How arbitrage-free is the Nelson-Siegel Model?

We test whether the Nelson and Siegel (1987) yield curve model is arbitrage-free in a statistical sense. Theoretically, the Nelson-Siegel model does not ensure the absence of arbitrage opportunities, as shown by Bjork and Christensen (1999). Still, central banks and public wealth managers rely heavily on it. Using a non-parametric resampling technique and zero-coupon yield curve data from the US market, we find that the no-arbitrage parameters are not statistically different from those obtained from the NS model, at a 95 percent confidence level. We therefore conclude that the Nelson and Siegel yield curve model is compatible with arbitrage-freeness. To corroborate this result, we show that the Nelson-Siegel model performs as well as its no-arbitrage counterpart in an out-of-sample fore-casting experiment. JEL Classification: C14, C15, G12Affine term structure models, Nelson-Siegel model, No-arbitrage restrictions, non-parametric test

How arbitrage-free is the Nelson-Siegel model?

We test whether the Nelson and Siegel (1987) yield curve model is arbitrage-free in a statistical sense. Theoretically, the Nelson-Siegel model does not ensure the absence of arbitrage opportunities, as shown by Bjork and Christensen (1999). Still, central banks and public wealth managers rely heavily on it. Using a non-parametric resampling technique and zero-coupon yield curve data from the US market, we find that the no-arbitrage parameters are not statistically different from those obtained from the NS model, at a 95 percent confidence level. We therefore conclude that the Nelson and Siegel yield curve model is compatible with arbitrage-freeness. To corroborate this result, we show that the Nelson-Siegel model performs as well as its no-arbitrage counterpart in an out-of-sample forecasting experiment

Nurmikasvuston puna-apilapitoisuuden voi ennustaa kalsiumpitoisuudesta

Puna-apilan lisäämisellä rehunurmiseoksiin on monia hyviä puolia. Apilapitoisuuden vaihtelu nurmissaon kuitenkin suurta. Biologisen typensidonnan arvioimiseen, sadonkorjuun ajoittamiseen ja rehunsyöntipotentiaalin ennustamiseen tarvitaan tietoa apilan osuudesta nurmikasvustossa.Apilapitoisuuden määrittäminen botaanisella analyysillä on työlästä ja muilla menetelmillä kutensilmämääräisesti arvioiden varsin epätarkkaa. Puna-apilan kalsiumin (Ca) pitoisuus on huomattavastikorkeampi kuin nurmiheinien. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, pystytäänkö nurmikasvustonpuna-apilapitoisuus arvioimaan nurminäytteen Ca-pitoisuuden perusteella.Puna-apilan ja nurmiheinien seoskasvustoja seurattiin MTT:n tutkimuspaikoilla Juvalla ja Sotkamossavuosina 2004-2006. Lohkot olivat luomuviljelyssä. Näytteiden Ca-pitoisuus määritettiin ValioOy:n laboratoriossa XRF-menetelmällä (X-ray fluorescence). Näytteiden kalsiumpitoisuuden japuna-apilan osuuden yhteyttä tarkasteltiin regressioanalyysillä.Yksinkertaisin yhtälö, jossa on mukana vain Ca-pitoisuus, toimi varsin hyvin. Selitysaste oli0.800 ja mallin jäännösvaihtelu 10.7 %. Sen mukaan apilapitoisuus voitiin ennustaa yhtälöllä:Apilan osuus nurmikasvuston kuiva-aineessa (%) = -3.1 + 4.22 × Ca-pitoisuus (g(kg KA)Sadon (1 vs. 2. sato) huomioiminen paransi ennustetarkkuutta. Myös maan Ca-pitoisuudella oli merkitsevävaikutus. Jos nämä lähtötiedot ovat käytettävissä, niiden hyödyntäminen on suositeltavaa. Artturi-verkkopalvelun (www.mtt.fi/artturi) Laskurit-sivulla on käytettävissä laskuri, johon voi tallentaanäytteen lähtötiedot ja saada tulokseksi nurmikasvuston apilapitoisuuden.Nurminäytteen Ca-pitoisuus määritetään Artturi-rehuanalyysin suppeassa kivennäisanalyysissäja rehujen kivennäispitoisuudet ovat hyödyllisiä tietoja myös eläinten ruokinnan suunnittelussa, mikäpuoltaa Ca-pitoisuuden käyttöä myös apilapitoisuuden arviointiin. Tämän tarkastelun perusteella yhteysvaikuttaa niin selvältä, että lähestymistapa on toimiva. Aineisto on kuitenkin pieni ja sisältää vainluomunurmista kerättyjä näytteitä. Muut tiedot mm. kasvuston kehitysvaiheesta (D-arvo) ja kemiallisestakoostumuksesta saattaisivat parantaa ennustetarkkuutta.Ca:n ja puna-apilan pitoisuuksien yhteys määritettiin tässä nurmikasvustosta kerätyistä ja kuivatuistanäytteistä. Menetelmää voi käyttää myös säilörehunäytteiden apilapitoisuuden arvioimiseen,koska Ca-pitoisuudessa ei ole odotettavissa muutoksia säilönnän aikana

Nurmiheinien ensimmäisen sadon sulavuuden ja sadon määrän mallit nurmirehuntuotannon hallintaan

Suomen olosuhteissa nurmikasvien kehitys alkukesällä on erittäin nopeaa. Korjuun ajoitus on rehuntuotannontaloudelliseen tulokseen merkittävästi vaikuttava päätös, sillä kasvun edetessä rehun sulavuuslaskee, mutta sadon määrä kasvaa. Sulavuuden arviointi kasvustosta ei ole kovin helppoa ja vuosittaisetvaihtelut sopivan korjuuajan saavuttamisessa ovat suuria alkukesän vaihtelevista sääoloistajohtuen. Esittämällä D-arvon muutos suhteessa lämpösummaan on pystytty avustamaan viljelijöitäkorjuuaikapäätöksen tekemisessä. Ennusteet on esitetty MTT:n ja Valio Oy:n yhteisessä ARTTURI®-verkkopalvelussa (www.mtt.fi/artturi). Tämän työn tarkoituksena on tarkentaa alkukesän nurmikasvienD-arvoennustetta kehittämällä taustalla käytettävää mallia. Lisäksi tarkasteltiin, mitkä säätekijätvaikuttavat nurmien kuiva-ainesadon kehittymiseen.D-arvoa mallitettiin yleisillä lineaarisilla sekamalleilla käyttäen perustana Gompertzin käyräämuistuttavaa yhtälöä ja kuiva-ainesatoa mallitettiin lineaarisilla sekamalleilla. Sarjakohtaisia selittäjiäaineistossa olivat mm. maalaji, sijainti, kasvukautta edeltäneet lämpösumma ja sadesumma sekä niidenjohdannaiset. Havaintokohtaisina selittäjinä lämpösumman lisäksi käytettiin eri sääsuureita ja kasvuajanpituutta kasvukauden alusta. D-arvot vaihtelivat sarjoissa kasvukauden aikana välillä 510 – 786g/kg ka keskiarvon ollessa 710 g/kg ka. D-arvon ennustamisessa päädyttiin seuraavaan malliin: D-arvo(g/kg ka) = 769.5 – exp(5.61 × (1 – exp(-0.07 × (LS+ 0.016×PreLS28 -7.58) ) ) ), missä LS on kasvukaudenlämpösummakertymä astepäivinä (°C vrk) ja PreLS28 on kasvukautta edeltävän 28 päivänkeskilämpötilojen summa (R2=0.82). Kuiva-ainesadot hehtaaria kohden vaihtelivat välillä 500 kg – 11000 kg keskiarvon ollessa 4 200 kg. Kuiva-aineen hehtaarisato lisääntyi keskimäärin 191 kg/pv kasvunedetessä alkukesällä.Nurmisadon D-arvon lasku alkukesällä on hyvin nopeaa ja varsin johdonmukaista. D-arvonmuutos on käyräviivaista, mutta säilörehun korjuuaikaan sen on varsin lineaarista ja keskimäärin 5g/kg ka päivässä. Lämpösummaa käyttäen D-arvon kehityksestä voidaan antaa kohtuullisia yleisiäennusteita. Lämpö-olot vaikuttivat merkitsevästi myös kuiva-ainesadon kertymiseen, mutta sadesummaei. Kasvustokohtaiset erot olivat erittäin suuria joten kuiva-ainesatoennusteet voivat olla ainoastaansuuntaa-antavia

Artturi avustaa apilarehun korjuussa

Kasvun edetessä nurmen satomäärä kasvaa, mutta laatu huononee - tässä rehuntekijän kiperä optimointiongelma. Jos tavoitellaan tiettyä rehun sulavuutta, apilaa sisältävät nurmet voi korjata heinänurmia myöhemmin, sillä puna-apilan kehitys on alkukesällä nurmiheiniä hitaampaa. Tarkkaan ajoitukseen tarjoaa apuaan Artturi nettipalvelu.vo

Nurmisäilörehun sulamattoman kuidun mittaaminen NIRS –menetelmällä

ei saatavill

Genetic parameters for cow-specific digestibility predicted by near infrared reflectance spectroscopy

Digestibility traits included in this study were dry matter digestibility (DMD, g/kg), which was calculated based on the indigestible neutral detergent fibre (iNDF, g/kg of dry matter) content in faeces (iNDFf) and in diet (iNDFd), and iNDFf predicted directly from faecal samples by near infrared reflectance spectroscopy (NIRS). The data set was collected at three research herds in Finland and one in Norway including in total 931 records from 328 lactating Nordic Red Cattle and Holstein cows. Observations were associated with different accuracy, due to the differences in sampling protocols used for collecting faecal samples. Heritability estimates varied between different sampling protocols and ranged from 0.14 ± 0.06 to 0.51 ± 0.24 for DMD and from 0.13 ± 0.05 to 0.48 ± 0.18 for iNDFf. Estimated genetic standard deviations were 10.5 g/kg and 6.2 g/kg dry matter for DMD and iNDFf, respectively. Results of our study indicated that recording only the iNDF content in the faeces is sufficient to determine genetic variation in cows’ ability to digest feed. The coefficient of genetic variation for DMD was rather small (1.7%), but could be utilized if it is supported by a positive analysis of benefits over costs.Peer reviewe

Säilörehun säilöntäopas

Tämä opas on luotu A-Tuottajat Oy:n, Osuuskunta Pohjanmaan Lihan ja Luonnonvarakeskuksen toteuttaman Tuottava nautatilan nurmi -kehityshankkeen piirissä toimivien tahojen ja yhteistyökumppaneiden kanssa. Tämä hanke saa rahoitusta Manner-Suomen maaseudun kehittämisohjelmasta. Oppaan tavoitteena on tuoda kootusti esille ajantasainen tarkastelu säilörehuntuotannon laatutekijöistä ja säilöntäprosesseista ja miten näitä tekijöitä voi kehittää sekä mitkä asiat vaikuttavat saatuun lopputulokseen.202

Välj skördetidpunkten av rödklöver noggrant!

Smältbarheten hos rödklöver sjunker långsammare på försommaren än hos vallgräsen. När man väljer skördetidspunkt i vallen, måste man observera rödklöverandelen, eftersom det är kvaliteten av vallgräsen som minskar snabbast i blandningen. Det lönar sig att börja skörda de vallar som har lägst klöverhalt. Artturi webtjänsten erbjuder prognoser av D-värdet på Internet (www.agronet.fi/artturi) separat för både rödklöver, vallgräs och blandningar av dessa. Hemsidan är skriven på finska. Målet för D-värdet borde sättas beroende på behovet hos idisslaren. Rödklöverns D-värde kan vara lite lägre än för vallgräs för at nå samma produktionsnivå hos idisslaren