得された前記演算方式情報の計算方法に基付き市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を演算する手段をさらに備えることで、売買スプレッドが事前確率または非対称性指標の何れで構成させているのか時系列的に分離して市場の変化の状況をモニタリングすることができる。【０００９】  このシステムにおいて、さらに、投資者の売買行動を示す、資産価格下落寺の売却行動確率β１と資産価格上昇時の売却行動確率β２を予めカテゴリ毎に配置する売却購入条件ファイルに格納する手段と、
前記売却購入条件ファイルより取得された売却行動確率β１及びβ２の情報に基付き市場参加者が私的情報を保有す確率を表す非対称性指標（アシーメトリック・インフォメーション・レシオ）を、前記
【数１】
に代えて
【数２】
により演算する手段を備えることで、投資者の売買行動を加味した非対称性指標により需給要因を調整したうえで市場に存在する情報の非対称性の状況をモニタリングすることができる。
【００１０】  このシステムにおいて、さらに、該カテゴリーに関するインディケーターの計測条件を入力する手段と、
入力された該インディケーター算出条件をインディケーター算出条件ファイルに格納する手段と
市場において観測する、約定価格を予めカテゴリ毎に配置する前記観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値、買気配値及び約定価格より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場における売却状況を示す売状況指標（セル・インディケーター）及び購入状況を示す買状況指標（バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売状況指標及び前記買状況指標を演算結果情報ファイルに格納しておく手段と、
前記演算結果情報ファイルより取得された売状況指標及び買状況指標より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場において売買の何れが優勢かを示す売買状況指標（セル・バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売買状況指標を前記演算結果情報ファイルに格納する手段と、をさらに備えることで、市場に存在する情報の非対称性の構成が売買の何れが優勢かを該カテゴリーに関するしてモニタリングすることができる。
【００１１】  このシステムにおいて、さらに、該カテゴリーと該カテゴリーと比較するための基準ポートフォリオに関する相対インディケーターの計測条件を入力する手段と、
入力された該相対インディケーター算出条件を相対インディケーター算出条件ファイルに格納する手段と
市場において観測する、約定価格を予めカテゴリ毎に配置する前記観測値情報ファイルに格納する手段と、
前記カテゴリー入力情報の条件に合致した前記観測値情報ファイルより取得された売気配値、買気配値及び約定価格より、相対インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場における売却状況を示す相対売状況指標（コンペアラブル・セル・インディケーター）及び購入状況を示す相対買状況指標（コンペアラブル・バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売状況指標及び前記買状況指標を演算結果情報ファイルに格納しておく手段と、
前記演算結果情報ファイルより取得された売状況指標及び買状況指標より、インディケーター算出条件ファイルにより指定された演算方法にしたがい、市場において売買の何れが優勢かを示す相対売買状況指標（コンペアラブル・セル・バイ・インディケーター）を演算する手段と、
その演算の結果である前記売買状況指標を前記演算結果情報ファイルに格納する手段と、をさらに備えることで、市場に存在する情報の非対称性の構成が売買の何れが優勢かを該カテゴリーの絶対基準値及び基準ポートフォリオと比較した相対基準値の２つの尺度でモニタリングすることができる。
【発明の効果】
【００１２】  本発明により、市場の状況を適切にモニタリングでき、特に、非対称性指標、インディケータ、相対インディケータ等を総合的に判断することができる市況監視システム及び市況監視方法を提供することができる。また、本システムより出力される非対称性指標は株式投資収益率ボラティリティの先行指標であるため、本システムの後続システムである各種リスク・マネジメント・システムにおいて価格の分散、標準偏差、共分散及び相関係数を説明する要素として非対称性指標、インディケータ、相対インディケータ等利用することで、各種リスク・マネジメントの精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】  以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る市況監視システム、市況監視方法、及び、市況監視プログラムを記録した記録媒体の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において、同一又は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。【００１４】  まず、図３を参照しながら、本実施形態に係る市況監視システムの構成について説明する。この市況監視システムは、ＣＰＵ１０と、入力部２０と、格納部３０と、演算部４０と、出力部５０とを備える。また、入力部２０は、カテゴリー入力情報２１と、初期設定情報２２と、インディケーター算出条件２３と、売却購入条件演算部２４とを備える。格納部３０は、初期設定情報ファイル３１と、観測値情報ファイル３２と、演算結果情報ファイル３３と、売却購入条件ファイルとを備える。演算部４０は、非対称性指標算出部４１と、インディケーター算出部４２と、相対インディケーター算出部とを備える。【００１５】  入力部２０は、格納部３０と信号線を介して接続されており、図７に示す通り評価対象を示すカテゴリーと非対称性指標の算出条件を特徴付ける銘柄コードや価格下落の事前確率等と、図８に示す通り売買の何れが優勢か計算するためのインディケーターの平滑化手法と期間等と、相対インディケーターを計測するための基準ポートフォリオ等の入力を受け付け、演算部４０に送信することが可能になっている。【００１６】  格納部３０は、演算部４０と信号線を介して接続されており、入力部２０から送信された入力情報等に基き非対称性指標と、インディケーターと、相対インディケーターを計算し、その算出結果を含む情報信号を格納部３０に送信することが可能になっている。【００１７】  出力部５０は、格納部３０と信号線を介して接続されており、入力部１０から送信されたカテゴリー入力情報等に基付き、格納部３０の演算結果情報ファイル３３に収録された情報を表形式等として画像表示又は印字により出力することが可能になっている。この出力部５０としては、例えばディスプレイやプリンタ等が用いられる。出力例として、図１０は、個別企業の非対称性指標と基準ポートフォリオであるサステナビリヒ・インデックスに採用された企業群の非対称性指標の中央値を時系列で示す。図１１は、個別企業の非対称性指標を一定期間で平均したもののランキング表を示す。図１２は、個別企業の非対称性指標と売買インディケーター（絶対値）の時系列値を示す。図１３は、信用格付及びサステナビリヒ・インデックスに採用された企業群でカテゴリーされた企業群の非対称性指標の時系列値を示す。【００１８】  なお、インディケーターの計測は、売状況指標は格納部３０の観測値情報ファイル３２を用いて、売インディケーターを売気配値（Ａｓｋ）−約定価格（Ｐ）で計測し、買インディケーターを約定価格（Ｐ）−買気配値（Ｂｉｄ）として計測する。また、売買インディケータは、売インディケーターと買インディケーターの値が等しければ０、前者の値が大きければ−１、後者の値が小さければ１として計測する。なお、売気配値（Ａｓｋ）、買気配値（Ｂｉｄ）、約定価格（Ｐ）、売インディケーター、買インディケーター、売買インディケータをインディケーター計測の前後を問わず、入力部２０のインディケータ入力情報２３の指示により、移動平均をとるなど平滑化することができる。【００１９】  また、相対インディケーターの計測は、売状況指標は格納部３０の観測値情報ファイル３２を用いて、相対売インディケーターを売気配値（Ａｓｋ）−約定価格（Ｐ）−基準ポートフォリオの統計値（Ｍ）で計測し、相対買インディケーターを約定価格（Ｐ）−買気配値（Ｂｉｄ）−基準ポートフォリオの統計値（Ｍ）として計測する。また、相対売買インディケータは、相対売インディケーターと相対買インディケーターの値が等しければ０、前者の値が大きければ−１、後者の値が小さければ１として計測する。なお、売気配値（Ａｓｋ）、買気配値（Ｂｉｄ）、約定価格（Ｐ）、相対売インディケーター、相対買インディケーター、相対売買インディケータをインディケーター計測の前後を問わず、入力部２０のインディケータ入力情報２３の指示により、移動平均をとるなど平滑化することができる。また、基準ポートフォリオの統計値（Ｍ）は入力部２０のインディケータ入力情報２３の指示により対象とするポートフォリオの範囲及び採用する統計値（例えば、７５パーセンタイル、平均値や中央値）を決定する。【００２０】  次に、図６に示すフローチャートを参照しながら、本実施形態に係る市況監視システムの動作（市況監視方法）について説明する。なお、ステップ１は以下Ｓ１０のように略す。【００２１】    先ず、入力部１０より、カテゴリー入力情報２１等を入力（Ｓ１０）し、該カテゴリー等が格納部３０の観測値情報ファイル３２に存在するか確認（Ｓ２０）する。存在すれば次ステップの処理（Ｓ３０）に移るが、該カテゴリー等が格納部３０の観測値情報ファイル３２に存在しなければ、カテゴリー入力情報２１等の入力（Ｓ１０）に戻る。【００２２】    次に、カテゴリー入力情報２１等を入力（Ｓ１０）の条件に合致した格納部３０の観測値情報ファイル３２のデータを対称にして、カテゴリー入力情報２１等を入力（Ｓ１０）と格納部３０の初期設定情報ファイル３１により指定された計算方法に基付き非対称性指標を計算（Ｓ３０）する。非対称性指標を計算が完了したか確認（Ｓ４０）して、完了していれば次のステップ（Ｓ５０）に移る。非対称性指標の計算が完了していなければカテゴリー入力情報２１等の入力（Ｓ１０）に戻る。【００２３】    最後に、カテゴリー入力情報２１等を入力（Ｓ１０）の条件に合致した格納部３０の観測値情報ファイル３２のデータを対称にして、カテゴリー入力情報２１等を入力（Ｓ１０）と格納部３０の初期設定情報ファイル３１により指定された計算方法に基付きインディケーターの計算（Ｓ５０）する。インディケーターの計算が完了したか確認（Ｓ６０）して、完了していれば演算結果を演算部３０の演算結果情報ファイル３３に保存するとともに演算結果を出力（Ｓ７０）して修了する。インディケーターの計算が完了していなければカテゴリー入力情報２１等の入力（Ｓ１０）に戻る。【００２４】    なお、図６に示すフローチャートは、非対称性指標とインディケータの両方を出力する場合を示しているが、非対称性指標のみを対象する場合には、Ｓ５０及びＳ６０が不要となり、Ｓ���０の次ステップはＳ７０となる。
【実施例】
【００２５】  マーケット・メーカーの価格形成過程を図１に示す。マーケット・メーカーの売気配値と買気配値の価格設定行動は図中で見ると右回りになる。先ず、マーケット・メーカーが予測する情報保有者と非情報保有者の売却購入予測をベイズの定理に適用することで事後確率を求める。次に、その事後確率とマーケット・メーカーの期待資産価格（上昇・下落）を用いて自らが損失を被らないようにマーケット・メーカーは売気配値と買気配値の価格を設定する。【００２６】  本システムにおいては、図２に示す通り、マーケット・メーカーの価格設定行動とは逆に、図中で見ると左回りの流れで、価格から非対称性指標を求める。先ず、リスク・モニターはマーケット・メーカーが提示した売買気配値を市場で観察する。その観察値にリスク・モニターが予測する事後確率と期待資産価格（上昇・下落）を付加してベイズの定理による価格決定プロセスを経由したうえで、情報保有者と非情報保有者の売買購入行動を仮定した下での非対称性指標を求める。【００２７】  図２のモニターによる投資者行動予測プロセスにおいて、次の３つの仮定をすると、数２が得られる。
▲１▼非情報保有者は売却購入の何れの取引に傾斜することなく中立的な行動をとる。
▲２▼モニターが予測する資産価格の期待下落価格は、Ｂａｄ情報保有者が存在することを前提にし、最悪シナリオとしてＶＬ＝０とする。
▲３▼売買回数は１回のみ。（当日市場がクローズする直前の売気配値と買気配値を用いて、１日１回の評価を行う場合）【００２８】さらに、次の２つの仮定を追加すると、数１が得られる。
▲４▼Ｂａｄ情報保有者は資産が下落していれば、常に資産を売却する。（β１＝１．０と同意）
▲５▼Ｂａｄ情報保有者は資産が上昇していれば、中立的な行動をとる。（β２＝０．５と同意）【００２９】  数２は、非対称性指標は価格下落時の売却行動β１の減少関数、価格上昇時の売却行動β２の増加関数を意味している。この関係式の解釈として、（ａ）入手したＢａｄ情報の重要性が価格上昇時にも関らず資産を売却するほど大きければ非対称性指標は増大する、（ｂ）価格下落時に入手したＢａｄ情報の解析加工のコストが大きいため特定の投資者のみが売却すると非対称性指標は増大する、という投資行動が想定できる。その関係を図示すると、図３及び図４となる。【００３０】    事後確率を求める価格形成プロセスは、
【数３】
2007026406.tif 000003
である。
【００３１】  マーケットで観察される買気配値（ｂｉｄ））と事後確率との関係は
【数４】
2007026406.tif 000004
なお、当該確率は、１−Ｐｒ（ＶＬ｜ｓ）
である。
【００３２】マーケットで観察される売気配値（ａｓｋ）と事後確率との関係は
【数５】
2007026406.tif 000005
なお、当該確率は、１−Ｐｒ（ＶＬ｜ｂ）
である。
【００３３】  Ｂａｄ情報保有者の売却行動は
【数６】
2007026406.tif 000006
となる。
【００３４】  Ｂａｄ情報保有者の購入行動は
【数７】
2007026406.tif 000007
となる。
【００３５】  演算部において非対称性指標を算出するに際して、数１または数２に代えて、数３、数４、数５、数６及び数７を用い、Ｐｂｉｄ，ｓとＰａｓｋ，ｂを市場情報より得るとともに予め売却購入条件ファイルに収録されたβ１，β２，γ１，γ２を参照しながら、ＶＬ，ＶＨ，Ｐｒ（ＶＬ）のうち何れか２つを初期設定情報ファイルより得ることで、イテレーション法により非対称性指標αが導出可能となる。
【００３６】  また、演算部において非対称性指標を算出するに際して、数１または数２に代えて、資産価格の不確実性を加味した期待売買気配値を基本モデルに織り込んで非対称性指標αを計測する。将来（ｔ＋１時点）の期待売買スプレッドは、順行動を仮定するとベイズの定理を用いた価格形成プロセスにより期待資産価格（ＶＨ，ＶＬ）の変動幅Δｘが両サイドに増加すると、拡大する方向で影響を受けるため、将来（ｔ＋１）の期待売買気配値ついて、市場で観測できる売買気配値からの変化幅として、売買気配値と約定価格の格差より算出した株式投資収益率のインプライド・ボラティリティの１標準偏差分、高めの買気配値および低めの売気配値を予想する
【数８】
2007026406.tif 000008
を用いて、入力された演算方式情報を初期設定情報ファイルに保存する手段と
初期設定情報ファイルより取得されたモデルタイプが予測型の場合に、
【数８】
による計算方法に基付き非対称性指標を計測可能とする。
【産業上の利用可能性】
【００３７】  本邦の上場企業のうち日経５００種平均株価の採用銘柄およびデフォルト企業を対象に、２０００年１月から２００４年１２月までを計測期間とし、本発明による非対称性指標および期待信用リスク・プレミアムの２種類の指標を算出してパフォーマンスを比較分析した
本発明による非対称性指標とＭｅｒｔｏｎ（１９７４）モデルによる期待信用リスク・プレミアムの両指標について、非対称性指標および期待信用リスク・プレミアムのパフォーマンスをＣＡＰ曲線を用いて確認する。図１４において、弓形の曲線がＣＡＰ曲線であるが、右肩上がりの４５度線を基準（指標に何ら情報がない場合にはＡＰ曲線は４５度線となる）にして、弓形の面積が大きい方が高いパフォーマンスを示していることになる。グラフの形状から、全区間において期待信用リスク・プレミアムより非対称性指標の方がモデルによるデフォルト捕捉精度が高い事が分かる。なお、ＣＡＰ曲線は、全サンプルを降順（評価の低い順）にならべた時、縦軸にデフォルト捕捉率＝累積デフォルト数／総デフォルト数を、横軸に全サンプルの累積度数をとってた値をグラフ化している。ＣＡＰ曲線及びＡＲ値の計測方法に関しては、山下智志他（２００３），“信用リスクモデルの評価方法に関する考察と比較”，金融庁、Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ  Ｐａｐｅｒ２００３．１０．３１．参照。【００３８】  次に、超優良企業、優良企業、信用格付（Ｒ＆Ｉ格付ＡＡ，Ａ，ＢＢＢ，ＢＢ）およびデフォルト企業の区分でモデルの評価精度を示す統計値（ＡＲ値）の比較分析を行った。一般に実務的にモデルの評価精度が有用であると判断できる目安（ＡＲ値が０．６超が目安，なお、ＡＲ値自体の最小値は０．００，最高値は１．００）を一つの判断基準にすると、非対称性指標は超優良企業、ＡＡ格以上の企業、ＢＢ格以下の企業およびデフォルト企業の判別に優れており、その中間の評価精度は相対的に低い。図１５に示す通り、横軸に企業の品質、縦軸にモデルの評価精度（ＡＲ値）をとってグラフ化すると、非対称性指標は両端が上方に位置しておりグラフの形状が横広がりのＵ字型に近いという“スマイル効果（Ｓｍｉｌｅ  Ｅｆｆｅｃｔ）”が確認できる。【００３９】  また、Ｍｅｒｔｏｎ（１９７４）モデルに関してはＢＢ格以下の企業およびデフォルト企業の判別に優れており、優良企業や高格付企業の評価精度は相対的に低い。そのため、図１５に示す通り、質の低下した企業群の評価精度が高いのでグラフの形状がコール・オプションに近く、“負のレバレッジ効果（Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｌｅｖｅｒａｇｅ  Ｅｆｆｅｃｔ）”の存在が確認できた。なお、図中の数値はモデルの評価精度を示す統計値（ＡＲ値）であり、１．０に近いほど評価精度が高いことを意味する。図中の超優良企業と優良企業の判断基準は、サステナビリティ・インデックスに採用されていれば優良企業、複数のインデックスまたは２年連続でインデックスに採用されていれば超優良とした。また、格付はＲ＆Ｉの信用格付を指す。なお、信用リスク・プレミアムは月末時点の評価結果または観測期間である２０００年１月から２００４年１２月までの平均値を利用した。なお、株式投資収益率ボラティリティの推定はＱｕａｓｉ−ＣＥＶモデル式を用いた。【００４０】  以上の結果、本発明による非対称性指標は既存の代表的な技術よりも評価精度が高いと言えるため、本発明の産業上の利用可能性は極めて高いと言えよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】  既存の技術分野における価格形成プロセスの概念図である。
【図２】  本発明にかかる市況監視システムにおける非対称性指標算出の概念図である。
【図３】  本発明にかかる市況監視システムにおける価格上昇時の売却行動と非対称性指標の関係を説明するための図である。
【図４】  本発明にかかる市況監視システムにおける価格下落時の売却行動と非対称性指標の関係を説明するための図である。
【図５】  本発明にかかる市況監視システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図６】  本発明にかかる市況監視システムの処理を示すフローチャートである。
【図７】  本発明にかかる市況監視システムにおける入力画面例を示す図である。
【図８】  本発明にかかる市況監視システムにおける入力画面例を示す図である。
【図９】  本発明にかかる市況監視システムにおける入力画面例を示す図である。
【図１０】  本発明にかかる市況監視システムにおける出力画面例を示す図である。
【図１１】  本発明にかかる市況監視システムにおける出力画面例を示す図である。
【図１２】  本発明にかかる市況監視システムにおける出力画面例を示す図である。
【図１３】  本発明にかかる市況監視システムにおける出力画面例を示す図である。
【図１４】  本発明にかかる市況監視システムと既存技術のパフォーマンス結果を示す図である。
【図１５】  本発明にかかる市況監視システムと既存技術のパフォーマンス結果を示す図である。
【符号の説明】
１０  ＣＰＵ
２０  入出部
２１  カテゴリー入力情報
３０  格納部
３１  初期設定情報ファイル
３２  観測値情報ファイル
３３  演算結果情報ファイル
３４  売却購入条件ファイル
４０  演算部
４１  非対称性指標算出部
４２  インディケーター算出部
４３  相対インディケーター算出部
５０  出力部
６０  バス
【図１】
2007026406.tif 000012
【図２】
2007026406.tif 000013
【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】
2007026406.tif 000018
【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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