Mapping financial stability

The ongoing global financial crisis has demonstrated the importance of a systemwide, or macroprudential, approach to safeguarding financial stability. An essential part of macroprudential oversight concerns the tasks of early identification and assessment of risks and vulnerabilities that eventually may lead to a systemic financial crisis. Thriving tools are crucial as they allow early policy actions to decrease or prevent further build-up of risks or to otherwise enhance the shock absorption capacity of the financial system. In the literature, three types of systemic risk can be identified: i ) build-up of widespread imbalances, ii ) exogenous aggregate shocks, and iii ) contagion. Accordingly, the systemic risks are matched by three categories of analytical methods for decision support: i ) early-warning, ii ) macro stress-testing, and iii ) contagion models. Stimulated by the prolonged global financial crisis, today's toolbox of analytical methods includes a wide range of innovative solutions to the two tasks of risk identification and risk assessment. Yet, the literature lacks a focus on the task of risk communication. This thesis discusses macroprudential oversight from the viewpoint of all three tasks: Within analytical tools for risk identification and risk assessment, the focus concerns a tight integration of means for risk communication. Data and dimension reduction methods, and their combinations, hold promise for representing multivariate data structures in easily understandable formats. The overall task of this thesis is to represent high-dimensional data concerning financial entities on lowdimensional displays. The low-dimensional representations have two subtasks: i ) to function as a display for individual data concerning entities and their time series, and ii ) to use the display as a basis to which additional information can be linked. The final nuance of the task is, however, set by the needs of the domain, data and methods. The following ve questions comprise subsequent steps addressed in the process of this thesis: 1. What are the needs for macroprudential oversight? 2. What form do macroprudential data take? 3. Which data and dimension reduction methods hold most promise for the task? 4. How should the methods be extended and enhanced for the task? 5. How should the methods and their extensions be applied to the task? Based upon the Self-Organizing Map (SOM), this thesis not only creates the Self-Organizing Financial Stability Map (SOFSM), but also lays out a general framework for mapping the state of financial stability. This thesis also introduces three extensions to the standard SOM for enhancing the visualization and extraction of information: i ) fuzzifications, ii ) transition probabilities, and iii ) network analysis. Thus, the SOFSM functions as a display for risk identification, on top of which risk assessments can be illustrated. In addition, this thesis puts forward the Self-Organizing Time Map (SOTM) to provide means for visual dynamic clustering, which in the context of macroprudential oversight concerns the identification of cross-sectional changes in risks and vulnerabilities over time. Rather than automated analysis, the aim of visual means for identifying and assessing risks is to support disciplined and structured judgmental analysis based upon policymakers' experience and domain intelligence, as well as external risk communication.

Effect of supplemental vitamin E on the performance of growing-finishing pigs fed stored versus freshly harvested barley and on the storage stability and eating quality of frozen pork

Lihasikojen E-vitamiinin tarve ruokittaessa vastapuidulla ohralla ja rehuun lisätyn E-vitamiinin vaikutus lihan pakastussäilyvyyteen ja syöntilaatuun

Coarse Global Visual Localization of a Mobile Robot

Localization, which is the ability of a mobile robot to estimate its position within its environment, is a key capability for autonomous operation of any mobile robot. This thesis presents a system for indoor coarse and global localization of a mobile robot based on visual information. The system is based on image matching and uses SIFT features as natural landmarks. Features extracted from training images arestored in a database for use in localization later. During localization an image of the scene is captured using the on-board camera of the robot, features are extracted from the image and the best match is searched from the database. Feature matching is done using the k-d tree algorithm. Experimental results showed that localization accuracy increases with the number of training features used in the training database, while, on the other hand, increasing number of features tended to have a negative impact on the computational time. For some parts of the environment the error rate was relatively high due to a strong correlation of features taken from those places across the environment.

Stability Evaluation of a Paper Machine Wet End

Työssä analysoidaanprosessin vaikutusta paperikoneen stabiiliuteen. Kaksi modernia sanomalehtipaperikonetta analysoitiin ja sen perusteella molemmista prosesseista rakennettiin fysiikan lakeihin perustuvat simulointimallit APROS Paper simulointiohjelmistolla. Työn tavoitteena on selvittää, miten kyseisten koneiden prosessit eroavat toisistaan ja arvioida, miten havaitut erot vaikuttavat prosessien stabiiliuteen. Työssä tarkastellaan periodisten häiriöiden vaimenemista prosessissa. Simuloinnissa herätteenä käytettiin puhdasta valkoista kohinaa, jonka avulla eri taajuistenperiodisten häiriöiden vaimenemista analysoitiin. Prosessien häiriövasteet esitetään taajuuskoordinaatistossa. Suurimmat erot prosessien välillä löytyivät viirakaivosta ja sen sekoitusdynamiikasta. Perinteisen viirakaivon todettiin muistuttavan käyttäytymiseltään sarjaan kytkettyjä ideaalisekoittimia, kun taas pienempitilavuuksisen fluumin todettiin käyttäytyvän lähes kuin putkiviive. Vaikka erotprosessitilavuudessa sekä viirakaivon sekoitusdynamiikassa olivat hyvin selkeät, havaittiin vain marginaalinen ero prosessin välillä periodisten häiriöiden vaimenemisessa, koska erot viiraretentiotasoissa vaikuttivat eniten simulointituloksia. Matalammalla viiraretentiolla operoivan paperikoneen todettiin vaimentavan tehokkaammin prosessihäiriöitä. Samalla retentiotasolla pienempitilavuuksisen prosessin todettiin vaimentavan hitaita prosessihäiriöitä marginaalisesti paremmin. Tutkituista paperikoneista toisella simuloitiin viiraosan vedenpoistomuutoksenvaikutusta viiraretentioon ja paperin koostumukseen. Lisäksi arvioitiin viiraretention säädön toimivuutta. Viiraosan listakengän vedenpoiston todettiin aiheuttavan merkittäviä sakeus- ja retentiohäiriöitä, mikäli sen avulla poistettavan kiintoaineen virtaus tuplaantuisi. Viiraretention säädön todettiin estävän häiriöiden kierron prosessissa, mutta siirtävän ne suoraan rainaan. Retention säädön eikuitenkaan todettu olevan suoranainen häiriön lähde.

Visual measurement of laser-arc hybrid welding

Tässä työssä raportoidaan hybridihitsauksesta otettujen suurnopeuskuvasarjojen automaattisen analyysijärjestelmän kehittäminen.Järjestelmän tarkoitus oli tuottaa tietoa, joka avustaisi analysoijaa arvioimaan kuvatun hitsausprosessin laatua. Tutkimus keskittyi valokaaren taajuuden säännöllisyyden ja lisäainepisaroiden lentosuuntien mittaamiseen. Valokaaria havaittiin kuvasarjoista sumean c-means-klusterointimenetelmän avullaja perättäisten valokaarien välistä aikaväliä käytettiin valokaaren taajuuden säännöllisyyden mittarina. Pisaroita paikannettiin menetelmällä, jossa yhdistyi pääkomponenttianalyysi ja tukivektoriluokitin. Kalman-suodinta käytettiin tuottamaan arvioita pisaroiden lentosuunnista ja nopeuksista. Lentosuunnanmääritysmenetelmä luokitteli pisarat niiden arvioitujen lentosuuntien perusteella. Järjestelmän kehittämiseen käytettävissä olleet kuvasarjat poikkesivat merkittävästi toisistaan kuvanlaadun ja pisaroiden ulkomuodon osalta, johtuen eroista kuvaus- ja hitsausprosesseissa. Analyysijärjestelmä kehitettiin toimimaan pienellä osajoukolla kuvasarjoja, joissa oli tietynlainen kuvaus- ja hitsausprosessi ja joiden kuvanlaatu ja pisaroiden ulkomuoto olivat samankaltaisia, mutta järjestelmää testattiin myös osajoukon ulkopuolisilla kuvasarjoilla. Testitulokset osoittivat, että lentosuunnanmääritystarkkuus oli kohtuullisen suuri osajoukonsisällä ja pieni muissa kuvasarjoissa. Valokaaren taajuuden säännöllisyyden määritys oli tarkka useammassa kuvasarjassa.

Biocide analysis, usability and stability

Biosidien toimittajat tavallisesti suorittavat biosidien annostelumäärien hallinnan paperi- ja kartonkiteollisuudessa. Useimmiten annostelun hallinta määritetään epäsuorilla menetelmillä, kuten esimerkiksi määrittämällä bakteerien kasvua. Biosidien tehoaineiden todellista konsentraatiota tai määrää prosessivesissä tai lopputuotteessa ei tavallisesti mitata. Diplomityössä kehitettiin kolmelle paperiteollisuudessa yleisesti käytetyllä biosidin tehoaineelle analyyttiset menetelmät. Menetelmät kehitettiin glutaraldehydille, 2,2-dibromi-3-nitriilipropionamidi:lle (DBNPA) ja 5-kloori-2-metyyli-4-isotiatsoliini-3-oni:lle (CMI). Kehitettyjä menetelmiä käytettiin tehoaineiden stabiilisuuden seuraamiseen vesiliuoksessa eri pH:ssa ja lämpötilassa. Lisäksi kartonkinäytteistä tehtiin uuttokokeita ja yritettiin kehittää uuttomenetelmät, joilla pystyttäisiin määrittämään biosidien tehoaineiden jäännöspitoisuuksia lopputuotteesta. Glutaraldehydille ja CMI:lle onnistuttiin kehittämään uuttomenetelmät, joilla pystyttiin määrittämään kartongista tutkittujen tehoaineiden jäännöspitoisuudet. Saadut tulokset vaikuttavat realistisilta. Glutaraldehydille ja DBNPA:lle tehtiin stabiilisuuskokeita ja tulokset ovat samankaltaisia mitä muut tutkijat ovat saaneet.

Visual Measurement and Modelling of Tool Wear in Rough Turning

Huolimatta korkeasta automaatioasteesta sorvausteollisuudessa, muutama keskeinen ongelma estää sorvauksen täydellisen automatisoinnin. Yksi näistä ongelmista on työkalun kuluminen. Tämä työ keskittyy toteuttamaan automaattisen järjestelmän kulumisen, erityisesti viistekulumisen, mittaukseen konenäön avulla. Kulumisen mittausjärjestelmä poistaa manuaalisen mittauksen tarpeen ja minimoi ajan, joka käytetään työkalun kulumisen mittaukseen. Mittauksen lisäksi tutkitaan kulumisen mallinnusta sekä ennustamista. Automaattinen mittausjärjestelmä sijoitettiin sorvin sisälle ja järjestelmä integroitiin onnistuneesti ulkopuolisten järjestelmien kanssa. Tehdyt kokeet osoittivat, että mittausjärjestelmä kykenee mittaamaan työkalun kulumisen järjestelmän oikeassa ympäristössä. Mittausjärjestelmä pystyy myös kestämään häiriöitä, jotka ovat konenäköjärjestelmille yleisiä. Työkalun kulumista mallinnusta tutkittiin useilla eri menetelmillä. Näihin kuuluivat muiden muassa neuroverkot ja tukivektoriregressio. Kokeet osoittivat, että tutkitut mallit pystyivät ennustamaan työkalun kulumisasteen käytetyn ajan perusteella. Parhaan tuloksen antoivat neuroverkot Bayesiläisellä regularisoinnilla.

Unsupervised visual object categorization

The number of digital images has been increasing exponentially in the last few years. People have problems managing their image collections and finding a specific image. An automatic image categorization system could help them to manage images and find specific images. In this thesis, an unsupervised visual object categorization system was implemented to categorize a set of unknown images. The system is unsupervised, and hence, it does not need known images to train the system which needs to be manually obtained. Therefore, the number of possible categories and images can be huge. The system implemented in the thesis extracts local features from the images. These local features are used to build a codebook. The local features and the codebook are then used to generate a feature vector for an image. Images are categorized based on the feature vectors. The system is able to categorize any given set of images based on the visual appearance of the images. Images that have similar image regions are grouped together in the same category. Thus, for example, images which contain cars are assigned to the same cluster. The unsupervised visual object categorization system can be used in many situations, e.g., in an Internet search engine. The system can categorize images for a user, and the user can then easily find a specific type of image.