Nordic Banks - Credit Risk and Risk Linkages

The recent global financial crisis has once again shown how fragile the financial system is. This essay investigates the credit risk in the Nordic banking sector by measuring the probability of default of the six major Nordic banks. This is done by using the Merton (1974) model which utilizes stock prices as well as balance sheet data. The results are compared with an approach first suggested by Hall and Miles (1990) which relies solely on stock market prices. In order to highlight the risk of a highly concentrated banking sector, the essay also investigates the spillover effects from one bank to another. The essay follows the example of Adrian and Brunnermeier (2011) that have developed the commonly used VaR into CoVaR, a risk measure that takes systemic risk into account

Pärjääkö Martta kotona? : Vanhusasiakkaan kotona pärjäämisen arviointi osana gerontologista sosiaalityötä

Only abstract. Paper copies of master’s theses are listed in the Helka database (http://www.helsinki.fi/helka). Electronic copies of master’s theses are either available as open access or only on thesis terminals in the Helsinki University Library.Vain tiivistelmä. Sidottujen gradujen saatavuuden voit tarkistaa Helka-tietokannasta (http://www.helsinki.fi/helka). Digitaaliset gradut voivat olla luettavissa avoimesti verkossa tai rajoitetusti kirjaston opinnäytekioskeilla.Endast sammandrag. Inbundna avhandlingar kan sökas i Helka-databasen (http://www.helsinki.fi/helka). Elektroniska kopior av avhandlingar finns antingen öppet på nätet eller endast tillgängliga i bibliotekets avhandlingsterminaler.Tutkimuksessa selvitetään, mikä ohjaa sosiaalityöntekijää vanhusasiakkaan eli Martan kotona selviytymisen arvioinnissa. Mitä asioita sosiaalityöntekijä painottaa arvioidessaan, että Martalla on tarve pysyvään hoitopaikkaan: palvelutaloon, vanhainkotiin tai sairaalaan? Tutkimus on osa Pääkaupunkiseudun sosiaalialan osaamiskeskus SOCCAn Gerontologisen sosiaalityön kehittämishanketta, GERO-hanke 2005–2008. Tutkimuksen tavoitteena on tehdä gerontologisessa sosiaalityössä tehtävää arviointityötä näkyväksi ja ymmärrettäväksi. Tietoa gerontologisessa sosiaalityössä tehtävästä vanhusasiakkaan kotona pärjäämisen arvioinnista kerättiin haastatte-lemalla Helsingissä vanhusten parissa työskenteleviä sosiaalityöntekijöitä sekä sosiaalivirastosta että terveyskeskuksesta. Haastatteluita tehtiin yhteensä 12. Haastatteluiden koostuivat sosiaalityöntekijöiden esimerkkitapauksista. Näistä esimerkkitapauksista luotiin aineiston analyysivaiheessa esimerkkikertomus (Martta) kuvaamaan sosiaalityöntekijöiden arviointiprosessia. Aineistoa analysoitiin myös teemoittelun avulla. Työssä esitellään myös biopsykososiaalinen malli sosiaalityössä tehtävän toimintakykyarvioinnin tueksi. Helsingissä on hyvin yleistä, että yhteydenotto sosiaalityöntekijään vanhuksen kotona pärjäämättömyys tilanteissa tulee vanhuksen läheisiltä eikä vanhukselta itseltään. Sosiaalityöntekijöiden mukaan tämä johtuu siitä, että asiakkaat ovat huonokuntoisia. Sosiaalityöntekijän rooli korostuu tulevaisuudessa niiden vanhusten asianajajana, joilla omaisia ei ole. Vanhusasiakkaan tilanteen arviointi on prosessi, joka koostuu alkuarvioinnista, tilannearviosta ja arvion tekemisestä. Tutkimus osoitti, että sosiaalityöntekijät arvioivat vanhuksen kotona pärjäämistä ja mahdollista hoitopaikan tarvetta yksilöllisesti oman ammatillisen "tarveharkintakriteeristön" mukaan. Kaupungin ohjeiden koettiin olevan liian ylimal-kaisia, mutta kaavamaista arviointia vieroksuttiin myös. Sosiaalityössä tehtävää arviointia voidaan tarkastella yksilö-kohtaisen arvioinnin (casework) tai asiakasvirtojen ohjailuun liittyvän arvioinnin näkökulmasta. Tutkimuksen mukaan vanhuksen toimintakyvyn arvioinnissa kotikäynti on hyvin keskeinen arviointitapa. Sosiaalityön-tekijöiden mukaan kotikäynti on informaation keräämisen ja jakamisen paikka. Asiakkaan omalla elinympäristöllä on suuri merkitys asiakkaan toimintakykyyn. Ympäristö voi estää tai tukea vanhuksen kotona selviytymistä. Sosiaalityöntekijät toivoivat jatkossa pystyvänsä puuttumaan vanhuksen elämäntilanteeseen, ennen kuin hänen elämän-tilanteensa on kriisiytynyt. Ennalta ehkäisevä ja psykososiaalinen työote koettiin tulevaisuuden kehittämiskohteiksi gerontologisessa sosiaalityössä

A proof-of-concept study on mortality prediction with machine learning algorithms using burn intensive care data

INTRODUCTION: Burn injuries are a common traumatic injury. Large burns have high mortality requiring intensive care and accurate mortality predictions. To assess if machine learning (ML) could improve predictions, ML algorithms were tested and compared with the original and revised Baux score. METHODS: Admission data and mortality outcomes were collected from patients at Uppsala University Hospital Burn Centre from 2002 to 2019. Prognostic variables were selected, ML algorithms trained and predictions assessed by analysis of the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Comparison was made with Baux scores using DeLong test. RESULTS: A total of 17 prognostic variables were selected from 92 patients. AUCs in leave-one-out cross-validation for a decision tree model, an extreme boosting model, a random forest model, a support-vector machine (SVM) model and a generalised linear regression model (GLM) were 0.83 (95% confidence interval [CI] = 0.72-0.94), 0.92 (95% CI = 0.84-1), 0.92 (95% CI = 0.84-1), 0.92 (95% CI = 0.84-1) and 0.84 (95% CI = 0.74-0.94), respectively. AUCs for the Baux score and revised Baux score were 0.85 (95% CI = 0.75-0.95) and 0.84 (95% CI = 0.74-0.94). No significant differences were observed when comparing ML algorithms with Baux score and revised Baux score. Secondary variable selection was made to analyse model performance. CONCLUSION: This proof-of-concept study showed initial credibility in using ML algorithms to predict mortality in burn patients. The sample size was small and future studies are needed with larger sample sizes, further variable selections and prospective testing of the algorithms. LAY SUMMARY: Burn injuries are one of the most common traumatic injuries especially in countries with limited prevention and healthcare resources. To treat a patient with large burns who has been admitted to an intensive care unit, it is often necessary to assess the risk of a fatal outcome. Physicians traditionally use simplified scores to calculate risks. One commonly used score, the Baux score, uses age of the patient and the size of the burn to predict the risk of death. Adding the factor of inhalation injury, the score is then called the revised Baux score. However, there are a number of additional causes that can influence the risk of fatal outcomes that Baux scores do not take into account. Machine learning is a method of data modelling where the system learns to predict outcomes based on previous cases and is a branch of artificial intelligence. In this study we evaluated several machine learning methods for outcome prediction in patients admitted for burn injury. We gathered data on 93 patients at admission to the intensive care unit and our experiments show that machine learning methods can reach an accuracy comparable with Baux scores in calculating the risk of fatal outcomes. This study represents a proof of principle and future studies on larger patient series are required to verify our results as well as to evaluate the methods on patients in real-life situations.Peer reviewe

Detach-ROCKET: Sequential feature selection for time series classification with random convolutional kernels

Time series classification is essential in many fields, such as medicine, finance, environmental science, and manufacturing, enabling tasks like disease diagnosis, anomaly detection, and stock price prediction. Machine learning models like Recurrent Neural Networks and InceptionTime, while successful in numerous applications, can face scalability limitations due to intensive training requirements. To address this, random convolutional kernel models such as Rocket and its derivatives have emerged, simplifying training and achieving state-of-the-art performance by utilizing a large number of randomly generated features from time series data. However, due to their random nature, most of the generated features are redundant or non-informative, adding unnecessary computational load and compromising generalization. Here, we introduce Sequential Feature Detachment (SFD) as a method to identify and prune these non-essential features. SFD uses model coefficients to estimate feature importance and, unlike previous algorithms, can handle large feature sets without the need for complex hyperparameter tuning. Testing on the UCR archive demonstrates that SFD can produce models with $10\%$ of the original features while improving $0.2\%$ the accuracy on the test set. We also present an end-to-end procedure for determining an optimal balance between the number of features and model accuracy, called Detach-ROCKET. When applied to the largest binary UCR dataset, Detach-ROCKET is capable of reduce model size by $98.9\%$ and increases test accuracy by $0.6\%$.Comment: 13 pages, 4 figures, 1 tabl

Förbränningspartiklars hygroskopiska egenskaper efter några timmars åldring i atmosfären

Trafiken i Köpenhamn tillför luften en ansenlig mängd partiklar när förbränning sker i motorerna. Dessa partiklar påverkar hälsan hos befolkningen i Köpenhamn samt den i Skåne när vindarna är västliga, men också klimatet. Partiklarnas klimateffekt är ännu inte klarlagd, delvis på grund av att det är okänt hur partiklarna från trafiken omvandlas under långdistanstransport: i det här fallet under vägen till Skåne och vidare. Den här rapporten grundar sig på data över förbränningspartiklars hygroskopiska egenskaper registrerad vid bakgrundsstationen Vavihill i nordvästra Skåne. Undersökningen syftar till att analysera förbränningspartiklars hygroskopiska egenskaper och deras förmåga att åldras i atmosfären när de transporteras mellan Köpenhamn och Vavihill. Genom att välja ut närliggande tidsintervall under vintermånaderna 2008-2009 där luften i Vavihill tidigare gått genom respektive precis missat Köpenhamn, kunde Köpenhamns partikelbidrag i data urskiljas. Data över de hygroskopiska egenskaperna visade att förbränningspartiklarna från Köpenhamn tillväxte genom vattenupptag efter den korta tid av åldring de utsatts för under vägen till Köpenhamn. Det visade sig också att aerosolerna var externt blandade och att det dels existerade en mod med mycket låg tillväxt (några få procent, det vill säga nästan hydrofob) och dels en mod med något högre tillväxt (omkring 25 %, det vill säga mindre hygroskopisk). Mer analys behövs dock för säkrare analys. Med tanke på att vintertiden inte innebär intensiv fotokemi, tyder resultatet på att den hygroskopiska tillväxten kan bli ännu högre under andra delar av året när fotokemin är starkare. På så sätt visar analysen att även förbränningspartiklar kan bli mer hygroskopiska efter en relativ kort tid av åldring och att de på sikt därför skulle kunna bidra till den indirekta klimateffekten genom molndroppsbildning. Dessutom skulle resultatet av de hygroskopiska egenskaperna kunna användas för att spåra förbränningspartiklar i framtida studier i Vavihill