注目の事例 · 不動産 · プライベート・エクイティ
データベースが確率論的な価格エンジンになった。
大規模な不動産エクスポージャーを持つブラジルのプライベート・エクイティ企業は、膨大な独自データベースを保有しながら、それを価格インテリジェンスに変える仕組みを持っていませんでした。Grand TheraはTheraOS上に計量経済学的な意思決定レイヤーを導入しました。
- クライアント
- 不動産プライベート・エクイティ企業
- 業種
- 不動産 · プライベート・エクイティ
- エンジン
- 計量経済学的 · 確率論的
- 期間
- 資産単位、地域別
価格エンジン
この資産の価格は適正か？目標の達成確率は？
各資産は、時間とボラティリティに応じて広がる公正価値の分布を持ちます。目標とボラティリティを動かし、資産を切り替え、ポートフォリオ表示で保有資産全体の価格の歪みを確認してください。
デモ用データ · ドラッグで回転
資産
P（24か月で目標到達）
3%
提示価格と公正価値
割高
fair 88 · 提示 100
データの厚みからリターンの精度へ。
- 課題01
評価の枠組みを持たないデータ。
- 構造化された評価モデルを持たない大量のデータ
- 資産が割高か、適正か、割安かが明確にわからなかった
- 目標価格の達成に関する確率的な枠組みがなかった
- ボラティリティとリターンのシナリオのシミュレーションが限られていた
- 導入02
インテリジェンス・レイヤーとしてのTheraOSと、その上で動く計量経済学的AIT。
- 取引、地域、マクロ経済のデータを統合
- 標準化された評価・価格指標
- 資産単位のダッシュボードと地域別のシナリオビュー
- 価格の継続的な再較正
- 計量経済学的な価格モデル
- 目標価格に到達する確率
- ボラティリティとリターンのシミュレーション
- 成果03
確率を伴う価格シグナル。
- 価格の歪んだ資産の動的な特定
- 目標価格達成の確率的評価
- ボラティリティとリターンの構造化シミュレーション
- リスク調整後リターンのシナリオをより明確に把握
シナリオの可視化
シナリオごとにシミュレーションしたリターンとボラティリティ。
地域別のボラティリティとリターンの構造化シミュレーション。単一の予測ではなく、結果の扇形分布。
シナリオの扇形分布を読み込んでいます
