(57)【要約】【課題】評価の精度を維持しつつ、レーティングの対象を最大限に広げて、投資家に有益な格付け情報を提供する。【解決手段】同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループを格納するファンドグループ情報格納部２１と、各ファンドの設定後全期間の月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部２２と、月次運用実績データに基づいて、各ファンドのグループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出手段２５と、月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後全期間の全期間指標値を算出する全期間指標値算出手段２６と、全期間指標値のグループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出手段２７と、参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行手段２８とを備えた。【選択図】図２
2009245368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶装置及び演算処理装置を備えたコンピュータシステムによって投資ファンドのレーティングを行う方法であって、
前記記憶装置は、コンピュータプログラムを格納するプログラム格納部と、設定から所定月数以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するグループ情報格納部と、同一グループに属する複数のファンドについて、設立後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部とを備え、
この方法は、前記演算処理装置がプログラム格納部からコンピュータプログラムを読み出して実行することで、
前記運用実績データ格納部から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出工程と、
各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出工程と、
同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出工程と、
参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行工程と
を備えた方法。
【請求項２】
請求項１の方法において、
前記運用実績データ格納部は、所定数以上のファンドが含まれる評価対象グループの運用実績データと、それ以外の評価対象外グループの運用実績データとを区別して登録するものであり、
前記月次指標値算出工程は、運用実績データ格納部から評価対象グループに属するファンドの運用実績データを抽出する
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１の方法において、
前記記憶装置は、前記月次指標値を評価する基準として、一般の基準と運用期間の長さを加味した基準とを合成した合成評価基準を格納する評価基準テーブルをさらに備え、
前記全期間指標値算出工程は、前記合成評価基準を適用し、運用期間が短いファンドは相対的に保守的な評価となるよう月次指標値を調整する工程を備えた
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１の方法において、
前記月次指標値工程は、以下の式によって各ファンドの月次指標値を算出することを特徴とする方法。
【数１】
2009245368.tif 000011
【請求項５】
請求項１の方法において、
前記全期間指標値算出工程は、以下の式によって各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を算出することを特徴とする方法。
【数２】
2009245368.tif 000012
【請求項６】
請求項１の方法において、
前記参照指標値算出工程は、以下の式によって各ファンドの参照指標値を算出することを特徴とする方法。
【数３】
2009245368.tif 000013
【請求項７】
コンピュータプログラムを格納する記憶装置と、この記憶装置からコンピュータプログラムを読み出して実行する演算処理装置とを備え、投資ファンドのレーティングを行うシステムであって、
設定から所定月数以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するファンドグループ情報格納部と、
同一グループに属する複数のファンドについて、設定後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部と、
前記運用実績データ格納部から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出手段と、
各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出手段と、
同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出手段と、
参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行手段と
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項８】
コンピュータシステムの記憶装置に格納され、このコンピュータシステムに投資ファンドのレーティングを実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記記憶装置は、設定から所定月数以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するグループ情報格納部と、同一グループに属する複数のファンドについて、設定後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部とを備え、
前記コンピュータプログラムは、
前記運用実績データ格納部から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出工程と、
各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出工程と、
同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出工程と、
参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行工程と
をコンピュータシステムに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記憶装置及び演算処理装置を備えたコンピュータシステムによって投資ファンドのレーティングを行う方法、投資ファンドのレーティングシステム、及びコンピュータシステムに投資ファンドのレーティングを実行させるコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、格付け事業者が投資ファンドの投資適格性を複数段階で評価した格付け情報（ファンドレーティング）が提供されている。このファンドレーティングは、同じ特性を持つファンドのグループ（「カテゴリー」「分類」「ユニバース」と同義）内において、あるファンドがその他のファンドに比べて相対的にどの程度のパフォーマンス水準であるかを表す指標である。このファンドレーティングを参照することで、投資家は、同じ特性のグループ内で、共通の評価基準に従った各ファンドの相対評価を容易に把握できる。
【０００３】
ここで「ファンドの特性」とは、そのファンドにおける、「主たる投資対象（株式、債券、不動産などの投資資産）」や、「投資方法」によって決定される。この「ファンドの特性」は、例えば投資対象が同じ「株式」でも、「日本企業の株式」「外国企業の株式」「新興国企業の株式」でリスクやリターン等が全く異なる。そのため、これらを詳細に分類していくと、同じ特性を持つファンドのグループの数は数十〜数百に上る。
【０００４】
このファンドレーティングは、一般に、予め運用会社が設定したベンチマーク商品との比較で、対象ファンドのパフォーマンスをプラス／マイナス評価することで決定されている（ＩＲ方式）。ベンチマーク商品は、同じ特性のグループ内で代表的なものが選ばれるため、投資家にとって格付けが客観的で分かり易いというメリットがある。
【０００５】
ここで、２００７年１０月現在で、国内籍公募の追加型株式投資信託は約２４００本であり、この中からパフォーマンス以外の指標（インデックスなど）を基準にして運用されているファンド約５００本を除いた約１９００本を本明細書における格付けの対象とする。
【０００６】
このような金融商品の格付けに関しては、以下の特許文献１〜３が参考になる。
【０００７】
【特許文献１】特開平１０−２７５１７７号公報
【特許文献２】特開２００３−４４６７８号公報
【特許文献３】特開２００４−４６４５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、上記した従来の格付けの手法では、ベンチマークが設定されていないファンド（約１０００本）については、レーティングができないという根本的な問題がある。
【０００９】
また、主として費用対効果の点で、純資産額が一定規模（１０億円程度）を下回るファンド等（約９００本）については、レーティングの対象から除外されることが多い。
【００１０】
さらに、従来のファンドレーティングは、計算負荷の軽減や運用期間が異なるファンド間のバラツキを均一化するために、３年程度の直近のパフォーマンスに基づいて行っている。すなわち、設定後３年未満のファンド（約７００本）はレーティングの対象から除外される。また、中長期で運用されているファンドについても、直近３年のパフォーマンスだけを基準にして格付けを行っているため、評価時期によって格付けのブレが大きくなり、格付けの信頼性を損なうおそれがある。
【００１１】
このように、従来のファンドレーティングでは、種々の理由で評価対象を限定しており、投資家に十分な情報を提供しているとは言えない。また、レーティングの対象を広げる際も、レーティングの精度を維持・向上する必要がある。
【００１２】
本発明は上記した課題を解決するためになされたもので、評価の精度を維持しつつ、レーティングの対象を最大限に広げて、投資家に有益な格付け情報を提供できるシステム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第１の主要な観点によれば、記憶装置及び演算処理装置を備えたコンピュータシステムによって投資ファンドのレーティングを行う方法であって、前記記憶装置は、コンピュータプログラムを格納するプログラム格納部と、設定から所定月数以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するグループ情報格納部と、同一グループに属する複数のファンドについて、設定後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部とを備え、この方法は、前記演算処理装置がプログラム格納部からコンピュータプログラムを読み出して実行することで、前記運用実績データ格納部から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出工程と、各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出工程と、同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出工程と、参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行工程とを備えた方法が提供される。
【００１４】
ここで、前記運用実績データ格納部は、所定数以上のファンドが含まれる評価対象グループの運用実績データと、それ以外の評価対象外グループの運用実績データとを区別して登録するものであり、前記月次指標値算出工程は、運用実績データ格納部から評価対象グループに属するファンドの運用実績データを抽出するのが好ましい。
【００１５】
また、本発明の好ましい実施形態によれば、前記記憶装置は、前記月次指標値を評価する基準として、一般の基準と運用期間の長さを加味した基準とを合成した合成評価基準を格納する評価基準テーブルをさらに備え、前記全期間指標値算出工程は、前記合成評価基準を適用し、運用期間が短いファンドは相対的に保守的な評価となるよう月次指標値を調整する工程を備えた。
【００１６】
本発明の好ましい実施形態によれば、前記月次指標値工程は、以下の式によって各ファンドの月次指標値を算出する。
【００１７】
【数４】
2009245368.tif 000003
【００１８】
これにより、ファンド設定来の情報を活用することで、そのファンドの実績を余すところなく適正に表現できる。また、各ファンドの情報量の差異も反映させることができるので、適正な評価を行うことができる。ここで、ファンド指標値は基準点５０を上回ると相対的に優れており、５０を下回ると劣っていると判断できる。一方で、運用実績などの情報量の差異によってファンド指標値の信頼性も異なってくる。そのため、設定来期間が短い（情報量が少ない）ファンドについては、ファンド指標値について保守的（セオリー通り、前例踏襲、多数決等）に評価できる基準を設定するのが好ましい。
【００１９】
また、本発明の好ましい実施形態によれば、前記全期間指標値算出工程は、以下の式によって各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を算出する。
【００２０】
【数５】
2009245368.tif 000004
【００２１】
これにより、同時期に同一分類内の複数のファンドについて相対的なパフォーマンスの差異を算出できる。また、複数のファンド間でパフォーマンス等の情報の質を維持できるので、異なる時期においても相対評価が可能である。
【００２２】
また、本発明の好ましい実施形態によれば、前記参照指標値算出工程は、以下の式によって各ファンドの参照指標値を算出する。
【００２３】
【数６】
2009245368.tif 000005
【００２４】
これにより、ファンド指標値を利用してファンドを相対的に評価しレーティングを行うことが可能になる。
【００２５】
また、本発明の第２の主要な観点によれば、コンピュータプログラムを格納する記憶装置と、この記憶装置からコンピュータプログラムを読み出して実行する演算処理装置とを備え、投資ファンドのレーティングを行うシステムであって、設定から所定月数以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するファンドグループ情報格納部と、同一グループに属する複数のファンドについて、設定後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部と、前記運用実績データ格納部から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出手段と、各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出手段と、同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出手段と、参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行手段とを備えたことを特徴とするシステムが提供される。
【００２６】
このような構成により、上記した第１の主要な観点による方法を好適に実行できるファンドレーティングシステムを得ることができる。
【００２７】
また、本発明の第３の主要な観点によれば、コンピュータシステムの記憶装置に格納され、このコンピュータシステムに投資ファンドのレーティングを実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記記憶装置は、設定から所定月数以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するグループ情報格納部と、同一グループに属する複数のファンドについて、設定後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納する運用実績データ格納部とを備え、前記コンピュータプログラムは、前記運用実績データ格納部から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出工程と、各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出工程と、同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出工程と、参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行工程とをコンピュータシステムに実行させることを特徴とするコンピュータプログラムが提供される。
【００２８】
このような構成により、汎用のコンピュータシステムを上記した第２の主要な観点によるファンドレーティングシステムとして機能させることができるファンドレーティングシステムを得ることができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、ファンド設定来の全期間の運用実績に基づいてレーティングを実行することにしたので、評価時期によるレーティングのバラツキが生じず、レーティングの信頼性を向上させることができる。また、設定後一定期間（１２か月程度）を経過した全てのファンドを評価対象とすることで、レーティングの対象を最大限に拡大することができる。この「設定後一定期間」は、計算負荷などを軽減するためではなく、統計的に必要な量の運用データを蓄積してレーティングの精度を維持するために設定されるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。
【００３１】
図１は本発明の一実施形態に係るネットワーク構成図である。この図において符号１で示すファンドレーティングシステムは、証券会社２などからの依頼に基づいてファンドレーティングを行うレーティング事業者３に備えられたホストコンピュータで構成される。このシステム１は、レーティングを行うための運用実績データなどを収集するため、株式や債券などの取引市場４や証券会社２の各データ管理システム５、６などにコンピュータネットワークを通じて接続可能である。ファンドレーティングシステム１が算出したレーティングの情報は、投資家７に対して直接若しくは証券会社２を通じて間接的に提供される。
【００３２】
また、ファンドレーティングシステム１は、レーティングを行う前提として、運用されている多数のファンドを、投資対象や投資方法などのファンド特性に応じて複数のグループに分類する機能も備えている。このグルーピングの基準やグループの数などは、レーティングの精度を維持し、投資家７に有益な情報を提供できるように、レーティング事業者３が独自に設定する。また、どのグループ（投資ファンド）をレーティングの対象にするかもレーティング事業者３が決定することになるが、本実施形態では、従来のレーティングのように、総資産額などによる絞込みは行わず、原則として全てのファンドをレーティングの対象としている。一方で、レーティングの精度を維持して投資家７に信頼性の高い情報を提示するには、統計学的に一定量の運用データが必要になる。そのため、本実施形態では、１２ヶ月分の運用データが蓄積されたファンドを対象にしている。
【００３３】
また、レーティングは、同一特性の複数のファンドが属するグループ内での相対評価であるため、一定数のファンドが含まれるグループでなければ評価のブレが大きく適切な評価を行えないおそれがある。そのため、本実施形態では、少なくとも１０本以上のファンドが含まれるグループだけをレーティングの対象にすることにした。
【００３４】
その結果、レーティングの対象となり得る約１９００本の投資ファンドのうち、本実施形態でレーティングの対象になるのは約１４５０本（約７６％）程度となる。これは、後述するように、従来のレーティング対象の割合（ＩＲ方式で約４２％、Ａ社の方式で５３％）に比べて格段に高い割合である。
【００３５】
このような機能を奏するため、本実施形態のシステム１は、図２に示すような構成を備えている。  
具体的には、このシステム１は、レーティング事業者３に備えられたホストコンピュータに内蔵されたＣＰＵ１１にシステムバス１２を介してＲＡＭ１３、ＲＯＭやＨＤＤなどの外部記憶装置１４及び入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１５が接続されている。入出力Ｉ／Ｆ１５には、キーボードやマウスなどの入力装置１６、ディスプレイなどの出力装置１７、ＮＩＣなどの通信デバイス１８及びＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのリムーバブル記録媒体１９用のドライブ２０が夫々接続されている。外部記憶装置１４は、データ格納部１４ａとプログラム格納部１４ｂとを備えている。何れも、記憶装置内に確保された一定の記憶領域である。
【００３６】
このようなハードウェア構成において、オペレータが入力装置１６を操作して各種の指令（コマンド）を入力したり、通信Ｉ／Ｆや通信デバイス１８等を介してクライアント端末などから各種の指令を受信することで、この記憶装置１４にインストールされたソフトウェアプログラムがＣＰＵ１１によってＲＡＭ１３上に呼び出されて実行されることで、ＯＳ（オペレーションシステム）と協働してこの発明の機能を奏するようになっている。上記プログラムはリムーバブル記録媒体２０から導入することもできる。
【００３７】
データ格納部１４ａは、予め収集・記録されたデータが格納されると共に、後述するソフトウェアによって演算された結果や、通信デバイス１８等を介して外部システム５、６やクライアント（端末）等から取得した情報が随時記述・更新される。具体的には、このデータ格納部１４ａは、図２（Ｂ）に示すように、グループ情報格納部２１と、ファンド情報格納部２２と、運用実績データ格納部２３と、評価基準テーブル２４とを備えている。
【００３８】
前記グループ情報格納部２１は、図３に示すように、設定から所定月数（１２月）以上経過した複数のファンドについて、同じ特性を有する複数のファンドで構成されるグループ（分類）毎に格納するものである。本実施形態では、投資対象（株式か債券か複合か、日本国内かグローバルかなど）やヘッジの有無などの基準に従って、約４０のグループに分類している。これらのグループに属する約１７００本のファンドのうち（2007年10月基準）、統計学的に適正な評価が困難な設定後１２月未満のファンドを除いた約１４５０本が本実施形態におけるレーティングの対象となる。また、ファンド数が１０に満たないグループ（４１、４２）もグループ内の相対評価を適正に行えない可能性が高いのでレーティング対象には含めない。
【００３９】
前記ファンド情報格納部２２は、図４に示すように、設立されている全てのファンドについて、ファンドのコードや名称、設立年月日、運営機関、設定期間、レーティング対象フラグ、レーティング結果、所属グループコード等の情報を格納するものである。ここで、レーティング対象フラグは、設立後１２月以上経過し、かつ、所属グループに１０本以上のファンドが含まれている場合に「１」が登録される。
【００４０】
前記運用実績データ格納部２３は、図５に示すように、同一グループに属する複数のファンドについて、設立後の全期間における月次騰落率を含む月次運用実績データを格納するものである。ここで、本実施形態では、所定数（１０本）以上のファンドが含まれる評価対象グループの運用実績データ（図３の１〜４０）と、それ以外の評価対象外グループ（同、４１、４２）の運用実績データとを区別して登録する。
【００４１】
前記評価基準テーブル２４は、後述する月次指標値を評価する基準として、一般の基準と運用期間の長さを加味した基準とを合成した合成評価基準を格納する。ここで「運用期間の長さを加味した基準」とは、算出された月次指標値を正常値として評価するような統計学上の概念である。運用期間が短いファンドはデータ量が少なく評価にブレが生じ易い。そのため、本実施形態では、レーティングの精度を維持するために一般の基準と運用期間の長さを加味した基準とを合成した合成評価基準を適用して調整することにした。この調整処理については後述する。
【００４２】
前記ソフトウェアプログラムは、メインプログラムの他、主として、前記運用実績データ格納部２２から抽出した月次運用実績データに基づいて、各ファンドの同一グループ内における相対的なパフォーマンスを示す月次指標値を算出する月次指標値算出手段２５と、各ファンドの月次指標値に基づいて、各ファンドの設定後の全期間における全期間指標値を夫々算出する全期間指標値算出手段２６と、同一グループに属する複数のファンドの全期間指標値の当該グループ内での相対評価に基づいて各ファンドの参照指標値を算出する参照指標値算出手段２７と、参照指標値に基づいて各ファンドを複数段階で評価するレーティング実行手段２８と、毎月等の所定周期で前記データ管理システム５、６等にアクセスして運用実績データ等を収集して前記運用実績データ格納部２３に格納するデータ更新手段２９とを備えている。何れの手段も、独立したコンピュータプログラム、そのサブプログラム、モジュールなどである。
【００４３】
前記月次指標値算出手段２５は、運用実績データ格納部２２からファンド数が１０本以上の評価対象グループに属するファンドの運用実績データを抽出して、このグループの全てのファンドについて順次月次指標値を算出する。具体的には、各ファンドの月次運用実績データを以下の式に適用して各ファンドの月次指標値を算出する。
【００４４】
【数７】
2009245368.tif 000006
【００４５】
この式における「ｋ」は、全てのファンドに対する基準月からの経過月数（１〜ｎ）のうちの任意の月（期）を示している。例えば、３年経過した場合の「ｋ」の範囲は１〜３６であり、１０年経過した場合の「ｋ」の範囲は１〜１２０となる。
【００４６】
この式から明らかなように、まず、あるファンドｉの第ｋ-11期から第ｋ期までの１２ヶ月分の月次騰落率（ｒｉｋ-11 〜 ｒｉｋ）を前記運用実績データ格納部２２から取得して、このファンドｉのその期におけるボラティリティ（σｉｋ：変動率）を算出する。そして、ファンドｉの第ｋ期の月次騰落率（ｒｉｋ）をボラティリティ（σｉｋ）で除算してこのファンド（ｉ）のリスクリターン比（ｓｉｋ）を算出する。同様に、全てのファンドのリスクリターン比（ｓｉｋ）を算出して総和を求める。そして、前記グループ情報格納部２１から、第ｋ期末における、このファンドが属するグループのファンド数Ｎｋを取得し、このファンド数Ｎｋと前記リスクリターン比（ｓｉｋ）の総和等に基づいて各ファンドの同一分類（グループ）内における月次指標値（ａｉｋ）を算出する。この月次指標値（ａｉｋ）は、一時点における評価値のため異常値を取る可能性もある。この可能性を排除し、月次指標値（ａｉｋ）を統計的に有意な範囲内の値とするために、上限８０、下限２０に調整するのが好ましい。図５に、１１本のファンドが属するグループにおける、各ファンドの月次指標値等の例を示す。
【００４７】
前記全期間指標値算出手段２６は、前記月次指標値（ａｉｌ）（l=1〜Ｎｉｊ、「Ｎｉｊ」は、あるファンドｉの設定月末からレーティング実行時の期（ｊ）の月末までの当該ファンドｉの経過月数を示している）を以下の式に適用して各ファンドの全期間の指標値（ｄｉｊ）を算出する。
【００４８】
【数８】
2009245368.tif 000007
【００４９】
この式において、「Ｎｉｊ」は、あるファンドｉの設定月末からレーティング実行時の期（ｊ）の月末までの当該ファンドｉの経過月数を示している。本実施形態では、統計的に評価が安定するのに十分な期間として「１２ヶ月以上」という基準を設定してレーティングの精度を維持することにしているため、この「Ｎｉｊ」の値は１２以上となる。この式によって求めた全期間指標値（ｄｉｊ）は、基本的には基準点５０を上回ると相対的にそのファンドはグループ内で優れており、５０を下回ると劣っていると判断できる。例えば、上記した図５の例で、１１本のファンドの月次指標値（ａｉｋ）を全期間指標値（ｄｉｊ）と仮定した場合、ｉ＝２、４、５、９〜１１のファンドは相対的に優れており、これら以外のファンドは相対的に劣っていると判断できる。
【００５０】
ここで、この全期間指標値算出手段２６は、運用期間（Ｎｉｊ）の長さに応じて、前記評価基準テーブル２４から一般の基準と運用期間の長さを加味した基準とを合成した合成評価基準を抽出して全期間指標値（ｄｉｊ）を調整する機能も備えている。具体的には、前記月次指標値（ａｉｌ）（ｌ=ｌ〜Ｎｉｊ）を集計してＮｉｊで除して求めた一般的な評価基準であるｃｉｊに対して、運用期間の長さを加味した基準（式９）を合成した合成評価基準（式１０）を用いて、ｃｉｊが５０以上であれば基準点５０を下限として運用期間（Ｎｉｊ）の長さに応じて調整し、ｃｉｊが５０以下であれば基準点５０を上限として運用期間（Ｎｉｊ）の長さに応じて調整する。
【００５１】
【数９】
2009245368.tif 000008
【００５２】
【数１０】
2009245368.tif 000009
【００５３】
この処理では、ｃｉｊが50より上か下かによって、ｃｉｊにかかる「運用期間の長さを加味した基準」の符号が変わるようになっている。これにより、運用期間の長さが短いものは、長いものに比べて相対的に保守的な評価がなされる。なお、50を中立の水準とすると、同じ程度のパフォーマンスであれば、運用期間が短いものは長いものに比べると、この中立の水準に近づく傾向にある。
【００５４】
前記参照指標値算出手段２７は、前記全期間指標値（ｄｉｊ）の第ｋ期における指標値（ｄｉｋ）や第ｋ期月末でのファンド数（Ｎｋ）などを以下の式に適用して各ファンドの参照指標値（ｅｉｋ）を算出するものである。
【００５５】
【数１１】
2009245368.tif 000010
【００５６】
この式によって求められた参照指標値（ｅｉｋ）に基づいて、例えば図６の表（テーブル）に従って、各ファンドのレーティングを決定する。レーティングごとのレーティング参照値の範囲や、各レーティングの割合などは適宜変更できる。このようなレーティングは毎月実行され、図４に示すように、ファンドごとに前記ファンド情報格納部２２に格納される。
【００５７】
（ファンドレーティングの的確性の検証）
次に、図７、図８を参照して、本実施形態のシステム及び方法によるファンドレーティングの的確性を、従来から行われている他のレーティング手法による結果と比較して検証する。
【００５８】
（１）前提条件
・比較対象：ＩＲ方式及びＡ社方式におけるレーティング
ただし、分類などの詳細は不明であるため、何れも推定値で比較した。
・対象カテゴリー：
国内株式：［市場型］［大型グロース］［大型バリュー］
グローバル株式：［日本を含む（ヘッジなし）］
グローバル債券：［日本を含む（ヘッジなし）］
・期間：各ファンドの設定日以来〜各基準年の６月末時点
・レーティング時：２００７年７月
【００５９】
（２）検証結果
まず、図７にＩＲ方式との比較結果を示す。この表は、ＩＲ方式による２００７年７月における事後レーティングと、１年前及び３年前の事前レーティングとの間で差が生じたファンドの本数と一致したファンドの本数の割合を示している。図７（Ａ）は、１年前である２００６年６月を基準にした事前レーティング、図７（Ｂ）は、３年前である２００４年６月を基準にした事前レーティングである。これらの表において、網掛けで示す部分の値（％）が事前レーティングとの差異が±１ポイントの範囲内であったファンドの割合を、紙面右上の値（％）が事前レーティングよりも２ポイント以上上がったファンドの割合を、紙面左下の値（％）が事前レーティングよりも下がったファンドの割合を、夫々示している。
【００６０】
これらの表から明らかなように、本システムによる事前レーティングは、全てのカテゴリーにおいてＩＲ方式による事前レーティングと同等以上の一致率となっている。上記したように、ＩＲ方式はベンチマークが設定されているファンドしかレーティングできないため、レーティングの対象が極端に限定されるという問題があるものの、レーティングの精度は一般的に高いと言われている。本システムでは、ベンチマークが設定されていないファンドもレーティング対象に含めることができる上に、ＩＲ方式と同等以上の評価精度を達成することができた。
【００６１】
次に、図８にＡ社方式との比較結果を示す。図８（Ａ）では、ＩＲ方式による基準年における事後レーティングと１年前の事前レーティングとの一致率、平均値、及び標準偏差を、図８（Ｂ）は、基準年における事後レーティングと３年前の事前レーティングとの一致率、平均値、及び標準偏差を、夫々示している。
【００６２】
これらの図から明らかなように、本システムによるレーティングは、Ａ社方式よりも平均値において優れていると共に、標準偏差も小さい。一致率の平均値が勝っていることから、本システムのレーティングはＡ社方式よりも精度が高いことが分かる。また、標準偏差が小さいことから、本システムのレーティングはＡ社方式よりも安定しており、全体的に一致率が高く信頼性が高いと言える。
【００６３】
なお、この発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能である。
【００６４】
例えば、設定後数ヶ月のファンドについてもレーティング情報を算出して参考指標として提供するようにしてもよい。また、レーティングの精度を維持・向上させるために、レーティング対象グループを、ファンド数に代えて若しくはこれに加えて、ファンド特性などの他の基準で選別するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】図１は、本発明の一実施形態のネットワーク構成図である。
【図２】図２は、同、ファンドレーティングシステムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、同、グループ情報格納部のデータ構成を模式的に示す図である。
【図４】図４は、同、ファンド情報格納部のデータ構成を模式的に示す図である。
【図５】図５は、あるグループの複数のファンドの月次データの例を示す図である。
【図６】図６は、参照値とレーティングとの関係を示す図である。
【図７】図７は、ＩＲ方式との比較結果を示す表である。
【図８】図８は、Ａ社方式との比較結果を示す表である。
【符号の説明】
【００６６】
１…ファンドレーティングシステム
２…証券会社
３…設立後
３…レーティング事業者
４…取引市場
５…データ管理システム
６…データ管理システム
７…投資家
１１…ＣＰＵ
１２…システムバス
１３…ＲＡＭ
１４…外部記憶装置
１４ａ…データ格納部
１４ｂ…プログラム格納部
１５…入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）
１６…入力装置
１７…出力装置
１８…通信デバイス
１９…リムーバブル記録媒体
２０…ドライブ
２１…ファンドグループ情報格納部
２２…ファン情報格納部
２３…運用実績データ格納部
２４…評価基準テーブル
２５…月次指標値算出手段
２６…全期間指標値算出手段
２７…参照指標値算出手段
２８…レーティング実行手段
【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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【図７】
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【図８】
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