Demographic Modelling of Human Population Growth

This work presents models and methods that have been used in producing forecasts of population growth. The work is intended to emphasize the reliability bounds of the model forecasts. Leslie model and various versions of logistic population models are presented. References to literature and several studies are given. A lot of relevant methodology has been developed in biological sciences. The Leslie modelling approach involves the use of current trends in mortality,fertility, migration and emigration. The model treats population divided in age groups and the model is given as a recursive system. Other group of models is based on straightforward extrapolation of census data. Trajectories of simple exponential growth function and logistic models are used to produce the forecast. The work presents the basics of Leslie type modelling and the logistic models, including multi- parameter logistic functions. The latter model is also analysed from model reliability point of view. Bayesian approach and MCMC method are used to create error bounds of the model predictions.

A risk infection simulation model for fusarium head blight of wheat

Fusarium Head Blight (FHB) is a disease of great concern in wheat (Triticum aestivum). Due to its relatively narrow susceptible phase and environmental dependence, the pathosystem is suitable for modeling. In the present work, a mechanistic model for estimating an infection index of FHB was developed. The model is process-based driven by rates, rules and coefficients for estimating the dynamics of flowering, airborne inoculum density and infection frequency. The latter is a function of temperature during an infection event (IE), which is defined based on a combination of daily records of precipitation and mean relative humidity. The daily infection index is the product of the daily proportion of susceptible tissue available, infection frequency and spore cloud density. The model was evaluated with an independent dataset of epidemics recorded in experimental plots (five years and three planting dates) at Passo Fundo, Brazil. Four models that use different factors were tested, and results showed all were able to explain variation for disease incidence and severity. A model that uses a correction factor for extending host susceptibility and daily spore cloud density to account for post-flowering infections was the most accurate explaining 93% of the variation in disease severity and 69% of disease incidence according to regression analysis.

Influence of temperature and leaf wetness duration in the severity of Cercospora leaf spot of beet

ABSTRACT In the present study, the influence of temperature (15, 20, 25, 30 and 35°C) and leaf wetness period (6, 12, 24 and 48 hours) on the severity of Cercospora leaf spot of beet, caused by Cercospora beticola, was studied under controlled conditions. Lesion density was influenced by temperature and leaf wetness duration (P<0.05). Data were subjected to nonlinear regression analysis. The generalized beta function was used for fitting the disease severity and temperature data, while a logistic function was chosen to represent the effect of leaf wetness on the severity of Cercospora leaf spot. The response surface resultant of the product of the two functions was expressed as ES = 0.0001105 * (((x-8)2.294387) * ((36-x)0.955017)) * (0.39219/(1+25.93072 * exp (-0.16704*y))), where: ES represents the estimated severity value (0.1); x, the temperature (ºC) and y, the leaf wetness duration (hours). This model should be validated under field conditions to assess its use as a computational forecast system for Cercospora leaf spot of beet.

Kuivatuotetoimitusketjun kehittäminen

Diplomityön tarkoituksena on selvittää kuivatuotetoimitusketjun haasteet ja kehittää toimintaan parannuskeinoja. Kuivatuotetoimitusketjun kehittämisessä pyritään varmistamaan tärkeimpien asiakkaiden tilauksien toimitusvarmuus sekä parantamaan asiakkailta saatavaa kysyntätietoa. Näistä kahdesta osa-alueesta muodostuu kokonaisuus, jonka avulla parannetaan toimitusketjun suorituskykyä. Työn tuloksena kysynnän ennustettavuutta kehitetään lähtötilanteesta toteutetulla kysyntäennustelomakkeella, jonka avulla kerätään tietoa tärkeimpien asiakkaiden tulevasta kysynnästä. Analyyseissä valmisvarastoille määritetään optimitasot, jolloin materiaalinohjausta voidaan hallita systemaattisemmin. Laskelmien yksityiskohtaisia tuloksia ei sisällytetä työhön. Työssä tarkastellaan myös varastotilan riittävyyttä sekä vaihtoehtoja kapasiteetin lisäämiseksi.

From Fluid Dynamics to Human Psychology.What Drives Financial Markets Towards Extreme Events

For decades researchers have been trying to build models that would help understand price performance in financial markets and, therefore, to be able to forecast future prices. However, any econometric approaches have notoriously failed in predicting extreme events in markets. At the end of 20th century, market specialists started to admit that the reasons for economy meltdowns may originate as much in rational actions of traders as in human psychology. The latter forces have been described as trading biases, also known as animal spirits. This study aims at expressing in mathematical form some of the basic trading biases as well as the idea of market momentum and, therefore, reconstructing the dynamics of prices in financial markets. It is proposed through a novel family of models originating in population and fluid dynamics, applied to an electricity spot price time series. The main goal of this work is to investigate via numerical solutions how well theequations succeed in reproducing the real market time series properties, especially those that seemingly contradict standard assumptions of neoclassical economic theory, in particular the Efficient Market Hypothesis. The results show that the proposed model is able to generate price realizations that closely reproduce the behaviour and statistics of the original electricity spot price. That is achieved in all price levels, from small and medium-range variations to price spikes. The latter were generated from price dynamics and market momentum, without superimposing jump processes in the model. In the light of the presented results, it seems that the latest assumptions about human psychology and market momentum ruling market dynamics may be true. Therefore, other commodity markets should be analyzed with this model as well.

Optimal trading of wind power in the short term market

The energy reform, which is happening all over the world, is caused by the common concern of the future of the humankind in our shared planet. In order to keep the effects of the global warming inside of a certain limit, the use of fossil fuels must be reduced. The marginal costs of the renewable sources, RES are quite high, since they are new technology. In order to induce the implementation of RES to the power grid and lower the marginal costs, subsidies were developed in order to make the use of RES more profitable. From the RES perspective the current market is developed to favor conventional generation, which mainly uses fossil fuels. Intermittent generation, like wind power, is penalized in the electricity market since it is intermittent and thus diffi-cult to control. Therefore, the need of regulation and thus the regulation costs to the producer differ, depending on what kind of generation market participant owns. In this thesis it is studied if there is a way for market participant, who has wind power to use the special characteristics of electricity market Nord Pool and thus reach the gap between conventional generation and the intermittent generation only by placing bids to the market. Thus, an optimal bid is introduced, which purpose is to minimize the regulation costs and thus lower the marginal costs of wind power. In order to make real life simulations in Nord Pool, a wind power forecast model was created. The simulations were done in years 2009 and 2010 by using a real wind power data provided by Hyötytuuli, market data from Nord Pool and wind forecast data provided by Finnish Meteorological Institute. The optimal bid needs probability intervals and therefore the methodology to create probability distributions is introduced in this thesis. In the end of the thesis it is shown that the optimal bidding improves the position of wind power producer in the electricity market.

Yrityksen taloudellisen menestymisen ennustaminen yritystutkimuksen avulla

Tutkielmassa selvitetään, voiko yrityksen taloudellista menestymistä ennustaa yritystutkimuksen avulla. Tutkielman aineistona on 30 heikon riskiluokan ja 30 hyvän riskiluokan omaavan yrityksen yritystutkimusraporttia. Konkurssista varoittavat tekijät on jaettu varhaisiin ja myöhäisiin varoittajiin. Varhaiset varoittajat liittyvät yrityksen reaaliprosessiin, esimerkkinä huono liikkeenjohto. Myöhäiset varoittajat ovat tilinpäätösanalyysiin perustuvia tunnuslukuja. Tässä tutkielmassa muuttujina käytetään toimitusjohtajan koulutusta, kokemusta, omistusosuutta sekä yrityksen kasvua strategiselta pohjalta ja reaalisesti. Tilinpäätöksen tunnusluvuista käytetään nettotulosta, rahoitustulosta, omavaraisuusastetta ja quick ratiota. Tutkielman perusteella voidaan todeta, että yrityksen taloudellista menestymistä ei voida ennustaa valituilla kvalitatiivisilla muuttujilla, mutta tilinpäätöksen tunnusluvut ennustavat yrityksen menestymistä.

Budjetointimallin kehittäminen kuntien omistamassa kiinteistö- ja palveluyhtiössä

Diplomityö tehtiin kunnallisessa omistuksessa olevaan kiinteistö- ja palveluyhtiöön. Työn tavoitteena oli suunnitella ja luoda uusi budjetointimalli, jota kohdeyritys pystyy hyödyntämään talousjohtamisessa. Mallin keskeisiä ominaisuuksia on tulevan tilikauden toiminnan rahamääräinen ennustaminen, jonka avulla yritys pystyy hinnoittelemaan kiinteistöjen ylläpitovastikkeet ja palvelukokonaisuudet. Työn teoriaosuudessa esitellään budjetoinnin keskeiset tehtävät sekä budjetointi-järjestelmän sisältö; budjetin rakenne, budjetointiprosessin vaiheet, erilaiset menetelmät ja sovellukset sekä sen kehittämiseen liittyvät edellytykset. Työssä on esitetty perinteiseen budjetointiin kohdistunutta kritiikkiä, joiden huomioiminen on tärkeää toimivan budjetointimallin luomisessa. Empiirisessä osiossa kuvataan mallin kehittämisen vaiheita, budjetointiprosessia sekä siihen luotuja ominaisuuksia. Mallin ominaisuuksiin kuuluvat budjetointilomakkeet, niiden väliset yhteydet sekä kuluvan tilikauden ennustaminen, joka perustuu toteumaan sekä budjetoituihin tietoihin. Budjetin seuranta on järjestetty yrityksen taloudenhallintajärjestelmässä. Luodun budjetointimallin avulla yritys pystyy paremmin suunnittelemaan ja ennustamaan tulevan tilikauden toimintansa. Mallin kehittäminen jo prosessina paransi kohdeyrityksen talousjohtamista. Kustannukset saatiin paremmin esille, jolloin tärkeimpiin eriin ja ongelmiin voidaan puuttua. Mallista saatavan ennusteen avulla yritys pystyy tekemään tarvittavia toimenpiteitä tilikauden aikana. Tulevaisuudessa budjetointimallia tulisi kehittää tukemaan paremmin strategista johtamista sekä huomioimaan paremmin suorituskyvyn seuraamisen näkökulma.

Interdependence of Emerging Eastern European stock markets

One of the main developments in the global economy during the past decades has been the growth of emerging economies. Projections for their long-term growth, changes in the investment climate, corporate transparency and demography point to an increasing role for these emerging economies in the global economy. Today, emerging economies are usually considered as financial markets offering opportunities for high returns, good risk diversification and improved return-to-risk ratios. However, researchers have noted that these advantages may be in decline because of the increasing market integration. Nevertheless, it is likely that certain financial markets and specific sectors will remain partially segmented and somewhat insulated from the global economy for the year to come. This doctoral dissertation investigates several stock markets in Emerging Eastern Europe (EEE), including the ones in Russia, Poland, Hungary, the Czech Republic, Bulgaria and Slovenia. The objective is to analyze the returns and financial risks in these emerging markets from international investor’s point of view. This study also examines the segmentation/integration of these financial markets and the possibilities to diversify and hedge financial risk. The dissertation is divided into two parts. The first includes a review of the theoretical background for the articles and a review of the literature on EEE stock markets. It includes an overview of the methodology and research design applied in the analysis and a summary of articles from the second part of this dissertation and their main findings. The second part consists of four research publications. This work contributes to studies on emerging stock markets in four ways. First, it adds to the body of research on the pricing of risk, providing new empirical evidence about partial stock market segmentation in EEE. The results suggest that the aggregate emerging market risk is a relevant driver for stock market returns and that this market risk can be used to price financial instruments and forecast their performance. Second, it contributes to the empirical research on the integration of stock markets, asset prices and exchange rates by identifying the relationships between these markets through volatility and asset pricing. The results show that certain sectors of stock markets in EEE are not as integrated as others. For example, the Polish consumer goods sector, the Hungarian telecommunications sector, and the Czech financial sector are somewhat isolated from their counterparts elsewhere in Europe. Nevertheless, an analysis of the impact of EU accession in 2004 on stock markets suggests that most of the EEE markets are becoming increasingly integrated with the global markets. Third, this thesis complements the scientific literature in the field of shock and volatility spillovers by examining the mechanism of spillover distribution among the EU and EEE countries. The results illustrate that spillovers in emerging markets are mostly from a foreign exchange to the stock markets. Moreover, the results show that the effects of external shocks on stock markets have increased after the enlargement of the EU in 2004. Finally, this study is unique because it analyzes the effects of foreign macroeconomic news on geographically closely related countries. The results suggest that the effects of macroeconomic announcements on volatility are significant and have effect that varies across markets and their sectors. Moreover, the results show that the foreign macroeconomic news releases, somewhat surprisingly, have a greater effect on the EEE markets than the local macroeconomic news. This dissertation has a number of implications for the industry and for practitioners. It analyses financial risk associated with investing in Emerging Eastern Europe. Investors may use this information to construct and optimize investment portfolios. Moreover, this dissertation provides insights for investors and portfolio managers considering asset allocation to protect value or obtain higher returns. The results have also implications for asset pricing and portfolio selection in light of macroeconomic news releases.

Kunnossapitopalveluiden arvopohjaisen elinkaarimallin kehittäminen

Tutkimuksen päätavoitteena on luoda yleispätevä elinkaarimalli, jota voidaan hyö-dyntää laitetason kunnossapitoon liittyvissä päätöksentekotilanteissa eri teollisuu-denaloilla. Elinkaarimalliin yhdistettiin arvoajattelu, jonka pohjalta mallin käyttäjät voivat valita ja painottaa omien näkemyksiensä mukaan arvoa luovat elementit sekä nähdä muille verkostojäsenille arvoa lisäävät tekijät. Aiemmissa elinkaarimalleissa on keskitytty pääasiassa yhteen tarkastelunäkökulmaan, joten verkostotason työkalulle on selkeä tarve. Myöskään arvoajattelua ei ole aiemmin yhdistetty elinkaarilaskentaa soveltaviin malleihin. Työn osalta käytettiin konstruktiivista tutkimusotetta. Elinkaarimallia kehitettiin ja testattiin kaivosteollisuuden yritysverkostoon kuuluvien kahden case-tapauksen avulla. Tutkimuksen teoreettinen osa pohjautui työn oleellisempiin osa-alueisiin, kuten kunnossapitoon, arvoelementteihin ja elinkaarilaskentaan. Työn empiirisessä osiossa hyödynnettiin verkostoon kuuluvien yritysedustajien haastatteluita sekä yritysten tietojärjestelmästä saatuja tietoja. Arvoelementtien muodostuksessa käy-tettiin hyväksi myös muiden teollisuusyritysten ajatuksia ja näkökulmia. Työn merkittävin tulos on ensimmäisen version kehittäminen arvopohjaisesta elinkaarimallista. Elinkaarimalli antaa tuloksina jokaisen verkostojäsenen osalta laitteen kunnossapidon kustannukset ja tuotot vuositasolla sekä kumulatiivisesti koko elinkaaren ajalta niin reaali- kuin nykyarvonakin. Mallin tuloksena saadaan myös yhteistyön myötä kasvaneen lisäarvon suuruus ja jakautuminen verkoston toimijoiden välillä heidän valitsemiensa arvoelementtien mukaisesti. Näin ollen mallia voidaan käyttää tulevaisuuden ennustamisen lisäksi menneiden kustannusten ja tuottojen seurantamallina. Kokonaisuudessaan arvopohjaisen elinkaarimallin tuloksia voidaan hyödyntää laitetason kunnossapitoon liittyvissä sopimusneuvotte-luissa niin arvoa luovien elementtien kuin kustannus- ja tuottotekijöidenkin osalta. Kokonaisuudessaan arvoajattelun yhdistäminen ja hyödyntäminen elinkaarilas-kennassa on vielä alkuvaiheessa, joten kyseinen osa-alue onkin varsin järkevä jat-kotutkimuskohde. Avoimen ja tiiviin yritysyhteistyön kautta saadaan arvopohjai-sesta elinkaarimallista jatkokehitettyä erittäin hyödyllinen työkalu yritysverkosto-jen käytettäväksi. Kiristyvässä kilpailussa verkoston kokonaisarvon kasvu ja ja-kautuminen ovat tulevaisuudessa erittäin keskeisiä aihealueita, joten tämäntyylisten verkostotyökalujen hyödyntäminen nostanee ehdottomasti suosiotaan.

Paperitehtaan sähkötasehallinta ja sähkön kysyntäjousto energiakustannusten hallinnassa

Paperiteollisuus on energiaintensiivistä teollisuutta, jossa on tehty pitkään työtä tuotantoprosessien energiatehokkuuden parantamiseksi. Paperitehtaan energiakustannuksiin voidaan kuitenkin vaikuttaa myös sähkötaseen hallinnalla ja sähkön kysyntäjouston avulla. Tehtaan seuraavan vuorokauden sähkön kulutus pyritään ennustamaan mahdollisimman tarkasti, mutta esimerkiksi paperitehtaan häiriötilanteissa sähkötase poikkeaa ennustetusta. Tällöin sähkötasetta voidaan korjata ensisijaisesti sähkön jälkimarkkinoiden eli Elbas- kaupankäynnin avulla. Ellei tasetta saada korjattua sähkön jälkimarkkinoilla tase-ero korjataan tasesähköllä, jonka hinta muodostuu säätösähkömarkkinoilla. Tasesähkön hinta saattaa poiketa Elspot- markkinahinnasta voimakkaasti, jolloin tase-erosta joko hyödytään tai hävitään kustannusmielessä. Tämän työn tarkoituksena on selvittää sähkötasehallinnan parantamisen ja sähkön kysyntäjouston vaikutukset paperitehtaan energiakustannuksiin. Työssä tutkittiin tehtaan sähkö-tasehallinnan nykytilannetta ja selvitettiin tase-erojen kustannusvaikuttavuutta. Lisäksi työssä luotiin ajomalleja sähkön kysyntäjouston toteuttamiselle massatehtaan eri tuotantoprosesseille, sekä määritettiin rajahintoja seuraavan vuorokauden energiaennusteeseen. Onnistunut energiaennuste perustuu paperitehtaan käynnin tarkkoihin ja ajankohtaisiin lähtötietoihin. Sähkötaseen poikkeamiin voidaan puolestaan varautua paremmin, kun informaatio tehtaan prosessien alasajosta tulee voimalaitoksen tietoon mahdollisimman aikaisin. Sähkötaseen poikkeamien hallinta voidaan tehdä, joko Elbas- kaupan tai tasesähkön avulla. Ajankohdasta ja tasepoikkeaman volyymista riippuen täytyy tehdä valinta, kumpi vaihtoehdoista on kustannusmielessä kannattavampi. Paperitehtaan eri prosesseille luoduilla ajomalleilla saatiin esiin huomattava säästöpotentiaali. Ajomallien noudattaminen vaatii suunnitelmallista tuotannon hallintaa ja sähkön Elspot- hinnan käyttäytymisen säännöllistä seurantaa. Seuraavan vuorokauden rajahintatietojen määrittämisen pohjalta voidaan arvioida, millä Elspot- hinnalla sähkön myynti muuttuu paperin tuotantoa kannattavammaksi.

Identification of research trends in the field of separation processes. Application of epidemiological model, citation analysis, text mining, and technical analysis of the financial markets

Choice of industrial development options and the relevant allocation of the research funds become more and more difficult because of the increasing R&D costs and pressure for shorter development period. Forecast of the research progress is based on the analysis of the publications activity in the field of interest as well as on the dynamics of its change. Moreover, allocation of funds is hindered by exponential growth in the number of publications and patents. Thematic clusters become more and more difficult to identify, and their evolution hard to follow. The existing approaches of research field structuring and identification of its development are very limited. They do not identify the thematic clusters with adequate precision while the identified trends are often ambiguous. Therefore, there is a clear need to develop methods and tools, which are able to identify developing fields of research. The main objective of this Thesis is to develop tools and methods helping in the identification of the promising research topics in the field of separation processes. Two structuring methods as well as three approaches for identification of the development trends have been proposed. The proposed methods have been applied to the analysis of the research on distillation and filtration. The results show that the developed methods are universal and could be used to study of the various fields of research. The identified thematic clusters and the forecasted trends of their development have been confirmed in almost all tested cases. It proves the universality of the proposed methods. The results allow for identification of the fast-growing scientific fields as well as the topics characterized by stagnant or diminishing research activity.

Price spike forecasting in a competitive day-ahead energy market

Electricity price forecasting has become an important area of research in the aftermath of the worldwide deregulation of the power industry that launched competitive electricity markets now embracing all market participants including generation and retail companies, transmission network providers, and market managers. Based on the needs of the market, a variety of approaches forecasting day-ahead electricity prices have been proposed over the last decades. However, most of the existing approaches are reasonably effective for normal range prices but disregard price spike events, which are caused by a number of complex factors and occur during periods of market stress. In the early research, price spikes were truncated before application of the forecasting model to reduce the influence of such observations on the estimation of the model parameters; otherwise, a very large forecast error would be generated on price spike occasions. Electricity price spikes, however, are significant for energy market participants to stay competitive in a market. Accurate price spike forecasting is important for generation companies to strategically bid into the market and to optimally manage their assets; for retailer companies, since they cannot pass the spikes onto final customers, and finally, for market managers to provide better management and planning for the energy market. This doctoral thesis aims at deriving a methodology able to accurately predict not only the day-ahead electricity prices within the normal range but also the price spikes. The Finnish day-ahead energy market of Nord Pool Spot is selected as the case market, and its structure is studied in detail. It is almost universally agreed in the forecasting literature that no single method is best in every situation. Since the real-world problems are often complex in nature, no single model is able to capture different patterns equally well. Therefore, a hybrid methodology that enhances the modeling capabilities appears to be a possibly productive strategy for practical use when electricity prices are predicted. The price forecasting methodology is proposed through a hybrid model applied to the price forecasting in the Finnish day-ahead energy market. The iterative search procedure employed within the methodology is developed to tune the model parameters and select the optimal input set of the explanatory variables. The numerical studies show that the proposed methodology has more accurate behavior than all other examined methods most recently applied to case studies of energy markets in different countries. The obtained results can be considered as providing extensive and useful information for participants of the day-ahead energy market, who have limited and uncertain information for price prediction to set up an optimal short-term operation portfolio. Although the focus of this work is primarily on the Finnish price area of Nord Pool Spot, given the result of this work, it is very likely that the same methodology will give good results when forecasting the prices on energy markets of other countries.

Työvoima- ja koulutustarvetutkimus : Pohjanmaa ja Keski-Pohjanmaa

Työvoima- ja koulutustarvetutkimus on TE-toimistojen vuosittain tekemä kysely-/haastatteluaineisto, jossa ennakoidaan alueiden yritysten tulevaisuudennäkymiä. Tämän tutkimuksen aineiston on tuottanut Pohjanmaan TE-toimisto. Kyselyt on suoritettu syksyllä 2013, ja ne ennakoivat Pohjanmaan ja Keski-Pohjanmaan alueiden yritysten näkymiä pääosin syksyyn 2014 asti. TE-toimistot valitsevat yhteistyössä ELY-keskusten kanssa vuosittain ne toimialat, joiden työnantajien työvoima- ja koulutustarpeisiin toimisto haluaa erityisesti keskittyä. Syksyn 2013 kyselyissä painotettiin metallialan yrityksiä, ja kyselyyn vastasi 102 metallialan yritystä ja 89 muiden alojen yritystä. Tässä tutkimuksessa ryhmät on käsitelty yrityssegmenteittäin ja seutukunnittain. Kyselyssä kysyttiin tietoja henkilöstön määrään, työvoimaan, koulutustarpeeseen, toimialakohtaiseen tietoon, verkostoitumiseen, suhdannenäkymiin, vientiin, ennakointitoimintaan, liiketoimintasuunnitelmiin, T&K&I-toimintaan, investointisuunnitelmiin, työorganisaatioon ja sukupolvenvaihdoksiin liittyen.

Kassavirtojen ennustaminen projektilähtöisessä liiketoiminnassa

Työn tavoitteena oli vastata ensisijaisesti kysymykseen, voidaanko projektiliiketoiminnan kassavirtoja ennustaa 3-15 kuukauden aikavälillä ja jos voidaan, niin miten ja millä tarkkuudella. Tutkimus toteutettiin teoriatutkimuksena aihepiiristä ja tutkimuksen pohjalta luotiin malli kassavirtojen ennustamiseen kohdeyritykselle 3-15 kuukauden aikavälille. Mallin laatimiseksi oli hyödynnettävissä viiden vuoden aineistot kohdeyrityksen kassavirroista, budjetista ja liiketoiminnan toteumatiedoista. Työn teoriaosiossa tutkittiin kirjallisuuden pohjalta projektiliiketoimintaa, budjetointia sekä kassavirtoja ja niiden ennustamista. Tämän jälkeen teorian pohjalta rakennettiin kohdeyritykselle historiatietoihin perustuva malli kassavirtojen ennustamiseksi. Mallia rakennettaessa määritettiin ensimmäiseksi merkittävimmät kassavirran komponentit, minkä jälkeen niille laadittiin ennustemenetelmät. Samalla arvioitiin millä tarkkuudella projektilähtöisen liiketoiminnan kassavirtoja pystytään ennustamaan. Tutkimuksen tuloksena oli historiatietoihin pohjautuva ennustemalli kohdeyritykselle. Mallilla tehtyjen testien pohjalta voitiin todeta, että projektilähtöisen liiketoiminnan kassavirtoja pystytään ennustamaan melko hyvällä tarkkuudella, ennustaminen ei kuitenkaan ole niin luotettavaa, kuin jos ennustettaisiin tasaisemmin kehittyvän liiketoiminnan kassavirtoja. Historiaan pohjautuvaa mallia käytettäessä pitää myös muistaa, että mikään ei takaa historian toistumista tulevaisuudessa.