SN4100 Sustainable Welfare Policies in the Making: Global Challenges to the Nordic Welfare Model Course description

The Nordic welfare states have traditionally been known for being egalitarian. Hallmarks of the model have been universal welfare rights, well-regulated labour markets, high labour market participation rates, generous and inclusive welfare benefits, and active family policies that have promoted the labour market inclusion of women. Even though the picture is slightly more complicated - the Nordic models also comprise characteristics such as contributory benefits, conditionality and even working poor- in a global perspective the Nordic model is relatively generous and rights based.

In recent years, the Nordic countries have been put under stress by a number of global challenges: climate change, the financial crisis, digitalisation, migration, energy distribution, and demographic change. Such challenges have sparked political debate about how to adapt the Nordic welfare state systems in order to meet these crises, and still preserve the key characteristics of the model. This provides us with a lense to study political change and how it comes about, and the role of factors such as path dependency, austerity, agenda setting, ideology and interests, in policy making this again provides us with the tools to discuss if and how the Nordic model can sustain itself, and how the solutions and adaptations chosen sets it apart from welfare models in other countries and regions. How is sustainability addressed in these processes - and what are the normative foundations for the discussion?

The course aims to provide an understanding of Nordic policy responses to new global challenges. The course will critically assess political process theory, institutional perspectives, different governance models in dealing with the challenges, and post-growth.

Language of instruction is English.

None.

Emnet gir en innføring i hvordan kvantitative analyser kan brukes som verktøy for verdiskaping i en virksomhet. Vi analyserer flere forskjellige typer bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer ved hjelp av matematiske modeller og dataverktøy. Vi vil hele tiden vektlegge tolkning av analyseresultater, samt implikasjoner for økonomisk styring og planlegging.

Eksempler på typer beslutningsproblem:

*Hvordan sette opp en effektiv bemanningsplan når behovet for arbeidskraft varierer over tid?

*Hvordan utforme en optimal transportplan for en forsyningskjede?

*Hvordan velge lokalisering av produksjon og lager i en forsyningskjede?

*Hvordan sette opp en investeringsplan med krav til forventet avkastning og diversifisering?

*Hvordan lage etterspørselsprognoser basert på historiske data?

*Hvordan sesongjusterer vi en boligprisindeks?

*Hvordan kan vi bruke simulering for å bedre forstå variasjonen i et prosjekts kontantstrøm over forskjellige mulige scenario?

*Hvordan du kan bruke statistikkverktøy til å identifisere mønstre i store datamengder («Big Data»).

Ingen forkunnskapskrav.

The following coursework requirements must have been approved in order for the student to take the exam:

• Coursework 1. Paper

The student must submit a coursework paper of at least 1700 words (in addition to front page, list of content and list of references), written individually or in groups of max 4 students. A student must have approval from the course lecturer in order to write individually. The paper must be approved by the course lecturer.

Students whose papers are not approved after the first submission will be given the chance to resubmit once. Papers that are not approved after two submissions will disqualify students from sitting the final examination.

• Coursework 2. Presentation

The coursework papers are to be presented at a seminar, or poster session, or zoom gathering. Participation in the seminar, or poster session, or zoom gathering is mandatory. 

A student who is absent from the presentation will have to submit a compensatory coursework requirement within a given deadline.

Kunnskap

Studenten har

*kunnskap om grunnleggende anvendelse av metodene Beslutningsteori, Lineær Programmering, Simulering, Prediksjonsmodeller, og Data Mining (klassifisering og assosiasjon).

*kunnskap om hvordan kvantitative metoder og optimering kan brukes for å løse bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer

Ferdigheter

Studenten kan

*utføre analyser av beslutningsproblemer og treffe beslutninger basert på maximin, minimax, minimax og alternativkostnad

*tegne beslutningstrær og treffe beslutninger basert på disse

*utføre enkel og multippel regresjonsanalyse ved hjelp av relevant programvare og fortolke resultater

*utarbeide prognoser ved hjelp av f.eks. bevegelig gjennomsnitt, eksponensiell glatting og regresjonsanalyse

*formulere problemstillinger som lar seg løse ved hjelp av lineær programmering, samt vurdere skyggepriser og verdien av økt kapasitet

*formulere og løse transportproblemer

*bruke relevant dataverktøy for å løse bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer

*implementere enkle simuleringsmodeller i relevant dataverktøy

*gjennomføre data mining (klassifisering og assosiasjonsmetoder) i relevant dataverktøy

Generell kompetanse

Studenten

*har økt numerisk og analytisk kompetanse

*kan reflektere rundt etiske problemstillinger knyttet til bedriftsøkonomiske beslutningsproblem

*kan løse problemer i grupper

No aids are permitted.

Grade scale A-F.

Individuell skriftlig eksamen under tilsyn over 4 timer avholdes i slutten av semesteret.

Ingen hjelpemiddel