Med anledning av SFF:s (2014) prognos att vartannat jobb kommer automatiseras inom de kommande 20 åren ämnar denna C-uppsats undersöka den teknologiska utvecklingens påverkan på sysselsättningen i Sverige, och mer specifikt, vilka typer av arbeten som gynnas respektive missgynnas av denna utveckling. Detta studerar vi både genom att undersöka vilka som faller ur sysselsättningen, och i en separat regression, vilka som går ner i arbetstid. I båda tidsintervallen vi undersöker, 1990-1999 och 1999-2005, finner vi att sannolikheten att bli icke-sysselsatt är större för individer med rutinjobb än för individer med servicejobb, medan sannolikheten att bli icke-sysselsatt är lägre för individer med abstrakta jobb jämfört med individer i servicebranschen. Detta resultat stöds av Autor, Levy & Murnanes (2003) teori om teknologins förmåga att substituera bort rutinjobb, men komplettera abstrakta jobb. Angående arbetstidsförkortning är det enligt vår studie servicejobb som drabbas hårdast medan abstrakta jobb är minst hotade.

Syfte: Syftet med denna studie var att se hur och varför volatiliteten påverkades i DJIA, S&P 500 och NASDAQ Composite under IT-bubblan. Metod: Års- och månadsvolatiliteten för DJIA, S&P 500 och NASDAQ Composite har beräknats under 1995-2004 med hjälp av data från Yahoo Finance. Empiri: Resultatet visar att volatiliteten var väsentligt högre i NASDAQ Composite än vad den var i S&P 500 och DJIA som i sin tur höll en liknande volatilitet i förhållande till varandra. Analys: I analysen framträdde det att volatiliteten blev väsentligt högre i samband med att bubblan sprack under maj 2000 fram till dess att paniken lade sig kort efter maj 2002. Det fanns en hög överensstämmelse mellan denna rapport och övriga tidigare studier. Teorierna var mestadels väl applicerbara. Slutsats: Volatiliteten för DJIA, S&P 500 och NASDAQ Composite var som högst mellan 2000 och 2002 under undersökningsperioden 1995-2004. IT-bubblan uppstod samt sprack till följd av irrationellt investeringsbeteende bland investerarna på aktiemarknaden och paniken som uppstod efteråt gjorde att volatiliteten på aktiemarknaden höll sig förhållandevis hög fram tills den lade sig kort efter maj 2002. NASDAQ Composite hade högst volatilitet till följd av IT-bubblan medan DJIA och S&P 500 hade likvärdig volatilitet. Samtliga index följde ett liknande mönster, detta var troligtvis på grund av att företag från NASDAQ Composite kunde återfinnas i S&P 500 samt DJIA. / Purpose: The purpose of this thesis is to see how and why the volatility was affected in DJIA, S&P 500 and NASDAQ Composite during the Dot-com bubble. Method: The yearly and monthly volatility of DJIA, S&P 500 and NASDAQ Composite were computed with data from a period spanning 1995-2004, which were collected from Yahoo Finance. Empiricism: The results illustrate that the volatility was vastly higher in NASDAQ Composite than in DJIA and S&P 500 which in turn yielded a comparable volatility in relation to each other. Analysis: The analysis extracted the fact that the volatility rose considerably after the bubble burst during May 2000 and started waning after the panic died out circa May 2002. There were a relatively high harmony between the results of this report and the earlier studies which it was compared to. Conclusion: The volatility for DJIA, S&P 500 and NASDAQ 500 was higher between 200 and 2002 than during the rest of the observed period. The Dot-com bubble arose due to irrational investment behavior among investors and the panic which arose afterwards contributed to the increasing volatility which maintained a high level until it subsided after May 2002. NASDAQ Composite had the highest volatility during the Dot-com bubble while DJIA and S&P 500 had a similar volatility. All indexes followed a similar pattern, this was probably due to that companies from NASDAQ Composite reasonably should be found in S&P 500 and DJIA.

<p>Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future.</p><p>The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble.</p><p>The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report.</p> / <p>Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden.</p><p>Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans.</p><p>Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare.</p>

<p>Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden.</p><p>Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans.</p><p>Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare.</p> / <p>Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future.</p><p>The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble.</p><p>The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report.</p>

Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future. The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble. The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report. / Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden. Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans. Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare.

Finansiella kriser tenderar att drabba ekonomin med ungefär tio års intervaller. Prisbubblor med tillhörande djupdykning på marknaden är således inget nytt fenomen. Denna störning i marknadsharmonin har funnits under flertalet sekler och historien har en benägenhet att upprepa sig. Bakgrunden till studien är således att öka förståelsen för bubbelfenomenet och att, om det är möjligt, förhindra att det händer igen. Syftet med studien är att påvisa faktorer som har haft signifikant betydelse för den så kallade IT-bubblans utveckling i Sverige och Finland under åren 1995-2000. Det övergripande syftet kan vidare indelas i två delsyften, vars mål dels är att påvisa vilken eller vilka finansiella teorier som bäst förklarar IT-bubblans utveckling, dels hitta faktorer som kan hjälpa oss att förutse likartade scenarier i framtiden. Studien fokuserar på länderna Sverige och Finland, och avgränsar sig därmed från övriga länder. Vidare studeras enbart börsbubblor och fall, varför övriga typer av finansiella kriser, så som exempelvis bankkriser utesluts. Metoden för att besvara det första delsyftet är att göra en analys av finansiella teorier för att lyfta fram faktorer som enligt dem kan ha haft avgörande betydelse för bubblans uppbyggnad. Metoden för det andra delsyftet är att bygga en statistisk modell med hjälp av de faktorer som resulterat av ovan nämnda analys, för att pröva deras relevans. Resultatet av vår studie har genererat en grupp bestående av fyra olika faktorer; makroekonomiska, institutionella, psykologiska faktorer och asymmetrisk information som bäst förklarar IT-bubblans uppkomst. Av dessa är den psykologiska faktorn den viktigaste, och samtidigt också den svåraste att förutsäga. Det är framförallt teorierna inom ”behavioural finance” som fokuserar på psykologiska effekter, varför de bäst förklarar händelseförloppet under IT-bubblan. Den statistiska modellen indikerar att antalet konkurser, hushållens totala utlåning och resultatet av samhällsekonomiska attitydundersökningar i fallet Sverige, samt antalet konkurser, nyregistrering av bilar, och slutligen konsumenternas attityd till stora köp och till att ta lån för tillfället, i fallet Finland, är variabler som vi kan vara uppmärksamma på för att försöka förutse börsbubblor. Den statistiska modellen är, som poängteras i arbetet, inte fulländad utan ytterligare studier fordras för att belägga detta ytterligare. / Every tenth year a financial crisis tend to interfere with an economy. Price bubbles with an accompanying market plunge are therefore not a new phenomenon. Such market disruptions have been causing problems for centuries, as history has a tendency to repeat itself. The intention with this study is to learn more about the bubble phenomenon and increase the knowledge in this area in order to, if possible, prevent such a thing from happening again. The purpose of the essay is to identify factors that significantly affected the development of the so called IT-bubble in Sweden and Finland during the years of 1995-2000. The previous purpose can be divided into two sub-purposes, namely; to point out which financial theory/theories that succeeds the best to explain the development of the IT-bubble, and additionally; to detect factors that can help us foreseeing similar scenarios in the future. The study concentrates on Sweden and Finland. Furthermore, only stock market bubbles are studied. As a consequence, other types of financial crises, for example bank crises, are excluded from this study. The method used to answer the first sub-purpose is an analysis of financial theories which enables us to find factors that according to theory could have caused the rise of the price bubble. In order to answer the second sub-purpose we take use of a statistical method. We have designed a statistical model based on the results of previous mentioned analysis. In this model we try the relevance of the detected factors from the theoretical analysis in order to investigate if theory manages to explain the birth of a stock market bubble. The result of our study has generated four different factors; macro economic; institutional; psychological and asymmetric information. These four categories showed importance for the development of the IT-bubble in Sweden and Finland. Out of the four factors, the psychological factor is said to be the most important, but in the mean time the hardest one to predict. The statistical model indicates that the number of bankruptcies, the total amount of household’s borrowing and results from attitude surveys in the case of Sweden, and the number of bankruptcies, new registrations of cars and finally consumers attitude towards making a big purchase at present, in the case of Finland are variables to be aware of when looking out for a stock market bubble. The statistical model, as pointed out in the study, is not perfect. Additional studies are necessary to confirm the results presented in this report.

Idag äger många svenskar andelar i olika fonder. Detta beror delvis på att det allmänna pensionssystemet i Sverige idag består av en premiepensionsdel, där individen kan göra ett individuellt val hur dennes pensionspengar ska investeras. Gemensamt för investerare är att de vill erhålla en god avkastning. Ett vanligt sätt att bedöma förväntad avkastning i en finansiell tillgång kallas Capital Asset Pricing Model, eller CAPM. Detta är en mycket behandlad, debatterad och även kritiserad modell. Förutom CAPM utgår studien från en nyare teori som heter Black Swan theory. År 2007 presenterade Taleb sin teori om Black Swan. Han menar att en Black Swan är en händelse som avviker från det normala, har långtgående effekter och som efteråt får naturliga förklaringar. Ett potentiellt Swan-fenomen är finanskrisen. Om nu finanskrisen kan räknas som ett Swan-fenomen innebär det att den finansiella verkligheten har förändrats. Om nu den finansiella världen har påverkats så finns det anledning att tro att även modeller och deras överensstämmelse med verkligheten har påverkats. Det är detta vi i denna studie ämnar att undersöka och mynnar därför ut i frågeställningen: Var CAPM en fungerande modell gällande Sverigefonder åren 2005-2014? Studiens syfte lyder enligt följande: Att undersöka hur väl CAPM:s prediktion av förväntad avkastning i Sverigefonder stämmer överens med den faktiska avkastningen. Vi vill också genom undersökningen se ifall denna överensstämmelse har förändrats under vår undersökningsperiod och ifall detta i sådana fall kan kopplas till ett potentiellt Swan-fenomen som finanskrisen. Med teoretisk utgångspunkt i modern portföljvalsteori, CAPM och Black Swan theory undersöks sambandet mellan betavärde och avkastning i Sverigefonder. Vi utgår från en positivistisk kunskapssyn och genom en deduktiv ansats genomförs en regressionsanalys för att svara på vår frågeställning. Det empiriska materialet består av månadsavkastning från de valda fonderna, riskfri ränta och marknadsindexets avkastning. I vår studie hade vi endast ett år med signifikant positivt samband mellan beta och avkastning (som försvann i och med heteroskedasticitet i datamaterialet). Vi hade däremot ett år med negativt signifikans (2014) samtidigt som en positiv marknad, vilket inte överensstämmer med tidigare empiriska undersökningar. Vissa år ser det ut som att det finns samband genom att grafiskt titta på våra figurer i resultatdelen, men det är även år där det motsatta förhållandet finns. Med resultaten och analysen i åtanke kan vi inte förkasta nollhypotesen 2005-2013 (det finns inget samband mellan beta och avkastning).