In order to be compliant with the Basel regulations, banks need to compute two probabilities of default (PDs): point-in-time (PIT) and through-the-cycle (TTC). The aim is to explain fluctuations in the rating system, which are expected to be affected by systematic and idiosyncratic factors. Being able to, in an objective manner, determine whether the rating system is taking the business cycle - i.e the systematic factors - into account when assigning a credit rating to an obligor is useful in order to evaluate PD-models. It is also necessary for banks in order to use their own risk parameters and models instead of standardized models, which is desirable for most banks as it could lower capital requirements. This thesis propose a new measure for the degree of PIT-ness. This measure aims to be especially useful when examining a low default portfolio. The proposed measure is built on a markovian approach of the credit rating system. In order to find a suitable measure for a low default portfolio, the proposed measure takes into account credit rating migrations, the seasonal component of the business cycle and time series analysis. An analysis were performed between two different credit portfolios in order to interpret results. The results demonstrated that the degree of PIT-ness was lower in a low default portfolio in comparison with a sampled portfolio which displayed a greater amount of rating migrations with a larger magnitude. The importance of considering relevant macroeconomic variables to represent the business cycle was mentioned amongst the most important factors to consider in order to receive reliable results given the proposed measure. / För att uppfylla Basel regelverken behöver banker beräkna två sannolikheter för fallissemang (PD): point-in-time (PIT) och through-the-cycle (TTC). Målet är att förklara fluktuationer i betygssystemet, som förväntas påverkas av systematiska och idiosynkratiska faktorer. Att på ett objektivt sätt kunna avgöra om betygssystemet tar hänsyn till affärscykeln - dvs de systematiska faktorerna - när man tilldelar en kredittagare ett kreditbetyg är användbart för att utvärdera PD-modeller. Detta är också nödvändigt för att banker ska få använda sina egna riskparametrar och modeller istället för standardiserade modeller, vilket är önskvärt för de flesta banker eftersom det kan sänka kapitalkraven. Denna avhandling föreslår ett nytt mått för att mäta graden av PIT-ness. Detta mått syftar till att vara särskilt användbart när man utvärderar en kreditportfölj med få fallissemang. Det föreslagna måttet är byggt på en Markov tillämpning på kreditbetygssystemet. För att hitta ett lämpligt mått för en kreditportfölj med få fallissemang, tar det föreslagna måttet hänsyn till kreditbetygsmigrationer, säsongskomponenten i affärscykeln och tidsserieanalys. En analys utfördes mellan två olika kreditportföljer för att tolka resultaten. Resultaten visade att graden av PIT-ness var lägre i en kreditportfölj med få fallissemang jämfört med en testportfölj som uppvisade en större mängd kreditbetygsmigrationer med en större magnitud. Vikten av att beakta relevanta makroekonomiska variabler för att representera affärscykeln nämndes bland de viktigaste faktorerna att beakta för att få tillförlitliga resultat givet det föreslagna måttet.

Ljudigenkänning möjliggörs genom spektralanalys, som beräknas av den snabba fouriertransformen (FFT), och har under senare år nått stora genombrott i samband med ökningen av datorprestanda och artificiell intelligens. Tekniken är nu allmänt förekommande, i synnerhet inom bioakustik för identifiering av djurarter, en viktig del av miljöövervakning. Det är fortfarande ett växande vetenskapsområde och särskilt igenkänning av fågelsång som återstår som en svårlöst utmaning. Även de främsta algoritmer i området är långt ifrån felfria. I detta kandidatexamensarbete implementerades och utvärderades enkla algoritmer för att para ihop ljud med en ljuddatabas. En filtreringsmetod utvecklades för att urskilja de karaktäristiska frekvenserna vid fem tidsramar som utgjorde basen för jämförelsen och proceduren för ihopparning. Ljuden som användes var förinspelad fågelsång (koltrast, näktergal, kråka och fiskmås) så väl som egeninspelad mänsklig röst (4 unga svenska män). Våra resultat visar att framgångsgraden normalt är 50–70%, den lägsta var fiskmåsen med 30% för en liten databas och den högsta var koltrasten med 90% för en stor databas. Rösterna var svårare för algoritmen att särskilja, men de hade överlag framgångsgrader mellan 50% och 80%. Dock gav en ökning av databasstorleken generellt inte en ökning av framgångsgraden. Sammanfattningsvis visar detta kandidatexamensarbete konceptbeviset bakom fågelsångigenkänning och illustrerar såväl styrkorna som bristerna av dessa enkla algoritmer som har utvecklats. Algoritmerna gav högre framgångsgrad än slumpen (25%) men det finns ändå utrymme för förbättring eftersom algoritmen vilseleddes av ljud av samma frekvenser. Ytterligare studier behövs för att bedöma den utvecklade algoritmens förmåga att identifiera ännu fler fåglar och röster. / Sound recognition is made possible through spectral analysis, computed by the fast Fourier transform (FFT), and has in recent years made major breakthroughs along with the rise of computational power and artificial intelligence. The technology is now used ubiquitously and in particular in the field of bioacoustics for identification of animal species, an important task for wildlife monitoring. It is still a growing field of science and especially the recognition of bird song which remains a hard-solved challenge. Even state-of-the-art algorithms are far from error-free. In this thesis, simple algorithms to match sounds to a sound database were implemented and assessed. A filtering method was developed to pick out characteristic frequencies at five time frames which were the basis for comparison and the matching procedure. The sounds used were pre-recorded bird songs (blackbird, nightingale, crow and seagull) as well as human voices (4 young Swedish males) that we recorded. Our findings show success rates typically at 50–70%, the lowest being the seagull of 30% for a small database and the highest being the blackbird at 90% for a large database. The voices were more difficult for the algorithms to distinguish, but they still had an overall success rate between 50% and 80%. Furthermore, increasing the database size did not improve success rates in general. In conclusion, this thesis shows the proof of concept and illustrates both the strengths as well as short-comings of the simple algorithms developed. The algorithms gave better success rates than pure chance of 25% but there is room for improvement since the algorithms were easily misled by sounds of the same frequencies. Further research will be needed to assess the devised algorithms' ability to identify even more birds and voices.

This thesis investigates the relation between the day-ahead electricity market prices and the electricity production in the Nordic synchronous area of the European electric power system by looking into the market data ranging from 2015 to the current time. The increasing penetration of variable renewable energy sources, coupled with the deeper electrification in various sectors of the economy, has led to a higher volatility in the market, e.g. in the market prices. Since all power plant owners plan their production depending on prices, price forecasts, availability, it is necessary to better understand the relation between price signals and the production variations. Firstly, balancing contributions, considered as a suitable tool, are found unfit to apply to this research. Secondly, spectral analysis is used to highlight frequencies in the signals, leading to the determination of three time scales of variations: daily, two-weekly and yearly. It is used to define three timehorizons which are used to apply different mathematical tools on the market data. Thirdly, the correlation coefficient between a type of production and the day-ahead prices assesses the linearity of their respective variations. Lastly, the relative market value of the production gives insight into the , e.g. with regard to flexibility. Results of this research show that the correlation between the day-ahead prices and the production depends on the time-horizon, the production type, as well as the area. E.g., if SE2’s and SE1’s hydro production are highly correlated to prices in the daily and two-weekly patterns, the former has not enough storage to follow prices on the yearly horizon, while the latter can, due to its bigger reservoirs. Results also show that wind power is one of the drivers of the day-ahead prices, especially in the two-weekly time horizon. The increasing share of wind power will hence lead in more price variations as well as lower average price levels.. This study aims to provide insights to the plant owners with flexibility possibility on how to face those future challenges. / Detta examensarbete undersöker sambandet mellan day-ahead-priser på elmarknaden och elproduktion i den nordiska synkrona delen av det europeiska elsystemet. Analysen bygger på data mellan 2015 och maj 2021. I och med att andelen väderberoende förnybara energikällor ökar samtidigt som olika sektorer elektrifieras har elmarknaden och elpriserna blivit mer volatila. Den volatiliteten behöver elproducenter förhålla sig till när de planerar sin produktion beroende på elpriser, elprisprognoser, tillgänglighet m.m. och därför är det avgörande att belysa förhållandet mellan prissignaler och anpassning av produktionsnivåer. Arbetet inkluderar olika steg: Först undersöktes balansbidrag och det kunde visas att detta mått inte lämpar sig för att beskriva sambandet mellan produktion och elpriser. Sedan gjordes en spektralanalys för att identifiera de grundläggande variationerna: dygns-, tvåveckors- och årsvariationer. Baserad på dem specificerades tre tidshorisonter som olika matematiska mått utvärderas på. Ett sådant mått är korrelationskoefficienter som användes för att beskriva sambandet mellan produktionsdata per kraftslag och elpriser på ett linjärt sätt. Slutligen användes relativa marknadsvärden på samma sätt för att kunna undersöka olika kraftslags karakteristik och få inblick i deras flexibilitet samt körsättet. Resultaten visar att korrelationen mellan day-ahead-priser och produktion beror påtidshorisonten, kraftslag och prisområde. Till exempel är vattenkraften i norra Sverige (SE1 och SE2) starkt korrelerad med elpriserna på dyngs- och tvåveckorsnivå medan korrelationen på årsnivå är starkare för SE1 eftersom vattenmagasin i SE1 har större reglerutrymme på den långa tidshorisonten än magasinen i SE2. Resultaten visar dessutom att vindkraften är den drivande faktorn för elprisvariationerna, särskilt när det gäller tvåveckorshorisonten. Vindkraften kommer öka prisvariationerna och samtidigt sänka prisnivån. Målet med examensarbetet är att få mer inblick i kraftslagens flexibilitet och därmed öka förståelsen för framtida utmaningar.

The increased temperatures in the Arctic accelerate the loss of land based ice stored in glaciers. The Greenland Ice Sheet is the largest ice mass in the Northern Hemisphere and holds ~10% of all the freshwater on Earth, equivalent to ~7 metres of global sea level rise. A few decades ago, the mass balance of the Greenland Ice Sheet was poorly known and assumed to have little impact on global sea level rise. The development of regional climate models and remote sensing of the ice sheet during the past decade have revealed a significant mass loss. To monitor how the Greenland Ice Sheet will affect sea levels in the future requires understanding the physical processes that govern its mass balance and movement. In the southeastern and central western regions, mass loss is dominated by the dynamic behaviour of ice streams calving into the ocean. Changes in surface mass balance dominate mass loss from the Greenland Ice Sheet in the central northern, southwestern and northeastern regions. Little is known about what the hydrological system looks like beneath the ice sheet; how well the hydrological system is developed decides the water’s impact on ice movement. In this thesis, I have focused on radar sounding measurements to map the subglacial topography in detail for a land-terminating section of the western Greenland Ice Sheet. This knowledge is a critical prerequisite for any subglacial hydrological modelling. Using the high-resolution ice thickness and bed topography data, I have made the following specific studies: First, I have analysed the geological setting and glaciological history of the region by comparing proglacial and subglacial spectral roughness. Second, I have analysed the subglacial water drainage routing and revealed a potential for subglacial water piracy between adjacent subglacial water catchments with changes in the subglacial water pressure regime. Finally, I have looked in more detail into englacial features that are commonly observed in radar sounding data from western Greenland. In all, the thesis highlights the need not only for accurate high-resolution subglacial digital elevation models, but also for regionally optimised interpolation when conducting detailed hydrological studies of the Greenland Ice Sheet. / De ökade temperaturerna i Arktis påskyndar förlusten av landbaserad is lagrad i glaciärer och permafrost. Grönlands inlandsis är den största ismassan på norra halvklotet och lagrar ca 10% av allt sötvatten på jorden, vilket motsvarar ca 7 meter global havsnivåhöjning. För ett par decennier sedan var inlandsisens massbalans dåligt känd och antogs ha liten inverkan på dagens havsnivåhöjning. Utvecklingen av regionala klimatmodeller och satellitbaserad fjärranalys av inlandsisen har under de senaste decenniet påvisat en betydande massförlust. För att förutse vilken inverkan inlandsisen har på framtida havsnivåhöjningar krävs en förståelse för de fysikaliska processerna som styr dess massbalans och isrörelse. I de sydöstra och centrala västra delarna av inlandsisen domineras massförlusten av dynamiska processer i isströmmar som kalvar ut i havet. Massförlusten i de centrala norra, sydvästra och nordöstra delarna domineras av isytans massbalans. Ytterst lite är känt om hur det hydrologiska systemet ser ut under inlandsisen; hur väl det hydrologiska systemet är utvecklat avgör vattnets påverkan på isrörelsen. I denna doktorsavhandling har jag använt markbaserade radarmätningar för att kartlägga den subglaciala topografin för en del av den västra landbaserade inlandsisen. Denna kunskap är en viktig förutsättning för att kunna modellera den subglaciala hydrologin. Med hjälp av rumsligt högupplöst data över istjockleken och bottentopografin har jag gjort följande specifika studier: Först har jag analyserat de geologiska och glaciologiska förhållandena i regionen genom att jämföra proglacial och subglacial spektralanalys av terrängens ytojämnheter. Sedan har jag analyserat den subglaciala vattenavrinningen och påvisat en potential för att avrinningsområdena kan ändras beroende på vattentryckförhållandena på botten. Slutligen har jag tittat mer i detalj på englaciala radarstrukturer som ofta observerats i radardata från västra Grönland. Sammanfattningsvis belyser avhandlingen behovet av inte bara noggranna rumsligt högupplösta subglaciala digitala höjdmodeller, utan även regionalt optimerad interpolering när detaljerade hydrologiska studier ska utföras på Grönlands inlandsis.