2以上の金融商品を組み合わせた金融ポートフォリオについて、前記金融商品について基準値に対するベータ値を計算するベータ値計算手段と、前記ベータ値の分布図を棒グラフとして表示するヒストグラム表示手段と、2以上の金融商品について全体としてのベータ値総合ベータ値を計算する総合ベータ値計算手段とを備え、前記ヒストグラム表示手段における棒グラフの棒の長さは前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額に比例し、前記総合ベータ値計算手段は、各金融商品の指標値に対するベータ値を、前記2以上の金融商品のそれぞれが前記金融ポートフォリオに組入れられた時価総額によって加重平均した値を総合ベータ値とすることを特徴とする、金融ポートフォリオ分析システム。前記金融商品を前記金融ポートフォリオに買建で組入れられたものと売建で組入れられたものとに分割し、前記ヒストグラム表示手段は前記買建で組入れられた金融商品と前記売建で組入れられた金融商品とについてそれぞれのヒストグラムを表示し、前記総合ベータ値計算手段は前記買建で組入れられた金融商品と前記売建で組入れられた金融商品とについてそれぞれの総合ベータ値を計算することを特徴とする、請求項1に記載の金融ポートフォリオ分析システム。前記ベータ値として前記基準値が異なるもの又は前記基準値が同一で計算対象期間が異なるものを2種以上持ち、前記ヒストグラム表示手段は前記2種以上のべータ値の全て又は一部についてそれぞれのヒストグラムを表示し、前記総合ベータ値計算手段は前記2種以上のべータ値についてそれぞれの総合ベータ値を計算することを特徴とする、請求項1又は2に記載の金融ポートフォリオ分析システム。前記各金融商品の時価総額及び/又は前記ヒストグラム表示手段における棒グラフの棒の長さをユーザが入力するシミュレーション手段を備え、前記ヒストグラム表示手段は前記シミュレーション手段によって入力された値を前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額とみなしてヒストグラムを表示し、前記総合ベータ値計算手段は前記シミュレーション手段によって入力された値を前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額とみなして総合ベータ値を計算することを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の金融ポートフォリオ分析システム。前記ベータ値の分布に基づいて計算されるリスク指標値を計算して表示するリスク指標値表示手段を備えることを特徴とする、請求項1~4のいずれか1項に記載の金融ポートフォリオ分析システム。前記各金融商品の時価総額及び/又は前記ヒストグラム表示手段における棒グラフの棒の長さをユーザが入力するシミュレーション手段を備え、前記リスク指標値表示手段は前記シミュレーション手段によって入力された値を前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額とみなしてリスク指標値を計算して表示することを特徴とする、請求項5に記載の金融ポートフォリオ分析システム。前記リスク指標値は前記ベータ値の分布の尖度値であることを特徴とする、請求項5又は6に記載の金融ポートフォリオ分析システム。解決しようとする問題点は、ベータ値の分布に基づく金融ポートフォリオ分析システムを提供し、金融ポートフォリオのリスク低減を実現することである。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、2以上の金融商品を組み合わせた金融ポートフォリオについて、前記金融商品について基準値に対するベータ値を計算するベータ値計算手段と、前記ベータ値の分布図を棒グラフとして表示するヒストグラム表示手段と、2以上の金融商品について全体としてのベータ値総合ベータ値を計算する総合ベータ値計算手段とを備え、前記ヒストグラム表示手段における棒グラフの棒の長さは前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額に比例し、前記総合ベータ値計算手段は、各金融商品の指標値に対するベータ値を、前記2以上の金融商品のそれぞれが前記金融ポートフォリオに組入れられた時価総額によって加重平均した値を総合ベータ値とすることを特徴とする。ベータ値がヒストグラムとして表示されるので、ファンドマネージャは、どういうベータ値の金融商品をどの程度保有しているかを容易に理解することができる。また、総合ベータ値によってポートフォリオ全体のベータ値を知ることができる。ここで、金融商品とは、株式、先物、オプション、転換社債等、市場取引において値動きがあり、売買によって利益または損失を得ることができるものを言う。ベータ値は、過去のn時点における基準値及び金融商品の価格に基づき、以下の式により求めることができる。iは金融商品を表す添字、tは時点を表す添字であり、btは時点tにおける基準値、pitは時点tにおける金融商品iの価格、βiは金融商品iのベータ値である。tの値は現在から過去に向けて増加するものとし、b0及びpi0はそれぞれ最新の基準値及び金融商品iの価格である。総合ベータ値は、ポートフォリオ全体のベータ値であり、以下の式により求めることができる。βは、総合ベータ値である。viは、金融商品iの保有数量である。pi0viは金融商品iのポートフォリオに組み入れられた時価総額となり、総合ベータ値は、各金融商品のベータ価をポートフォリオに組入れられた時価総額によって加重平均した値となっている。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、前記金融商品を前記金融ポートフォリオに買建で組入れられたものと売建で組入れられたものとに分割し、前記ヒストグラム表示手段は前記買建で組入れられた金融商品と前記売建で組入れられた金融商品とについてそれぞれのヒストグラムを表示し、前記総合ベータ値計算手段は前記買建で組入れられた金融商品と前記売建で組入れられた金融商品とについてそれぞれの総合ベータ値を計算することを特徴とする。ポートフォリオには、その金融商品の値上がりによって利益を受ける買建と、その金融商品の値下がりによって利益を受ける売建との双方を組み合わせて損失リスクを軽減する運用形式がある。この場合、売建の金融商品についてviをマイナスの値とすることにより、ヒストグラムの表示及び総合ベータ値の計算が可能である。しかし、このような計算では、買建の金融商品と売建の金融商品が相殺すると、ヒストグラムの表示における棒の長さが金融ポートフォリオに実際に組み込まれた時価総額よりも短くなってしまう。この場合に、ヒストグラムから保有時価総額を読み取ることが困難になってしまう。そこで、買建及び売建のそれぞれについてのヒストグラムを表示することにより、保有する金融商品の時価総額を視覚的に把握しやすいようにする。合わせて、総合ベータ値も買建及び売建のそれぞれについて計算する。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、前記ベータ値として前記基準値が異なるもの又は前記基準値が同一で計算対象期間が異なるものを2種以上持ち、前記ヒストグラム表示手段は前記2種以上のべータ値の全て又は一部についてそれぞれのヒストグラムを表示し、前記総合ベータ値計算手段は前記2種以上のべータ値についてそれぞれの総合ベータ値を計算することを特徴とする。基準値は、市場全体の動向を示す指標或いは市場全体に影響を与え得る指標である。日本企業の株式を取引する場合には、日経平均株価が基準値として代表的なものである。この他にも、日本円と米ドルとの間の為替レート、原油の取引価格などが基準値になると考えられる。ファンドマネージャの立場では、いずれの基準値の変動に対してもリスク管理を行いたい。すなわち、いずれの基準値に対しても総合ベータ値をゼロに近づけたいと考えることが多い。金融ポートフォリオ分析システムは、2種類以上の基準値についてのヒストグラムの表示及び総合ベータ値の計算を並行して行うことで、ファンドマネージャのかかる要望に応えることができる。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、前記各金融商品の時価総額及び/又は前記ヒストグラム表示手段における棒グラフの棒の長さをユーザが入力するシミュレーション手段を備え、前記ヒストグラム表示手段は前記シミュレーション手段によって入力された値を前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額とみなしてヒストグラムを表示し、前記総合ベータ値計算手段は前記シミュレーション手段によって入力された値を前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額とみなして総合ベータ値を計算することを特徴とする。ファンドマネージャは、金融ポートフォリオの現時点におけるリスクの把握に加えて、将来に金融商品を購入又は売却する場合のリスクの予測も行いたい。シミュレーション手段は、この予測を実現する。金融商品の時価総額を入力してのシミュレーションでは、ファンドマネージャが想定する金融商品の売買について、直接的にヒストグラム及び総合ベータ値の変化を見ることができる。棒グラフの棒の長さを入力してのシミュレーションでは、売買対象の金融商品を指定せずに特定のベータ値を持つ金融商品の保有時価総額を変化させた場合の総合ベータ値等の変化を見ることができる。売買対象の金融商品についての決断を先延ばしにしてシミュレーションを行い、売買対象の金融商品をシミュレーションの後で選択するということが可能になる。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、前記ベータ値の分布に基づいて計算されるリスク指標値を計算して表示するリスク指標値表示手段を備えることを特徴とする。リスク指標値とは、何らかの視点で見て、その指標値が大きい場合又は適正値から大きくはずれている場合にリスクが大きいと考えられるような指標値である。ベータ値の分布に基づくものとしては、1ベータ値が所定の値例えば2よりも大きいような金融商品の保有比率、2ベータ値が所定の値例えば0.5よりも小さいような金融商品の保有比率、3上記1と2を組み合わせ、ベータ値が所定の範囲にないような金融商品の保有比率、4ベータ値の分布の標準偏差、5ベータ値の分布の歪度、尖度、その他の高次モーメント値が考えられる。基準値を日経平均株価として考えると、ベータ値が1.0から大きく離れた金融商品には、その金融商品に固有のリスクがあると考えられるためである。金融ポートフォリオ分析システムがこの指標値を計算して表示することにより、ファンドマネージャは有効な情報を容易に得ることができる。2種以上の基準値を用いる場合には、基準値によって異なるリスク指標値を用いることもできる。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、前記各金融商品の時価総額及び/又は前記ヒストグラム表示手段における棒グラフの棒の長さをユーザが入力するシミュレーション手段を備え、前記リスク指標値表示手段は前記シミュレーション手段によって入力された値を前記金融ポートフォリオに組入れられた各金融商品の時価総額とみなしてリスク指標値を計算して表示することを特徴とする。総合ベータ値等と合わせ、リスク指標値についてもシミュレーションを可能にする。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、前記リスク指標値は前記ベータ値の分布の尖度値であることを特徴とする。リスク指標として、尖度値は、いわゆるFat-tailの指標として広く使用されている。尖度値は、分布が正規分布から外れている度合いを示す指標となる。金融商品が日本企業の株式であり、基準値が日経平均株価である場合を例に説明する。日経平均株価は市場全体の株価動向を示すので、ある金融商品に固有の事情がまったくないならば、その金融商品の株価の変化率は日経平均株価の変化率と同じである、すなわちベータ値は1.0であると考えられる。それぞれの金融商品に固有の事情が発生してベータ値を1.0から乖離させる要因となる。ベータ値の計算に長期にわたる価格変動のデータを用いるならば、各回のベータ値の乖離は他のデータによって希釈化され全体のベータ値を支配することはない。したがって、固有の事情が発生することによるベータ値の変動を確率的な現象として取扱うことが可能であり、中心極限定理により多数の金融商品の全体としてのベータ値の分布は、平均を1.0とする正規分布になると考えられる。換言すれば、ベータ値は、それぞれの金融商品についていわゆるボラティリティを表す指標であり、金融商品のボラティリティの大小の分布は正規分布すると考えられる。ファンドマネージャは金融商品をランダムに選定するものではないので、ファンドマネージャが選定した金融商品についてのベータ値の分布は、必ずしも正規分布にはならない。しかし、正規分布から大きく乖離した分布になる場合には、1ベータ値が1.0から大きく乖離したボラティリティが極度に大きい又は小さい金融商品の組込比率が高く、金融商品に固有の事情が発生する確率が高いというリスクが高い、2ベータ値が1.0に近い金融商品の組込比率が高く、日経平均株価とは別の要因例えば金利の変動による利益を得られないというリスクが高い、といったリスクを内包していることとなる。したがって、分布が正規分布から外れている度合いを示す指標である尖度は、ベータ値の分布についても有効なリスク指標である。以上、基準値が日経平均株価でありベータ値が正規分布すると考えられる場合について説明したが、他の基準値についてもベータ値の分布が正規分布から外れている度合いを示す尖度値は、ファンドマネージャの想定するベータ値の分布との乖離、すなわちリスクの指標となり得る。ここで、時価総額を加重した分布に対する尖度は、例えば以下の式で求めることができる。kは尖度、σは以下の式で示されるベータ値についての時価総額で加重した標準偏差である。なお、数3において第2項の-3は正規分布のときに尖度がゼロとなるための調整項であり、必ずしも必要ではない。本発明の金融ポートフォリオ分析システムは、ベータ値の分布に基づく金融ポートフォリオ分析システムを提供し、金融ポートフォリオのリスク低減を実現するという効果を有する。特に、必要に応じて買建と売建を分割して表示し、尖度等のリスク指標を表示してファンドマネージャのリスク管理を容易にする。また、ファンドマネージャによるシミュレーションを可能にする。以下、本発明の実施例を示す。図1は、金融ポートフォリオ分析システムを含む構成を示す図である。金融ポートフォリオ分析システム1及び金融商品売買システム2が、ネットワーク3を介して接続されている。金融ポートフォリオ分析システム1は、本発明のシステムである。金融商品売買システム2はネットワーク3を介して金融商品の売買を実行するシステムであり、証券取引所のシステムに接続された証券会社のコンピュータシステム、該コンピュータシステムに接続された証券会社の顧客のパーソナルコンピュータ上のシステムインターネットブラウザ上で動作するシステムを含むを含む。ネットワーク3は広範に用いられるインターネットである。ここで、金融ポートフォリオ分析システム1及び金融商品売買システム2については、別々のコンピュータ上で動作しても1台のコンピュータ上で両システムが動作してもよい。金融ポートフォリオ分析システム1には、価格データ11及びポートフォリオデータ12が保持され、ベータ値計算手段13、総合ベータ値計算手段14、ヒストグラム表示手段15及びシミュレーション手段16が設けられている。なお、金融ポートフォリオ分析システム1の各要素は必ずしも1台のコンピュータに設けられている必要はなく、ネットワークを介して接続された2台以上のコンピュータに分散して設けられてもよい。特に、価格データ11及びベータ値計算手段13については、証券会社のコンピュータシステムである金融商品売買システム2に設けられていることが考えられる。この場合、金融ポートフォリオ分析システム1の他の要素の設けられたコンピュータから証券会社のコンピュータシステム上のデータを読み取ること及び関数を呼び出すことができる。図2は、価格データの例を示す図である。ベータ値を計算するために、価格データは時系列で保持される必要がある。本実施例では、1日につき1回、各日の終値を価格データとして保持する。図には、2日分を表示してある。なお、終値でなく高値と安値の平均等の他の値を用いることも、1日につき2回以上の価格例えば、1時間ごとの価格を用いることも、本発明の範囲で行える。価格データとしては、基準値のデータと個別商品のデータを保持する。基準値としては、日経平均、米ドル日本円と米ドルとの為替レート、原油価格例えばニューヨークの取引所における原油先物の価格等が考えられる。個別商品としては、株式、転換社債、日経平均先物等の基準値に係る先物並びにオプションを含む。ここで、基準値のうち、例えば米ドルは世界の多くの市場で取引され常に値動きしているため、終値の概念がないとも考えられる。しかし、ベータ値の計算のためには、個別商品と同時刻の価格がわかることで十分であり、例えば個別商品の終値を日本時間の午後3時時点の価格とするならば、米ドルについても日本時間の午後3時時点の価格を用いればよい。基準値に係る価格データも、個別商品に係る価格データも、金融商品売買システム2から取得して価格データ11に保持することができる。なお、図では金融商品売買システム2から価格データ11に向けて直接に矢印が記されているが、プログラムの実装としては、金融商品売買システム2から価格データを取得して価格データ11を更新するプログラムが、終値が確定する午後3時の直後に動作する。図3は、ポートフォリオデータの例を示す図である。ポートフォリオに含まれる金融商品について、時価総額、保有数量及び各基準値に対するベータ値が保持されている。ここで、時価総額は、保有数量にその商品の価格価格データに含まれるを乗算して求められる。また、ベータ値は、上記数1に示す数式により求められるが、nの値どれだけの期間にわたり過去に遡ったデータを使用するかに依存して値が変動し得るので、1つの基準値について3月にわたり遡ったデータによるもの2年にわたり遡ったデータによるもののように、ベータ値対象期間の異なる2つ以上のベータ値を保持することも考えられる。保有数量の値は、売買注文の約定によって変動する。そこで、金融商品売買システム2から約定した売買の情報を取得しポートフォリオデータ12を更新するプログラムが、常時動作している。また、約定した売買の情報に加えて、発注して未約定の売買の情報も取得可能である。ベータ値計算手段13は、終値が確定する午後3時の直後に動作し、各金融商品に係る各基準値及びベータ値対象期間の組み合わせについて、価格データ11を用いて数1によってベータ値を計算し、ポートフォリオデータ12のベータ値を更新する。図4は、ヒストグラム表示手段が表示する画面の例を示す図である。本実施例では、日経平均に対するベータ値ベータ値対象期間は2年のヒストグラムが示されている。保有されている商品が、そのベータ値によって図に示すように0.2刻みに区分され、各区分に属する金融商品の時価総額の合計が計算されて、時価総額欄41に表示されている。なお、ベータ値の刻みは0.2でなくてもよく、例えば0.1とする等、ポートフォリオの特性に対応して設計できる。ヒストグラム表示手段15は、ポートフォリオデータ中の日経平均2年のベータ値及び時価総額に基づいてこの計算を実行し、図に示すように各区分に属する金融商品の時価総額の合計をヒストグラム42として表示する。ファンドマネージャは、このヒストグラムを見てポートフォリオ全体のリスクを把握することができる。総合ベータ値計算手段14は、数2に従って総合ベータ値を計算し、総合ベータ値表示43を行う。合わせて、ヒストグラム41の座標軸図においては縦方向において総合ベータ値を示す矢印44を表示する。ヒストグラム表示手段15は、数3に従って尖度を計算し、尖度表示44を行う。ファンドマネージャは、尖度表示45を見てポートフォリオ全体のリスクを把握することができる。尖度表示45の値が小さいほど、いわゆるFat-tailが大きいことになる。なお、尖度表示45に替えて他のリスク指標、例えば以下の式に示すようにベータ値が所定の範囲にない金融商品の保有比率rを表示することもできる。式は、βの値が0.5~1.5の範囲にない金融商品の保有比率を求めるものである。ファンドマネージャは、リスク軽減その他の目的で、保有する金融商品を売却する又は新たな金融商品を購入保有する金融商品の買い増しを含むすることがある。この場合、売却又は購入の発注の後、実際に売却又は購入が行われる約定までの間には時差が発生する。特に、売却価格又は購入価格を指定したいわゆる指値の注文においてはかかる時差が発生すると考えられる。この時差の時間帯において、金融商品売買システム2から約定したことの情報がまだ入力されていないため、ポートフォリオデータ12は、約定前の状態の保有資産に係るものである。しかし、ファンドマネージャは約定するものとみなして約定後のポートフォリオについてのリスクを評価したい場合が多い。ファンドマネージャが注文分取込ボタン46を押すと約定後のポートフォリオに関するヒストグラム、総合ベータ値及び尖度が表示され、注文分除外ボタン47を押すと約定前のポートフォリオに関するヒストグラム、総合ベータ値及び尖度が表示される。具体的には、注文分取込ボタン46が押された場合には金融商品売買システム2から未約定の売買の情報を取得し、その数量をポートフォリオデータ12の保有数量から加減した値に基づいてヒストグラム、総合ベータ値及び尖度を表示する。注文分除外ボタン47が押された場合には未約定の売買の情報を使用せずにポートフォリオデータ12の値に基づいてヒストグラム、総合ベータ値及び尖度を表示する。図5は、シミュレーション手段が表示する画面の例を示す図である。図4に示したものに加え、金融商品シミュレーションウインドウ51が表示されている。シミュレーション開始時には、金融商品シミュレーションウインドウ51にポートフォリオデータ12の内容が表示される。ファンドマネージャは、各金融商品の売買を想定して、金融商品シミュレーションウインドウ51の保有数量の欄を更新することができる。現在保有していない金融商品を購入することをシミュレーションする場合には、金融商品シミュレーションウインドウ51に行を追加して、その金融商品の商品名システムの設計として商品名でなく商品コードとしてもよい及び保有数量購入予定数量を入力すればよい。時価総額及びベータ値は、価格データに基づいて計算することができる。シミュレーション手段16は、ヒストグラム表示手段15を呼び出して、更新された金融商品の保有数量に基づくヒストグラム、総合ベータ値及び尖度を表示させる。なお、ヒストグラム更新手段をEXCEL等の表計算ソフトウェアによって実装する場合、時価総額欄42を金融商品シミュレーションウインドウ51内のデータに基づく数式によって定義することで、ファンドマネージャによる更新に対して自動的にヒストグラムを更新することができる。ファンドマネージャは、金融商品シミュレーションウインドウ51の保有数量を更新することに替えて、ヒストグラム表示手段15の表示する時価総額欄41を更新することもできる。購入又は売却する具体的な金融商品を指定せずにベータ値の分布に基づくリスクをシミュレーションするためである。ヒストグラム表示手段15は、更新された時価総額に基づくヒストグラム、総合ベータ値及び尖度を表示する。これは、表計算ソフトウェアによれば容易に実装することができる。この際、時価総額が更新されたベータ値範囲について、実際に購入又は売却される銘柄のベータ値が範囲内でいずれの値であるか不定であるので、その範囲の中央値に等しいベータ値を持つ銘柄が、更新された時価総額の分だけポートフォリオから増減されたものとして近似計算を行う。多くの場合、同じベータ値範囲の区分に属する2以上の金融商品がポートフォリオに含まれており、時価総額欄41の更新に基づいてシステムが金融商品シミュレーションウインドウ51の保有数量を更新することはできない。いずれの金融商品を購入又は売却するかが定められないからである。図6は、時価総額更新の際にシミュレーション手段が表示する画面の例を示す図である。このように、金融商品シミュレーションウインドウ51において時価総額が更新された区分に属する金融商品を識別して表示する。ファンドマネージャは、シミュレーションの結果であるベータ値の分布を実現して詳細なシミュレーション結果を見たい場合には、金融商品シミュレーションウインドウ51の保有数量を更新して、前に更新した時価総額欄41の値に合わせることができる。その後、反映ボタン52を押すことにより、ヒストグラム表示手段15が更新された金融商品の保有数量に基づくヒストグラム、総合ベータ値及び尖度を表示する。本実施例は、買建と売建とを別々に表示するものである。システムの構成は、実施例1と同様である。ヒストグラム表示手段15による表示が実施例1と異なるので、この点を中心に説明する。図7は、ヒストグラム表示手段15が表示する画面の例を示す図である。実施例1図4と異なる点は、時価総額、ヒストグラム、総合ベータ値及び尖度が買建と売建のそれぞれに表示されている点である。ヒストグラムは、右に買建のものが、左に売建のものが表示されている。ファンドマネージャは、買建と売建のそれぞれについての情報を見ることができ、詳細なリスク管理が可能になる。例えば、買建と売建との総合ベータ値をほぼ一致させてポートフォリオ全体として基準値の上昇にも下降にも頑健にしたい、買建と売建のそれぞれについての尖度を比較して買建と売建のリスクの高い方について対応を取りたいという要望に対応することができる。図7では、売建の分布の裾が広くいわゆるFat-Tailの状態であり、買建よりも売建のリスクが大きいことが、尖度の値から分かる。売建の尖度が買建よりも大きなマイナスの値となっているからである。シミュレーション手段16は、実施例1と同様に、ファンドマネージャによる金融商品シミュレーションウインドウ51の保有数量の更新及びヒストグラム表示手段15の表示する時価総額欄41の更新を受けて、ヒストグラムを表示する。この際、金融商品シミュレーションウインドウ51の保有数量は、買建についてはプラス、売建についてはマイナスの値を表示して買建と売建とを区別した表示にできる。実施例1にはない売買均等化ボタン48が設けられている。このボタンを押すことによって行われる金融ポートフォリオ分析システム1の動作及びその意義について以下説明する。売買均等化ボタン48が押されると、金融ポートフォリオ分析システムは、買建と売建との時価総額を比較し、時価総額が小さいほうについて、買建と売建との時価総額の差だけの日経平均先物を買った又は売ったものとみなし買建と売建との時価総額が等しくなるようにしてヒストグラム表示手段15による表示を行う。例えば、買建の時価総額が70億円であり売建の時価総額が100億円である場合には、差額の30億円分の日経平均先物を買ったものとしてヒストグラム表示手段15による表示を行う。ファンドマネージャは、買建と売建との時価総額をほぼ等しくして、市場全体日経平均の値動きに対するリスクを小さくしようとすることが多い。買建及び売建の金融商品の選定及び各金融商品の時価総額はファンドマネージャの検討の結果である。したがって、買建と売建との時価総額を等しくするためには、個別の金融商品でなく市場全体の値動きに対応する日経平均先物を買う又は売ることによることが多い。そこで、この日経平均先物の売買による買建と売建の時価総額均等化を考慮したシミュレーションを行うものである。なお、日経平均先物はベータ値がほぼ1.0であり、その売買によって、買建又は売建の総合ベータ値が1.0に近づき、尖度が増す。この場合の総合ベータ値及び尖度を見ることは、Fat-tail性を判断することができるため、ファンドマネージャにとって重要である。本実施例は、ベータ値の分布を2つ以上表示するものである。システムの構成は、実施例1及び2と同様である。図8は、表示すべきベータ値の分布を選択する画面の例を示す図である。ファンドマネージャは、表示すべきベータ値を、基準値及びベータ値対象期間を指定して選択することができる。図において、表示すべきものは○、その他のものは×で表されている。表計算ソフトによって実装する場合には、この表に○又は×を書き込ませる。アプリケーションとして実装する場合には、マウスのクリックによって○と×が入れ替わるようにしてもよい。ヒストグラム表示手段15は、選択された個々のベータ値の分布については図7と同様の表示を行う。選択された2以上のベータ値の分布を1画面に表示することが一覧性の点で好ましいが、1画面内に入りきらない場合等には2以上のウインドウを使用して表示し、ウインドウを切り替えて見るようにしてもよい。異なる基準値、例えば日経平均、米ドル及び原油価格の3つの基準値についてベータ値の分布を表示することで、多くの基準値の変動に対するリスク管理が可能となる。また、同じ基準値に係る異なるベータ値対象期間についてベータ値の分布を表示することで、ベータ値の安定性を推測することができる。シミュレーション手段の動作は実施例1と同様である。反映ボタン52が押された時には、選択されたベータ値の分布の全てについて、更新された金融商品の保有数量に基づくヒストグラム、総合ベータ値及び尖度が表示される。ファンドマネージャは、以下の操作によって、全てのベータ値の分布についてのリスクを軽減することが可能になる。1リスクがあると考えるベータ値の分布について、リスクを軽減するようにヒストグラム表示手段15の表示する時価総額欄41を更新する。2金融商品シミュレーションウインドウ51において識別して表示された金融商品の保有数量を更新して上記時価総額欄41の更新と整合させる。3反映ボタン52を押して全てのベータ値の分布を表示する。以上の1~3を全てのベータ値の分布についてのリスクが軽減されるまで繰り返す。