natgillin/translations-raw huggingface dataset:
"Signs of weaker economic growth in the US and Europe and fears of a contagion from the European sovereign debt crisis reduced investors’ risk willingness in the quarter,” says Yngve Slyngstad, chief executive officer of Norges Bank Investment Management (NBIM), which manages the fund. 
– Tegn til svakere økonomisk vekst i USA og Europa og bekymringer rundt ringvirkningene av den europeiske statsgjeldskrisen, reduserte risikoviljen i markedene i kvartalet, sier Yngve Slyngstad, leder for Norges Bank Investment Management (NBIM), som forvalter fondet.
“At the same time, demand rose for government bonds from countries such as Germany, the UK, France and the US," says Slyngstad. 
– Samtidig økte etterspørselen etter statsobligasjoner fra land som Tyskland, Storbritannia, Frankrike og USA, sier Slyngstad.
The fund’s equity holdings returned -0.7 percent in the quarter, while fixed-income investments returned 1.8 percent, as measured in international currency. 
Avkastningen på fondets aksjeinvesteringer var -0,7 prosent i kvartalet, mens avkastningen på renteinvesteringene var 1,8 prosent, målt i internasjonal valuta.
Six of the fund’s ten stock sectors fell in value in the quarter, while four rose. 
Seks av fondets ti aksjesektorer falt i verdi i andre kvartal, mens fire steg.
The fund’s best-performing investment, in nominal terms, was Swiss food producer Nestlé, followed by drug companies Sanofi and Roche. 
Fondets største nominelle verdifall i et enkeltselskap var i banken HSBC.
The worst-performing investment was the bank HSBC, followed by JPMorgan Chase, the second-largest US bank, and Denmark’s Vestas Wind Systems, the world’s biggest wind turbine maker. 
Deretter fulgte JPMorgan Chase, USAs nest største bank, og danske Vestas Wind Systems, verdens største vindmølleprodusent.
The market value of the fund rose 9 billion kroner to 3,111 billion kroner in the quarter. 
Markedsverdien av fondet steg med 9 milliarder kroner til 3 111 milliarder kroner i kvartalet.
The fund returned 4 billion kroner in the period and had 53 billion kroner in capital inflows from the government. 
Fondet fikk en avkastning på 4 milliarder kroner i perioden, og ble tilført 53 milliarder kroner fra staten.
The krone strengthened against several of the currencies the fund invests in, reducing the market value by 48 billion kroner. 
En oppgang i kronekursen mot flere av valutaene fondet investeres i, reduserte isolert sett markedsverdien med 48 milliarder kroner.
The fund held 60.5 percent in equities, 39.4 percent in fixed-income securities and 0.1 percent in real estate at the end of the quarter. 
Ved utgangen av kvartalet var fondets investeringer fordelt med 60,5 prosent i aksjer, 39,4 prosent i rentepapirer og 0,1 prosent i eiendom.
Norges Bank's indicator of credit from domestic sources (C2) rose by 13.7 per cent in the twelve months to end-April, down from 13.9 per cent in the 12 months to end-March. 
Norges Banks indikator for kreditt fra innenlandske kilder (K2) vokste med 13,7 prosent de siste tolv månedene fram til utgangen av april, ned fra 13,9 prosent fram til utgangen av mars.
The money supply (M2) grew by 9.9 per cent in the twelve months to end-April, up from 9.3 per cent to end-March. 
Pengemengden (M2) vokste med 9,9 prosent de siste tolv månedene fram til utgangen av april, en oppgang fra 9,3 prosent fram til utgangen av mars.
Norges Bank's credit indicator (C2) rose by 13.7 per cent in the twelve months to end-April, down from 13.9 per cent in the 12 months to end-March. 
Norges Banks kredittindikator (K2) vokste med 13,7 prosent de siste tolv månedene fram til utgangen av april, ned fra 13,9 prosent fram til utgangen av mars.
Growth in the three-month moving average for C2 was 14.2 per cent at end-March, down from 14.3 per cent at end-February. 
Veksten i det glidende tremånedersgjennomsnittet for K2 var 14,2 prosent ved utgangen av mars, ned fra 14,3 prosent ved utgangen av februar.
Twelve-month growth in credit to households was 13.0 per cent to end-April, down from 13.4 per cent at end-March. 
Tolvmånedersveksten i kreditt til husholdninger var 13,0 prosent fram til utgangen av april, ned fra 13,4 prosent ved utgangen av mars.
The money supply grew by 9.9 per cent in the twelve months to end-April, up from 9.3 per cent to end-March. 
Pengemengden vokste med 9,9 prosent de siste tolv månedene fram til utgangen av april, en oppgang fra 9,3 prosent fram til utgangen av mars.
Twelve-month growth in the household money supply was 5.1 per cent to end-April, down from 5.4 per cent to end-March. 
Tolvmånedersveksten i husholdningenes pengemengde var 5,1 prosent fram til utgangen av april, ned fra 5,4 prosent fram til utgangen av mars.
Banks' interest margin declined by 0.09 percentage point in the first quarter of 2006, to 2.29 per cent. 
Bankenes rentemargin falt med 0,09 prosentpoeng i første kvartal 2006 til 2,29 prosent.
The lending rate rose by 0.08 percentage point, to 4.08 per cent, while the deposit rate rose by 0.16 percentage point, to 1.78 per cent, by the end of the quarter. 
Utlånsrenten økte med 0,08 prosentpoeng til 4,08 prosent, mens innskuddsrenten økte med 0,16 prosentpoeng til 1,78 prosent ved utgangen av kvartalet.
Interest rates on loans from life insurance companies edged down by 0.02 percentage point, to 3.99 per cent, while the lending rates of mortgage companies increased by 0.02 percentage point, to 3.43 per cent, by the end of the quarter. 
Rentene på utlån fra livsforsikringsselskaper falt med 0,02 prosentpoeng til 3,99 prosent, mens kredittforetakenes utlånsrenter økte med 0,02 prosentpoeng til 3,43 prosent ved utgangen av kvartalet.
Limited access to clean water is a growing risk for an increasing number of the companies the Government Pension Fund Global invests in. 
Begrenset tilgang til rent vann er en økende risiko for stadig flere av selskapene Statens pensjonsfond utland er investert i.
The United Nations forecasts that almost half the world’s population will live in areas facing water stress or water scarcity by 2030. 
FN anslår at nesten halvparten av verdens befolkning vil bo i områder der vann vil være en utsatt eller manglende ressurs innen 2030.
Global demand for water is expected to outstrip supply by 40 percent within the same time, according to McKinsey. 
Innen samme tid ventes verdens etterspørsel etter vann å overgå forsyningene med 40 prosent, ifølge konsulentselskapet McKinsey.
As manager of the fund and a long-term investor in about 8,400 companies, Norges Bank Investment Management (NBIM) expects businesses to regularly assess and report on the risks to their operations and supply chains from increasingly scarce water supplies and water pollution. 
Som langsiktig investor i omtrent 8 400 selskaper forventer Norges Bank Investment Management (NBIM), som forvalter Statens pensjonsfond utland, at bedrifter jevnlig skal rapportere om risikoene ved begrensede og forurensede vannressurser i sin virksomhet og leverandørkjede.
This is the focus of the seminar, “Water Intensive Companies: The Benefits of Managing and Reporting on Water-Related Risks,” hosted today by NBIM at the World Water Week in Stockholm. 
Dette er tema på seminaret “Water Intensive Companies: The Benefits of Managing and Reporting on Water-Related Risks,” som NBIM arrangerer i dag på World Water Week i Stockholm.
“Water is an important input factor at many of the companies the fund invests in, but water is not an infinite resource,” says Magdalena Kettis, head of social and environmental issues for the fund’s ownership activities. 
– Vann er en viktig innsatsfaktor i mange av selskapene som fondet er investert i, men vann er ikke en uendelig ressurs, sier Magdalena Kettis, leder for miljømessige og sosiale forhold i NBIMs avdeling for eierskapsutøvelse.
“On the contrary, water may become an increasing cost that hurts profitability at many companies. 
– Tvert imot kan vann bli en økende kostnad som svekker lønnsomheten i mange selskaper fremover.
This may in turn affect the fund’s investments.” 
Det kan igjen ramme fondets investeringer.
Water was an important input and output factor at 865 companies the fund was invested in with 255 billion kroner at the end of 2010. 
Vann var en viktig innsats- og produksjonsfaktor i 865 selskaper, som fondet var investert i med 255 milliarder kroner ved utgangen av 2010.
NBIM has evaluated to what extent 432 of these companies in 2010 fulfilled nine criteria for reporting on water management and water-related risks. 
NBIM har vurdert i hvilken grad 432 av disse selskapene innfridde ni kriterier for rapportering om vannforvaltning og vannrelatert risiko i 2010.
The companies scored an average 2.7 out of a maximum 9 points. 
Selskapene som ble vurdert, fikk i gjennomsnitt 2,7 av maksimalt 9 poeng.
A total of 131 companies scored zero, while 10 companies got top marks. 
Totalt 131 selskaper fikk 0 poeng, og kun 10 selskaper fikk toppkarakter.
The fund’s average shareholding in each company was 1 percent. 
Fondets gjennomsnittlige eierandel i selskapene var 1 prosent.
“Far too few companies provide adequate information on water as a risk factor, particularly in their supply chains,” Kettis says. 
– Altfor få selskaper gir nok informasjon om vann som risikofaktor, særlig i leverandørkjeden, sier Kettis.
“How companies manage and report on these risks will become increasingly important to investors as concern grows over water issues.” 
– Hvordan selskaper håndterer og rapporterer om slik risiko, vil bli stadig viktigere for investorer, ettersom bekymringene rundt vann som en risikofaktor øker.
Companies with inadequate water management face significant operational risks, such as supply interruptions and higher treatment costs. 
Selskaper som har en utilstrekkelig vannforvaltning, står overfor en betydelig driftsrisiko forbundet med forsyningsstans og høyere kostnader for rensing.
There are also risks associated with regulation and opposition from local communities and activist groups to companies’ water use. 
Det er også risiko knyttet til reguleringer, i tillegg til motstand fra lokalsamfunn og aktivistgrupper om selskapenes vannforbruk.
Poor water management can lead to liability for damages or the loss of licences and permits. 
Dårlig vannforvaltning kan føre til erstatningsansvar eller tap av konsesjoner og lisenser.
Access to the quantity and quality of water needed for production, as well as more stringent requirements for wastewater emissions, may impact the results of an increasing number of companies in the future. 
Fremover vil tilgang til den mengde og kvalitet vann som kreves til selskapenes drift, og økte krav til utslipp av avløpsvann kunne få betydning for resultatet i stadig flere bedrifter.
Water management is one of six strategic focus areas for the fund’s ownership activities. 
Vannforvaltning er et av seks strategiske satsingsområder for fondets eierskapsutøvelse.
The assessment of companies’ water management risk reporting was the first by NBIM. 
Den årlige gjennomgangen er den første NBIM har gjennomført innenfor vannforvaltning.
Press inquiries may be directed to: Communications Adviser Bunny Nooryani, tel: +47 48 02 75 75 
For ytterligere informasjon, vennligst kontakt: Kommunikasjonsrådgiver Bunny Nooryani, tlf: +47 48 02 75 75
These include asset pricing and portfolio theory, corporate finance, corporate governance and market microstructure. 
Slike områder omfatter aktivaprising og porteføljeteori, foretaksfinansiering, eierstyring og selskapsledelse, i tillegg til mikrostrukturer i markedene.
“New insight from financial economic research may have important implications for the fund’s management, so it’s important for us to support such research,” says NBIM CEO Yngve Slyngstad. 
– Ny kunnskap fra finansforskning kan ha stor betydning for forvaltningen av fondet, og det er derfor viktig for oss å støtte slik forskning, sier NBIMs leder Yngve Slyngstad.
“We hope today’s conference and the establishment of the NFI will strengthen NBIM’s ties with the academic community.” 
– Vi håper at dagens konferanse og opprettelsen av NFI vil styrke forholdet mellom NBIM og det akademiske miljøet.
Norges Bank Governor Øystein Olsen and NBIM CEO Yngve Slyngstad will host the conference. 
Sentralbanksjef Øystein Olsen og NBIMs leder Yngve Slyngstad vil delta på konferansen.
Address by Governor Øystein Olsen at the Centre for Monetary Economics (CME)/BI Norwegian School of Management on 5 September 2011 
Foredrag av sentralbanksjef Øystein Olsen i regi av Centre for Monetary Economics (CME) ved Handelshøyskolen BI, mandag 5. september 2011.
Charts in pdf-format (170 kB) 
Figurer i pdf-format (171 kB)
Charts in PowerPoint (pptx, 384 kB) 
Figurer i PowerPoint (pptx, 383 kB)
When Trygve Haavelmo was awarded the Nobel Prize in Economic Sciences in 1989 for his pathbreaking work to quantify economic interrelationships, the Nobel Committee summarised his contributions [1]. 
Da Trygve Haavelmo ble tildelt Nobelprisen i økonomi i 1989 for sitt banebrytende arbeid med å tallfeste økonomiske sammenhenger, oppsummerte Nobel-komiteen hans bidrag (1).
First, empirical science must be based on theories which reflect reality. 
For det første må empirisk vitenskap bygge på en teori som gjenspeiler virkeligheten.
Second, data and observations must conform to theoretical concepts. 
For det andre må data og observasjoner samsvare med teoriens begreper.
Third, a methodology is needed which can be used to quantify and test theoretical relationships on the basis of empirical observations. 
For det tredje må vi ha en metode for å kvantifisere og teste teoretiske sammenhenger på basis av empiriske observasjoner.
The interrelationships in the Norwegian economy serve as a backdrop for my address. 
Sammenhenger i norsk økonomi danner et bakteppe for mitt foredrag i dag.
The purpose of the Centre for Monetary Economics (CME) is to be a venue where researchers and economists in banking and finance can exchange views and gather knowledge about the Norwegian economy, perhaps with particular emphasis on monetary policy. 
Center for Monetary Economics (CME) har som formål å være en møteplass der forskere og økonomer innenfor bank og finans kan utveksle synspunkter og samle kunnskap om norsk økonomi, kanskje med særlig vekt på pengepolitikk.
My contribution today will be an analysis of relationships between some key economic variables and how Norges Bank utilises that insight when setting the key policy rate. 
Mitt bidrag i dag vil være en analyse av sammenhenger mellom noen sentrale økonomiske størrelser og et innblikk i hvordan Norges Bank metodisk utnytter den innsikten når vi fastsetter styringsrenten.
As Haavelmo described, theories regarding economic interrelationships can never conform fully with empirical observations. 
Som Haavelmo beskrev, kan økonomiske teorier aldri samsvare fullt ut med empiriske observasjoner.
Nor can economists carry out controlled experiments in the same way as in the natural sciences. 
Økonomer kan heller ikke utføre kontrollerte eksperimenter slik som i naturvitenskapene.
Nevertheless, Haavelmo was an optimist. 
Han var likevel optimist.
Empirical methodologies may be used to uncover interrelationships in the economy with a reasonable degree of accuracy. 
Gjennom empiriske metoder kan vi avdekke sammenhenger i økonomien med rimelig grad av treffsikkerhet.
Haavelmo's contribution can be put to good use when Norges Bank, as the central bank, is to set the interest rate with a view to stabilising inflation. 
Haavelmos bidrag kommer til nytte når vi som sentralbank skal sette renten med sikte på å stabilisere inflasjonen.
The Bank's monetary policy assessments and decisions must be based on knowledge it can obtain on interactions within the Norwegian economy and how the interest rate interacts. 
Våre vurderinger og beslutninger i pengepolitikken må bygge på den kunnskap vi kan hente ut om sammenhenger i norsk økonomi og hvordan renten virker.
The theory the Bank applies and the empirical methodology it employs will depend on the purpose of the analysis. 
Hvilken teori vi tar utgangspunkt i, og hvilken type empirisk metode vi benytter, vil avhenge av hva formålet med analysen er.
A model apparatus that is to be used as an aid in making interest rate decisions requires different attributes and is based on different principles than models that seek to provide optimal near-term inflation and output forecasts. 
Et apparat som skal brukes som støtte til å ta beslutninger om renten, krever andre egenskaper og er bygget på andre prinsipper enn modeller som for eksempel søker å gi best mulige prognoser for inflasjonen og produksjonen på kort sikt.
Chart: Different time horizons - different models 
Figur: Ulik horisont – ulike modeller
Current statistics and anecdotal information can serve as a basis for providing some indication of how the economy has evolved up to the present. 
Løpende statistikk og anekdotisk informasjon kan fortelle oss noe om hvordan den økonomiske utviklingen har vært frem til i dag.
But the statistical basis is uncertain. 
Men informasjonsgrunnlaget er usikkert.
Statistics are published with a lag and are often subject to revision. 
Statistikk publiseres med et tidsetterslep og er ofte gjenstand for revisjoner.
Data from different sources can provide different pictures of the situation at hand. 
Tall fra ulike kilder kan tegne forskjellige bilder av det samme saksforholdet.
Statistical models can provide us with good support and help distinguish between news and noise in the data. 
Statistiske modeller kan gi god støtte og hjelpe oss med å sortere hva som er nyheter og hva som er støy i tallene.
They can capture time series properties in data and correlations that in many cases will be able to produce good forecasts of developments in the next months ahead. 
De kan fange opp tidsserieegenskaper i data og samvariasjoner som i mange tilfeller vil kunne gi gode prognoser på utviklingen de neste månedene.
It then makes little difference whether or not the models are based on economic theory. 
Da spiller det liten rolle om modellene bygger på økonomisk teori eller ikke.
There are certain similarities between projecting developments in the Norwegian economy in the coming months and forecasting the weather. 
Det er visse likhetstrekk mellom å anslå utviklingen i norsk økonomi de neste månedene og å varsle været.
Meteorologists have observed that averaging a large number of forecasting models generally produces more accurate forecasts. 
Meteorologene har erfart at prognoser gjennomgående blir bedre ved å se på gjennomsnitt av mange prognosemodeller.
To project consumer price inflation in the coming quarters the Bank has developed a system for averaging forecasts from about 170 different statistical models, all of which are intended to project inflation in the Norwegian economy in the very near term. 
For å anslå konsumprisveksten de nærmeste kvartalene har vi derfor utviklet et system som veier sammen prognoser fra om lag 170 ulike statistiske modeller, som alle har som formål å anslå inflasjonen i norsk økonomi på helt kort sikt.
The models are grouped into three classes, and the models within each class may contain different variables or be variants of one another [2]. 
Modellene er gruppert i tre klasser, og modellene innen hver klasse kan inneholde ulike variable eller være varianter av hverandre.
The weights are continually adjusted on the basis of historical accuracy, so that models with better predictive power are given greater weight in the subsequent round. 
(2) Vektene justeres løpende ut fra historisk treffsikkerhet, slik at modeller som viser seg å treffe bra, får større vekt i neste runde.
The Bank has a similar system including almost 250 models for forecasting mainland GDP. 
Vi har et tilsvarende system med nærmere 250 modeller for utviklingen i BNP for Fastlands-Norge.
The projections from these systems of models extend four quarters ahead in time and are published at regular intervals on the Bank's website. 
Prognosene fra disse modellsystemene strekker seg fire kvartaler frem i tid og offentliggjøres regelmessig på våre nettsider.
We call this apparatus SAM (System for Averaging Models). 
Vi kaller dette apparatet for SAM (”System for Averaging Models”).
For projections with slightly longer horizons, the Bank parts company with weather forecasters. 
For prognoser med litt lengre horisont, skiller vi lag med værvarslerne.
While meteorologists are unlikely to influence the weather with their predictions, Norges Bank’s interest rate setting can actually influence economic developments in the medium term. 
Mens meteorologer trolig ikke kan påvirke været med sine varsler, kan vi som sentralbank gjennom rentesettingen faktisk påvirke den økonomiske utviklingen på mellomlang sikt.
This places particular demands on the system of analysis and involves other demands than if the sole purpose were to make forecasts. 
Det stiller særskilte krav til analyseapparatet, og andre krav enn om formålet utelukkende er å lage prognoser.
Norges Bank has developed the Norwegian Economy Model (NEMO), which we use as an aid when drawing up one-year-ahead to four-year-ahead forecasts. 
Norges Bank har utviklet modellen Norwegian Economy Model (NEMO) som vi bruker som hjelpemiddel når vi utarbeider prognoser på ett til fire års sikt.
NEMO is a model for analysing cyclical fluctuations around a long-term trend. 
NEMO er en modell for å analysere konjunktursvingninger rundt en langsiktig trend.
In the medium term, the economy may in periods deviate substantially from trend, but when the fluctuations subside, we must assume that the economy is moving towards equilibrium. 
På mellomlang sikt kan økonomien tidvis avvike betydelig fra trenden, men når svingningene ebber ut, må vi anta at økonomien beveger seg mot en likevekt.
The model does not explain the long-term trend so we have to look to other economic theory. 
Modellen forklarer ikke den langsiktige trenden, så her må vi lene oss på annen økonomisk teori.
For example, economic growth over time will be determined by technological developments and the supply of labour and capital, and there will likely be a relationship between the real interest rate and potential growth. 
For eksempel vil den økonomiske veksten over tid bestemmes av den teknologiske utviklingen og tilgangen på arbeidskraft og kapital, og det vil trolig være en sammenheng mellom realrenten og vekstevnen.
When we set the interest rate, we give weight to the current situation and the outlook two to three years ahead. 
Når vi setter renten legger vi vekt på både nåsituasjonen og utsiktene to til tre år frem i tid.
The statistical models help us understand the current situation, while the equilibrium properties frame the analysis. 
De statistiske modellene hjelper oss til å forstå den dagsaktuelle situasjonen, mens likevektsegenskapene setter rammen for analysen.
NEMO describes how the interest rate can be set to bring the economy from its current starting point back to the long-term equilibrium path. 
NEMO beskriver hvordan renten kan settes for å bringe økonomien fra dagens utgangspunkt til den langsiktige likevekten.
As a support tool in making monetary policy decisions, such a model apparatus is thus particularly relevant. 
Som støtteverktøy i pengepolitiske beslutninger er derfor et slikt modellapparat særlig relevant.
I will come back to the main features of NEMO later. 
Jeg kommer tilbake til hovedtrekk ved NEMO.
Chart: Monetary policy model requirements 
Figur: (Tekst) Overordnede krav til modell for pengepolitikken
Norges Bank operates under a formal monetary policy mandate. 
Vi har et formelt mandat for pengepolitikken.
The Bank's objective is to stabilise inflation and provide the economy with a nominal anchor. 
Vårt mål er å stabilisere inflasjonen og gi økonomien et nominelt anker.
As a minimum, an economic model to be used as support for interest rate decisions should be based on the assumption that monetary policy can steer inflation. 
Som et minimum bør en økonomisk modell som skal brukes som støtte for beslutninger om renten, være bygget på at pengepolitikken kan styre inflasjonen.
Economic agents can be expected to look ahead when making consumption and investment decisions. 
Vi kan regne med at aktører ser fremover når de fatter beslutninger om forbruk og investeringer.