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Hedgegate Swiss FoHF Indizes
Supported by the Transparency Council Funds of Hedge Funds, Zurich University of Applied Sciences has developed an index âfamilyâ for Swiss funds of hedge funds (hedgegate Swiss FoHF Indices), thus setting a new standard in the hedge funds industry. For the first time, these indices are based on a universe of funds defined by the authorities and as such avoid the usual bias. Moreover, the hedgegate Swiss Fund of Hedge Fund Indices are available in Swiss francs, the US dollar and the euro and are calculated in the respective currencies.Die ZHAW entwickelte mit UnterstĂŒtzung des Transparency Council Funds of Hedge Funds eine Indexfamilie fĂŒr Schweizer Dach-Hedgefonds und setzt damit einen neuen Standard in der Hedge-Fondsindustrie. Erstmals basieren solche Indices auf einem von Behörden definierten Fondsuniversum und vermeiden dadurch ĂŒbliche Verzerrungen aufgrund der Fondsauswahl. Die SFoHFI (hedgegate Swiss Fund of Hedge Fund Indices) sind zudem fĂŒr den Schweizerfranken, den US-Dollar und den Euro verfĂŒgbar und werden aufgrund der jeweiligen originĂ€ren WĂ€hrungsanteile ermittelt.Supported by the Transparency Council Funds of Hedge Funds, Zurich University of Applied Sciences has developed an index âfamilyâ for Swiss funds of hedge funds (hedgegate Swiss FoHF Indices), thus setting a new standard in the hedge funds industry. For the first time, these indices are based on a universe of funds defined by the authorities and as such avoid the usual bias. Moreover, the hedgegate Swiss Fund of Hedge Fund Indices are available in Swiss francs, the US dollar and the euro and are calculated in the respective currencies
Modelling customer lifetime value in contractual settings
Service provision is often governed by a contract (e.g., newspaper subscriptions, phone contracts, and credit agreements). Typically, such a contract includes rules that influence the dynamics of the customer in the marketplace. Typical examples are minimum contract durations, or fixed time instants for contract termination. The goal of these rules is to increase the future total profit gained from the customer, which is usually denoted with the term customer lifetime value (CLV).
We analyse the problem of calculating the CLV under general contract structures. We show that classical Markov models for describing the customer dynamics are not appropriate and may lead to huge errors in the CLV. We propose a semi-Markov formulation which leads to substantially better results. We apply the framework to data of newspaper subscription
Plausibilisierung von Ozon, Stickoxiden und PM10 : statistische Methoden zur Effizienz- und QualitÀtssteigerung der Messdatenplausibilisierung
in-Luft benutzt zur Auswertung, Verteilung und Archivierung der Luftmessdaten die Software-Applikation etaÂź Power Desk. Zur Zeit beschrĂ€nkt sich die Bereinigung der Daten auf eine Sichtung der MesswertverlĂ€ufe und des Stationsjournals sowie der Interpretation von einzelnen Messsystemmeldungen in Form von sogenannten Status-Codes. Dies bedeutet, dass spezialisierte Personen mit höchster Konzentration u.a. die MesswertverlĂ€ufe am Bildschirm visualisieren mĂŒssen, um bei AuffĂ€lligkeiten die entsprechenden Zeitabschnitte genauer zu untersuchen. Oft handelt es sich bei den der Fachperson «ins Auge gefallenen» Werten um besondere lufthygienische Ereignisse, welche nicht auf einen Defekt im Mess- oder DatenĂŒbertragungssystem zurĂŒckgefĂŒhrt werden können. Die Daten bleiben in diesem Fall konsequenterweise unverĂ€ndert in der Datenbank. Wenn die auffĂ€lligen Werte mit grösster Wahrscheinlichkeit auf eine Fehlfunktion des Systems zurĂŒckzufĂŒhren sind, werden die entsprechenden Daten in der Datenbank als ungĂŒltig markiert und von weiteren Berechnungen und Publikationen ausgeschlossen. Dieses Vorgehen ist mit zwei UnzulĂ€nglichkeiten behaftet: Zum einen durchlaufen die Daten, welche aus AktualitĂ€tsgrĂŒnden automatisch, z.B. via Internet, publiziert werden, erst nachtrĂ€glich eine Plausibilisierung. Zum andern ist die visuelle ĂberprĂŒfung aller Daten aufwendig und fĂŒr die durchfĂŒhrende Person sehr ermĂŒdend. In dieser Arbeit wurden VorschlĂ€ge zum automatischen Auffinden von auffĂ€lligen Ozon-, Stickoxid- und PM10-Werten erarbeitet, welche einfach in eta zu implementieren sind. AuffĂ€llig werden in diesem Zusammenhang Werte bezeichnet, deren Eigenschaften stark von den erwarteten abweichen und somit potentiell fehlerbehaftet sind. Die Implementation dieses Verfahrens erlaubt der Fachperson, sich bei der Plausibilisierung der Luftmessdaten in Zukunft vor allem auf diese auffĂ€lligen Stellen zu konzentrieren. Damit kann sie gleichzeitig ihre Effizienz steigern und die Gefahr verringern, dass fehlerbehaftete Stellen in den Daten ĂŒbersehen werden. Das vorgeschlagene Verfahren wurde an DatensĂ€tzen von vier in ihrer lokalen Situation sehr unterschiedlichen Standorten ĂŒberprĂŒft:
Lungern-SchönbĂŒhl (nur O3-Messungen, Hintergrundstandort auf 1550 m ĂŒ. Meer), Schwyz (Regionalzentrum), Luzern (Stadtstandort ohne direkte Verkehrsbeeinflussung), Erstfeld (Standort unmittelbar neben der Gotthard-Autobahn). Die verwendeten DatensĂ€tze waren vorgĂ€ngig durch in-Luft mit dem ĂŒblichen Verfahren manuell bereinigt worden und sollten somit keine Daten von schlechter QualitĂ€t mehr enthalten. Die Parameter der hier vorgestellten Verfahren wurden so eingestellt, dass unabhĂ€ngig vom Standorttyp pro Schadstoff und Jahr im bereinigten Datensatz 5 bis 20 Stellen als auffĂ€llig markiert werden. Die auffĂ€lligen Stellen waren dabei relativ gleichmĂ€ssig ĂŒber das Jahr verteilt. Je nach Schadstoff wurden zwei (NO, NO2, O3) bzw. drei (NOx, Ox, PM10) Regeln aufgestellt, welche von unauffĂ€lligen Werten gleichzeitig eingehalten werden mĂŒssen. Mit Ausnahme des zulĂ€ssigen Wertebereichs konnten alle Regeln standortunabhĂ€ngig gestaltet werden. Auf Grund der absichtlich sehr eng gesetzten zulĂ€ssigen Wertebereiche könnten in Jahren mit aussergewöhnlichen Wetterbedingungen (extrem sonnenreicher und heisser Sommer oder ein Winter mit lang anhaltenden Inversionen) zu gewissen Zeiten gehĂ€uft auffĂ€llige Werte auftreten, welche damit auf die aussergewöhnliche Situation des entsprechenden Jahres hinweisen wĂŒrden. Als Nebenprodukt der Entwicklung dieser Plausibilisierungsverfahren wurden auch interessante lufthygienische Erkenntnisse gewonnen. Es zeigte sich z. B., dass die Ox-Werte zeitlich und örtlich viel glatter sind als die entsprechenden O3-Werte. Das Verhalten fĂŒr die PM10-Werte liegt zwischen demjenigen von Ox und O3. Grössere Ox-KonzentrationssprĂŒnge in TĂ€lern des Alpengebiets können auf Föhnereignisse hinweisen: In der HĂ€lfte der Ox-SprĂŒnge (9 von 17) war dies z.B. in Erstfeld der Fall. Bei steigenden Temperaturen nahm die Luftfeuchtigkeit sprunghaft ab und gleichzeitig die Windgeschwindigkeit deutlich zu. In vier weiteren FĂ€llen konnten die aussergewöhnlich hohen SprĂŒnge ebenfalls mit zunehmendem Wind (ohne Ănderung der Temperatur und Luftfeuchte) erklĂ€rt werden
Development of coverage with evidence development for medical technologies in Switzerland from 1996 to 2012
Objectives: The aim of this study was to assess incidence, time frame, and outcome of âCoverage with Evidence Developmentâ (CED) decisions in the Swiss Basic Health Insurance scheme.
Methods: Analysis of all controversial medical technologies submitted to review by the Swiss Federal Office of Public Health (FOPH) from 1996 to 2012 with focus on decisions with constraints. Description of types of technology, type of initial decision, duration of evaluation period, final decision, and search for potential factors associated with changes over time.
Results: Forty-five (37.5 percent) of 120 controversial health technologies were classified as âyes, in evaluation, reimbursedâ for a certain period of time and thirty-five (29.2 percent) as âno, in evaluation, not reimbursedâ by the Federal Department of Home Affairs from 1996 to 2012. The rate of CED decisions ranged between zero and nine per year and was influenced by type of technology and calendar year. Forty-four of forty-five decisions were subject to further restrictions, to a âcenter or a specialistâ (76 percent), âindicationsâ (49 percent), âregistryâ (31 percent), or âotherâ (49 percent). The time to a final decision ranged from 1.5 to 11 years (median, 6 years). No factors associated with initial decision and final outcome could be identified.
Conclusions: CED as a reality in Switzerland might have enabled patients to obtain access to promising technologies early in their life cycle. CED might have acted as a trigger to a successful implementation of a comprehensive national registry. The lack of qualitative data stresses the urgent need for evaluation of the HTA decisions and their impact on patient outcome and costs
Neue Erkenntnisse zum MobilitÀtsverhalten dank Data Mining
Unter Data Mining versteht man im engeren Sinn das systematische (in der Regel automatisierte oder halbautomatisierte) Entdecken und Extrahieren von vorher unbekannten statistischen InformationszusammenhĂ€ngen aus grossen Datenmengen. Im deutschen Sprachgebrauch steht Data Mining oft fĂŒr den ganzen Analyse-Prozess, der auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate umfasst. Data Mining wird in verschiedenen Bereichen erfolgreich eingesetzt. Anwendungsbeispiele aus schweizerischen Verkehrsplanungen fehlen aber bisher weitgehend. Ziel der Forschungsarbeit war es, den praktisch tĂ€tigen Verkehrsplaner mit dem Prozess und den Methoden von Data Mining vertraut zu machen und die Möglichkeiten von Data Mining als Hilfsmittel in der Verkehrsplanung auszuloten.
Data Mining wird als iterativer, lernender Prozess dargestellt, in welchem die Phasen von der Fragestellung ĂŒber das Sammeln und Aufbereiten der Daten, die Modellierung und die Auswertung der Ergebnisse bis zu deren Umsetzung in die Praxis mehrfach durchlaufen werden. In dieser Arbeit wird dieser Prozess genauer beschrieben und ein Ăberblick ĂŒber eine Auswahl von Methoden, die in der Modellierung verwendet werden, gegeben.
Beispiele aus der Literatur illustrieren das breite Anwendungsspektrum von Data Mining in der Verkehrsplanung (z.B. Verkehrserzeugung, Autobesitz, Verkehrsmittel- und Routenwahl oder Klassifikation von MobilitÀtsmustern). Bei den beschriebenen Beispielen handelt es sich um Forschungsarbeiten. Deren Ergebnisse haben noch kaum breiten Eingang in die Praxis gefunden.
An Fallbeispielen wird demonstriert, wie Data Mining in der Praxis angewendet werden kann. Als DatensĂ€tze werden der Mikrozensus Verkehr 2005 und Raumstrukturdaten des Bundesamtes fĂŒr Statistik verwendet. Die Fallbeispiele behandeln die Analyse der HĂ€ufigkeit von Wegeketten, die Vorhersage der Anzahl Wegeketten pro Person und Tag, die Klassifikation nach MobilitĂ€tstypen sowie die Vorhersage des MobilitĂ€tstyps einer Person aufgrund sozio-demographischer Merkmale und Raumstrukturinformationen zu den Wohn- und Zielorten.
Aus der grossen Vielfalt von Software-Lösungen fĂŒr Data Mining wird eine Auswahl proprietĂ€rer und frei verfĂŒgbarer Pakete, welche fĂŒr den Einsatz in der Verkehrsplanung als grundsĂ€tzlich geeignet beurteilt werden, grob und ohne Wertung beschrieben. Die Studie kommt zum Schluss, dass Data Mining in der Verkehrsplanung sicher nutzbringend anwendbar ist, dass aber nicht â wie vielleicht erhofft â automatisch auf alle Fragen gute Antworten erwartet oder ohne Dazutun des Anwenders aus vorhandenen DatensĂ€tzen neue Erkenntnisse gewonnen werden können.
Empfehlenswerte Einsatzgebiete fĂŒr Data Mining in der Verkehrsplanung sind beispielsweise: Klassifikation, z.B. des MobilitĂ€tsverhaltens, Visualisierung komplexer mehrdimensionaler DatensĂ€tze zum raschen Erkennen von Mustern resp. Clustern, rasche und automatische Erkennung der (aus statistischer Sicht) wichtigsten PrĂ€dikatorendes MobilitĂ€tsverhaltens, Analyse der Entscheidungsprozesse, z.B. bei der Verkehrsteilnahme. ZusammenhĂ€nge, die mit Data Mining Methoden extrahiert werden, sind grundsĂ€tzlich Daten-getrieben und mĂŒssen keine KausalitĂ€ten widerspiegeln. Deshalb wird empfohlen, aus KausalitĂ€tsĂŒberlegungen abgeleitete Modelle weiterhin mit statistischen Methoden an die Daten anzupassen. Konventionelle ModellansĂ€tze und Data Mining sollen als sich ergĂ€nzende und gegenseitig unterstĂŒtzende Methoden eingesetzt werden.
Um Data Mining zukĂŒnftig auch in der Verkehrsplanung nutzbringend einsetzen zu können, bedarf es keiner weiteren Random Forest Forschung. Vielmehr sind möglichst viele praktische Anwendungen erwĂŒnscht, mit denen Verkehrsplaner und Data Mining Experten in interdisziplinĂ€rer Zusammenarbeit Erfahrungen sammeln und weitergeben können
Health technology assessment in Switzerland : a descriptive analysis of âcoverage with evidence developmentâ decisions from 1996 to 2013
OBJECTIVES: To identify factors associated with the decisions of the Federal Department of Home Affairs concerning coverage with evidence development (CED) for contested novel medical technologies in Switzerland. DESIGN: Quantitative, retrospective, descriptive analysis of publicly available material and prospective, structured, qualitative interviews with key stakeholders. SETTING: All 152 controversial medical services decided on by the Federal Commission on Health Insurance Benefits within the framework of the new federal law on health insurance in Switzerland from 1997 to 2013, with focus on 33 technologies assigned initially to CED and 33 to evidence development without coverage. MAIN OUTCOME MEASURES: Factors associated with numbers and type of contested services assigned to CED per year, the duration and final outcome of the evaluations and perceptions of key stakeholders. RESULTS: The rate of CED decisions (82 total; median 1.5/year; range 0â9/year), the time to final decision (4.5â
years median; 0.75 to +11â
years) and the probability of a final âyesâ varied over time. In logistic regression models, the change of office of the commission provided the best explanation for the observed outcomes. Good intentions but absence of scientific criteria for decisions were reported as major comments by the stakeholders. CONCLUSIONS: The introduction of CED enabled access to some promising technologies early in their life cycle, and might have triggered establishment of registries and research. Impact on patientsâ outcome and costs remain unknown. The primary association of institutional changes with measured end points illustrates the need for evaluation of the current health technology assessment (HTA) system
DEVELOPMENT OF COVERAGE WITH EVIDENCE DEVELOPMENT FOR MEDICAL TECHNOLOGIES IN SWITZERLAND FROM 1996 TO 2012
Objectives: The aim of this study was to assess incidence, time frame, and outcome of "Coverage with Evidence Developmentâ (CED) decisions in the Swiss Basic Health Insurance scheme. Methods: Analysis of all controversial medical technologies submitted to review by the Swiss Federal Office of Public Health (FOPH) from 1996 to 2012 with focus on decisions with constraints. Description of types of technology, type of initial decision, duration of evaluation period, final decision, and search for potential factors associated with changes over time. Results: Forty-five (37.5 percent) of 120 controversial health technologies were classified as "yes, in evaluation, reimbursedâ for a certain period of time and thirty-five (29.2 percent) as "no, in evaluation, not reimbursedâ by the Federal Department of Home Affairs from 1996 to 2012. The rate of CED decisions ranged between zero and nine per year and was influenced by type of technology and calendar year. Forty-four of forty-five decisions were subject to further restrictions, to a "center or a specialistâ (76 percent), "indicationsâ (49 percent), "registryâ (31 percent), or "otherâ (49 percent). The time to a final decision ranged from 1.5 to 11 years (median, 6 years). No factors associated with initial decision and final outcome could be identified. Conclusions: CED as a reality in Switzerland might have enabled patients to obtain access to promising technologies early in their life cycle. CED might have acted as a trigger to a successful implementation of a comprehensive national registry. The lack of qualitative data stresses the urgent need for evaluation of the HTA decisions and their impact on patient outcome and cost
Robust extraction of baseline signal of atmospheric trace species using local regression
The identification of atmospheric trace species measurements that are representative of well-mixed background air masses is required for monitoring atmospheric composition change at background sites. We present a statistical method based on robust local regression that is well suited for the selection of background measurements and the estimation of associated baseline curves. The bootstrap technique is applied to calculate the uncertainty in the resulting baseline curve. The non-parametric nature of the proposed approach makes it more flexible than other commonly used statistical data filtering methods. Application to carbon monoxide (CO) measured from 1996 to 2009 at the high-alpine site Jungfraujoch (Switzerland, 3580m asl.), and to measurements of 1,1-difluoroethane (HFC-152a) from Jungfraujoch (2000 to 2009) and Mace Head (Ireland, 1995 to 2009) demonstrates the feasibility and usefulness of the proposed approach. The determined average annual change of CO at Jungfraujoch for the 1996 to 2009 period as estimated from filtered annual mean CO concentrations is -2.2 1.1 ppb/yr. For comparison, the linear trend of unfiltered CO measurements at Jungfraujoch for this time period is -2.9 1.3 ppb/yr
The role of data scientists in modern enterprises : experience from data science education
"Data Scientist" has often been considered as the sexiest job of the 21st century. As a consequence, the spectrum of data science education programs has increased significantly in recent years, and there is a high demand for data scientists at many companies. However, what training is required to become a data scientist? What is the role of data scientists in current enterprises? Is the training well-aligned to the practical needs of a job?
In this article, we will address these questions by evaluating a survey of people who were trained in a continuing education program in data science in Switzerland. Our study sheds lights on the practical aspects of the data science education and how this newly-gained knowledge can successfully be applied in an enterprise. One of the highlights from the point of view of the database community is the important role of SQL in data science
Cost of low back pain in Switzerland in 2005
Low back pain (LBP) is the most prevalent health problem in Switzerland and a leading cause of reduced work performance and disability. This study estimated the total cost of LBP in Switzerland in 2005 from a societal perspective using a bottom-up prevalence-based cost-of-illness approach. The study considers more cost categories than are typically investigated and includes the costs associated with a multitude of LBP sufferers who are not under medical care. The findings are based on a questionnaire completed by a sample of 2,507 German-speaking respondents, of whom 1,253 suffered from LBP in the last 4weeks; 346 of them were receiving medical treatment for their LBP. Direct costs of LBP were estimated at âŹ2.6billion and direct medical costs at 6.1% of the total healthcare expenditure in Switzerland. Productivity losses were estimated at âŹ4.1billion with the human capital approach and âŹ2.2billion with the friction cost approach. Presenteeism was the single most prominent cost category. The total economic burden of LBP to Swiss society was between 1.6 and 2.3% of GD
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