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特開2020-30839予兆管理方法、予兆管理システム、経済データの選別方法、予兆管理プログラム、及び経済データの選別プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2020-30839(P2020-30839A)
(43)【公開日】2020年2月27日
(54)【発明の名称】予兆管理方法、予兆管理システム、経済データの選別方法、予兆管理プログラム、及び経済データの選別プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/04 20120101AFI20200131BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/04
【審査請求】有
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
【全頁数】23
(21)【出願番号】特願2019-182669(P2019-182669)
(22)【出願日】2019年10月3日
(62)【分割の表示】特願2018-154987(P2018-154987)の分割
【原出願日】2018年8月21日
(71)【出願人】
【識別番号】500399219
【氏名又は名称】一般財団法人日本不動産研究所
(74)【代理人】
【識別番号】100123559
【弁理士】
【氏名又は名称】梶 俊和
(74)【代理人】
【識別番号】100177437
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 英子
(72)【発明者】
【氏名】横尾 崇尚
(72)【発明者】
【氏名】手島 健治
(72)【発明者】
【氏名】星野 正幸
(72)【発明者】
【氏名】佐久間 俊平
(72)【発明者】
【氏名】土方 俊輔
(72)【発明者】
【氏名】太良木 礼紀
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049AA04
(57)【要約】
【課題】複数の経済指標の過去の動向に基づき、特定の経済指標の将来動向をより精度高く予測するための予兆管理方法、予兆管理システム、及び経済データの選別方法を提供すること。【解決手段】予兆管理方法は、時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測する。時系列に沿って変動する複数の経済データと対象データとを用いて、複数の第１選別データを選別する第１選別工程と、複数の第１選別データと対象データとを用いて複数の第２選別データを選別する第２選別工程と、複数の第２選別データを合成して合成データを生成する合成工程とを有し、生成された合成データに基づき、対象データの将来予測値を算出する。予兆管理システムは、第１選別工程を実現する第１選別手段と、第２選別工程を実現する第２選別手段と、合成工程を実現する合成手段と、を有する。経済データの選別方法は、第１選別工程と、第２選別工程とを有する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理方法であって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、予兆管理方法、予兆管理システム、及び経済データの選別方法に関し、特に、経済指標の予兆管理方法、予兆管理システム、及び当該経済指標の予兆管理を行うための経済データの選別方法に関する。
【背景技術】
【0002】
経済情勢がめまぐるしく変化する中、各種経済指標を評価する技術が注目されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１７−０１６２９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
経済情勢をより正確に把握するためには、各種経済指標を評価するだけなく、特定の経済指標が将来どのような動向を示すのかより精度高く予測することが求められている。
【0005】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、複数の経済指標の過去の動向に基づき、特定の経済指標の将来動向をより精度高く予測するための予兆管理方法、予兆管理システム、及び経済データの選別方法を提供することを例示的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明は以下の構成を有する。［１］時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理方法であって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
【0007】
［２］時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理システムであって、時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別手段と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
【0008】
［３］時系列に沿って変動する複数の経済データと時系列に沿って変動する対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程；（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
を有する経済データの選別方法。
【0009】
本発明の更なる目的又はその他の特徴は、以下添付図面を参照して説明される好ましい実施の形態によって明らかにされるであろう。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、複数の経済指標の過去の動向に基づき、特定の経済指標の将来動向をより精度高く予測するための予兆管理方法、予兆管理システム、及び経済データの選別方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】実施形態１に係る予兆管理システムの概要図
【図2】予兆管理方法の概要図
【図3】実施形態１における第１選別工程の一例を説明する表
【図4】実施形態１における第２選別工程の一例を説明する表
【発明を実施するための形態】
【0012】
［実施形態１］以下、実施形態１に係る予兆管理方法、及び当該予兆管理方法を実現する予兆管理システムについて、図面を参照しながら説明する。
【0013】
＜予兆管理システム＞予兆管理システムは、時系列に沿って変動する対象データの将来動向を、時系列に沿って変動する複数の経済データを用いて予測するためのシステムである。ここで、対象データとは、各種経済データのうち、将来動向を予測しようとしている特定の経済データである。
【0014】
本実施形態において用いる経済データは特に制限なく、各種経済指標を構成する任意の経済データを用いることができる。経済データは、特定の時点から定期的に継続して算出され、蓄積されたデータである。経済データとしては、例えば、各種公的機関、民間企業が公表する経済指標を構成する経済データを採用することができる。
【0015】
経済データは、所定期間以上継続して算出された経済データであることが好ましい。所定期間としては、例えば、１０年以上、２０年以上等とすることができ、通常、当該所定期間が長ければ長い程、対象データの将来動向をより正確に予測することができる。
【0016】
経済データは、所定頻度以上の頻度で継続して算出された経済データであることが好ましい。所定頻度としては、例えば、３ヵ月に１度以上、６ヵ月に１度以上、１年に１度以上等とすることができ、当該所定頻度が高ければ高いほど、対象データの将来動向をより正確に予測することができる。
【0017】
予兆管理システムは、第１選別手段としての第１選別部と、第２選別手段としての第２選別部と、合成手段としての合成部と、を有する。第１選別部は、本実施形態に係る予兆管理方法の第１選別工程を実現するための第１選別手段として機能し、第２選別部は、本実施形態に係る予兆管理方法の第２選別工程を実現するための第２選別手段として機能し、合成部は、本実施形態に係る予兆管理方法の合成工程を実現するための合成手段として機能する。
【0018】
図１は、本実施形態に係る予兆管理システムの概要図である。予兆管理システムは、上述の第１選別部、第２選別部、合成部を備えるプログラムを実行する中央処理装置（ＣＰＵ）を有する情報処理端末と、当該プログラムを記憶する記憶装置と、により実現することができる。当該プログラムは、第１選別部、第２選別部、合成部のそれぞれを、単一のプログラムが備えていてもよいし、複数のプログラムが分散して備えていてもよい。複数のプログラムであった場合、それぞれのプログラムは相互に通信可能に接続された別々の記憶装置に記憶されていてもよく、また、それぞれのプログラムが相互に通信可能に接続された別々の情報処理端末によって実行されてもよい。情報処理端末と記憶装置とは、それぞれ複数存在していた場合であっても、単一の筐体に格納されていてもよいし、別々の筐体に格納されていてもよい。情報処理端末と記憶装置とは、インターネットを介して相互に通信可能に接続されていてもよい。
【0019】
＜第１選別部＞第１選別部は、経済データと対象データとを用いて、複数の第１選別データを選別する機能を有する。複数の第１選別データは、第１工程実行部、第２工程実行部、及び第３工程実行部が、それぞれ第１工程、第２工程、第３工程の各工程を実行することにより、選別される。図２は、予兆管理システムが実現する予兆管理方法の概要図である。図２においては、第１選別工程によって、経済データ１、経済データ３、経済データ４、経済データ６、及び経済データ７が、第１選別データとして選別されている。
【0020】
（１）第１工程第１工程は、特定の経済データと対象データとの間の第１相関値を算出する工程である。ここで、特定の経済データとは、上述の複数の経済データのうちの特定の１つの経済データである。当該特定の経済データ以外の、その他の経済データについては、後述する第３工程において処理する。なお、複数の経済データからは、任意に特定の経済データを１つ選択すればよい。
【0021】
第１相関値は、特定の経済データと対象データとの間の相関値（相関係数）であり、特定の経済データの値と、対象データの値との比較に基づき算出される値である。なお、相関値としてはピアソン積率相関係数を用いることができる。ピアソン積率相関係数ρは、下記計算式により算出することができる。ρ＝σｘｙ／σｘ・σｙ
σｘｙ：ｘ，ｙの共分散、σｘ：ｘの標準偏差、σｙ：ｙの標準偏差
【0022】
第１相関値は、第１時間幅の範囲内において算出される。第１時間幅は特に制限されないが、より正確に第１相関値を求めるため、第１時間幅はなるべく長い時間幅とすることが好ましく、データが存在する全期間とすることができる。
【0023】
第１時間幅は、経済データと対象データの両方が存在することを前提とした可変時間幅とすることができる。すなわち、第１相関値を求めるためには、所定の時点における経済データと対象データとの両方のデータが必要となるため、経済データと対象データの両方が揃っていない期間を除いた期間を第１時間幅とすることができる。第１時間幅としては、例えば、対象データ又は経済データのうち、最もデータ収録期間が短いもののデータ収録期間とすることができる。第１時間幅は、経済データの種類に応じて、適宜変更することができる。具体的には、第１時間幅を、経済データのデータ収録期間に応じて適宜変更することができる。
【0024】
第１相関値の算出に際して、特定の経済データを対象データに対して、時間的に所定時間だけ前方へシフトさせた状態で、相関値を算出する。ここで、「経済データを時間的に前方へシフト」とは、時間軸において経済データを未来の方へシフトさせることを意味する。すなわち、経済データの時間座標に対して、シフトさせる分だけの時間（先行シフト時間）を加算することを意味する。
【0025】
先行シフト時間は、第１シフト時間の整数Ｎ倍であり、整数Ｎは、０（ゼロ）から正の整数ｎまで変化させることができる。すなわち、ｎが２であった場合、特定の経済データの先行シフト時間は、第１シフト時間の０（ゼロ）倍、１倍、２倍の３種類（ｎ＋１種類）となる。ｎの値は特に制限されず、任意の自然数とすることができ、例えば、２〜６等とすることができる。
【0026】
第１シフト時間は、特定の経済データを時系列上で前方へシフトさせる時間（先行シフト時間）の基準となる時間である。第１シフト時間としては、例えば、対象データ又は経済データが算出される間隔（更新頻度）とすることができる。
【0027】
（２）第２工程第２工程は、第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、この最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、最大相関値に対応する先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に、当該特定の経済データを第１選別データとして選別する工程である。第２工程においては、最大相関値の絶対値が第１基準相関値以上であり、かつ、最大相関値に対応する先行シフト時間が第１基準シフト時間以上であるとの条件を満たさなかった場合、当該特定の経済データを第１選別データとして選別しない。ここで、最大相関値の先行シフト時間は、最大相関値に対応する整数Ｎの値をｋとした場合、第１シフト時間のｋ倍である。
【0028】
第１基準相関値及び第１基準シフト時間は、任意に設定することができる。第１基準相関値及び第１基準シフト時間を、適宜所定値以上に設定することにより、より正確な予兆管理に有効な第１選別データを選別することができる。
【0029】
（３）第３工程第３工程は、上述の第１工程及び第２工程を、複数の経済データのうち、上記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する工程である。すなわち、上記特定の経済データ以外の経済データについても、第１工程及び第２工程を実行することを意味する。なお、複数の経済データのそれぞれについての第１工程及び第２工程の実行は、各経済データについて順次直列的に実行してもよいし、２つ以上の経済データについて同時に並列的に実行してもよい。
【0030】
図３は、実施形態１における第１選別工程の一例を説明する表である。表中、「ＣＡＰレート」の欄には、対象データとして、２０００年０６月から２０１７年１２月までの６ヵ月置きに算出されたデータが表示されている。図３において、第１時間幅は、対象データとしてのＣＡＰレートのデータ収録期間に対応している。
【0031】
図３の表中、「貸出態度ＤＩ」の先行シフト時間が「０期」の欄には、特定の経済データとして、１９９７年０６月から２０１８年０３月までの３ヵ月置きに算出されたデータが表示されている。「貸出態度ＤＩ」の先行シフト時間が「１期」、「２期」、「３期」、「４期」、「５期」、「６期」の各欄には、上記「０期」の欄のデータを、第１シフト時間である６ヵ月の１倍、２倍、３倍、４倍、５倍、６倍だけ先行シフト時間として時間的に前方へシフトさせたデータが表示されている。
【0032】
図３において、特定の経済データと対象データとの間の第１相関値のうち、絶対値が最大である最大相関値は、先行シフト時間が２期（１年）の場合の「−０．８０」である。図３の例において、第１基準相関値は０．６であり、第１基準シフト時間は２期（１年）であることから、特定の経済データとしての「貸出態度ＤＩ」のデータは、第１選別データとして選別されることになる。
【0033】
＜第２選別部＞第２選別部は、第１選別部により選別された第１選別データと対象データとを用いて、複数の第２選別データを選別する機能を有する。複数の第２選別データは、第４工程実行部、第５工程実行部、及び第６工程実行部が、それぞれ第４工程、第５工程、第６工程の各工程を実行することにより、選別される。図２においては、第２選別工程によって、経済データ１、経済データ４、及び経済データ６が、第２選別データとして選別されている。
【0034】
（４）第４工程第４工程は、特定の第１選別データと対象データとの間の第２相関値を算出する工程である。ここで、特定の第１選別データとは、上述の複数の第１選別データのうちの特定の１つの第１選別データである。当該特定の第１選別データ以外の、その他の第１選別データについては、後述する第６工程において処理する。なお、複数の第１選別データからは、任意に特定の第１選別データを１つ選択すればよい。
【0035】
第２相関値は、特定の第１選別データを当該特定の第１選別データに対応する先行シフト時間だけシフトさせたデータと対象データとの間の相関値（相関係数）であり、特定の経済データの値と、対象データの値との比較に基づき算出される値である。なお、相関値としてはピアソン積率相関係数を用いることができる。ピアソン積率相関係数ρは、下記計算式により算出することができる。ρ＝σｘｙ／σｘ・σｙ
σｘｙ：ｘ，ｙの共分散、σｘ：ｘの標準偏差、σｙ：ｙの標準偏差
【0036】
第２相関値は、第２時間幅の範囲内において算出される。第２時間幅は特に制限されないが、より正確に第２相関値を求めるため、第２時間幅はなるべく長い時間幅とすることが好ましく、データが存在する全期間とすることができる。
【0037】
第２時間幅は、第１選別データと対象データの両方が存在することを前提とした可変時間幅とすることができる。すなわち、第２相関値を求めるためには、所定の時点における第１選別データと対象データとの両方のデータが必要となるため、第１選別データと対象データの両方が揃っていない期間を除いた期間を第２時間幅とすることができる。第２時間幅としては、例えば、対象データ又は第１選別データのうち、最もデータ収録期間が短いもののデータ収録期間とすることができる。また、第２時間幅としては、後述するｍの値が最小となる場合の第１選別データ又は対象データの収録期間を第２時間幅とすることができる。第２時間幅としては、例えば、５年、１０年、２０年等とすることができる。
【0038】
第４工程においては、第１選別データを先行シフト時間だけシフトさせたデータと対象データとの間の第２相関値を第２時間幅において算出するに際して、第２時間幅の始期を所定時間ずつ時間的にシフトさせつつ算出する。すなわち、第４工程においては、第１選別データを先行シフト時間だけシフトさせたデータと対象データとの間の第２相関値を、第２時間幅の範囲であって所定時間ずつシフトさせた範囲を複数切り取り、切り取った複数の範囲のそれぞれにおいて第２相関値を算出する。
【0039】
第２時間幅の始期をシフトする所定時間（始期シフト時間）は、第２シフト時間の整数Ｍ倍とすることができ、整数Ｍを０（ゼロ）から正の整数ｍまで変化させることができる。すなわち、ｍが３であった場合、始期シフト時間は、第２シフト時間の０（ゼロ）倍、１倍、２倍、３倍の４種類（ｍ＋１種類）となる。ｍの値は特に制限されず、任意の自然数とすることができるが、第１選別データを先行シフト時間だけシフトさせたデータの収録期間と、対象データの収録期間とが、両方揃っている期間の範囲内となるように、ｍの値を設定することが好ましい。
【0040】
第２シフト時間は、始期シフト時間の基準となる時間である。第２シフト時間としては、例えば、対象データ又は第１選別データが算出される間隔（更新頻度）とすることができる。
【0041】
第２時間幅の始期をシフトさせる方向としては、特に制限されず、シフトさせる基準となる対象データ及び第１選別データに応じて、時間的に前方に（未来に向かって）シフトさせても良いし、時間的に後方に（過去に向かって）シフトさせても良い。
【0042】
（５）第５工程第５工程は、第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に、特定の第１選別データを第２選別データとして選別する工程である。第２相関値の絶対値のいずれかが、第２基準相関値以下であった場合には、特定の第１選別データは第２選別データとして選別しない。
【0043】
第２基準相関値は、任意に設定することができる。第２基準相関値を適宜所定値以上に設定することにより、より正確な予兆管理に有効な第２選別データを選別することができる。
【0044】
（６）第６工程第６工程は、上述の第４工程及び第５工程を、複数の第１選別データのうち、上記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する工程である。すなわち、上記特定の第１選別データ以外の第１選別データについても、第４工程及び第５工程を実行することを意味する。なお、複数の第１選別データのそれぞれについての第４工程及び第５工程の実行は、各第１選別データについて順次直列的に実行してもよいし、２つ以上の第１選別データについて同時に並列的に実行してもよい。
【0045】
図４は、実施形態１における第２選別工程の一例を説明する表である。表中、「始期シフト時間（Ｍ期）」が「０期」の「ＣＡＰレート」の欄には、対象データとして、２００８年０３月から２０１７年１２月までの６ヵ月置きに算出されたデータが表示されており、「貸出態度ＤＩ」の欄には、第１選別データとして、同期間の貸出態度ＤＩのデータが表示されている。図４において、第２時間幅は、１０年である。
【0046】
図４の表中、始期シフト時間が「１期」、「２期」、「３期」、「４期」、「５期」の欄には、対象データ及び第１選別データとして、第２時間幅の始期を、第２シフト時間である６ヵ月の１倍、２倍、３倍、４倍、５倍だけ時間的に後方へ（過去へ）シフトさせたデータが表示されている。
【0047】
図４において、特定の第１選別データと対象データとの間の第２相関値の絶対値は、いずれも、第２基準相関値である０．５であることから、特定の第１選別データとしての「貸出態度ＤＩ」のデータは、第２選別データとして選別されることになる。
【0048】
＜合成部＞合成部は、第２選別部により選別された複数の第２選別データを合成する機能を有する。複数の第２選別データの合成は、第７工程実行部、及び第８工程実行部が、それぞれ第７工程、第８工程の各工程を実行することにより、実行される。図２では、経済データ１１、経済データ４、及び経済データ６が合成され、合成データが生成されている。
【0049】
（７）第７工程第７工程は、第２選別工程において選別された第２選別データの各々の値を、第２選別データの各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする工程である。
【0050】
（８）第８工程第８工程は、第７工程で得られたシフト後の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する工程である。
【0051】
第２選別データを標準化する方法は特に制限されないが、例えば、第２選別データの各々の値の平均値及び標準偏差を基に、偏差値を算出することで標準化することができる。偏差値は、例えば、下記偏差値算出式により算出することができる。
【0052】
（偏差値算出式）Ｔ＝（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が正の値（順相関）の場合）
Ｔ＝−（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が負の値（逆相関）の場合）
μ：過去の平均値
σ：過去の標準偏差
Ａ：特定の時点における値（実数値）
Ｔ：特定の時点における偏差値（Ｔ）
【0053】
標準化された第２選別データの各々の値を合成する方法は、特に制限されないが、例えば、相加平均を求めることで合成することができる。これにより、複数の第２選別データの値のそれぞれが、単一の合成された合成データの値となる。
【0054】
標準化された第２選別データの各々の値の合成に際して、単に相加平均を求めるだけでなく、第１相関値の最大相関値の絶対値に応じた重み付け比率を乗じて加算したものであってもよい。特定の第２選別データの最大相関値の絶対値が１に近い程、重み付け比率が大きくなり、合成データにおける特定の第２選別データの影響を大きくすることができる。
【0055】
本実施形態の予兆管理方法では、合成データに基づき、対象データの将来予測値を算出する。合成データに基づいて対象データの将来予測値を算出する方法は、特に制限されないが、例えば、現在以前（過去）の所定の時点の合成データの値に対する、現在以降（将来）の値の変動率を算出し、当該変動率を、上記所定の時点の対象データの値に乗じることで、対象データの将来予測値を算出することができる。ここで、上記所定の時点は、現在であってもよい。なお、合成データの現在以降（将来）の値は、先行シフト時間の分だけ存在することになる。
【0056】
［実施形態２］実施形態２に係る経済データの選別方法は、上述の実施形態１に係る予兆管理方法における第１選別工程及び第２選別工程により実現することができる。
【0057】
以上、本発明の好ましい実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、その要旨の範囲内で様々な変形や変更が可能である。例えば、本発明は以下の趣旨を含むものとする。
【0058】
（趣旨１）時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理方法であって、時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法を趣旨とする。
【0059】
これによれば、複数の経済指標の過去の動向に基づき、特定の経済指標の将来動向をより精度高く予測するための予兆管理方法、予兆管理システム、及び経済データの選別方法を提供することができる。
【0060】
（趣旨２）前記第１時間幅が、前記経済データと前記対象データの両方が存在することを前提とした可変時間幅であってもよい。
【0061】
（趣旨３）前記第２時間幅が、前記第１選別データと前記対象データの両方が存在することを前提とした可変時間幅であってもよい。
【0062】
（趣旨４）前記第８工程における標準化が、下記偏差値算出手順により算出される偏差値であってもよい。（偏差値算出式）
Ｔ＝（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が正の値（順相関）の場合）
Ｔ＝−（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が負の値（逆相関）の場合）
μ：過去の平均値
σ：過去の標準偏差
Ａ：特定の時点における値（実数値）
Ｔ：特定の時点における偏差値（Ｔ）
【0063】
（趣旨５）前記合成データが、標準化された前記第２選別データの各々を相加平均したものであってもよい。
【0064】
（趣旨６）前記将来予測値を、現在の合成データ値に対する将来の合成データ値の変動比率を現在の対象データ値に乗じることによって算出するものであってもよい。
【0065】
（趣旨７）時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理システムであって、時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別手段と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システムも趣旨の１つとする。
【0066】
（趣旨８）時系列に沿って変動する複数の経済データと時系列に沿って変動する対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程；（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
を有する経済データの選別方法も趣旨の１つとする。
【手続補正書】
【提出日】2019年12月24日
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理方法であって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を情報処理端末により実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を情報処理端末により実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
【請求項2】
前記第１時間幅が、前記経済データと前記対象データの両方が存在することを前提とした可変時間幅である、請求項１に記載の予兆管理方法。
【請求項3】
前記第８工程における標準化が、下記偏差値算出手順により算出される偏差値である、請求項１又は請求項２に記載の予兆管理方法。
（偏差値算出式）
Ｔ＝（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が正の値（順相関）の場合）
Ｔ＝−（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が負の値（逆相関）の場合）
μ：過去の平均値
σ：過去の標準偏差
Ａ：特定の時点における値（実数値）
Ｔ：特定の時点における偏差値（Ｔ）
（偏差値算出式）
Ｔ＝（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が正の値（順相関）の場合）
Ｔ＝−（Ａ−μ）÷σ×１０＋５０（第２相関値が負の値（逆相関）の場合）
μ：過去の平均値
σ：過去の標準偏差
Ａ：特定の時点における値（実数値）
Ｔ：特定の時点における偏差値（Ｔ）
【請求項4】
前記合成データが、標準化された前記第１選別データの各々を相加平均したものである、請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の予兆管理方法。
【請求項5】
前記将来予測値を、現在の合成データ値に対する将来の合成データ値の変動比率を現在の対象データ値に乗じることによって算出する、請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の予兆管理方法。
【請求項6】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理システムであって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を標準化した上で合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
【請求項7】
時系列に沿って変動する複数の経済データと時系列に沿って変動する対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
を有する経済データの選別方法。
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
を有する経済データの選別方法。
【請求項8】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理方法であって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を情報処理端末により実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を情報処理端末により実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
【請求項9】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理システムであって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程、
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
【請求項10】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理プログラムであって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程、
を情報処理端末に実行させ、前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理プログラム。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第１選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第１選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第１選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程、
を情報処理端末に実行させ、前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理プログラム。
【請求項11】
時系列に沿って変動する複数の経済データと時系列に沿って変動する対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
を情報処理端末に実行させる、経済データの選別プログラム。
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
を情報処理端末に実行させる、経済データの選別プログラム。
【請求項12】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理方法であって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を情報処理端末により実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を情報処理端末により実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を情報処理端末により実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理方法。
【請求項13】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理システムであって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別手段と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別手段と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別手段と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成手段と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程
を有し、
前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理システム。
【請求項14】
時系列に沿って変動する対象データの将来動向を予測するための予兆管理プログラムであって、
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程
を情報処理端末に実行させ、前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理プログラム。
時系列に沿って変動する複数の経済データと前記対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程と；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程と；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
前記複数の第２選別データを用いて、以下の（７）〜（８）の各工程を実行することにより前記複数の第２選別データを合成する合成工程と；
（７）前記複数の第２選別データを、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトする第７工程、及び、
（８）前記第７工程で得られた、各々に対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトされた前記複数の第２選別データの各々の値を合成して合成データを生成する第８工程
を情報処理端末に実行させ、前記第８工程で生成された合成データに基づき、前記対象データの将来予測値を算出する予兆管理プログラム。
【請求項15】
時系列に沿って変動する複数の経済データと時系列に沿って変動する対象データとを用いて、以下の（１）〜（３）の各工程を実行することにより複数の第１選別データを選別する第１選別工程；
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
を情報処理端末に実行させる、経済データの選別プログラム。
（１）前記複数の経済データのうちの特定の経済データと前記対象データとの第１時間幅における第１相関値を算出する工程であって、前記特定の経済データを前記対象データに対して第１シフト時間の整数Ｎ倍だけ時間的に前方へシフトさせつつ、整数Ｎが０から正の整数ｎとなるまでｎ＋１回繰り返してｎ＋１個の前記第１相関値を算出する第１工程、
（２）前記第１工程により算出されたｎ＋１個の第１相関値のうち絶対値が最大のものを最大相関値とし、当該最大相関値に対応する前記整数Ｎの値をｋとした場合において、前記最大相関値の絶対値が予め定められた第１基準相関値以上であり、かつ、前記第１シフト時間のｋ倍である先行シフト時間が予め定められた第１基準シフト時間以上である場合に当該特定の経済データを第１選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の経済データを非選別とする第２工程、及び、
（３）前記第１工程及び前記第２工程を、前記複数の経済データのうち、前記特定の経済データ以外のすべての経済データについて実行する第３工程、
前記複数の第１選別データと前記対象データとを用いて、以下の（４）〜（６）の各工程を実行することにより複数の第２選別データを選別する第２選別工程；
（４）前記複数の第１選別データのうちの特定の第１選別データをそれに対応する先行シフト時間だけ時間的に前方へシフトしたものと前記対象データとの第２時間幅における第２相関値を算出する工程であって、前記第２時間幅の始期を第２シフト時間の整数Ｍ倍だけ時間的にシフトさせつつ、整数Ｍが０から正の整数ｍとなるまでｍ＋１回繰り返してｍ＋１個の第２相関値を算出する第４工程、
（５）前記第４工程により算出されたｍ＋１個の第２相関値の絶対値のいずれもが、予め定められた第２基準相関値以上である場合に当該特定の第１選別データを第２選別データとして選別し、それ以外の場合に当該特定の第１選別データを非選別とする第５工程、及び、
（６）前記第４工程及び前記第５工程を、前記複数の第１選別データのうち、前記特定の第１選別データ以外のすべての第１選別データについて実行する第６工程、
を情報処理端末に実行させる、経済データの選別プログラム。