Arbetet inleddes med ett möte med Evonova dÀr projektet diskuterades. Företagets inledandetankegÄngar och idéer kring produkten framgick och arbetet pÄbörjades.Under arbetets gÄng följdes Fredy Olssons anvisningar i hur en teknisk rapport ska se ut. Alltinleddes med en brainstorm och kundundersökning. Kundundersökningens resultat mynnadeut i en kravprofil, till denna tillkom Àven Evonovas krav och önskningar. KravprofilenanvÀndes nÀr vi sÄllade ut lösningar frÄn brainstormen.Vidare anvÀnde vi oss av idéerna vi fÄtt fram och arbetade fram CATIA-modeller pÄ möjligaförslag.

Vi har med denna studie undersökt vilka vÀgledningsmodeller och metoder som vÀgledare anvÀnder i drop in- samtalet, samt deras instÀllning till detta. Den metod vi anvÀnder oss av i studien Àr semikvalitativa intervjuer tillsammans med en intervjuguide som bas med frÄgor uppdelade i teman. Dessa teman Àr modeller, metoder och instÀllningar. De vÀgledningsmodeller som vÀgledarna i studien anvÀnder sig mest av och som ligger som en grund för deras arbete Àr Gerard Egans modell ?The Skilled Helper?.

Bakgrund: MÄnga företag gÄr i konkurs varje Är vilket Àr förknippade med kostnader för de enskilda intressenterna och för samhÀllet i stort. För att kunna vidta eventuella ÄtgÀrder innan konkursen Àr ett faktum Àr det av intresse att veta om nÄgon av de modeller som forskare tagit fram för att förutspÄ konkurser faktiskt fungerar.Syfte: Syftet med denna undersökning Àr att ta reda pÄ om det gÄr att applicera nÄgon av ett urval av etablerade konkursmodeller pÄ svenska industri- och tillverkningsföretag.Teori: Studien kommer att testa tre olika forskares modeller och metoder: Altmans, Platts och Platts samt Pompes och Bilderbeeks.Metod: I denna studie kommer enbart en deduktiv forskningsansats att anvÀndas och datainsamlingen Àr kvantitativ dÄ nyckeltal hÀmtas frÄn de aktuella företagens Ärsredovisningar. Urvalet baseras pÄ de företag som ansökte om konkurs under Är 2011 och de som representerar kontrollgruppen har slumpmÀssigt valts ut bland de företag inom avgrÀnsningen som inte gÄtt i konkurs det aktuella Äret.Resultat och slutsats: Altmans och Platts och Platts modeller visar sig inte vara applicerbara pÄ svenska företag. Dock Àr vissa av Pompes och Bilderbeeks nyckeltal tillÀmpliga till att anvÀnda för konkursprognostisering för svenska företag..

Examensarbetet gjordes i samarbete med Maria Westerlind AB och mÄlsÀttningen var att ta fram femton modeller inför vÄren 2011, varav tre har valts ut för nÀrmare analys. Konstruktionerna gjordes i Lectras programvara Modaris, dels frÄn fÀrdiga modeller, dels frÄn befintliga grunder. Rapporten beskriver tillvÀgagÄngssÀttet för konstruktionen av de tre utvalda modellerna och redovisar resultaten av de förstaprover som sytts upp baserat pÄ dessa konstruktioner. UtifrÄn detta har en jÀmförelse gjorts mellan för- och nackdelar för de olika tillvÀgagÄngssÀtten och slutsatsen blir att det Àr svÄrt att föredra det ena före det andra eftersom tillvÀgagÄngssÀttet bör vÀljas baserat pÄ modellen som skall konstrueras men att upprÀttandet av ett bibliotek med konstruktionsunderlag skulle kunna vara anvÀndbart i framtiden..

Arbetet inleddes med ett möte med Evonova dÀr projektet diskuterades. Företagets inledandetankegÄngar och idéer kring produkten framgick och arbetet pÄbörjades.Under arbetets gÄng följdes Fredy Olssons anvisningar i hur en teknisk rapport ska se ut. Alltinleddes med en brainstorm och kundundersökning. Kundundersökningens resultat mynnadeut i en kravprofil, till denna tillkom Àven Evonovas krav och önskningar. KravprofilenanvÀndes nÀr vi sÄllade ut lösningar frÄn brainstormen.Vidare anvÀnde vi oss av idéerna vi fÄtt fram och arbetade fram CATIA-modeller pÄ möjligaförslag.

Natten mellan den 19 och 20 mars 2003 inledde koalitionstrupper Operation Iraqi Freedom. Detta var slutet pÄ det som kom att gÄ till historien som Irakkrisen.30 Är tidigare formulerade Graham Allison en teori, i form av tre modeller, för att förklara utrikespolitiskt agerande utifrÄn Kubakrisen. Vi har prövat huruvida Allisons teori fortfarande kan förklara utrikespolitiskt agerande genom att pröva den pÄ Irakkrisen. Detta har operationaliserats genom en systematisk genomgÄng av tillgÀngligt material som behandlar uppsatsÀmnet.Efter att ha betraktat Irakkrisen utifrÄn Allisons tre olika modeller kan vi konstatera att teorin fortfarande Àr bÀrkraftig. Dock behövs viss komplettering till den 30 Är gamla teorin ? i form av en inrikespolitisk analys, bredare organisationsanalys samt en djupare value- och beliefsystem-analys ? för att kunna Ästadkomma en fylligare undersökning som förenar Allisons modeller med dagens verklighet..

Studiens tvÄdelade syfte motiveras utifrÄn rÄdande oenighet och förvirring kring hur gruppkohesion bör definieras och mÀtas. Det första syftet var att konstruera och testa ett formulÀr avsett att mÀta olika typer av kohesion. FormulÀret kom att innehÄlla 12 olika aspekter av kohesion baserade pÄ tidigare studiers konceptualiseringar av begreppet. FormulÀret undersöktes (N=404) utifrÄn frÄgestÀllningen: Vilka psykometriska egenskaper har kohesionsaspekterna i formulÀret? FormulÀret uppvisade acceptabla psykometriska egenskaper.

Olika modeller har genom Ären tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik Àr sÄ kallade artificiella neuronnÀt.Dessa modeller har visat sig lovande nÀr det gÀller att förutsÀgaaktiekurser. Projektets syfte Àr att hitta artificiella neuronnÀt som ger bra förutsÀgelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och trÀnar artificiella neuronnÀt av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnÀt med olika indata, struktur och trÀningsinstÀllningar. För att komma fram till vilka konfigurationer pÄ neuronnÀten som ger bra resultat har nÀten testats genom simulerad aktiehandel dÀr köp- och sÀljbeslut grundats pÄ neuronnÀtens förutsÀgelser.

Olika modeller har genom Ären tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik Àr sÄ kallade artificiella neuronnÀt.Dessa modeller har visat sig lovande nÀr det gÀller att förutsÀgaaktiekurser. Projektets syfte Àr att hitta artificiella neuronnÀt som ger bra förutsÀgelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och trÀnar artificiella neuronnÀt av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnÀt med olika indata, struktur och trÀningsinstÀllningar. För att komma fram till vilka konfigurationer pÄ neuronnÀten som ger bra resultat har nÀten testats genom simulerad aktiehandel dÀr köp- och sÀljbeslut grundats pÄ neuronnÀtens förutsÀgelser.

Olika modeller har genom Ären tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik Àr sÄ kallade artificiella neuronnÀt.Dessa modeller har visat sig lovande nÀr det gÀller att förutsÀgaaktiekurser. Projektets syfte Àr att hitta artificiella neuronnÀt som ger bra förutsÀgelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och trÀnar artificiella neuronnÀt av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnÀt med olika indata, struktur och trÀningsinstÀllningar. För att komma fram till vilka konfigurationer pÄ neuronnÀten som ger bra resultat har nÀten testats genom simulerad aktiehandel dÀr köp- och sÀljbeslut grundats pÄ neuronnÀtens förutsÀgelser.

Olika modeller har genom Ären tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik Àr sÄ kallade artificiella neuronnÀt.Dessa modeller har visat sig lovande nÀr det gÀller att förutsÀgaaktiekurser. Projektets syfte Àr att hitta artificiella neuronnÀt som ger bra förutsÀgelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och trÀnar artificiella neuronnÀt av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnÀt med olika indata, struktur och trÀningsinstÀllningar. För att komma fram till vilka konfigurationer pÄ neuronnÀten som ger bra resultat har nÀten testats genom simulerad aktiehandel dÀr köp- och sÀljbeslut grundats pÄ neuronnÀtens förutsÀgelser.

Arbetet inleddes med ett möte med Evonova dÀr projektet diskuterades. Företagets inledandetankegÄngar och idéer kring produkten framgick och arbetet pÄbörjades.Under arbetets gÄng följdes Fredy Olssons anvisningar i hur en teknisk rapport ska se ut. Alltinleddes med en brainstorm och kundundersökning. Kundundersökningens resultat mynnadeut i en kravprofil, till denna tillkom Àven Evonovas krav och önskningar. KravprofilenanvÀndes nÀr vi sÄllade ut lösningar frÄn brainstormen.Vidare anvÀnde vi oss av idéerna vi fÄtt fram och arbetade fram CATIA-modeller pÄ möjligaförslag.

Olika modeller har genom Ären tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik Àr sÄ kallade artificiella neuronnÀt.Dessa modeller har visat sig lovande nÀr det gÀller att förutsÀgaaktiekurser. Projektets syfte Àr att hitta artificiella neuronnÀt som ger bra förutsÀgelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och trÀnar artificiella neuronnÀt av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnÀt med olika indata, struktur och trÀningsinstÀllningar. För att komma fram till vilka konfigurationer pÄ neuronnÀten som ger bra resultat har nÀten testats genom simulerad aktiehandel dÀr köp- och sÀljbeslut grundats pÄ neuronnÀtens förutsÀgelser.

Visby is a city that at first glance is of medieval origins. The popular image of scientists today is that the city was formed in the Middle Ages. According to some of the researchers Visby was formed during the Viking Age, it is based on the basis that the area has been used for a long period. Urban development in the Nordic countries is complex and there are different opinions as to why the Nordic cities emerge. It is important to shed light on the underlying process on why cities are emerging to provide clarity as to why Visby city is emerging.

Olika modeller har genom Ären tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik Àr sÄ kallade artificiella neuronnÀt.Dessa modeller har visat sig lovande nÀr det gÀller att förutsÀgaaktiekurser. Projektets syfte Àr att hitta artificiella neuronnÀt som ger bra förutsÀgelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och trÀnar artificiella neuronnÀt av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnÀt med olika indata, struktur och trÀningsinstÀllningar. För att komma fram till vilka konfigurationer pÄ neuronnÀten som ger bra resultat har nÀten testats genom simulerad aktiehandel dÀr köp- och sÀljbeslut grundats pÄ neuronnÀtens förutsÀgelser.