Analytic Hierarchy Process, AHP, är en spridd och mycket omdiskuterad metod för att analysera multikriterieproblem. Syftet med uppsatsen är göra beslutsfattare som använder AHP uppmärksamma på några av de problem som kan finnas med att använda AHP. Uppsatsen redogör detaljerat för hur beslutsfattarens indata behandlas av AHP och visar både med ett konkret exempel och med en formell beskrivning hur en rangordning av alternativ genereras av AHP. Den detaljerade redogörelsen illustrerar att AHP bygger på additiv nyttofunktion vilket döljs för användare av programvaror utvecklade för AHP. Vidare belyses andra drag i AHPs behandling av indata, drag som i flera fall döljs för användaren.

<p>Jag har i uppsatsen härlett barnets efterfrågan av idrott där kostnaderna för idrotten utgjort priset för den och summan av priserna för två idrotter utgjort den andel av inkomsten som avsatts speciellt för barnets idrottande. Vidare har jag antagit att barnets preferenser kunnat formuleras i en nyttofunktion av typen CES som anpassats för att de två idrotterna inte ska vara perfekta vare sig substitut eller komplement. Substitutionselasticiteten i funktionen har uppgått till 2/3. Detta har resulterat i en efterfrågefunktion vilken reagerar svagt negativt vid en prisökning. Jag har belyst resultaten med ett empiriskt exempel och där konstaterat att funktionen uppfyller de antaganden jag gjort om dess reaktioner vid prisförändringar.</p>

Jag har i uppsatsen härlett barnets efterfrågan av idrott där kostnaderna för idrotten utgjort priset för den och summan av priserna för två idrotter utgjort den andel av inkomsten som avsatts speciellt för barnets idrottande. Vidare har jag antagit att barnets preferenser kunnat formuleras i en nyttofunktion av typen CES som anpassats för att de två idrotterna inte ska vara perfekta vare sig substitut eller komplement. Substitutionselasticiteten i funktionen har uppgått till 2/3. Detta har resulterat i en efterfrågefunktion vilken reagerar svagt negativt vid en prisökning. Jag har belyst resultaten med ett empiriskt exempel och där konstaterat att funktionen uppfyller de antaganden jag gjort om dess reaktioner vid prisförändringar.

Financial advisory services currently face many challenges such as adapting to regulations, competing against robot advisors and offering qualitative advice. We use a utility function based on the clients' risk preferences and investigated the value added by advisory services. The data represents real clients that received financial advisory services from an advisory firm, which gives this thesis a unique accuracy. For the calculations we simulated outcomes of the portfolios and computed key values pertaining to the investors' financial positions. Our calculations show that investors on average gain corresponding 1.66 % per year in risk free return on their investments from advisory services. In addition, we show that the client's value of advisory service increased with respect to the investor's risk level and time horizon of investment. / Aktörerna inom finansiell rådgivning står för närvarande inför flera utmaningar, att anpassas efter regleringar, konkurrera mot robotrådgivare och erbjuda hög kvalitet i rådgivningen. Vi har använt en nyttofunktion baserad på kunders riskpreferenser och utrett vilket värde som finansiell rådgivning tillför. De data som använts representerar verklig kunddata från ett rådgivningsföretag, vilket ger denna studie en unik träffsäkerhet. Beräkningarna av nyckeltal för investerarnas finansiella position har gjorts genom simulering av portföljer. Våra beräkningar visar att finansiell rådgivning ger investerare i genomsnitt motsvarande 1.66 % i ökad riskfri avkastning per år efter avgifter och skatter. Dessutom vi visa att rådgivarnas tillförda värde ökar med avseende på investerarnas risknivå och tidshorisont.