Tämä rahoituksen ja liiketoiminta analytiikan tutkimusryhmä keskittyy strategisessa rahoituksessa erityisesti anomaliatutkimukseen osakesijoitusstrategioista ja reaalioptioiden tutkimiseen. Tällä alueella keskitymme erityisesti pitkän aikavälin sijoitusstrategioihin ja nykyaikaisiin analyysitekniikoihin, salkun suorituskyvyn arviointiin ja riskienhallintaan. Myös uusien menetelmien kehittäminen reaalioptioiden tutkimuksessa on yksi tämän tutkimusryhmän erikoisaloista.
Yritysanalytiikassa keskitymme älykkäiden liiketoiminta analytiikan työkalujen ja menetelmien teorian ja sovellusten tutkimiseen. Informaation aggregoinnin ja arvioinnin laskennallisiin menetelmiin ja sovelluksiin.
Ennakoivassa analytiikassa sovellamme ja kehitämme erityisesti koneoppimismenetelmiä mm. liiketoimintaan ja teollisuuteen liittyvistä ongelmista. Tässä keskitymme myös muuttujien valintaan ja muodostamiseen tarkoitettuihin menetelmiin. Yksi mielenkiinnon kohteistamme on monikriteerinen päätöksenteko, jossa erityisesti asiantuntijalähtöiset tietomenetelmät ovat yksi kiinnostuksen kohde. Tämän lisäksi keskitymme kaivos-, energia- ja valmistusteollisuuden liiketoimintamalleihin. Myös käyttäytymisanalytiikka ja operaatiotutkimus ovat painopistealueitamme.
Tutkimusaiheet
- Liiketoiminnan analytiikka ja konenäkö menetelmät, monikriteerinen päätöksenteko, sumeat menetelmät.
- Strateginen rahoitus, Reaalioptiot, Strategiset investoinnit, Kannattavuuslaskenta, Simulointi.
- Käyttäytymisanalytiikka, operaatiotutkimus, osakesijoitustrategiat.
- Uusien teorioiden ja sovellusten kehittäminen älykkäissä analytiikkatyökaluissa ja menetelmissä
- Tiedon yhdistäminen (fusion) laskennassa ja sovellukset
- Taloudelliseen päätöksentekoon ja analytiikkaan liittyvä käyttäytyminen
- Kaivos-, energia-, ja valmistavan teollisuuden liiketoimintamallit
Tilat ja laitteistot
Normaalin laskentatehon lisäksi meillä on käytössämme myös Viipurin Lab:in tietokone pidempää laskenta-aikaa vaativiin ongelmiin. Siellä meillä on Intel Pentium, jossa on 2,1 GHz:n prosessori, 48 ydintä ja 768 Gb RAM-muistia ja 8 TB SSD-muistia. Tämä tietokone on yli 18 kertaa nopeampi kuin tavallinen tietokone. Käytämme analytiikan toteutuksessa pääasiassa Matlabia, R:ä ja Pythonia.