BIM at Structural Engineering in Renovation Projects

Rakennuskanta on merkittävä osa kansallisvarallisuutta, joten sitä on tärkeää ylläpitää asianmukaisesti. Korjausrakentamisella on siis suuri merkitys rakennuskannan ylläpidossa. Tietomallintaminen on pitkälti keskittynyt uudisrakentamiseen, mutta sen mahdollisuuksia kannattaa tutkia myös korjausrakentamisessa. Erona uudisrakentamiseen kuitenkin on, että joudutaan toimimaan vanhojen rakenteiden parissa. Tämän diplomityön tarkoitus on tutkia, kannattaako tietomallintamista käyttää korjausrakentamisen rakennesuunnittelussa ja mitä on otettava huomioon. Tietomallintamisessa on kuitenkin kyse kokonaisuudesta, joten lisäksi tutkitaan rakennesuunnittelijan tietomallin merkitystä muille osapuolille. Korjausrakentamiseen liittyy keskeisesti myös inventointimalli, joten myös sen merkitystä eri osapuolille tutkitaan. Diplomityössä aineistoa kerättiin kahdella tavalla. Alussa tehtiin kysely rakennesuunnittelijoille ja sillä pyrittiin selvittämään tietomallintamisen nykytilaa sekä uudis- että korjausrakentamisessa. Seuraavassa vaiheessa taas tehtiin haastatteluita rakennesuunnittelijoille sekä muille rakennushankkeiden osapuolille. Rakennesuunnittelijoiden haastatteluilla pyrittiin tarkentamaan tilannetta korjausrakentamisessa ja muiden osapuolien osalta pyrittiin selvittämään yleisemmin tietomallintamisen käyttöä. Diplomityöstä saadut tulokset eivät olleet yksiselitteisiä vaan tulokset olivat enemmänkin huomioita keskeisistä asioista. Keskeisin havainto kuitenkin oli, että korjausrakentamisessa rakennesuunnittelu keskittyy nimenomaan uusien rakenteiden suunnitteluun. Kaikissa tilanteissa ei kuitenkaan ole järkevää käyttää tietomallintamista. Tietomallintamista kannattaa kuitenkin tutkia kokonaisuuden kannalta eikä vain rakennesuunnittelun näkökulmasta. Käytettäessä tietomallintamista rakennesuunnitteluun on tärkeää huomioida muutamia käytännön seikkoja. On mietittävä, riittääkö vanhojen rakenteiden tuominen inventointimallina vai kannattako rakennesuunnittelijan erikseen mallintaa ne. Mallintamalla vanhat rakenteet pystytään moni asia tekemään paremmin, mutta se vaatii myös suuren työmäärän. Toinen keskeinen seikka on uuden ja vanhan rakenteen liitoksen tekeminen. Se, kuinka liitos tehdään, vaikuttaa muun muassa tarkkuusvaatimuksiin. Diplomityössä myös selvisi, että inventointimalliin pitää kiinnittää enemmän huomiota, sillä se vaikuttaa muun muassa koko suunnittelun tarkkuuteen

Sankaruuskuva Kansa taisteli – miehet kertovat -lehden toimitetussa sotamuistelukerronnassa 1957 – 1961

Aikakauslehti ”Kansa taisteli – miehet kertovat” -lehden (jatkossa KT) ensimmäinen numero näki päivän valon keväällä 1957. Väinö Linnan kiistelty teos Tuntematon sotilas oli ilmestynyt pari vuotta aikaisemmin synnyttäen kiivaan keskustelun Linnan kuvauksen aitoudesta ja totuudenmukaisuudesta. KT:n perustaminen oli julkilausutusti reaktio Tuntemattomasta sotilaasta käytyyn keskusteluun suomalaisen sotilaan ominaisuuksista ja siihen kytkeytyvästä sankaruuskuvasta. Tämä Pro gradu -tutkielma käsittelee Kansa Taisteli – miehet kertovat -lehden sankaruuskuvaa. Yhteiskuntahistoriallisena kehyksenä on Suomen Neuvostoliittoa vastaan käymien sotien muistamisen kulttuuriin liikkumatila ja sen ongelmallisuus Suomessa 1950-luvun lopulla ja 1960-luvun alussa. Tutkieman tavoitteena on selvittää minkälaisia elementtejä KT:n sankaruuskuva pitää sisällään ja minkälaisin kerronnallisin keinoin se rakentuu lehden sotamuistelukertomuksissa. Alkuperäisainestona on KT:n julkaistut lehdet. Tutkielman rajaus perustuu lehden ensimmäisen päätoimittajan Aarne Blickin toimikauteen. Rajaus sisältää lehdet vuosilta 1957-1960 sekä kolme ensimmäistä numeroa vuodelta 1961. Aineisto käsittää yhteensä 357 KT:ssa julkaistua kirjoitusta, jotka koostuvat toimituskunnan omista sotamuisteluista, yksittäisistä jutuista sekä kirjoituskilpailujen tuloksena toimituksen saamista muistelukertomuksista. Kaskut on rajattu tutkimuksen ulkopuolelle. Tutkielman metodisena lähtökohtana on suhtautua lehden julkaisemiin sotamuisteluihin lehden valitsemana ja muokkaamana otoksena, joka edustaa lehden linjaa siitä, mitä haluttiin kertoa ja millä tavalla, jotta se palvelisi tavoiteltua ideaa tai kuvaa sodasta ja sankaruudesta siinä. Tarkastelun keskiössä on lehti sankaruuskuvan tuottajana, eivät sen kirjoittajat. Tutkielman metodi on aineistolähtöinen ja KT:n tekstejä lähestytään kahdesta näkökulmasta: sankaruuskuvan elementtien hahmottelussa tutkimuksen kohteena on muistelu sinänsä. Tarkoituksena on selvittää mikä merkityksellistyy poikkeuksellisen ihailun kohteena sankaruudeksi. Toisessa näkökulmassa tutkimuksen kohteena on kerronta sinänsä. Tavoitteena on analysoida niitä kerronnallisia keinoja, joilla sankaruuskuva tuotetaan. Analyysissä hyödynnetään Kirsti Salmi-Niklanderin soveltamia kirjallisuustieteen metodisia työkaluja. Kiinnostukseen kohteena on tekstin kertojan suhde tapahtumiin, joita hän kuvaa ja se, minkälaisia sankaruuteen linkittyviä puhetapoja kerronnasta on erotettavissa. Tutkimustuloksena on KT:n sankaruuskuvan luokittelu neljään pääkategoriaan, sankaruustyyppiin, jotka ovat uhrivalmis sankari, taistelutaitoinen sankari, moraalinen sankari ja jermuileva sankari. Luokittelu sisältää 129 kirjoitusta, joissa on viiteittä yhdestä tai useammasta määrittellystä neljästä sankaruuden tyypistä. Sankarityyppien väliset erot ovat häilyvät ja ne eivät ole kategorisesti toisensa poissulkevia. KT:n sankaruuskuvan eri tyyppejä läpileikkaavana taustatarinana toistuu mahdottomuuden ympäristössä selviäminen, mikä luo kontekstin sankaruudelle. Vaikka asetelma alleviivaa pakon edessä toimimista toiminnan motiivina, taistelutahtonsa säilyttävästä suomalaisen sotilaan abstraktista ideasta muodostuu ihailun kohde, johon linkittyy KT:n sankaruuden eri tyypit uhrivalmiudesta, taistelutaidosta, moraalisuudesta. Tutkimustulos osoittaa, että KT:n sankaruustyyppien välillä ei ole merkittäviä sisäisiä ristiriitaisuuksia perustavanlaatuisissa arvopohjaisissa kysymyksissä, kuten sotien ja väkivallan käytön oikeutuksessa, Suomen armeijan legitimiteetissä tai isänmaallisuudessa. KT:n sankaruuskuva on eheä. Siinä missä Tuntemattoman sotilaan on tulkittu asettavan kyseenalaiseksi 1920- ja 1930-lukujen valkoisen Suomen arvomaailman ihanteet, KT:n sankaruuskuva on Linnaa armollisempi kyseisiä arvoja kohtaan - joskaan ei niitä yksiulotteisesti sellaisenaan toisintava. KT:n tekstien kerronnalliset siirtymät näyttävät tarjonneen kirjoittajille puhetavan ja keinon arvioida omien sotakokemusten linkittymistä laajempaan kollektiiviseen narratiiviin, jossa toimijana on suomalainen sotilas. Sankaruus kytkeytyy tämän puhetavan kautta usein suomalaisen sotilaan abstratkiin ideaan, josta varsinaisen ihailun kohteena olevat miehet ovat representaatioita. Puhetapa on mahdollisesti ollut myös keino osallistua keskusteluun siitä, minkälainen suomalaisen sotilaan ideaali on ja minkälaisia ihanteita siihen liittyy. Suomalaisen muistamisen kulttuurin kontekstista tarkastellen kerronnallisten siirtymät ja eri merkityksellistämisen tasot yksilön, ryhmän ja koko kansan tasolla kertovat varmasti myös KT:n yhteisön tavoista vaalia kollektiivisia kokemuksia samoissa joukoissa sotineiden kesken ja selvitä muistoista psyykkisesti

Työn vaatimukset prosesseina : Koneoppimismenetelmät ja teoriat tunnistamisen apuna

Raportissa kerrotaan Työsuojelurahaston rahoittamasta hankkeesta ”Organisaatiodatan hyödyntämisen luotettavuuden lisääminen teorian ja tekoälyn avulla”. Hanke on teoreettismetodologinen, ja sen tavoitteena oli laatia kaksi kansainvälistä tieteellistä artikkelia. Tutkimusaineisto koostuu kahden ammattikorkeakoulun opettajien Moodle-datasta. Moodle on virtuaalinen oppimisympäristö, jota opettajat käyttävät opetuksen suunnittelua, toteutusta ja arviointia varten. Ensimmäisessä artikkelissa osoitetaan, miten järjestelmien käytössä syntyvä trace data voidaan kiinnittää prosessiteorian viitekehykseen (Langley ym., 2013). Näin ollen tulee mahdolliseksi havaita erilaista toiminnan ajallista etenemistä eli prosesseja ja tehdä päätelmiä työn tekemisen prosessien kuormittavista ajanjaksoista. Päätelmien apuna käytetään Karasekin työn vaatimukset-hallinta -mallia (1979). Toisessa artikkelissa jatketaan analyysiä tarkemmalle tasolle ja käytettiin laskennallisena menetelmänä klusterointia, jolla tunnistetaan kuusi erilaista prosessia tehdä opetustyötä keväällä 2019 ja 2020

Työturvallisuuden tiedonkeruu : laatua kehittäen

Laadukkaan datalähtöisen työturvallisuuden kehittämisen taustalla on systemaattista ja tarkoituksenmukaista työturvallisuusdatan keräämistä ja analysointia. Parhaimmillaan näin syntyvät toimivat organisaatioiden työturvallisuuden kehittämispolut. Tämä opas esittelee työturvallisuuden parantamiseen tähtääviä toimenpidesuosituksia, jotka on laadittu tyypillisten, tunnistettujen ongelmatilanteiden ja haasteiden ratkaisemiseksi. Tällaisia toimenpiteitä ovat esimerkiksi inhimillisiin tekijöihin liittyvät turvallisuusjohtamisen kehityskohteet tai organisaatioiden tietojärjestelmien muutostarpeet. Organisaatioiden lakisääteisen työturvallisuusdatankeruun lisäksi tarvitaan työturvallisuuteen ja työhyvinvointiin kohdistuvan datankeruun kohdentamista. Oppaassa käsitellään organisaatioiden tietotarpeita ja esitetään ratkaisuja datankeruun kohdentamiseen siten, että rajallisilla resursseilla saadaan turvallisuusjohtamisen kannalta olennainen tieto hyödynnettävässä muodossa. Tämä opas avaa näitä kysymyksiä ja antaa ideoita sujuvaan datapohjaiseen työturvallisuustyöhön. Käytämme tässä oppaassa termiä organisaatio kuvaamaan sekä työpaikkoja, organisaatioita että yrityksiä. Opas ei kuitenkaan ole kaikenkattava, sillä datan hyödyntämisessä on monia oikeita toimintatapoja. Tässä oppaassa on koottu tiiviiseen muotoon Turvallisuusjohtamisen kehittäminen tiedonlouhinnalla - AI Safety -tutkimushankeessa pohdittuja ja tutkittuja työturvallisuusdatojen käyttöön liittyviä kysymyksiä

Development of otology specific outcome measure : Ear Outcome Survey-16 (EOS-16)

Purpose: An important outcome measure of patient care is the impact on the patient's health-related quality of life (HRQoL). Current ear-specific HRQoL instruments are designed for one diagnosis and emphasize different subdivisions such as symptoms, hearing problems, psychosocial impact, and the need for care. The optimal length of the recall period has not been studied. For these reasons, a new survey is needed that would cover most chronic ear diseases. Methods: A preliminary 24-item survey (EOS-24) was created. Untreated adult patients (included n = 186) with one of seven different chronic otologic conditions from all university hospitals in Finland were recruited to respond to EOS-24 and the 15D general HRQoL instrument. The recruiting otologists evaluated the severity of the disease and the disability caused by it. A control group was recruited. Based on the patients' responses in different diagnosis groups, the items were reduced according to pre-defined criteria. The resulting survey was validated using a thorough statistical analysis. Results: The relevance and necessity of the original 24 items were thoroughly investigated, leading to the exclusion of 8 items and the modification of 1. The remaining 16 items were well-balanced between subdivisions and were useful in all seven diagnosis groups, thus constituting the final instrument, EOS-16. The most suitable recall period was three months. Conclusions: EOS-16 has been created according to the HRQoL survey guidelines with a versatile nationwide patient population. The survey has been validated and can be used for a wide range of chronic ear diseases as a HRQoL instrument. (C) 2021 PLA General Hospital Department of Otolaryngology Head and Neck Surgery. Production and hosting by Elsevier (Singapore) Pte Ltd.Peer reviewe

Turvallisuusjohtamisen kehittäminen tiedon louhinnalla : AI SAFETY -hankkeen loppuraportti

Turvallisuusjohtamisen kehittäminen tiedonlouhinnalla (AI Safety)- tutkimushanke tarkasteli koneoppimismenetelmien hyödyntämismahdollisuuksia turvallisuusjohtamista tukevina työkaluina. Koneoppimismenetelmien ohella hanke tarkasteli myös organisaatioiden erilaisten datojen hyödyntämispotentiaalia eri analyyseissä. Keskeistä hankkeen tutkimusasetelmassa oli näiden erilaisten aineistojen yhdistäminen analyysikohtaisiksi aineistokokonaisuuksiksi. Tämän tarkoituksena oli etsiä sellaisia yhteyksiä datojen väliltä, jotka eivät ole ilmeisiä, tai jotka ovat huonosti tunnettuja. Koneoppimismenetelmiin on vuosien saatossa liitetty paljon odotuksia esimerkiksi ennakoivan analytiikan suhteen. Yksi tämän hankkeen tavoitteista olikin juuri sen selvittäminen, mitä ennakoivan analytiikan mahdollisuuksia organisaatoissa nykyisin olemassa oleva data mahdollistaa. Toisaalta hankkeessa myös pyrittiin yleisesti ottaen selvittämään monipuolisesti eri menetelmillä, voiko koneoppimismenetelmillä tuottaa turvallisuusjohdolle uutta tietoa vuosien saatossa organisaation normaalista toiminnasta kertyneestä datasta. Hankkeen aineisto tuli alueilta työturvallisuus, työympäristö, henkilöstö ja tuotanto ja se kerättiin hankeen neljästä osallistujaorganisaatiosta, jotka ovat Suomessa toimivia teollisuusyrityksiä. Tutkimusaineistona käytettiin myös Tapaturmavakuutuskeskuksen vahinkokuvaustekstejä. Aineistoa analysoitiin monipuolisesti erilaisilla koneoppimismenetelmillä, ja osaa aineistoa analysoitiin myös asiantuntija-analyysillä. Asiantuntija-analyysillä tutkittiin, miten monipuolisesti organisaatiot ovat tunnistaneet tapaturmiin liittyneitä inhimillisiä ja ihmisen toiminnan taustalla vaikuttaneita tekijöitä. Hanke syvensi ymmärrystä osallistujaorganisaatioiden datojen mahdollisuuksista ja puutteista koneoppimismenetelmiin perustuvassa analyysissä, ja tuotti tietoa rakenteisen ja rakenteettoman datan hyödyntämismahdollisuuksista koneoppimismenetelmillä. Tulosten perusteella organisaatioiden keräämässä turvallisuusdatassa on kehitettävää ja tietoaukkoja, jotka vaikeuttavat tekoälyn hyödyntämistä turvallisuuteen liittyvässä analytiikassa ja siten datalähtöisessä turvallisuusjohtamisessa. Kehitettävää havaittiin tekstimuotoisen datan laadussa ja kattavuudessa – esimerkiksi turvallisuustapahtumien taustalla vaikuttavien tekijöiden tunnistamisessa – rakenteisen datan määrien ja muuttujien riittävyydessä sekä mahdollisuuksissa yhdistää rakenteisia datoja toisiinsa. Turvallisuusdatan laadun ja muun organisaatiodatan (kontekstidatan) saatavuuden ja yhdisteltävyyden kehittäminen onkin keskeistä, mikäli tekoälyyn perustuvaa analytiikkaa halutaan hyödyntää turvallisuusjohtamisessa. Dataan liittyvistä haasteista huolimatta tutkimuksessa käytetyt koneoppimismallit tunnistivat kuitenkin merkkejä siitä, että esimerkiksi turvallisuuskoulutuksilla ja perehdytyksillä pystytään vaikuttamaan työturvallisuuteen, ja että korkeat tuotanto- ja tilausmäärät näyttävät yleisellä tasolla olevan yhteydessä työturvallisuustason heikentymiseen. Analyysimenetelmillä havaittiin myös, että kohonneet turvallisuushavaintomäärät indikoivat kasvua työturvallisuustapahtumien määrässä ja vakavuudessa, mikä viittaa siihen, että vakavampia turvallisuustapahtumia kuten työtapaturmia voitaisiin estää, mikäli työturvallisuuden korjaavia toimenpiteitä pystytään tekemään aktiivisesti ja ennakoiden turvallisuushavainnoilla saatavan tiedon perusteella

Development of otology specific outcome measure: Ear Outcome Survey-16 (EOS-16)

PurposeAn important outcome measure of patient care is the impact on the patient’s health-related quality of life (HRQoL). Current ear-specific HRQoL instruments are designed for one diagnosis and emphasize different subdivisions such as symptoms, hearing problems, psychosocial impact, and the need for care. The optimal length of the recall period has not been studied. For these reasons, a new survey is needed that would cover most chronic ear diseases.MethodsA preliminary 24-item survey (EOS-24) was created. Untreated adult patients (included n = 186) with one of seven different chronic otologic conditions from all university hospitals in Finland were recruited to respond to EOS-24 and the 15D general HRQoL instrument. The recruiting otologists evaluated the severity of the disease and the disability caused by it. A control group was recruited. Based on the patients’ responses in different diagnosis groups, the items were reduced according to pre-defined criteria. The resulting survey was validated using a thorough statistical analysis.ResultsThe relevance and necessity of the original 24 items were thoroughly investigated, leading to the exclusion of 8 items and the modification of 1. The remaining 16 items were well-balanced between subdivisions and were useful in all seven diagnosis groups, thus constituting the final instrument, EOS-16. The most suitable recall period was three months.ConclusionsEOS-16 has been created according to the HRQoL survey guidelines with a versatile nationwide patient population. The survey has been validated and can be used for a wide range of chronic ear diseases as a HRQoL instrument.</p

Sää- ja ilmastoriskien hallinta ja tietolähteet Suomessa

Raportissa kuvaillaan sää- ja ilmastoriskien hallintaa ja siihen liittyvien tietolähteiden käyttöä Suomessa. Raportti perustuu kolmeen erilliseen, mutta toisiaan tukevaan työvaiheeseen. Ensimmäinen työvaihe koostui kahdesta verkkokyselystä, joista toinen oli suunnattu kunnille ja toinen suomalaisille organisaatioille yleisesti. Kyselyillä kartoitettiin vastaajien kokemuksia sää- ja ilmastoriskeistä, niiden hallintaa ja käytettyjä tietolähteitä. Toisen työvaiheen muodosti sidosryhmätyöpaja, jonka tavoitteena oli vahvistaa kyselyn pääpiirteiset tulokset ja kerätä ajatuksia sää- ja ilmastoriskien hallinnan ja sitä tukevien palveluiden kehittämiseen. Kolmas työvaihe koostui kirjallisuusperustaisesta toimialakartoituksesta, jossa koottiin yhteen tietoa sää- ja ilmastoriskeistä ja niiden hallinnasta valituilla yhteiskunnan aloilla (vesivarat, vesihuolto, energia, maatalous, liikenne, matkailu, kuntasektori ja finanssiala). Kukin kolmesta työvaiheesta tuloksineen on esitelty raportissa erikseen. Tulokset viittaavat siihen, että vaikka säällä ja ilmastolla on merkittäviä vaikutuksia yhteiskunnan eri aloille ja toimijoille, on niiden aiheuttamien riskien hallinta vaihtelevaa. Yhteistyö eri muodoissaan koetaan tärkeäksi parannettaessa kykyä sää- ja ilmastoriskien hallintaan. Raportti perustuu ELASTINEN-hankkeessa tehtyyn työhön. Tämä julkaisu on toteutettu osana valtioneuvoston vuoden 2015 selvitys- ja tutkimussuunnitelman toimeenpanoa

BIM at Structural Engineering in Renovation Projects

Rakennuskanta on merkittävä osa kansallisvarallisuutta, joten sitä on tärkeää ylläpitää asianmukaisesti. Korjausrakentamisella on siis suuri merkitys rakennuskannan ylläpidossa. Tietomallintaminen on pitkälti keskittynyt uudisrakentamiseen, mutta sen mahdollisuuksia kannattaa tutkia myös korjausrakentamisessa. Erona uudisrakentamiseen kuitenkin on, että joudutaan toimimaan vanhojen rakenteiden parissa. Tämän diplomityön tarkoitus on tutkia, kannattaako tietomallintamista käyttää korjausrakentamisen rakennesuunnittelussa ja mitä on otettava huomioon. Tietomallintamisessa on kuitenkin kyse kokonaisuudesta, joten lisäksi tutkitaan rakennesuunnittelijan tietomallin merkitystä muille osapuolille. Korjausrakentamiseen liittyy keskeisesti myös inventointimalli, joten myös sen merkitystä eri osapuolille tutkitaan. Diplomityössä aineistoa kerättiin kahdella tavalla. Alussa tehtiin kysely rakennesuunnittelijoille ja sillä pyrittiin selvittämään tietomallintamisen nykytilaa sekä uudis- että korjausrakentamisessa. Seuraavassa vaiheessa taas tehtiin haastatteluita rakennesuunnittelijoille sekä muille rakennushankkeiden osapuolille. Rakennesuunnittelijoiden haastatteluilla pyrittiin tarkentamaan tilannetta korjausrakentamisessa ja muiden osapuolien osalta pyrittiin selvittämään yleisemmin tietomallintamisen käyttöä. Diplomityöstä saadut tulokset eivät olleet yksiselitteisiä vaan tulokset olivat enemmänkin huomioita keskeisistä asioista. Keskeisin havainto kuitenkin oli, että korjausrakentamisessa rakennesuunnittelu keskittyy nimenomaan uusien rakenteiden suunnitteluun. Kaikissa tilanteissa ei kuitenkaan ole järkevää käyttää tietomallintamista. Tietomallintamista kannattaa kuitenkin tutkia kokonaisuuden kannalta eikä vain rakennesuunnittelun näkökulmasta. Käytettäessä tietomallintamista rakennesuunnitteluun on tärkeää huomioida muutamia käytännön seikkoja. On mietittävä, riittääkö vanhojen rakenteiden tuominen inventointimallina vai kannattako rakennesuunnittelijan erikseen mallintaa ne. Mallintamalla vanhat rakenteet pystytään moni asia tekemään paremmin, mutta se vaatii myös suuren työmäärän. Toinen keskeinen seikka on uuden ja vanhan rakenteen liitoksen tekeminen. Se, kuinka liitos tehdään, vaikuttaa muun muassa tarkkuusvaatimuksiin. Diplomityössä myös selvisi, että inventointimalliin pitää kiinnittää enemmän huomiota, sillä se vaikuttaa muun muassa koko suunnittelun tarkkuuteen

The impact of government ownership in mergers and acquisitions

PURPOSE OF THE STUDY The purpose of this study is to evaluate the change in shareholder value when privatized companies conduct mergers and acquisitions. I calculate the cumulative abnormal return for the acquirer, target and the combined entity around the takeover announcement date. In addition, I construct regression models to quantify the company and deal specific issues that affect the cumulative abnormal returns. In order to compare the activities of the privatized companies, I construct a control group to which I compare the results. DATA The information about the privatized companies has been obtained from the Helsinki School of Economics’ Finance Department, this dataset includes 248 companies. In addition, I have collected the historical ownership data manually for all these companies. The control group consists of 248 largest companies in the Dow Jones STOXX Global 1800 –index, excluding any overlapping companies with the main sample. The mergers and acquisition data is from SDC and share price data from Thomson Datastream. RESULTS My findings show that the cumulative abnormal return for acquirer in both samples, SIP and control sample, is negative around a takeover announcement date. In addition, I find evidence of target run-up and show that the takeovers create value for the combined entity. I also show that the government’s ownership stake does not statistically significantly affect to the cumulative abnormal returns the acquiring companies, that are partly owned by the state, experience. In addition, I show that the privatized companies make statistically significantly more cross border deals than companies in the control sample. The takeovers are also smaller and attract less interest from multiple bidders. The takeovers in both samples are motivated by synergy and hubris