Quantitative market and sales forecast accuracy analysis

The main objective of this master’s thesis was to quantitatively study the reliability of market and sales forecasts of a certain company by measuring bias, precision and accuracy of these forecasts by comparing forecasts against actual values. Secondly, the differences of bias, precision and accuracy between markets were explained by various macroeconomic variables and market characteristics. Accuracy and precision of the forecasts seems to vary significantly depending on the market that is being forecasted, the variable that is being forecasted, the estimation period, the length of the estimated period, the forecast horizon and the granularity of the data. High inflation, low income level and high year-on-year market volatility seems to be related with higher annual market forecast uncertainty and high year-on-year sales volatility with higher sales forecast uncertainty. When quarterly market size is forecasted, correlation between macroeconomic variables and forecast errors reduces. Uncertainty of the sales forecasts cannot be explained with macroeconomic variables. Longer forecasts are more uncertain, shorter estimated period leads to higher uncertainty, and usually more recent market forecasts are less uncertain. Sales forecasts seem to be more uncertain than market forecasts, because they incorporate both market size and market share risks. When lead time is more than one year, forecast risk seems to grow as a function of root forecast horizon. When lead time is less than year, sequential error terms are typically correlated, and therefore forecast errors are trending or mean-reverting. The bias of forecasts seems to change in cycles, and therefore the future forecasts cannot be systematically adjusted with it. The MASE cannot be used to measure whether the forecast can anticipate year-on-year volatility. Instead, we constructed a new relative accuracy measure to cope with this particular situation.

Russia, China, India Foresight for Small and Medium size Enterprises in Uusimaa : Changes forecast in the Russian, Chinese and Indian operating environments from the viewpoint of small and middle-sized enterprises in Uusimaa

The report describes those factors of the future that are related to the growth and needs of Russia, China, and India and that may provide significant internationalisation potential for Uusimaa companies. The report examines the emerging trends and market-entry challenges for each country separately. Additionally, it evaluates the training needs of Uusimaa companies in terms of the current offerings available for education on topics related to Russia, China, and India. The report was created via the Delphi method: experts were interviewed, and both Trendwiki material and the latest literature were used to create a summary of experts’ views, statements, and reasons behind recent developments. This summary of views was sent back to the experts with the objective of reaching consensus synthesising the differing views or, at least, of providing argumentation for the various alternative lines of development. In addition to a number of outside experts and business leaders, all heads of Finpro’s Finland Trade Centers participated in the initial interviews. The summary was commented upon by all Finpro consultants and analysts for Russia, China, and India, with each focusing on his or her own area of expertise. The literature used consisted of reports, listed for each country, and an extensive selection of the most recent newspaper articles. The report was created in January-April 2010. On 22 April 2010 its results were reviewed at the final report presentation in cooperation with the Uusimaa ELY Centre.

Characteristic Approach to Predicting Analysts’ Forecast Errors in the Finnish Market

Extensive literature shows that analysts’ forecasts and recommendations are often biased. Thus, it is important for the financial market to be able to recognize this bias to be able to correctly valuate public companies. This thesis uses characteristic approach, which was introduced by So (2013, pp. 615-640), to forecast analysts’ forecast errors and tests if predictable forecast error is fully incorporated into share prices. Data is collected of listed Finnish companies. Thesis’ timeframe spans over ten years from 2004 to 2013 consisting of 788 firm-years. Although there is earlier evidence that the characteristic approach is able to predict analysts’ forecast errors, no support for this is found in the Finnish market. This thesis contributes to the current knowledge by showing that the characteristic approach does not work universally as such but requires development to work especially in the smaller markets.

Evaluating and improving demand forecast practices for B2B and B2C sectors

Demand forecasting is one of the fundamental managerial tasks. Most companies do not know their future demands, so they have to make plans based on demand forecasts. The literature offers many methods and approaches for producing forecasts. Former literature points out that even though many forecasting methods and approaches are available, selecting a suitable approach and implementing and managing it is a complex cross-functional matter. However, it’s relatively rare that researches are focused on the differences in forecasting between consumer and industrial companies. The aim of this thesis is to investigate the potential of improving demand forecasting practices for B2B and B2C sectors in the global supply chains. Business to business (B2B) sector produces products for other manufacturing companies. On the other hand, consumer (B2C) sector provides goods for individual buyers. Usually industrial sector have a lower number of customers and closer relationships with them. The research questions of this thesis are: 1) What are the main differences and similarities in demand planning between B2B and B2C sectors? 2) How the forecast performance for industrial and consumer companies can be improved? The main methodological approach in this study is design science, where the main objective is to develop tentative solutions to real-life problems. The research data has been collected from a case company. Evaluation and improving in organizing demand forecasting can be found in three interlinked areas: 1) demand planning operational environment, 2) demand forecasting techniques, 3) demand information sharing scenarios. In this research current B2B and B2C demand practices are presented with further comparison between those two sectors. It was found that B2B and B2C sectors have significant differences in demand practices. This research partly filled the theoretical gap in understanding the difference in forecasting in consumer and industrial sectors. In all these areas, examples of managerial problems are described, and approaches for mitigating these problems are outlined.

The Forecast Performance of Model-Free Implied Volatility: Evidence from DAX Index Options

Volatility has a central role in various theoretical and practical applications in financial markets. These include the applications related to portfolio theory, derivatives pricing and financial risk management. Both theoretical and practical applications require good estimates and forecasts for the asset return volatility. The goal of this study is to examine the forecast performance of one of the more recent volatility measures, model-free implied volatility. Model-free implied volatility is extracted from the prices in the option markets, and it aims to provide an unbiased estimate for the market’s expectation on the future level of volatility. Since it is extracted from the option prices, model-free implied volatility should contain all the relevant information that the market participants have. Moreover, model-free implied volatility requires less restrictive assumptions than the commonly used Black-Scholes implied volatility, which means that it should be less biased estimate for the market’s expectations. Therefore, it should also be a better forecast for the future volatility. The forecast performance of model-free implied volatility is evaluated by comparing it to the forecast performance of Black-Scholes implied volatility and GARCH(1,1) forecast. Weekly forecasts for six years period were calculated for the forecasted variable, German stock market index DAX. The data consisted of price observations for DAX index options. The forecast performance was measured using econometric methods, which aimed to capture the biasedness, accuracy and the information content of the forecasts. The results of the study suggest that the forecast performance of model-free implied volatility is superior to forecast performance of GARCH(1,1) forecast. However, the results also suggest that the forecast performance of model-free implied volatility is not as good as the forecast performance of Black-Scholes implied volatility, which is against the hypotheses based on theory. The results of this study are consistent with the majority of prior research on the subject.

Uuden täydennysyhteistyömallin toteuttaminen: vaikutukset toimittajayritykseen

Pärjätäkseen nykypäivän kiristyvässä kilpailussa yritysten on kuuluttava kilpailukykyiseen toimitusketjuun ja toimittava yhteistyössä muiden yritysten kanssa. Yksi tunnetuimmista yhteistyömenetelmistä on täydennysyhteistyö, jossa toimittaja vastaa toimitusten suunnittelusta ilman perinteistä tilaus-toimitus-prosessia. Täydennysyhteistyöstä käytetään eri nimityksiä toimialasta ja toimitusketjun portaasta riippuen, mutta yleisellä tasolla on kyse samoista periaatteista: toimittajalla on vastuu varaston täydentämisestä ja sillä on käytössään täydennyspäätöksiin tarvittavaa tietoa. Työssä tarkastellaan tapausta, jossa toimittaja on ottanut käyttöön uuden täydennysyhteistyöhön liittyvän toimintatavan ja täydennystoimitusten laskentaan käytettävän työkalun. Tavoitteena on selvittää uuden täydennysyhteistyömallin käyttöönoton vaikutukset toimittajan näkökulmasta. Kirjallisuuskatsauksen avulla kartoitetaan täydennystoimitusten suunnitteluun vaikuttavat tekijät. Työssä kuvataan vanha ja uusi täydennysyhteistyömalli ja niitä vertaillaan keskenään. Uuden tyädennysyhteistyömallin vaikutuksia tutkitaan kolmella tasolla: yhteistyön mahdollistajat, suunnittelu ja prosessit sekä suorituskyky. Tutkimuksen perusteella uuden täydennysyhteistyömallin etuja ovat muun muassa tiedon käsittelyn nopeus ja helppous. Puutteeksi koetaan toimitussuunnitelman muuttamisen hankaluus työkalussa. Vaikka lähes kaikkien tutkimusotoksen tuotteiden keskimääräiset varastotasot olivat alentuneet uuden täydennysyhteistyömallin käyttöönoton jälkeen, varastotavoitteiden saavuttaminen ei ollut parantunut. Tuloksiin vaikuttavat useattekijät, joista tärkeimpiä ovat kysynnän vaihtelu ja volyymi sekä varastotavoite. Lisäksi ennustetarkkuus vaikuttaa toimitusten suunnitteluun ja siten varastonsuorituskykyyn.

Optimointijärjestelmän kehittäminen sähköä ja lämpöä tuottavaan voimalaitokseen

Työn tavoitteena oli kehittää automaattinen optimointijärjestelmä energiayhtiön omistamaan pieneen sähkön- ja lämmöntuotantolaitokseen (CHP-laitos). Optimointitarve perustuu energiayhtiön sähkön hankintaan sähköpörssistä, kaasun hankintahintaan, kohteen paikallisiin sähkö- ja lämpökuormituksiin ja muihin laitoksen talouteen vaikuttaviin tekijöihin. Kehitettävällä optimointijärjestelmällä ontarkoitus tulevaisuudessa hallita useita hajautetun energiantuotannon yksiköitäkeskitetysti. Työssä kehitettiin algoritmi, joka optimoi voimalaitoksen taloutta sähkötehoa säätävillä ajomalleilla ja suoralla sähköteho-ohjeella. Työssä kehitetyn algoritmin tuottamia hyötyjä selvitettiin Harjun oppimiskeskuksen CHP-laitoksen mittaushistoriatiedoilla. CHP-laitosten käytön optimointiin luotiin keskitettyyn laskentaan ja hajautettuun ohjaukseen perustuva järjestelmä. Se ohjaa CHP-laitoksia reaaliaikaisesti ja ennustaa historiatietoihin perustuvalla aikasarjamallilla laitoksen tulevaa käyttöä. Optimointijärjestelmän toimivuus ja saatu hyöty selvitettiin Harjun oppimiskeskuksen CHP-laitoksella vertaamalla mittauksista laskettua toteutunutta hyötyä optimointijärjestelmän laskemaan ennustettuun hyötyyn.

Oulun Energian kaukolämpöverkoston ja -tuotannon kehitys vuosina 2006 - 2020

Tässä diplomityössä on tarkasteltu Oulun Energian kaukolämpötoiminnan kehitystä lähitulevaisuudessa. Työn yhteydessä selvitettiin nykyisessä tilanteessa mitoituslämpötilaa -32 oC vastaava tehotilastollisen analyysin avulla ja laadittiin kasvuennuste kaukolämmityksen tehontarpeesta seuraavalle viidelletoista vuodelle. Kasvuennusteen perusteella on tehty tarkastelu kaukolämmön varatehon riittävyydestä. Verkoston tehonsiirtokykyä nykyisissä ja tulevaisuuden kuormitustilanteissa on tarkasteltu Process VisioninGrades Heating -verkostolaskentaohjelmiston avulla. Tarkastelun perusteella kaukolämpöverkoston siirtokyky on kohtalaisen hyvä. Verkoston ongelmakohtia ovat länsi-itäsuunnassa olevat siirtolinjat. Varatehon määrä tulee laskemaan lähivuosina alle suositeltavan määrän, mikäli uutta lämmöntuotantokapasiteettia ei rakenneta. Alkuvaiheessa paras ratkaisu tilanteen korjaamiseksi olisi uusien lämpökeskusten rakentaminen sekä kaupungin etelä- että itä-osiin. 2010-luvulla tarve uuden voimalaitoksen rakentamiselle kaukolämpötehon tarpeen kattamiseksi tulee kasvamaan.

Modeling and Simulation ofReal-Time System as a Tool to Improve Capacity Management - Case Fenix

Tämän tutkimustyön kohteena on TietoEnator Oy:n kehittämän Fenix-tietojärjestelmän kapasiteettitarpeen ennustaminen. Työn tavoitteena on tutustua Fenix-järjestelmän eri osa-alueisiin, löytää tapa eritellä ja mallintaa eri osa-alueiden vaikutus järjestelmän kuormitukseen ja selvittää alustavasti mitkä parametrit vaikuttavat kyseisten osa-alueiden luomaan kuormitukseen. Osa tätä työtä on tutkia eri vaihtoehtoja simuloinnille ja selvittää eri vaihtoehtojen soveltuvuus monimutkaisten järjestelmien mallintamiseen. Kerätyn tiedon pohjaltaluodaan järjestelmäntietovaraston kuormitusta kuvaava simulaatiomalli. Hyödyntämällä mallista saatua tietoa ja tuotantojärjestelmästä mitattua tietoa mallia kehitetään vastaamaan yhä lähemmin todellisen järjestelmän toimintaa. Mallista tarkastellaan esimerkiksi simuloitua järjestelmäkuormaa ja jonojen käyttäytymistä. Tuotantojärjestelmästä mitataan eri kuormalähteiden käytösmuutoksia esimerkiksi käyttäjämäärän ja kellonajan suhteessa. Tämän työn tulosten on tarkoitus toimia pohjana myöhemmin tehtävälle jatkotutkimukselle, jossa osa-alueiden parametrisointia tarkennetaan lisää, mallin kykyä kuvata todellista järjestelmää tehostetaanja mallin laajuutta kasvatetaan.

Kasvihuonekaasupäästölaskenta kunnassa

Kiihtyvän kasvihuoneilmiön aiheuttama ilmaston lämpeneminen on modernin yhteiskunnan suurimpia haasteita. Ympäristöteknologian tavoitteena on hidastaa tämän ilmiön haitallisia vaikutuksia maailmanlaajuisesti, kansallisesti sekäkunnallisella tasolla. Tässä työssä on selvitetty, kuinka kunnallinen kasvihuonekaasupäästölaskenta toteutetaan ja voidaanko siitä saada luotettavia tuloksia. Lisäksi tulosten pohjalta on laadittu kunnallinen kasvihuonekaasupäästöjen kehitysennuste sekä toimenpide-ehdotus päästöjen leikkaamiseksi. Esimerkkikuntana on Lappeenrannan kaupunki ja päästölaskenta on kohdistettu vuoteen 2004. Lappeenrannan kaupungin alueen kasvihuonekaasupäästöt vuonna 2004 olivat 1 156 500 tonnia hiilidioksidiekvivalenttia. Alueen luonnon nieluvaikutus oli 23 500 tonnia hiilidioksidiekvivalenttia. Laskennassa käytetty aineisto, eli yritysten ja kunnallisten toimintojen päästö- ja polttoainetiedot, saatiin kirjallisuudesta, virallislähteistä sekä henkilökohtaisina tiedonantoina. Laskentaohjelmistona käytettiin Suomen Kuntaliiton kehittämää Excel-pohjaista kasvihuonekaasu-ja energiataseohjelmisto KASVENER:ia. Työssä on osoitettu, että kasvihuonekaasupäästölaskennan tarkkuus ja onnistuminen ovat riippuvaisia käytettävissä olevista resursseista, ennen kaikkea laskennan lähtötietojen laajuudesta ja tarkkuudesta. Laskentatuloksista selviää, että esimerkkikunnan kasvihuonekaasupäästöt ovat kasvaneet Suomen keskiarvoa vastaavalla tavalla. Toimenpide-ehdotuksia listatessa kävi lisäksi ilmi, että kasvihuonekaasupäästöjen leikkaaminen on melko helppoa olemassa olevalla teknologialla tiettyyn pisteeseen asti. Isompien tavoitteiden saavuttaminen edellyttää laajamittaisia investointeja ja kunnan infrastruktuurin muuttamista.

Voimalaitosprojektin ennakoivan mittaamisen kehittäminen

Tämän diplomityön tavoitteena oli kehittää Teollisuuden Voima Oy:n Olkiluoto3 -ydinvoimalaitosprojektille ennakoiva mittaristo projektin lopputuloksen mittaamiseen. Aluksi työssä perehdyttiin projektinhallinnan ja projektimittaamiseen teoriaan sekä prosessijohtamisen ja riskienhallinnan periaatteisiin. Lisäksi kartoitettiin ennakoivan mittaamisen perusteita ja menetelmiä. Työn empiirisessä osassa selvitettiin projektin nykytila, mahdollisuudet ennakoivaan mittaamiseen sekä ennakoivan mittaamisen lähtökohdat ja rajoitteet. Näiden pohjalta laadittiin kuvaus projektin nykyisistä menettelytavoista sekä kehitettiin perusmalli mittaristosta ennakoivaan tulosmittaamiseen. Lisäksi kartoitettiin projektin tavoitteet ja menestystekijät, joiden pohjalle ennakoiva mittaristo on rakennettu. Menestystekijöiden kartoituksessa käytettiin hyväksi myös organisaation kyselytutkimusta, joka tarjosikin erinomaista tietoa projektista ja mittaamisen mahdollisuuksista. Muodostettu mittaristo keskittyy aikataulu- kustannus- ja dokumentoinnin mittaamiseen. Muut lopputulokseen vaikuttavat projektinhallinnan osa-alueet on työn rajauksen puitteissa jätetty käsittelemättä. Jatkotoimenpide-ehdotuksena voidaan todeta, että mittariston edelleen kehittäminen ja laajentaminen myös muille projektinhallinnan osa-alueille voitaisiin tehdä esimerkiksi toisen diplomityöntekijäntoimesta.

Capturing Weak Signals for Foresight Building

Tulevaisuuden hahmottamisen merkitys heikkojen signaalien avulla on korostunut viime vuosien aikana merkittävästi,koska yrityksen liiketoimintaympäristössä tapahtuvia muutoksia on ollut yhä vaikeampaa ennustaa historian perusteella. Liiketoimintaympäristössä monien muutoksien merkkejä on ollut nähtävissä, mutta niitä on ollut vaikea havaita. Heikkoja signaaleja tunnistamalla ja keräämällä sekä reagoimalla tilanteeseen riittävän ajoissa, on mahdollista saavuttaa ylivoimaista kilpailuetua. Kirjallisuustutkimus keskittyy heikkojen signaalien tunnistamisen haasteisiin liiketoimintaympäristöstä, signaalien ja informaation kehittymiseen sekä informaation hallintaan organisaatiossa. Kiinnostus näihin perustuu tarpeeseen määritellä heikkojen signaalien tunnistamiseen vaadittava prosessi, jonka avulla heikot signaalit voidaan huomioida M-real Oyj:n päätöksenteossa. Kirjallisuustutkimus osoittaa selvästi sen, että heikkoja signaaleita on olemassa ja niitä pystytään tunnistamaan liiketoimintaympäristöstä. Signaaleja voidaan rikastuttaa yrityksessä olevalla tietämyksellä ja hyödyntää edelleen päätöksenteossa. Vertailtaessa sekä kirjallisuustutkimusta että empiiristä tutkimusta tuli ilmi selkeästi tiedon moninaisuus; määrä,laatu ja tiedonsaannin oikea-aikaisuus päätöksenteossa. Tutkimuksen aikana kehittyi prosessimalli tiedon suodattamiselle, luokittelulle ja heikkojen signaalien tunnistamiselle. Työn edetessä prosessimalli kehittyi osaksi tässä työssä kehitettyä kokonaisuutta 'Weak Signal Capturing' -työkalua. Monistamalla työkalua voidaan kerätä heikkoja signaaleja eri M-realin liiketoiminnan osa-alueilta. Tietoja systemaattisesti kokoamalla voidaan kartoittaa tulevaisuutta koko M-realille.