This paper explores the potential of historical simulation games to nurture historical consciousness. Merging the subject of history and game studies, the material analyzed is the digital game Crusader Kings 2 as well as player created narratives spawned from it. The paper uses a mixed method from game study and history didactics, and theories of historical consciousness to interpret the material. The study shows that the potential to develop historical consciousness do exist in the historical simulation game, and that the narratives that players create from play contain signs of historical consciousness. The study opens up the field for future case studies where the development of historical consciousness through historical simulation can be tested in a formal school setting. / Denna studie undersöker potentialen hos historiska simulationer i digitala spel att utveckla historiemedvetande. Ämnet historia och spelstudier blandas i denna uppsats där det digitala spelet Crusader Kings 2 och tillhörande spelarskapade narrativ undersöks. Studien använder en blandad metod från spelstudier och historiedidaktik. Teorier om historiemedvetande används för att tolka materialet. Undersökningen visar att det finns potential för detta historiska simulationsspel att utveckla historiemedvetande. Den visar även att tecken på historiemedvetande syns i de spelarskapade narrativen. Studien öppnar upp för framtida fallstudier där utvecklingen av historiemedvetande genom historisk simulation kan testas i formell skolmiljö.

<p>SAMMANDRAG</p><p>Historisk Simulation, Delta-Normal och RiskMetrics prestation utvärderas med hjälp av Kupiecs Backtest. Value at Risk (VaR) beräknas med tre olika konfidensnivåer utifrån Affärsvärldens Generalindex och HSBC kopparindex. Utifrån överträdelser från verkligt utfall undersöks vilken VaR-modell som estimerar marknadsrisken bäst. VaR-modellernas prestation jämförs, och i analysen utreds hur konfidensnivå och tillgångars egenskaper påverkar VaR-modellernas prestation. Resultaten visar att Historisk Simulation presterar bättre än Delta-Normal och RiskMetrics på den högsta konfidensnivån vilket troligtvis beror på att RiskMetrics och Delta-Normal antar normalfördelning. RiskMetrics och Delta-Normal presterar dock bättre än Historisk Simulation på den lägsta konfidensnivån vilket sannolikt är en följd av att Historisk Simulation anpassar sig långsammare till volatilitetsförändringar. Undersökningen tyder även på att avtagningsfaktorn som RiskMetrics använder får minskad effekt vid högre konfidensnivåer varför skillnaden mellan Delta-Normals och RiskMetrics prestation är marginell på dessa nivåer.</p>

SAMMANDRAG Historisk Simulation, Delta-Normal och RiskMetrics prestation utvärderas med hjälp av Kupiecs Backtest. Value at Risk (VaR) beräknas med tre olika konfidensnivåer utifrån Affärsvärldens Generalindex och HSBC kopparindex. Utifrån överträdelser från verkligt utfall undersöks vilken VaR-modell som estimerar marknadsrisken bäst. VaR-modellernas prestation jämförs, och i analysen utreds hur konfidensnivå och tillgångars egenskaper påverkar VaR-modellernas prestation. Resultaten visar att Historisk Simulation presterar bättre än Delta-Normal och RiskMetrics på den högsta konfidensnivån vilket troligtvis beror på att RiskMetrics och Delta-Normal antar normalfördelning. RiskMetrics och Delta-Normal presterar dock bättre än Historisk Simulation på den lägsta konfidensnivån vilket sannolikt är en följd av att Historisk Simulation anpassar sig långsammare till volatilitetsförändringar. Undersökningen tyder även på att avtagningsfaktorn som RiskMetrics använder får minskad effekt vid högre konfidensnivåer varför skillnaden mellan Delta-Normals och RiskMetrics prestation är marginell på dessa nivåer.

Bakgrund: I och med att Basel II har instiftats i Sverige så måste finansiella institutioner beräkna sin marknadsrisk på sina portföljer. Detta kan göras genom olika VaR metoder. Dessa ger dock olika uppskattningar på marknadsrisken. De finansiella instituten får använda sig av den metod som de anser reflektera marknadsrisken bäst. Det finns dock ingen metod som utsetts till standard. Syfte: Syftet med detta arbete är att jämföra olika VaR-metoders skattning av marknadsrisken utifrån verkligt utfall, för att urskilja vilken metod som är funktionsdugligast. Avgränsningar: Denna undersökning inkluderar fyra olika VaR metoder. Dessa är Historisk Simulation, Delta-Normal, RiskMetrics och GARCH(1,1). VaR metoderna kommer att undersökas på portföljer som endast består av svenska aktier noterade på Stockholmsbörsens Large-, Mid- eller Small Cap lista. Metod: Vi har konstruerat fyra olika portföljer som vi sedermera har beräknat VaR för mellan 1998-04-01 t.o.m. 2008-04-01. Dessa uppskattningar har sedermera jämförts, m.h.a. backtesting, med det verkliga utfallet för portföljerna. Utifrån detta har vi analyserat vilken form av metod som är funktionsdugligast. Resultat, slutsatser: Vi kan konstatera att ingen av de metoder som vi har undersökt är godkända enligt vår backtesting. Om vi bortser från detta så verkar RiskMetrics vara funktionsdugligast då denna metod innehar få överträdelser och uppskattar marknadsrisken på ett effektivt sätt. Detta samtidigt som RiskMetrics är stabilast under hela undersökningsperioden.

<p>Bakgrund: I och med att Basel II har instiftats i Sverige så måste finansiella institutioner beräkna sin marknadsrisk på sina portföljer. Detta kan göras genom olika VaR metoder. Dessa ger dock olika uppskattningar på marknadsrisken. De finansiella instituten får använda sig av den metod som de anser reflektera marknadsrisken bäst. Det finns dock ingen metod som utsetts till standard.</p><p>Syfte: Syftet med detta arbete är att jämföra olika VaR-metoders skattning av marknadsrisken utifrån verkligt utfall, för att urskilja vilken metod som är funktionsdugligast.</p><p>Avgränsningar: Denna undersökning inkluderar fyra olika VaR metoder. Dessa är Historisk Simulation, Delta-Normal, RiskMetrics och GARCH(1,1). VaR metoderna kommer att undersökas på portföljer som endast består av svenska aktier noterade på Stockholmsbörsens Large-, Mid- eller Small Cap lista.</p><p>Metod: Vi har konstruerat fyra olika portföljer som vi sedermera har beräknat VaR för mellan 1998-04-01 t.o.m. 2008-04-01. Dessa uppskattningar har sedermera jämförts, m.h.a. backtesting, med det verkliga utfallet för portföljerna. Utifrån detta har vi analyserat vilken form av metod som är funktionsdugligast.</p><p>Resultat, slutsatser: Vi kan konstatera att ingen av de metoder som vi har undersökt är godkända enligt vår backtesting. Om vi bortser från detta så verkar RiskMetrics vara funktionsdugligast då denna metod innehar få överträdelser och uppskattar marknadsrisken på ett effektivt sätt. Detta samtidigt som RiskMetrics är stabilast under hela undersökningsperioden.</p>