كامل القرض التجاري نظام

الخدمات المصرفية لألفراد االنخفاض في الخدمات المصرفية لألفراد تهدف الخدمات المصرفية لألفراد إلى وصف الممارسة المالية المتمثلة في اإلقراض واالقتراض بين مؤسستين كبيرتين. وتحتفظ الخدمات المصرفية التي تعتبر بالجملة بالوكالات الحكومية وصناديق المعاشات التقاعدية فقط. الشركات ذات الشركات المالية القوية والزبائن من المؤسسات الأخرى من حيث الحجم والمكانة. وتتكون هذه الخدمات من إدارة النقد. وتمويل المعدات، والقروض الكبيرة، والخدمات المصرفية التجارية والخدمات الاستئمانية، وغيرها. وتشير الخدمات المصرفية بالجملة أيضا إلى الاقتراض والإقراض بين المصارف المؤسسية. هذا النوع من الإقراض يحدث في السوق بين البنوك وغالبا ما ينطوي على مبالغ كبيرة جدا من المال. وتعمل معظم البنوك املعيارية كمصارف جتارية وتقدم خدمات مصرفية بالجملة باإلضافة إلى اخلدمات املصرفية التقليدية لألفراد. وهذا يعني أن الفرد الذي يبحث عن الخدمات المصرفية بالجملة لن يضطر إلى الذهاب إلى مؤسسة خاصة، بل يمكنه أن ينخرط في نفس البنك الذي يقوم فيه بمزاولة أعماله المصرفية الشخصية. مثال على الخدمات المصرفية للشركات الطريقة الأسهل لتصور الخدمات المصرفية بالجملة هي التفكير في ذلك مثل متجر الخصم مثل كوستكو الذي يتعامل بمبالغ كبيرة يمكن أن تقدم أسعارا خاصة أو تخفيض الرسوم على أساس الدولار. يصبح من المفيد للمنظمات الكبيرة أو المؤسسات التي لديها كمية كبيرة من الأصول أو المعاملات التجارية للانخراط في الخدمات المصرفية بالجملة بدلا من الخدمات المصرفية للأفراد. على سبيل المثال، هناك العديد من المناسبات حيث الأعمال التجارية مع مواقع متعددة تحتاج إلى حل مصرفي الجملة لإدارة النقد. وتعتبر شركات التكنولوجيا التي لها مكاتب ساتلية مرشحا رئيسيا لهذه الخدمات. دعونا نقول أن شركة ادارة العلاقات لديها 10 مكاتب مبيعات موزعة في جميع أنحاء الولايات المتحدة، ولكل من أعضاء فريق المبيعات 50 الحصول على بطاقة الائتمان للشركات. كما يتطلب أصحاب شركة ادارة العلاقات مع كل مكتب مبيعات الاحتفاظ بمليون احتياطي نقدي. يبلغ مجموعها 10 ملايين في جميع أنحاء الأعمال. من السهل أن نرى أن الشركة مع هذا الملف هو كبير جدا بالنسبة للخدمات المصرفية التجزئة القياسية. بدلا من ذلك، يمكن لأصحاب الأعمال الانخراط في البنك وطلب منشأة للشركات التي تحافظ على جميع الحسابات المالية للشركة. تعمل الخدمات المصرفية بالجملة كمرفق يقدم خصومات إذا استوفت الشركة متطلبات الحد األدنى من االحتياطي النقدي ومتطلبات الحد األدنى من المعامالت الشهرية، وكلاهما سيضرب الشركة. ولذلك فإنه من المفيد للشركات أن تشارك في منشأة الشركات التي تدمج جميع حساباتها المالية ويقلل من أتعابها، بدلا من الحفاظ على 10 حسابات البيع بالتجزئة التجزئة و 50 بطاقات الائتمان التجزئة open. System وطريقة لتحسين معدل ثابت كامل قرض التداول الولايات المتحدة 20140188692 A1 تحسين سعر الفائدة على القروض بالكامل. وعلى وجه التحديد، يوفر الاختراع أنظمة وأساليب تعتمد على الحاسوب لتعبئة مجموعة كاملة من القروض بأكملها إلى سندات إما في هيكل سندات كبار السن أو في مجمعات تمر عبر أوراق مالية مضمونة من قبل وكالة حكومية. يتم التعامل مع نماذج لكل نوع من هيكل السندات على عدد سكان القروض حتى يتم العثور على حزمة السندات المثلى أو يحدد المستخدم أنه تم العثور على حل ذات جودة عالية كافية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنماذج حساب عطاءات للحصول على قروض كاملة من خلال تخصيص القروض الكاملة التي تلبي متطلبات العطاء ولكن الأقل ملاءمة لتكون آمنة. (25) ما يطالب به هو: 1. طريقة الكمبيوتر المنفذة التي تشمل: إنشاء، عن طريق الكمبيوتر، نموذج يتضمن وظيفة موضوعية تمثل القيمة السوقية الإجمالية للهيكل السندات كبار السن لعدد القروض وتعظيم، من خلال الكمبيوتر، وظيفة الهدف لتحقيق أقصى قدر من القيمة السوقية الإجمالية من هيكل السندات كبار السن. 2 - طريقة المطالبة المطورة بالحاسوب 1. حيث تتضمن خطوة تعظيم وظيفة الهدف ما يلي: تحديد سعر السوق لكل قرض يحدد أول كوبون متوسط ​​مرجح للتنفيذ بالنسبة لعدد القروض المطابق لسعر السوق لكل قرض يحدد إجمالي السوق قيمة هيكلية كبار السن في أول كوبون متوسط ​​مرجح للتنفيذ متجاوزة المتوسط ​​المرجح لقسيمة التنفيذ وتحديد القيمة السوقية الكلية لهيكل كبار السن في كل تكرار وتحديد المتوسط ​​المرجح لقسيمة التنفيذ التي لها أعلى القيم السوقية الكلية لهيكل كبار السن. 3 - الطريقة المطروحة من قبل الكمبيوتر للمطالبة 1. وتشمل أيضا تطوير وتعظيم وظيفة موضوعية لتقسيم على الأقل إلى واحد على الأقل من القروض إلى اثنين من القروض الزائفة لمنع إنشاء سندات الفائدة فقط أو سندات رئيسية فقط، والقرضين الزائفة تتألف قيم القسيمة المختلفة. 4 - طريقة تطبيق الكمبيوتر لتجميع عدد من القروض على النحو الأمثل من خلال صناديق السندات، وتشمل الطريقة: اختيار السكان من القروض التي تحدد، عن طريق الكمبيوتر، التنفيذ الأمثل لكل قرض من السكان من القروض عن طريق شراء أو شراء رسم ضمان يحدد واحد أو أكثر من حمامات السباحة التي يكون كل قرض مؤهلا لبناء نموذج على أساس واحد على الأقل القيد واحد على الأقل تجمع محدد وتخصيص القروض لمرور واحد أو أكثر من خلال صناديق السندات. 5. وتتألف طريقة المطالبة 4 التي ينفذها الحاسوب أيضا من تحديد وحدة واحدة أو أكثر من وحدات الحاسوب التي يتم تكوينها لتجميع سكان القروض على الأقل من خلال مجمعات السندات استنادا إلى مدخلات مستلمة، وحدة تتكون من تمريرة وحدة. 6 - طریقة المطالبة التي یطبقھا الکمبیوتر 4. حیث یتضمن النموذج دالة موضوعیة تشتمل علی تولیف خطي للقیمة السوقیة لکل من سکان القروض. 7 - طريقة الادعاء المطبقة بالحاسوب 6. حيث يتضمن تخصيص القروض تنفيذ النموذج لتعظيم وظيفة الهدف. 8 - الطريقة المطروحة من قبل الكمبيوتر للمطالبة 4. تشمل أيضا تحويل عائق واحد على الأقل من كل تمريرة من خلال تجمع السندات إلى قيد مشروط. 9- الطريقة المطروحة من قبل الحاسوب للمطالبة 4. وتشمل كذلك تحويل جزء على الأقل من العائق واحد على الأقل من كل تمريرة من خلال تجمع السندات إلى قيد مشروط قبل معالجة النموذج للتأكد من أن النموذج قابل للحل. 10 - وطريقة الادعاء التي نفذها الحاسوب 4. وتشمل كذلك تحويل كل من القيود على الأقل إلى قيود مشروطة للسماح بالقيود التي لا يمكن تطبيقها إلا من خلال تجمعات السندات المخصصة. 11 - وطريقة المطالبة المطروحة بواسطة الحاسوب 4 - وتشمل كذلك تخصيص واحد على الأقل من سكان القروض لمجمع غير مخصص. 12 - وطريقة المطالبة المطروحة بواسطة الحاسوب 4 - وتشمل كذلك تخصيص القروض إلى مجمع غير مخصص إذا لم يكن من الممكن تخصيص كل من صناديق المرور عبر السندات مع عدد القروض التي تعطى فيها القروض في المجمع غير المخصص قيمة سوقية صافية، وحيث أن معالجة النموذج يشمل أيضا تقليل عدد القروض المخصصة للمجمع غير المخصص. 13- الطريقة المطروحة من قبل الكمبيوتر للمطالبة 4. حيث يمثل نموذج قيود كل تمريرة من خلال تجمع السندات ودفع مرتبط مع كل تمر من خلال تجمع السندات. 14- نظام يتألف من: ذاكرة تتألف من مجموعة من التعليمات لتخصيص جزء من عدد وافر من القروض لحزمة قروض وجهاز كمبيوتر مقترن بالذاكرة وتكوينها لتنفيذ مجموعة التعليمات ل: تحديد أي من القروض المتعددة تلبي واحدة أو أكثر من قيود حزمة القرض تحديد سعر السوق لكل من تعدد القروض على أساس نموذج نموذج التوريق وظيفة الهدف لتحديد القروض في تعدد القروض التي تلبي واحد أو أكثر من القيود هي الأقل ربحية للتوريق في ونموذج التسنيد، وتخصيص القروض التي تفي بقيود أو أكثر، وهي أقل ربحية في التوريق في حزمة القروض. 15 . نظام المطالبة 14. حيث يتضمن نموذج التوريق نموذج كبار السن. 16 - نظام المطالبة 14. حيث يتم تصميم وظيفة الهدف لتقليل الفارق بين متوسط ​​السعر المرجح للقروض في حزمة القرض والسندات التي سيتم الإعلان عنها (تبا) سعر السندات المتوسط ​​المرجح للقروض في حزمة القروض . 17 - نظام المطالبة 14. حيث يتم تصميم وظيفة الهدف لتقليل قيمة الدولار للفارق بين متوسط ​​سعر مرجح للقروض في حزمة القرض والسندات التي سيتم الإعلان عنها (تبا) سعر السندات المرجح للقسيمة من القروض في حزمة القروض. 18 - طريقة لتحسين سعر الفائدة على القروض بأكملها، وتشمل الطريقة: اختيار مجموعة من القروض التي تختار، عن طريق جهاز كمبيوتر، قرض أو أكثر من القروش التي تواجه عقبة تحدد، عن طريق الحاسوب، سعر كل قرض يلبي القيد القائم على نموذج مؤمن يحدد، من خلال الكمبيوتر، ما إذا كان استخدام نموذج فعال لتحديد أي واحد أو أكثر من القروض هي الأقل ملاءمة لتكون آمنة، وإذا تم استخدام نموذج فعال، ثم اختيار، من قبل الكمبيوتر، أي من فإن قرض واحد أو أكثر أقل مواتاة لتدعيمه بالحد الأدنى من قيمة الدولار. 19- وتشمل طريقة المطالبة 18 كذلك ما يلي: تحديد وحدة حاسوبية واحدة على الأقل لواحد أو أكثر من الوحدات التي تعمل على تحسين معدل الفائدة الكاملة للقروض على أساس المدخلات المستلمة، حيث تشتمل وحدة واحدة على الأقل على وحدة قروض كاملة. 20. طريقة المطالبة 18. وتشمل أيضا خطوة تخصيص، من قبل الكمبيوتر، جزء من عدد وافر من القروض بأكملها لمجموعة من القروض كاملة للبيع كقروض كاملة، والجزء الذي يشمل القروض بأكملها تلبية قيد واحد على الأقل، وأقل إذا كان النموذج الفعال لا يستخدم، ثم اختيار، من قبل الكمبيوتر، والتي من واحد أو أكثر من القروض هي الأقل تفضيلا إلى أن تؤمن عن طريق التقليل من انتشار. 21- نظام يتألف من: جهاز كمبيوتر متصل على نحو متصل بالشبكة وتكوينها ل: إنشاء نموذج المقابلة لعدد وافر من المجمعات السندات القسيمة الزائدة ومجمع غير مخصص، كل تجمع السندات القسيمة الزائدة تضم على الأقل القيد واحد ومعالجة نموذج لتخصيص كل من القروض إلى إما تجمع فائض قسائم السندات أو في المجمع غير المخصص من أجل تحقيق أقصى قدر من القيمة السوقية الإجمالية للقسيمة الزائدة التي يتم تخصيصها لسندات فائض القسيمة. 22- نظام المطالبة 21. حيث يشتمل النموذج على وظيفة موضوعية تمثل القيمة السوقية الإجمالية للقسيمة الزائدة التي يتم تخصيصها لمراكب سندات القسائم الزائدة. 23. نظام المطالبة 21. حيث يتم تكوين الكمبيوتر لمزيد من تحويل كل واحد من القيود على الأقل إلى القيد المشروط. 22- نظام المطالبة 21. حيث يتم تكوين الكمبيوتر مرة أخرى لتحويل كل واحد من القيود على الأقل إلى قيود مشروطة للسماح القيود التي يمكن تطبيقها على فائض فقط كوبونات السندات التي يتم توزيعها. 24. نظام المطالبة 21. حيث يتم تكوين الكمبيوتر بشكل أكبر من أجل: تحديد برك القسيمة الزائدة التي يمكن تخصيصها لكل قرض على أساس سمات الضمانات للقروض وانهيار كل قرض تم تحديده للحصول على مجموعة القسيمة الزائدة في قرض واحد إلى والحد من عدد القروض في النموذج. هذا التطبيق هو قسم من الولايات المتحدة طلب براءات الاختراع سر. رقم 12533،315، المقدم في 31 يوليو 2009، الذي يدعي الاستفادة من طلب الولايات المتحدة للبراءات المؤقتة رقم 61191،011، المودع في 3 سبتمبر 2009، وكلاهما مدرج بالكامل هنا بالرجوع إليه. يتعلق الاختراع الحالي عموما بالنظم والأساليب لتحسين التداول بالقروض وبشكل أكثر تحديدا للأنظمة المحوسبة وطرق الكمبيوتر المنفذة لتحسين حزم القروض الكاملة للتنفيذ في السندات أو البيع كطرود قروض كاملة. وتقوم المؤسسات المالية، مثل المصارف الاستثمارية، بشراء القروض وحافظات القروض من المصارف أو منشئي القروض في المقام الأول لتأمين القروض إلى سندات ثم بيع السندات للمستثمرين. وتعتبر هذه السندات سندات مدعومة بالأصول لأنها مضمونة بموجودات القروض. ویمکن تصنیف العدید من أنواع القروض إلی سندات، بما في ذلك الرھون العقاریة والرھون التجاریة وقروض السیارات ومديونيات بطاقات الائتمان. ويمكن إنشاء مجموعة متنوعة من هياكل السندات من مجموعة من القروض، ولكل هيكل خصائص وقيود تحتاج إلى حساب من أجل تحقيق أقصى قدر من الأرباح التي يمكن أن تحققها مؤسسة مالية عن طريق توريق القروض في سندات. ويمكن أن يعتمد التجميع الأمثل أو تجميع القروض في السندات الخاصة بهيكل معين للسندات وعدد معين من القروض على خصائص كل قرض من السكان. وعالوة على ذلك، يمكن أن تعتمد مجموعة السندات أو قسيمة التنفيذ التي ينفذها القرض الفردي على تجمع السندات أو أفضل تنفيذ للقروض األخرى على السكان. ونظرا لأن عدد القروض النموذجية التي ينظر فيها من أجل التوريق في السندات كبير جدا (مثل 000 10 قرض أو أكثر)، فإن تحديد التجمعات المثلى للقروض من أجل التسنيد في السندات يمكن أن يكون أمرا صعبا. وبناء على ذلك، فإن ما هو مطلوب هو نظم وطرق لتحقيق أقصى قدر من التعبئة والتغليف لسكان القروض في السندات لهيكل السندات معين. ويوفر الاختراع أنظمة محوسبة وأساليب حاسوبية مطبقة لتحسين معدل الفائدة الكاملة للقروض الكاملة لسكان القروض الكاملة. ويوفر جانب من جوانب الاختراع الحالي نظاما لتحسين معدل الفائدة الكاملة على القروض بأكملها. ويشمل هذا النظام نظاما حاسوبيا يتضمن تطبيق برمجيات يتضمن وحدة واحدة أو أكثر قابلة للتشغيل لوضع نموذج لتحديد استراتيجية التوريق لسكان القروض بأكملها واستراتيجية التوريق بما في ذلك السندات والقابلة للتشغيل لمعالجة النموذج حتى استراتيجية التوريق الأمثل ل تم العثور على عدد السكان من القروض كاملة واجهة المستخدم لتلقي مدخلات المستخدم لواحد أو أكثر من وحدات وإخراج استراتيجية التوريق الأمثل، واجهة المستخدم يجري في التواصل مع تطبيق البرمجيات. وثمة جانب آخر من الاختراع الحالي يوفر طريقة تطبيق الكمبيوتر لتحديد أفضل القسيمة السندات التنفيذ لكل قرض في مجموعة من القروض في هيكل السندات كبار السن. وتشمل الطريقة إنشاء نموذج يشتمل على وظيفة موضوعية تمثل القيمة السوقية الإجمالية لهيكل السندات كبار السن للقروض. وعلاوة على ذلك، وتشمل الطريقة تعظيم وظيفة الهدف لتحقيق أقصى قدر من القيمة السوقية الإجمالية للهيكل السندات كبار السن. وهناك جانب آخر من جوانب الاختراع يوفر طريقة تنفذها الحواسيب لتجميع القروض على النحو الأمثل عبر صناديق السندات. وتشمل الطريقة اختيار عدد من القروض. وعلاوة على ذلك، لكل قرض من مجموعة مختارة من القروض، وتشمل الطريقة تحديد التنفيذ الأمثل لكل قرض عن طريق شراء أو شراء تخفيض رسوم الضمان. علاوة علی ذلك، تتضمن الطریقة تحدید حمام واحد أو أکثر یصبح کل قرض مؤھلا لھ. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الطريقة بناء نموذج يستند إلى عائق واحد على الأقل لمجمع واحد على الأقل، وتخصيص القروض لمرور واحد أو أكثر من خلال صناديق السندات. وهناك جانب آخر من جوانب الاختراع يوفر نظاما يتضمن ذاكرة تحتوي على مجموعة من التعليمات لتخصيص جزء من مجموعة من القروض لحزمة قروض. وعلاوة على ذلك، يتضمن النظام جهاز كمبيوتر إلى جانب الذاكرة. عند تنفيذ مجموعة التعليمات يحدد الكمبيوتر أي من القروض يلبي واحد أو أكثر من القيود على حزمة القرض. وبالإضافة إلى ذلك، يحدد الكمبيوتر سعر السوق لكل من القروض على أساس نموذج التوريق. وعلاوة على ذلك، يمكن للكمبيوتر نموذج وظيفة موضوعية لتحديد القروض في مجموعة القروض التي تلبي واحد أو أكثر من القيود هي الأقل ربحية للتوريق في نموذج التوريق وتخصيص القروض التي تلبي واحد أو أكثر من القيود وأقل ربحية لل توريق في حزمة القرض. وهناك جانب آخر من الإختراع الحالي يوفر طريقة لتحسين معدل الفائدة على القروض بالكامل. وتشمل هذه الطريقة خطوات اختيار عدد من القروض التي تختار قرضا واحدا أو أكثر يفي بقيد عرض تسعير يحدد سعر كل قرض يلبي القيد القائم على نموذج مؤمن يحدد ما إذا كان ينبغي استخدام نموذج فعال لتحديد أي من واحد أو أكثر من القروض هي الأقل مواتية لتكون مؤمنة. وعلاوة على ذلك، إذا تم استخدام النموذج الفعال، فإن الطريقة تشمل اختيار أي من العظام أو المزيد من القروض هي الأقل تفضيلا لتكون مضمونة بأقل قيمة الدولار. وهناك جانب آخر من الإختراع الحالي يوفر نظاما لتجميع القسيمة الزائدة على النحو الأمثل الناتجة عن القروض المؤمنة. ويشمل النظام والشبكة وجهاز كمبيوتر متصلا إلى الشبكة. وعلاوة على ذلك، يخلق الحاسوب نموذجا يقابل برك سباحة السندات القسيمة الزائدة وبركة غير مخصصة، وكل تجمع من سندات القسيمة الزائدة بما في ذلك قيد واحد على الأقل، ويعالج النموذج لتخصيص كل قرض من القروض إما إلى تجمع فائض القسيمة أو في المجمع غير المخصص من أجل تحقيق أقصى قدر من القيمة السوقية الإجمالية للقسيمة الزائدة التي يتم تخصيصها لسندات فائض القسيمة السندات. وستظهر هذه الجوانب وغيرها من الخصائص وخصائصها وتجسيداتها للشخص ذي المهارة العادية في الفن عند النظر في الوصف التفصيلي التالي للتجسيدات التوضيحية التي توضح أفضل طريقة لتنفيذ الاختراع كما هو متصور حاليا. وصف مختصر للرسومات من أجل فهم أكثر اكتمالا للتجسيدات النموذجية للاختراع الحالي ومزاياه، يشار الآن إلى الوصف التالي، مقترنا بالأرقام المصاحبة التي يرد وصفها بإيجاز على النحو التالي. تين. 1 عبارة عن رسم تخطيطي للكتلة يصور نظاما لتحسين معدل الفائدة الكاملة على القروض بأكملها وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 2 هو مخطط تدفق يصور طريقة لتحسين سعر الصرف الكامل للقروض بأكملها وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 3 هو مخطط بياني يوضح طريقة لتحديد استراتيجية التوريق لسكان القروض وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 4 هو مخطط بياني يوضح طريقة لتعبئة مجموعة من القروض في بنية كبار السن وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 5 هو مخطط تدفق يصور طريقة لتعبئة مجموعة من القروض إلى بنية كبار السن وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 6 هو مخطط تدفق يصور طريقة لتعبئة مجموعة من القروض يمر عبر السندات وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 7 هو مخطط تدفق يصور طريقة لتعبئة القروض بأكملها وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. تين. 8 هو مخطط تدفق يصور طريقة لتجميع القسيمة الزائدة وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. الوصف التفصيلي للخصائص الإيضاحية يوفر الاختراع أنظمة وأساليب حاسوبية لتحسين معدل الفائدة الكاملة على القروض بأكملها. وعلى وجه التحديد، يوفر الاختراع أنظمة وأساليب تعتمد على الحاسوب لتعبئة مجموعة كاملة من القروض بأكملها إلى سندات إما في هيكل سندات كبار السن أو في مجمعات تمر عبر أوراق مالية مضمونة من قبل وكالة حكومية. يتم التعامل مع نماذج لكل نوع من هيكل السندات على عدد سكان القروض حتى يتم العثور على حزمة السندات المثلى أو يحدد المستخدم أنه تم العثور على حل ذات جودة عالية كافية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنماذج حساب عطاءات للحصول على قروض كاملة من خلال تخصيص القروض الكاملة التي تلبي متطلبات العطاء ولكن الأقل ملاءمة لتكون آمنة. وعلى الرغم من أن النماذج النموذجية للاختراع تناقش من حيث القروض الكاملة (وخاصة القروض العقارية السكنية ذات المعدل الثابت)، فإن جوانب الاختراع يمكن أن تطبق أيضا على أنواع أخرى من القروض والأصول، مثل القروض ذات الفائدة المتغيرة والديون المتجددة. ويمكن أن يشتمل الاختراع على برنامج حاسوبي يجسد الوظائف الموصوفة هنا ويوضح في المخططات البيانية الملحقة. ومع ذلك، ينبغي أن يكون واضحا أنه يمكن أن يكون هناك العديد من الطرق المختلفة لتنفيذ الاختراع في برمجة الكمبيوتر، وينبغي ألا يفسر الاختراع على أنه يقتصر على أي مجموعة واحدة من تعليمات برنامج الحاسوب. وعلاوة على ذلك، يمكن للمبرمجين المهرة أن يكتبوا هذا البرنامج الحاسوبي لتنفيذ تجسيد للاختراع المفصح استنادا إلى المخططات الانسيابية والوصف المرتبط بها في نص التطبيق. ولذلك، فإن الكشف عن مجموعة معينة من التعليمات البرمجية التعليمات البرمجية لا يعتبر ضروريا لفهم كاف لكيفية استخدام واستخدام الاختراع. وسيتم شرح الوظيفة الابتكارية لبرنامج الكمبيوتر المطالب به بمزيد من التفصيل في الوصف التالي مقترنا بالأرقام التي توضح تدفق البرنامج. وعلاوة على ذلك، سيكون موضع تقدير لأولئك المهرة في الفن أن واحد أو أكثر من المراحل الموصوفة يمكن أن يؤديها الأجهزة والبرمجيات، أو مزيج منها، كما يمكن أن تتجسد في واحد أو أكثر من أنظمة الحوسبة. وتطرق الآن إلى الرسومات، التي تمثل فيها الأرقام مثل العناصر في جميع أنحاء الأرقام، وسيتم وصف جوانب التجسيدات النموذجية بالتفصيل. تين. 1 عبارة عن رسم تخطيطي للكتلة يصور نظاما 100 لتحسين معدل الفائدة الكاملة للقروض بأكملها وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. بالإشارة إلى الشكل. 1. يتضمن النظام 100 نظام حوسبة 110 متصل بشبكة موزعة 140. قد يكون نظام الحوسبة 110 كمبيوتر شخصي متصل بالشبكة الموزعة 140. نظام الحوسبة 110 يمكن أن تشمل واحد أو أكثر من التطبيقات، مثل تطبيق القرض التداول محسن 120. ويشمل هذا النموذج الأمثل التداول القرض 120 120 وحدات 121-112 التي يمكن أن تعمل بشكل فردي أو تتفاعل مع بعضها البعض لتوفير التعبئة والتغليف الأمثل للقروض في واحد أو أكثر هياكل السندات وحزم القروض كاملة. وحدة سينيورسوبوردينات 121 توزع القروض في هيكل السندات سينيورسوبوردينات مع السندات التي لها تصنيفات ائتمانية مختلفة ومختلفة صافي قيم القسيمة. كما سيتم مناقشتها بمزيد من التفصيل مع الإشارة إلى الأشكال. 4-5. توزع الوحدة النمطية 121 القروض إلى سندات ذات تصنيف آا وسندات ثانوية ذات تصنيف ائتماني أقل، واعتمادا على القروض وقيمة القسائم لسندات آا والسندات الثانوية والسندات فقط الفائدة والسندات الرئيسية فقط. وتقوم الوحدة النمطية 122 بتوزيع القروض من خلال سندات مضمونة من قبل وكالة حكومية مثل فريدي ماك أو فاني ماي. تمر من خلال نموذج 122 على النحو الأمثل تجمع القروض إلى أن يتم الإعلان عنها (تبا) تمر من خلال الأوراق المالية على أساس مجموعة متنوعة من القيود. وتناقش الوحدة النمطية للمرور 122 بمزيد من التفصيل أدناه مع الإشارة إلى الشكل فيغ. 6 - وتخصص الوحدة الكاملة للقروض 123 قروضا لتلبية العطاءات لمحافظ القروض التي تستوفي متطلبات محددة وقيود العطاء. وحدة القرض بأكملها 123 يمكن أن تتفاعل مع أي وحدة نمطية سينيورسوردينات 121 أو تمرير من خلال نموذج 122 لتخصيص القروض التي تلبي متطلبات العطاءات ولكن أقل ملاءمة لتكون آمنة. وتناقش الوحدة الكاملة للقروض رقم 123 أدناه بمزيد من التفصيل بالإشارة إلى الشكل فيغ. 7 - وحدة القسيمة الزائدة 124 توزع القسائم الزائدة من القروض المضمونة إلى شرائح السندات مختلفة أو برك. وحدة القسيمة الزائدة 124 يمكن أن تجمع القسائم الزائدة الناتجة عن هيكل السندات كبار السن التي أنشأتها وحدة سينيورسوبوردينات 121 أندور القسائم الزائدة الناتجة عن تمرير من خلال الأوراق المالية التي تم إنشاؤها من خلال نموذج المرور من خلال 122. وتناقش الوحدة القسرية الزائدة 124 أدناه بمزيد من التفصيل بالإشارة إلى الشكل فيغ. 8 - يمكن للمستخدمين إدخال المعلومات في واجهة المستخدم 115 من نظام الحوسبة 110. ويمكن أن تشمل هذه المعلومات نوع من هيكل السندات لتحسين، والقيود المرتبطة بهياكل السندات وبرك السندات، والمعلومات المرتبطة بعروض القروض، وأية معلومات أخرى مطلوبة من قبل محسن التداول القرض 120. بعد استلام المعلومات من قبل واجهة المستخدم 115. يتم تخزين المعلومات في وحدة تخزين البيانات 125. والتي يمكن أن تكون قاعدة بيانات البرمجيات أو بنية الذاكرة الأخرى. يمكن للمستخدمين أيضا تحديد عدد السكان من القروض للنظر في التحسين عن طريق واجهة المستخدم 115. يمكن تخزين القروض في قاعدة بيانات مخزنة على أو مقترنة بنظام الحوسبة 110 أو عند مصدر بيانات 150 متصل بالشبكة الموزعة 140. واجهة المستخدم 115 يمكن أيضا الإخراج إلى المستخدم حزم السندات وحزم القروض الكاملة التي يحددها محسن التداول القرض 120. يمكن للمتداول التداول قرض 120 التواصل مع مصادر بيانات متعددة 150 عن طريق الشبكة الموزعة 140. على سبيل المثال، يمكن محسن التداول قرض 120 التواصل مع مصدر بيانات 150 لتحديد أسعار فاني ماي تبا ومصدر بيانات آخر 150 لتحديد أسعار الخزانة الأمريكية. في مثال آخر، يمكن لمحسن التداول في القرض 120 التواصل مع مصدر بيانات 150 للوصول إلى المعلومات المرتبطة بعروض الأسعار لحزم القروض الكاملة. وقد تكون الشبكة الموزعة 140 شبكة محلية (لان) أو شبكة منطقة واسعة (وان) أو الإنترنت أو أي نوع آخر من الشبكة. تين. 2 هو مخطط بياني يصور طريقة 200 من أجل تحسين معدل الفائدة الكاملة على القروض بأكملها وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. بالإشارة إلى الأشكال. 1 و 2. في الخطوة 205. واجهة المستخدم 115 يتلقى مدخلات من مستخدم. يتم استخدام هذا الإدخال المستخدم من قبل محسن التداول القرض 120 لتحديد هيكل السندات التي ينبغي أن يكون الأمثل لسكان القروض. على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يرغب في العثور على تجميع الأمثل للقروض لتمرير من خلال السندات، يمكن للمستخدم إدخال القيود لكل تجمع السندات. ومن أمثلة القيود التي تعترض المرور عبر تجمعات السندات قيود على أرصدة القروض، وإجمالي عدد القروض للمجمع، وإجمالي رصيد القرض بالنسبة للمجمع. في الخطوة 210. يتم اختيار عدد من القروض لالستفادة المثلى. ويمكن اختيار سكان القروض من القروض المخزنة في قاعدة بيانات للقروض مخزنة على نظام الحوسبة 110 أو مقترنة به أو من قاعدة بيانات في مصدر بيانات 150 متصل بالشبكة الموزعة 140. ويمكن أن يشمل عدد القروض القروض التي يملكها حاليا المستعمل (مصرف الاستثمار مثلا) لمحسن التداول بالقروض 120 والقروض التي يرفعها مصرف آخر أو منشئ القرض أو مؤسسة أخرى. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم استخدام محسن التداول بالقروض 120 للعثور على القيمة السوقية القصوى لمحفظة القروض المعروضة للبيع حاليا من أجل تحديد أفضل عرض لمحفظة القروض. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم اختيار السكان من القروض عن طريق تحديد معايير معينة، مثل الحد الأقصى لرصيد القرض، وموقع القروض، والنتيجة فيكو. في الخطوة 215. يحدد محسن التداول للقروض 120 استراتيجية التوريق لسكان القروض المختارة في الخطوة 210. اعتمادا على مدخلات المستخدم الواردة في الخطوة 205. ومحسن التداول القرض 120 توظف واحد أو أكثر من وحدة سينيورسوبوردينات 121. من خلال تمرير من خلال نموذج 122. وكل وحدة القرض 123 لتحديد استراتيجية التوريق لسكان القروض. وتناقش الخطوة 215 بمزيد من التفصيل بالإشارة إلى الأشكال. 3-7. في الخطوة 220. يحدد محسن التداول القرض 120 ما إذا كانت استراتيجية التوريق عاد في الخطوة 215 هي ذات جودة عالية بما فيه الكفاية. في هذا التجسيد المثالي، فإن محسن التداول بالقروض 120 يكرر خطوة تحديد استراتيجية التوريق لسكان القروض إلى أن يتم التوصل إلى حل أمثل أو يحدد المستخدم أن استراتيجية التوريق عالية الجودة بما فيه الكفاية. من أجل المستخدم لتحديد ما إذا كانت استراتيجية التوريق إذا كانت ذات جودة عالية كافية، ومحسن التداول القرض 120 يمكن إخراج النتائج للمستخدم عن طريق واجهة المستخدم 115. يمكن لمحسن التداول في القرض 120 إخراج هذه النتائج استنادا إلى عدد من التكرارات للخطوة 215 (مثل كل 100 تكرار) أو عند وجود مستوى معين من الجودة. ومن ثم يمكن لواجهة المستخدم 115 أن تتلقى مدخلات من المستعمل تبين ما إذا كانت استراتيجية التوريق ذات جودة عالية كافية. إذا كانت استراتيجية التوريق ذات جودة عالية كافية أو الأمثل، فإن الطريقة 200 تنتقل إلى الخطوة 225. وإلا، ترجع الطريقة 200 إلى الخطوة 215. وفي أحد التجسيدات النموذجية، تقاس النوعية من حيث القيمة الإجمالية للدولارية لسكان القروض. على سبيل المثال، قد يرغب المستخدم لبيع عدد من القروض لا يقل عن عشرة ملايين دولار من أجل تقديم عطاءات على القروض. يمكن للمستخدم تعيين عتبة لمحسن التداول القرض 120 لإرجاع فقط الحل الذي يلبي هذه العتبة أو الحل الذي هو الحل الأمثل إذا كان الحل الأمثل هو أقل من هذه العتبة. في الخطوة 225. وحدة القسيمة الزائدة 124 من محسن التداول القرض 120 يمكن أن تجمع أي قسيمة الزائدة الناتجة عن استراتيجية التوريق المحددة في الخطوة 215. هذه الخطوة اختيارية ويتم مناقشتها أدناه بمزيد من التفصيل بالإشارة إلى فيغ. 8 - في الخطوة 230. فإن محسن التداول القرض 120 يتصل استراتيجية التوريق النهائية إلى واجهة المستخدم 115 لإخراج لمستخدم. واجهة المستخدم 115 يمكن عرض استراتيجية التوريق النهائية واختياريا غيرها من استراتيجيات التوريق الممكنة مع مستويات جودة مماثلة. تين. 3 هو مخطط بياني يصور طريقة 215 لتحديد استراتيجية التوريق لسكان القروض وفقا لتجسيد نموذجي واحد للاختراع الحالي. بالإشارة إلى الأشكال. 1 و 3. في الخطوة 305. يحدد محسن التداول القرض 120 النماذج التي تستخدم لتحديد استراتيجيات التوريق. في هذا التجسيد المثالي، ويشمل محسن التداول القرض 120 وحدة سينيورسوبوردينات 121. a-باسرو مودول 122. و وحدة قروض كاملة 123. ويمكن لكل نموذج من الوحدات 121 - 123 أن يبني ويعالج نموذجا لتحديد التعبئة المثلى للقروض على النحو المبين أدناه. يحدد محسن التداول القرض 120 أي وحدات 121-123 لاستخدامها على أساس المدخلات الواردة من المستخدم في الخطوة 205 من فيغ. .2 علی سبیل المثال، قد یحدد المستخدم أنھ یجب تحسین ھیکلیة سینورسوبوردينات فقط لسکان القروض. بدلا من ذلك، إذا كان المستخدم قد أدخل معلومات العطاء لمحفظة من القروض كاملة، يمكن للمحرك التداول التداول 120 تنفيذ وحدة القرض كله 123 مع وحدة كبار السن 121 و أندور من خلال مرور نموذج 122 لتحديد أي من القروض تلبي متطلبات والعطاء هو الأقل ملاءمة للتوريق. Additionally, a user may specify that both an optimal seniorsubordinate bond structure and an optimal pooling of pass through bonds should be determined for the population of loans. If the user selected that a seniorsubordinate bond structure should be optimized, the method 215 proceeds to step 310 . At step 310 . the seniorsubordinate module 121 develops a model for packaging the population of loans into a seniorsubordinate bond structure and processes the model to determine an optimal seniorsubordinate bond structure for the loan population. Step 310 is discussed in more detail with reference to FIGS. 4 and 5. After the seniorsubordinate structure is determined, the method 215 proceeds to step 220 ( FIG. 2 ). If the user selected that the population of loans should be optimally pooled into pass through bonds, the method 215 proceeds to step 315 . At step 315 . the pass-thru module 122 develops a model for pooling the population of loans into multiple bond pools and processes the model to determine an optimal pooling for the loan population. Step 315 is discussed in more detail with reference to FIG. 6. After the pooling is determined, the method 215 proceeds to step 220 ( FIG. 2 ). If the user selected that whole loans should be allocated to a package of whole loans to be sold, the method 215 proceeds to step 320 . At step 320 . the whole loan module 123 develops a model for allocating whole loans that meet certain constraints and are less favorable to be securitized into a whole loan package and processes the model to determine which loans are best suited for the whole loan package. Step 320 is discussed in more detail with reference to FIG. 7. After the whole loan package is determined, the method 215 proceeds to step 220 ( FIG. 2 ). FIG. 4 is a flow chart depicting a method 310 for packaging a population of loans into a seniorsubordinate bond structure in accordance with one exemplary embodiment of the present invention. As briefly discussed above with reference to FIG. 1. a seniorsubordinate bond structure is a structure where bonds with different credit ratings are created. Typically, the seniorsubordinate bond structure includes a senior tranche of bonds having a AAA or similar credit rating and a subordinate tranche of bonds having a lower credit rating. The senior tranche is protected from a certain level of loss by the subordinate tranche as the subordinate tranche incurs the first losses that may occur. The senior trance can be sold to investors desiring a more conservative investment having a lower yield, while the subordinated tranche can be sold to investors willing to take on more risk for a higher yield. For the purpose of this application, a AAA rated bond refers to a bond in the senior tranche, but not necessarily a bond having a credit rating of AAA. Additionally, interest only (IO) and principal only (PO) bonds may be created in a seniorsubordinate structure. An IO bond is created when the net coupon of a loan is more than the coupon of the bond in which the loan executes. Thus, the difference in the loan coupon and the bond coupon creates an interest only cash flow. Similarly, when the loan coupon is less than the bond coupon, a PO bond is created which receives only principal payments. Referring to FIGS. 1 and 4. at step 405 . the seniorsubordinate module 121 determines the bond coupons that are available for executing the loans into. The seniorsubordinate module 121 may obtain the available bond coupons from a data source 150 or may receive the available bond coupons from the user by way of the user interface 115 in step 205 of FIG. 2. For example, the user may desire to execute the loans into bonds having coupon values between 4.5 and 7.0. At step 410 . the seniorsubordinate module 121 selects a first bond coupon value from the range of available bond coupon values. This first coupon value can be the lowest bond coupon value, the highest coupon value, or any other bond coupon value in the range of available bond coupon values. At step 415 . the seniorsubordinate module 121 determines the execution price of each loan in the population of loans at the selected coupon value. Each loan in the population of loans is structured as a bond. The cash flow of each loan is distributed into symbolic AAA and subordinate bonds, and depending on the coupon of the loan and the selected bond coupon, an IO or PO bond. The principal payment and interest cash flows of each loan is generated in each period accounting for loan characteristics of the loan, such as IO period, balloon terms, and prepayment characteristics. The cash flow generated in each period is distributed to all bonds that the loan executes taking into account shifting interest rules that govern the distribution of prepayments between the AAA and the subordinate bonds in each period. The proportion in which the principal payments are distributed depends on the subordination levels of the AAA and the subordinate bonds. The subordination levels are a function of the loan attributes and are supplied by rating agencies for each loan through an Application Program Interface (API) coupled to the computing device 110 . Prepayments are first distributed pro rata to the PO bond and then between the AAA and the subordinate bonds based on the shifting interest rules. Any remaining prepayment is distributed proportionally among all the subordinate bonds. The interest payment for each of the bonds is a direct function of the coupon value for the bond. After the cash flows of each of the bonds for each of the loans have been generated, the present value of these cash flows is determined. For fixed rate loans, the AAA bonds can be priced as a spread to the To Be Announced (TBA) bond prices. However, the subordinate bond cash flows are discounted by a spread to the U. S. Treasury Yield Curve. The IO and PO bonds are priced using the Trust IO and PO prices. Finally, the price of the AAA bond, the subordinate bonds, and the IO or PO bond is combined proportionally for each loan based on the bond sizes to get the final bond price for each loan. This final bond price is the price of the loan executing into the bond given the selected coupon value of the bond. At step 420 . the seniorsubordinate module 121 determines if there are more bond coupon values in the range of available bond coupon values. If there are more bond coupon values, the method 310 proceeds to step 425 . Otherwise, the method 310 proceeds to step 430 . At step 425 . the next bond coupon value in the range of available bond coupon values is selected. In one exemplary embodiment, the seniorsubordinate module 121 can increment from the previous selected bond coupon value (e. g. 0.5 increments) to determine the next bond coupon value. In an alternative embodiment, the seniorsubordinate module 121 can progress through a fixed list of bond coupon values. For example, the user may select specific bond coupon values to execute the loans into, such as only 4.0, 5.0, and 6.0. After the next bond coupon value is selected, the method 310 returns to step 415 to determine the execution price of each loan in the population of loans at the new coupon value. At step 430 . the seniorsubordinate module 121 determines, for each loan in the population of loans, which bond coupon value yielded the highest final bond price for that particular loan. At step 435 . the seniorsubordinate module 121 groups the loans according to the bond coupon value that yielded the highest final bond price for each loan. For example, if the available bond coupon values are 4.0, 5.0, and 6.0, each loan that has a highest final bond price at 4.0 are grouped together, while each loan that has a highest final bond price at 5.0 are grouped together, and each loan that has a final bond price at 6.0 are grouped together. After step 435 is complete, the method proceeds to step 220 ( FIG. 2 ). In the embodiment of FIG. 4. the subordinate bonds for each loan execute at the same bond coupon value as the corresponding AAA bond. For example, if a first loan of 6.25 best executes into a bond having a coupon value of 6.0, then a AAA bond of 6.0 and a subordinate bond that is priced at U. S. Treasury spreads specified for execution coupon 6.0 is created. If a second loan of 5.375 best executes into a bond having a coupon value of 5.0, then a AAA bond of 5.0 and a subordinate bond that is priced at U. S. Treasury spreads specified for execution coupon 5.0 is created. This creates two AAA bonds and two subordinate bonds at two different coupon values. Typically, when loans are packaged in a seniorsubordinate bond structure, multiple AAA bonds with multiple coupon values are created with a common set of subordinate bonds that back all of the AAA bonds. This set of subordinate bonds is priced at the weighted average (WA) execution coupon of all of the AAA bonds created for the loan package. Pricing the subordinate bonds at the WA execution coupon implies that the spread to the benchmark U. S. Treasury curve, which is a function of the bond rating and the execution coupon of the subordinate bond, has to be chosen appropriately. In order to know the WA execution coupon of all the AAA bonds for the population of loans, the best execution coupon for each loan in the population of loans has to be known. In order to know the best execution coupon of each loan, the loan has to be priced at different bond coupon values and the AAA and subordinate bonds created at those coupons also have to be priced. However, the subordinate bond cash flows are discounted with spreads to the U. S. Treasury, with spreads taken at the WA best execution coupon which is still unknown. This creates a circular dependency as the best execution of each loan in the population of loans now depends on all the other loans in the population. FIG. 5 is a flow chart depicting a method 500 for packaging a population of loans into a seniorsubordinate structure in accordance with one exemplary embodiment of the present invention. The method 500 is an alternative method to that of method 310 of FIG. 4. accounting for pricing subordinate bonds at the WA execution coupon and provides a solution to the circular dependency discussed above. The WA execution coupon for a population of loans can be calculated by: In Equation 1, x ij is a binary variable with a value of either 0 or 1, whereby a value of 1 indicates that the i th loan is optimally executing at the j th execution coupon value. The parameters d 0 to d j represent the j execution coupon values. For example, the coupons values could range from 4.5 to 7.0. Finally, the parameter b i represents the balance of the i th loan. If q o to q j are the weights of the j execution coupons, then: where q 0 to q 1 are special ordered sets of type two, which implies that at most two are non-zero and the two non-zero weights are adjacent. Let Pa ij be the price of the AAA bond when loan i executes at coupon j. Next, let Ps ij be the overall price of all of the subordinate bonds combined when loan i executes at coupon j. Finally, let Pio ij and Ppo ij be the prices of the IO and PO bonds respectively when loan i executes at coupon j. The AAA bond prices and the IO and PO bond price components of loan i executing at coupon j are linear functions of x ij . The AAA priced as a spread to the TBA is a function of the execution coupon of the AAA bond and the IOPO prices are a lookup based on collateral attributes of the loan. However, pricing the subordinate bonds is complicated because the subordinate cash flows are discounted at the WA execution coupon. Let P i be a matrix of size jj that contains the prices of the subordinate bonds. The (m, n) entry of the matrix represents the price of the subordinate cash flows when the cash flow of loan i is generated assuming that loan i executes at the m th coupon and is discounted using subordinate spreads for the n th coupon. Subordinate spreads to the U. S. Treasury are a function of the execution coupon and any product definition, such as the size (e. g. JumboConforming), maturity (e. g. 1530 years), etc. The price of the subordinate bond of the i th loan can be written as: which is a non linear expression as the equation contains a product of q and x ij . both of which are variables in this equation. FIG. 5 provides a method 500 for overcoming this non-linearity. Referring to FIG. 5. at step 505 . the seniorsubordinate module 121 determines the optimal execution price for each loan in the population of loans independent of the WA execution coupon. In one exemplary embodiment, the seniorsubordinate module 121 employs the method 310 of FIG. 4 to find the optimal execution price for each loan. At step 510 . the seniorsubordinate module 121 determines the WA execution coupon corresponding to the optimal execution price for each loan. This WA execution coupon can be found using Equation 1 above. At step 515 . the seniorsubordinate module 121 determines the weights (i. e. q 0 q j ) of each execution coupon for the WA execution coupon found in step 510 . These weights can be found using Equation 3 above. At step 520 . the seniorsubordinate module 121 builds a model including an objective function to determine the optimal execution coupon for each loan to maximize the total market value of all of the bonds in the seniorsubordinate structure. The expression of the objective function contains ij terms, where the ij term represents the market value of executing the i th loan at the j th execution coupon. After inserting the values of the weights of the execution coupons (i. e. qs) into the expression for subordinate bond price (Equation 4), only two of the terms will be non-zero for the sub-price of the i th loan executing at the j th execution coupon. As the method 200 of FIG. 2 iterates step 215 . different WA execution coupons can be used to maximize the objective function. The iterations can begin with the WA execution coupon found in step 510 and the seniorsubordinate module 121 can search around this WA execution coupon until either the optimal solution is found or the user decides that a solution of sufficient high quality is found in step 220 of FIG. 2. In other words, the seniorsubordinate module 121 searches for an optimal solution by guessing several values of the WA execution coupon around an initial estimate of the optimal execution coupon. After a final solution is found by the seniorsubordinate module 121 . the loans can be grouped based on the coupon values for each loan in the final solution to the objective function. In some instances, one of the undesirable effects of the seniorsubordinate bond structure is the creation of IO andor PO bonds, which may not trade as rich as AAA bonds. In some exemplary embodiments, the seniorsubordinate module 121 can ameliorate this issue by considering a loan as two pseudo loans. For example, a loan having a net rate of 6.125 and a balance of 100,000 can be considered equivalent to two loans of balance b1 and b2 and coupons 6 and 6.5 such that the following conditions are satisfied: The first condition conserves the original balance, while the second condition is to set the WA coupon of the two pseudo loans to equal the net rate of the original loan. Solving these equations for b1 and b2, we find that b175,000 and b225,000. These two loans, when executed at 6.0 and 6.5 bond coupons respectively, avoids the creation of either an IO bond or a PO bond. Although in the above example two adjacent half point coupons were used to create the two pseudo loans, two coupons from any of the half point bond coupons that are being used to create the bonds can be used. For example, if only bond coupons from 4.5 to 7.0 are being used to create the bonds, there would be fifteen combinations to consider (6C215). In some cases, the best solution is not to split the loan into two adjacent half point bond coupons. For example, this split may not be optimal if the AAA spreads at the two adjacent half point coupons are far higher than the ones that are not adjacent to the net balance of the loan. The seniorsubordinate module 121 can construct a linear program or linear objective function to determine the optimal split into pseudo loans. The output of the linear program is the optimal splitting of the original loan into pseudo loans such that the overall execution of the loan is maximized, subject to no IO bond or PO bond creation. For each loan i, let variable x ij indicate the balance of loan i allocated to the jth half point coupon, subject to the constraint that the sum of over x ij for all j equals to the balance of loan i and the WA coupon expressed as a function of the x ij s equals to the net coupon of loan i, similar to Equation 6 above. Let the execution coupons be r 0 to r n . Thus, this equation becomes: where b i is the balance of loan i and c i is the net coupon of loan i. The price of loan i executing at coupon j is the sum of the price of the AAA bond and the subordinate bonds. No IO or PO bonds are created when the coupons are split. The seniorsubordinate module 121 calculates the price of the AAA bond as a spread to the TBA, where the spread is a function of the execution coupon j. In one embodiment, the seniorsubordinate module 121 also calculates the price of the subordinate bond as a spread to the TBA for simplification of the problem. Cash flows are not generated as the split of the balances to different execution coupons is not yet known. The seniorsubordinate module 121 combines the price of the subordinate bond and the AAA bond in proportion to the subordination level of loan i, which can be input by a user in step 205 of FIG. 2 or input by an API. At this point, the seniorsubordinate module 121 has calculated the price of loan i (P ij ) for each execution coupon j. To determine the optimal splitting of the original loan into pseudo loans, the seniorsubordinate module 121 creates the following objective function and works to maximize this objective function: Equation 8 is a simple linear program with two constraints and can be solved optimally. The solution gives the optimal split of the loan into at most two coupons and thus, a bond can be structured without creating any IO or PO bonds. The user can determine if the bond should be split or not based on the optimal execution and other business considerations. FIG. 6 is a flow chart depicting a method 315 for packaging a population of loans into pass through bonds in accordance with one exemplary embodiment of the present invention. A pass through bond is a fixed income security backed by a package of loans or other assets. Typically, as briefly discussed above with reference to FIG. 1. a pass through bond is guaranteed by a government agency, such as Freddie Mac or Fannie Mae. The government agency guarantees the pass through bond in exchange for a guarantee fee (Gfee). The Gfee can be an input provided by the agencies for a specific set of loans or can be specified as a set of rules based on collateral characteristics. Regardless of how the Gfee is obtained, the Gfee for a loan set is known. When loans are securitized as a pass through bond, one has the option to buy up or buy down the Gfee in exchange for an equivalent fee to the agencies. Buying up the Gfee reduces the net coupon and thus the price of the bond as well. This upfront buy up fee is exchanged in lieu of the increased Gfee coupon. Similarly, buying down the Gfee reduces the Gfee and increases the net coupon and therefore increases the bond price. An upfront fee is paid to the agencies to compensate for the reduced Gfee. The Fannie Mae and Freddie Mac agencies typically provide buy up and buy down grids each month. Referring to FIG. 1. these grids can be stored in a data source 150 or in the data storage unit 125 for access by the pass-thru module 122 of the loan trading optimizer 120 . If the Gfee is bought up or bought down, an excess coupon is created. The amount of buy up or buy down of Gfee can vary based on collateral attributes of the loan and can also be subject to a minimum and maximum limit. Referring now to FIGS. 1 and 6. at step 605 . the pass-thru module 122 determines the optimal execution of each loan by buy up or buy down of the Gfee. In one exemplary embodiment, the optimal execution of each loan is determined by finding the overall price of the loan for each available buy up and buy down of the Gfee. Typically, a Gfee can be bought up or down in increments of 1100 th of a basis point. The pass-thru module 122 implements a loop for each loan from the minimum to the maximum Gfee buy up with a step size of 1100 th of a basis point. Similarly, the pass-thru module 122 implements a loop for each loan from the minimum to the maximum Gfee buy down with a step size of 1100 th of a basis point. In each iteration, the amount of Gfee buy up or buy down is added to the current net rate of the loan. From this modified net rate of the loan, the TBA coupon is determined as the closest half point coupon lower than or equal to the modified net rate. The excess coupon is equal to the modified net rate of the TBA coupon and the price of the excess coupon is a lookup in the agency grid. The fee for the buy up or buy down is also a lookup in the agency grid. The price of the TBA coupon is a lookup from the TBA price curve. When the Gfee is bought up, the cost is added to the overall price and when the Gfee is bought down, the cost is subtracted from the overall price. The pass-thru module 122 determines the overall price of execution for the loan at each iteration and determines the optimal execution for the loan as the execution coupon of the TBA for which the overall price is maximized. This overall cost is the combination of the price of the TBA coupon, the price of the excess coupon, and the cost of the Gfee (added if buy up, subtracted if buy down). At step 610 . the pass-thru module 122 determines which TBA pools each loan is eligible for. Pooling loans into TBA bonds is a complex process with many constraints on pooling. Furthermore, different pools of loans have pool payups based on collateral characteristics. For example, low loan balance pools could prepay slower and thus may trade richer. Also, loan pools with geographic concentration known to prepay faster may trade cheaper and thus have a negative pool payup. Thus, pooling optimally taking into account both the constraints and the pool payups can lead to profitable execution that may not be captured otherwise. Each of the TBA pools for which a loan can be allocated has a set of pool eligibility rules and a pool payup or paydown. Non-limiting examples of pools can be a low loan balance pool (e. g. loan balances less than 80K), a medium loan balance pool (e. g. loan balance between 80K and 150K), a high loan balance pool (e. g. loan balances above 150K), a prepay penalty loan pool, and an interest only loan pool. For a loan to be allocated to a specific pool by the pass-thru module 122 . the loan has to satisfy both the eligibility rules of the pool and also best execute at the execution coupon for that pool. The pass-thru module 122 applies the eligibility rules of the TBA bond pools to the loans to determine the TBA bond pools for which each loan is eligible. The pass-thru module 122 can utilize pool priorities to arbitrate between multiple pools if a loan is eligible for more than one pool. If a loan is eligible to be pooled into a higher and lower priority pool, the pass-thru module 122 allocates the loan to the higher priority pool. However, if a loan is eligible for multiple pools having the same priority, the pass-thru module 122 can allocate the loan into either of the pools having the same priority. At step 615 . the pass-thru module 122 builds a model for allocating the loans into TBA pools based on the constraints of each TBA bond pool. Let x ij be a binary variable with a value of 1 or 0 which has a value of 1 when loan i is allocated to TBA bond pool j. The total loan balance and loan count constraints of the TBA pools are linear functions of the x ij variables. The objective function for this model is also a linear combination of the market values of each loan. The primary problem in this model is that the given loan population selected in step 210 of FIG. 2 may not be sufficient to allocate all TBA loan pools, as some of the pools may not have loans to satisfy the balance and count constraints or the loans may not be eligible for those pools. In such cases, it is desirable for the pools to have the constraints when applicable. If there are some pools for which there are not enough loans in the population of loans to form a pool, then such pools are not subjected to the specified constraints while the other pools are. However, it is not possible to know a-priori which pools do not have enough loans to satisfy the constraints. Thus, the model employs conditional constraints to allow constraints to be applicable to only those pools which are allocated. The pooling model is modified to allow for some loans to not be allocated to any pool. This non-allocation will ensure that the model is always solvable and is similar to introducing a slack variable in linear programming. Thus, for each loan in the population of loans, there is an additional binary variable representing the unallocated pool into which the loan can be allocated. Those loans allocated to the unallocated pool are given a zero costmarket value, thus encouraging the pass-thru module 122 to allocate as many loans as possible. The next step in building this pooling model is to introduce p binary variables for the p possible TBA pools. A value of 1 indicates that this pool is allocated with loans satisfying the pool constraints and a value of 0 indicates that this pool is not allocated. These variables are used to convert simple linear constraints into conditional constraints. Each constraint of each pool is converted to conditional constraints for the pooling model. To detail this conversion, a maximum loan count constraint is considered for pool P. Let x 1 to x n be binary variable where x i are the loans eligible for pool P. Next, let x 1 . x n U, where U equals the total number of loans in pool P. Finally, let w be the binary variable to indicate if pool P is allocated. The user constraint for maximum loan count is specified as UK, where K is given by the user. In order to impose this constraint conditionally, this constraint is transformed to the following two constraints: UK w UM w where M is a constant such that the sum of all x i s is bounded by M. Consider both the cases when pool P is allocated (w1) and when pool P is not allocated (w0) below: w1: UK (required) UM (redundant) w0: U0 U0 The only way for U0 would be when all the x i s are 0 and thus, pool P will be unallocated. Other constraints, such as minimum count, minimum balance, maximum balance, average balance, and weighted average constraints can be transformed similarly for the pooling model. After all of the constraints are transformed to conditional constraints, the pooling model is ready to handle constraints conditionally. At step 620 . the pass-thru module 122 executes the pooling model to allocate the loans into TBA pools. After the pass-thru module 122 executes the model for one iteration, the method 315 proceeds to step 220 ( FIG. 2 ). As the method 200 of FIG. 2 iterates step 215 . different TBA pool allocations are produced by the pass-thru module 122 until either the optimal TBA pool allocation is found or until the user decides that a solution of sufficient high quality is found in step 220 ( FIG. 2 ). FIG. 7 is a flow chart depicting a method 320 for packaging whole loans in accordance with one exemplary embodiment of the present invention. The method 320 identifies an optimal package of loans meeting a set of constraints given by a customer or investor. In this embodiment, the loan package is optimized by determining which loans, among the population of loans that meet the constraints, are least favorable to be securitized. Although the method 320 of FIG. 7 is discussed in terms of the seniorsubordinate bond structure, other bonds structures or models can be used. Referring to FIG. 7. at step 705 . the whole loan module 123 determines which loans in the population of loans meets constraints of a bid for whole loans. Investment banks and other financial institutions receive bids for whole loans meeting specific requirements. These requirements can be entered into the user interface 115 at step 205 of FIG. 2 andor stored in the data storage unit 125 or a data source 150 . The constraints can include requirements that the loans must satisfy, such as, for example, minimum and maximum balance of the total loan package, constraints on the weighted average coupon, credit ratings of the recipients of the loans (e. g. FICO score), and loan-to-value (LTV) ratio. The constraints can also include location based constraints, such as no more than 10 of the loan population be from Florida and no zip code should have more than 5 of the loan population. After the whole loan module 123 selects the loans that meet the constraints, at step 710 . the whole loan module 123 determines the price of each loan that meets the constraints based on a securitization module. For example, the price of the loans may be calculated based on the seniorsubordinate structure discussed above with reference to FIGS. 4 and 5 . At step 715 . the whole loan module 123 determines whether to use an efficient model to select loans least favorable to be securitized by minimizing the dollar value of the spread of execution of the loans based on a securitization model or a less efficient model to select loans least favorable to be securitized by minimizing the spread of execution of the loans based on a securitization model. In one exemplary embodiment, this determination can be based on the total number of loans in the population or chosen by a user. If the whole loan module 123 determines to use the efficient model, the method 320 proceeds to step 725 . Otherwise, the method 320 proceeds to step 720 . At step 720 . the whole loan module 123 selects loans that are least favorable to be securitized by minimizing the spread of execution of the loans based on the seniorsubordinate bond structure. The whole loan module 123 builds a model to select a subset of the loans that meet the constraints such that the WA price of the loans of this subset net of the TBA price of the WA coupon of this subset is minimized. The TBA price of the WA coupon of the subset is typically higher as the TBA typically has a better credit quality and hence the metric chosen will have a negative value. The objective function that needs to be minimized is given by: In Equation 9, x 1 to x n are binary variables with a value of either 0 or 1, whereby a value of 1 indicates that the loan is allocated and 0 otherwise. The variables b 1 to b n are the balances of the loans and p 1 to p n are the prices of the loans as determined in step 710 . The variables q 1 to q m are the weights for each of the half point coupons and px 1 to px m are the TBA prices for the half point coupons. The weights are special ordered sets of type two, which as discussed above, implies that at most two are non-zero and the two non-zero weights are adjacent. Thus, the expression (q 1 px 1 . q m px m ) is the price of the WA coupon of the allocated loans. The weights (q 1 - q m ) are subject to the constraints: The equations above are analyzed when z i is set to 1 and z i is set to 0 and which shows that y i will be y 0 or zero within a tolerance of eps. Eps is a model specific constant and is suitably small to account for lack of numerical precision in a binary variable. The tolerance eps is utilized in this model as although binary variables are supposed to be 0 or 1, the binary variables suffer from precision issues and thus, the model should accommodate numerical difficulties. The source of this precision issue is the way y 0 has been defined. The denominator of y 0 M(x 1 b 1 . x n b n ) is essentially the sum of the balances of all loans in the pool, which can be a very large number resulting in a small y 0 . After building the model, the whole loan module 123 minimizes the objective function in Equation 13 with each iteration of step 215 of FIG. 2 while maintaining the constraints of the subsequent equations 17- 21 . The loans that are allocated into the whole loan package are the loans that meet the constraints of the bid and have a y value equal to y 0 . After step 720 is completed, the method 320 proceeds to step 220 ( FIG. 2 ). At step 725 . the whole loan module 123 selects loans that are least favorable to be securitized by minimizing the dollar value of the spread of execution of the loans based on the seniorsubordinate bond structure. Thus, the difference of the market value of the allocated loans and the notional market value of the loan pool using the price of the WA execution coupon is minimized. The objective function that needs to be minimized for this model is given by: After building the model, the whole loan module 123 minimizes the objective function in Equation 24 with each iteration of step 215 of FIG. 2 while maintaining the constraints of the subsequent equations 25-29. The loans that are allocated into the whole loan package are the loans that meet the constraints of the bid and have a y value equal to y 0 . After step 725 is completed, the method 320 proceeds to step 220 of FIG. 2 - FIG. 8 is a flow chart depicting a method 225 for pooling excess coupon in accordance with one exemplary embodiment of the present invention. The excess coupon module 124 can pool the excess coupon of securitized loans into different tranches or pools. The excess coupon module 124 can take a large population of loans (e. g. 100 thousand or more), each with some excess coupon, and pool the loans into different pools, each pool with a different coupon and specified eligibility rules. Each of the pools can also have a minimum balance constraint. Pools that are created with equal contribution of excess coupon from every loan that is contributing to that pool typically trades richer than pools that have a dispersion in the contribution of excess from different loans. Therefore, it is profitable to create homogeneous pools. Referring to FIG. 8. at step 805 . the excess coupon module 124 converts the pool constraints into conditional constraints as some of the pools defined in this excess coupon model may not have loans to satisfy the pool constraints. This conversion is similar to the conversion of constraints discussed above with reference to FIG. 6 - At step 810 . the excess coupon module 124 builds a model to determine the optimal pooling for the excess coupons. Let x ij be the contribution of excess coupon from loan i to pool j. Unlike the pooling model in FIG. 6 above, this variable is not a binary variable. However, an unallocated pool is added to the set of user defined pools which enables the pass-thru module 122 to always solve the model and produce partial allocations. The first constraint of this excess coupon model is the conservation of excess coupon allocated among all the pools for each loan. Any loan that does not get allocated to a user defined pool is placed in the unallocated pool, and thus the unallocated pool is also included in the conservation constraint. In this embodiment, the unallocated pool does not have any other constraint. The objective function of this excess coupon model is to maximize the total market value of the excess that gets allocated. Unallocated excess coupon is assigned a zero market value and thus the solver tries to minimize the unallocated excess coupon. In this model, the excess coupon module 124 tries to create the maximum possible pools with equal excess contribution. Any leftover excess from all the loans can be lumped into a single pool and a WA coupon pool can be created from this pool. An aspect of this excess coupon model is to enforce equality of the excess coupon that gets allocated from a loan to a pool. Furthermore, it is not necessary that all loans allocate excess to a given pool. Thus, the equality of excess is enforced only among loans that have a non-zero contribution of excess to this pool. Let xp 0 to xp p be p real variables that indicate the amount of excess in each pool. Also, let w ij be a binary variable that indicates if loan i is contributing excess to pool. For each eligible loan i, for pool j, the following constraints are added: When M is chosen to be the maximum excess coupon of all loans in the allocation, the expression xp j M is negative. Thus, from x ij 0 and that all excess coupons have to be zero or positive, this implies that x ij 0 when w ij 0. This excess coupon model can be difficult to solve because of its complexity level. In order to reduce the complexity, the excess coupon module 124 employs dimensionality reduction. The first step of this process is to identify the pools into which a loan can be allocated. Eligibility filters in this excess coupon model specify the mapping of the collateral attributes of the loans to the coupons of the pools that the attributes can go into. For example, loans with a net coupon between 4.375 and 5.125 can go into pools of 4.5 or 5.0. Unlike the pooling model discussed above with reference to FIG. 6. there are no pool priorities. At step 815 . the excess coupon module 124 identifies the pool into which a given loan can be allocated based on the collateral attributes of the loan and independent of the pool execution coupon. This gives a one to one mapping between the loans and the pools. At step 820 . the excess coupon module 124 collapses all loans having the same excess coupon within a given pool definition into a single loan. This approach can significantly reduce the number of loans in the loan population. After the population of loans is reduced, the excess coupon module 124 maximizes the objective function at step 825 . The excess coupon module 124 can iteratively determine solutions to the objective function until an optimal solution is found or until a user decides that a solution of sufficient high quality is found. One of ordinary skill in the art would appreciate that the present invention provides computer-based systems and methods for optimizing fixed rate whole loan trading. Specifically, the invention provides computer-based systems and methods for optimally packaging a population of whole loans into bonds in either a seniorsubordinate bond structure or into pools of pass through securities guaranteed by a government agency. Models for each type of bond structure are processed on the population of loans until either an optimal bond package is found or a user determines that a solution of sufficient high quality is found. Additionally, the models can account for bids for whole loans by allocating whole loans that meet requirements of the bid but are least favorable to be securitized. Although specific embodiments of the invention have been described above in detail, the description is merely for purposes of illustration. It should be appreciated, therefore, that many aspects of the invention were described above by way of example only and are not intended as required or essential elements of the invention unless explicitly stated otherwise. Various modifications of, and equivalent steps corresponding to, the disclosed aspects of the exemplary embodiments, in addition to those described above, can be made by a person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure, without departing from the spirit and scope of the invention defined in the following claims, the scope of which is to be accorded the broadest interpretation so as to encompass such modifications and equivalent structures. Loan Management System SSIs Loan Management System (LMS) underlies all the product modules SSI offers. LMS consists of a comprehensive loan data model, tape cracking model, and reporting tools, providing a true end-to-end platform for managing all loan processes from acquisition to exit. SSIs end-to-end solution helps Securitization Conduits manage their pipeline and track loans through all stages, from initial acquisition through sale, securitization or portfolio management. Sophisticated data capture, workflow and reporting tools facilitate all processes, including servicing oversight, claims management and pipeline monitoring. Whats in the box Manage purchase of whole loans Handle flow and bulk acquisition Crack seller bid tapes setup import maps per seller run standard validations Run overviews - multiple stratifications of the loan data Mark package as wonlost Capture package trade details required for funding for won bids Load custodian receiptexception reports and record final disposition Generate funding memoschedule Agency Pricing Pooling and Delivery Seamless integration with bank LOS and servicing systems Perform best-execution pooling to create an optimal pooling allocation of loans available for sale Manage loan delivery workflow for agency, whole loan sale, and nonagency MBS executions Both pool and loan-by-loan delivery (including forward flow sales) can be captured Accommodates the entire spectrum of mortgage products, including HECMs and HELOCs Load data and document issues from custodians and agency edits, and enable analysts to resolve discrepancies during the delivery process Access 3rd pa rty data and analytics services Create pooling files in required Fannie, Freddie, and Ginnie formats Highly configurable to accommodate unique bank strategies and private investor stips Monitor, manage and respond to repurchase requests Due Diligence Automated data loading of due diligence service results into LMS Review credit compliance data Review diligence service results and record final disposition Real-time due diligence vendor integrations Comment, upload docs, interact with sellers and vendors directly through LMS Position Management Maintain historical loan-level mark to market prices as well as pricing assumptions Integrate with clients proprietary valuation model and store loan level results Report on acquisition and transfer prices, current and historical positions, performingnon-performing status, etc. Track position information on whole loan and MSRs and report on each position separately or in aggregate Manage whole loan sale or securitization process for loans in inven tory Source loans for deals using various criteria tag loans to create deal pooling Generate replines for deal Create comp mat and term sheet tables Track deal balances and pay statuses post-securitization Update inventory status after securitization Counterparty Management Manage counterparty information Track Status and Counterparty identifying information Track documents associated with counterparty Capture contact namesaddresses and wire instructions What does it do for me