Browsing by Subject "ennustaminen"

Sort by: Order: Results:

Now showing items 1-15 of 15
  • Anttonen, Jetro (Helsingin yliopisto, 2019)
    In this thesis, a conditional BVARX forecasting model for short and medium term economic forecasting is developed. The model is especially designed for small-open economies and its performance on forecasting several Finnish economic variables is assessed. Particular attention is directed to the hyperparameter choice of the model. A novel algorithm for hyperparameter choice is proposed and it is shown to outperform the marginal likelihood based approach often encountered in the literature. Other prominent features of the model include conditioning on predictive densities and exogeneity of the global economic variables. The model is shown to outperform univariate benchmark models in terms of forecasting accuracy for forecasting horizons up to eight quarters ahead.
  • Nyberg, Henri (2007)
    In the econometric literature, there is not much research on binary time series. However, in the last couple of years, some new binary time series models have been suggested where the traditional static model is extended by different kinds of dynamic structures. In the thesis, the main goal is to forecast the economic recession periods occurred in the United States and Germany. Especially, it is interesting to consider new so called autoregressive models suggested by Kauppi and Saikkonen (2007). They also proposed a new iterative framework for multiperiod forecasts. Iterated multiperiod forecasts are compared with previously used direct forecasts. The parameter estimation of the employed dynamic models can be done by a maximum likelihood method described in the theoretical part of the thesis. Model diagnostics and forecasting procedures are as well considered. Two LM tests for the usefulness of the autoregressive part are also proposed. It is shown that the models with autoregressive part seem to outperform the static probit models in terms of in-sample and out-of-sample predictions. The best forecasting models give the distinct recession signals of the forthcoming recession which started in 2001. In the dynamic probit model with the lagged recession indicator, the iterative forecasts seem to be superior to direct forecasts. Several empirical studies have proposed that the yield curve, which is defined as a spread between long and short term interest rates, is an accurate explanatory variable in recession forecasting. As in previous studies, the domestic yield curve is an important predictor variable in both countries but also the foreign yield curve, stock market returns and, in the case of Germany, the interest rate differential between the United States and Germany are statistically significant predictors in the dynamic probit models. The most important reference is the article of Kauppi and Saikkonen (2007). Chauvet and Potter (2005) have also proposed important model variants and forecasting methods for the binary time series models. Davidson and MacKinnon's book (1993) and their article (1984) are important references for the theoretical part and especially for the proposed LM tests for the autoregressive part. The articles of Bernard and Gerlach (1998) and Estrella and Mishkin (1998) are important references for the recession forecasting. The forecasting power of the yield curves and the stock returns are also considered in numerous other articles.
  • Paronen, Antti (2007)
    Useimmiten kiinnostus ARMA-malleja kohtaan pohjautuu niiden kykyyn ennustaa taloudellisen ilmiön tulevia arvoja. Silti perinteisesti ennustamista ei ole käytetty hyväksi valittaessa taloudelliseen ilmiöön parhaiten sopivaa ARMA-prosessia. Perinteisiä menetelmiä ovat olleet Box-Jenkins –menetelmä ja eri informaatiokriteerit. Nämä perinteiset menetelmät eivät kuitenkaan läheskään aina anna yksiselitteistä kuvaa parhaasta mahdollisesta mallista, minkä lisäksi ne eivät käytä hyväkseen useimmiten mielenkiinnon kohteena olevaa ominaisuutta, ennustamista. Vaihtoehtoinen tapa mallinvalinnassa on nojautuminen eri ARMA-prosessien ennustamiskykyyn. Pelkästään ennustamistarkkuuksien piste-estimaattien vertaaminen ei anna kovinkaan luotettavaa kuvaa eri mallien välisestä ”hyvyydestä”, koska sattuma on saattanut vaikuttaa tuloksiin. Tilastollisen testaamisen avulla voidaan päätellä, ennustaako jokin malli toista mallia tilastollisesti merkitsevästi paremmin. Diebold-Mariano –testillä voidaan vertailla kahden eri mallin ennustamistarkkuuksia varsin miedoin lähtöoletuksin. Tässä tutkielmassa käydään läpi ARMA-mallien ominaisuuksia ja niiden avulla ennustamista. Pääpaino on kuitenkin mallinvalinnassa. Ensin esitellään yleisessä käytössä olevat menetelmät ARMA-mallien mallinvalintaan ja tämän jälkeen esitellään vaihtoehtoinen, ennustamiseen ja Diebold-Mariano -testiin pohjautuva, mallinvalintamenetelmä. Tutkielmassa käydään läpi teoria sekä lopuksi asiaa havainnollistava esimerkki. Empiirisessä esimerkissä mallinnetaan työttömyysajan mediaanipituuden muutoksia Yhdysvalloissa viimeisen neljänkymmenen vuoden ajalta ja valitaan ilmiöön parhaiten sopiva ARMA-prosessi. Johtopäätöksenä saadaan, että ennustamisen käyttö mallinvalintamenetelmänä on erittäin varteenotettava vaihtoehto perinteisille mallinvalintamenetelmille. Suurimmat edut ennustamisen käytössä ovat juuri mielenkiinnon kohteena olevan kriteerin (ennustaminen) käyttö, mahdollisuus tilastolliseen testaukseen, sopivan tappiofunktion käyttö ja objektiivinen näkemys mallinvalintaan (ylimääräisten parametrien automaattinen rankaiseminen). Box-Jenkins –mallinvalinta on hyvin subjektiivista ja erittäin haastavaa. Informaatiokriteerien käyttö on helppoa mutta subjektiivista siinä mielessä, että tutkijan täytyy itse valita mielestään paras kriteeri. Mitään yksiselitteistä vaihtoehtoa parhaaksi informaatiokriteeriksi ei nimittäin ole. Keskeisiä lähteitä: Box, G. E. P. ja Jenkins, G. M. (1976): Time Series Analysis, Forecasting and Control, San Francisco: Holden-Day. Julkaistu aiemmin, 1970. Diebold, F. X. ja Mariano, R. S. (1995): Comparing Predictive Accuracy, Journal of Business and Economic Statistics, 13, 253-263. Giacomini, R. ja White, H. (2006): Tests of Conditional Predictive Ability, Econometrica, 74, 1545-1578.
  • Widgrén, Miska (Helsingin yliopisto, 2018)
    Internet search engines produce large amounts of data. This thesis shows how the data about internet searches can be used for inflation forecasting. The internet search data is constructed from searches performed on Google. The sample covers eurozone countries over the period from January 2004 to July 2017. The performance of the internet searches is evaluated relative to traditional inflation forecasting benchmark models. The usefulness of the Google searches is evaluated by Granger causality and out-of-sample performance. Furthermore, to study the robustness of the results, the out-of-sample forecasting accuracy has been evaluated in two separate sub-samples. In this study, a simple autoregressive model augmented with internet searches is found to outperform the traditional benchmark models in predicting the month-over-month inflation of the near future. Moreover, the improvement is statistically significant in one-month ahead forecasting accuracy. The Google model also outperforms the benchmark models in year-over-year inflation forecasting. However, the improvement in year-over-year forecasting accuracy is modest. In addition, this thesis shows that the seasonally adjusted internet search data can improve the performance of the Google model slightly. This thesis is related to fast-growing research on employing Google Trends data in economic forecasting. The findings in this thesis require further research in exploiting the internet search data in macroeconomic forecasting.
  • Widgrén, Joona (Helsingfors universitet, 2017)
    The internet is a popular channel for finding information. The search queries entered into a search engine contain a huge amount of data, but can it be used in economic forecasting? This thesis investigates if Google searches observe the changes in the Finnish housing market. The focus is this thesis is in housing price and home sales forecasting. Google search data is collected from Google Trends. Google Trends provides data describing the popularity of search queries. Google Trends data is updated every day and thus its publishing frequency is much higher in comparison with the official housing market data. The difference in publishing frequency can help to predict changes in housing markets before the official data is revealed. To evaluate the usefulness of Google data a simple model is extended with the Google search index. The forecasting ability of the simple model and the model with Google searches are then compared. Both models are used to forecast the current values of housing market indicators as well as forecasting near-future values. Furthermore, the Granger causality test is employed to investigate if Google searches are useful in forecasting housing market variables. The robustness of the results is studied using the fixed effects model. Also, housing price changes are forecasted as a robustness check. The results suggest that Google searches are useful in forecasting the Finnish housing market. Adding Google searches to a simple housing price forecasting model improves the accuracy of the contemporaneous forecast by 7.5 percent on average. Google searches improve contemporaneous home sales forecast by 15.9 percent on average. Also, the Granger causality test suggests that Google searches are useful in forecasting home sales. The findings are not as clear for Granger causality between Google searches and housing prices. The Granger causality test results suggest that Google searches could be useful in forecasting the current housing prices but not future values. The results also suggest that Google searches improve the near-future forecasts of both indicators.
  • Julkunen, Veli-Pekka (2006)
    Valuuttakriisit ovat yksi tämän päivän vakavimmista maailmantalouden vakautta uhkaavista ilmiöistä. Vaikka valuuttakriisejä on ollut niin kauan, kun kansainvälistä kauppaa on käyty, ovat niiden lukumäärä lisääntynyt viimeisen 20 vuoden aikana etenkin kehittyvien talouksien kohdalla. Valuuttakriisit, kuten monet muutkin taloudelliset ilmiöt ovat hyvin monimutkaisia ja vaikeasti ymmärrettäviä, jolloin niiden ennustaminen ja niihin johtavien syiden selvittäminen on erittäin vaikeaa. Koska valuuttakriisit johtavat usein reaalitaloudellisiin ongelmiin, on niiden ymmärtämiseen ja ennustamiseen uhrattu valtavasti resursseja. Valuuttakriisien ennustettavuuden paraneminen voisi etenkin sijoittajien kohdalla johtaa suuriin taloudellisiin tuottoihin, ja toisaalta tarkempien ennustemallien perusteella voitaisiin ryhtyä kriisejä ehkäiseviin toimiin jo ennen kuin kriisi edes kerkeäisi puhjeta ja näin kriisiltä saatettaisiin välttyä kokonaan. Tutkielmassa esitellään neuroverkot uutena menetelmänä valuuttakriisien ennustamisessa. Neuroverkkoja on käytetty laajasti mm. tekniikan alalla jo vuosia, mutta taloustieteissä menetelmää on sovellettu suhteellisen vähän. Valitettavasti useissa kansantaloudellisia ilmiöitä käsitelleissä tutkimuksissa, joissa neuroverkkojen tehokkuutta on vertailtu perinteisiin menetelmiin, on ollut selkeitä puutteita. Tällöin ei ole ollut mahdollista sanoa onko neurolaskennasta taloustieteiden alalla todellista hyötyä. Tutkielman tarkoituksena onkin selvittää, voiko neuroverkkomallien avulla päästä tarkempiin ennustetuloksiin kuin niin sanotuilla perinteisillä menetelmillä (joita tutkielmassa edustavat erilaiset logit-mallit) kehittyvien talouksien valuuttakriisien ennustamisesssa. Lisäksi tutkielmassa esitellään menetelmiä, joiden avulla eri mallien toimintaa yritetään tehostaa. Perinteisien mallien ennustetarkkuutta yritetään parantaa erilaisin muuttujamuunnoksin ja neuroverkkomallien toiminnan tehostamiseksi käytetään puolestaan geneettisten algoritmien nimellä tunnettuja optimointimenetelmiä sekä kehittyneempiä estimointialgoritmeja. Saatujen tutkimustulosten perusteella voidaan todeta, että neuroverkkomalleilla voidaan päästä merkittävästi parempiin tuloksiin kuin ilman muuttujamuunnoksin estimoiduilla logit-malleilla. Toisaalta muuttujamuunnoksilla pystyttiin logit-mallien ennustetarkkuutta parantamaan selvästi, jolloin perinteisten- ja neuroverkkomallien välinen ero ennustetarkkuudessa oli lopulta suhteellisen pieni. Tärkeimmät lähteet: HASSOUN, M. (1995): Fundamentals of artificial neural networks. The MIT press, Cambridge. KOMULAINEN, T. – LUKKARILA, J. (2003): What drives financiel crises in emerging markets? Emerging markets review, 4, 248–272. BISHOP, C. (1995): Neural networks for pattern recognition. Clarendon press, Oxford.
  • Eklund, Erno (2006)
    Tarkastelen pro gradu -tutkielmassani Hans Reichenbachin (1891–1953) induktion pragmaattisen oikeuttamisen teoriaa käytännön sovellettavuuden näkökulmasta. Pyrin vastaamaan eräitä Reichenbachin teoriaa vastaan esitettyjä argumentteja arvioimalla kysymykseen siitä, miten käyttökelpoinen hänen teoriansa on inhimillisen toiminnan ja epävarmuudessa tapahtuvan päätöksenteon näkökulmasta. Reichenbachin oma käsitys oli se, että hän oli teoriallaan ratkaissut Humen ongelmana tunnetun induktiopäättelyn oikeuttamisen ongelman. Esitän tutkielmassani, että Reichenbachin induktion ongelman ratkaisuehdotuksen soveltaminen edellyttää voimakkaiden ennakko-oletusten hyväksymistä. Nämä oletukset eivät todellisissa päätöksentekotilanteissa kuitenkaan useinkaan täyty, mistä syystä Reichenbachin teorian ongelmaksi muodostuu yleisellä tasolla se, että monet todennäköisyyden luontevilta tuntuvat käyttötavat näyttävät jäävän sen soveltamisalan ulkopuolelle. Arvioin tutkielmassani Reichenbachin induktion pragmaattisen oikeuttamisen teorian soveltamisalaa tarkastelemalla sitä vastaan esitettyä viittä keskeisenä pitämääni ongelmakohtaa. Esitän, ettei Reichenbachin käytännön raja-arvon soveltamiseen perustuvan ratkaisuehdotuksen avulla pystytä perustelemaan pitkän tähtäimen raja-arvon ja käytännön raja-arvon oletettua samankaltaisuutta. Toiseksi tuon esille, että teorian soveltaminen yksittäistapaukseen edellyttää paitsi tapahtuman toistettavuutta myös taaksepäin suuntautuvan kausaliteetin hyväksymistä. Lisäksi Reichenbach ei ole käsitykseni mukaan osoittanut teoriansa soveltuvan yksittäistapausten tarkasteluun, koska hän käsittelee tosiasiallisesti tapahtumia ja tapahtumatyyppejä, jotka ovat luonteeltaan toistuvia ja siksi helposti mallinnettavissa todennäköisyyden frekvenssitulkinnan avulla. Reichenbachin teorian kolmanneksi ongelmaksi muodostuu referenssiluokan tieto-opillinen ongelma eli kysymys, kuinka perustella sopivimman tai ”oikeimman” referenssiluokan valinta. Neljänneksi olen tuonut esille, että ainutkertaisten tapahtumien osalta Reichenbachin elliptinen tapa käsitellä todennäköisyyttä vaikuttaa kyseenalaiselta, eikä Reichenbach näytä onnistuvan vastaamaan esimerkiksi todennäköisyyden loogisen tulkinnan kannattajien sitä vastaan esittämään kritiikkiin. Viidentenä ongelmakohtana olen pitänyt Reichenbachin kykenemättömyyttä perustella, miksi eri asymptoottisten sääntöjen joukosta tulisi ”oikeimpana” tai parhaimpana valita juuri Reichenbachin teoriassaan käyttämä sääntö. Teoriaan sisältyvistä ongelmakohdista huolimatta Reichenbachin ratkaisuyritystä voidaan arvioni mukaan pitää tietyissä inhimillisen toiminnan tilanteissa mielekkäänä epävarmuudessa tapahtuvan päätöksenteon mallintamistapana. Edellä mainittujen kritiikinkohtien tarkastelun valossa Reichenbachin teorian käyttöala vaikuttaa kuitenkin varsin suppealta. Filosofianhistoriallisesta näkökulmasta voidaan myös kysyä, missä määrin Reichenbach tosiasiassa onnistui ratkaisemaan Humen ongelmaa tai kuinka erilainen Reichenbachin ratkaisuyritys tosiasiallisesti on Humen ehdottamaan ratkaisuyritykseen verrattuna. Edellä mainitun Reichenbachin teorian sovellettavuuden ongelmakohtiin liittyvän tarkastelun lisäksi pyrin tutkielmassani asettamaan Reichenbachin teorian historialliseen viitekehyksen. Tästä syystä olen esitellyt tutkielmani alkuosassa induktion ongelman historiaa sekä Reichenbachin teorian suhdetta toisenlaisista lähtökohdista kehitettyihin induktion ongelman ratkaisuehdotuksiin. Lisäksi tutkielmani tavoitteena on ollut kartoittaa Reichenbachin induktion pragmaattisen oikeuttamisen teoriaa käsittelevää melko vähäiseltä vaikuttavaa ja vähän huomiota saanutta kommentaarikirjallisuutta.
  • Korhonen, Markus (Helsingin yliopisto, 2019)
    Hintavakauden saavuttamisesta on tullut keskuspankkien tärkeimpiä tehtäviä kaikkialla maailmassa, ja useat keskuspankit pyrkivät tiettyyn, hyvin määriteltyyn inflaatiotavoitteeseen. Samoin Euroopan keskuspankki pyrkii rahapolitiikallaan pitämään inflaation kahden prosentin tuntumassa. Inflaatiotavoite kuitenkin vaatii sen, että inflaatiota voidaan ennustaa mahdollisimman tarkasti. Koneoppimismetodeihin kuuluvat neuroverkkomallit ovat osoittautuneet olemaan monilla aloilla hyviä ennustemalleja. Inflaation ennustamisessa neuroverkkomallien tulokset ovat kuitenkin olleet ristiriitaisia. Aiempi tutkimus inflaation ennustamisesta on myös keskittynyt lähinnä Yhdysvaltojen ja muiden yksittäisten maiden inflaatioon. Tutkimusta ei ole myöskään tehty inflaation ennustamisesta eri suhdannetilanteissa neuroverkkomallien avulla. Tässä tutkielmassa tutkittiinkin neuroverkkomallin kykyä ennustaa inflaatiota koko euroalueella vuosien 2008-2009 taantuman aikana. Tutkielman aineistona käytettiin euroalueen harmonisoidusta kuluttajahintaindeksistä muodostettua inflaatioaikasarjaa vuosilta 1997-2010. Tutkielmassa epälineaarinen neuroverkko rakennettiin aiemmasta kirjallisuudesta vakiintuneella metodilla, jossa mallin valinta suoritettiin käyttämällä erillistä aineistoa. Valitulla mallilla simuloitiin aitoa ennustetilannetta käyttämällä euroalueen taantuman aikaista testiaineistoa. Ennusteet tehtiin myös taantuman jälkeiselle noususuhdanteelle, jotta eri suhdannetilanteita voitiin vertailla. Lisäksi samat ennusteet tehtiin ekonometriassa vakiintuneella lineaarisella mallilla, johon neuroverkkomallia verrattiin käyttämällä aiemmasta kirjallisuudesta tuttuja arviointikriteerejä ja tilastollisia testejä. Tutkielmassa selvisi, että neuroverkkomalli tuottaa hyvin tarkkoja ennusteita inflaatiolle kaikilla tutkielmassa käytetyillä ennusteväleillä. Neuroverkkomallin ennusteet ovat myös parempia, jos käytettävä aineisto on kausitasoitettu. Neuroverkkomalli tekee pienempiä ennustevirheitä noususuhdanteen aikana kuin taantumassa, mutta erot eri suhdannetilanteissa eivät ole kovin suuria. Neuroverkkomallin ennusteet eivät kuitenkaan poikkea yksinkertaisen lineaarisen mallin tekemistä ennusteista tilastollisesti merkitsevästi kummassakaan suhdannetilanteessa. Näin ollen neuroverkkomallin ei voida päätellä toimivan eri tavalla taloudellisessa taantumassa kuin muissa suhdannetilanteissa. Tutkielman tulosten perusteella neuroverkkomallia ei voida suositella keskuspankkien inflaatioennustemalliksi, koska mallin valinta ja testaaminen vievät yksinkertaista lineaarista mallia enemmän aikaa, mutta ennustetulokset eivät ole lineaarista mallia parempia. Tulokset antavatkin todisteita siitä, että inflaatio on euroalueella lineaarinen prosessi, jolloin epälineaariset mallit eivät tuota ennusteisiin lisähyötyä. Neuroverkkomallit voivat kuitenkin antaa hyvän työkalun keskuspankkien toiminnan arvioimiseen, koska niiden tuottamat ennusteet ovat tarkkoja pitemmillekin aikaväleille.
  • Järvenpää, Timo (Helsingfors universitet, 2017)
    Asunnot muodostavat merkittävän osan suomalaisten varallisuudesta. Tässä tutkielmassa esitellään asuntomarkkinoiden informaationhakumalli, jonka avulla muodostetaan intuitio siitä, miten asuntoa hankkivien hakuaktiivisuus vaikuttaa kolmeen asuntomarkkinoiden muuttujaan: asuntojen hintoihin, asuntokauppojen lukumääriin sekä asuntojen myyntiaikoihin. Mallin tuomaa intuitiota hyödynnetään selvittämällä, auttaako Google Trends -hakuindeksi ennustamaan edellä mainittuja muuttujia Suomen asuntomarkkinoilla. Aiemmassa tutkimuksessa Google-hakujen on havaittu auttavan ennustamaan moninaisia talouden ilmiöitä. Hakuaktiivisuuden nousun havaitaan teoreettisen mallin perusteella lisäävän asuntokauppojen lukumäärää ja lyhentävän myyntiaikoja, mutta vaikutus asuntojen hintoihin on epävarma. Tutkielman empiirisessä osiossa tutkitaan Granger-kausaalisuuden avulla, sisältävätkö Google-haut ennustamisen kannalta hyödyllistä informaatiota asuntomarkkinamuuttujista. Kustakin muuttujasta muodostetaan myös yksinkertainen, koko saatavilla olevaan historiaan sovitettava autoregressiivinen vertailumalli, josta tehdään Google-indeksillä laajennettu versio. Vertailumalleja ja Google-indeksillä laajennettuja malleja verrataan korjatun selitysasteen sekä Akaiken ja Schwarzin informaatiokriteereiden avulla. Google-hakujen ennustekykyä arvioidaan jakamalla data estimointiperiodiin ja ennusteperiodiin sekä simuloimalla reaaliaikaista ennustamista. Tutkielmassa analysoidaan seitsemän erilaista Google-haut sisältävää ennustespesifikaatiota. Google-hakujen havaitaan Granger-aiheuttavan hintoja ja markkinointiaikoja. Koko historiaan sovitettujen autoregressiivisten mallien perusteella Google-hakutermien kertoimet eivät noudata johdonmukaisesti teoreettisen mallin mukaisia merkkejä. Sekä markkinointiaika- että lukumäärämalleissa Google-termit saavat sekä negatiivisia että positiivisia arvoja. Google-hakujen havaitaan parantavan nykyisyyden hintaennusteita absoluuttisella keskivirheellä mitattuna yhtä lukuun ottamatta kaikilla spesifikaatioilla, mutta ennustevirheiden erot eivät Diebold-Mariano-testin perusteella pääsääntöisesti kuitenkaan eroa tilastollisesti merkitsevästi nollasta. Lukumäärien nykyisen arvon ennusteissa Google-haut tuottavat useassa spesifikaatiossa merkittävästi suurempia ennustevirheitä kuin vertailumallit. Yhden kuukauden päähän ennustettaessa internethaut kuitenkin vaikuttavat pienentävän lukumäärien ja hintojen ennustevirheitä. Paneelidataspesifikaatiolla sekä hinta- että lukumääräennusteet ovat tarkempia internethakuja hyödyntämällä. Tulosten perusteella Google-hakujen hyödyllisyys asuntomarkkinoiden ennustamisessa on altis mallin spesifikaatiolle eivätkä Google-haut pysty johdonmukaisesti parantamaan ennusteita kaikilla muuttujilla.
  • Ääpälä, Jarno (Helsingin yliopisto, 2018)
    Objectives Objective of this study is to investigate if the results Richards and Sacker got from their research about cognitive reserve (CR), will replicate with Finnish data. In addition, a new model resembling their model with new cognitively stimulating hobbies variables added to the model will be tested. Model is a description of regression connections between variables. Objective of this study is to find out if the model will fit to data, will the coefficient of determination of the variable CR increase and are there any mediating connections between variables. Methods and results The data (N = 1073) gathered from Finnish people born between 1971 and 1974 at the Kätilöopisto hospital in Helsinki. Most of them had some complications concerning birth (n = 879) but there were also a group of healthy controls (n = 194). Variables used in this research were: participants fathers SES, childhood cognition, highest acquired education, own SES, cognitively stimulating hobbies and CR. Connections between variables were analyzed using structural equation modelling. Results that Richards and Sacker got were replicated. Model which was based to model Richards and Sacker made and had the variable cognitively stimulating hobbies, fit to data and coefficient of determination was increased. Effects of father's SES, childhood cognition and highest education to cognitively stimulating hobbies were mediated through own SES. Discussion This research validated the model Richards and Sacker made about connections to CR. According to this research, cognitively stimulating hobbies is good variable for predicting CR. This research can't predict anything about causation. Cognitively stimulating hobbies may increase CR or high CR may lead to cognitively stimulating hobbies. Experimental research is needed to find out more about causation.
  • Helminen, Tuuli (Helsingfors universitet, 2016)
    Tutkimuksen aiheena on lasten käyttö yksityisessä taikuudessa ja ennustamisessa antiikin Roomassa. Pääasiallisia tutkimuskysymyksiä ovat, miksi lasten käyttö nähtiin tarpeelliseksi, millaisia riiteissä käytetyt lapset olivat. Lisäksi tutkimuksessa käsitellään sitä, kuinka henkilöitä mustamaalattiin syyttämällä heitä lasten käytöstä taikuudessa. Tämän ilmiön kautta pohditaan kysymystä siitä, kuinka pahana lasten käyttöä pidettiin, ja mihin se rinnastettiin. Lähteet ovat latinan- ja kreikankielisiä tekstejä. Niihin kuuluu monia eri tekstityyppejä, kuten kaunokirjallisuutta, hautakirjoituksia, filosofisia tekstejä, kristillisiä puolustuspuheita, historiateoksia, elämäkertoja ja oikeuspuheita. Tutkimuksen päälähteet koostuvat 25 eri tekstistä. Ajallisesti lähteet sijoittuvat ensimmäiseltä vuosisadalta eKr. 400-luvulle jKr. Maantieteellisesti lähteet on rajattu Rooman valtakuntaan ja kulttuurillisesti roomalaiseen kulttuuriin. Lapsia uskottiin käytettävän taikuudessa ja ennustuksessa antiikin Roomassa monin eri tavoin. Uskottuja käyttötapoja olivat lasten uhraaminen, heidän sisälmyksistä ennustaminen ja käyttäminen välittäjinä, mediumeina, ennustamisessa. Maagikkojen kerrottiin myös repivän sikiöitä irti äitiensä vatsoista ja ennustavan sikiöiden sisäelimistä. Todennäköisesti tämä on vain värittynyt tulkinta tavallisista aborttien tekijöistä. Lapsimediumit valittiin tarkoin kriteerein, sillä heidän tuli olla tehtävänsä arvoisia. Heidän tuli olla puhtaita, kauniita ja muutoinkin täydellisiä. Puhtaus oli tärkein käytettyjen lasten kriteeri, ja seksuaalinen kokemattomuus oli keskeinen osa tätä. Käytetyt lapset olivat eri-ikäisiä aina sikiöistä aikuisuuden kynnyksellä oleviin nuoriin asti. Sosiaaliselta statukseltaan he saattoivat olla niin orjia kuin ylhäisön lapsia. Yleensä lapsimediumeina käytettiin poikia, mutta myös tyttöjä uskottiin käytetyn etenkin uhreina. Lapsia käytettiin taikuudessa ja ennustamisessa, koska heidän avullaan taikuuden uskottiin olevan voimakkaampaa. Taikuudessa ja ennustamisessa lapsia käyttävät henkilöt liitettiin epäroomalaisiin tapoihin ja siveettömiin tekoihin, jopa murhiin. Syyttäminen lasten käytöstä taikuudessa oli eräs pahimmista syytöksistä, joita henkilöön saattoi kohdistaa, ja usein se toimi pitkän syytöslistan huipentumana. Lasten käyttö taikuudessa nähtiin kaikkein voimakkaimpana taikuuden lajina, mutta myös äärimmäisen pahana ja moraalittomana toimintana.
  • Siljamäki, Heikki (2010)
    Tutkielman aiheena on suhdannevaihteluiden ennustaminen rahoitusmarkkinoiden avulla. Tutkielmassa pyritään tunnistamaan kokonaistaloudellisia suhdannevaihteluita ennustavia ennakoivia indikaattoreita rahoitusmarkkinamuuttujista sekä testaamaan niiden kykyä selittää ja ennustaa Suomessa toteutuneita suhdannevaihteluita. Kansainvälisessä tutkimuskirjallisuudessa erityisesti pitkien ja lyhyiden korkojen välisen tuottoerotuksen (term spread) on havaittu olevan hyvä ennakoiva indikaattori. Tämän lisäksi tutkielmassa tarkastellaan osaketuottojen sekä rahoitusmarkkinoiden ulkopuolisena muuttujana kuluttajien luottamusindikaattorin soveltuvuutta ennakoivaksi indikaattoriksi. Tutkielman empiirinen osuus koostuu kolmesta päävaiheesta. Ensimmäisessä vaiheessa Suomen bkt-aikasarjasta määritellään binäärinen suhdannekronologia, joka määrittää talouden olevan joko taantumassa tai kasvussa. Toisessa vaiheessa tarkastellaan potentiaalisten indikaattoreiden kykyä selittää toteutunutta suhdannehistoriaa otoksen sisällä probit-mallien avulla käyttäen eri selittävien muuttujien yhdistelmiä että ennustushorisontteja. Korkojen tuottoerotuksen kyky selittää toteutuneita suhdannevaihteluita riippuu merkittävästi tarkasteltavasta ajanjaksosta. Tarkasteltaessa koko aikasarjaa välillä 1975–2007 jää korkojen aikarakenteen kyky selittää suhdannekronologiaa hyvin heikoksi, mutta tarkasteltaessa aikasarjaa vain vuodesta 1988 eteenpäin nousee tuottoerotuksen selityskyky huomattavasti korkeammalle. Näiden erojen voi katsoa johtuvan ennen kaikkea 1980-luvun puolivälin jälkeen toteutusta Suomen rahoitusmarkkinoiden liberalisoinnista, minkä jälkeen sijoittajien makrotaloudellisten odotusten voi arvioida heijastuneen paremmin korkomarkkinoilla. Osaketuottojen ja kuluttajien luottamusindikaattorin kyky selittää binääristä suhdannesarjaa on selvästi heikompi. Ennustushorisontin pituuden näkökulmasta mallien selitysasteet ovat poikkeuksetta korkeimmillaan kahden ja kolmen vuosineljänneksen ennustusajoilla. Tutkielman lopuksi tarkastellaan korkojen aikarakenteen ja osaketuottojen kykyä ennustaa suhdannevaihteluita otoksen ulkopuolelle (pseudo out-of-sample-analyysi). Tutkielmassa estimoidaan kolme eri mallia, joilla pyritään ennustamaan vuosien 1998–2008 aikaisia suhdannevaihteluita. Parhaiten menestyy korkojen tuottoerotuksen sekä osaketuotot huomioon ottava malli kahden vuosineljänneksen ennustushorisontilla ja seuraavaksi parhaiten pelkän korkojen tuottoerotuksen huomioiva malli kahden ja kolmen vuosineljänneksen ennustushorisonteilla. Jokainen kolmesta parhaasta mallista ennustaa oikein sekä vuosien 2001 että 2008 taantumat, mutta jokainen malli kärsii myös väärien hälytysten (false alarms) ongelmasta.
  • Teinilä, Timo (Helsingfors universitet, 2009)
    The history of tractor in Finland is 100 years old and in the whole world 120 years old. Development of tractors is continually ongoing. During the first decades it concentrated on engines. The introduction of air-filled tyres made it possible to increase speed on the road, which in turn lead to an increase in the number of gears. Most of the inventions within transmissions were made during the 1950s. The first powershift gears, stepless hydrostatic transmissions, fuell-sell tractor, range-gear and the power shuttle were all introduced during this time. Over the next decades these features were improved and presented as new inventions. The hydrostatic-mechanical power split continuously variable transmission (CVT) has become more common in recent years, but the basic invention was already in use elsewhere during the 1910s. The first CVT tractor was the Fendt 926, which was launched in 1995. Later introductions came in 1999, when ZF’s Eccom and the S-Matic both came to the market. Of all the CVT tractors that were introduced to the market up until 2008, only the John Deere IVT ant the Valtra Direct machines were equipped with the manufacturer’s own diesel engines and CVT transmissions. All other CVT tractors were manufactured using five different transmissions and engines. In the coming years, several more transmissions and brands will appear on the market. Mechanical Torotraks and steel belt variators will be available for low-horsepower tractors in the sub-75 kW class. At the same time the number of brands seen in the CVT arena is increasing and the differences in the construction of stepless transmissions will grow. Current CVT transmissions differ from each greatly, with different functional principles, functionality and structure. Transmissions are divided into two main categories on the basis on functional principle, either summing up torque or summing up speed. The functionality division in mostly based on the hydrostatic part. In a full-CVT transmission, the percentage decrease of hydrostatic transmission has s linear relationship with the percentage increase in running speed. The function of the hydrostat in a semi-CVT transmission in to balance the speed differences between different gearing rations. In these transmissions the hydrostatic part of the transmission in around 20–40%. The percentage of hydrostatic transmission in double-CVT transmission varies with the driving speed. Double-CVT transmissions can have several driving speeds where the percentage of mechanical transmission is very close to 100%. The theoretical predictions about how common new features will become is based upon a study of four-wheel tractors in Western Europe and Finland. This can be precisely calculated using Logistic-funktion the result would be better if the source data covered a longer time period. The regular S-curve depicts how common the new features will become in tractors of the future. The real growth area is during the period when the market share of 4wd tractors increase from 10 to 90 %. This shows that the annual growth in Western Europe was 4,0% and in Finland 7,5%. Within the next few years it will become necessary to study further new entrants of the CVT transmission market and to make predictions more precise by means of increasing the amount of source data. The users driving with conventional transmissions could utilise the driving strategies of CVT transmissions. Tractor manufacturers should ensure that their customers are fully educated in the use of their new machines, in order that they develop the correct driving habits. This in an important part of postmarketing strategy.