Hedgegate Swiss FoHF Indizes

Supported by the Transparency Council Funds of Hedge Funds, Zurich University of Applied Sciences has developed an index ‘family’ 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 Unterstützung des Transparency Council Funds of Hedge Funds eine Indexfamilie für 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 übliche Verzerrungen aufgrund der Fondsauswahl. Die SFoHFI (hedgegate Swiss Fund of Hedge Fund Indices) sind zudem für den Schweizerfranken, den US-Dollar und den Euro verfügbar und werden aufgrund der jeweiligen originären Währungsanteile ermittelt.Supported by the Transparency Council Funds of Hedge Funds, Zurich University of Applied Sciences has developed an index ‘family’ 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 Qualitätssteigerung der Messdatenplausibilisierung

in-Luft benutzt zur Auswertung, Verteilung und Archivierung der Luftmessdaten die Software-Applikation eta® Power Desk. Zur Zeit beschränkt sich die Bereinigung der Daten auf eine Sichtung der Messwertverläufe 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 Messwertverläufe am Bildschirm visualisieren müssen, um bei Auffälligkeiten 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 Datenübertragungssystem zurückgeführt werden können. Die Daten bleiben in diesem Fall konsequenterweise unverändert in der Datenbank. Wenn die auffälligen Werte mit grösster Wahrscheinlichkeit auf eine Fehlfunktion des Systems zurückzuführen sind, werden die entsprechenden Daten in der Datenbank als ungültig markiert und von weiteren Berechnungen und Publikationen ausgeschlossen. Dieses Vorgehen ist mit zwei Unzulänglichkeiten behaftet: Zum einen durchlaufen die Daten, welche aus Aktualitätsgründen automatisch, z.B. via Internet, publiziert werden, erst nachträglich eine Plausibilisierung. Zum andern ist die visuelle Überprüfung aller Daten aufwendig und für die durchführende Person sehr ermüdend. In dieser Arbeit wurden Vorschläge zum automatischen Auffinden von auffälligen Ozon-, Stickoxid- und PM10-Werten erarbeitet, welche einfach in eta zu implementieren sind. Auffällig 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 auffälligen Stellen zu konzentrieren. Damit kann sie gleichzeitig ihre Effizienz steigern und die Gefahr verringern, dass fehlerbehaftete Stellen in den Daten übersehen werden. Das vorgeschlagene Verfahren wurde an Datensätzen von vier in ihrer lokalen Situation sehr unterschiedlichen Standorten überprüft: Lungern-Schönbühl (nur O3-Messungen, Hintergrundstandort auf 1550 m ü. Meer), Schwyz (Regionalzentrum), Luzern (Stadtstandort ohne direkte Verkehrsbeeinflussung), Erstfeld (Standort unmittelbar neben der Gotthard-Autobahn). Die verwendeten Datensätze waren vorgängig durch in-Luft mit dem üblichen Verfahren manuell bereinigt worden und sollten somit keine Daten von schlechter Qualität mehr enthalten. Die Parameter der hier vorgestellten Verfahren wurden so eingestellt, dass unabhängig vom Standorttyp pro Schadstoff und Jahr im bereinigten Datensatz 5 bis 20 Stellen als auffällig markiert werden. Die auffälligen Stellen waren dabei relativ gleichmässig über das Jahr verteilt. Je nach Schadstoff wurden zwei (NO, NO2, O3) bzw. drei (NOx, Ox, PM10) Regeln aufgestellt, welche von unauffälligen Werten gleichzeitig eingehalten werden müssen. Mit Ausnahme des zulässigen Wertebereichs konnten alle Regeln standortunabhängig gestaltet werden. Auf Grund der absichtlich sehr eng gesetzten zulässigen Wertebereiche könnten in Jahren mit aussergewöhnlichen Wetterbedingungen (extrem sonnenreicher und heisser Sommer oder ein Winter mit lang anhaltenden Inversionen) zu gewissen Zeiten gehäuft auffällige Werte auftreten, welche damit auf die aussergewöhnliche Situation des entsprechenden Jahres hinweisen würden. 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 für die PM10-Werte liegt zwischen demjenigen von Ox und O3. Grössere Ox-Konzentrationssprünge in Tälern des Alpengebiets können auf Föhnereignisse hinweisen: In der Hälfte der Ox-Sprünge (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 Fällen konnten die aussergewöhnlich hohen Sprünge ebenfalls mit zunehmendem Wind (ohne Änderung der Temperatur und Luftfeuchte) erklärt 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 “Coverage with Evidence Development” (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, reimbursed” for a certain period of time and thirty-five (29.2 percent) as “no, in evaluation, not reimbursed” 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 specialist” (76 percent), “indications” (49 percent), “registry” (31 percent), or “other” (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 Mobilitätsverhalten 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 Informationszusammenhängen aus grossen Datenmengen. Im deutschen Sprachgebrauch steht Data Mining oft für 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 tätigen 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 über 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 Überblick über 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 Mobilitätsmustern). 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 Datensätze werden der Mikrozensus Verkehr 2005 und Raumstrukturdaten des Bundesamtes für Statistik verwendet. Die Fallbeispiele behandeln die Analyse der Häufigkeit von Wegeketten, die Vorhersage der Anzahl Wegeketten pro Person und Tag, die Klassifikation nach Mobilitätstypen sowie die Vorhersage des Mobilitätstyps einer Person aufgrund sozio-demographischer Merkmale und Raumstrukturinformationen zu den Wohn- und Zielorten. Aus der grossen Vielfalt von Software-Lösungen für Data Mining wird eine Auswahl proprietärer und frei verfügbarer Pakete, welche für den Einsatz in der Verkehrsplanung als grundsätzlich 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 – wie vielleicht erhofft – automatisch auf alle Fragen gute Antworten erwartet oder ohne Dazutun des Anwenders aus vorhandenen Datensätzen neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Empfehlenswerte Einsatzgebiete für Data Mining in der Verkehrsplanung sind beispielsweise: Klassifikation, z.B. des Mobilitätsverhaltens, Visualisierung komplexer mehrdimensionaler Datensätze zum raschen Erkennen von Mustern resp. Clustern, rasche und automatische Erkennung der (aus statistischer Sicht) wichtigsten Prädikatorendes Mobilitätsverhaltens, Analyse der Entscheidungsprozesse, z.B. bei der Verkehrsteilnahme. Zusammenhänge, die mit Data Mining Methoden extrahiert werden, sind grundsätzlich Daten-getrieben und müssen keine Kausalitäten widerspiegeln. Deshalb wird empfohlen, aus Kausalitätsüberlegungen abgeleitete Modelle weiterhin mit statistischen Methoden an die Daten anzupassen. Konventionelle Modellansätze und Data Mining sollen als sich ergänzende und gegenseitig unterstützende Methoden eingesetzt werden. Um Data Mining zukünftig auch in der Verkehrsplanung nutzbringend einsetzen zu können, bedarf es keiner weiteren Random Forest Forschung. Vielmehr sind möglichst viele praktische Anwendungen erwünscht, mit denen Verkehrsplaner und Data Mining Experten in interdisziplinärer Zusammenarbeit Erfahrungen sammeln und weitergeben können

Health technology assessment in Switzerland : a descriptive analysis of “coverage with evidence development” 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 0–9/year), the time to final decision (4.5 years median; 0.75 to +11 years) and the probability of a final ‘yes’ 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 patients’ 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 Development” (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, reimbursed” for a certain period of time and thirty-five (29.2 percent) as "no, in evaluation, not reimbursed” 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 specialist” (76 percent), "indications” (49 percent), "registry” (31 percent), or "other” (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 €2.6billion and direct medical costs at 6.1% of the total healthcare expenditure in Switzerland. Productivity losses were estimated at €4.1billion with the human capital approach and €2.2billion 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