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

Browsing by study line "Matematiikka ja soveltava matematiikka"

Sort by: Order: Results:

  • Wallin, Tiia (2021)
    Tämän tutkielman tarkoituksena on tutustuttaa lukija arvopaperimarkkinoihin, niiden yleiseen tasapainoon ja tasapainon olemassaoloon yhden periodin markkinamallissa, jossa toimijat käyvät kauppaa arvopapereista vaihtokauppamarkkinoilla. Yleinen tasapainoteoria on lähestymistapa talouden käyttäytymisen kuvaamiseen kokonaisuutena, jossa selvitetään talouden muodostavien toimijoiden kunkin jäsenen optimaalinen käyttäytyminen ja etsitään keskinäisen yhteensopivuuden pistettä. Tasapainoperiaatteen mukaan hinnat sopeutuvat, kunnes toimijoiden valinnat ovat yhteensopivat toistensa kanssa. Tasapaino voidaan määritellä systeemin tilaksi, jossa sillä ei ole syytä muuttua. Tutkielman toisessa kappaleessa esitetään tarpeellisia esitietoja ja apulauseita. Tutkielman lukijan oletetaan tuntevan tavallisimmat matemaattiset merkintätavat. Hänen tulee hallita peruskäsitteet matemaattisesta analyysistä, todennäköisyyslaskennasta, joukko-opista, lineaarialgebrasta ja topologiasta. Näiden lisäksi taloustieteen peruskäsitteiden tuntemus sekä opit auttavat ymmärtämään kokonaisuutta laajemmin. Tutkielman kolmannessa kappaleessa perehdytään lyhyesti arvopaperimarkkinoiden matemaattiseen esitystapaan, kuluttajan utiliteettiteoriaan sekä arbitraasikäsitteeseen. Kappaleessa esitetään myöhemmin tutkielmassa käytettävät talouden tärkeät standardiolettamukset ja todistetaan yhtenä tärkeimpänä tuloksena, milloin yhden periodin arvopaperimarkkinat ovat arbitraasivapaat. Neljännessä kappaleessa paneudutaan tasapainoon ja sen määrittelemiseen. Kappale lähtee liikkeelle tarkasta taloustieteellisestä näkökulmasta. Se perehtyy ehdollisten markkinoiden talouteen, eli toiselta nimeltä Arrow-Debreu-talouteen, sen merkitsemistapaan ja tasapainoon. Tämän jälkeen johdetaan seuraukset arvopaperimarkkinoille. Normalisoidun arbitraasivapaan tasapainon avulla pystytään näyttämään, että täydelliset arvopaperimarkkinat ovat Arrow-Debreu-markkinat. Kappaleen lopussa käydään läpi Pareto-tehokkuutta ja todistetaan, että täydellisillä arvopaperimarkkinoilla, joissa toimijoiden utiliteettifunktiot ovat kasvavia, jokainen kulutustasapaino on Pareto-tehokas. Tämä tarkoittaa sitä, että ei ole olemassa toista allokaatiota, joka parantaisi toisen toimijan utiliteettia huonontamatta jonkin toisen. Viidennessä kappaleessa esitellään tasapainon olemassaoloa ensiksi Arrow-Debreun taloudessa ja käydään esimerkkien avulla läpi, miksi tietyt oletukset ovat välttämättömiä tasapainon olemassaololle täydellisillä markkinoilla. Tämän jälkeen esitetään lause arvopaperimarkkinoiden tasapainolle, jossa markkinat saattavat olla epätäydelliset.
  • Westlin, Emilia (2022)
    The aim of this thesis was to 1) give an exposition of how topological data analysis (TDA) can be used to look for patterns in periodic data, 2) apply it to financial data and 3) visually explore how a topological analysis of credit data using landscape distances compared to looking directly at the change in credit data in the context of stock market crashes. TDA applies algebraic topology to data. It models data sets as various-dimensional surfaces, or manifolds, and studies their structure to find patterns of interconnectedness. It is a powerful tool for studying large, complex, multi-dimensional and noisy data sets. It is often able to capture subtle patterns in such data sets much better than other methods. It is known that stock market crashes are preceded by periods of credit expansion, but we have no reliable indicator of an imminent crash. Chapter 2 covers the algebraic topological theory needed. Key concepts are simplicial complexes, homology groups and persistent homology. The central theorem is the Nerve Theorem, which establishes an equivalence between the union of a collection of convex sets and the nerve of the collection. Chapter 3 describes the method of time delay embedding to pre-process periodic data. A Vietoris-Rips filtration was applied to sliding windows of credit data. From this persistence diagrams and their corresponding persistence landscapes were obtained. The normalised persistence landscape norms (L1) were plotted to visually explore how well TDA captured the connection between credit expansion and stock market crashes. It was compared to the discrete first derivative of the credit data. Visual inspection of the graphs suggested TDA to be as good, and possibly slightly better, at predicting stock market crashes from bank credit data, than looking at the discrete first derivative directly. No obvious new indicator of an imminent crash was found, however. To unlock the true potential of TDA in analysing large, multivariate data sets, further studies could look to triangulate a better indicator of stock market crashes by combining the credit data with other economic, social and political data. It would also be useful to establish a less subjective, more transparent method for choosing the thresholds used as crash indicators, and to quantify the predictions made by different indicators to better compare them with each other.
  • Rautiainen, Leo (2022)
    Tämän gradun keskeisin asia on uusiutumisteoria. Uusiutumisteoria on todennäköisyysteoriaa, ja siinä tarkastellaan tilanteita niin sanotusti takaperin. Eli voidaan vaikka simuloida tiettyä tilannetta erittäin monta kertaa, ja laskea tuloksen perusteella vastaus. Esimerkki tästä on tilanne, jossa tarkastellaan, kuinka monta kertaa olisi heitettävä noppaa, jotta saadaan sama lukuarvo viisi kertaa peräkkäin. Tällainen on haastavampaa laskea klassisen todennäköisyyslaskennan metodein, koska otannan kokoa ei ole tiedossa. Tutkielman tarkoituksena on, että tutkielman lukija joko saisi ymmärrystä siitä, mitä uusiutumisteoria on, tai hänen tietämyksensä syvenisi. Tämä on toteutettu niin, että tutkielman alussa on pyritty selittämään matemaattisia asioita, joita käytetään myöhemmin tutkielmassa, jotta tutkielma olisi luettavissa mahdollisimman monelle eri matematiikan osaamistasoiselle ihmiselle. Todistusten seuraaminen ihmiselle, joka on matematiikan opinnoissaan vasta alkuvaiheessa voi olla erittäin haastavaa, mutta esimerkit on pyritty kirjoittamaan niin, että ne olisivat kenelle vain luettavissa. Gradussa on kaksi matemaattisesti haastavampaa kappaletta. Toisessa johdetaan keskeinen uusiutumislause ja todistetaan se, ja toisessa johdetaan uusiutumislause epätäydelliseksi uusiutumislauseeksi, ja osoitetaan, kuinka uusiutumisteoria on mukana vakuutusmatematiikan riskiteoriassa. Keskeisen uusiutumislauseen todistus tehdään niin, että ensin johdetaan tämä lause yksinkertaisemmista uusiutumislauseista ja määritellään uusiutumisfunktio. Tämän jälkeen määritellään Blackwellin uusiutumislause ja todistetaan se. Tämän jälkeen voidaan osoittaa, että lauseet ovat matemaattisesti ekvivalentteja sopivin oletuksin, ja kun se on osoitettu, on keskeinen uusiutumislause todistettu. Työn lopussa käsitellään esimerkkejä. Yksi näistä on koneiden hajoamiseen liittyvä uusiutumisteoreettinen tehtävä, ja sen lisäksi esitetään kaksi uusiutumisteoriaan liittyvää paradoksia. Vaikka näissäkin voi olla haastaviakin todistuksen osia, erityisesti molempien paradoksien todistuksissa, on jokainen esimerkki muotoiltu jokaiselle luettavaan muotoon. Nämä kaksi kappaletta ovat ne kappaleet, jotka kannattaa lukea, jos ei ole ikinä kuullut uusiutumisteoriasta. Yllä mainitussa esimerkissä on tilanne, jossa on tehdas ja tehtaassa on kone, jossa on yksi kriittinen osa, joka hajoaa helposti. Jos osa huolletaan ennen hajoamista, maksaa se 200 euroa. Jos taas osa ehtii hajota ennen huoltoa ja se pitää korjata, hajottaa se samalla konetta, ja kustannukseksi tulee tällöin 2600. Koneen osan hajoaminen on tasajakautunutta kahden vuoden ajanjaksolle. Tällöin uusiutumisteorian avulla on mahdollista ratkaista, mikä on optimaalisin huoltoväli koneelle.
  • Uuksulainen, Heikki (2021)
    Tämän Pro gradu- tutkielma aiheena on valokuvien tarkentamiseen käytetyt algoritmit. Algoritmien tavoitteena on poistaa valokuvista esimerkiksi liikkeestä tai huonosta tarkennuksesta johtuvia epätarkkuuksia ja kohinaa. Työssä esiteltävissä algoritmeissä ongelmaa käsitellään tilastollisena inversio-ongelmana, jonka parametrien estimointiin käytetään erilaisia numeerisia menetelmiä. Tutkielman rakenne koostuu kolmesta osiosta; yleisestä teoriaosuudesta, työssä käytettävien algoritmien esittelystä sekä algoritmien soveltamisesta data aineistoihin ja tulosten vertailusta. Teoriaosuudessa käydään lyhyesti läpi inversio-ongelmien yleistä teoriaa, keskittyen erityisesti valokuvien tarkentamisen kannalta olennaiseen diskreettiin lineaariseen tapaukseen ja tämän tilastolliseen muotoiluun. Algoritmien puolestaan voidaan ajatella koostuvan kahdesta osasta: (i) tilastollisen mallin määrittämisestä ja (ii) mallin parametrien numeerisesta optimoinnista. Tutkielmassa esitellään kaksi klassista analyyttistä menetelmää nimiltään Richardson-Lucy ja ROF -algoritmit sekä syväoppimista ratkaisussa hyödyntävä iRestNet. Lopuksi algoritmeja sovelletaan kahdelle eri aineistoille: ohjelmallisesti generoidulle datalle ja vuonna 2021 järjestetyn Helsinki Deblur Challenge -haastekilpailun kuva-aineistolle. Tarkoituksena on selvittää algoritmien toteutuksessa tehtävien valintojen vaikutusta lopputuloksiin ja vertailla esiteltyjen algoritmien antamia tuloksia keskenään.
  • Tuukkanen, Suvi (2023)
    Vastuuvelka on keskeinen termi vakuutusmatematiikassa. Vakuutuksen vastuuvelalla hetkellä t tarkoitetaan summaa, joka vakuutusyhtiöllä tulee sillä hetkellä olla varattuna kyseisen vakuutuksen korvauksiin. Vastuuvelkaan vaikuttavat useat tekijät, kuten vakuutukseen liittyvä korvaussumma, korkoutuvuus ja kuolevuus. Tässä työssä käsitellään erilaisten henkivakuutusten vastuuvelkoja. Vakuutuksen hinta on yksinkertaisimmillaan nettokertamaksu. Tässä tapauksessa vakuutettu maksaa kerralla kaikki vakuutusmaksut ja tämä maksu on ekvivalenssiperiaatteen mukaan vakuutetulle maksettavien korvausten nykyarvon odotusarvo, toisin sanoen pääoma-arvo. Pääoma-arvo riippuu korvausten suuruuden lisäksi korkotasosta ja kuolevuudesta. Vakuutusmaksut voidaan myös jakaa pidemmälle aikavälille tai niihin voi sisältyä korvausten pääoma-arvon lisäksi muita kuluja. Elossaolevan vakuutetun vakuutustekninen vastuuvelka tietyllä ajanhetkellä on tulevien korvausten ja kulujen senhetkinen pääoma-arvo vähennettynä tulevien vakuutusmaksujen senhetkisellä pääoma-arvolla. Vastuuvelkaa voidaan ajatella vakuutussopimuksen arvona. Vastuuvelkaa voidaan kuvata Thielen differentiaaliyhtälöllä. Thielen yhtälö voidaan johtaa yksinkertaisissa tapauksissa suoraan derivoimalla vastuuvelkaa tai laajemmin tarkastelemalla vastuuvelan muutosta lyhyellä aikavälillä ja muodostamalla differentiaaliyhtälö erotusosamäärän raja-arvosta. Thielen yhtälön avulla voidaan tarkastella vastuuvelan ja siis vakuutussopimuksen arvon muutoksia. Toisaalta jos oletetaan, että vakuutusyhtiölle syntyy vakuutusaikana vastuuvelkaan suhteutettuja kuluja, tarvitaan Thielen yhtälöä myös vakuutuksen hinnoitteluun.