The growing interest in savings on the financial markets implicates that the competition is expanding and managers of Swedish equity funds need to create shareholder value, independent of the macroeconomic situation. The Swedish financial market experienced a rapid rebound during the first quarter of 2019, following the plunge in the preceding quarter. This thesis utilizes multiple linear regression to analyze Swedish equity funds during the first quarter of 2019. The aim is to identify variables affecting fund performance in a market rebound in order to formulate a performance maximizing strategy. Based on the results of the performance influencing variables, the strategy is to underweight small cap stocks, overweight the energy and technology sector, underweight the communication services sector and staying neutral to overweighted in remaining sectors. Furthermore, the strategy proposes an overweighted exposure to North American stocks and an underweight to Western European stocks. The overexposure to North America should be larger in absolute value compared to the underexposure to Western Europe. The strategy is ambiguous since data from only one market rebound is analyzed. Therefore, the strategy is not significantly proven to be adaptable in any market rebound. The model analysis is based on modern macroeconomic and financial theories. In addition, the discussion problematizes the neoclassical view on economics based on the notion that a combination of rationality and irrationality is prevalent among investors. Further research is essential either to support or reject the performance affecting variables and the allocation strategy specified in the thesis. / Det växande intresset att investera på de finansiella marknaderna implicerar att konkurrensen hårdnar bland fondförvaltare. Fondförvaltare för svenska aktiefonder måste därmed skapa andelsägarvärde, oberoende av det makroekonomiska läget. Den finansiella marknaden återhämtade sig snabbt under det första kvartalet 2019 efter den branta nedgången under det föregående kvartalet. Studien avser att identifiera de bidragande faktorerna till avkastning för svenska aktiefonder under denna återhämtning. Multipel linjär regression används för detta ändamål samt för att formulera en avkastningsmaximerande strategi. Strategin föreslår att förvaltare för svenska aktiefonder bör undervikta småbolag, övervikta aktier inom energi och teknik samt undervikta aktier i kommunikationssektorn. Strategin är vidare att vara neutral till överviktad i övriga sektorer. Dessutom är strategin att övervikta nordamerikanska aktier och att undervikta västeuropeiska aktier. Övervikten i Nordamerika ska vara större i absoluta termer än undervikten i Västeuropa. Strategin är tvetydig då den bygger på data från enbart en marknadsåterhämtning. Därmed är den framtagna strategin inte bevisad att vara applicerbar på vilken marknadsåterhämtning som helst. Analysen är baserad på modern makroekonomisk och finansiell teori. Diskussionen problematiserar den neoklassiska synen på ekonomi baserat på uppfattningen att investerare är både irrationella och rationella i sina investeringsbeslut. Fortsatt forskning är essentiell för att antingen stärka eller förkasta dragna slutsatser i denna studie.

This bachelor thesis within the field of mathematical statistics aims to study the possibility of predicting specifically large claims from non-life insurance policies with commercial policyholders. This is done through regression analysis, where we seek to develop and evaluate a generalized linear model, GLM. The project is carried out in collaboration with the insurance company If P&C Insurance and most of the research is conducted at their headquarters in Stockholm. The explanatory variables of interest are characteristics associated with the policyholders. Due to the scarcity of large claims in the data set, the prediction is done in two steps. Firstly, logistic regression is used to model the probability of a large claim occurring. Secondly, the magnitude of the large claims is modelled using a generalized linear model with a gamma distribution. Two full models with all characteristics included are constructed and then reduced with computer intensive algorithms. This results in two reduced models, one with two characteristics excluded and one with one characteristic excluded. / Det här kandidatexamensarbetet inom matematisk statistik avser att studera möjligheten att predicera särskilt stora skador från sakförsäkringspolicys med företag som försäkringstagare. Detta görs med regressionsanalys, där vi ämnar att utveckla och bedöma en generaliserad linjär modell, GLM. Projektet utförs i samarbete med försäkringsbolaget If Skadeförsäkring och merparten av undersökningen sker på deras huvudkontor i Stockholm. Förklaringsvariablerna som är av intresse att undersöka är egenskaper associerade med försäkringstagarna. På grund av sällsynthet av storskador i datamängden görs prediktionen i två steg. Först används logistisk regression för att modellera sannolikheten för en storskada att inträffa. Sedan modelleras storskadornas omfattning genom en generaliserad linjär modell med en gammafördelning. Två grundmodeller med alla förklaringsvariabler konstrueras för att sedan reduceras med datorintensiva algoritmer. Det resulterar i två reducerade modeller, med två respektive en kundegenskap utesluten.

This thesis in applied statistics and industrial economics examines the correlation between a number of market conditions on the Swedish and Global market and the yield difference between the Swedish stock market and the Global stock market. The report is based on data from the index MSCI Sweden Net Return, MSCI World Net Return and the Volatility index S&P 500. The market conditions that have been examined are Bull markets, Bear markets, periods of high volatility. We also examined how the appreciation of the SEK in comparison to the USD and the yield of the Swedish stock market correlated with the yield difference between the Swedish Stock Market and the Global stock market. The correlation was examined using multiple linear regression. The results indicated a positive correlation between the yield difference between the Swedish stock market and the Global stock market and the yield of the Swedish stock market, the appreciation of the SEK compared to the USD and Bull markets. We found a negative correlation with Bear markets and no correlation at all with the volatility.   The results are in line with what could be expected and give a stronger statistical ground for the idea that the Swedish stock market has larger fluctuations than the Global stock market during large-scale market fluctuations. / Detta kandidatexamensarbete inom tillämpad matematik och industriell ekonomi syftar till att undersöka hur avkastningsdifferensen mellan den Svenska och Globala aktiemarknaden korrelerar med ett antal olika marknadsförhållanden. Rapporten är baserad på data från MSCI Sweden Net Return och MSCI World Net Return samt Volatilitetsindex S&P500. De marknadsförhållanden som har undersökts är Bull markets, Bear markets, perioder då det råder hög volatilitet på marknaden. Vi undersökte även avkastningsdifferensens korrelation till kronans värdeförändring gentemot den Amerikanska dollarn och korrelationen till den Svenska aktiemarknadens värdeökning. Korrelationen undersöktes genom att utföra en multipel linjär regression. Resultaten visade på en rådande positiv korrelation mellan utvecklingen på den Svenska aktiemarknaden, prisutvecklingen av den Svenska kronan mot Amerikanska dollarn samt under Bull markets. Vi fann även en negativ korrelation med Bear markets och ingen korrelation till volatiliteten.   Resultaten är i linje med vad som kunde förväntas och ger en starkare statistisk grund till att den Svenska aktiemarknaden har större svängningar än den Globala aktiemarknaden vid stora marknadsfluktuationer.

This project aims to analyze Nordic companies active in the sector of Information and Communications Technology (ICT), and does this in two parts. Part I entails analyzing public companies to construct a valuation model aimed at predicting the enterprise value of private companies. Part II deals with analyzing private companies to determine if there are opportunities providing excess returns as compared to investments in public companies. In part I, a multiple regression approach is utilized to identify suitable valuation models. In doing so, it is revealed that 1-factor models provide best statistical results in terms of significance and prediction error. In descending order, in terms of prediction accuracy, these are (1) total assets, (2) turnover, (3) EBITDA, and (4) cash flow. Part II uses model (1) and finds that Nordic ICT private equity does provide opportunities for positive alphas, and that it is possible to construct portfolio strategies that increase this alpha. However, with regards to previous research, it seems as though the returns offered by the private equity market analyzed does not adequately compensate investors for the additional risks related to investing in private equity. / Det här projektet analyserar nordiska bolag aktiva inom Informations- och Kommunikationsteknologi (ICT) i två delar. Del I behandlar analys av publika bolag för att konstruera en värderingsmodell avsedd att förutsäga privata bolags enterprise value. Del II analyserar privata bolag för att undersöka huruvida det finns möjligheter att uppnå överavkastning jämfört med investeringar i publika bolag. I del I utnyttjas multipel regressionsanalys för att identifiera tillämpliga värderingsmodeller. I den processen påvisas att modeller med enbart en faktor ger bäst statistiska resultat i fråga om signifikans och förutsägelsefel. I fallande ordning, med avseende på precision i förutsägelser, är dessa modeller (1) totala tillgångar, (2) omsättning, (3) EBITDA, och (4) kassaflöde. Del II använder modell (1) och finner att den nordiska marknaden för privata ICT-bolag erbjuder möjligheter för överavkastning jämfört med motsvarande publika marknad, samt att det är möjligt att konstruera portföljstrategier som ökar avkastningen ytterligare. Dock, med hänsyn till tidigare forskning, verkar det som att de möjligheter för avkastning som går att finna på marknaden av privata bolag som undersökts inte kompenserar investerare tillräckligt för de ytterligare risker som är relaterade till investeringar i privata bolag.

Finding a way to forecast what characteristics make a fast growing company would be useful, both for companies trying to succeed and for investment companies wanting to make successful investments. This thesis aims to develop a model describing the relationship between 9 chosen characteristics, based on real data from 2015 concerning companies that were rewarded with a DI Gasell in 2018. The final result show that half of the variables chosen to form the model have little to no relationship with the response variable EBIT margin. However, the final model consists of four variables that with statistic significance correlates with the response variable. The explanatory level is low and implies that forecasting companies growth probably can’t be done using this model. The four regressors that correlate with EBIT margin are Year of Incorporation, Operatingrevenue, Number of subsidiaries & SNI code. Although a forecast can’t be performed other insight are obtained from the research. Companies with SNI code 4, which corresponds to operating in the economic sector, affects EBIT margin in a more positive way than other sectors. Number of subsidiaries correlates fairly linearly with the response variable. Contradictory to previous research CEO characteristics are shown to be the least important factor contributing to profitability. / Att hitta ett sätt att förutspå vilka egenskaper som skapar ett snabbväxande företag kan vara användbart, både för företag som vill växa men också för investeringsbolag som letar efter gynnsamma investeringar med bra avkastning. Denna avhandling strävar efter att utveckla en modell som beskriver relationen mellan 9 utvalda variabler, baserat på data från år 2015 gällande företag som 2018 tilldelades utmärkelsen ”DI Gasell”. Den slutgiltiga modellen visar att hälften av regressorerna statistiskt signifikant påverkar responsvariabeln EBIT-marginal. Förklaringsgraden för modellen är låg, vilket antyder att sambanden inte är starka nog att kunna förutspå vilka företag som kommer att bli ”DI Gasell” med denna modell. De fyra regressorer som påverkar EBIT-marginalen mest är registreringsår, omsättning, antal dotterbolag och SNI-kod. Trots modellens låga förklaringsvärde kan andra slutsatser dras av undersökningen. Företag i ekonomisektorn påverkar EBIT-marginalen mer positivt än företag inom andra sektorer. Antal dotterbolag korrelerar relativt linjärt med respons variabeln. Till motsats från tidigare studier visar avhandlingen att ålder och kön på VD inte påverkar lönsamheten.

Denna kandidatexamen ligger inom området matematisk statistik. I samarbete med försäkringsbolaget Hedvig syftar denna avhandling till att utforska en ny metod för hantering av Hedvigs försäkringsdata genom att bygga en prissättningsmodell för alla riskförsäkringar med generaliserade linjära modeller. Två generaliserade linjära modeller byggdes, där den första förutspår frekvensen för ett anspråk och den andra förutspår svårighetsgraden. De ursprungliga uppgifterna delades in i 9 förklarande variabler. Båda modellerna inkluderade fem förklarande variabler i början och reducerades sedan. Minskningen resulterade i att fyra av fem egenskaper var förklarande signifikanta i frekvensmodellen och endast en av de fem var förklarande signifikanta i svårighetsmodellen. Var och en av modellerna erhöll relativa risker för nivåerna av deras förklarande variabler. De relativa riskerna resulterade i en total risk för varje nivå. Genom multiplicering av en skapad basnivå med en uppsättning kombination av riskparametrar kan premien för en vald kund erhållas. / Det här kandidatexamensarbetet ligger inom ämnet matematisk statistik. Jag samarbete med försäkringsbolaget Hedvig, avser uppsatsen att undersöka en ny metod att hantera Hedvigs försäkringsdata genom att bygga en prissättningsmodell för drulleförsäkring med hjälp av generaliserade linjära modeller. Två modeller skapades varav den första förutsättningen frekvensen av ett försäkringsanspråk och den andra förutsäger storleken. Originaldatan var indelad i 9 förklarande variabler. Båda modellerna innehöll till en början fem förklarande variabler, vilka sedan reducerades till fyra respektive en variabler i de motsvarande modellerna. Från varje modell kunde sedan de relativa riskerna tas fram för varje kategori av de förklarande variablerna. Tillsammans bildades sedan totalrisken för alla grupper.

A mixed integer linear programming formulation is used to solve the problem of allocating assets from a bank to its counterparties as collateral within securities lending. The aim of the optimisation is to reduce the cost of allocated collateral, which is broken down into the components opportunity cost, counterparty risk cost and triparty cost. A solution consists of transactions to carry out to improve the allocation cost, each transaction consisting of sending a quantity of some asset from a portfolio to the bank or from the bank to some portfolio. The optimisation process is split into subproblems to separate obvious transactions from more complex optimisations. The reduction of each cost component is examined for all the subproblems. Two subproblems transform an initial collateral allocation into a feasible one which is then improved by the optimisation. Decreasing opportunity cost is shown to be an easier task than decreasing counterparty risk and triparty costs since the latter costs require a comparatively large number of transactions. The optimisation is run several times in a row, performing the suggested transactions after each solved iteration. The cost reduction of k optimisation iterations with 10 transactions per iteration is shown to be similar to the cost reduction of 1 optimisation iteration with 10k transactions. The solution time increases heavily with the number of iterations. The suggested transactions may need to be performed in a certain order. A precedence constrained problem takes this into account. The problem is large and the execution time is slow if a limit is imposed on the number of allowed transactions. A strategic selection of portfolios can limit the number of suggested transactions and still reach a solution which comes close to the optimal one. This can also be done by requiring that all suggested transactions must reduce the cost by a minimum amount. The final model is ready to be used in a semi-automatic fashion, where transactions are verified by a human who checks if they are sound. A fully automated process requires further testing on historical and recent data. / Ett blandat-heltal linjärt optimeringsproblem används för att lösa uppgiften att tilldela värdepapper från en bank till dess kunder som pant för värdepapperslån. Målet med optimeringen är att minska kostnaden av den tilldelade panten. Kostnaden bryts ned i komponenterna alternativkostnad, motpartsrisk och tripartykostnad. En lösning består av föreslagna transaktioner som ska genomföras för att förbättra den nuvarande säkerhetstilldelningens kostnad. En transaktion består av att ta hem eller skicka ut en kvantitet av ett visst värdepapper från eller till en av bankens kunders portföljer. Optimeringsproblemet bryts ned i flera delproblem med syfte att särskilja uppenbara föreslagna säkerheter till en godkänd tildelning som sedan blir en startpunkt för optimeringen. Att minska alternativkostnad visar sig vara enklare än att minska motpartsrisk och tripartykostnader på så sätt att de sistnämnda kostnaderna kräver fler transaktioner för att minskas. Optimeringen körs flera gånger i rad, där alla föreslagna transaktioner från en iteration genomförs innan nästa iteration körs. Kostnadsminskningen av k körningar med 10 transaktioner visar sig vara väldigt nära, om än något mindre, än en körning med 10k transaktioner. Exekveringstiden ökar drastiskt med antalet iterationer. De föreslagna transaktionerna kan behöva genomföras i en viss ordning. En problemformulering konstrueras som tar höjd för detta, men exekveringstiden är extremt lång när antalet transaktioner begränsas. Ett strategiskt urval av portföljer kan begränsa antalet föreslagna transaktioner utan att försämra lösningen särskilt mycket. På ett liknande sätt kan antalet föreslagna transaktioner minskas genom att lägga till ett villkor som säger att lönsamheten av en transaktion måste överskrida en given minsta tröskel. Den slutgiltiga modellen är redo att användas om de föreslagna transaktionerna granskas manuellt innan de genomförs. En helt automatisk process ligger längre fram i tiden efter ytterligare tester på historisk och nuvarande data.

This study attempts to analyze the impact of an online educational resource on academic performances among newly arrived immigrant students in Sweden between the grade six to nine in the Swedish school system. The study focuses on the web based educational resource called Studi.se made by Komplementskolan AB.The aim of the study was to investigate the relationship between academic performance and using Studi.se. Another purpose was to see what other factors that can impact academic performances.The study made use of the data mining process, Cross Industry Standard for Data Mining (CRISP-DM), to understand and prepare the data and then create a regression model that is evaluated. The regression model tries predict the dependent variable of grade based on the independent variables of Studi.se activity, gender and years in Swedish schools. The used data set includes the grades in mathematics, physics, chemistry, biology and religion of newly arrived students in Sweden from six municipalities that have access to Studi.se. The data used also includes metrics of the student’s activity on Studi.se.The results show negative correlation between grade and gender of the student across all subjects. In this report, the negative correlation means that female students perform better than male students. Furthermore, there was a positive correlation between number of years a student has been in the same school and their academic grade. The study could not conclude a statistically significant relationship between the activity on Studi.se and the students’ academic grade.Additional explanatory independent variables are needed to make a predictive model as well as investigating alternative regression models other than multiple linear regression. In the sample, a majority of the students have little or no activity on Studi.se despite having free access to the resource through the municipality. / Denna studie analyserar inverkan som digitala läromedel har på skolbetyg bland nyanlända elever i Sverige mellan årskurs sex och nio i det svenska skolsystemet. Studien fokuserar på den webbaserade pedagogisk resursen Studi.se, gjord av Komplementskolan AB.Målet med studien var att undersöka relationen mellan skolresultat och användandet av Studi.se. Ett annat syfte var att undersöka vad för andra faktorer som kan påverka skolresultat.Studien använder sig av datautvinningsprocessen, Cross Industry Standard for Datamining (CRISP-DM), för att förstå, förbereda och analysera datan i form av en regressionsmodell som sedan evalueras. Datasamlingen som används innehåller bland annat skolbetyg i ämnena matematik, fysik, kemi, biologi och religion från sex kommuner som har tillgång till Studi.se. Aktivitet hos eleverna från dessa kommuner på Studi.se hemsidan användes också för studien.Resultaten visar en negativ korrelation mellan betyg och kön hos eleverna i alla ämnena. Den negativa korrelationen betyder i denna rapport att tjejer får bättre betyg i genomsnitt än killar hos urvalet av nyanlända från de sex kommunerna. Dessutom fanns det en positiv korrelation mellan antal år en elev varit i skolan alternativt i svenska skolsystemet och deras betyg. Studien kunde inte säkerställa ett statistisk signifikant resultat mellan aktivitet på Studi.se och elevernas skolresultat.Ett flertal förklarande oberoende variabler behövs för att kunna skapa en prognastisk modell för skolresultat samt bör en undersökning på alternativa regressions modeller förutom linjär multipel regression göras. I studiens urval av nyanlända elever från kommunerna, har majoriteten inte använt eller knappt använt Studi.se även om dessa kommuner haft tillgång till denna resurs.

In Sweden, the railway sector currently faces the challenge of developing its first high-speed railway line, in response to the need to provide faster domestic and international transport alternatives. High-speed train passages on railway bridges can cause resonance in the bridge superstructure, which induce high accelerations that should not exceed the limits stipulated in the current design code. The most common bridge type adopted in Sweden is the portal frame bridge, an integral abutment bridge confined by surrounding soil. The soil possesses inherent material damping and radiation damping that allows energy dissipation of train-induced vibrations. Both the damping and the natural frequency of the soil-structure system influence the acceleration response of the bridge superstructure. Therefore, it is necessary to investigate the effect of soil-structure interaction on portal frame bridges. Within this thesis, a numerical parametric study was performed to gain knowledge of the dynamic effect of the relative deck-abutment stiffness on the soil-structure interaction of portal frame bridges. For four span lengths, three different boundary conditions were analyzed in the form of i) no soil, ii) backfill, and iii) half-space. The analysis was performed on two- and three-dimensional finite element models. The backfill and subsoil were modeled with both direct finite element approach, and with a simplified approach using Kelvin-Voigt models and frequency-dependent impedance functions. Furthermore, time was devoted to investigating the nonlinear compression-only behavior of the interaction between the backfill and the abutments to allow separation. The results presented in the thesis illuminate the essence of including soil-structure interaction in the dynamic analysis as both the modal damping ratio and the natural frequency increased drastically. The effect of backfill on short span bridges has shown to be more prominent on the reduction of the train-induced vibrations. For longer spans, the subsoil proved to be more significant. For the simplified models the modal damping ratios of the different span lengths have been quantified as a logarithmic trend of the first vertical bending mode. Two-dimensional models have been problematic when using plane stress elements due to the sensitivity of the element thickness on the response. Thus, such models are only recommended if validation with corresponding three-dimensional models and/or field measurements are possible. By allowing separation of the soil-structure interface, the effect of contact nonlinearity on the acceleration response has been more suitable with direct finite element approach - in which static effects of the soil are accounted for - contrary to the simplified nonlinear models with compression springs. / Järnvägssektorn i Sverige står inför utmaningen att utveckla den första höghastighetsbanan med syftet att erbjuda snabbare inhemska och internationella transportalternativ. Passager av höghastighetståg på järnvägsbroar kan orsaka resonans i brons överbyggnad vilket resulterar i höga accelerationer som inte får överskrida begränsningarna i dimensioneringsnormen. I plattrambroar, vilka är främst förekommande i Sverige, utförs broplattan inspänt i rambenen omslutna av jord. Jorden bidrar utöver styvhet, även med material- och strålningsdämpning där vibrationer i jorden inducerade av tågpassager tillåts dissipera. Accelerationerna i brons överbyggnad påverkas av dämpningen och egenfrekvensen av jord-struktur systemet. Med anledning av detta är det väsentligt att undersöka effeken av jord-struktur interaktionen på plattrambroar. I detta examensarbete har en numerisk parametrisk studie utförts för att erhålla kunskap om effekten av den relativa styvheten av broplattan och rambenen på jord-struktur interaktionen av plattrambroar. Fyra spännvidder har undersökts för tre olika randvillkor där i) ingen jord, ii) motfyllning samt iii) halvrymd har beaktats. Analysen utfördes på två- och tredimensionella finita element modeller. Motfyllningen respektive underliggande jord modellerades med finita element på ett direkt- samt förenklat tillvägagångssätt där Kelvin-Voigt modeller och frekvensberoende impedansfunktioner användes. Mellan motfyllningen och rambenen har separation tillåtits där det icke-linjära förhållandet av interaktionen undersöktes med tryckbeteenden för fjädrarna. Resultaten belyser vikten av att inkludera jord-struktur interaktionen i dynamiska analyser p.g.a. ökningen den medför för den modala dämpningen och egenfrekvensen. För korta spännvidder, påvisades det att effekten av motfyllningen var mer framstående för reduktionen av vibrationerna orsakade av tåg. För längre spännvidder framgick det däremot att underjorden hade en större påverkan. Effekten av jord-struktur interaktionen på spännvidderna kvantifierades som ett logaritmiskt samband för den modala dämpningen av första vertikala böjmoden. Tvådimensionella modeller har varit problematiska när plana spänningselement användes p.g.a. känsligheten i responsen orsakad av variationer i elementtjockleken. Därav rekommenderas tvådimensionella modeller endast om validering mot tredimensionella eller fältmätningar är möjliga. När separation tilläts i gränsytan av jord-struktur interaktionen, visade det sig att direkt tillvägagångssätt med finita element var mer lämplig med hänsyn till det icke-linjära kontaktbeteendet. Detta eftersom de statiska effekterna av jorden påverkade accelerationsresponsen markant. De statiska effekterna har inte varit möjliga att simulera i dem förenklade icke-linjära modeller med tryckfjädrar.

With the development of intelligent era, speech recognition has been a hottopic. Although many automatic speech recognition(ASR) tools have beenput into the market, a considerable number of them do not support Swedishbecause of its small number. In this project, a Swedish ASR model basedon Hidden Markov Model and Gaussian Mixture Models is established usingKaldi which aims to help ICA Banken complete the classification of aftersalesvoice calls. A variety of model patterns have been explored, whichhave different phoneme combination methods and eigenvalue extraction andprocessing methods. Word Error Rate and Real Time Factor are selectedas evaluation criteria to compare the recognition accuracy and speed ofthe models. As far as large vocabulary continuous speech recognition isconcerned, triphone is much better than monophone. Adding feature transformationwill further improve the speed of accuracy. The combination oflinear discriminant analysis, maximum likelihood linear transformand speakeradaptive training obtains the best performance in this implementation. Fordifferent feature extraction methods, mel-frequency cepstral coefficient ismore conducive to obtain higher accuracy, while perceptual linear predictivetends to improve the overall speed. / Det existerar flera lösningar för automatisk transkribering på marknaden, menen stor del av dem stödjer inte svenska på grund utav det relativt få antalettalare. I det här projektet så skapades automatisk transkribering för svenskamed Hidden Markov models och Gaussian mixture models genom att användaKaldi. Detta för att kunna möjliggöra för ICABanken att klassificera samtal tillsin kundtjänst. En mängd av modellvariationer med olika fonemkombinationsmetoder,egenvärdesberäkning och databearbetningsmetoder har utforskats.Word error rate och real time factor är valda som utvärderingskriterier föratt jämföra precisionen och hastigheten mellan modellerna. När det kommertill kontinuerlig transkribering för ett stort ordförråd så resulterar triphonei mycket bättre prestanda än monophone. Med hjälp utav transformationerså förbättras både precisionen och hastigheten. Kombinationen av lineardiscriminatn analysis, maximum likelihood linear transformering och speakeradaptive träning resulterar i den bästa prestandan i denna implementation.För olika egenskapsextraktioner så bidrar mel-frequency cepstral koefficiententill en bättre precision medan perceptual linear predictive tenderar att ökahastigheten.