Historien om betalningsmedel vänder under 2010-talet blad och börjar på ett nyttkapitel. Nästa steg i den monetära utvecklingen sker när de virtuella valutorna ökar ianvändning. Den virtuella valutan Bitcoin introducerades av Satoshi Nakamato år2009 och är en digital valuta, vilket innebär att den inte är kopplad till någon fysisktillgång med rättslig innebörd. När ett nytt betalningsmedel introduceras ärfundamentala faktorer gällande samhällets acceptans och nyttjande ett ekonomisktpussel. Hur kommer det sig att individer byter verkliga varor mot en papperssedel, ettmynt eller en elektronisk signal? Att inneha och aktivt använda nya betalningsmedelsom virtuella valutor medför risker som många inte är bekanta vid. Organisationeroch konsumenter som öppnar upp portarna för nya betalningsmedel måste ha kunskapom dess konsekvenser, både positiva och negativa. Studien syftar till att belysa derisker som uppstår när nya betalningsmedel som Bitcoin gör entré. Forskningsfrågankring vilka risker innehav och nyttjande av virtuella valutor medför besvaras genomen kvalitativ analys av främst forskningsartiklar. Vår studie tyder på att riskerna kringvirtuella valutor som Bitcoin relaterar till förtroende för betalningsmedlet. De flestariskerna uppstår vid innehav av Bitcoin och relaterar inte till tekniska faktorer. / The history of means of payment is taking new shape during the 2010:th decade andstarts on a new chapter. The next step in the monetary evolution will take place oncevirtual currencies become more frequently used. The virtual currency called Bitcoinwas introduced by Satoshi Nakamoto in the year of 2009 and is a digital currency,which means that it is not connected to a physical good with a forensic purpose.When a new mean of payment is introduced fundamental factors regarding theacceptance of society and utilization becomes a financial puzzle. How can it be thatindividuals exchange physical goods for a paper bill, a coin or just somethingelectronic? To possess Bitcoin and to use new means of payment on a frequent basisbring risks many users are not familiar with. Organizations and consumers whomopen up their gates to new means of payment need to gain knowledge ofconsequences both positive and negative. The purpose of this study is to highlight theaforementioned risks, which arise from the fact that new means of payment likeBitcoin is introduced. The research issue regarding which risks may arise frompossession and usage of virtual currencies are concluded by a qualitative analysisresearch containing mostly scientific articles. Our study depicts that the risksassociated with virtual currencies like Bitcoin, are all somehow related to the trust forthe specific mean of payment. Most risks arise from actually possessing a Bitcoin andhence not as much related to the technological element.

En av de viktigaste frågorna i världen idag är naturresurshantering. Med en väx-ande befolkning och hoten från klimatförändringar kommer förvaltningen av jordens naturresurser bli än viktigare, såväl för dagens generation som kommande generationer. En viktig aspekt när det gäller naturresurshantering är hur människor uppfattar och värderar naturen. För att komma närmare dessa miljövärden har ett flertal olika vetenskapliga tillvägagångssätt föreslagits. Den här avhandlingen undersöker hur det är möjligt att närma sig miljövärden under olika omständighe-ter och utifrån olika behov. Detta görs genom att undersöka hur olika teorier har använts, och kan användas, avseende olika våtmarker i Kenya. I utvecklingslän-der har naturresurser, teoretiskt sett, ett högre värde eftersom fattiga människor till en högre grad är direkt beroende av naturresurser och ekosystemtjänster. Ut-gångspunkten i denna avhandling är sex våtmarksområden i Kenya under olika förvaltning och med ett flertal, både aktuella och potentiella, användare. I av-handlingen undersöks hur lokalsamhället, myndigheter, industrier och turister uppfattar och värderar våtmarkerna. Genom att applicera ett arenaperspektiv, som betonar vikten av tvärvetenskap, diskuteras i avhandlingen det ekonomiska värdet av miljön för att sedan applicera andra metoder såsom emergy analys, stakeholder analys, kulturteori och riskanalys för att bredda och berika värderingen av miljön. / One of the most important issues in the world, both for present and future genera-tions, concerns natural resource management. With a growing global population and the threat of climate change, issues relating to natural resource management will grow in importance with time. One fundamental aspect of natural resource management is how people perceive and value the environment. The value that is ascribed to natural resources will be one of the determinants in the choices that people face in regards to their management. A wide range of approaches have been suggested to approach environmental values. This thesis focuses on analys-ing the assessment of environmental values under different circumstances and needs. This is done by exploring the ways various theories have and can be used to approach natural resource valuation in different wetland management situations in Kenya. In the developing world the value of natural resources can, theoreti-cally, be seen as even higher than in the developed world, due to poor peoples’ direct dependency on their natural resources and the ecosystem services and goods that they provide. The point of departure in this thesis is six wetland areas with different management strategies and with multiple users. It examines how local communities, governmental authorities, industries and tourists perceive the value of the wetlands. By applying an arena perspective, that emphasises the need of interdisciplinarity, this thesis discusses the economic value of the environment and applies other methods such as, emergy analysis, stakeholder analysis, cultural theory and risk analysis, to enrich the valuation of environment.

Detta examensarbete har utförts som en del av högskolutbildningen Maskinteknik vid Linköpings universitet. Rapporten är skriven på uppdrag av Blomberg & Stensson AB i Katrineholm som ingår i en företagsgrupp med företaget X-modul samt Engströms Verkstäder. Företaget erbjuder produkter i stor variation som verktygsvagn, renhetsskåp, arbetsbänk och en flexibel barack som kan byggas som ett boende, fältsjukhus, toaletter med mera. Produktionen i Katrineholm består främst av plåt- och rörbearbetning.Blomberg & Stensson har på våren 2017 flyttat in i nya lokaler och ska därför optimera sina arbetsområden. Området som fokuseras i detta arbete är kapningsområdet där rör- och balkmaterial kapas. För närvarande finns det inget sätt att kapa material längre än sju meter vilket är grundproblemet i detta arbete, eftersom material måste kapas för hand innan den kan tas in i lokalen. Syftet är att skapa en ny layout för kapningsområdet, samt eliminera säkerhetsrisker, ergonomirisker, slöseririsker och miljörisker. Lösningsförslag ska presenteras på en ny layout samt lösningsförslag på åtgärder för eventuella risker som uppkommer.Genom en övergripande kartläggning av området och dess avgränsningar samt datainsamling genom intervjuer, observationer och litteraturstudier har förståelsen av kapningsproduktionen ökat. Tillgång till egen arbetsplats hos företaget har också varit betydande för arbetets resultat. Med närhet till produktionen och kunnig personal har lett till ett effektivare arbete och ökat förståelsen för arbetsprocessen.När kunskap hade samlats in analyserades området och lösningsförslag på layouts skapades. Layouten fokuseras på att utformas med Lean production, bra ergonomi och bra arbetsmiljö. Lösningsförslag skapades och gick igenom en process där de ansvariga på företaget fick säga sina åsikter och kritisera förslagen. Det tredje förslaget blev godkänt och bestämdes som den layout kapningsområdet skulle ha och en renovering tog fart. Under arbetsgången påpekades flertal gånger om att det behövdes ett koncept för att ta upp vätska som spills under rullbanorna. Ett lösningsförslag till detta skapades samtidigt som en riskanalys utfördes med ansvarig operatör när kapningsområdets design var bestämt.Resultatet presenterar layoutens design som gör det möjligt att kapa material på tolv meter vilket löser problemet. Dessutom presenterar den lösningsförslaget på problemet där vätska som spills samt resultatet från en framgångsrik riskanalys.I diskussionskapitlet har jämförelser före och efter arbetet på layouten och hur förändringarna har tillämpats på arbetsstationen dessutom har frågorna från syftet besvarats. I slutsatsen presenteras bidraget som detta arbete har gett. / This project has been carried out as part of the college education Mechanical Engineering at Linköping University. The report is written on behalf of Blomberg & Stensson AB in Katrineholm and who is a part of a company group with the company named X-module and Engströms Verkstäder. The company offers products in a wide variety such as utility wagon, cleaner cabinet, workbench and a flexible shed that can be built as accommodation, field hospital, toilets and more. Katrineholm’s production consist mainly of sheet- and pipe processing.Blomberg & Stensson has in spring 2017 moved into new facilities and therefore shall optimization be done on their work areas. The work area focused on in this paper is the cutting area where pipe- and beam materials are cut. At present time there is no way to cut materials longer than seven meters which is the basic problem in this paper, as materials must be cut by hand before it can be transported inside the facility. The purpose is the create a new layout for the cutting area and to eliminate any security risks, ergonomics, waste risks and environmental risks. Solution proposals will be presented on a new layout and solution proposals for measures on possible risks that have arisen through the steps of the work.Through an overall mapping of the area and its delimitations and data collection through interviews, observations and literature studies, the understanding of the production increased. With access to an own workspace at the company has also been significant for the work’s results. With close proximity to the production and knowledgeable personnel, has led to more efficient work and has increased understanding of the work process.Once knowledge had been gathered the area was analyzed and layout solutions were created. The layout focuses on being designed with Lean production, good ergonomics and good working environment. Solutions proposals were created and went through a process whereby the personnel in charge in the company were allowed to say their opinions and criticism of the proposals. The third proposal was approved and determined as the layout the cutting area should look like and a renovation took off. During the work of the paper, it was pointed out several times that there was a concept needed for taking up liquid that was spilled out under conveyor belts. A solution proposal for the liquid situation was created while a risk analysis was carried out with the main operator when the design of the area was determined.The result presents the layout design that enables cutting of twelve-meter materials which solves the main problem. In addition, it also presents the solution proposal for the problem where liquid spills as well as the result of the successful risk analysis.In the discussion chapter have before and after comparisons of the differences of the layouts and how changes have been applied to the workstation and answers the questions from the purpose. In conclusion, the contribution of the paper is presented.

Safety analysis is critical when developing new engineering systems. Many systems have to function under randomly occurring events, making stochastic processes useful in a safety modelling context. However, a general stochastic process is very challenging to analyse mathematically. Therefore, model restrictions are necessary to simplify the mathematical analysis. A popular simplified stochastic model is the Semi-Markov process (SMP), which is a generalization of the "memoryless" continuous-time Markov chain. However, only a subclass of Semi-Markov models can be analysed with non-simulation based methods. In these models, the cumulative density function (cdf) of the random variables describing the system is in the form of expolynomials. This thesis investigates the possibility to extend the number of Semi-Markov models that can be analysed with non-simulation based methods by approximating the non-expolynomial random variables with expolynomials. This thesis focus on approximation of models partially described by LogNormal and Weibull distributed random variables. The result shows that it is possible to approximate some Semi-Markov models with non-expolynomial random variables. However, there is an increasing difficulty in approximating a non-expolynomial random variable when the variability in the distribution increases. / Säkerhetsanalys är avgörande när man utvecklar nya tekniska system. Många system måste fungera under slumpmässigt inträffande händelser, vilket gör stokastiska processer användbara i ett säkerhetsmodellerande sammanhang. En allmän stokastisk process är dock mycket utmanande att analysera matematiskt. Därför är begränsningar på modellen nödvändiga för att förenkla den matematiska analysen. En populär förenklad stokastisk modell är Semi-Markov-processen (SMP), vilket är en generalisering av den "minneslösa" tids-kontinuerliga Markov-kedjan. Dock är det endast en underklass av Semi-Markov-modeller som kan analyseras med icke-simuleringsbaserade metoder. I dessa modeller är den kumulativa densitetsfunktionen (cdf) för de slumpmässiga variablerna som beskriver systemet i form av expolynomials. Denna rapport undersöker möjligheten att utöka antalet Semi-Markov-modeller som kan analyseras med icke-simuleringsbaserade metoder genom att approximera de icke-expolynomial slumpvariablerna med expolynomials. Vi fokuserar på approximering av modeller som delvis beskrivs av LogNormal distribuerade och Weibull distribuerade slumpmässiga variabler. Resultatet visar att det är möjligt att approximera vissa stokastiska variabler som är icke-expolynomial i Semi-Markov-modeller. Resultatet visar dock att det är en ökande svårighet att approximera en icke-expolynomial slumpmässiga variabeln när variabiliteten i fördelningen ökar.

The construction industry has been hesitant for a long time to apply new technologies. In property development, the industry relies heavily on employees bringing experience from one project to another. These employees learn to manage risks in connection with the acquisition of land, but when these people retire, the knowledge disappears. An AI-based decision-support system that takes the risks and the market into account when acquiring land can learn from each project and bring this knowledge into future projects. In facility management, artificial intelligence could increase the efficiency of the allocation of staff in the ongoing operations. The purpose of the study is to analyse how companies in the real estate industry can improve their decision-making with the help of AI in property development and property management. In this study, two case studies of two different players in the real estate industry have been performed. One player, Bygg-Fast, represents property development and the other player, VGR, represents facility management. The study is based on interviews, discussions, and collected data. By mapping and then quantifying the risks and market indicators that are input data in the process, a basis can be created. The data can be used for a model that lays the foundation for an AI-based decision support system that will help the property developer to make calculated decisions in the land acquisition process. By mapping what a flow through a property looks like, measuring points can be set out to analyse how long the activities take in the specific business. These measured values provide a collection of data that makes it easier to plan the activities conducted in the property. A more efficient flow can be achieved by visualizing the entire process so staff can be allocated to the right part of the flow. By being flexible and being able to re-plan the business quickly if planning is disrupted, a high level of efficiency can be achieved. This could be done by an AI-based decision support system that simulates alternative day plans. / Byggbranschen har länge varit tveksamt till att applicera nya tekniker. Inom fastighetsutveckling bygger branschen mycket på att anställda tar med sig erfarenheter från ett projekt till ett annat. Dessa anställda lär sig hantera risker i samband med förvärv av mark men när dessa personer slutar eller går i pension försvinner kunskapen. Ett AI baserat beslutssystem som tar risk och marknad i beaktning vid förvärv av mark kan lära sig av varje projekt och ta med dessa kunskaper till framtida projekt. Inom fastighetsförvaltning skulle artificiell intelligens kunna effektivisera allokerandet av personal i den pågående verksamheten. Syftet med studien är att analysera hur företag i fastighetsbranschen kan förbättra sitt beslutstagande med hjälp av AI i utveckling av fastigheter samt fastighetsförvaltning. I denna studien har två fallstudier av två olika aktörer i fastighetsbranschen utförts. Ena aktören, Bygg-Fast, representerar fastighetsutveckling och den andra aktören, VGR, representerar fastighetsförvaltning. Studien bygger på intervjuer, diskussioner och insamlade data. Genom att kartlägga och sedan kvantifiera de risker samt marknadsindikatorer som är indata i processen kan ett underlag skapas. Underlaget kan användas för en modell som lägger grunden för ett AI baserat beslutsstödsystem som ska hjälpa fastighetsutvecklaren med att ta kalkylerade beslut i mark förvärvsprocessen. Genom att kartlägga hur ett flöde genom en fastighet ser ut kan mätpunkter sättas ut för att analysera hur lång tid aktiviteterna tar i den specifika verksamheten. Dessa mätvärden ger en samlad data som gör det lättare att planera verksamheten som bedrivs i fastigheten. Ett effektivare flöde kan uppnås genom att visualisera hela processen så personal kan allokeras till rätt del av flödet. Genom att vara flexibel och kunna planera om verksamheten snabbt ifall planering störs kan en hög effektivitet nås. Detta skulle kunna göras av ett AI baserat beslutsstödsystem som simulerar alternativa dagsplaneringar.

Riskanalysverktyget failure mode and effects analysis (FMEA) som analyserar kompo-nenter och signaler är beroende av att designen av fordonets elsystem finns tillgängligt och utförs därför sent i utvecklingsprocessen av elsystem. Detta medför att vissa fel inte analyseras i tid och kanske måste designas bort i efterhand vilket kan leda till ökad sy-stemkomplexitet samt längre och dyrare utvecklingsprocesser.Målet med examensarbetet är att genom en litteraturstudie ta reda på om det finns me-toder eller arbetssätt som gör att Scania tidigt i utvecklingsprocessen av elsystem kan genomföra funktionsanalyser i sitt riskanalysarbete med FMEA samt analysera dessa.Resultatet av detta examensarbete visar att det är möjligt att påbörja FMEA-arbetet tidigt i utvecklingsprocessen av elsystem om ingenjörerna utgår från ett funktionsperspektiv i riskanalysarbetet där de listar och rangordnar de funktioner som tillsammans realiserar en eller flera funktionaliteter samt deras felmoder, feleffekter, feldetektering, allvarlighet, sannolikhet och frekvens. Med hjälp av en FFMEA kan ingenjörerna tidigt i utveck-lingsprocessen av elsystem snabbt och effektivt hantera de identifierade säkerhetskritiska funktionerna.En befintlig funktionalitet på Scania har brutits ned i funktioner och en FFMEA har genomförts på dessa som en demonstration på hur en FFMEA kan genomföras och se ut. / The risk analysis tool failure mode and effects analysis (FMEA) that analyzes the com-ponents and signals of a electrical system is design dependent and are therefore per-formed late in the development process of electrical systems. This could lead to that some errors are not analyzed in time and may need to be designed away which can lead to increased system complexity as well as longer and more expensive development proc-esses.The objective of this study is that through a literature review identify if there are any methods or approaches that enables Scania to implement a functional hazard analyzes early in the development process of electrical systems and to analyze these.The results of this thesis shows that it is possible to start the FMEA process early in the development process of the electrical system if the engineers have a functional perspec-tive in mind when performing the risk analysis where they list and rank the functions that is provided by the electrical system and their failure modes, failure effects, failure de-tection, severity, probability and occurrence.By using a function based FMEA, the engineer(s) can identify and promptly handle the safety critical functions early in the development process of a electrical system.A existing functionality at Scania has been broken down into functions and a functional hazard analysis has been performed on these as a demonstration of how a function based FMEA can be carried out and look like.

Since the 2008 financial crisis, the interest for the subject area of modelling non-maturity deposits has been growing quickly. The area has been widely analysed from the perspective of a traditional bank where customers foremost have transactional and salary deposits. However, in recent year the Swedish banking sector has become more digitized. This has opened up opportunities for more niche banking actors to establish themselves on the market. Therefore, this study aims to examine how the theories developed and previously used in modelling liquidity volumes at traditional banks can be used at a niche bank focused on savings and investments. In this study the topics covered are short-rate modelling using Vasicek's model, liquidity volume modelling using SARIMA and SARIMAX modelling as well as liquidity risk modelling using an approach developed by Kalkbrener and Willing. When modelling the liquidity volumes the data set was divided depending on account and customer type into six groups, for four out of these the models had lower in and out of set prediction errors using SARIMA models for only two of the six models were there improvements made to the in and out of set prediction error using SARIMAX models. Finally, the resulting minimization of liquidity volume forecasting 5 years in the future gave reasonable and satisfactory results. / Sedan finanskrisen 2008 har intresset kring ämnesområdet gällande modellering av inlåningsvolymer utan en kontrakterad förfallodag ökat snabbt. Området har analyserats i stor utsträckning från perspektivet av en traditionell bank där kunder har framförallt transaktions- och lönekonton. De senaste åren har den Svenska banksektorn blivit mer digitaliserad. Detta har öppnat upp möjligheter för nischbanker att etablera sig på marknaden. Därför ämnar denna studie att undersöka hur teorier som har utvecklats och tidigare använts på traditionella banker för att modellera likviditetsvolymer kan användas på en nischbank som är fokuserad på sparande och investeringar. I denna studie modelleras korträntor med Vasicek's modell, likviditetsvolymer med SARIMA och SARIMAX modeller och likviditetsrisk med en modell utvecklad av Kalkbrener och Willing. För modelleringen av likviditetsvolymer delades likviditetsdatan upp i sex grupper baserat på konto- och kund typ. För fyra av dessa data set gav SARIMA-modeller lägre prediktionsfel och endast för två av de sex grupperna gav SARIMAX-modeller bättre resultat. Slutligen så gav den resulterande minimeringen av nödvändiga likviditetsvolymer på en 5 årig horisont rimliga och tillfredsställande resultat.

The field of bankruptcy prediction has experienced a notable increase of interest in recent years. Machine Learning (ML) models have been an essential component of developing more sophisticated models. Previous studies within bankruptcy prediction have not evaluated how well ML techniques adopt for data sets of companies with higher credit risks. This study introduces a binary decision rule for identifying companies with higher credit risks (abnormal companies). Two categories of abnormal companies are explored based on the activity of: (1) abnormal credit risk analysis (”AC”, herein) and (2) abnormal payment remarks (”AP”, herein) among small Swedish limited companies. Companies not fulfilling the abnormality criteria are considered normal (”NL”, herein). The abnormal companies showed a significantly higher risk for future payment defaults than NL companies. Previous studies have mainly used financial features for bankruptcy prediction. This study evaluates the contribution of different feature categories: (1) financial, (2) qualitative, (3) performed credit risk analysis, and (4) payment remarks. Implementing a Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), the study shows that bankruptcies are easiest to anticipate among abnormal companies compared to NL and all companies (full data set). LightGBM predicted bankruptcies with an average Area Under the Precision Recall Curve (AUCPR) of 45.92% and 61.97% for the AC and AP data sets, respectively. This performance is 6.13 - 27.65 percentage units higher compared to the AUCPR achieved on the NL and full data set. The SHapley Additive exPlanations (SHAP)-values indicate that financial features are the most critical category. However, qualitative features highly contribute to anticipating bankruptcies on the NL companies and the full data set. The features of performed credit risk analysis and payment remarks are primarily useful for the AC and AP data sets. Finally, the field of bankruptcy prediction is introduced to: (1) evaluate if bankruptcies among companies with other forms of credit risk can be anticipated with even higher predictive performance and (2) test if other qualitative features bring even better predictive performance to bankruptcy prediction. / Konkursklassificering har upplevt en anmärkningsvärd ökning av intresse de senaste åren. I denna utveckling har maskininlärningsmodeller utgjort en nyckelkompentent i utvecklingen mot mer sofistikerade modeller. Tidigare studier har inte utvärderat hur väl maskininlärningsmodeller kan appliceras för att förutspå konkurser bland företag med högre kreditrisk. Denna studie introducerar en teknik för att definiera företag med högre kreditrisk, det vill säga avvikande företag. Två olika kategorier av avvikande företag introduceras baserat på företagets aktivitet av: (1) kreditrisksanalyser på företaget (”AK”, hädanefter), samt (2) betalningsanmärkningar (”AM”, hädanefter) för små svenska aktiebolag. Företag som inte uppfyller kraven för att vara ett avvikande företag klassas som normala (”NL”, hädanefter). Studien utvärderar sedan hur väl konkurser kan förutspås för avvikande företag i relation till NL och alla företag. Tidigare studier har primärt utvärdera finansiella variabler för konkursförutsägelse. Denna studie utvärderar ett bredare spektrum av variabler: (1) finansiella, (2) kvalitativa, (3) kreditrisks analyser, samt (4) betalningsanmärkningar för konkursförutsägelse. Genom att implementera LightGBM finner studien att konkurser förutspås med högst noggrannhet bland AM företag. Modellen presenterar bättre för samtliga avvikande företag i jämförelse med både NL företag och för hela datasetet. LightGBM uppnår ett genomsnittligt AUC-PR om 45.92% och 61.97% för AK och AM dataseten. Dessa resultat är 6.13-27.65 procentenheter högre i jämförelse med det AUC-PR som uppnås för NL och hela datasetet. Genom att analysera modellens variabler med SHAP-värden visar studien att finansiella variabler är mest betydelsefulla för modells prestation. Kvalitativa variabler har däremot en stor betydelse för hur väl konkurser kan förutspås för NL företag samt alla företag. Variabelkategorierna som indikerar företagets historik av genomförda kreditrisksanalyser samt betalningsanmärkningar är primärt betydelsefulla för konkursklassificering av AK samt AM företag. Detta introducerar området av konkursförutsägelse till att: (1) undersöka om konkurser bland företag med andra kreditrisker kan förutspås med högre noggrannhet och (2) test om andra kvalitativa variabler ger bättre prediktive prestandard för konkursförutsägelse.

Theheighteneduseofautomatizationindifferentmarketshasmadeahugeimpactformany differenttypesofcompaniesthatwanttotakeadvantageofthetechnicalachievementsto remaincompetitiveinthemarket.Automatizationhasmanydifferentaspects,makingit importantforcompaniestodeeplyanalyzetheorganizationalstructureandcurrent operativecapacitytodecideifautomatizationcansatisfytheircurrentandfutureneeds.Itis alsoimportanttodevelopeffectiveinvestmentcalculationstocorrectlyassesstheviability ofautomatization.Thisstudyaimstoexploretheeffectsofautomatization,specificallyin fieldsincompanieslikeeconomy,competence,ergonomicsandefficiency,aswellas understandingwhichmethodsandcriteriasAteaLogisticsABusesinassessinginvestment ofautomatedcharacterandwhatriskstheseinvestmentscanpotentiallyhaveinthework environment.Thisisdonebycomparingthetheoryofthesedifferentconceptswiththe empiricalevidenceprovidedbythecompany.Byanalyzingempiricalevidencewiththe literature,thisstudyaimstogiveinsightsonthedifferenteffectsthatautomatizationcan havebasedondifferentparameters. / Denökadeanvändningenavautomatiseringpåolikamarknaderharhaftstorbetydelseför mångaolikatyperavföretagsomvilldrafördelavdetekniskalandvinningarnaförattförbli konkurrenskraftigapåmarknaden.Automatiseringharmångaolikaaspekter,vilketgördet viktigtförföretagattdjupgåendeanalyseraorganisationsstrukturenochnuvarandeoperativa kapacitetförattavgöraomautomatiseringkantillgodosederasnuvarandeochframtida behov.Detärocksåviktigtattutvecklaeffektivainvesteringskalkylerförattkorrektbedöma automatiseringenslönsamhet.Dennastudiesyftartillattutforskaeffekternaav automatisering,specifiktinomområdeniföretagsomekonomi,kompetens,ergonomioch effektivitet,samtförståvilkametoderochkriterierAteaLogisticsABanvänderföratt bedömainvesteringaravautomatiseradkaraktärochvilkariskerdessainvesteringar potentielltkanha.iarbetsmiljön.Dettagörsgenomattjämförateorinfördessaolika begreppmeddeempiriskabevissomföretagettillhandahåller.Genomattanalyseraempiri medlitteraturensyftardennastudietillattgeinsikteromdeolikaeffektersom automatiseringkanhautifrånolikaparametrar.

This project aims to analyze the risk measures Value-at-Risk and Conditional-Value-at-Risk for three stock portfolios with the purpose of evaluating each method's accuracy in modelling Black Swan events. This is achieved by utilizing a parametric approach in the form of a modified (C)VaR with a Cornish-Fisher expansion, a historic approach with a time series spanning ten years and a Markov Monte Carlo simulation modeled with a Brownian motion. From this, it is revealed that the parametric approach at the 99\%-level generates the most favorable results for a 30-day-(C)VaR estimation for each portfolio, followed by the historic approach and, lastly, the Markov Monte Carlo simulation. As such, it is concluded that the parametric approach may serve as a method of evaluating a portfolio's exposure to Black Swan events. / Denna rapport syftar till att analysera riskmåtten Value-at-Risk och Conditional-Value-at-Risk för tre aktieportföljer med målet att utvärdera respektive metods precision i att modellera Black Swan-händelser. Detta uppnås genom att utnyttja en parametrisk metod som tar formen av en modifierad (C)VaR med en Cornish-Fisher-utveckling, en historisk metod med en tidsserie som sträcker sig tio år, och en Markov Monte Carlo-simulering modellerat med en Brownian Motion. Från detta påvisas det att den parametriska metoden vid en 99\%-ig nivå genererar de mest rättvisande resultaten för en 30-dagars-(C)VaR-estimering för respektive portfölj, följt av den historiska metoden och, till sist, Monte Carlo-simulering. På så sätt dras slutsatsen att den parametriska metoden skulle kunna tjäna som en metod för att utvärdera en aktieportföljs exponering till Black Swan-händelser.