El desarrollo humano: perfiles y perspectivas futuras

El PNUD calcula todos los años el Índice de Desarrollo Humano (IDH). El objetivo de este trabajo es analizar los antecedentes y las perspectivas futuras del desarrollo humano a partir de los datos de este índice durante el periodo 1970-2000. Esto es, comprobar, a partir de los datos pasados, si las diferencias entre el IDH de los países del mundo están aumentando y valorar la tendencia del IDH esperada para los próximos años. En definitiva, se trata de buscar respuesta a la siguiente pregunta ¿cómo se modificarán los niveles de desarrollo humano en el futuro? Para ello, se utiliza la metodología estadística del análisis dinámico de distribución mediante las cadenas de Markov.

Päästökauppa murrosvaiheessa

Tässä diplomityössä selvitetään EU:n alueella ja erityisesti Suomessa vuoden 2005 alusta alkavaa hiilidioksidin päästökauppaa. Työssä käsitellään päästökaupan tulevia vaikutuksia energia-, metalli- ja metsäteollisuuden kannalta. Myös kansantaloudelliset sekä kokonaistaloudelliset vaikutukset ovat mielenkiinnon kohteena. Työ koskee joiltakin osin myös ilmastonmuutoksen hillintää yleisesti ja ns. Kioton mekanismeja. Työn kuluessa pyritään myös ennakoimaan tulevan päästökaupan volyymia ja päästöyksikön eli hiilidioksiditonnin hintaa, joka on suurimpia epävarmuustekijöitä koko prosessissa. Tulevaa päästökauppaa tarkastellaan myös päästökauppadirektiivin, päästökauppalain ja muiden sitä koskevien lakien säännösten ja määräysten luomassa toimintakehikossa. Työn nimi "Päästökauppa murrosvaiheessa" kuvastaa täten myös sitä, että tarkastelussa ei pyritä välttämättä lopullisiin ja varmoihin tai tarkkoihin arvioihin, koska se on käytännössä mahdotonta. Työn painopiste onkin meneillään olevan päästökaupan valmistelun selvittely monimuotoisena prosessina, jolloin tämän prosessin kuvaus on suurelta osin tässä vaiheessa myös kvalitatiivista. Päästökaupan tulosten ja vaikutusten seuranta jatkossa puolestaan olisi mitä mielenkiintoisin jatkotutkimuksen aihe. Työtä havainnollistetaan kolmella käytännön case -esityksellä, jotka käsittelevät energiayritystä, kattila- ja laitetoimittajaa sekä metsäteollisuuden voimalaitosta, ja niiden varautumista alkavaan päästökauppaan.

Current status of pediatric home enteral nutrition in Spain: The importance of the NEPAD register

Home enteral nutrition (HEN) is a type of enteral nutrition (EN) which is becoming progressively more widespread in pediatrics due to the benefits it affords to patients, their families and to reducing hospital costs. However, the true extent of its use is unknown in Spain as the data-base set up for this purpose is still underused (Registro de Nutrición Enteral Pediátrica Ambulatoria y Domiciliaria -NEPAD-). More thorough registration of patients in the NEPAD online register will provide information about the characteristics of HEN in Spain: prevalence, diagnosis, the population sector being administered HEN, complications and developments. Likewise, forecast and planning of the necessary resources could be made while those in use could be analysed.

Short-term forecasting of power demand in the Nord Pool market

Sähkönkulutuksen lyhyen aikavälin ennustamista on tutkittu jo pitkään. Pohjoismaisien sähkömarkkinoiden vapautuminen on vaikuttanut sähkönkulutuksen ennustamiseen. Aluksi työssä perehdyttiin aiheeseen liittyvään kirjallisuuteen. Sähkönkulutuksen käyttäytymistä tutkittiin eri aikoina. Lämpötila tilastojen käyttökelpoisuutta arvioitiin sähkönkulutusennustetta ajatellen. Kulutus ennusteet tehtiin tunneittain ja ennustejaksona käytettiin yhtä viikkoa. Työssä tutkittiin sähkönkulutuksen- ja lämpötiladatan saatavuutta ja laatua Nord Poolin markkina-alueelta. Syötettävien tietojen ominaisuudet vaikuttavat tunnittaiseen sähkönkulutuksen ennustamiseen. Sähkönkulutuksen ennustamista varten mallinnettiin kaksi lähestymistapaa. Testattavina malleina käytettiin regressiomallia ja autoregressiivistä mallia (autoregressive model, ARX). Mallien parametrit estimoitiin pienimmän neliösumman menetelmällä. Tulokset osoittavat että kulutus- ja lämpötiladata on tarkastettava jälkikäteen koska reaaliaikaisen syötetietojen laatu on huonoa. Lämpötila vaikuttaa kulutukseen talvella, mutta se voidaan jättää huomiotta kesäkaudella. Regressiomalli on vakaampi kuin ARX malli. Regressiomallin virhetermi voidaan mallintaa aikasarjamallia hyväksikäyttäen.

Wireless e-Business Applications - Methods for Forecasting the Demand of Wireless Services and Technologies

Tämä tutkimus oli osa sähköistä liiketoimintaa ja langattomia sovelluksia tutkivaa projektia ja tutkimuksen tavoitteena oli selvittää ennustamisen rooli päätöksenteko- ja suunnitteluprosessissa ja määrittää parhaiten soveltuvat ja useimmin käytetyt teknologian ennustusmenetelmät. Ennustusmenetelmiä tarkasteltiin erityisesti uuden teknologian ja pitkän aikavälin ennustamisen näkökulmasta. Tutkimus perustui teknologista ennustamista, pitkän aikavälin suunnittelua ja innovaatioprosesseja käsittelevän kirjallisuuden analysointiin. Materiaalin perusteella kuvataan teknologian ennustamista informaation hankkimisvälineenä organisaatioiden suunnitteluprosessin apuna. Työssä arvioidaan myös seuraavat teknologisen ennustamisen menetelmät: trendianalyysi-, Delfoi-, cross-impact analyysi-, morfologinen analyysi- ja skenaario analyysimenetelmä. Työ tuo esille jokaisen ennustusmenetelmä ominaispiirteet, rajoitukset ja sovellusmahdollisuudet. Käyttäen esiteltyjä menetelmiä, saadaan kerättyä hyödyllistä informaatiota tulevaisuuden näkymistä, joita sitten voidaan käyttää hyväksi organisaatioiden suunnitteluprosesseissa.

Forecasting tourism demand using consumer expectations

Abstract Purpose- There is a lack of studies on tourism demand forecasting that use non-linear models. The aim of this paper is to introduce consumer expectations in time-series models in order to analyse their usefulness to forecast tourism demand. Design/methodology/approach- The paper focuses on forecasting tourism demand in Catalonia for the four main visitor markets (France, the UK, Germany and Italy) combining qualitative information with quantitative models: autoregressive (AR), autoregressive integrated moving average (ARIMA), self-exciting threshold autoregressions (SETAR) and Markov switching regime (MKTAR) models. The forecasting performance of the different models is evaluated for different time horizons (one, two, three, six and 12 months). Findings- Although some differences are found between the results obtained for the different countries, when comparing the forecasting accuracy of the different techniques, ARIMA and Markov switching regime models outperform the rest of the models. In all cases, forecasts of arrivals show lower root mean square errors (RMSE) than forecasts of overnight stays. It is found that models with consumer expectations do not outperform benchmark models. These results are extensive to all time horizons analysed. Research limitations/implications- This study encourages the use of qualitative information and more advanced econometric techniques in order to improve tourism demand forecasting. Originality/value- This is the first study on tourism demand focusing specifically on Catalonia. To date, there have been no studies on tourism demand forecasting that use non-linear models such as self-exciting threshold autoregressions (SETAR) and Markov switching regime (MKTAR) models. This paper fills this gap and analyses forecasting performance at a regional level. Keywords Tourism, Forecasting, Consumers, Spain, Demand management Paper type Research paper

Lisäainetehtaan tuotantoprosessin kehittäminen

Tämän diplomityön tarkoituksena oli Finnsementti osakeyhtiöön kuuluvan betonin lisäaineita valmistavan tehtaan tuotantoprosessin kehittäminen. Työssä laadittiin myynnin kasvuennusteen perusteella suunnitelma, jonka mukaan määriteltiin betonin lisäaineille ja raaka-aineille sopivat varastosäiliöt. Suunnitelman perusteella määriteltiin kiinteät putkilinjat sekä kirkkaille että tummille nesteille, jolloin materiaalihäviöt saatiin pienemmiksi ja putkilinjojen pesun tarve väheni. Lisäksi työssä otettiin huomioon tuotantoprosessin automatisointi. Suunnitellusta projektista laadittiin alustava kustannusarvio, toteutusaikataulu sekä sijoituspiirustus, putkisto-instrumentointikaavio ja 3D-piirrokset. Projektin kustannusarvioksi saatiin noin 290 tuhatta markkaa ja projektin pituudeksi noin 11 viikkoa.

Forecasting a language shift based on cellular automata

Language extinction as a consequence of language shifts is a widespread social phenomenon that affects several million people all over the world today. An important task for social sciences research should therefore be to gain an understanding of language shifts, especially as a way of forecasting the extinction or survival of threatened languages, i.e., determining whether or not the subordinate language will survive in communities with a dominant and a subordinate language. In general, modeling is usually a very difficult task in the social sciences, particularly when it comes to forecasting the values of variables. However, the cellular automata theory can help us overcome this traditional difficulty. The purpose of this article is to investigate language shifts in the speech behavior of individuals using the methodology of the cellular automata theory. The findings on the dynamics of social impacts in the field of social psychology and the empirical data from language surveys on the use of Catalan in Valencia allowed us to define a cellular automaton and carry out a set of simulations using that automaton. The simulation results highlighted the key factors in the progression or reversal of a language shift and the use of these factors allowed us to forecast the future of a threatened language in a bilingual community.

Using species richness and functional traits predictions to constrain assemblage predictions from stacked species distribution models

Aim: Modelling species at the assemblage level is required to make effective forecast of global change impacts on diversity and ecosystem functioning. Community predictions may be achieved using macroecological properties of communities (MEM), or by stacking of individual species distribution models (S-SDMs). To obtain more realistic predictions of species assemblages, the SESAM framework suggests applying successive filters to the initial species source pool, by combining different modelling approaches and rules. Here we provide a first test of this framework in mountain grassland communities. Location: The western Swiss Alps. Methods: Two implementations of the SESAM framework were tested: a "Probability ranking" rule based on species richness predictions and rough probabilities from SDMs, and a "Trait range" rule that uses the predicted upper and lower bound of community-level distribution of three different functional traits (vegetative height, specific leaf area and seed mass) to constraint a pool of environmentally filtered species from binary SDMs predictions. Results: We showed that all independent constraints expectedly contributed to reduce species richness overprediction. Only the "Probability ranking" rule allowed slightly but significantly improving predictions of community composition. Main conclusion: We tested various ways to implement the SESAM framework by integrating macroecological constraints into S-SDM predictions, and report one that is able to improve compositional predictions. We discuss possible improvements, such as further improving the causality and precision of environmental predictors, using other assembly rules and testing other types of ecological or functional constraints.

Kysynnän ennustaminen leipomotuotteille ja ennusteen tarkkuuden arviointi

Tässä diplomityössä tutkittiin kysynnän ennustamista Vaasan & Vaasan Oy:n tuotteille. Ensin työssä perehdyttiin ennustamiseen ja sen tarjoamiin mahdollisuuksiin yrityksessä. Erityisesti kysynnän ennustamisesta saatavat hyödyt käytiin läpi. Kysynnän ennustamisesta haettiin ratkaisua erityisesti ongelmiin työvuorosuunnittelussa.Työssä perehdyttiin ennustemenetelmiin liittyvään kirjallisuuteen, jonka oppien perusteella tehtiin koe-ennustuksia yrityksen kysynnän historiadatan avulla. Koe-ennustuksia tehtiin kuudelle eri Turun leipomon koe-tuotteelle. Ennustettavana aikavälinä oli kahden viikon päiväkohtainen kysyntä. Tämän aikavälin erityisesti peruskysynnälle etsittiin ennustetarkkuudeltaan parasta kvantitatiivista ennustemenetelmää. Koe-ennustuksia tehtiin liukuvilla keskiarvoilla, klassisella aikasarja-analyysillä, eksponentiaalisen tasoituksen menetelmällä, Holtin lineaarisella eksponenttitasoituksen menetelmällä, Wintersin kausittaisella eksponentiaalisella tasoituksella, autoregressiivisillä malleilla, Box-Jenkinsin menetelmällä ja regressioanalyysillä. Myös neuroverkon opettamista historiadatalla ja käyttämistä ongelman ratkaisun apuna kokeiltiin.Koe-ennustuksien tulosten perusteella ennustemenetelmien toimintaa analysoitiin jatkokehitystä varten. Ennustetarkkuuden lisäksi arvioitiin mallin yksinkertaisuutta, helppokäyttöisyyttä ja sopivuutta yrityksen monien tuotteiden ennustamiseen. Myös kausivaihteluihin, trendeihin ja erikoispäiviin kiinnitettiin huomiota. Ennustetarkkuuden huomattiin parantuvan selvästi peruskysyntää ennustettaessa, jos ensin historiadata esikäsittelemällä puhdistettiin erikoispäivistä ja –viikoista.

Vaasan kaukolämmön kehittämissuunnitelma

Tämän työn tarkoituksena on tarkastella tulevaisuuden kehitysnäkymien vaikutusta Vaasan kaukolämpötoimintaan. Komartekin Flowra 32 verkostolaskentaohjelman avulla tutkitaan kaukolämpöverkon siirtokykyä nykyisissä ja tulevaisuuden kuormitustilanteissa. Työn yhteydessä laaditaan kaukolämmityksen kasvuennuste seuraavalle kymmenelle vuodelle ja selvitetään mitoituslämpötilaa -29°C vastaava teho tilastollisen analyysin avulla. Lisäksi tutkitaan mahdollisia ratkaisuja huippu- ja varatehon tuottamiseksi. Tarkastelun kohteena on myös lämmön lyhytaikaisvarastoinnin kannattavuus energianhankintajärjestelmässä. Kaukolämpöverkon siirtokyky on tarkastelun perusteella kohtalaisen hyvä, mutta liittymistehojen kasvaessa paine-erot verkon häntäpäässä jäävät liian alhaisiksi. Paras ratkaisu paine-ero ongelmaan on rakentaa välipumppaamo Hovioikeudenpuistoon. Tarkastelun perusteella kaukolämmön varatehon lisätarve on kymmenen vuoden kuluttua noin 40 MW ja varatehoksi on kannattavinta rakentaa raskasta polttoöljyä käyttävä lämpökeskus. Lämmön lyhytaikaisvarastointi on nykyisillä energianhinnoilla kohtalaisen kannattavaa varsinkin, jos Kauppa- ja teollisuusministeriö myöntää hankkeelle täyden 30%:n investointiavustuksen.

Application of Neural Network Methods in the Prediction of Stock Markets

The purpose of the research is to define practical profit which can be achieved using neural network methods as a prediction instrument. The thesis investigates the ability of neural networks to forecast future events. This capability is checked on the example of price prediction during intraday trading on stock market. The executed experiments show predictions of average 1, 2, 5 and 10 minutes’ prices based on data of one day and made by two different types of forecasting systems. These systems are based on the recurrent neural networks and back propagation neural nets. The precision of the predictions is controlled by the absolute error and the error of market direction. The economical effectiveness is estimated by a special trading system. In conclusion, the best structures of neural nets are tested with data of 31 days’ interval. The best results of the average percent of profit from one transaction (buying + selling) are 0.06668654, 0.188299453, 0.349854787 and 0.453178626, they were achieved for prediction periods 1, 2, 5 and 10 minutes. The investigation can be interesting for the investors who have access to a fast information channel with a possibility of every-minute data refreshment.

Logistiikkavaraston henkilöstökustannusten optimointi

Tämän diplomityön tavoitteena on case-esimerkin kautta tutkia, kuinka hyvin vähittäiskaupan logistiikkavarastossa pystytään sovittamaan yhteen työn kysyntä ja tarjonta ja mikä on vuokratyövoiman rooli tässä yhtälössä. Diplomityössä käsitellään logistiikkavaraston työmäärän ennustettavuutta, työvoiman joustavuutta, lasketaan vertailukelpoiset kustannukset eri henkilöstöryhmille sekä esitetään ehdotuksia kokonaiskustannusten optimoimiseksi. Diplomityössä käy ilmi, että tutkittavassa yrityksessä henkilöstöresurssien käyttö ei ole aivan optimaalinen, vaan että tehdyistä työtunneista jopa 21% on ylimääräisiä, mikä aiheuttaa vuosittain 1,0 miljoonan euron kustannushukan. Tämä johtuu sekä työmäärän epätasaisesta jakautumisesta kuukausien kesken, että työvoimatarpeen heikosta suunnittelusta. Työmäärän vaikeasta ennustettavuudesta johtuen turhia työtunteja ei ole mahdollista kokonaan poistaa, mutta hyvällä etukäteissuunnittelulla henkilöstökustannuksia pystytään laskemaan noin 13%. Henkilöstöryhmistä tehtyjen vertailulaskelmien perusteella ylitöiden teettäminen vakituisella henkilökunnalla osoittautuu kannattamattomaksi. Määräaikaisen henkilöstön käyttäminen on kustannuksiltaan edullista, mutta mahdollista vain, jos työvoiman tarve on tilapäinen ja tiedossa hyvissä ajoin etukäteen. Vuokratyövoima on tuntikustannukseltaan kalliimpaa, mutta sen nopea saatavuus mahdollistaa työvoiman entistä paremman sopeuttamisen työn kysynnän mukaan. Kun vuokratyövoimaa on saatavilla, ei varastolla tarvitse pitää ylimääräistä työvoimaa nopeiden työmäärän muutosten varalta.

ELEKTRONIIKKATEHTAAN PAIKALLISESTIVALMISTETTUJEN KOMPONENTTIEN HANKINTAKETJUN KEHITTÄMINEN

Varastojen vähentämiseksi ehdotetaan usein eräkokojen pienentämistä. Tämä sopii sellaiseen toimintaympäristöön, jossa voidaan ostaa nimikkeitä oman valmistuksen ja myynnin tahdissa. Kun kiihkeärytmisessä elektroniikkabisneksessä alihankkijoilta ja varustetoimittajilta sitovasti tilataan hyvin lyhyellä toimitusajalla, ei oston eräkokojen pienentäminen kevennä materiaalivirtaa. Täytyy ottaa löysät pois hankintaketjun toimitusajoista. Monessa toimitusketjussa jalostava työ vaatii vain murto-osan toimitusajasta, ja loppuaika kuluu varastoissa odotteluun, kuljettamiseen ja moninkertaiseen tarkastamiseen. Hukka-ajan leikkaamisen ohessa haetaan muita kustannussäästöjä. Korkeiden työvoimakustannusten rasittama teollisuus on pyrkinyt teknisillä ratkaisuilla korvaamaan palkkatyövoiman erilaisilla mekaanisilla järjestelmillä. Pisimmällä ollaan pienerä- ja yksittäisvalmistusta harjoittavissa konepajoissa, joissa on investoitu FM-järjestelmiin. Diplomityössä on esitetty kaksi nivoutuvaa tutkimusprojektia, joista ensimmäinen keskittyy miehittämättömän käytön kehittämiseen ja toinen keventää hankintaketjun materiaalivirtaa. Ensin esiteltävä projekti on elektroniikkateollisuudelle uusi aluevaltaus. Siksi asiassa on jouduttu tekemään runsaasti perustutkimusta ja etenemään etappi kerrallaan. Projektin tuloksena on saatu aikaan automaattinen, joustava kuljetin, joka yksinään pystyy toimimaan ilman työvoimaa niin pitkään kunnes sen akut pitää ladata. Joustavan kuljettimen sisältävän järjestelmän muita elementtejä ei projektissa nostettu samalle miehittämättömän käytön tasolle, vaan ensin päätettiin hankkia kokemuksia kuljettimen toiminnasta. Toinen projekti syventää yhteistyötä yrityksen alihankkijan kanssa. Alihankkija on yksi harvojen Suomesta hankittavien komponenttien toimittaja. Siksi on pidetty tärkeänä tiivistää toimitusaikaa lähemmäs yrityksen sitovan tilauskannan pituutta. Tutkittavaksi valittiin mahdollisuus siirtää alihankkijan tuotantolaite yrityksen välittömään läheisyyteen, jolloin yrityksen tuotanto voisi tilata komponenttierän alihankkijan koneelta, kun se lähtötilanteessa tilataan komponenttivarastosta. Ennusteen perusteella tilattaisiin vain raaka-aine, mutta arvoa lisäävä työ tehtäisiin vain ja ainoastaan tilauksen mukaisesti.

Analyytikkoennusteiden virheet Suomen markkinoilla

Tutkimuksen tavoitteena on selvittää analyytikoiden ennustevirheiden suuruus sekä jakauma. Keskeisenä tavoitteena on selvittää, kuinka paljon yrityksen toimiala ja markkina-arvo vaikuttavat ennustevirheen suuruuteen ja tätä kautta vääristävät osakkeiden hinnoittelua. Tutkimus olettaa, että osakkeiden hinnoittelu perustuu tuotto-odotuksiin eli analyytikoiden tulosennusteisiin sekä riskiin. Tutkimuksessa on käytetty kvantitatiivisia menetelmiä. Tutkimusaineistona on käytetty Helsingin pörssin päälistalla vuosina 1998 – 1999 olleita yrityksiä, joille on annettu tulosennusteita. Tulosennusteet on poimittu manuaalisesti REUTTERS:in tietokannasta. Tulosennusteet vuosille 1998 - 1999 eivät ole selvästi positiivisia tai negatiivisia. Ennustevirheet eivät myöskään ole jakautuneet selvästi toimialan mukaan. Kuitenkin vuonna 1999 ”teollisuus” sekä ”palvelut” toimialoille annettiin selvästi liian pessimistisiä ennusteita. Myöskään yhtiön markkina-arvolla ei ole selvää yhteyttä ennustevirheen suuruuteen. Kuitenkin vuonna 1999 isojen yhtiöiden tuloksista on annettu liian pessimistisiä ja pienten liian positiivisia arvioita. Etsittäessä ennustevirheen selittäjiä regressioanalyysin avulla, vahvimmiksi selittäjiksi nousivat analyytikoiden määrä per yhtiö ja analyytikkoennusteiden keskihajonta. Selittäjät saavuttivat 40 prosentin selitysasteen.