Jämtkraft AB has recently modernized its hydropower station at Hissmofors by replacing four older worn out units with two new units. The generators uses a concept with sliding stator feet to deal with the thermal movements that occur in the stator during operation when the unit is operating intermittently. At other sites, this method revealed shortcomings in the reliability. This has made Jämtkraft AB feel uncertainty about its function and therefore want to investigate it during an early stage.   The generators have a built-in monitoring system for the sliding stator feet and by using data from there the function of the sliding stator feet has been investigated. The study focused on how the different stator feet move relative to each other and how the eccentricity and deviation from roundness changed during operation.   The results show that there are several indications that the function of the sliding stator feet is not satisfactory. However, some results indicate well functioning stator feet.. The recommendation to Jämtkraft will therefore be to further investigated its performance by conducting a new roundness measurement and make new eccentricity calculations accordingly.

Syftet med studien är att undersöka om man kan förutspå köp- och säljsignaler genom glidande medelvärde och volatilitet på den svenska aktiemarknaden. Denna studie utgår från en deduktiv ansats som genomförs med den kvantitativa metoden. Glidande medelvärde och volatilitet kombineras för att visa de köp- och säljsignaler som uppstår mellan perioden 2007 till 2010. Studien baseras på vetenskapliga studier om glidande medelvärde och volatilitet. Den inkluderar även Radom Walk, Den effektiva marknadshypotesen och Behavioral finance. Empirin visar att kombinationen av glidande medelvärde och volatilitet ger hög avkastning i de flesta fallen. I studien framgår det att teknisk analys kan användas som ett analysverktyg vid aktiehandeln. Det har även visat att det är möjligt att förutspå framtida köp- och säljsignaler genom teknisk analys.

<p>Bakgrund: Korrelation beskriver hur två tillgångar samvarierar med avseende på storlek och riktning. Tidigare forskning visar att korrelationer mellan aktiemarknader haft en uppåtgående trend under slutet av 1900-talet i och med den globalisering som skett, där kapital lättare kunnat flyttas mellan marknader. Detta är oroväckande eftersom investerare behöver låga korrelationer för att kunna diversifiera sina innehav. Det motsatta har även visat sig, där enskilda länder som Sverige år 1992 upplevde en bankkris och därmed var ensam med att ha drastiskt fallande avkastning och korrelation.</p><p>Syfte: Syftet med uppsatsen är att undersöka och analysera om det finns ett samband mellan aktiemarknaders korrelationsavvikelser och landsspecifika kriser. Studien avser också att, utifrån ett portföljteoretiskt perspektiv, undersöka och analysera relationen mellan korrelationsavvikelser och aktieavkastning.</p><p>Metod: Uppsatsens metodansats är tvådelad, där fokus ligger på kvantitativa undersökningar av uppsatsens olika frågeställningar. Vissa frågor undersöks även kvalitativt för att få en bredd i studien och tydligare slutsatser.</p><p>Slutsatser: Studien kommer fram till att nedåtgående avvikande korrelation i vissa fall medför avtagande avkastning, men inga försök görs till att kvantifiera denna avtagande avkastning. Studien kommer även fram till att landskriser har en tydlig påverkan på korrelation gentemot världsindex, genom att den tillfälligt blir nedåtgående. Påverkan är tydligast för länder med en annars stabil trend, vilket kännetecknar de utvecklade marknaderna.</p>

Bakgrund: Korrelation beskriver hur två tillgångar samvarierar med avseende på storlek och riktning. Tidigare forskning visar att korrelationer mellan aktiemarknader haft en uppåtgående trend under slutet av 1900-talet i och med den globalisering som skett, där kapital lättare kunnat flyttas mellan marknader. Detta är oroväckande eftersom investerare behöver låga korrelationer för att kunna diversifiera sina innehav. Det motsatta har även visat sig, där enskilda länder som Sverige år 1992 upplevde en bankkris och därmed var ensam med att ha drastiskt fallande avkastning och korrelation. Syfte: Syftet med uppsatsen är att undersöka och analysera om det finns ett samband mellan aktiemarknaders korrelationsavvikelser och landsspecifika kriser. Studien avser också att, utifrån ett portföljteoretiskt perspektiv, undersöka och analysera relationen mellan korrelationsavvikelser och aktieavkastning. Metod: Uppsatsens metodansats är tvådelad, där fokus ligger på kvantitativa undersökningar av uppsatsens olika frågeställningar. Vissa frågor undersöks även kvalitativt för att få en bredd i studien och tydligare slutsatser. Slutsatser: Studien kommer fram till att nedåtgående avvikande korrelation i vissa fall medför avtagande avkastning, men inga försök görs till att kvantifiera denna avtagande avkastning. Studien kommer även fram till att landskriser har en tydlig påverkan på korrelation gentemot världsindex, genom att den tillfälligt blir nedåtgående. Påverkan är tydligast för länder med en annars stabil trend, vilket kännetecknar de utvecklade marknaderna.

<p><strong>Syfte:</strong></p><p>Uppsatsens syfte är att testa den svaga formen av marknadseffektivitet på ett antal aktiemarknader genom teknisk analys i form av system med glidande medelvärden.</p><p> </p><p><strong>Teoretisk referensram:</strong></p><p>Den teoretiska referensramen utgår ifrån den effektiva marknadshypotesen men omfattar även behavioral finance och teknisk analys.</p><p> </p><p><strong>Metod:</strong></p><p>Uppsatsen är av förklarande karaktär med ett positivistiskt synsätt och ett deduktivt angreppssätt. Testen av marknadseffektivitetens svaga form sker genom en kvantitativ undersökning av sekundärdata. I undersökningen genomförs en hypotesprövning där en passiv investeringsstrategi jämförs mot aktiva investeringsstrategier byggda på system med glidande medelvärden. Undersökningen omfattar åren 2002-2009 och sker på tio väletablerade aktieindex, i Norden samt på tillväxtmarknader och på etablerade marknader, vilket ger cirka 17 500 observationer.</p><p> </p><p><strong>Empiri:</strong></p><p>Hypotesprövningen visar att system med glidande medelvärden har kunnat skapa riskjusterad överavkastning samt kunnat förutse framtida kursrörelser på aktiemarknaderna i Danmark, Norge, Sverige och Hong Kong. På aktiemarknaderna i Finland, Brasilien, Indien, Japan, Tyskland och USA har systemen som testats inte kunnat skapa riskjusterad överavkastning och/eller inte kunnat förutse framtida kursrörelser.</p><p> </p><p><strong>Analys:</strong></p><p>Det finns flera faktorer som påverkat resultaten i olika grad vilket gör att endast indikationer om grad av effektivitet på de olika marknaderna ges i slutsatsen.</p><p> </p><p><strong>Slutsatser:</strong></p><p>På aktiemarknaderna i Danmark, Norge, Sverige och Hong Kong ges indikationer om att kraven för svag marknadseffektivitet inte uppnåtts. Medan det på aktiemarknaderna i Finland, Brasilien, Indien, Japan, Tyskland och USA ges indikationer om att kraven för svag marknadseffektivitet varit uppfyllda.</p>

<p>Det förekommer idag främst två olika huvudkategorier när det gäller analys av aktier, nämligen fundamental och teknisk analys. Den tekniska analysen, syftar till att utifrån ett företags historiska kursutveckling, söka prognostisera en framtida trend för aktien. Grundtanken är att människor i grupp tänker och agerar på liknande sätt när de befinner sig i en viss situation och att dessa gruppbeteenden resulterar i mönster, som den teknisk aanalytikern menar går att tolka. Tekniken sträcker sig tillbaka till 1800-talet och användsflitigt idag av såväl mindre som större investerare och aktörer på de finansiella marknaderna.</p><p>En av många tekniker inom teknisk analys fokuserar på glidande medelvärden av olika längder och kombinationer. Enligt teorin uppstår köp- respektive säljsignaler när dessamedelvärden korsar varandra. Denna studie kommer att behandla just dessa signaler i syfte att utvärdera huruvida det är möjligt att med hjälp av historiska kursdata kunna åstadkomma positiv avkastning på den svenska aktiemarknaden?</p><p>Forskarna har utifrån sin kunskapssyn, kritisk rationalism, tillämpat en kvantitativ metod i syfte att söka svar på problemställningen, vilken angrips med en deduktiv ansats och en ur en investerares synvinkel. De teoretiska utgångspunkterna gestaltas utav två skilda och motsägelsefulla perspektiv på hur aktier och aktiekurser förväntas röra sig. Dessa två skolor representeras formellt av effektiva marknadshypotesen och teknisk analys. Det empiriska datamaterialet består av historiska värden för Stockholmsbörsens OMXS30 index, vilka har bearbetats och analyserats genom främst hypotesprövning i syfte att besvara problemställningen.</p><p>Undersökningen har visat att det är möjligt att genom historiska kursdata och glidandemedelvärden åstadkomma positiva avkastningar på den svenska aktiemarknaden. Resultatenär något tudelade och visar på icke-signifikanta samband för framförallt köpsignalerna. Transaktionskostnader bedöms eliminera den marginellt högre avkastningen analysmetodengenererar, men dessa tekniker bjuder även på överraskningar i form av kombinationer som konsekvent slår index. Den praktiska tillämpningen av teknisk analys och glidandemedelvärden, bör följaktligen tillämpas med viss försiktighet och kan snarare ses som ett hjälpmedel än en absolut modell. Dagens komplicerade aktiemarknad bedömer forskarna vara svår att analysera med enbart historiska data, utan förhoppningen är att fler variabler eventuellt kan förbättra denna grundläggande analysteknik.</p>

Syfte: Uppsatsens syfte är att testa den svaga formen av marknadseffektivitet på ett antal aktiemarknader genom teknisk analys i form av system med glidande medelvärden.   Teoretisk referensram: Den teoretiska referensramen utgår ifrån den effektiva marknadshypotesen men omfattar även behavioral finance och teknisk analys.   Metod: Uppsatsen är av förklarande karaktär med ett positivistiskt synsätt och ett deduktivt angreppssätt. Testen av marknadseffektivitetens svaga form sker genom en kvantitativ undersökning av sekundärdata. I undersökningen genomförs en hypotesprövning där en passiv investeringsstrategi jämförs mot aktiva investeringsstrategier byggda på system med glidande medelvärden. Undersökningen omfattar åren 2002-2009 och sker på tio väletablerade aktieindex, i Norden samt på tillväxtmarknader och på etablerade marknader, vilket ger cirka 17 500 observationer.   Empiri: Hypotesprövningen visar att system med glidande medelvärden har kunnat skapa riskjusterad överavkastning samt kunnat förutse framtida kursrörelser på aktiemarknaderna i Danmark, Norge, Sverige och Hong Kong. På aktiemarknaderna i Finland, Brasilien, Indien, Japan, Tyskland och USA har systemen som testats inte kunnat skapa riskjusterad överavkastning och/eller inte kunnat förutse framtida kursrörelser.   Analys: Det finns flera faktorer som påverkat resultaten i olika grad vilket gör att endast indikationer om grad av effektivitet på de olika marknaderna ges i slutsatsen.   Slutsatser: På aktiemarknaderna i Danmark, Norge, Sverige och Hong Kong ges indikationer om att kraven för svag marknadseffektivitet inte uppnåtts. Medan det på aktiemarknaderna i Finland, Brasilien, Indien, Japan, Tyskland och USA ges indikationer om att kraven för svag marknadseffektivitet varit uppfyllda.

Det förekommer idag främst två olika huvudkategorier när det gäller analys av aktier, nämligen fundamental och teknisk analys. Den tekniska analysen, syftar till att utifrån ett företags historiska kursutveckling, söka prognostisera en framtida trend för aktien. Grundtanken är att människor i grupp tänker och agerar på liknande sätt när de befinner sig i en viss situation och att dessa gruppbeteenden resulterar i mönster, som den teknisk aanalytikern menar går att tolka. Tekniken sträcker sig tillbaka till 1800-talet och användsflitigt idag av såväl mindre som större investerare och aktörer på de finansiella marknaderna. En av många tekniker inom teknisk analys fokuserar på glidande medelvärden av olika längder och kombinationer. Enligt teorin uppstår köp- respektive säljsignaler när dessamedelvärden korsar varandra. Denna studie kommer att behandla just dessa signaler i syfte att utvärdera huruvida det är möjligt att med hjälp av historiska kursdata kunna åstadkomma positiv avkastning på den svenska aktiemarknaden? Forskarna har utifrån sin kunskapssyn, kritisk rationalism, tillämpat en kvantitativ metod i syfte att söka svar på problemställningen, vilken angrips med en deduktiv ansats och en ur en investerares synvinkel. De teoretiska utgångspunkterna gestaltas utav två skilda och motsägelsefulla perspektiv på hur aktier och aktiekurser förväntas röra sig. Dessa två skolor representeras formellt av effektiva marknadshypotesen och teknisk analys. Det empiriska datamaterialet består av historiska värden för Stockholmsbörsens OMXS30 index, vilka har bearbetats och analyserats genom främst hypotesprövning i syfte att besvara problemställningen. Undersökningen har visat att det är möjligt att genom historiska kursdata och glidandemedelvärden åstadkomma positiva avkastningar på den svenska aktiemarknaden. Resultatenär något tudelade och visar på icke-signifikanta samband för framförallt köpsignalerna. Transaktionskostnader bedöms eliminera den marginellt högre avkastningen analysmetodengenererar, men dessa tekniker bjuder även på överraskningar i form av kombinationer som konsekvent slår index. Den praktiska tillämpningen av teknisk analys och glidandemedelvärden, bör följaktligen tillämpas med viss försiktighet och kan snarare ses som ett hjälpmedel än en absolut modell. Dagens komplicerade aktiemarknad bedömer forskarna vara svår att analysera med enbart historiska data, utan förhoppningen är att fler variabler eventuellt kan förbättra denna grundläggande analysteknik.

<p>Volvo in Arvika produces wheel loaders, and the production is based on forecasts. When a machine is ordered, the customer can choose what type of equipment he or she wants, and these equipments are also made forecasts on. This is made by giving each equipment an estimated procentual usage that shows how many of the machines that will use this option. Today two people are working with the forecasts, planer A in Eskilstuna and planer B in Arvika. Planer A makes a forecast based on the historical outcome and planer B then makes adjustments of this based on how many options that are ordered. Volvo in Arvika is having problems with the accuracy of the forecasts and because of this they have got too much in stock. But how big are the forecast deviations, what is the cause of it, in what or which places does the process lack? What can be made to make more accurate forecasts, how can you get a more affective process with less work made? To answer these questions we surveyed the process and analyzed it to find strong and week spots. We found that Planer A has a lack of information about how the forecast influence the stock in Arvika, that she gets pour feedback from production, that Planer B is the only one with knowledge about the forecast work in Arvika. We also made a benchmarking with the factory in Braås to see how they differ. Just like in Arvika there are two people working with the forecasts, but in Braås both of them are located close to the production and they share the options equal. They are also able to fill in for each other if someone would be sick.</p><p>To see how much the forecast differ from market demand, we have analyzed forecast data from nine different options for eight months. It turned out that the automatic calculated forecasts are a bit high and that planner B lower them.</p><p>Our conclusion is that the forecasts should be made only in Arvika, and not as it is today when half of it is made in Eskilstuna. There should also be documents and routines on how the work shall be done. This is to make it easier for people that will do the same job in the future.</p> / <p>Volvo Wheel Loaders (WLO) i Arvika tillverkar hjullastare och gör detta mot prognos. Till hjullastarna finns olika utrustningar som kunden kan välja mellan och även dessa gör Volvo prognoser på. Detta görs genom att de uppskattar hur många procent av maskinerna som kommer använda varje utrustning och lägger in det i ett program. Idag arbetar två personer med prognoserna, planerare A på huvudkontoret i Eskilstuna och planerare B på plats i Arvika. Planerare A gör först prognosen med avseende på historiskt utfall, sedan justerar planerare B dessa gentemot bl.a. orderingång. WLO har problem med träffsäkerheten i sina utrustningsprognoser och detta har medfört höga lagernivåer och därmed bundet kapital. Hur stora är prognosavvikelserna, vad är det som gör att prognoserna blir fel, på vilket eller vilka ställen i processen är det som bristerna uppstår? Vad kan de göra för att få bättre prognoser, hur kan man effektivisera processen så att det blir mindre arbete? För att svara på dessa frågor började vi med att kartlägga prognostiseringsprocessen och sedan analysera den för att få fram svagheter och styrkor. Här fann vi t ex att planerare A inte har någon kunskap om hur prognoserna påverkar lagret i Arvika och att hon får för dålig feedback från produktion, att planerare B är ensam kunnig om prognosarbetet vilket leder till problem när han är sjuk eller borta av andra skäl.</p><p>Sedan gjorde vi även en processjämförelse med Volvo Braås för att se hur de skiljer sig åt. I Braås är det två personer som tar fram prognoserna och de arbetar med hälften av utrustningsnumren var. Båda sitter nära produktion och är även väl insatta i varandras arbete om någon av dem skulle vara borta.</p><p>För att få fram hur prognoserna avviker från utfallet har vi gått igenom prognoshistorik för nio olika typer av utrustningar och sedan gjort beräkningar på det materialet. Det visade sig att prognoserna som automatiskt beräknas ofta ligger för högt och att planerare B sänker dessa.</p><p>Vi har kommit fram till att allt arbetet med prognoserna borde ske på plats i Arvika och inte som i nuläget när hälften görs i Eskilstuna. Man bör även införa rutiner på hur arbetet med prognoserna ska gå till och göra dokument på detta så att det är lättare för personer som ska ta över eller måste sätta sig in hur det fungerar.</p>

Volvo in Arvika produces wheel loaders, and the production is based on forecasts. When a machine is ordered, the customer can choose what type of equipment he or she wants, and these equipments are also made forecasts on. This is made by giving each equipment an estimated procentual usage that shows how many of the machines that will use this option. Today two people are working with the forecasts, planer A in Eskilstuna and planer B in Arvika. Planer A makes a forecast based on the historical outcome and planer B then makes adjustments of this based on how many options that are ordered. Volvo in Arvika is having problems with the accuracy of the forecasts and because of this they have got too much in stock. But how big are the forecast deviations, what is the cause of it, in what or which places does the process lack? What can be made to make more accurate forecasts, how can you get a more affective process with less work made? To answer these questions we surveyed the process and analyzed it to find strong and week spots. We found that Planer A has a lack of information about how the forecast influence the stock in Arvika, that she gets pour feedback from production, that Planer B is the only one with knowledge about the forecast work in Arvika. We also made a benchmarking with the factory in Braås to see how they differ. Just like in Arvika there are two people working with the forecasts, but in Braås both of them are located close to the production and they share the options equal. They are also able to fill in for each other if someone would be sick. To see how much the forecast differ from market demand, we have analyzed forecast data from nine different options for eight months. It turned out that the automatic calculated forecasts are a bit high and that planner B lower them. Our conclusion is that the forecasts should be made only in Arvika, and not as it is today when half of it is made in Eskilstuna. There should also be documents and routines on how the work shall be done. This is to make it easier for people that will do the same job in the future. / Volvo Wheel Loaders (WLO) i Arvika tillverkar hjullastare och gör detta mot prognos. Till hjullastarna finns olika utrustningar som kunden kan välja mellan och även dessa gör Volvo prognoser på. Detta görs genom att de uppskattar hur många procent av maskinerna som kommer använda varje utrustning och lägger in det i ett program. Idag arbetar två personer med prognoserna, planerare A på huvudkontoret i Eskilstuna och planerare B på plats i Arvika. Planerare A gör först prognosen med avseende på historiskt utfall, sedan justerar planerare B dessa gentemot bl.a. orderingång. WLO har problem med träffsäkerheten i sina utrustningsprognoser och detta har medfört höga lagernivåer och därmed bundet kapital. Hur stora är prognosavvikelserna, vad är det som gör att prognoserna blir fel, på vilket eller vilka ställen i processen är det som bristerna uppstår? Vad kan de göra för att få bättre prognoser, hur kan man effektivisera processen så att det blir mindre arbete? För att svara på dessa frågor började vi med att kartlägga prognostiseringsprocessen och sedan analysera den för att få fram svagheter och styrkor. Här fann vi t ex att planerare A inte har någon kunskap om hur prognoserna påverkar lagret i Arvika och att hon får för dålig feedback från produktion, att planerare B är ensam kunnig om prognosarbetet vilket leder till problem när han är sjuk eller borta av andra skäl. Sedan gjorde vi även en processjämförelse med Volvo Braås för att se hur de skiljer sig åt. I Braås är det två personer som tar fram prognoserna och de arbetar med hälften av utrustningsnumren var. Båda sitter nära produktion och är även väl insatta i varandras arbete om någon av dem skulle vara borta. För att få fram hur prognoserna avviker från utfallet har vi gått igenom prognoshistorik för nio olika typer av utrustningar och sedan gjort beräkningar på det materialet. Det visade sig att prognoserna som automatiskt beräknas ofta ligger för högt och att planerare B sänker dessa. Vi har kommit fram till att allt arbetet med prognoserna borde ske på plats i Arvika och inte som i nuläget när hälften görs i Eskilstuna. Man bör även införa rutiner på hur arbetet med prognoserna ska gå till och göra dokument på detta så att det är lättare för personer som ska ta över eller måste sätta sig in hur det fungerar.