[发明专利]寻找价值和减小风险的方法和系统

说明书

相关申请的交叉参考

本申请要求1999年12月30日递交的美国临时申请No.60/173,792的权利，其全部结合在这里作为参考。发明背景

本发明一般涉及用于金融证券(financial instrument)的评估方法，尤其涉及迅速评估大量金融证券。

诸如贷款，例如一万的贷款或其它金融证券的大量资产，有时由于经济条件、计划的或未计划的资产剥夺或作为法律赔偿可变得用来出售。数千商业贷款或其它有时包括等价于数十亿美元资产的金融证券的出售有时必须在几个月内发生。当然，资产的出售者希望使其有价证券的价值最优，有时把资产分组成“一部分或一批债券”(trench)(以下简称“批”)。这里所用的“批”这一术语不限于外国票据，而还包括资产和金融证券分组，而不管国家或管辖权。

投标商对所有批或仅一些批投标。为赢得一批，投标商通常必须为该批递交最高的投标。关于决定对一特定批递交的投标量，投标商常常雇佣证券认购者在一批内并在可用的有限时间内评估尽可能多的资产。当递交投标的时间快要到期时，投标商将估价在此时认购(underwritten)的资产，然后尝试外推尚未由证券认购者分析的资产的价值。

作为这一过程的结果，投标商可能显著低估一批的价值，从而递交一个没有竞争力的投标或者比认购值高的投标并承担未量化风险。当然，因为目的是以能使一个投标商获得回报的价格赢的每一批，所以由于显著低估该批表示丧失了机会。因此希望提供一个系统，该系统能够便利在短的时期内准确评估大量金融证券并理解对于一个给定投标的回报和风险的相关概率。

发明概述

在一个示例实施例中，提供了一种循环和适应性方法，其中，有价证券(portfolio)被分成3种主要的估值。第一类资产有价证券的估值的完全认购根据一个不利的样本执行。第二估值类型从普通说明性属性的类目中有效地采样，并且完全认购在选择的随机样本中的资产。第三估值类型使用认购价值和第一和第二部分的差异进行统计推断评估，并应用统计推断对在第三部分中的每一资产分别估值。在估值第三部分时使用聚类和数据缩减。

随着处理进行和更多的资产被认购，在第一和第二部分中具有建立起的价值的资产的数目增加，而在第三部分中的资产的数目减少，并且在第三部分中的资产的估值的变化越来越确定。更具体说，通过根据对在第一和第二部分中的资产的估值的相似性把资产分组为具有价值概率的类来评估第三部分中的资产。在任何时候，存在有价证券的价值的一种符号表示法，但是随着过程进行对估值的可信度增加。使用估值产生假设投标以决定在由投标商确定的参数内的一个最优投标。通过一个反复的投标产生过程确定最优投标。

附图的简要说明

图1是一个流程图，表示用于资产的有价证券估值的已知过程；

图2是一个流程图，表示根据本发明的一个实施例估值资产的有价证券；

图3是一个流程图，更详细地表示一个用于大资产有价证券迅速估值过程的第一部分的一个实施例，它把资产分成具有变化的类目；

图4是一个流程图，表示为大资产有价证券的迅速估值过程的第二部分，它从一个基合计到批或有价证券基；

图5表示为示例资产的一个概率分布，该示例资产的回收值由推断获得；

图6是图3过程的一个指导学习步骤的流程图；

图7是图3过程的一个不指导学习步骤的流程图；

图8是一个不指导学习过程的一个实施例；

图9是第一代(第一遍)迅速资产估值过程的一个实施例；

图10是在图8的不指导学习中使用的模糊聚类方法的流程图；

图11是一对表，表示为一个迅速资产估值过程的模型选择和模型加权的一个例子；

图12是一张表，表示为一个迅速资产估值过程的示例属性；

图13是为一个迅速资产估值过程的示例聚类方法的一个类示意图；

图14是一个计算机网络原理图。

发明的详细描述