Vaihto-omaisuuden arvostamismallin kehittäminen

Tämän diplomityön tavoitteena oli rakentaa uusi vaihto-omaisuuden arvostamismalli kohdeyritykseen. Vanha arvostamismallioli todettu epätarkaksi ja vaikeasti päivitettäväksi. Uuden mallin oli tarkoitus olla tarkempi ja helpommin päivitettävissä, mutta kumminkin käyttäjäystävällinen. Toisena tavoitteena oli kuvata tuotantoprosessi, jossa kustannukset sitoutuvat tuotteisiin. Työn voi jakaa kolmeen vaiheeseen. Ensin esiteltävä teoria-aineisto pohjautuu pääasiassa vaihto-omaisuuden arvostamisen teoriaan sekä kustannuslaskennan teoriaan. Toisessa vaiheessa kuvataan yrityksen tämänhetkinentuotantoprosessi sekä sen tavoitetila. Viimeisenä vaiheena on arvostamismallin kehittäminen, jossa käydään yksityiskohtaisesti läpi uuden mallin rakenne, logiikka ja sen antamat tulokset. Työn keskeisimpänä lopputuloksena oli taulukkolaskentapohjaisena toteutettu arvostamismalli, mikä huomio erilaiset kustannusrakenteet sekä laskee jälkihinnoittelussa tarvittavan painotetun keskihinnan.Toisena lopputuloksena saatiin tuotannon prosessikuvaukset. Jatkokehitystarpeita kustannuslaskennan osalta ilmeni työn myötä, joihin tullaan myös jatkossa puuttumaan.

Jäähdytysjärjestelmän vaikutus kiinteistön elinkaaren aikaisiin tuottoihin

Ilmastoinnin jäähdytys yleistyy toimisto- ja hotellikiinteistöissä jatkuvasti. Perinteinen tapa tuottaa jäähdytysenergia on kiinteistökohtainen vedenjäähdytysjärjestelmä. Helsingissä on ollut vuodesta 2000 lähtien mahdollista liittyä Helsingin energian kaukojäähdytysverkostoon. Jäähdytysjärjestelmien ominaisuudet poikkeavat toisistaan ja niistä aiheutuu kiinteistönomistajalle erilaisia kustannuksia. Kiinteistöstä saataviin tuottoihin vaikuttaa kustannusten lisäksi vuokralaisen tyytyväisyys. Tämän vuoksi työssä selvitettiin vuokralaisen tarpeet jäähdytysjärjestelmälle haastattelemalla vuokralaisen edustajia. Tässä diplomityössä vertaillaan kaukojäähdytyksen ja kiinteistökohtaisen jäähdytysjärjestelmän kustannuksia, sekä vaikutuksia kiinteistön elinkaarituottoihin kiinteistönomistajan näkökulmasta. Kerättyjen kustannusten perusteella suoritetaan elinkaarikustannuslaskenta GaBi-ohjelmalla. Vuokralaisen tarpeista jäähdytysjärjestelmälle tunnistetaan olennaisiksi toimintavarmuus, ympäristöystävällisyys sekä hiljainen äänitaso. Nämä ovat lisäarvotekijöitä, joille työssä määritetään painoarvo ja jotka huomioidaan laskennassa. Diplomityö osoitti kaukojäähdytyksen kannattavaksi vaihtoehdoksi kiinteistökohtaiselle järjestelmälle, kun huomioidaan hankinta- ja käyttökustannusten lisäksi asennustöiden, käyttöönoton, huollon ja kunnossapidon sekä loppusijoituksen kustannukset. Myös valikoituneet lisäarvotekijät puoltavat kaukojäähdytystä ja niiden kompensointi lisää kiinteistökohtaisen järjestelmän kustannuksia.

Quantile Estimation in Non-Stationary Streaming Data

We provide an incremental quantile estimator for Non-stationary Streaming Data. We propose a method for simultaneous estimation of multiple quantiles corresponding to the given probability levels from streaming data. Due to the limitations of the memory, it is not feasible to compute the quantiles by storing the data. So estimating the quantiles as the data pass by is the only possibility. This can be effective in network measurement. To provide the minimum of the mean-squared error of the estimation, we use parabolic approximation and for comparison we simulate the results for different number of runs and using both linear and parabolic approximations.

Empirical Tests of Asset Pricing Models in Finnish Stock Market

Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää mitkä riskitekijät vaikuttavat osakkeiden tuottoihin. Arvopapereina käytetään kuutta portfoliota, jotka ovat jaoteltu markkina-arvon mukaan. Aikaperiodi on vuoden 1987 alusta vuoden 2004 loppuun. Malleina käytetään pääomamarkkinoiden hinnoittelumallia, arbitraasihinnoitteluteoriaa sekä kulutuspohjaista pääomamarkkinoiden hinnoittelumallia. Riskifaktoreina kahteen ensimmäiseen malliin käytetään markkinariskiä sekä makrotaloudellisia riskitekijöitä. Kulutuspohjaiseen pääomamarkkinoiden hinnoinoittelumallissa keskitytään estimoimaan kuluttajien riskitottumuksia sekä diskonttaustekijää, jolla kuluttaja arvostavat tulevaisuuden kulutusta. Tämä työ esittelee momenttiteorian, jolla pystymme estimoimaan lineaarisia sekä epälineaarisia yhtälöitä. Käytämme tätä menetelmää testaamissamme malleissa. Yhteenvetona tuloksista voidaan sanoa, että markkinabeeta onedelleen tärkein riskitekijä, mutta löydämme myös tukea makrotaloudellisille riskitekijöille. Kulutuspohjainen mallimme toimii melko hyvin antaen teoreettisesti hyväksyttäviä arvoja.

Reduction of Greenhouse Gas Emissions in North-West Russia - Finnish Business Opportunities

Tutkimus suomalaisten yritysten liiketoimintamahdollisuuksista hiilidoksidipäästöjen vähentämisen parissa Luoteis-Venäjällä.

Distance Transforms on Gray-Level Surfaces

This thesis studies gray-level distance transforms, particularly the Distance Transform on Curved Space (DTOCS). The transform is produced by calculating distances on a gray-level surface. The DTOCS is improved by definingmore accurate local distances, and developing a faster transformation algorithm. The Optimal DTOCS enhances the locally Euclidean Weighted DTOCS (WDTOCS) with local distance coefficients, which minimize the maximum error from the Euclideandistance in the image plane, and produce more accurate global distance values.Convergence properties of the traditional mask operation, or sequential localtransformation, and the ordered propagation approach are analyzed, and compared to the new efficient priority pixel queue algorithm. The Route DTOCS algorithmdeveloped in this work can be used to find and visualize shortest routes between two points, or two point sets, along a varying height surface. In a digital image, there can be several paths sharing the same minimal length, and the Route DTOCS visualizes them all. A single optimal path can be extracted from the route set using a simple backtracking algorithm. A new extension of the priority pixel queue algorithm produces the nearest neighbor transform, or Voronoi or Dirichlet tessellation, simultaneously with the distance map. The transformation divides the image into regions so that each pixel belongs to the region surrounding the reference point, which is nearest according to the distance definition used. Applications and application ideas for the DTOCS and its extensions are presented, including obstacle avoidance, image compression and surface roughness evaluation.

Similarity measure based classification

Luokittelujärjestelmää suunniteltaessa tarkoituksena on rakentaa systeemi, joka pystyy ratkaisemaan mahdollisimman tarkasti tutkittavan ongelma-alueen. Hahmontunnistuksessa tunnistusjärjestelmän ydin on luokitin. Luokittelun sovellusaluekenttä on varsin laaja. Luokitinta tarvitaan mm. hahmontunnistusjärjestelmissä, joista kuvankäsittely toimii hyvänä esimerkkinä. Myös lääketieteen parissa tarkkaa luokittelua tarvitaan paljon. Esimerkiksi potilaan oireiden diagnosointiin tarvitaan luokitin, joka pystyy mittaustuloksista päättelemään mahdollisimman tarkasti, onko potilaalla kyseinen oire vai ei. Väitöskirjassa on tehty similaarisuusmittoihin perustuva luokitin ja sen toimintaa on tarkasteltu mm. lääketieteen paristatulevilla data-aineistoilla, joissa luokittelutehtävänä on tunnistaa potilaan oireen laatu. Väitöskirjassa esitetyn luokittimen etuna on sen yksinkertainen rakenne, josta johtuen se on helppo tehdä sekä ymmärtää. Toinen etu on luokittimentarkkuus. Luokitin saadaan luokittelemaan useita eri ongelmia hyvin tarkasti. Tämä on tärkeää varsinkin lääketieteen parissa, missä jo pieni tarkkuuden parannus luokittelutuloksessa on erittäin tärkeää. Väitöskirjassa ontutkittu useita eri mittoja, joilla voidaan mitata samankaltaisuutta. Mitoille löytyy myös useita parametreja, joille voidaan etsiä juuri kyseiseen luokitteluongelmaan sopivat arvot. Tämä parametrien optimointi ongelma-alueeseen sopivaksi voidaan suorittaa mm. evoluutionääri- algoritmeja käyttäen. Kyseisessä työssä tähän on käytetty geneettistä algoritmia ja differentiaali-evoluutioalgoritmia. Luokittimen etuna on sen joustavuus. Ongelma-alueelle on helppo vaihtaa similaarisuusmitta, jos kyseinen mitta ei ole sopiva tutkittavaan ongelma-alueeseen. Myös eri mittojen parametrien optimointi voi parantaa tuloksia huomattavasti. Kun käytetään eri esikäsittelymenetelmiä ennen luokittelua, tuloksia pystytään parantamaan.

Strategisen tuotteen materiaalitoimittajan valintaprosessi

Työn tavoitteena on esittää strategisen tuotteen toimittajan valintaprosessi. Tavoitteena on esittää valintaprosessin eri vaiheet ja niissä huomioitavat asiat sekä eri vaiheisiin sovellettavia menetelmiä ja työkaluja.Valintaprosessi alkaa tarpeen määrittämisellä, joka käsittää sekä tuotteen ominaisuuksien että toimittajasuhteen kuvaamisen. Strategisten tuotteiden kohdalla tavoitteena on useimmiten pitkäaikainen yhteistyömuoto valitun toimittajan kanssa. Tarpeen määrittämisen jälkeen etsitään eri lähteistä, kuten erilaisista kaupallisista hakemistoista, internetistä, ammattijulkaisuista sekä henkilökohtaisten kontaktien avulla, potentiaalisia toimittajia, joista luodaan ehdokaslista. Seuraavana on vuorossa sovellettavien valintakriteerien määrittäminen. Tyypillisesti tarkastellaan ainakin toimittajan taloudellista tilannetta, laatua, tuotantoa, kuljetusta, palvelua ja raportointia ja tiedonvälitystä. Tämän jälkeen suoritetaan ensimmäinen seulonta, jossa karsitaan epäsopivimmat ehdokkaat pois prosessin jatkovaiheista. Tarvittavia tietoja voidaan hankkia kirjallisten kyselyiden sekä puhelin- ja henkilöhaastatteluiden avulla. Yksityiskohtaisessa arvioinnissa suoritetaan perusteellinen toimittajien vertailu aikaisemmin valittujen valintakriteerien mukaan. Toimittajan yksityiskohtaiseen arviointiin on tarjolla erilaisia menetelmiä, kuten luokiteltu arviointi, painotettu pistearviointi ja kustannussuhdearviointi. Neuvotteluihin valitaan tyypillisesti muutama sopivin toimittaja ja neuvotteluiden jälkeen on pystyttävä valitsemaan sopivin toimittaja tai vaihtoehtoisesti pari toimittajaa, joiden kesken sopimus jaetaan.

Tietoverkon varmistusten simulointi ja optimointi

Tässä diplomityössä määritellään varmistusjärjestelmän simulointimalli eli varmistusmalli. Varmistusjärjestelmän toiminta optimoidaan kyseisen varmistusmallin avulla. Optimoinnin tavoitteena on parantaa varmistusjärjestelmän tehokkuutta. Parannusta etsitään olemassa olevien varmistusjärjestelmän resurssien maksimaalisella hyödyntämisellä. Varmistusmalli optimoidaan evoluutioalgoritmin avulla. Optimoinnissa on useita tavoitteita, jotka ovat ristiriidassa keskenään. Monitavoiteoptimointiongelma muunnetaan yhden tavoitteen optimointiongelmaksi muodostamalla tavoitefunktio painotetun summan menetelmän avulla. Rinnakkain edellisen menetelmän kanssa käytetään myös Pareto-optimointia. Pareto-optimaalisen rintaman pisteiden etsintä ohjataan lähelle painotetun summan menetelmän optimipistettä. Evoluutioalgoritmin toteutuksessa käytetään hyväksi varmistusjärjestelmiin liittyvää ongelmakohtaista tietoa. Työn tuloksena saadaan varmistusjärjestelmän simulointi- sekä optimointityökalu. Simulointityökalua käytetään kartoittamaan nykyisen varmistusjärjestelmän toimivuutta. Optimoinnin avulla tehostetaan varmistusjärjestelmän toimintaa. Työkalua voidaan käyttää myös uusien varmistusjärjestelmien suunnittelussa sekä nykyisten varmistusjärjestelmien laajentamisessa.

Lossless Compression Methods for Multispectral Images: Development and Comparisons

Main purpose of this thesis is to introduce a new lossless compression algorithm for multispectral images. Proposed algorithm is based on reducing the band ordering problem to the problem of finding a minimum spanning tree in a weighted directed graph, where set of the graph vertices corresponds to multispectral image bands and the arcs’ weights have been computed using a newly invented adaptive linear prediction model. The adaptive prediction model is an extended unification of 2–and 4–neighbour pixel context linear prediction schemes. The algorithm provides individual prediction of each image band using the optimal prediction scheme, defined by the adaptive prediction model and the optimal predicting band suggested by minimum spanning tree. Its efficiency has been compared with respect to the best lossless compression algorithms for multispectral images. Three recently invented algorithms have been considered. Numerical results produced by these algorithms allow concluding that adaptive prediction based algorithm is the best one for lossless compression of multispectral images. Real multispectral data captured from an airplane have been used for the testing.

Customer relationship management and central bank payment system services

Tutkimuksen tavoitteena on selvittää, miten kirjallisuudessa kuvattua asiakkuuden hallintaa voitaisiin soveltaa keskuspankin maksuliikepalveluissa. Tarkasteltavana ovat yleiset toimintatavat, sekä asiakkuuden hallintaa tukevat järjestelmät. Tutkimuksen päätavoitteena on Help Desk toiminnan kehittäminen. Tutkimuksessa tarkastellaan asiakkuuden hallinnan eri osa-alueita ottaen huomioon sekä asiakkaan, että palvelun tarjoajan näkökulmat. Asiakkuuden hallinta ymmärretään strategiana, jolla kyetään kuvaamaan kuinka koko organisaatio toimii asiakkaiden kanssa. Asiakkuuden hallinnan ydin on asiakkaan arvontuotantoprosessin ymmärtäminen. Käytettyjä lähdeaineistoja ovat olleet alan kirjallisuus, artikkelit sekä Internet-lähteet. Empirian taustan ovat muodostaneet asiantuntijahaastattelut sekä keskuspankin julkaisut, sisäiset toimintaohjeet ja vakiintuneet käytännöt. Tutkimuksen keskeinen tulos on, että asiakkuudenhallinnan perusajatukset ovat monin tavoin sovellettavissa keskuspankin melko ainutkertaiseen, teknisesti ja viestinnällisesti vaativaan maksuliikepalveluympäristöön, vaikka asiakkaiden lukumäärä onkin pieni. Hyötyjä voidaan saavuttaa jo asiakkuudenhallinnan peruskomponenttien ml. strategianäkökulma tuntemuksella ja melko pieniltäkin näyttävillä toimintatapa-, työnkulku- ja asennemuutoksilla. Asiakkuuden hallintaa tukevan tietoteknologian jonkinasteinen käyttöönotto voi tuoda lisäarvoa, mutta sen kustannukset ja hyödyt on punnittava tämäntyyppisessä ympäristössä tarkoin.

Sähkön ja lämmön yhteistuotannon optimointi

Työn tavoitteena oli suunnitella ja toteuttaa sähkön ja lämmön yhteistuotantolaitoksen tuotannon optimointi. Optimoinnin kriteerinä on tuotannon kannattavuus. Pyrittiin luomaan optimointimalli, joka ottaa optimoinnissa huomioon erityisesti kaukolämmön kulutusennusteen muutokset sekä sähkön pörssihinnan vaihtelut. Tuotannon kannalta olennaisin kriteeri on kaukolämmön kulutusennusteen pohjalta arvioidun kaukolämpökuorman tyydyttäminen mahdollisimman tehokkaasti ja taloudellisesti. Sähkön tuotannon merkittävimmiksi kriteereiksi muodostuivat sähkön tuotannon ennustettavuus ja tuotannon maksimointi sähkön pörssihinnan asettamissa puitteissa. Optimointiohjelmaa ei ole tarkoitus kytkeä suoraan voimalaitoksen ajojärjestelmään, vaan siitä on tarkoitus tulla erillinen ajosuunnittelijan työkalu. Itse ajosuunnitteluun vaikuttaa usein monipuolisemmat suunnittelukriteerit kuin pelkästään tuotannon tuottavuus. Näiden eri kriteerien painotuksia ei ohjelmassa huomioida, vaan ne päättää ajosuunnittelija. Tuloksena saatiin aikaan optimointiohjelma, joka laskee valittujen tuotantovaihtoehtojen kokonaistuotot eri kaukolämmön kulutusennusteiden ja sähkön pörssihintaennusteiden pohjalta.

Value at Risk in measuring market risk: Historical simulation

In this study the theoretical part was created to make comparison between different Value at Risk models. Based on that comparison one model was chosen to the empirical part which concentrated to find out whether the model is accurate to measure market risk. The purpose of this study was to test if Volatility-weighted Historical Simulation is accurate in measuring market risk and what improvements does it bring to market risk measurement compared to traditional Historical Simulation. Volatility-weighted method by Hull and White (1998) was chosen In order to improve the traditional methods capability to measure market risk. In this study we found out that result based on Historical Simulation are dependent on chosen time period, confidence level and how samples are weighted. The findings of this study are that we cannot say that the chosen method is fully reliable in measuring market risk because back testing results are changing during the time period of this study.