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国際特許分類[G06Q90/00]の内容

物理学 (1,541,580) | 計算;計数 (381,677) | 管理目的,商用目的,金融目的,経営目的,監督目的または予測目的に特に適合したデータ処理システムまたは方法;他に分類されない,管理目的,商用目的,金融目的,経営目的,監督目的または予測目的に特に適合したシステムまたは方法 (55,954) | 格別なデータ処理を伴わない,管理目的,商用目的,金融目的,経営目的,監督目的又は予測目的に特に適合したデータ処理システムまたは方法 (71)

国際特許分類[G06Q90/00]に分類される特許

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【目的】多種類の商品を複数の小売店に適切に配分すること。
【解決手段】アイテム配分システムは、p種類のアイテムの全部又は一部を、第1ないし第qの受取手段に配分するアイテム配分システムであって、各アイテムの総数と各受取手段が受け取るアイテム数とが記憶された記憶手段と、初期条件を読み出して設定する初期条件設定手段と、水平方向の構成比と、垂直方向の構成比とを計算し、計算された水平方向の構成比と垂直方向の構成比との積である成分amnの構成比を計算する構成比計算手段と、各成分amnに按分する按分手段と、前記按分手段によって各成分amnに按分された数値の過剰分及び過小分を調整する調整手段と、を含む。 (もっと読む)


【課題】企業倒産確率の予測精度が優れた倒産確率予測装置及び倒産確率予測システムを提供する。
【解決手段】倒産確率予測用コンピュータは、カテゴリセット毎の区分データに対して、倒産確率実績値をln(倒産確率実績値/(1−倒産確率実績値))によってロジット変換して得られたロジット変換後倒産確率実績値を目的変数とする数量化理論1類に基づく回帰分析を行って各アイテムカテゴリ毎のスコア値を算出する手段と、指定されたアイテムカテゴリについて、ロジット値LをL=評点区分スコア値+業種区分スコア値+成長率区分スコア値+金利区分スコア値+為替区分スコア値+物価区分スコア値+政権区分スコア値+定数から算出し、倒産確率PをP=1/(1+e−L)から算出する手段とを備えている。 (もっと読む)


【課題】予測売上高の変動範囲を求める。
【解決手段】データ保持部22は、複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取り保持する。乱数付与部28は、案件データに含まれる案件に対して乱数を付与する。判定部32は、案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する。売上高計算部36は、受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して予測売上高を求める。試行制御部30は、乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる。分析部40は、複数回の試行結果に基づいて予測売上高の確率分布を求める。受注予定案件が受注の成否に関して互いに相関関係にある第1グループと第2グループに分けられる場合、乱数付与部28は、第1グループおよび第2グループに含まれる案件に対して付与される乱数の間に、グループ間と同一の相関係数を持たせる。 (もっと読む)


【課題】予測売上高の変動範囲を求める。
【解決手段】データ保持部22は、複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取り保持する。乱数付与部29は、前記案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する。判定部32は、案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する。売上高計算部36は、受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して予測売上高を求める。試行制御部30は、乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる。分析部40は、複数回の試行結果に基づいて予測売上高の確率分布を求める。 (もっと読む)


【課題】非上場企業の株主資本価値を予測や仮定を用いずに算出する。
【解決手段】本方法は、分析対象非上場企業と同業種の各上場企業の負債ベータβD1を特定する工程と、分析対象非上場企業と同業種の各上場企業のレバード・ベータβLを算出する工程と、アンレバード・ベータβUを分析対象非上場企業の同業種の各上場企業について算出する工程と、分析対象非上場企業の同業種についての平均アンレバード・ベータβUaを算出する工程と、分析対象非上場企業の負債ベータβD2を特定する工程と、βUa及びβD2と、分析対象非上場企業の有利子負債額D2及び株主資本帰属の過去の営業キャッシュフローECPと実効税率Tと、マーケット・リターンrMとを用いて、分析対象非上場企業の株主資本価値を算出する工程とを含む。 (もっと読む)


【課題】適切な代表者による必要十分な合意形成を得ることを支援する。
【解決手段】ステークホルダ判定手段11aは、各ステークホルダをクラスタに分類し、クラスタ分布生成手段11bは、ステークホルダのクラスタ分布情報を生成する。要件定義モデル生成手段11cは、要件定義モデルに基づくクラスタ分布モデルを生成する。納得度測定手段11dは、要件定義の各項目に関し、ステークホルダごとの納得情報を測定し、クラスタ別納得度生成手段11eは、納得情報をクラスタ別に集計し、クラスタ別の納得度を算出する。そして、これらの情報に基づいて、クラスタ分布表示画面13a、要件定義モデル表示画面13b、及びクラスタ別納得度表示画面13cを表示する。 (もっと読む)


【課題】投資リスクをコントロールするための分散投資では、複数の金融商品に単純に分散して投資すること自体が重要なのではなく、各金融商品の投資リスクを理解した上で総合的な投資リスクをコントロールしながらバランス良く分散させることが重要であるが、投資リスクをコントロールしながらバランスよく分散させることができる分散投資方法又は分散投資装置は未だ開発されていない。
【解決手段】本発明の投資決定装置又は投資決定プログラム又は投資決定方法では、ユーザがリスク設定値を設定するだけで、異なるリスク値を持つ複数の金融商品への投資配分をリスクコントロールされた状態で容易に決定することができる。このため、ユーザは本発明を利用することにより、投資リスクをコントロールしながらバランス良く分散投資を行うことができる。 (もっと読む)


【課題】従来技術ではマーケティング・アクションを考慮した顧客状態定義ができなかった。また、マーケティング・アクションが短期的および長期的にどのような効果を持つかを顧客状態のパラメータとして持つことができなかった。
【解決手段】アクションで条件づけられた顧客状態遷移確率と短期報酬を得るために、顧客状態とマーケティング・アクションを対にした複合状態を用いた隠れマルコフモデル(HMM)で顧客行動をモデル化する。推定された隠れマルコフモデルのパラメータ(複合状態間の遷移確率と複合状態ごとの報酬の分布)を更に、マーケティング・アクションで条件づけられた顧客状態間の遷移確率と顧客状態ごとの報酬の分布に変換する。より詳細に購買特性をモデル化するために、顧客状態ベクトルの要素の中に必ず購買間隔時間を含め、顧客状態が購買間隔時間に関する確率分布の情報を持つようにする。 (もっと読む)


【課題】 同一の金融商品にかかる2以上のチャートを用いることによって、多様な観点から金融商品の売買に適したタイミングを分析することが可能な、チャート分析装置及びチャート分析方法を提供する。
【解決手段】 複数のチャートを選択し、各々のチャートを構成する数値を度数分布などの所定のルールに基づいてスコアに置き換える。置き換えたスコアに、価格、出来高等について重視したい項目を加重値によって調整して、多様な要素を反映した総合スコアを算出する。算出された総合スコアの時系列的な変局を所定のロジックによって捉えるよう構成することによって、トレンド、出来高、信用取引の影響など、様々な要因を反映した総合的なセンチメントを数値化して分析し、売買のシグナルを発生させることを可能にしている。 (もっと読む)


【課題】実際の電力取引におけるリスク管理を可能とする。
【解決手段】データ編集処理部31は、記憶部2の各DBのデータを編集する。モデルパラメータ設定部32は、編集されたデータを用いてパラメータを設定し、各リスク要因の予測モデルを作成する。電力価格予測部33〜燃料価格予測部38は、予測モデルで各リスク要因を予測する。発電コスト予測部42は発電コストを予測し、スポット入札曲線設定部43はスポット入札曲線を設定する。スポット落札量予測部44は、スポット入札曲線でスポット落札量を予測する。電力取引収支計算部47は、スポット契約収支及びデリバティブ契約収支から電力取引収支を計算する。各リスク要因の予測〜電力取引収支計算は、シミュレーション処理として所定回数行われる。リスク指標計算部48は、計算された電力取引収支の分布からリスク指標を計算する。 (もっと読む)


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