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.

The majority of the boreal forests in Finland are regularly thinned or clear-cut, and these actions are regulated by the Forest Act. To generate a near-real time tool for monitoring management actions, an automatic change detection modelling chain was developed using Sentinel-2 satellite images. In this paper, we focus mainly on the error evaluation of this automatized workflow to understand and mitigate incorrect change detections. Validation material related to clear-cut, thinned and unchanged areas was collected by visual evaluation of VHR images, which provided a feasible and relatively accurate way of evaluating forest characteristics without a need for prohibitively expensive fieldwork. This validation data was then compared to model predictions classified in similar change categories. The results indicate that clear-cuts can be distinguished very reliably, but thinned stands exhibit more variation. For thinned stands, coverage of broadleaved trees and detections from certain single dates were found to correlate with the success of the modelling results. In our understanding, this relates mainly to image quality regarding haziness and translucent clouds. However, if the growing season is short and cloudiness frequent, there is a clear trade-off between the availability of good-quality images and their preferred annual span. Gaining optimal results therefore depends both on the targeted change types, and the requirements of the mapping frequency.

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.

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.

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.

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.

Despite the development of advanced process-based methods for estimating the discharge capacity of vegetated river channels, most of the practical one-dimensional modeling is based on a relatively simple divided channel method (DCM) with the Manning flow resistance formula. This study is motivated by the need to improve the reliability of modeling in practical applications while acknowledging the limitations on the availability of data on vegetation properties and related parameters required by the process-based methods. We investigate whether the advanced methods can be applied to modeling of vegetated compound channels by identifying the missing characteristics as parameters through the formulation of an inverse problem. Six models of channel discharge capacity are compared in respect of their uncertainty using a probabilistic approach. The model with the lowest estimated uncertainty in explaining differences between computed and observed values is considered the most favorable. Calculations were performed for flume and field settings varying in floodplain vegetation submergence, density, and flexibility, and in hydraulic conditions. The output uncertainty, estimated on the basis of a Bayes approach, was analyzed for a varying number of observation points, demonstrating the significance of the parameter equifinality. The results showed that very reliable predictions with low uncertainties can be obtained for process-based methods with a large number of parameters. The equifinality affects the parameter identification but not the uncertainty of a model. The best performance for sparse, emergent, rigid vegetation was obtained with the Mertens method and for dense, flexible vegetation with a simplified two-layer method, while a generalized two-layer model with a description of the plant flexibility was the most universally applicable to different vegetative conditions. In many cases, the Manning-based DCM performed satisfactorily but could not be reliably extrapolated to higher flows.

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.