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JP2002083122A - 金融商品評価システム、金融商品評価方法、及び、金融商品評価プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

金融商品評価システム、金融商品評価方法、及び、金融商品評価プログラムを記録した記録媒体

Info

Publication number
JP2002083122A
JP2002083122A JP2000270467A JP2000270467A JP2002083122A JP 2002083122 A JP2002083122 A JP 2002083122A JP 2000270467 A JP2000270467 A JP 2000270467A JP 2000270467 A JP2000270467 A JP 2000270467A JP 2002083122 A JP2002083122 A JP 2002083122A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
financial
distribution
evaluation
financial instrument
payoff
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2000270467A
Other languages
English (en)
Inventor
Kyosui O
京穂 王
Masaki Shirakawa
正樹 白川
Shunji Takubo
俊二 田窪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
IBJ DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO
IBJ-DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO Ltd
Original Assignee
IBJ DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO
IBJ-DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by IBJ DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO, IBJ-DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO Ltd filed Critical IBJ DL FINANCIAL TECHNOLOGY CO
Priority to JP2000270467A priority Critical patent/JP2002083122A/ja
Publication of JP2002083122A publication Critical patent/JP2002083122A/ja
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 金融商品の複雑性を効率的かつ高精度に評価
することが可能な金融商品評価システムを提供する。 【解決手段】 この金融商品評価システム１では、相関
係数に基づき類似性が高いと判断される一般金融商品が
選択された後、その一般金融商品が適切な組入比率でポ
ートフォリオに組入れられる演算処理が、所望の精度の
スタティックヘッジポジションを実現できるまで繰り返
される。そして、構成されたポートフォリオに含まれる
一般金融商品の少なくとも数量、種類又は組入比率か
ら、特定金融商品の複雑性が評価される。従って、特定
金融商品に対してスタティックヘッジポジションを実現
するポートフォリオを効率的かつ高精度に構成すること
ができ、ひいては特定金融商品の複雑性を効率的かつ高
精度に評価することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、金融商品の複雑性
を評価するための金融商品評価システム、金融商品評価
方法、及び、金融商品評価プログラムを記録した記録媒
体に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、金融市場において、いわゆるエキ
ゾチックオプションのように、従来と異なる複雑なしく
みをもつ金融商品が取引されつつある。複雑なしくみを
もつ金融商品にはその商品特有の条件等が設定されてい
る場合が多く、さまざまな市場要因により取引価値が変
則的に変動する。そのため、こうした金融商品を取り扱
う際には、他の金融商品と比べていっそうの注意が必要
とされる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来と異なる
複雑なしくみをもつ金融商品を一般投資家等に提供する
金融機関では、その金融商品の価値変動がどの程度複雑
であるかについての情報を提示し、一般投資家等に注意
を喚起すると共に、一般投資家等が不測の不利益を被る
ことを防止する必要がある。しかしながら、従来は金融
商品の複雑性を効率的に評価する方法がなかったため、
提供する金融商品がどの程度複雑であるかについての情
報の提示が困難であり、一般投資家等との間で無用のト
ラブルを招くおそれもあった。なお、本願では、評価対
象となる金融商品を特定金融商品といい、特定金融商品
の評価のために用いられる他の金融商品を一般金融商品
という。
【０００４】本発明は、上記課題に鑑みてなされたもの
であり、金融商品の複雑性を効率的かつ高精度に評価す
ることが可能な金融商品評価システム、金融商品評価方
法、及び、金融商品評価プログラムを記録した記録媒体
に関する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る金融商品評
価システムは、特定金融商品の複雑性を評価するシステ
ムであって、特定金融商品に対してスタティックヘッジ
ポジションを実現するポートフォリオを、複数の一般金
融商品によって構成する構成手段と、ポートフォリオを
構成する一般金融商品に関する情報に基づき、特定金融
商品の複雑性を評価する評価手段とを備えることを特徴
とする。
【０００６】また、本発明に係る金融商品評価方法は、
コンピュータシステムを用いて特定金融商品の複雑性を
評価する方法であって、上記コンピュータシステム内に
おいて、特定金融商品に対してスタティックヘッジポジ
ションを実現するポートフォリオを、複数の一般金融商
品によって構成する構成ステップと、上記コンピュータ
システム内において、ポートフォリオを構成する一般金
融商品に関する情報に基づき、特定金融商品の複雑性を
評価する評価ステップとを備えることを特徴とする。
【０００７】また、本発明に係る金融商品評価プログラ
ムを記録した記録媒体は、特定金融商品の複雑性を評価
するためのコンピュータシステムが読み取り可能なプロ
グラムを記録した記録媒体であって、上記コンピュータ
システムに、特定金融商品に対してスタティックヘッジ
ポジションを実現するポートフォリオを、複数の一般金
融商品によって構成する構成処理と、ポートフォリオを
構成する一般金融商品のに関する情報に基づき、特定金
融商品の複雑性を評価する評価処理とを実行させること
を特徴とする。
【０００８】これらの発明のように、特定金融商品に対
してスタティックヘッジポジションを実現するポートフ
ォリオを複数の一般金融商品によって構成すれば、この
ポートフォリオに含まれる一般金融商品に関する情報
（特に一般金融商品の数量、種類、組入比率等）から、
特定金融商品の複雑性を評価することができる。これ
は、多数の一般金融商品又は複雑な種類の一般金融商品
を用いなければ、特定金融商品に対してスタティックヘ
ッジポジションを実現するポートフォリオを構成できな
い場合には、その特定金融商品の複雑性は高いといえ、
逆に、少数の一般金融商品又は簡単な種類の一般金融商
品のみを用いて、特定金融商品に対してスタティックヘ
ッジポジションを実現するポートフォリオを構成できる
場合には、その特定金融商品の複雑性は低いといえるこ
とによる。また、ポートフォリオに含まれる一般金融商
品の数量及び種類が同じであるとき、各一般金融商品の
組入比率がほぼ均等である（すなわち、各一般金融商品
をほぼ均等に組入れなければスタティックヘッジポジシ
ョンを実現できない）場合には、その特定金融商品の複
雑性は高いといえ、逆に、各一般金融商品の組入比率に
大きな偏りがある（すなわち、１又は少数の一般金融商
品によってスタティックヘッジポジションをおおかた実
現できる）場合には、その特定金融商品の複雑性は低い
といえることによる。従って、これらの発明によれば、
特定金融商品の複雑性を効率的かつ高精度に評価するこ
とが可能になる。
【０００９】この金融商品評価システムにおいて、上記
評価手段による評価結果を出力する出力手段をさらに備
えることも好ましい。
【００１０】また、この金融商品評価方法において、上
記コンピュータシステム内から、上記評価ステップにお
ける評価結果を出力する出力ステップをさらに備えるこ
とも好ましい。
【００１１】また、この金融商品評価プログラムを記録
した記録媒体において、上記コンピュータシステムに、
上記評価処理による評価結果を出力する出力処理をさら
に実行させることも好ましい。
【００１２】これらの発明のような出力を行なえば、複
雑性の評価結果を容易に視認することが可能になる。
【００１３】この金融商品評価システムにおいて、上記
構成手段は、特定金融商品のペイオフ分布を評価対象ペ
イオフ分布として格納すると共に、各一般金融商品のペ
イオフ分布を格納する格納手段と、評価対象ペイオフ分
布と各一般金融商品のペイオフ分布との相関係数を算出
する相関係数算出手段と、相関係数に基づいて、複数の
一般金融商品から、ポートフォリオに組入れるべき構成
対象金融商品を選択する選択手段と、評価対象ペイオフ
分布及び構成対象金融商品のペイオフ分布に基づいて、
当該構成対象金融商品の組入比率を算出する組入比率算
出手段と、構成対象金融商品を組入比率で組入れること
によってポートフォリオを構成する組入手段と、上記組
入手段によって組入れられた構成対象金融商品のペイオ
フ分布、及び、上記組入比率算出手段によって算出され
た当該構成対象金融商品の組入比率に基づく評価用ペイ
オフ分布を、評価対象ペイオフ分布から減じた差分分布
を算出する差分分布算出手段と、差分分布が所定の条件
に達していないことを感知し、差分分布を新たな評価対
象ペイオフ分布として、上記選択手段による選択作業、
上記組入比率算出手段による組入比率算出作業、及び、
上記組入手段によるポートフォリオへの組入作業を再度
実行させると共に、差分分布が所定の条件に達したこと
を感知し、上記選択手段による選択作業、上記組入比率
算出手段による組入比率算出作業、及び、上記組入手段
によるポートフォリオへの組入作業を終了させる判断手
段とを備えることが好ましい。
【００１４】また、この金融商品評価方法において、上
記構成ステップは、上記コンピュータシステム内に、特
定金融商品のペイオフ分布を評価対象ペイオフ分布とし
て格納すると共に、各一般金融商品のペイオフ分布を格
納する格納ステップと、上記コンピュータシステム内に
おいて、評価対象ペイオフ分布と各一般金融商品のペイ
オフ分布との相関係数を算出する相関係数算出ステップ
と、上記コンピュータシステム内において、相関係数に
基づいて、複数の一般金融商品から、ポートフォリオに
組入れるべき構成対象金融商品を選択する選択ステップ
と、上記コンピュータシステム内において、評価対象ペ
イオフ分布及び構成対象金融商品のペイオフ分布に基づ
いて、当該構成対象金融商品の組入比率を算出する組入
比率算出ステップと、上記コンピュータシステム内にお
いて、構成対象金融商品を組入比率で組入れることによ
ってポートフォリオを構成する組入ステップと、上記コ
ンピュータシステム内において、上記組入ステップにお
いて組入れられた構成対象金融商品のペイオフ分布、及
び、上記組入比率算出ステップにおいて算出された当該
構成対象金融商品の組入比率に基づく評価用ペイオフ分
布を、評価対象ペイオフ分布から減じた差分分布を算出
する差分分布算出ステップと、上記コンピュータシステ
ム内において、差分分布が所定の条件に達していないこ
とを感知し、差分分布を新たな評価対象ペイオフ分布と
して、上記選択ステップ、上記組入比率算出ステップ、
及び、上記組入ステップを再度実行させると共に、差分
分布が所定の条件に達したことを感知し、上記選択ステ
ップ、上記組入比率算出ステップ、及び、上記組入ステ
ップを終了させる判断ステップとを備えることが好まし
い。
【００１５】また、この金融商品評価プログラムを記録
した記録媒体において、上記構成処理では、上記コンピ
ュータシステムに、特定金融商品のペイオフ分布を評価
対象ペイオフ分布として格納すると共に、各一般金融商
品のペイオフ分布を格納する格納処理と、評価対象ペイ
オフ分布と各一般金融商品のペイオフ分布との相関係数
を算出する相関係数算出処理と、相関係数に基づいて、
複数の一般金融商品から、ポートフォリオに組入れるべ
き構成対象金融商品を選択する選択処理と、評価対象ペ
イオフ分布及び構成対象金融商品のペイオフ分布に基づ
いて、当該構成対象金融商品の組入比率を算出する組入
比率算出処理と、構成対象金融商品を組入比率で組入れ
ることによってポートフォリオを構成する組入処理と、
上記組入処理によって組入れられた構成対象金融商品の
ペイオフ分布、及び、上記組入比率算出処理によって算
出された当該構成対象金融商品の組入比率に基づく評価
用ペイオフ分布を、評価対象ペイオフ分布から減じた差
分分布を算出する差分分布算出処理と、差分分布が所定
の条件に達していないことを感知し、差分分布を新たな
評価対象ペイオフ分布として、上記選択処理、上記組入
比率算出処理、及び、上記組入処理を再度実行させると
共に、差分分布が所定の条件に達したことを感知し、上
記選択処理、上記組入比率算出処理、及び、上記組入処
理を終了させる判断処理とを実行させることが好まし
い。
【００１６】これらの発明は、特定金融商品に対してス
タティックヘッジポジションを実現するポートフォリオ
の具体的な構成手法を与えるものである。すなわち、こ
れらの発明によれば、相関係数に基づき類似性が高いと
判断される一般金融商品が選択され、その一般金融商品
が適切な組入比率でポートフォリオに組入れられること
になる。また、こうした組入処理が、所望の精度のスタ
ティックヘッジポジションを実現できるまで繰り返され
ることになる。従って、特定金融商品に対してスタティ
ックヘッジポジションを実現するポートフォリオを効率
的かつ高精度に構成することが可能になり、ひいては特
定金融商品の複雑性をより効率的かつ高精度に評価する
ことが可能になる。
【００１７】また、上記組入処理により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価システムにおいて、上記構
成手段は、特定金融商品及び複数の一般金融商品のペイ
オフ分布を、当該特定金融商品及び当該各一般金融商品
の価値変化に影響を与える複数組の市場変数を用いた独
立試行計算を行なうことにより算出するペイオフ分布算
出手段をさらに備えることも好ましい。
【００１８】また、上記組入処理により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価方法において、上記構成ス
テップは、上記コンピュータシステム内において、特定
金融商品及び複数の一般金融商品のペイオフ分布を、当
該特定金融商品及び当該各一般金融商品の価値変化に影
響を与える複数組の市場変数を用いた独立試行計算を行
なうことにより算出するペイオフ分布算出ステップをさ
らに備えることも好ましい。
【００１９】また、上記組入処理により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価プログラムを記録した記録
媒体において、上記構成処理では、上記コンピュータシ
ステムに、特定金融商品及び複数の一般金融商品のペイ
オフ分布を、当該特定金融商品及び当該各一般金融商品
の価値変化に影響を与える複数組の市場変数を用いた独
立試行計算を行なうことにより算出するペイオフ分布算
出処理をさらに実行させることも好ましい。
【００２０】特に複雑な金融商品では、市場要因等によ
る価値変化の程度を示すペイオフ分布を求めるための解
析解を得ることが難しいものも多い。そのため、特定金
融商品及び一般金融商品の価値変化に影響を与える複数
組の市場変数を用いた独立試行計算（いわゆるモンテカ
ルロシミュレーション）を行なうことにより特定金融商
品及び一般金融商品のペイオフ分布を算出すれば、解析
解を得ることが難しい複雑な金融商品のペイオフ分布を
得ることが可能になり、ひいては多種多様な特定金融商
品の複雑性を評価することが可能になる。
【００２１】また、上記組入手段により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価システムにおいて、上記相
関係数算出手段は、評価対象ペイオフ分布θCV及び各一
般金融商品のペイオフ分布θEを用い、相関係数γを上
記（１）式により算出することも好ましい。
【００２２】また、上記組入ステップにより一般金融商
品の組入れを行なう金融商品評価方法において、上記相
関係数算出ステップでは、評価対象ペイオフ分布θCV及
び各一般金融商品のペイオフ分布θEを用い、相関係数
γを上記（２）式により算出することも好ましい。
【００２３】また、上記組入処理により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価プログラムを記録した記録
媒体において、上記相関係数算出処理では、上記コンピ
ュータシステムに、評価対象ペイオフ分布θCV及び各一
般金融商品のペイオフ分布θ Eを用い、相関係数γを、
【数３】 により算出させることも好ましい。
【００２４】このような数式を用いて相関係数を算出す
れば、評価対象ペイオフ分布と一般金融商品のペイオフ
分布との相関性を高精度に導き出すことができるため、
スタティックヘッジポジションを実現するポートフォリ
オをより効率的かつ高精度に構成することが可能にな
り、ひいては特定金融商品の複雑性をより効率的かつ高
精度に評価することが可能になる。
【００２５】また、上記組入手段により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価システムにおいて、上記選
択手段は、相関係数の絶対値に基づいて、構成対象金融
商品を選択することも好ましい。
【００２６】また、上記組入ステップにより一般金融商
品の組入れを行なう金融商品評価方法において、上記選
択ステップでは、相関係数の絶対値に基づいて、構成対
象金融商品を選択することも好ましい。
【００２７】また、上記組入処理により一般金融商品の
組入れを行なう金融商品評価プログラムを記録した記録
媒体において、上記選択処理では、上記コンピュータシ
ステムに、相関係数の絶対値に基づいて、構成対象金融
商品を選択させることも好ましい。
【００２８】相関係数の絶対値が高ければ、その符号が
異なっていても売り買いについて逆の操作を行なう（例
えば、特定金融商品が「買い」なら一般金融商品を「売
り」とする）ことによりヘッジポジションをとることが
可能である。従って、相関係数の絶対値に基づいて構成
対象金融商品を選択すれば、選択の幅が広がるため、ス
タティックヘッジポジションを実現するポートフォリオ
をより効率的に構成することが可能になり、ひいては特
定金融商品の複雑性をより効率的に評価することが可能
になる。
【００２９】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しながら、
本発明に係る金融商品評価システム、金融商品評価方
法、及び、金融商品評価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。
【００３０】まず、図１を参照しながら、本実施形態に
係る金融商品評価システムの構成について説明する。こ
の金融商品評価システム１は、入力部１１と、ペイオフ
分布算出部１３と、金融商品データ格納部１５と、演算
部２と、評価部２９と、評価データ格納部３１と、出力
部３３とを備える。また、演算部２は、相関係数算出部
１７と、選択部１９と、組入比率算出部２１と、組入部
２３と、差分分布算出部２５と、判断部２７とを備え
る。
【００３１】入力部１１は、ペイオフ分布算出部１３と
信号線を介して接続されており、特定金融商品及び一般
金融商品を特徴付ける金融商品データ等の入力を受け付
け、ペイオフ分布算出部１３に送信することが可能にな
っている。この入力部１１としては、例えばキーボード
が用いられる。
【００３２】ペイオフ分布算出部１３は、金融商品デー
タ格納部１５と信号線を介して接続されており、入力部
１１から送信された金融商品データ等に基づきモンテカ
ルロシミュレーションを用いて特定金融商品及び各一般
金融商品のペイオフ分布を算出し、その算出結果を含む
情報信号を金融商品データ格納部１５に送信することが
可能になっている。なお、ペイオフ分布を求めるための
解析解が既知である一般金融商品については、入力部１
１から送信された金融商品データ等に基づき解析解を用
いてペイオフ分布を算出することが可能になっている。
また、金融商品データ格納部１５は、ペイオフ分布算出
部１３から送信された特定金融商品及び各一般金融商品
のペイオフ分布を格納することが可能になっている。
【００３３】相関係数算出部１７は、金融商品データ格
納部１５と信号線を介して接続されており、金融商品デ
ータ格納部１５に格納された特定金融商品のペイオフ分
布（評価対象ペイオフ分布）及び各一般金融商品のペイ
オフ分布を読み出すことが可能になっている。また、選
択部１９とも信号線を介して接続されており、評価対象
ペイオフ分布と各一般金融商品のペイオフ分布との相関
係数を算出し、この相関係数を含む情報信号を選択部１
９に送信することが可能になっている。さらに、判断部
２７とも信号線を介して接続されており、判断部２７か
ら送信された差分分布を新たな評価対象ペイオフ分布と
して、この評価対象ペイオフ分布と各一般金融商品のペ
イオフ分布との相関係数を算出することも可能になって
いる。
【００３４】選択部１９は、相関係数算出部１７から送
信された評価対象ペイオフ分布と各一般金融商品のペイ
オフ分布との相関係数に基づいて、複数の一般金融商品
からポートフォリオに組入れるべき構成対象金融商品を
選択することが可能になっている。また、組入比率算出
部２１及び組入部２３とそれぞれ信号線を介して接続さ
れており、評価対象ペイオフ分布及び選択した構成対象
金融商品のペイオフ分布を含む情報信号を送信すること
が可能になっている。
【００３５】組入比率算出部２１は、選択部１９から送
信された評価対象ペイオフ分布及び選択された構成対象
金融商品のペイオフ分布に基づいて、その構成対象金融
商品の組入比率を算出することが可能になっている。ま
た、組入部２３と信号線を介して接続されており、算出
した構成対象金融商品の組入比率を含む情報信号を組入
部２３に送信することが可能になっている。
【００３６】組入部２３は、選択部１９から送信された
評価対象ペイオフ分布及び選択された構成対象金融商品
のペイオフ分布、並びに、組入比率算出部２１から送信
された構成対象金融商品の組入比率に基づき、構成対象
金融商品を組入れてポートフォリオを構成することが可
能になっている。また、差分分布算出部２５と信号線を
介して接続されており、評価対象ペイオフ分布及び構成
したポートフォリオに含まれる構成対象金融商品のペイ
オフ分布を含む情報信号を差分分布算出部２５に送信す
ることが可能になっている。
【００３７】差分分布算出部２５は、組入部２３から送
信された評価対象ペイオフ分布及び構成対象金融商品の
ペイオフ分布及び組入比率を受け、その構成対象金融商
品のペイオフ分布及び組入比率に基づき評価用ペイオフ
分布を算出し、これを評価対象ペイオフ分布から減ずる
ことにより差分分布を算出することが可能になってい
る。また、判断部２７と信号線を介して接続されてお
り、ポートフォリオに含まれる構成対象金融商品及び算
出した差分分布を含む情報信号を判断部２７に送信する
ことが可能になっている。
【００３８】判断部２７は、差分分布算出部２５から送
信された差分分布が所定の条件に達したか否か（例え
ば、差分分布の分散が所定の値以下になったか否か）を
判断することが可能になっている。このとき、差分分布
が所定の条件に達していないと判断した場合には、その
差分分布を相関係数算出部１７に送信することが可能に
なっている。また、評価部２９と信号線を介して接続さ
れており、差分分布が所定の条件に達したと判断した場
合には、ポートフォリオに含まれる構成対象金融商品を
含む情報信号を評価部２９に送信することが可能になっ
ている。
【００３９】評価データ格納部３１には、評価データと
して、構成対象金融商品の少なくとも数量、種類又は組
入比率と複雑性指標との関係を示すテーブルデータ等が
格納されている。評価部２９は、評価データ格納部３１
と信号線を介して接続されており、評価データ格納部３
１に格納された評価データを読み出すことが可能になっ
ている。また、判断部２７から送信されたポートフォリ
オに含まれる構成対象金融商品の少なくとも数量、種類
又は組入比率を検知すると共に、読み出した評価データ
を参照して複雑性指標を導出することが可能になってい
る。さらに、出力部３３と信号線を介して接続されてお
り、導出した複雑性指標を含む情報信号を出力部３３に
送信することが可能になっている。
【００４０】出力部３３は、評価部２９から送信された
複雑性指標を含む情報信号を受信し、構成対象金融商品
の少なくとも数量又は種類と複雑性指標とを表形式等と
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３３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。
【００４１】一方、本実施形態に係る金融商品評価プロ
グラムを記録した記録媒体には、キーボード等の入力手
段とディスプレイやプリンタ等の出力手段とを含む汎用
のコンピュータシステムに、上記金融商品評価システム
１の各要素と同等な機能を持たせるためのプログラムが
記録されている。従って、この金融商品評価プログラム
をコンピュータシステムに読み込ませることにより、上
記金融商品評価システム１と同等のシステムが形成され
る。より具体的には、例えばコンピュータシステムに含
まれるＣＰＵが、上記金融商品評価システム１における
各算出部、選択部１９、組入部２３、判断部２７及び評
価部２９等の機能を果たし、例えばハードディスクメモ
リが各格納部等の機能を果たすことになる。また、キー
ボード等の入力手段が金融商品評価システム１における
入力部１１等の機能を果たし、ディスプレイやプリンタ
等の出力手段が出力部３３等の機能を果たすことにな
る。
【００４２】次に、図２に示すフローチャートを参照し
ながら、本実施形態に係る金融商品評価システム１の動
作（金融商品評価方法）について説明する。なお、本実
施形態では、評価対象となる特定金融商品をエイジアン
オプションＡとし、このエイジアンオプションＡに対し
てスタティックヘッジポジションを実現するポートフォ
リオを構成する候補となる複数の一般金融商品としてヨ
ーロピアンオプションＥ1〜ＥNを用いる例について説明
する。
【００４３】まず、入力部１１を用いて、特定金融商品
及び各一般金融商品の金融商品データが入力される（ス
テップ１、以下Ｓ１のように略す）。金融商品データと
は、各金融商品を特徴付けるデータのことであり、オプ
ションであれば満期日や行使価格等が該当する。また、
入力部１１を用いて、特定金融商品及び各一般金融商品
の価値変化に影響を与える市場変数条件が入力される。
市場変数とは、ペイオフ分布を算出する際の変数となる
ものであり、金利、株価及び為替レート等が該当する。
市場変数条件とは、これら市場変数の採り得る範囲等を
決定付ける条件を示す。
【００４４】金融商品データ及び市場変数条件が入力さ
れた後、ペイオフ分布算出部１３において、金融商品デ
ータ及び市場変数条件に基づくモンテカルロシミュレー
ションが行なわれ、特定金融商品及び各一般金融商品の
ペイオフ分布が算出される（Ｓ２）。すなわち、モンテ
カルロシミュレーションでは、各試行ごとに市場変数条
件に基づいてランダムな市場変数を発生させ、その市場
変数に対応する特定金融商品及び各一般金融商品の価値
が金融商品データに基づき算出される。こうした独立試
行を所定回数（例えば１０万回）行なうことにより、特
定金融商品及び各一般金融商品の価値変化分布が形成さ
れ、これがペイオフ分布として算出されることになる。
このようにして算出された特定金融商品及び各一般金融
商品のペイオフ分布は金融商品データ格納部１５に格納
される（Ｓ３）。
【００４５】次いで、演算部２において演算処理が行な
われる。この演算処理では、相関係数の算出処理（Ｓ
４）、構成対象金融商品の選択処理（Ｓ５）、組入比率
の算出処理（Ｓ６）、ポートフォリオへの組入処理（Ｓ
７）及び差分分布の算出処理（Ｓ８）が繰り返し行なわ
れ、構成対象金融商品がポートフォリオに順次組入れら
れる。以下、これらの演算処理について詳細に説明する
（なお、特に明示しない限り、ｎ−１回の演算処理が既
に行なわれた後にｎ回目の演算処理を行なう場合につい
て説明する）。
【００４６】まず、相関係数算出部１７では、評価対象
となる分布関数（評価対象ペイオフ分布θCV）及び各一
般金融商品のペイオフ分布θEが読み出される。なお、
この評価対象ペイオフ分布の初期値（最初の演算処理に
おける値）としては、金融商品データ格納部１５に格納
された特定金融商品のペイオフ分布θAが代入される。
すなわち、
【数４】 とされる（左辺右肩の数字は演算処理の繰り返し回数を
示し、以下の各式において同様に用いる）。また、ｎ回
目（２回目以降）の演算処理では、前回（すなわちｎ−
１回目）の演算処理の際に差分分布算出部２５において
算出された差分分布が評価対象ペイオフ分布として代入
されることになる。
【００４７】また、この相関係数算出部１７では、読み
出された評価対象ペイオフ分布θCVと、一般金融商品Ｅ
jのペイオフ分布θE、jとの相関係数γjが、
【数５】 により算出される（Ｓ４）。より具体的に記述すると、
（５）式は、
【数６】 と表わすことができる。
【００４８】選択部１９では、相関係数算出部１７にお
いて算出された評価対象ペイオフ分布と各一般金融商品
のペイオフ分布との相関係数を参照することにより、相
関係数の絶対値が最も高い一般金融商品が１つ選択さ
れ、そのペイオフ分布がｎ回目の演算処理における構成
対象金融商品のペイオフ分布とされる（Ｓ５）。すなわ
ち、
【数７】 とされることになる。
【００４９】組入比率算出部２１では、選択部１９にお
いて選択された構成対象金融商品の組入比率αnが、
【数８】 により算出される（Ｓ６）。なお、評価対象ペイオフ分
布と構成対象金融商品のペイオフ分布との相関係数が負
値である場合には、特定金融商品とその構成対象金融商
品とが売り買いについて逆の操作を行なう（例えば、特
定金融商品が「買い」なら一般金融商品を「売り」とす
る）ことによりヘッジポジションをとることができるこ
とを意味するので、ここで算出される組入比率αnも負
値とされる。
【００５０】組入部２３では、選択部１９において選択
された構成対象金融商品が、組入比率算出部２１におい
て算出された組入比率で組入れられ、前回（ｎ−１回
目）の演算処理までに既に組入れられた構成対象金融商
品とあわせてポートフォリオが構成される（Ｓ７）。
【００５１】差分分布算出部２５では、選択された構成
対象金融商品のペイオフ分布からその平均値を減じ、組
入比率を乗じたもの（本願では評価用ペイオフ分布とい
う）を、評価対象ペイオフ分布から減じることによっ
て、次回（ｎ＋１回目）の演算処理において評価対象ペ
イオフ分布となるべき差分分布が算出される（Ｓ８）。
この算出処理を具体的に記述すると、
【数９】 と表わすことができる。
【００５２】判断部２７では、差分分布算出部２５にお
いて算出された差分分布が所定の条件に達したか否かが
判断される（Ｓ９）。この判断処理は、今回までの演算
処理により構成されたポートフォリオが所望の精度のス
タティックヘッジポジションを実現するか否かを判断す
るものであり、具体的には、差分分布の分散が所定の値
以下になったか否か等が判断されることになる。この判
断部２７において、差分分布が所定の条件に達していな
い（上記の例でいえば、差分分布の分散が所定の値以下
になっていない）と判断された場合には、今回までの演
算処理により構成されたポートフォリオが所望の精度の
スタティックヘッジポジションを実現できていないとし
て、Ｓ４〜Ｓ８の演算処理が再度行なわれることにな
る。このとき、相関係数算出部１７では、今回の演算処
理において算出した差分分布が、次回の評価対象ペイオ
フ分布として読み出される。
【００５３】一方、判断部２７において、差分分布が所
定の条件に達した（上記の例でいえば、差分分布の分散
が所定の値以下になった）と判断された場合には、今回
までの演算処理により構成されたポートフォリオが所望
の精度のスタティックヘッジポジションを実現できたと
して、ポートフォリオを構成する一般金融商品とその組
入比率とを含む情報を例えば図３に示すようなテーブル
データとして評価部２９に送信し、演算処理を終了す
る。
【００５４】こうして演算処理を終えた後、評価部２９
において特定金融商品の複雑性が評価される（Ｓ１
０）。すなわち、評価部２９では、判断部２７から送信
されたポートフォリオに含まれる構成対象金融商品の少
なくとも数量、種類又は組入比率を検知すると共に、評
価データ格納部３１に格納された評価データを読み出
し、この評価データと検知した構成対象金融商品の少な
くとも数量、種類又は組入比率とを参照することによっ
て、複雑性指標が導出される。例えば、評価部２９にお
いて、構成対象金融商品の数がｍ個、種類がヨーロピア
ンオプション、各組入比率がそれぞれｘ％ずつであると
検知した場合、これに対応する複雑性指標「ＡＡ」が評
価データから導出されることになる。そして、この評価
結果を受けた出力部３３では、例えば図４に示すよう
に、ポートフォリオを構成する構成対象金融商品の数と
複雑性指標とを含む結果情報が表形式等で出力される
（Ｓ１１）。
【００５５】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、相関係数に基づき類似性が高いと判断される一般金
融商品が選択され、その一般金融商品が適切な組入比率
でポートフォリオに組入れられる演算処理が、所望の精
度のスタティックヘッジポジションを実現できるまで繰
り返される。そして、構成されたポートフォリオに含ま
れる一般金融商品の少なくとも数量、種類又は組入比率
から、特定金融商品の複雑性が評価される。従って、特
定金融商品に対してスタティックヘッジポジションを実
現するポートフォリオを効率的かつ高精度に構成するこ
とができ、ひいては特定金融商品の複雑性を効率的かつ
高精度に評価することができる。
【００５６】また、本実施形態によれば、特定金融商品
の複雑性を効率的かつ高精度に評価することができるた
め、ヘッジコストの算出や金融商品の格付けにも応用す
ることが可能になる。例えば、特定金融商品の複雑性が
高いと判断された場合には、相対的にヘッジコストを高
く算出したり、その金融商品の格付けを高く評価する等
の根拠とすることができる。
【００５７】なお、本発明に係る金融商品評価システ
ム、金融商品評価方法、及び、金融商品評価プログラム
を記録した記録媒体は、上記実施形態に記載の態様に限
定されるものではなく、他の条件等に応じて種々の変形
態様をとることが可能である。例えば、上記実施形態で
は、特定金融商品をエイジアンオプションとし、一般金
融商品をヨーロピアンオプションとする例を挙げたが、
他の金融商品を用いることもできる。
【００５８】また、上記実施形態では、モンテカルロシ
ミュレーションを用いて特定金融商品及び一般金融商品
のペイオフ分布を算出する例を中心に説明したが、解析
解が既知である一般金融商品については、ペイオフ分布
算出部１３において解析解を用いてペイオフ分布を算出
することもできる。なお、解析解が既知でない一般金融
商品については、上記実施形態に示したようにモンテカ
ルロシミュレーションを用いてペイオフ分布が算出され
ることになる。
【００５９】また、上記実施形態では、演算処理を繰り
返すごとに構成対象金融商品を１つずつ組入れる例につ
いて説明したが、複数の構成対象金融商品を同時に組入
れることとしてもよい。例えば、ｍ個の構成対象金融商
品を同時に組入れることとする場合、各構成対象金融商
品の組入比率αkは、評価対象ペイオフ分布θCVの分散
（下記（１０）式参照）を最小化させるｍ元連立一次方
程式の解として計算できる。
【数１０】
【００６０】また、上記実施形態では、差分分布の分散
が所定の値以下になることを判断条件として用いたが、
これに限定されるものではない。また、判断条件を入力
する入力手段を設け、ポートフォリオの構成を行なうた
びに判断条件を変更できるようにしてもよい。
【００６１】また、上記実施形態では、評価対象ペイオ
フ分布と各一般金融商品のペイオフ分布との相関係数に
基づき一般金融商品を順次組入れることによって、特定
金融商品に対してスタティックヘッジポジションを実現
するポートフォリオを構成する例について説明したが、
ポートフォリオを構成する他の公知手法を用いることも
できる。他の公知手法の例としては、単純にデルタ値、
べガ値等のリスク指標を中立にするようにポートフォリ
オを構成するリスク中立法や、「Static Hedging of Ex
otic Options（ Journal of Finance, vol.LIII,no.8 ,
June 1998 ）」に開示された構成手法等が挙げられる。
【００６２】
【発明の効果】本発明に係る金融商品評価システム、金
融商品評価方法、及び、金融商品評価プログラムを記録
した記録媒体によれば、金融商品の複雑性を効率的かつ
高精度に評価することが可能になる。
【００６３】また、評価結果の出力を行なえば、複雑性
の評価結果を容易に視認することが可能になる。
【００６４】また、相関係数に基づき構成対象金融商品
金融商品を順次組入れてポートフォリオを構成する手法
を用いることによって、特定金融商品に対してスタティ
ックヘッジポジションを実現するポートフォリオをより
効率的かつ高精度に構成することが可能になり、ひいて
は特定金融商品の複雑性を効率的かつ高精度に評価する
ことが可能になる。
【００６５】また、特定金融商品及び一般金融商品の価
値変化に影響を与える複数組の市場変数を用いた独立試
行計算を行なうことにより特定金融商品及び一般金融商
品のペイオフ分布を算出すれば、解析解を得ることが難
しい複雑な金融商品のペイオフ分布を得ることが可能に
なり、ひいては多種多様な特定金融商品の複雑性を評価
することが可能になる。
【００６６】また、上述した数式を用いて相関係数を算
出すれば、評価対象ペイオフ分布と一般金融商品のペイ
オフ分布との相関性を高精度に導き出すことができるた
め、スタティックヘッジポジションを実現するポートフ
ォリオをより効率的かつ高精度に構成することが可能に
なり、ひいては特定金融商品の複雑性をより効率的かつ
高精度に評価することが可能になる。
【００６７】また、相関係数の絶対値に基づいて構成対
象金融商品を選択することによって、選択の幅が広がる
ため、スタティックヘッジポジションを実現するポート
フォリオをより効率的に構成することが可能になり、ひ
いては特定金融商品の複雑性をより効率的に評価するこ
とが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る金融商品評価システムの構成
を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る金融商品評価システムの動作
（金融商品評価方法）を説明するフローチャートであ
る。
【図３】本実施形態に係る金融商品評価システムにおけ
る評価部に送信されるデータ例を示す図表である。
【図４】本実施形態に係る金融商品評価システムの出力
例を示す図表である。
【符号の説明】
１…金融商品評価システム、２…演算部、１１…入力
部、１３…ペイオフ分布算出部、１５…金融商品データ
格納部、１７…相関係数算出部、１９…選択部、２１…
組入比率算出部、２３…組入部、２５…差分分布算出
部、２７…判断部、２９…評価部、３１…評価データ格
納部、３３…出力部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田窪 俊二 東京都千代田区大手町１−５−１ 興銀第 一フィナンシャルテクノロジー株式会社内 Ｆターム(参考） 5B055 CC00

Claims (13)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 特定金融商品の複雑性を評価するシステ
    ムであって、 前記特定金融商品に対してスタティックヘッジポジショ
    ンを実現するポートフォリオを、複数の一般金融商品に
    よって構成する構成手段と、 前記ポートフォリオを構成する一般金融商品に関する情
    報に基づき、前記特定金融商品の複雑性を評価する評価
    手段とを備えることを特徴とする金融商品評価システ
    ム。
  2. 【請求項２】 前記評価手段による評価結果を出力する
    出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記
    載の金融商品評価システム。
  3. 【請求項３】 前記構成手段は、 前記特定金融商品のペイオフ分布を評価対象ペイオフ分
    布として格納すると共に、前記各一般金融商品のペイオ
    フ分布を格納する格納手段と、 前記評価対象ペイオフ分布と前記各一般金融商品のペイ
    オフ分布との相関係数を算出する相関係数算出手段と、 前記相関係数に基づいて、前記複数の一般金融商品か
    ら、前記ポートフォリオに組入れるべき構成対象金融商
    品を選択する選択手段と、 前記評価対象ペイオフ分布及び前記構成対象金融商品の
    ペイオフ分布に基づいて、当該構成対象金融商品の組入
    比率を算出する組入比率算出手段と、 前記構成対象金融商品を前記組入比率で組入れることに
    よって前記ポートフォリオを構成する組入手段と、 前記組入手段によって組入れられた前記構成対象金融商
    品のペイオフ分布、及び、前記組入比率算出手段によっ
    て算出された当該構成対象金融商品の組入比率に基づく
    評価用ペイオフ分布を、前記評価対象ペイオフ分布から
    減じた差分分布を算出する差分分布算出手段と、 前記差分分布が所定の条件に達していないことを感知
    し、前記差分分布を新たな評価対象ペイオフ分布とし
    て、前記選択手段による選択作業、前記組入比率算出手
    段による組入比率算出作業、及び、前記組入手段による
    前記ポートフォリオへの組入作業を再度実行させると共
    に、前記差分分布が前記所定の条件に達したことを感知
    し、前記選択手段による選択作業、前記組入比率算出手
    段による組入比率算出作業、及び、前記組入手段による
    前記ポートフォリオへの組入作業を終了させる判断手段
    とを備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の金
    融商品評価システム。
  4. 【請求項４】 前記構成手段は、前記特定金融商品及び
    前記複数の一般金融商品のペイオフ分布を、当該特定金
    融商品及び当該各一般金融商品の価値変化に影響を与え
    る複数組の市場変数を用いた独立試行計算を行なうこと
    により算出するペイオフ分布算出手段をさらに備えるこ
    とを特徴とする請求項３に記載の金融商品評価システ
    ム。
  5. 【請求項５】 前記相関係数算出手段は、前記評価対象
    ペイオフ分布θCV及び前記各一般金融商品のペイオフ分
    布θEを用い、前記相関係数γを、 【数１】 により算出することを特徴とする請求項３又は４に記載
    の金融商品評価システム。
  6. 【請求項６】 前記選択手段は、前記相関係数の絶対値
    に基づいて、前記構成対象金融商品を選択することを特
    徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の金融商品評価
    システム。
  7. 【請求項７】 コンピュータシステムを用いて特定金融
    商品の複雑性を評価する方法であって、 前記コンピュータシステム内において、前記特定金融商
    品に対してスタティックヘッジポジションを実現するポ
    ートフォリオを、複数の一般金融商品によって構成する
    構成ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記ポートフォ
    リオを構成する一般金融商品に関する情報に基づき、前
    記特定金融商品の複雑性を評価する評価ステップとを備
    えることを特徴とする金融商品評価方法。
  8. 【請求項８】 前記コンピュータシステム内から、前記
    評価ステップにおける評価結果を出力する出力ステップ
    をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の金融
    商品評価方法。
  9. 【請求項９】 前記構成ステップは、 前記コンピュータシステム内に、前記特定金融商品のペ
    イオフ分布を評価対象ペイオフ分布として格納すると共
    に、前記各一般金融商品のペイオフ分布を格納する格納
    ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記評価対象ペ
    イオフ分布と前記各一般金融商品のペイオフ分布との相
    関係数を算出する相関係数算出ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記相関係数に
    基づいて、前記複数の一般金融商品から、前記ポートフ
    ォリオに組入れるべき構成対象金融商品を選択する選択
    ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記評価対象ペ
    イオフ分布及び前記構成対象金融商品のペイオフ分布に
    基づいて、当該構成対象金融商品の組入比率を算出する
    組入比率算出ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記構成対象金
    融商品を前記組入比率で組入れることによって前記ポー
    トフォリオを構成する組入ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記組入ステッ
    プにおいて組入れられた前記構成対象金融商品のペイオ
    フ分布、及び、前記組入比率算出ステップにおいて算出
    された当該構成対象金融商品の組入比率に基づく評価用
    ペイオフ分布を、前記評価対象ペイオフ分布から減じた
    差分分布を算出する差分分布算出ステップと、 前記コンピュータシステム内において、前記差分分布が
    所定の条件に達していないことを感知し、前記差分分布
    を新たな評価対象ペイオフ分布として、前記選択ステッ
    プ、前記組入比率算出ステップ、及び、前記組入ステッ
    プを再度実行させると共に、前記差分分布が前記所定の
    条件に達したことを感知し、前記選択ステップ、前記組
    入比率算出ステップ、及び、前記組入ステップを終了さ
    せる判断ステップとを備えることを特徴とする請求項７
    又は８に記載の金融商品評価方法。
  10. 【請求項１０】 前記構成ステップは、前記コンピュー
    タシステム内において、前記特定金融商品及び前記複数
    の一般金融商品のペイオフ分布を、当該特定金融商品及
    び当該各一般金融商品の価値変化に影響を与える複数組
    の市場変数を用いた独立試行計算を行なうことにより算
    出するペイオフ分布算出ステップをさらに備えることを
    特徴とする請求項９に記載の金融商品評価方法。
  11. 【請求項１１】 前記相関係数算出ステップでは、前記
    評価対象ペイオフ分布θCV及び前記各一般金融商品のペ
    イオフ分布θEを用い、前記相関係数γを、 【数２】 により算出することを特徴とする請求項９又は１０に記
    載の金融商品評価方法。
  12. 【請求項１２】 前記選択ステップでは、前記相関係数
    の絶対値に基づいて、前記構成対象金融商品を選択する
    ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれかに記載の金
    融商品評価方法。
  13. 【請求項１３】 特定金融商品の複雑性を評価するため
    のコンピュータシステムが読み取り可能なプログラムを
    記録した記録媒体であって、 前記コンピュータシステムに、 前記特定金融商品に対してスタティックヘッジポジショ
    ンを実現するポートフォリオを、複数の一般金融商品に
    よって構成する構成処理と、 前記ポートフォリオを構成する一般金融商品に関する情
    報に基づき、前記特定金融商品の複雑性を評価する評価
    処理とを実行させることを特徴とする金融商品評価プロ
    グラムを記録した記録媒体。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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US7512556B2 (en) * 2004-06-09 2009-03-31 Sap Ag System and method for evaluation of simulated hedging relationship assignments
CN111652501A (zh) * 2020-05-29 2020-09-11 泰康保险集团股份有限公司 金融产品评估装置及方法、电子设备、存储介质

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