Asuntosijoittaminen Kotkassa

Asuntosijoittamisen suosio on viime aikoina kasvanut. Aiheeseen liittyviä uutisia ja artikkeleita näkee useasti lehdissä ja internetissä. Asuntoihin sijoittaminen on osakkeita konkreettisempi sijoitustapa ja yksittäisen sijoittajan vaikutusmahdollisuudet sijoituksen tuottoon ovat paremmat. Asuntosijoittamisessa perusajatus on ostaa asunto ja laittaa se vuokralle. Sijoitus tuottaa kuukausittaisena vuokratulona sekä mahdollisena arvonnousuna, mikäli asunto joskus myydään. Tässä opinnäytetyössä keskityttiin arvonnousun sijasta vuokratuottoon. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää, millainen Kotka on asuntosijoittamisen näkökulmasta. Minkälaista tuottoa on odotettavissa ja minkälaisia riskejä asuntosijoittamiseen liittyy? Teoriaosuudessa esiteltiin yleisesti asuntosijoittamista ja siihen liittyviä yleisiä perusasioita. Tutkimusosuudessa perehdyttiin Kotkaan asuntosijoittamista ajatellen. Laskelmia vuokratuotoista tehtiin asuntojen hintojen ja vuokrien suuruuden perusteella. Laskelmista saatuja tuottolukuja vertailtiin muuhun Suomeen. Tutkimuksissa on hyödynnetty asuntojen myynti-ilmoituksista saatavia tietoja sekä Tilastokeskuksen materiaaleja. Tutkimukseen ei kuulunut ollenkaan haastatteluja, vaan se perustui pelkästään laskelmille. Tutkimusten perusteella Kotka näyttäytyy kohtuullisen hyvänä kaupunkina asuntosijoittamista ajatellen. Tämä johtuu pitkälti asuntojen edullisesta hintatasosta suhteessa vuokriin. Muutama tyhjä kuukausi vuodessa ei sekään painanut tuottoprosentteja liian alhaiseksi. Asuntosijoittamisella ei kannata tavoitella nopeaa rikastumista. Taloudellista turvaa sillä kuitenkin on mahdollista saavuttaa pienellä vaivanäöllä. Asuntosijoittamisen perusasiat ovat suhteellisen helposti opittavissa

Semantic Web Reasoning Using a Blackboard System

In this paper, we discuss the need for a hybrid reasoning approach to handing Semantic Web (SW) data and explain why we believe that the Blackboard Architecture is particularly suitable. We describe how we have utilised it for coordinating a combination of ontological inference, rules and constraint based reasoning within a SW context. After describing the metaphor on which the Blackboard Architecture is based we introduce its key components: the blackboard Panels containing the solution space facts and problem related goals and sub-goals; the differing behaviours of the associated Knowledge Sources and how they interact with the blackboard; and, finally, the Controller and how it manages and focuses the problem solving effort. To help clarify, we use our test-bed system, the AKTive Workgroup Builder and Blackboard (AWB+B) to explain some of the issues and problems encountered when implementing a SW Blackboard System in a problem oriented context