JP7337368B2

JP7337368B2 - 金融または経済分析システム

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Publication number: JP7337368B2
Application number: JP2019108519A
Authority: JP
Inventors: 宏之内田
Original assignee: 株式会社内田ビルアンドセラム
Priority date: 2019-06-11
Filing date: 2019-06-11
Publication date: 2023-09-04
Anticipated expiration: 2039-06-11
Also published as: US20200394663A1; JP2020201740A; EP3751497A1

Description

本開示は、金融または経済の状況を分析する金融または経済分析システムに関する。

金融ならびに経済の情勢を分析する場合には、流通する貨幣量や金利水準などを用いて所定項目の数値化を行っている。
例えば、市場価格データに基づいて第1のパラメータを算出し、第１のパラメータに基づいて第２のパラメータを算出する各手段を備え、これらのパラメータを用いて価格変動関係式を設定することにより、インフレーション態様の分析やインフレーションの発生時期を検出可能にした装置、方法、プログラムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

また、例えば、与えられたパラメータに基づいて、所定の確率分布に従う一連の乱数を発生する乱数発生部と、乱数発生部によって発生した乱数の値に所定の演算を施して、各時点における金利水準や負債を予測する金利（負債）予測装置等が開示されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００３－２１６８８３号公報特開２００３－２２３５４２号公報

前述の装置等は、所定の演算処理を行って経済情勢を表す、または予測を行うように構成されている。例えば、経済情勢を表す方程式としてフィッシャーの交換方程式がある。フィッシャーの交換方程式は、貨幣量Ｍと貨幣の所得流通速度Ｖの積は、物価Ｐと一定期間内の財サービス取引量Ｔの積と等しくなること（ＭＶ＝ＰＴ）を表している。
このフィッシャーの交換方程式は、貨幣量Ｍが全て流通せず、例えば一部分が預貯金に流れた場合には成立しなくなる。また、取引量Ｔに在庫量が含まれると、厳密には成立しなくなる。そのため、フィッシャーの交換方程式が示す貨幣量Ｍと物価Ｐの比例関係は、現実的な経済情勢を表すとは考えられていない。

また、経済情勢を表すものとしてケンブリッジ方程式が知られている。ケンブリッジ方程式は、物価Ｐと実質ＧＤＰのＹとマーシャルのｋとの積は、貨幣量Ｍと等しくなること（Ｍ＝ｋＰＹ）を表している。ケンブリッジ方程式において貨幣量Ｍは、流通手段の貨幣と価値保蔵手段の貨幣を合わせた量である。
マーシャルのｋは、貨幣の所得流通速度Ｖの逆数、あるいは、名目国民所得に対する貨幣の保有比率である。

マーシャルのｋは、マネーサプライ（例えば、生産水準ＧＤＰ）に対して、通貨供給量が適正か否かを判断するための指標となる。具体的には、マーシャルのｋは、例えばＧＤＰを「１」としたとき、通貨供給量がＧＤＰに対して何倍であるかを表し、当該マーシャルのｋが大きい程、その経済領域に多くの貨幣が流通していることを表している。
ケンブリッジ方程式は、使われていない貨幣（価値保蔵手段）を含めていることから、マーシャルのｋの安定性を検証する必要がある。そのため、ケンブリッジ方程式は、自明的に正しいとは必ずしも言えないと考えられている。

本開示は、上記の問題点に鑑みなされたもので、金融または経済の状況を高い確度で表すことを可能にする金融または経済分析システムを提供する。

本開示に係る金融または経済分析システムは、金融または経済状況を表す情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段から入力した情報を用いて金融または経済状況を示す数値を演算によって求める演算手段と、を備え、前記演算手段は、前記情報取得手段から入力した情報から、電磁波解析に使用する物理量に置き換えて考えることができる、金利に関する回転係数を示すデータ、貨幣量を示すデータ、物価係数を示すデータ、および、ＧＤＰを示すデータを求めて金融または経済分析に用いる、ことを特徴とする。

また、前記演算手段は、前記回転係数を示すデータをｒ、前記貨幣量を示すデータをＭ、前記物価係数を示すデータをＰ、および、前記ＧＤＰを示すデータをＹとしたとき、
Ｙ＝ｒ・Ｍ・Ｐ
となる関係式を用いて前記金融または経済分析に用いる任意の要因を求める、ことを特徴とする。

また、前記演算手段は、前記情報取得手段から入力したデータから、金融または経済活動の複雑さの度合いを示す物係数と、前記金融または経済活動における市場心理の不安の度合いを示す人係数と、を求め、前記物係数と前記人係数の積からなる前記物価係数を求める、ことを特徴とする。

また、前記演算手段は、前記情報取得手段から入力した経済活動に関するエネルギ消費量を示すデータを用いて前記貨幣量を示すデータを求める、ことを特徴とする。

また、前記演算手段は、前記情報取得手段から入力したデータから、前記電磁波解析における反射波に置き換えて考えることができる貯蓄を示すデータを求め、該貯蓄を示すデータを加味して前記貨幣量を示すデータを求める、ことを特徴とする。

また、前記演算手段は、前記回転係数を示すデータをヒトの脳波周波数を示すデータに置き換えて、脳波パターンに関する病理解析の手法に則って前記金融または経済分析に関する演算を行う、ことを特徴とする。

本開示による金融または経済分析方法は、金融または経済分析に用いる情報を情報取得手段によって取得する第１過程と、前記情報取得手段が取得した情報を演算手段へ入力し、電磁波解析に使用する物理量に置き換えて考えることができる、金利に関する回転係数を示すデータ、貨幣量を示すデータ、物価係数を示すデータ、および、ＧＤＰを示すデータを求めて金融または経済分析に用いる第２過程と、を有し、前記第２過程は、前記回転係数を示すデータをｒ、前記貨幣量を示すデータをＭ、前記物価係数を示すデータをＰ、および、前記ＧＤＰを示すデータをＹとしたとき、
Ｙ＝ｒ・Ｍ・Ｐ
となる関係式を用いて前記金融または経済分析に用いる任意の要因を求める第３過程を含む、ことを特徴とする。

本開示によれば、金融または経済状況を精度よく分析することができる。

本開示の実施例による金融または経済分析システムの概略構成を示す説明図である。図１の演算処理手段が用いる各係数を示す説明図である。マイクロ波の波長と減衰の関係を示す説明図である。脳波と借入金利の逆数との関連性を示す説明図である。

以下、この発明の実施の一形態を説明する。
（実施例）
図１は、本開示の実施例による分析システム１の概略構成を示す説明図である。分析システム１は、金利情報取得手段１１、貨幣量情報取得手段１２、物価情報取得手段１３、国内総生産（以下、ＧＤＰと記載する）情報取得手段１４、演算処理手段１５を備えて構成されている。
演算処理手段１５は、利子係数算出手段２１、貨幣量算出手段２２、物価係数算出手段２３、分析演算手段２５を備えて構成されている。分析演算手段２５は、回転係数設定手段２４を含めて構成されている。

金利情報取得手段１１は、銀行、信用金庫、保険会社等の各金融機関が実施している金利に関する情報を収集し、例えば、当該金利に関する金利情報を示すデータを演算処理手段１５へ供給するように構成されている。
貨幣量情報取得手段１２は、市場に流通している貨幣量を示す情報、預金など市場に存在する貨幣量を示す情報を収集し、これら貨幣量に関する情報を示すデータを演算処理手段１５へ供給するように構成されている。
物価情報取得手段１３は、例えば、任意の地域の物価を示す情報を収集し、当該物価に関する情報を示す情報を演算処理手段１５へ供給するように構成されている。

ＧＤＰ情報取得手段１４は、例えば、外部で収集された各情報を処理してＧＤＰに関する情報を示すデータを生成して演算処理手段１５へ供給するように構成されている。
演算処理手段１５は、所定の演算処理（情報処理）を行うプロセッサ（コンピュータ）等を備え、また、各データ等を記憶する記憶手段（データベース等）を含めて構成されている。
演算処理手段１５は、例えば、データ入力手段として機能する、金利情報取得手段１１、貨幣量情報取得手段１２、物価情報取得手段１３、ＧＤＰ情報取得手段１４等と接続されている。
金利情報取得手段１１、貨幣量情報取得手段１２、物価情報取得手段１３、ＧＤＰ情報取得手段１４等は、例えば、各々外部のサーバ等（図示省略）と通信回線等を介して接続されている。

金利情報取得手段１１、貨幣量情報取得手段１２、物価情報取得手段１３、ＧＤＰ情報取得手段１４等は、各々データベース（図示省略）を備え、所定期間中に外部から取得した各情報を蓄積するように構成してもよい。
演算処理手段１５は、例えば、利子係数算出手段２１、貨幣量算出手段２２、物価係数算出手段２３、回転係数設定手段２４、分析演算手段２５等を備えて構成されている。

利子係数算出手段２１、貨幣量算出手段２２、物価係数算出手段２３、回転係数設定手段２４、分析演算手段２５等は、演算処理手段１５に記憶（格納）されているソフトウェアプログラム等に則って所定の演算処理等を行うように構成されている。
利子係数算出手段２１、貨幣量算出手段２２、物価係数算出手段２３、回転係数設定手段２４、分析演算手段２５等は、演算処理手段１５のワークエリア等において稼働するソフトウェアプログラムとして構成してもよい。

次に動作について説明する。
分析システム１は、例えば、所定期間の経済状況を分析する場合、当該所定期間中の金利（銀行などの各金融機関が施行した金利）等を、金利情報取得手段１１を用いて外部から収集し、当該金利に関するデータを利子係数算出手段２１へ入力する。
貨幣量情報取得手段１２は、上記の所定期間中に存在した貨幣量を示すデータ等を外部から収集して、当該貨幣量に関する情報を示すデータを貨幣量算出手段２２へ入力する。
物価情報取得手段１３は、上記の所定期間中の物価に関する情報を外部から収集し、当該物価に関する情報を示すデータを演算処理手段１５（物価係数算出手段２３）へ入力する。
ＧＤＰ情報取得手段１４は、上記の所定期間中のＧＤＰに関する情報（データ）を外部から取得して演算処理手段１５に入力する。

演算処理手段１５は、例えば任意の時点で、前述の金利を示すデータ、貨幣量を示すデータ、物価に関するデータ、ＧＤＰに関するデータを取得する。
利子係数算出手段２１は、任意の期間中に、評価または分析の対象とする各金融機関等が設定運用した金利を示すデータから、当該期間中の金利（利率）を求める。あるいは、当該任意の期間中の基準金利（利率）を、金利情報取得手段１１から入力した金利に関する情報を示すデータから認識する（定める）。
回転係数設定手段２４は、利子係数算出手段２１が定めた利率を回転係数に変換する処理（例えば演算処理）を行う。

例えば、エンジンが１回転する際の利率を１００％とする。また、エンジン回転数が１０回転する際の利率を１０％と定める。このように規定して変換を行うと、利率０．０１％は、エンジン回転数では１万回転として表される。即ち、利率はエンジン回転数の逆数として表現される。
ここで、上記のエンジン回転数に相当するもの（貨幣が動く速さ）を回転係数とし、回転係数の逆数を利子係数とする。このように定めた場合、利子係数算出手段２１は、金利に関する情報を示すデータから利子係数を求めるデータ処理を行い、回転係数設定手段２４は、利子係数から回転係数ｒを求める（設定する）データ処理等を行う。

貨幣量算出手段２２は、貨幣量情報取得手段１２から貨幣量に関する情報を示すデータを入力し、前述の任意の期間中に存在した貨幣量Ｍを求める（例えば集計する）。
物価係数算出手段２３は、物価情報取得手段１３から物価に関する情報を示すデータを入力して、任意の期間中の物価係数Ｐを求める。
分析システム１が取り扱う物価係数Ｐは、物係数と人係数の積で表される。物係数は、単純と複雑の間の度合い（金融または経済活動における複雑さの度合い）を示す係数で、人係数は、安と不安の間の度合い（金融または経済活動における不安（市場心理）の度合い）を示す係数である。

図２は、図１の演算処理手段１５が用いる各係数を示す説明図である。この図は、各物質の誘電率と電力半減深度を示したプロット図であり、縦軸は比誘電率εγ、下端横軸は誘電正接ｔａｎδ、上端横軸は電力半減深度［ｍ］の各値を示している。
例えば、図示した石英、テフロン（登録商標）、ポリスチレンなどのように単純明快な分子構造を有する物質を、単純明快、生産財として新しいもの、みかけ技術の進歩性が大きいもの、と仮定する。
また、例えば、水酸基を有するエポキシ、エチルアルコールなどのように、複雑な分子構造を有する物質を、複雑混沌、生産財として古いもの、みかけ技術の進歩性が小さいもの、と仮定する。

上記のように仮定すると、図中、下端の左右方向（横軸）については、単純明快と複雑混沌との間の度合いなどを表すものとなる。即ち、当該横軸の誘電正接ｔａｎδを上記の度合い（物係数）に置き換えることが可能であると考えられる。
また、図中縦軸の比誘電率εγを人係数として置き換え、図中上端横軸の電力半減深度を貨幣量半減市場深度に置き換えると、物質（誘電体）の比誘電率と誘電正接との関連性に当てはめて、物価係数Ｐを規定することができると考えられる。

そこで、物価係数算出手段２３は、物価情報取得手段１３から取得した物価に関する情報を示すデータを用いて、例えば、演算処理やデータベースを用いた変換処理などを行って、物係数および人係数を求め、当該物係数および人係数から物価係数Ｐを算出する。
あるいは、物価係数算出手段２３は、物価情報取得手段１３からの物価に関する情報を示すデータとして物係数を示すデータおよび人係数を示すデータを取得し、これら物係数を示すデータおよび人係数を示すデータを用いて物価係数Ｐを算出してもよい。

演算処理手段１５は、例えば、ＧＤＰを算出する場合、利子係数算出手段２１が求めた利子係数を回転係数設定手段２４へ入力して回転係数ｒを求め、貨幣量算出手段２２が求めた貨幣量Ｍ、物価係数算出手段２３が求めた物価係数Ｐを用いて、次の式（１）の演算を行う。ここでＧＤＰをＹとする。
Ｙ＝ｒ・Ｍ・Ｐ・・・（１）

経済活動等は、従来からＹ、Ｍ、Ｐ（物価）の３要素などを用いた方程式によって表現されている。
例えば、フィッシャーの交換方程式は、
Ｍ・Ｖ＝Ｐ１・Ｔ・・・（２）
と記述される。
式（２）において、Ｍは通貨総量、Ｖは流通速度、Ｐ１は物価水準、Ｔは取引量である。
また、ケンブリッジ方程式は、
Ｍ＝ｋ・Ｐ２・Ｙ・・・（３）
と記述される。
式（３）において、Ｍは現金残高、ｋは比例定数（マーシャルのｋ）、Ｐ２は物価、Ｙは実質ＧＤＰである。

これまでの経済政策では、式（２）、式（３）に基づいて、Ｐ１またはＰ２を上昇させたい場合には、Ｍを増加させる手法が用いられていたが、Ｍを増加してもＰ１（またはＰ２）が上昇しない場合があった。
このように、実際には貨幣量を増大させても物価が上昇しないことから、当該方程式のＰ１（またはＰ２）の位置を移動して検討すると、マイクロ波の加熱装置に関する物理方程式に帰結する。即ち、金融または経済状況（情勢）をマイクロ波加熱装置の物理特性等に置き換えて表現することが考えられる。

例えば、誘電体の比誘電率εγは、前述のように人係数に置き換え、誘電体の誘電正接ｔａｎδは、前述のように物係数に置き換える。εγ・ｔａｎδを、物価係数Ｐに置き換える。周波数ｆは、回転係数ｒに置き換え、電界強度Ｅは、貨幣量Ｍに置き換える。
このように例えると、マイクロ波加熱装置における加熱電力密度Ｐｄは、ＧＤＰに置き換わり、式（１）によってＹ、即ち、ＧＤＰを求めることができる、と考えられる。
また、式（１）を用いて、経済状況を表す各要素（回転係数ｒ、貨幣量Ｍ、物価係数Ｐ等）を求めることができる。演算処理手段１５は、金融または経済状況を表す各要素のうち、いずれかに関連する情報を外部から取得することができなかった場合、式（１）に基づいて当該取得できなかった要素を算出する。

利子係数算出手段２１から出力される利子係数を示すデータは、分析演算手段２５、もしくは回転係数設定手段２４に入力される。この利子係数を示すデータは、マイクロ波加熱装置の動作に関連する各要素、即ち、電磁波解析に使用する物理量に置き換え可能な態様のデータである。利子係数を示すデータは、物理量の周波数ｆと置き換え可能な回転係数ｒを示すデータに変換される。
貨幣量算出手段２２から出力される貨幣量Ｍを示すデータ、物価係数算出手段２３から出力される物価係数Ｐを示すデータは、分析演算手段２５へ入力される。また、ＧＤＰ情報取得手段１４が、外部からＧＤＰに関する情報を示すデータを取得した場合には、当該ＧＤＰに関する情報を示すデータは、分析演算手段２５へ入力される。

貨幣量算出手段２２から出力される貨幣量Ｍを示すデータは、前述のように電磁波解析に使用する物理量（電界強度Ｅ等）と置き換えて考えることができるデータであり、物価係数算出手段２３から出力される物価係数Ｐを示すデータは、前述のように電磁波解析に使用する物理量（εγ・ｔａｎδ）と置き換えて考えることができる態様のデータである。
ＧＤＰに関する情報を示すデータが演算処理手段１５へ入力された場合、例えば図示されないＧＤＰ（Ｙ）変換手段等を用いて、電磁波解析に使用する物理量（加熱電力密度Ｐｄ）と置き換えて考えることができる態様のＧＤＰを示すデータに変換して、分析演算手段２５へ入力するように構成してもよい。

化石燃料などのエネルギ消費量は、経済成長に関連すると考えられる。このことから、経済活動のエネルギとなる貨幣量Ｍは、エネルギ消費量と置き換えて考えることができる。
例えば、貨幣量情報取得手段１２を用いて、経済活動等に関連するエネルギ消費量を示すデータを外部から取得し、当該データを演算処理部１５へ入力する。
演算処理部１５は、例えば貨幣量算出手段２２を用いて、エネルギ消費量を示すデータを、貨幣量Ｍを示すデータに変換し、分析演算手段２５へ入力する。分析演算手段２５は、このように求めた貨幣量Ｍを示すデータを用いて、任意の金融または経済分析に関する所定の演算処理を行うようにしてもよい。

経済に関する考察において、貯蓄は反射した貨幣である、とされている。また、リカードの等価定理は、国債発行と国債償還を同世代で行うのであれば、現在国債を発行して任意の償還時点で増税しても、当該現在において増税した場合と効果は変わらないことを表している。
即ち、将来の課税に備えて消費を抑制し、貯蓄が行われると考えられ、この貯蓄となった貨幣は経済活動において使用されないもの（エネルギが低減したもの）となる。
マイクロ波（電磁波）は、反射するたびにエネルギが低減することから、前述のように貨幣量Ｍを電界強度Ｅに例えた場合、貨幣量Ｍは、反射するたびにエネルギが低減するものとなる。
即ち、上記の定理等に照らし合わせた場合、マイクロ波（電界強度Ｅ）と貨幣量Ｍとを（相互に）置き換えることは妥当であると考えられる。

図３は、マイクロ波の波長と減衰の関係を示す説明図である。図３（ａ）は、波長の長いマイクロ波Ｍ１が空間Ｘ１から物質Ｙ１の内部へ進行（浸透）する状態を示し、図３（ｂ）は、波長の短いマイクロ波Ｍ２が空間Ｘ１から物質Ｙ１の内部へ進行（浸透）する状態を示している。
マイクロ波Ｍ１は、波長が短い（周波数ｆが高い）マイクロ波Ｍ２と比べて、物質Ｙ１の内部において緩やかに減衰し、当該物質Ｙ１内部の深い位置まで到達して加熱（発熱）させることができる。なお、マイクロ波Ｍ１が物質Ｙ１に浸透する際には、物質Ｙ１内部の深い位置において反射波Ｒ１（預金１）が生じ、マイクロ波Ｍ２が浸透する際には、物質Ｙ１内部の浅い位置において反射波Ｒ２（預金２）が生じる。

マイクロ波の波長（周波数ｆの逆数）を利子率（回転係数ｒの逆数）に置き換え、物質Ｙ１を経済市場に置き換えて考えると、利子率を高めると経済市場の奥深くまで資金（貨幣量Ｍ）が浸透し、利子率を低くすると経済市場の浅い部分で資金（貨幣量Ｍ）の浸透が途絶えてしまうことになる。
このように経済市場に投入された資金（貨幣量Ｍ）の作用効果についても、マイクロ波（電磁波）の物理特性に置き換えて説明することができる。

例えば、貨幣量情報取得手段１２が前述のように貨幣量に関する情報を示すデータを取得するとき、貯蓄に関する情報を示すデータを含めて取得し、これらのデータを演算処理手段１５の貨幣量算出手段２２へ入力する。
貨幣量算出手段２２は、前述のように物理量に置き換えて考えることができる貨幣量Ｍを示すデータを求めるとともに、電磁波解析における反射波に置き換えて考えることができる態様の貯蓄を示すデータを求め、これらのデータを分析演算手段２５へ出力する。
例えば、分析演算手段２５は、貯蓄を示すデータを、反射波と同様な特性を有するものとして取り扱い、実際の経済活動における貨幣量Ｍに近づくように、貨幣量算出手段２２から入力した貨幣量Ｍを示すデータに修正等を加える演算処理を施す。

経済活動は、ヒトの思考によって司られていることから、回転係数ｒを脳波周波数に関連させて分析処理等に用いることが考えられ、例えば、回転係数ｒの下限を脳波のδ波とし、上限を脳波のγ波と定める。

図４は、脳波と借入金利の逆数との関連性を示す説明図である。この図は、縦軸が脳波の周波数を示し、横軸が借入金利の逆数を１００倍した値を示している。
ここで、例えば、脳波周波数の範囲として、δ波の周波数を０．５［Ｈｚ］、γ波の周波数を７０［Ｈｚ］と定め、また、利子率の下限を２０１７年に実施された１．３３［％］、上限を実際には実施困難な３６５［％］と定める。
次に、脳波の下限周波数（０．５［Ｈｚ］）に利子率の上限の逆数を１００倍した値（１００／３６５［％］）を対応させて下限のポイントとし、脳波の上限周波数（７０［Ｈｚ］）に利子率の下限の逆数を１００倍した値（１００／１．３３［％］）を対応させて上限のポイントとする。これらの下限のポイントと上限のポイントを、上記の縦軸と横軸を有する座標系にプロットする。

また、例えば、明晰夢の脳波周波数（４０［Ｈｚ］）を、景況回復が明らかだった２００７年の利子率の逆数を１００倍した値（１００／２．２１［％］）に対応させて上記の座標系にプロットし、このプロット位置を中間ポイントとする。
上記の下限のポイント、中間ポイント、上限のポイントは、図４に示したように直線状に配置されることから、脳波周波数と１００／借入金利（利子率）には線型性の相関関係（比例関係）が認められる。このことからも、経済状況を表す貨幣量Ｍが電磁波と同様な性質を有するとみなし、これらを置き換えて取り扱うことが可能であると考えられる。
より具体的には、脳波周波数０．５［Ｈｚ］～７０［Ｈｚ］の間の各特定周波数における、比誘電率εγ及び誘電正接ｔａｎδを、産業分類や職業分類などの各種分析項目にあてはめ、図２のように整理して用いることにより、そして、人（市場心理）の安と不安の間の度合いを比誘電率εγに反映して用いることにより、各分析エリアや分析ポイントでの貨幣量とその金利から、電磁波解析を個別あるいは総合的にすすめることができる。
即ち、順次変化する貨幣量Ｍを脳波周波数に変換し、当該脳波周波数の変化パターンに対して適当な病理解析の手法を施すことにより、貨幣量Ｍなどによって表される経済状況を解析することができると考えられる。

例えば、前述のように回転係数設定手段２４が回転係数ｒを設定した後、分析演算手段２５は、図示を省略したデータベースに格納されている変換テーブルを用いて、当該回転係数ｒを脳波周波数に変換する。
演算処理手段１５もしくは分析演算手段２５は、逐次外部から入力されてくる各情報に基づき、詳しくは、当該各情報を示すデータから求めた前述の回転係数ｒ、貨幣量Ｍ、物価係数Ｐ、ＧＤＰ（Ｙ）等を示すデータを用いて（例えば、所定期間内の各データを蓄積して）金融または経済状況に関連する所望の分析演算を行う。上記の脳波周波数を分析に用いる場合には、脳波パターンを解析する際に用いられる病理解析の手法に則って、上記の金融または経済分析に用いる各データを処理し、解析対象期間における金融または経済状況を示す指標などを求める。

１分析システム
１１金利情報取得手段
１２貨幣量情報取得手段
１３物価情報取得手段
１４ＧＤＰ情報取得手段
１５演算処理手段
２１利子係数算出手段
２２貨幣量算出手段
２３物価係数算出手段
２４回転係数設定手段
２５分析演算手段

Claims

外部から通信回線を介して所定期間に金融機関が実施した金利の利率を取得する金利情報取得手段と、
前記外部から前記通信回線を介して前記所定期間に流通している貨幣量を取得する貨幣量情報取得手段と、
前記外部から前記通信回線を介して前記所定期間の物価に関する情報を取得する物価情報取得手段と、
格納しているソフトウェアプログラムに則って前記利率および前記貨幣量を用いて前記所定期間のＧＤＰを求める演算手段と、
を備え、
前記演算手段は、
前記利率の逆数を求めて回転係数とする回転係数設定手段と、
前記所定期間の前記物価に関する情報が示す物の、構造の複雑さ、生産財としての古さ、および、見かけ技術の進歩性の度合いを示す物係数と、前記所定期間の前記物価に関する情報が示す市場心理の不安の度合いを示す人係数と、を積算した物価係数を求める物価係数算出手段と、
を有し、
前記ＧＤＰをＹ、前記回転係数をｒ、前記貨幣量をＭ、前記物価係数をＰとしたとき、
Ｙ＝ｒ・Ｍ・Ｐ
となる関係式から前記ＧＤＰを求める、
ことを特徴とする金融または経済分析システム。
前記回転係数設定手段は、
パーセントで示した前記利率を逆数にして１００倍した値が、人間の脳波周波数の範囲に含まれる、該利率を用いて前記回転係数を設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の金融または経済分析システム。