Artificiell Intelligens (AI) är ett forskningsområde som varit föremål för omfattande utveckling de senaste åren. I takt med denna utveckling har teknologin etablerat sig inom olika branscher. I denna uppsats genomförs en kvalitativ fallstudie som ämnar att identifiera vilka eventuella aspekter av den traditionella fundamentala analysen som kan optimeras med AI - från perspektivet av yrkesverksamma kapitalförvaltare och akademiska experter. Det empiriska materialet som erhålls med hjälp av intervjuer med yrkesverksamma kapitalförvaltare samt akademiska experter kommer analyseras med en teoretisk referensram. Denna teori beskriver hur AI används, eller kan användas, inom fundamental analys för att optimera strategisk analys, redovisningsanalys samt finansiell analys. I analysen jämförs resultatet av det empiriska materialet med den teoretiska referensram för att utröna vilka aspekter av den fundamentala analysen som kan optimeras med hjälp av AI. Avslutningsvis diskuteras analysens samt resultatet och förslag på framtida forskning presenteras. / Artificial Intelligence (AI) is an area that in recent years has developed extensively and thus has become increasingly relevant for various industrial uses. In this thesis, a qualitative case study is carried out with the aim of identifying which areas of traditional fundamental analysis that potentially can be optimized with AI. The empirical material, derived from interviews with professional asset managers and academic experts, is analyzed with a theoretical frame of reference. This theoretical frame of reference describes how artificial intelligence is used, or can be used, in order to optimize the strategic analysis, the accounting analysis and the financial analysis. In the analysis, the results of the empirical material are compared with the theoretical frame of reference in order to determine which aspects of the fundamental analysis that can be optimized with the help of artificial intelligence. Finally the result and the analysis are discussed and suggestions for future research are presented.

The growing global awareness of the problems associated with the use offossil fuels has reached unprecedented levels that include documentednegative impacts on the environment, namely the emission of carbondioxide and greenhouse gases, leading to global warming and climatechange. In response to these challenges, the electric vehicle (EV) isemerging as a new frontrunner, aiming to change the reliance on fossil fuelsfor the automotive operation. This master thesis uses MATLAB simulationto determine the feasibility of installing a charging station for thirty electricvehicles (EVs) in designated parking areas. This station has fifteen chargers,each with two sockets. The primary source of energy is solar panelsstrategically located over the parking lot, supplemented by grid electricity asneeded. Where the electricity produced by the solar panels exceeds thecharging requirement, the excess is easily diverted to the grid and viceversa, if additional electricity is needed, it is easily obtained from the grid.Consequently, the profits of the stations come from both the charging ofEVs and the sale of excess electricity. This study investigates how thedesign of the solar system affects the overall gain of the charging station. Itdelineates worst-case scenarios and best-case scenarios, emphasizing thecomplexity of gains in different scenarios. / لقد وصل الوعي العالمي المتزايد بالمشاكل المرتبطة باستخدام الوقود الأحفوري إلى مستويات غير مسبوقة، تشمل الآثار السلبية الموثقة على البيئة، والتي تتمثل في انبعاث ثاني أكسيد الكربون والغازات الدفيئة، مما يؤدي إلى ظاهرة الاحتباس الحراري وتغير المناخ. واستجابة لهذه التحديات، تبرز السيارة الكهربائية (EV) كمرشح جديد، بهدف تغيير الاعتماد على الوقود الأحفوري لتشغيل السيارات. تستخدم هذه الأطروحة محاكاة MATLAB لتحديد جدوى تركيب محطة شحن لثلاثين مركبة كهربائية (EVs) في مناطق وقوف السيارات المخصصة. تحتوي هذه المحطة على خمسة عشر شاحنًا، كل منها مزود بمقبسين. المصدر الرئيسي للطاقة هو الألواح الشمسية الموجودة في موقع استراتيجي فوق ساحة انتظار السيارات، بالإضافة إلى شبكة الكهرباء حسب الحاجة. حيث أن الكهرباء التي تنتجها الألواح الشمسية تتجاوز متطلبات الشحن، يتم تحويل الفائض بسهولة إلى الشبكة والعكس صحيح، إذا كانت هناك حاجة إلى كهرباء إضافية، يتم الحصول عليها بسهولة من الشبكة.وبالتالي، تأتي أرباح المحطات من شحن المركبات الكهربائية وبيع الكهرباء الفائضة. تبحث هذه الدراسة في كيفية تأثير تصميم النظام الشمسي على الكسب الإجمالي لمحطة الشحن. وهو يحدد السيناريوهات الأسوأ والسيناريوهات الأفضل، مع التركيز على مدى تعقيد المكاسب في السيناريوهات المختلفة. / Den växande globala medvetenheten om problemen förknippade med användningen av fossila bränslen har nått oöverträffade nivåer som inkluderar dokumenterade negativa effekter på miljön, nämligen utsläpp av koldioxid och växthusgaser, vilket leder till global uppvärmning och klimatförändringar. Som svar på dessa utmaningar framträder elfordonet (EV) som en ny föregångare, som syftar till att förändra beroendet av fossila bränslen för fordonsdrift. Detta examensarbete använder MATLAB-simulering för att fastställa genomförbarheten av att installera en laddstation för trettio elfordon (EV) på anvisade parkeringsområden. Denna station har femton laddare, var och en med två uttag. Den primära energikällan är solpaneler strategiskt placerade över parkeringsplatsen, kompletterade med elnät efter behov. Där elen som produceras av solpanelerna överstiger laddningskravet, avleds överskottet lätt till nätet och vice versa, om det behövs ytterligare el så hämtas det enkelt från nätet.Följaktligen kommer vinsterna från stationerna från både laddning av elbilar och försäljning av överskottsel. Denna studie undersöker hur utformningen av solsystemet påverkar laddstationens totala vinst. Den avgränsar värsta scenarier och bästa tänkbara scenarier, och betonar komplexiteten i vinster i olika scenarier.

The aim of this study is to investigate the possibility to improve the investment model defined in Piotroski (2000) and the subsequent research carried out on this model. Our model builds further upon the original fundamental score put forth by Piotroski. This further developed model is tested in two different contexts; firstly, a weighted fundamental score is developed that is updated every year in order to control for any changes in the predictive ability of fundamental signals over time. Secondly, the behavior of this score is analyzed in context of recession and growth cycles of the macro economy. Our findings show that high book-to-market portfolio consist of poor performing firms, as shown by Fama and French (1995) and is thereby outperformed by both Piotroski's F_score and our own developed scores. The score based on a rolling window correlation is performing a little better then F_score, but the score based on correlations for prior Up and Down periods is not. The conclusions we draw from the results are that improvements have to be made, both to F_score and our own developments, to sort winners from loser to get an even more profitable zero-investment hedge strategy.