Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Browsing by Subject "aikasarja"

Sort by: Order: Results:

  • Gråsten, Emilia (2022)
    The opportunity costs of defence and the impact of defence spending on economic growth aroused the interest of researchers during the Cold War. The question is topical again, as the war in Ukraine has accelerated international armaments and increased investments in defence. For Finland and Sweden, the issue is also important in terms of future NATO membership, because NATO recommends that its member countries spend at least 2% of GDP on defence. Achieving the limit requires an increase in defence spending from both countries. No case studies on the impact of defence spending on economic growth have been published about Finland and Sweden, but the countries have been discussed as part of broader panel materials. This thesis fills the gap. The thesis applies structural vector autoregressive methods to analyse the period from 1960 to 2021. Granger causality is included in the analysis, because–despite its problematic nature–the concept has a central position in the history of the research topic. Previous literature has considered the identification of a structural model challenging because the determination of bidirectional causality would require a suitable exogenous variable, which is almost impossible to find in this context. The view is challenged by suggesting that a partial identification can be accepted when the interest is focused only on the defence spending shock. The alternative analysis concerning a shorter time period tests the sensitivity of results to a time period. The impulse response analysis suggests that the impact of defence spending on GDP is slightly positive for both countries, but statistically significant only for Sweden. Granger causality is not observed in either direction for either country. Finland's neutral result is in line with expectations and previous literature, but Sweden's positive result is contrary to expectations. The alternative analysis concerning the post-Cold War era confirms that the Finnish result is robust regardless of the time period. The inconsistency with previous literature and the challenges caused by conditional heteroskedasticity raise doubts about the reliability of the Swedish result. The thesis indicates that increases in defence spending will not harm economic growth in Finland and Sweden. The result is surprising, as it has been suggested that previous studies have underestimated the negative impact of defence spending and most of the recent literature supports a negative or neutral impact. Further research is needed, especially on the impact mechanisms and the causes of heterogeneity. Decomposing defence spending could provide answers to unresolved questions.
  • Gråsten, Emilia (2022)
    The opportunity costs of defence and the impact of defence spending on economic growth aroused the interest of researchers during the Cold War. The question is topical again, as the war in Ukraine has accelerated international armaments and increased investments in defence. For Finland and Sweden, the issue is also important in terms of future NATO membership, because NATO recommends that its member countries spend at least 2% of GDP on defence. Achieving the limit requires an increase in defence spending from both countries. No case studies on the impact of defence spending on economic growth have been published about Finland and Sweden, but the countries have been discussed as part of broader panel materials. This thesis fills the gap. The thesis applies structural vector autoregressive methods to analyse the period from 1960 to 2021. Granger causality is included in the analysis, because–despite its problematic nature–the concept has a central position in the history of the research topic. Previous literature has considered the identification of a structural model challenging because the determination of bidirectional causality would require a suitable exogenous variable, which is almost impossible to find in this context. The view is challenged by suggesting that a partial identification can be accepted when the interest is focused only on the defence spending shock. The alternative analysis concerning a shorter time period tests the sensitivity of results to a time period. The impulse response analysis suggests that the impact of defence spending on GDP is slightly positive for both countries, but statistically significant only for Sweden. Granger causality is not observed in either direction for either country. Finland's neutral result is in line with expectations and previous literature, but Sweden's positive result is contrary to expectations. The alternative analysis concerning the post-Cold War era confirms that the Finnish result is robust regardless of the time period. The inconsistency with previous literature and the challenges caused by conditional heteroskedasticity raise doubts about the reliability of the Swedish result. The thesis indicates that increases in defence spending will not harm economic growth in Finland and Sweden. The result is surprising, as it has been suggested that previous studies have underestimated the negative impact of defence spending and most of the recent literature supports a negative or neutral impact. Further research is needed, especially on the impact mechanisms and the causes of heterogeneity. Decomposing defence spending could provide answers to unresolved questions.
  • Korhonen, Markus (2019)
    Hintavakauden saavuttamisesta on tullut keskuspankkien tärkeimpiä tehtäviä kaikkialla maailmassa, ja useat keskuspankit pyrkivät tiettyyn, hyvin määriteltyyn inflaatiotavoitteeseen. Samoin Euroopan keskuspankki pyrkii rahapolitiikallaan pitämään inflaation kahden prosentin tuntumassa. Inflaatiotavoite kuitenkin vaatii sen, että inflaatiota voidaan ennustaa mahdollisimman tarkasti. Koneoppimismetodeihin kuuluvat neuroverkkomallit ovat osoittautuneet olemaan monilla aloilla hyviä ennustemalleja. Inflaation ennustamisessa neuroverkkomallien tulokset ovat kuitenkin olleet ristiriitaisia. Aiempi tutkimus inflaation ennustamisesta on myös keskittynyt lähinnä Yhdysvaltojen ja muiden yksittäisten maiden inflaatioon. Tutkimusta ei ole myöskään tehty inflaation ennustamisesta eri suhdannetilanteissa neuroverkkomallien avulla. Tässä tutkielmassa tutkittiinkin neuroverkkomallin kykyä ennustaa inflaatiota koko euroalueella vuosien 2008-2009 taantuman aikana. Tutkielman aineistona käytettiin euroalueen harmonisoidusta kuluttajahintaindeksistä muodostettua inflaatioaikasarjaa vuosilta 1997-2010. Tutkielmassa epälineaarinen neuroverkko rakennettiin aiemmasta kirjallisuudesta vakiintuneella metodilla, jossa mallin valinta suoritettiin käyttämällä erillistä aineistoa. Valitulla mallilla simuloitiin aitoa ennustetilannetta käyttämällä euroalueen taantuman aikaista testiaineistoa. Ennusteet tehtiin myös taantuman jälkeiselle noususuhdanteelle, jotta eri suhdannetilanteita voitiin vertailla. Lisäksi samat ennusteet tehtiin ekonometriassa vakiintuneella lineaarisella mallilla, johon neuroverkkomallia verrattiin käyttämällä aiemmasta kirjallisuudesta tuttuja arviointikriteerejä ja tilastollisia testejä. Tutkielmassa selvisi, että neuroverkkomalli tuottaa hyvin tarkkoja ennusteita inflaatiolle kaikilla tutkielmassa käytetyillä ennusteväleillä. Neuroverkkomallin ennusteet ovat myös parempia, jos käytettävä aineisto on kausitasoitettu. Neuroverkkomalli tekee pienempiä ennustevirheitä noususuhdanteen aikana kuin taantumassa, mutta erot eri suhdannetilanteissa eivät ole kovin suuria. Neuroverkkomallin ennusteet eivät kuitenkaan poikkea yksinkertaisen lineaarisen mallin tekemistä ennusteista tilastollisesti merkitsevästi kummassakaan suhdannetilanteessa. Näin ollen neuroverkkomallin ei voida päätellä toimivan eri tavalla taloudellisessa taantumassa kuin muissa suhdannetilanteissa. Tutkielman tulosten perusteella neuroverkkomallia ei voida suositella keskuspankkien inflaatioennustemalliksi, koska mallin valinta ja testaaminen vievät yksinkertaista lineaarista mallia enemmän aikaa, mutta ennustetulokset eivät ole lineaarista mallia parempia. Tulokset antavatkin todisteita siitä, että inflaatio on euroalueella lineaarinen prosessi, jolloin epälineaariset mallit eivät tuota ennusteisiin lisähyötyä. Neuroverkkomallit voivat kuitenkin antaa hyvän työkalun keskuspankkien toiminnan arvioimiseen, koska niiden tuottamat ennusteet ovat tarkkoja pitemmillekin aikaväleille.
  • Korhonen, Markus (2019)
    Hintavakauden saavuttamisesta on tullut keskuspankkien tärkeimpiä tehtäviä kaikkialla maailmassa, ja useat keskuspankit pyrkivät tiettyyn, hyvin määriteltyyn inflaatiotavoitteeseen. Samoin Euroopan keskuspankki pyrkii rahapolitiikallaan pitämään inflaation kahden prosentin tuntumassa. Inflaatiotavoite kuitenkin vaatii sen, että inflaatiota voidaan ennustaa mahdollisimman tarkasti. Koneoppimismetodeihin kuuluvat neuroverkkomallit ovat osoittautuneet olemaan monilla aloilla hyviä ennustemalleja. Inflaation ennustamisessa neuroverkkomallien tulokset ovat kuitenkin olleet ristiriitaisia. Aiempi tutkimus inflaation ennustamisesta on myös keskittynyt lähinnä Yhdysvaltojen ja muiden yksittäisten maiden inflaatioon. Tutkimusta ei ole myöskään tehty inflaation ennustamisesta eri suhdannetilanteissa neuroverkkomallien avulla. Tässä tutkielmassa tutkittiinkin neuroverkkomallin kykyä ennustaa inflaatiota koko euroalueella vuosien 2008-2009 taantuman aikana. Tutkielman aineistona käytettiin euroalueen harmonisoidusta kuluttajahintaindeksistä muodostettua inflaatioaikasarjaa vuosilta 1997-2010. Tutkielmassa epälineaarinen neuroverkko rakennettiin aiemmasta kirjallisuudesta vakiintuneella metodilla, jossa mallin valinta suoritettiin käyttämällä erillistä aineistoa. Valitulla mallilla simuloitiin aitoa ennustetilannetta käyttämällä euroalueen taantuman aikaista testiaineistoa. Ennusteet tehtiin myös taantuman jälkeiselle noususuhdanteelle, jotta eri suhdannetilanteita voitiin vertailla. Lisäksi samat ennusteet tehtiin ekonometriassa vakiintuneella lineaarisella mallilla, johon neuroverkkomallia verrattiin käyttämällä aiemmasta kirjallisuudesta tuttuja arviointikriteerejä ja tilastollisia testejä. Tutkielmassa selvisi, että neuroverkkomalli tuottaa hyvin tarkkoja ennusteita inflaatiolle kaikilla tutkielmassa käytetyillä ennusteväleillä. Neuroverkkomallin ennusteet ovat myös parempia, jos käytettävä aineisto on kausitasoitettu. Neuroverkkomalli tekee pienempiä ennustevirheitä noususuhdanteen aikana kuin taantumassa, mutta erot eri suhdannetilanteissa eivät ole kovin suuria. Neuroverkkomallin ennusteet eivät kuitenkaan poikkea yksinkertaisen lineaarisen mallin tekemistä ennusteista tilastollisesti merkitsevästi kummassakaan suhdannetilanteessa. Näin ollen neuroverkkomallin ei voida päätellä toimivan eri tavalla taloudellisessa taantumassa kuin muissa suhdannetilanteissa. Tutkielman tulosten perusteella neuroverkkomallia ei voida suositella keskuspankkien inflaatioennustemalliksi, koska mallin valinta ja testaaminen vievät yksinkertaista lineaarista mallia enemmän aikaa, mutta ennustetulokset eivät ole lineaarista mallia parempia. Tulokset antavatkin todisteita siitä, että inflaatio on euroalueella lineaarinen prosessi, jolloin epälineaariset mallit eivät tuota ennusteisiin lisähyötyä. Neuroverkkomallit voivat kuitenkin antaa hyvän työkalun keskuspankkien toiminnan arvioimiseen, koska niiden tuottamat ennusteet ovat tarkkoja pitemmillekin aikaväleille.
  • Kuittinen, Salla (2021)
    Auringon säteilyn voimakkuus vaihtelee vuodenaikojen mukaan Suomessa. Tämän seurauksena järvien kerrostuneisuudessa tapahtuu muutoksia. Värriön luonnonpuistossa järvien tutkimus on ollut vähäistä, ja lämpötilaseurantaa ei aikaisemmin alueen järvissä ole tehty ympärivuotisesti. Aineiston avulla selvitettiin Kuutsjärven ja Tippakurulammen lämpötilan muutoksia, eroavaisuuksia, päivittäisiä muutoksia sekä lumen vaikutusta kevään lämpenemiseen tarkastelujakson aikana. Tutkimusaineisto on kerätty Värriön luonnonpuiston Kuutsjärvestä ( 67° 44'N ja 29° 36'E) sekä Tippakurulammesta (67° 46'N ja 29° 37'E) vuosina 2009–2012. Molemmissa järvissä oli yksi termistoriketju järven syvimmässä kohdassa. Termistoreita ketjussa oli viisi kappaletta. Tulosten tarkastelussa apuna käytettiin Ilmatieteen laitoksen sää- ja lumihavaintoja. Auringon säteilyn voimakkuus on merkittävin Kuutsjärven ja Tippakurulammen lämpötiloihin vaikuttava tekijä. Päivittäisissä muutoksissa ei ole eroavaisuuksia järvien välillä. Tippakurulampi lämpenee tummempana ja matalampana järvenä pohjaa myöten kesän aikana. Kesän aikana sedimenttiin varastoitunut lämpö purkautuu talvella veteen. Kevään täyskierto on molemmissa järvissä lyhyt ja tapahtuu toukokuun loppupuolella. Syksyn täyskierto on Tippakurulammessa Kuutsjärveä pidempi, ja Tippakurulampi jäähtyy sekoittuneessa tilassa. Eroavaisuudet järvien välillä johtuvat koko- ja värieroista.