Siviløkonom | M.Sc. Business Analytics, med analytisk og tallorientert bakgrunn fra økonomi, statistikk og programmering.
Utdanning
Universitetet i Innlandet, Lillehammer · Master i økonomi og ledelse — fordypning i Business Analytics (siviløkonom) Aug 2024 – Jun 2026
Universitetet i Innlandet, Rena · Årsstudium i bedriftsøkonomi Aug 2022 – Jun 2023
Universitetet i Innlandet, Rena · Bachelor i Music Business Management Aug 2019 – Jun 2022
Erfaring
Universitetet i Innlandet, Evenstad · Læringsassistent — ressurs- og miljøøkonomi Aug 2023 – Jan 2024
- Ga selvstendig ukentlig veiledning og rettet om lag 30 innleveringer i mikroøkonomi og ressursøkonomi.
- Formidlet grundige faglige forklaringer som styrket studentenes forståelse av pensum.
Prosjekter
En sammenligning av fundamentale og statistiske risikofaktormodeller · Masteroppgave 2026
Utviklet, sammenlignet og evaluerte en fundamental multifaktor-risikomodell og en statistisk faktormodell for prediksjon av porteføljerisiko i det norske aksjemarkedet mot en naiv referansemodell, på høydimensjonale ubalanserte paneldata og selskapskarakteristikker konstruert fra regnskapsdata, markedsdata og eksterne kilder.
- Designet og implementerte en ETL-pipeline, med point-in-time-justering av nøkkeltall og valutakonvertering, for om lag 400 norske aksjer, inkludert avnoterte selskaper for å redusere overlevelsesskjevhet.
- Storskala modellestimering med iterert vektet minste kvadraters metode (WLS) på 1707 daglige tverrsnitt.
- Walk-forward out-of-sample-evaluering via predikerte globale minimum-varians-porteføljer og Diebold–Mariano-testing av tapsdifferanser.
Prising av opsjoner med Black–Scholes og Monte Carlo-metoder · Personlig prosjekt 2025
- Implementerte Black–Scholes-prising av europeiske opsjoner via Monte Carlo-simulering i Python.
- Verifiserte og undersøkte empirisk konvergens mot den lukkede løsningen; standardfeilen avtar med økende antall simuleringer, i tråd med store talls lov.
Betakompresjon som markedsindikator · Semesterprosjekt 2025
- Undersøkte betakompresjon som ledende indikator for markedsfall (Russell 3000, 1990–2025) med logistisk regresjon og Wald-test i R.
- Kritisk analyse av look-ahead-skjevhet og p-verdi-inflasjon; begrensninger dokumentert i oppgaven.
Ferdigheter
Teknisk: Python (Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Matplotlib, Plotly), R (dplyr, forecast, ggplot2, pcaMethods), SQL (MySQL), Excel, LaTeX
Språk: Norsk (morsmål), engelsk (flytende)
Aktiviteter og interesser
Matematikk og statistikk · Musikkproduksjon · Styrketrening
For en detaljert gjennomgang av hva hvert emne dekket og hvilken kompetanse det gir, se Utvidet CV.