The currency carry trade – whereby one simultaneously borrows in a currency with low interest rate and invests in a currency with high interest rate – is estimated to be at least USD 2.0 trillion in emerging markets alone. By some characterised as “picking up nickels in front of a steam roller”, the carry trade is subject to pronounced periods of disadvantageous currency depreciations. Although the carry trade has been profitable historically, these sudden depreciations at least attenuate, if not completely eradicate returns. The search for yield has led contemporary investors to emerging markets where the volatility is higher, thereby increasing risk and prospective return. The purpose of this thesis is to investigate how quantitative risk indicators can be constructed in order to detect market-reversals, mitigate currency depreciations, and ultimately improve the profitability of the emerging market currency carry trade. For this purpose risk has been categorised into two dichotomous risk classes, global and idiosyncratic; the former referring to systematic, non-country specific risk; the latter to residual, country specific risk. Each risk has been modelled separately. By optimising carry trade return conditioned on a number of distinctive risk measures, attributable to the respective risks, it was concluded that a broad weighted global risk indicator provide substantially augmented risk-adjusted return in an emerging market carry trade, while idiosyncratic indicators might require a bespoke framework for each currency at hand. / Valuta carry-handeln (carry trade) – vari en investerare lånar i en valuta med låga räntor och investerar i en valuta med höga räntor – beräknas omfatta åtminstone två biljoner USD enbart i tillväxtmarknader. Karakteriserat av vissa som att ”plocka upp kronor framför en ångvält” [författarnas översättning], är carry-handeln utsatt för tydliga perioder av ogynnsamma valutadeprecieringar. Trots carry-handelns historiska lönsamhet, dämpar, om inte helt raderar, dessa nedgångar avkastningen. Sökandet efter avkastning har fått investerare att alltmer vända sig till tillväxtmarknader, där volatiliteten är högre och därmed risken samt den förväntade avkastningen. Syftet med denna uppsats är att utforska hur kvantitativa riskindikatorer kan konstrueras för att förekomma marknadsvändningar, dämpa effekten av valutadeprecieringar, och slutligen stärka carry-handels lönsamheten i tillväxtmarknader. I detta syfte har risk kategoriserats i två tudelade riskklasser, global och idiosynkratisk; den förra hänsyftar systematisk, icke-landspecifik risk; den senare osystematisk, landspecifik risk. Vardera risken har modellerats separat. Genom att optimera carry-handelns avkastning villkorat under ett antal distinkta riskmått hänförbara till respektive risk, drogs slutsatsen att en bred, viktad, global riskindikator gav carry-handeln i tillväxtmarknader väsentligt förbättrad riskjusterad avkastning, medan idiosynkratiska riskindikatorer kräver speciellt anpassat tillvägagångssätt för vardera valutan.

This paper examines the main drivers of leverage in leveraged buyouts, and provides an explanation for the significant decrease in leverage in the aftermath of the financial crisis. We test market-varying factors by regressing leverage measures on potential drivers and find that leverage is largely driven by debt market conditions and private equity market activity. In particular, we argue that liquid debt markets impact buyout leverage more than other macro-factors, such as future view on equity markets and interest rates. Private equity market activity being a driver implies that leverage increases when markets are characterised by fierce competition. Moreover, the results also suggest that leverage determinants changed as a consequence of the financial crisis. Leverage is in recent years highly related to debt market liquidity and equity markets, but independent of private equity market activity. We argue that this is a consequence of increased macro awareness and more conservative views on company outlooks.

This thesis presents a case study of mathematical production scheduling optimization applied on Arla Foods AB’s production of dairy products. The scheduling was performed as a possible remedy for problems caused by overcrowded finished goods warehouse. Based on the scheduling, conclusions were made on whether the existing two-shift production is sufficient or if an additional night shift should be introduced. In parallel, an empirical and theoretical analysis on the perceived effects of night shift work on employees was conducted. For the optimization, mixed integer programming was used to model the production context through a discrete time scheduling lot-sizing model developed in this thesis. The model developed and implemented on Arla Foods AB contributes to the research field through its feature of relatively low complexity enabling scheduling of extensive production systems when applied in industrial contexts where products may be categorized. The thesis concludes that mathematical production scheduling can solve Arla Foods AB’s production problematics and suggests reallocation of the existing shifts for the purpose of reduced costs and acceptable warehouse levels. This reallocation would incur production during inconvenient hours whereas management remedies reducing negative effects of night shift work are identified. / Denna avhandling innefattar en studie av matematisk optimering av produktionsscheman applicerad på Arla Foods ABs produktion av mejeriprodukter. Schemaläggningen utfördes som en möjlig lösning på produktionsproblematik orsakad av överfyllda färdigvarulager. Utifrån de optimerade produktionsschemana drogs slutsatser kring om dagens produktionsstruktur på två skift är tillräcklig eller om introduktion av ett andra nattskift skulle vara fördelaktig. Parallellt med detta presenteras en empirisk och teoretisk studie kring de produktionsanställdas uppfattning kring effekter av att arbeta nattskift. För optimeringen har heltalsoptimering (eng: mixed integer programming) använts för modellering av produktionen genom en produktionsplaneringsmodell med diskret tidsrepresentation (eng: discrete time scheduling lot-sizing model ) som utvecklas i denna avhandling. Denna model, som även appliceras på Arla Foods ABs produktion, presenteras i detalj och karaktäriseras av låg komplexitet vilket möjliggör schemaoptimering av omfattande produktionssystem givet att produktportföljen kan kategoriseras i produktgrupper med liknande egenskaper ur ett produktionsperspektiv. Avhandlingen fastslår att matematisk optimering av produktionsscheman har potential att lösa produktionsproblematiken på Arla Foods AB och föreslår en reallokering av den nuvarande produktionen för minskade kostnader och utjämnade nivåer i färdigvarulager. Produktionsomläggningen skulle innebära produktion under obekväm arbetstid vilket föranleder en analys av initiativ som har potential att minska de negativa effekterna av nattskiftarbete för de produktionsanställda.

Abstract Purpose – The purpose of this thesis is to give the investors a better understanding on how to interpret the costs of funds with performance fee with high-water mark and give some guidelines when comparing funds with different fee structures, i.e. mutual funds and hedge funds. Mathematical approaches – Two mathematical approaches are used in the study. The first approach is to describe the high-water mark contract as a partial differential equation, which has the characteristics of Black-Scholes equation. The second approach is to numerically simulate the evolution of a fund’s value. During the development of the fund’s value the cost of the fees are calculated and discounted. Findings – It is found that the expected cost of the performance fee with high-water mark, vary a lot. An example is when the volatility increases the expected cost of performance fee drastically raises while the management fee is unchanged. Another interesting finding is that the order of when the fees’ are charged affects the expected cost of the performance fee. Conclusion – The guidelines for the investor is to invest in a fund with a performance fee in low volatile markets and a fund with just the management fee in high volatile markets. Another impact is the time step which the high-water mark level is controlled. The investor wants these controls as infrequently as possible. If the controls are done at a daily basis the expected cost of the performance fee is higher than in a monthly control. It is also concluded that the Normanbelopp of a fund with a performance fee should not be trusted. Key-words:

This paper explores how the five largest trading venues in the Nordic region compete after theimplementation of MiFID in November 2007. I investigate: (1) if NASDAQ OMX’s market sharehas increased post the introduction of major changes to its market structure, and (2) how anexchange operator can attract equity share order flow in the near future. By applying event studiesto NASDAQ OMX’s market share over time, I find that introducing a faster trading system andadmitting a high frequency trading firm as a member both have a negative impact on NASDAQOMX’s market share. The reductions in market share can be explained by high frequency tradingfirms’ trading behaviour. Introducing central counterparty clearing has a positive effect onNASDAQ OMX’s market share, which highlights market participants’ appreciation of a securetrading environment, and confirms that it is not only posting the best bid and ask quotes thatattracts order flow to an exchange. It can be concluded that NASDAQ OMX in the future needs toaddress an important trade-off between total turnover and market share, as the two are not alwayspositively correlated.

Svårigheter med beräkningar och problemlösning i kemi är ett vanligt förekommande fenomen. Men vilka orsaker kan ligga bakom dessa svårigheter, och vad kan lärare göra för att motverka dem? Syftet med studien är att undersöka dessa frågor. Genom en analys av relevant litteratur identifieras fyra faktorer som påverkar elevers svårigheter med beräkningar och problemlösning i kemi: läsförmåga, matematisk förmåga, överföring och konceptuell förståelse. Vidare visar litteraturanalysen att lärare kan motverka elevers svårigheter genom att förbättra elevers läsförmåga (lära ut lässtrategier och låta elever förklara texter för sig själva eller en vän) och överföringsförmåga (genom att medvetandegöra matematiken i kemin för sig själva och eleverna samt en god kommunikation med matematikläraren), samt fokusera på förståelse för centrala begrepp. Slutligen bör lärare vara uppmärksamma på vilken eller vilka faktorer som verkar bära huvudansvaret för enskilda elevers svårigheter med beräkningar och problemlösning i kemi, för att på så sätt kunna erbjuda individanpassat stöd.

Dagens samhälle bygger till stor del på användning av teknologiska hjälpmedel. Denna utveckling har även skolan tagit efter. Undervisningen bedrivs ofta med hjälp av tekniska hjälpmedel såsom smartboards, datorer men även olika pedagogiska dataprogram. De pedagogiska programmen har olika användsområden beroende på undervisningsämne. Ett ämne som kan uppfattas som särskilt svårt för många är matematik. Inom matematikundervisningen används olika databaserade verktyg såsom verktyget GeoGebra. Föreliggande studiens syfte var därför att undersöka om det digitala verktyget GeoGebra har en effekt på lärandet i ämnet matematik på grundskolenivå. Den valda metoden var en litteraturöversikt. Materialet som användes bestod av vetenskapliga publikationer som inhämtats via sökningar i olika databaser. Totalt hittades åtta artiklar som hade sitt syfte i att studera effekten av GeoGebra på lärandet. Analysen av detta materialet resulterade i tre övergripande teman vilka var kunskapsskillnader mellan flickor och pojkar, kunskapsnivåer samt motivation och samarbete. Konklusionen är att GeoGebra har ett gott inflytande på elevers självständighet vid matematiska uträkningar och uppgifter där de med direkt respons kan utvecklas kunskapsmässigt. GeoGebra höjer kunskapsnivån hos alla elever, men där specifikt flickor visar på en högre nivå. Undervisning med GeoGebra synliggör elevernas begreppsförmåga.

Detta examensarbete är format efter författarnas egen vilja att skriva om matematikundervisning som återfinns utanför klassrummet. Det är skrivet på institutionen för matematikämnets och naturvetenskapsämnenas didaktik vid Stockholms universitet. Syftet med arbetet är att undersöka huruvida den extramurala matematik kan ges utrymme som komplement till traditionell skolbänksmatematik på gymnasiet. Syftet är även att konstruera uppgifter och övningar åt matematiklärare som lämpar sig för att bedriva extramural matematik. Även denna del riktar sig mot gymnasiet. För att besvara frågeställningen "Vilka möjligheter finns det för den extramurala matematiken att fungera som ett komplement till den traditionella skolbänksmatematiken?" har vi arbetat på flera sätt. En litteraturstudie har utförts för att undersöka hur forskare och andra experter uttalar sig kring matematikundervisningen i och utanför klassrummet. Vidare har vi genom enkätundersökningar försökt lista ut vad elevers åsikter är kring att om möjligt bedriva undervisning utanför klassrummet. Vi har även undersökt lärares inställning och åsikter till huruvida en undervisning utanför klassrummet är möjligt att bedriva. Slutligen har vi konstruerat matematikuppgifter som är avsedda att utföras i en utomhusmiljö. Dessa uppgifter har konstruerats utifrån vår egen fantasi och med kursplanerna i matematik som referensram för uppgifternas syften och mål. Lärarintervjuerna visar att lärare ofta undviker att bedriva extramural matematikundervisning, detta då de finner svårigheter att komma på uppgifter för utomhusbruk, samt den tidsbrist som råder då man ska bedriva undervisning utanför skolan. Från enkätundersökningen och fokusgrupperna konstaterar vi att eleverna önskar mer variation i undervisningen och är öppna för nya vägar till kunskap, exempelvis genom att lösa extramurala matematikproblem i grupp. Litteraturstudien visar vidare, att dagens dåliga matematikkunskaper som elever besitter, beror på exempelvis ointresse och dålig motivation hos eleverna. Lösningen på detta problem är ej självklar och entydig, men en varierad matematikundervisning där miljöombyte och uppgifter av utmanande karaktär kan främja elevens lust till lärande. 3 Vi finner att det finns möjligheter för den extramurala matematiken att fungera som ett komplement till den traditionella skolbänksmatematiken. För att detta ska fungera krävs det att undervisningen fungerar ur såväl ett lärar- som elevperspektiv. Läraren behöver vara engagerad och påhittig, där planering av uppgifternas omfång och svårighet är viktiga komponenter. Läraren behöver vara lyhörd för elevernas tankar och funderingar, och även ha ett stort tålamod. Om undervisningen utanför klassrummet stimulerar elevernas intresse och att de förmår att arbeta i grupp, ser vi att det finns det möjligheter för den extramurala matematiken att ta plats i den svenska gymnasieskolan. Vi finner att det inte finns någon universell undervisningsmall i ämnet matematik, men att en varierad undervisningsmiljö kan bidra positivt till matematikintresset.

Detta examensarbete är format efter författarnas egen vilja att skriva om matematikundervisning som återfinns utanför klassrummet. Det är skrivet på institutionen för matematikämnets och naturvetenskapsämnenas didaktik vid Stockholms universitet. Syftet med arbetet är att undersöka huruvida den extramurala matematik kan ges utrymme som komplement till traditionell skolbänksmatematik på gymnasiet. Syftet är även att konstruera uppgifter och övningar åt matematiklärare som lämpar sig för att bedriva extramural matematik. Även denna del riktar sig mot gymnasiet. För att besvara frågeställningen "Vilka möjligheter finns det för den extramurala matematiken att fungera som ett komplement till den traditionella skolbänksmatematiken?" har vi arbetat på flera sätt. En litteraturstudie har utförts för att undersöka hur forskare och andra experter uttalar sig kring matematikundervisningen i och utanför klassrummet. Vidare har vi genom enkätundersökningar försökt lista ut vad elevers åsikter är kring att om möjligt bedriva undervisning utanför klassrummet. Vi har även undersökt lärares inställning och åsikter till huruvida en undervisning utanför klassrummet är möjligt att bedriva. Slutligen har vi konstruerat matematikuppgifter som är avsedda att utföras i en utomhusmiljö. Dessa uppgifter har konstruerats utifrån vår egen fantasi och med kursplanerna i matematik som referensram för uppgifternas syften och mål. Lärarintervjuerna visar att lärare ofta undviker att bedriva extramural matematikundervisning, detta då de finner svårigheter att komma på uppgifter för utomhusbruk, samt den tidsbrist som råder då man ska bedriva undervisning utanför skolan. Från enkätundersökningen och fokusgrupperna konstaterar vi att eleverna önskar mer variation i undervisningen och är öppna för nya vägar till kunskap, exempelvis genom att lösa extramurala matematikproblem i grupp. Litteraturstudien visar vidare, att dagens dåliga matematikkunskaper som elever besitter, beror på exempelvis ointresse och dålig motivation hos eleverna. Lösningen på detta problem är ej självklar och entydig, men en varierad matematikundervisning där miljöombyte och uppgifter av utmanande karaktär kan främja elevens lust till lärande. 3 Vi finner att det finns möjligheter för den extramurala matematiken att fungera som ett komplement till den traditionella skolbänksmatematiken. För att detta ska fungera krävs det att undervisningen fungerar ur såväl ett lärar- som elevperspektiv. Läraren behöver vara engagerad och påhittig, där planering av uppgifternas omfång och svårighet är viktiga komponenter. Läraren behöver vara lyhörd för elevernas tankar och funderingar, och även ha ett stort tålamod. Om undervisningen utanför klassrummet stimulerar elevernas intresse och att de förmår att arbeta i grupp, ser vi att det finns det möjligheter för den extramurala matematiken att ta plats i den svenska gymnasieskolan. Vi finner att det inte finns någon universell undervisningsmall i ämnet matematik, men att en varierad undervisningsmiljö kan bidra positivt till matematikintresset.

The shopping industry is rapidly changing as the technology is advancing. This is especially true for the online industry where consumers are nowadays able to to shop much of what the need over the internet. In order to make the shopping experience as smooth as possible, different companies develops their sites and checkouts to be as friction-less as possible. In this thesis, the shipping module of Klarnas checkout was analyzed and different models were created to get an understanding of how the likelihood of a customer finalizing a purchase (conversion rate) could be improved. The shipping module consists of a number of shipping methods along with shipping carriers. Currently, there is no logic to sort the different shipping method/carriers other than a static ordering for all customers. The order of the shipping methods and carriers are what were investigated in the thesis. Hence, the core problem is to understand how the opportunity loss could be minimized by a different ordering of the shipping methods, where the opportunity loss are derived by the reduction in conversion rate between the control group (current setup) and a new model. To achieve this, a dataset was prepared and features were engineered in such a way that the same training and test datasets could be used in all algorithms. The features were engineered using a point-in-time concept so that no target leakage would be present. The target that was used was a plain concatenation of shipping method plus the shipping carrier. Finally, three different methods tackling this multiclass classification problem were investigated, namely Logistic Regression, Extreme Gradient Boosting and Artificial Neural Network. The aim of these algorithms is to create a learner that has been trained on a given dataset and that is able to predict the combination of shipping method plus carrier given a certain set of features. By the end of the investigation, it was concluded that using a model to predict the most relevant shipping method (plus carrier) for the customer made a positive difference on the conversion rate and in turn, the increase in sales. The overall accuracy of the Logistic Regression was 65.09%, 71.61% for the Extreme Gradient Boosting and 70.88% for the Artificial Neural Network. Once the models were trained, they were used in a back-simulation (that would be a proxy for an A/B-test) on a validation set to see the effect on the conversion rate. Here, the results showed that the conversion rate was 84.85% for the Logistic Regression model, 84.95% for the Extreme Gradient Boosting and 85.02% for the Artificial Neural Network. The control group which was a random sample of the current logic had a conversion rate of 84.21%. Thus, implementing the Artificial Neural Network would increase Klarnas sales by about 6.5 SEK per session. / Detaljhandelsindustrin förändras i en snabb takt i samband med att teknologin utvecklas. Detta är speciellt fallet för näthandeln där konsumenter numer har möjligheten att handla i stort sett allt de behöver över internet. För att göra köpupplevelsen så smidig som möjlig utvecklar olika bolag deras hemsidor och online kassor så att de innehåller så lite friktion som möjligt. I denna avhandling utreddes Klarnas leveransmodul som är en den av Klarnas onlinekassa (Checkout). Här utvecklades flera modeller och analyserades för att få en förståelse för hur sannolikheten att kunden slutför ett köp (konverterinsgrad) kunde ökas. Leveransmodulen består av ett flertalet leveransmetoder tillsammans med en leverantör. I dagsläget finns det ingen logik för att sortera dessa metoder annat än en statisk sortering för alla kunder. Ordningen på leveransmetoderna och leverantörerna är alltså vad som utreddes. Kärnproblemet i denna avhandling är alltså att förstå hur den potentiella förlusten av att ha en suboptimal sortering, där den potentiella förlusten härleds av minskningen av konverteringsgraden mellan den nuvarande lösningen och en ny modell. För att uppnå detta förbereddes ett dataset och variabler skapades på sådant vis att både tränings och test datan kunde användas för samtliga algoritmer. Variablerna skapades med en Point-in-time koncept så att ingen ogiltig information skulle komma med. Målvariabeln, eller den beroende variabeln, var en enkel ihopslagning av leveransmetoden plus leverantörens namn. Sedan användes tre algoritmer för att tackla detta multiklass klassifikationsproblem, nämligen Logistisk Regression, Extreme Gradient Boosting samt ett Artificiellt Neuralt Nätverk. Målet med dessa algoritmer är att skapa en modell som tränats på ett givet dataset och som kan förutspå kombinationen av leveransmetod plus leverantör givet ett bestämt set av värden på variablerna. I slutet av utredningen drogs slutsatsen att en modell, som kunde förutspå den mest relevanta leveransmetoden (plus leverantör) för kunden, hade en positiv inverkan på konverteringsgraden och i sin tur ökningen i försäljning. Noggrannheten för den Logistiska Regressionen var 65.09%, för Extreme Gradient Boosting var den 71 69% och för det Artificiella Neurala Nätverket var den 70.88%. Efter att modellerna tränats användes de i en simulering (som skulle representera ett A/B-test) på ett valideringsset för att förstå effekten på konverteringsgraden. Här visade resultaten att konverteringsgraden var 84.55% för Logistiska Regressionen, 84.95% för Extreme Gradient Boosting samt 85.02% för det Artificiella Neurala Nätverket. Kontrollgruppen som bestod av slumpmässigt valda rader från den nuvarande logiken hade en konvertingsgrad på 84.21%. Detta innebar alltså att om det Artificiella Neurala Nätverket hade implementerats, så hade det ökat Klarnas försäljning med ca 6.5 SEK per session.