Licentiatavhandling Linköping : Linköpings universitet, 2007.

Genom att analysera kortegenskaperna hos Magic the Gathering-kort harmodeller tagits fram för att bestämma deras inverkan på kortpriset. Tidigarestudier har inte fokuserat på spel-egenskaperna, vilket är vad som särskiljer dettaarbete från tidigare forskning. För att modellera effekten av spel-egenskapernahar dessa kvantifierats och undersökts med hjälp av Minsta-kvadratmetoden ochLasso-regression, med hjälp av programmeringsspråket R. Resultaten indikeraratt faktorer direkt kopplade till samlarbarhet och spelbarhet har den störstainverkan på priset för Magic the Gathering-kort. Dessa resultat har diskuteratsmed utgångspunkt från olika perspektiv, såsom Wizards of the Coast (utgivarenav Magic the Gathering), spelare, samlare och investerare. Genom att fokusera påspel-egenskaperna har denna studie bidragit till området på ett sätt som tidigareforskning inte har gjort, vilket ger en mer helhetsbild av Magic the Gathering-kortsvärde. / By analyzing the card properties of Magic the Gathering cards, models have beendeveloped to determine their impact on card prices. Previous studies have notfocused on gameplay properties, which distinguishes this work from previousresearch. To model the effect of gameplay properties, they have been quantifiedand examined using Least Squares Method and Lasso Regression, with the helpof the programming language R. The results indicate that factor directly relateradto collectability and playability have the greatest impact on the price of Magic theGathering cards. These results have been discussed from various perspectives,such as Wizards of the Coast (the publisher of Magic the Gathering), players,collectors, and investors. By focusing on gameplay properties, this study hascontributed to the field in a way that previous research has not, providing a morecomprehensive understanding of the value of Magic the Gathering cards.

This paper investigates the feasibility of a rendezvous with an uncooperative space object using only optical sensors and takes a closer look at the performance of different algorithms used to estimate an object’s orbit. The ability to perform a rendezvous with an uncooperative target is critical for a wide variety of future missions, such as space debris removal. The main satellite, referred to as chaser, has to determine precisely the orbit of the space object of interest, referred to as target. After some elements of mission analysis, this report dives into the angles-only method of Initial Orbit Determination developed by Gooding, which is a method well suited for space-based observations. It gives access to the osculating orbit at the time of measurements. Then, the estimated orbit is refined using a Batch Least Squares algorithm. The accuracy of the orbit determination depends on the number and precision of the measurements. An optimal strategy for the distribution of the measurements on orbit is to take measurements regularly throughout the whole orbit. The constraints of eclipses and ground stations contacts are taken into account. Finally, the Rendezvous and Proximity Operations are explored in a mission scenario. / Detta examensarbete undersöker möjligheten av ett rendezvous med ett icke-samarbetsvilligt rymdobjekt som endast använder optiska sensorer och tar en närmare titt på prestandan hos olika algoritmer som används för att uppskatta ett objekts omloppsbana. Förmågan att utföra ett möte med ett icke samarbetsvilligt mål är avgörande för en mängd olika framtida uppdrag, till exempel borttagning av rymdskrot. Den viktigaste satelliten, kallad chaser, måste exakt bestämma omloppsbanan för rymdföremål av intresse, kallad target. Efter några element av uppdragsanalys, dyker denna rapport in i den vinkelbaserade metoden för initial omloppsbestämning som utvecklats av Gooding, som är en metod som är väl lämpad för rymdbaserade observationer. Den ger tillgång till den osulerande banan vid tidpunkten för mätningarna. Därefter förfinas den beräknade omloppsbanan med hjälp av minstakvadratmetoden. Noggrannheten i omloppsbestämningen beror på antalet mätningar och deras precision. En optimal strategi för fördelningen av mätningarna i omloppsbana är att göra mätningar regelbundet över hela omloppsbanan. Begränsningarna i förmörkelser och markstationernas kontakter beaktas. Slutligen utforskas mötes- och närhetsoperationer i ett uppdragsscenario.

Accurately modeling aerodynamic forces and moments are crucial for understanding thebehavior of an aircraft when performing various maneuvers at different flight conditions.However, this task is challenging due to complex nonlinear dependencies on manydifferent parameters. Currently, Computational Fluid Dynamics (CFD), wind tunnel,and flight tests are the most common methods used to gather information about thecoefficients, which are both costly and time–consuming. Consequently, great efforts aremade to find alternative methods such as machine learning. This thesis focus on finding machine learning models that can model the static and thedynamic aerodynamics coefficients for lift, drag, and pitching moment. Seven machinelearning models for static estimation were trained on data from CFD simulations.The main focus was on dynamic aerodynamics since these are more difficult toestimate. Here two machine learning models were implemented, Long Short–TermMemory (LSTM) and Gaussian Process Regression (GPR), as well as the ordinaryleast squares. These models were trained on data generated from simulated flighttrajectories of longitudinal movements. The results of the study showed that it was possible to model the static coefficients withlimited data and still get high accuracy. There was no machine learning model thatperformed best for all three coefficients or with respect to the size of the training data.The Support vector regression was the best for the drag coefficients, while there wasno clear best model for the lift and moment. For the dynamic coefficients, the ordinaryleast squares performed better than expected and even better than LSTM and GPR forsome flight trajectories. The Gaussian process regression produced better results whenestimating a known trajectory, while the LSTM was better when predicting values ofa flight trajectory not used to train the models. / Att noggrant modellera aerodynamiska krafter och moment är avgörande för att förståett flygplans beteende när man utför olika manövrar vid olika flygförhållanden. Dennauppgift är dock utmanande på grund av ett komplext olinjärt beroende av många olikaparametrar. I nuläget är beräkningsströmningsdynamik (CFD), vindtunneltestningoch flygtestning de vanligaste metoderna för att kunna modellera de aerodynamiskakoefficienterna, men de är både kostsamma och tidskrävande. Följaktligen görs storaansträngningar för att hitta alternativa metoder, till exempel maskininlärning. Detta examensarbete fokuserar på att hitta maskininlärningmodeller som kanmodellera de statiska och de dynamiska aerodynamiska koefficienterna för lyftkraft,luftmotstånd och stigningsmoment. Sju olika maskininlärningsmodeller för destatiska koefficienterna tränades på data från CFD–simuleringar. Huvudfokus lågpå den dynamiska koefficienterna, eftersom dessa är svårare att modellera. Härimplementerades två maskininlärningsmodeller, Long Short–Term Memory (LSTM)och Gaussian Process Regression (GPR), samt minstakvadratmetoden. Dessa modellertränades på data skapad från flygbanesimuleringar av longitudinella rörelser. Resultaten av studien visade att det är möjligt att modellera de statiskakoefficienterna med begränsad data och ändå få en hög noggrannhet. Ingen avde testade maskininslärningsmodelerna var tydligt bäst för alla koefficienterna ellermed hänsyn till mängden träningsdata. Support vector regression var bäst förluftmotstånds koefficienterna, men vilken modell som var bäst för lyftkraften ochstigningsmomentet var inte lika tydligt. För de dynamiska koefficienterna presterademinstakvadratmetoden bättre än förväntat och för vissa signaler även bättre än LSTMoch GPR. GPR gav bättre resultat när man uppskattade koefficienterna för enflygbanan man tränat modellen på, medan LSTM var bättre på att förutspå värdenaför en flybana man inte hade tränat modellen på.

Purpose – In recent decades the inflation- and interest rates have followed a long-termdeclining trend. Followed by central banks starting to use unconventional monetary policiesto cope with financial crises have led to increased amounts of liquidity in the financialsystems and available and looking for investment alternatives on the capital markets. At thesame time real estate property prices have set new highs corresponding to a longer-termtrend of declining cap rates. The traditional cap rate formula components the risk-free rateand risk premium less rental growth do not entirely explain the trend of declining cap ratesthat have led to very low cap rates. The purpose with this thesis quantitative study is to testif the newer cap rate determinants money supply and foreign investments percentage of allmarket transactions can explain the decline and recently very low cap rates.Design/Methodology – The master thesis firstly conducts a literature review on previousstudies on cap rate determinants and subsequent conduct an own quantitative study byrunning dynamic ordinary least squares (DOLS) regression analysis on time series ofStockholm central business district commercial office cap rates and determinants chosen asindependent variables representing macro- and market fundamental factors driving caprates with the addition of money supply proxied by monetary aggregate M3 and foreigninvestments on the market proxied by the foreign share of investments on the Stockholmcommercial office market.Findings – The DOLS regression model (1)-(5) determinants are overall significant androbust. Of the newer cap rate determinants that are tested the monetary aggregate M3 andits included lags are of higher and stronger significance and impact on the cap rate than theforeign investment share. However, the foreign investment share time-series data used inthe study do not entirely correspond to the Stockholm central business district (CBD)commercial office market but rather against the larger Stockholm commercial office marketand hence the foreign investment share is assumed to be a relevant cap rate determinantwith support from studies referred to in the section theoretical framework.Research limitations/implications – To ensure high quality in statistical analysis andhypothesis testing large data samples corresponding to longer time-series data than waspossible to obtain for this thesis quantitative study is required. However, even though arelatively small sample has been used it performed well in tests conducted of the dataquality.Originality/value – The master thesis aims to measure and quantify the impact fromunconventional monetary policy and international real estate investments on commercialoffice cap rates. Executed on the Swedish capital Stockholms CBD office market. / Syfte – De senaste decennierna har inflationen- och räntorna följt en långsiktigtnedåtgående trend. Detta har följts upp av att centralbanker börjat använda okonventionellpenningpolitik för att hantera finanskriser, vilket lett till att en ökad penningmängd i definansiella systemen sökt investeringsmöjligheter på kapitalmarknaderna. Samtidigt harfastighetspriserna satt nya rekord ett flertal gånger vilket motsvarar en långsiktig trend avsjunkande kapitaliseringstakter. Den traditionella modellen för kapitaliseringstakt med riskfriränta och riskpremium med subtraktion av hyrestillväxt förklarar inte helt detta. Syftet meddetta examensarbetes kvantitativa studie är att pröva om de nyare potentielladeterminanterna penningmängd och andelen utländska investeringar kan förklaranedgången och de nyligen väldigt låga kapitaliseringstakterna.Design/Metodik – Examensarbetet börjar med en litteraturstudie inom konceptetkapitaliseringstakt och dess determinanter. Därefter görs en kvantitativ studie med DOLSregressionsanalys av kapitaliseringstakter för kontorsmarknaden i Stockholms centralaaffärsdistrikt och modeller av dess determinanter bestående av makro- ochmarknadsfundamentala faktorer som antas vara drivande för kapitaliseringstakten. Medtillägg av determinanterna penningmängd modellerad med måttet M3 och andelenutländska investeringar modellerad med andelen utländska investeringar påkontorsmarknaden i Stockholm.Undersökningsresultat – Kapitaliseringstakts determinanterna i modellerna (1)-(5) ärövergripande signifikanta och robusta. Av de två nyare determinanterna är penningmängdM3 och dess inkluderade laggade värden av högre och starkare signifikans och med störreinverkan på kapitaliseringstakten än andelen utländska investeringar. Dessvärre motsvararinte tidsserien av andelen utländska investeringar på kontorsmarknaden i Stockholm detmindre segmentet kontorsmarknaden för Stockholms centrala affärsdistrikt och därmedantas den motsvarande andelen utländska investeringar vara signifikant med stöd av tidigarestudier som lyfts fram i litteraturstudien.Begränsningar/implikationer – För att säkerställa hög kvalité på analys av statistik behövsstora stickprov vilket motsvarar data för långa tidsserier, vilket inte var möjligt att erhålla fördetta examensarbetes kvantitativa studie. Positivt är dock ändå att tidsserie data somanvänts, trots att de inte är så långa som önskat, presterat bra i de genomförda testerna avdatakvalitén.