Portfolio decision analysis for infrastructure and innovation management

dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorSalo, Ahti, Prof., Aalto University, Department of Mathematics and Systems Analysis, Finland
dc.contributor.advisorLiesiö, Juuso, Prof., Aalto University, Department of Information and Service Economy, Finland
dc.contributor.authorMild, Pekka
dc.contributor.departmentMatematiikan ja systeemianalyysin laitosfi
dc.contributor.departmentDepartment of Mathematics and Systems Analysisen
dc.contributor.labSystems Analysis Laboratoryen
dc.contributor.schoolPerustieteiden korkeakoulufi
dc.contributor.schoolSchool of Scienceen
dc.contributor.supervisorSalo, Ahti, Prof., Aalto University, Department of Mathematics and Systems Analysis, Finland
dc.date.accessioned2017-02-01T10:00:36Z
dc.date.available2017-02-01T10:00:36Z
dc.date.defence2017-03-03
dc.date.issued2017
dc.description.abstractPractically all companies and public agencies make decisions about resource allocation among investment categories and selection of 'lumpy' investments such as projects. While economic calculations tend to be central in these decisions, it is often necessary to account for hard-to-monetize impacts, multiple objectives, stakeholder interests and relevant constraints. For these decisions, Portfolio Decision Analysis (PDA) provides mathematical methods and decision support processes that assist in the construction of portfolios consisting of a set of discrete alternatives. This Dissertation develops a multi-criteria PDA methodology, Robust Portfolio Modeling (RPM), for problems in which a subset of indivisible projects is to be selected from a large number of candidates, with the aim of contributing to the attainment of multiple objectives while satisfying relevant budgetary and other constraints. The RPM methodology – which is based on the linear-additive value representation – admits incomplete information about criterion weights, project scores and project costs in portfolio selection. A key concept of the RPM, the core index, derives project-level recommendations by computing and analyzing non-dominated project portfolios. These recommendations show (i) which projects are robust choices in the light of the incomplete information and (ii) which projects are promising targets for acquiring additional information that can lead to more conclusive results concerning their inclusion or exclusion to the final portfolio. The Dissertation also presents real-life applications of PDA in infrastructure and innovation management. The RPM application on bridge maintenance management (Paper [III]) found its way into repeated use at the Finnish Transport Agency. The second infrastructure application (Paper [IV]) is an innovative combination of standard Operations Research methods to support strategic resource allocation between road asset categories and types of operations. The third application (Paper [V]) demonstrates how the RPM can be utilized to ex post evaluation to identify sets of over- and underperforming projects in an innovation program. The Dissertation shows that the RPM method and its key concepts are readily understood and accepted by practitioners, including senior managers. The method can be tailored to utilize existing project data from sources such as monitoring databases, and it is computationally capable of processing hundreds of project candidates. Moreover, given that repeated real-life applications are relatively rare in decision analysis literature, the methodological development in this Dissertation already can be viewed as a pioneering platform for further avenues of PDA research.en
dc.description.abstractJokseenkin kaikki yritykset ja julkisorganisaatiot tekevät päätöksiä resurssien allokoimisesta investointikategorioille ja edelleen erilaisille projekteille. Taloudellisilla laskelmilla on tyypillisesti keskeinen merkitys tällaisessa päätöksenteossa, mutta usein on huomioitava myös vaikeasti arvotettavia vaikutuksia, useita tavoitteita, sidosryhmien näkemyksiä ja monenlaisia rajoitusehtoja. Portfoliopäätösanalyysi (PDA) on joukko matemaattisia menetelmiä ja niiden soveltamisproses-seja, joilla tuetaan portfolioiden muodostamista joukosta jakautumattomia projektiehdokkaita. Tässä väitöskirjassa kehitetään monitavoitteinen PDA-menetelmä, Robust Portfolio Modeling (RPM), jossa on valittavana osajoukko projekteja suuresta ehdokasjoukosta tavoitteena tyydyttää useita rinnakkaisia tavoitteita budjetin ja mahdollisten muiden rajoitusehtojen puitteissa pysyen. RPM-menetelmä hyödyntää lineaaris-additiivista arvomallia (painotettu summa) ja mahdollistaa epätäydellisen informaation käytön koskien tavoitteiden painokertoimia, projektien tavoitekoh-taisia arvioita ja projektien kustannuksia. Ydinluku (core index) on RPM-menetelmän keskeinen käsite, joka muodostaa projektikohtaisia päätössuosituksia menetelmässä laskettavasta tehokkai-den portfolioiden joukosta. Ydinluvun avulla nähdään (i) mitkä projektit ovat robusteja valintoja lähtötietojen epävarmuus huomioiden ja (ii) minkä projektien osalta informaation tarkentaminen voi tehokkaimmin johtaa projektivalintojen varmistumiseen ja yksikäsitteisen portfolion suosittelemiseen. Väitöskirja esittelee PDA:n käytännön sovelluksia infrastruktuurien ylläpidon ja innovaatio-toiminnan johtamisessa. Työssä rakennettua RPM-menetelmän sovellusta (Artikkeli [III]) maan-tiesiltojen vuotuisen korjausohjelmoinnin tukemiseen on hyödynnetty toistuvasti Suomen Liiken-nevirastossa. Toinen infrastruktuurisovellus (Artikkeli [IV]) yhdistelee erilaisia operaatiotutki-muksen menetelmiä tukemaan strategisen tason päätöksentekoa tienpidon tuotteiden välisessä rahanjaossa. Kolmas sovellus (Artikkeli [V]) havainnollistaa, kuinka RPM-menetelmää voidaan hyödyntää innovaatioprojektien jälkikäteisarvioinnissa niiden onnistumisen luokittelun tukena. Väitöskirja osoittaa, että RPM-menetelmä ja sen keskeiset käsitteet ovat hyvin ymmärrettäviä ja soveltuvia merkittävien päätösten tukemiseen käytännössä. Menetelmä voidaan räätälöidä hyödyntämään olemassa olevia tietoaineistoja projektiehdokkaista, joita saa laskettavuuden näkökulmasta olla jopa satoja. Toistuvan todellisen käytön saavuttaneet päätösanalyysisovellukset ovat alan kirjallisuudessa varsin harvinaisia, ja väitöskirjassa tehty menetelmäkehitys on jo toiminut uraauurtavana alustana jatkotutkimuksissa PDA-alalla.fi
dc.format.extent36 + app. 94
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.isbn978-952-60-7281-4 (electronic)
dc.identifier.isbn978-952-60-7282-1 (printed)
dc.identifier.issn1799-4942 (electronic)
dc.identifier.issn1799-4934 (printed)
dc.identifier.issn1799-4934 (ISSN-L)
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/24461
dc.identifier.urnURN:ISBN:978-952-60-7281-4
dc.language.isoenen
dc.opnMorton, Alec, Prof., University of Strathclyde, UK
dc.publisherAalto Universityen
dc.publisherAalto-yliopistofi
dc.relation.haspart[Publication 1]: Liesiö, J., Mild, P., Salo, A. (2007). Preference Programming for Robust Portfolio Modeling and Project Selection, European Journal of Operational Research, Vol. 181, pp. 1488-1505. DOI: 10.1016/j.ejor.2005.12.041
dc.relation.haspart[Publication 2]: Liesiö, J., Mild, P., Salo, A. (2008). Robust Portfolio Modeling with Project Interdependencies and Incomplete Cost Information, European Journal of Operational Research, Vol. 190, pp. 679-695. DOI: 10.1016/j.ejor.2007.06.049
dc.relation.haspart[Publication 3]: Mild, P., Liesiö, J., Salo, A. (2015). Selecting Infrastructure Maintenance Projects with Robust Portfolio Modeling, Decision Support Systems, Vol. 77, pp. 21-30. DOI: 10.1016/j.dss.2015.05.001
dc.relation.haspart[Publication 4]: Mild, P., Salo, A. (2009). Combining a Multiattribute Value Function with an Optimization Model: An Application to Dynamic Resource Allocation for Infrastructure Maintenance, Decision Analysis, Vol. 6, pp. 139-152. DOI: 10.1287/deca.1090.0143
dc.relation.haspart[Publication 5]: Salo, A., Mild, P., Pentikäinen, T. (2006). Exploring Causal Relationships in an Innovation Program with Robust Portfolio Modeling, Technological Forecasting & Social Change, Vol. 73, pp. 1028-1044. DOI: 10.1016/j.techfore.2006.03.005
dc.relation.ispartofseriesAalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONSen
dc.relation.ispartofseries21/2017
dc.revBickel, Eric, Prof., The University of Texas at Austin, USA
dc.revStummer, Christian, Prof., University of Bielefeld, Germany
dc.subject.keywordportfolio decision analysisen
dc.subject.keywordproject prioritizationen
dc.subject.keywordresource allocationen
dc.subject.keywordmulti-attribute value theoryen
dc.subject.keywordincomplete informationen
dc.subject.keywordrobustnessen
dc.subject.keywordapplicationsen
dc.subject.keywordinfrastructure asset managementen
dc.subject.keywordinnovation managementen
dc.subject.keywordportfoliopäätösanalyysifi
dc.subject.keywordprojektien priorisointifi
dc.subject.keywordresurssien allokointifi
dc.subject.keywordmoniattribuutinen arvoteoriafi
dc.subject.keywordepätäydellinen informaatiofi
dc.subject.keywordrobustisuusfi
dc.subject.keywordsovelluksetfi
dc.subject.keywordinfrastruktuuriomaisuuden hallintafi
dc.subject.keywordinnovaatiojohtaminenfi
dc.subject.otherManagementen
dc.titlePortfolio decision analysis for infrastructure and innovation managementen
dc.titlePortfoliopäätösanalyysi infrastruktuuri- ja innovaatiojohtamisessafi
dc.typeG5 Artikkeliväitöskirjafi
dc.type.dcmitypetexten
dc.type.ontasotDoctoral dissertation (article-based)en
dc.type.ontasotVäitöskirja (artikkeli)fi
local.aalto.archiveyes
local.aalto.formfolder2017_02_01_klo_10_14

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
isbn9789526072814.pdf
Size:
443.69 KB
Format:
Adobe Portable Document Format