Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
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Periodo generico | 1-ott-2022 | 31-mag-2023 |
Primo semestre (lauree magistrali) | 3-ott-2022 | 23-dic-2022 |
Secondo semestre (lauree magistrali) | 20-feb-2023 | 19-mag-2023 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale (lauree magistrali) | 9-gen-2023 | 17-feb-2023 |
Sessione estiva (lauree magistrali) | 22-mag-2023 | 7-lug-2023 |
Sessione autunnale (lauree magistrali) | 28-ago-2023 | 22-set-2023 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione autunnale | 5-dic-2022 | 7-dic-2022 |
Sessione invernale | 4-apr-2023 | 6-apr-2023 |
Sessione estiva | 5-set-2023 | 7-set-2023 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria dei Corsi di Studio Economia.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Tipologia di Attività formativa D e F
Nei piani didattici di ciascun Corso di studio è previsto l’obbligo di conseguire un certo numero di crediti formativi mediante attività a scelta (chiamate anche "di tipologia D e F").
Oltre che in insegnamenti previsti nei piani didattici di altri corsi di studio e in certificazioni linguistiche o informatiche secondo quanto specificato nei regolamenti di ciascun corso, tali attività possono consistere anche in iniziative extracurriculari di contenuto vario, quali ad esempio la partecipazione a un seminario o a un ciclo di seminari, la frequenza di laboratori didattici, lo svolgimento di project work, stage aggiuntivo, eccetera.
Come per ogni altra attività a scelta, è necessario che anche queste non costituiscano un duplicato di conoscenze e competenze già acquisite dallo studente.
Quelle elencate in questa pagina sono le iniziative extracurriculari che sono state approvate dalla Commissione didattica e quindi consentono a chi vi partecipa l'acquisizione dei CFU specificati, alle condizioni riportate nelle pagine di dettaglio di ciascuna iniziativa.
Si ricorda in proposito che:
- tutte queste iniziative richiedono, per l'acquisizione dei relativi CFU, il superamento di una prova di verifica delle competenze acquisite, secondo le indicazioni contenute nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività;
- lo studente è tenuto a inserire nel proprio piano degli studi l'attività prescelta e a iscriversi all'appello appositamente creato per la verbalizzazione, la cui data viene stabilita dal docente di riferimento e pubblicata nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività.
Scopri i percorsi formativi promossi dal Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali: https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Ciclo tematico di conferenze: “Conflitti. Riconoscere, prevenire, gestire” - 2022/2023 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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1° 2° | La cartolarizzazione dei crediti. Focus sulla gestione dei crediti NPL / NPE / UTP - 2022/2023 | D |
Michele De Mari
(Coordinatore)
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1° 2° | The Fashion Lab - 2022/23 | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Business & predictive analytics for International Firms (with Excel Applications) - 2022/23 | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Elements of Financial Risk Management - 2022/23 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | English for business and economics | F |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Introduction to Business Plan - 2022/23 | D |
Paolo Roffia
(Coordinatore)
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1° 2° | Soft skills training for economics - 2022/23 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Topics in applied economics and finance - 2022/23 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Vivi 3 Giorni da Manager - 2022/2023 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Data Discovery for Business Decisions 2022/2023 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Il dottore commercialista come consulente d'impresa - 2022/23 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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1° 2° | Integrated Financial Planning 2022/2023 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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1° 2° | Predictive Analytics for Business Decisions 2022/2023 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Professional Communication for Economics 2022/2023 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Progetto "B-EDUCATION: idee che valgono" (1 cfu) | D |
Roberto Bottiglia
(Coordinatore)
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1° 2° | Progetto "B-EDUCATION: idee che valgono" (2 cfu) | D |
Roberto Bottiglia
(Coordinatore)
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Time series and forecasting (2023/2024)
Codice insegnamento
4S008977
Docente
Coordinatore
Crediti
9
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-P/05 - ECONOMETRIA
Periodo
Secondo semestre (lauree magistrali) dal 26-feb-2024 al 24-mag-2024.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L'insegnamento ha l'obiettivo di introdurre gli studenti all'analisi delle serie storiche per la comprensione dell'evoluzione dei fenomeni economici nel corso del tempo. Saranno presentati gli strumenti econometrici necessari per fornire una previsione di una serie storica di tipo economico o finanziario e valutarne la precisione. L'uso di programmi statistico-econometrici professionali sarà complementare allo studio dei concetti teorici. Al termine delle lezioni, gli studenti dimostreranno di sapere interpretare criticamente i modelli dinamici per l'analisi e la previsione dell'andamento di variabili economiche e finanziarie, in risposta a problemi reali.
Prerequisiti e nozioni di base
E' richiesta la conoscenza degli elementi di base di:
- Calcolo: derivate, integrali, serie
- Algebra lineare: matrici, rango, sistemi di equazioni.
- Statistica descrittiva ed inferenziale.
Programma
1. Concetti introduttivi
Statistica univariata e multivariata
Densità congiunte, marginali e condizionali
Correlazione versus Dipendenza
La distribuzione Normale multivariata
Proprietà statistiche delle serie temporali
Test di non-normalità
Autocorrelazione, test di Ljung-Box e Box-Pierce
Proprietà di Markov
2. Modelli lineari di serie temporali stazionarie I
Stazionarietà debole e forte
Rumore bianco, random walk, random walk con trend
La funzione di autocovarianza di un processo debolmente stazionario
Modello AR(1): condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Modello AR(2): rappresentazione vettoriale, condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
3. Modelli lineari di serie temporali stazionarie II
Modello AR(p): rappresentazione vettoriale, condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Le equazioni di Yule-Walker
Modello MA(q): condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Invertibilità del modello MA(1) e problemi di identificazione
Modello ARMA(p): condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Il teorema di Wold
Processi short memory e long memory
4. Stima, identificazione e diagnostica
LLN e CLT per processi con dipendenze temporali
Consistenza e normalità asintotica per la media e l'autocovarianza campionaria
Stima di modelli AR(p) tramite le equazioni di Yule-Walker
Stima di modelli AR(p) tramite OLS
Violazione della proprietà di esogeneità nei modelli di serie temporali
Stima di massima-verosimiglianza
MLE per media e varianza sotto l'assunzione di normalità
Proprietà asintotiche della stima di massima-verosimiglianza
Massima-verosimiglianza condizionale
Verosimiglianza esatta e condizionale del modello AR(1)
Verosimiglianza condizionale del modello MA(1)
Quasi massima-verosimiglianza
Funzione di autocorrelazione parziale e criteri di selezione basati sulla verosimiglianza
Diagnostica
5. Previsione
Funzioni obiettivo ed errore quadratico medio
Previsione mediante valori attesi condizionati
Previsione con modelli AR, MA, ARMA
Previsione multi-step
Previsioni dirette versus previsioni iterate
Previsione della densità di probabilità
Alcuni cenni a modelli di serie temporali non-lineari e volatilità realizzata
Bibliografia
Modalità didattiche
Il corso mira a fornire una panoramica delle principali tecniche dell'analisi delle serie temporali, con una particolare enfasi sulla previsione di fenomeni economici, finanziari ed empirici. I principali concetti del corso saranno introdotti seguendo una logica bottom-up, partendo da esempi motivazionali e discutendo in un secondo momento la metodologia in forma rigorosa. Le applicazioni dei concetti teorici saranno illustrati attraverso l'uso di dati e del software MATLAB.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La prova finale consiste in un esame scritto ed un progetto di gruppo che sarà assegnato agli studenti alla fine del corso.
Criteri di valutazione
Verrà valutata la comprensione dei principali concetti del corso, la capacità di esporli in maniera formale e di applicarli in contesti reali attraverso l'uso di dati.
Criteri di composizione del voto finale
70% esame scritto + 30% progetto di gruppo
Lingua dell'esame
English
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e a breve anche tramite l'app Univr.
Prova finale
La prova finale consiste in un elaborato in forma scritta di almeno 80 cartelle, che approfondisce un tema a scelta relativo a uno degli insegnamenti previsti dal piano didattico dello studente. Il tema e il titolo dell’elaborato dovranno essere selezionati in accordo con un docente dell’Ateneo di un SSD fra quelli presenti nel piano didattico dello studente. Il lavoro deve essere sviluppato sotto la guida del docente. La tesi è oggetto di esposizione e discussione orale, in una delle date appositamente stabilite dal calendario delle attività didattiche, dinanzi a una Commissione di Laurea nominata ai sensi del RDA. In accordo con il Relatore, la tesi potrà essere redatta e la discussione potrà svolgersi in lingua inglese.
Per maggiori informazioni e la consultazione delle scadenze e delle commissioni di laurea si rimanda all'apposita sezione dei Servizi di Segreteria studenti.
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
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PMI (SMES) and financial performance | MANAGEMENT OF ENTERPRISES - MANAGEMENT OF ENTERPRISES |
Corporate governance, financial performance and international business | Argomenti vari |
Doppio Titolo
Grazie ad una rete di accordi con Atenei esteri, l’Università di Verona offre percorsi formativi internazionali che consentono l’acquisizione di un doppio titolo di studio. L’ammissione ad un CdS a doppio titolo consente di conseguire contemporaneamente, nel tempo di un normale ciclo di studi (di cui una parte viene svolta all'estero), sia il titolo di studio dell’Università di Verona che il titolo rilasciato dall'Ateneo partner, garantendo di vedere riconosciuto il diploma di laurea in entrambi i Paesi.
L'accesso al doppio titolo (così come l’eventuale sostegno finanziario) è regolato da uno specifico bando, e il numero di posti è limitato.
Esercitazioni Linguistiche CLA
Tirocini e stage
Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) di area economica è previsto uno stage come attività formativa obbligatoria. Lo stage, infatti, è ritenuto uno strumento appropriato per acquisire competenze e abilità professionali e per agevolare la scelta dello sbocco professionale futuro, in linea con le proprie aspettative, attitudini e aspirazioni. Attraverso l’esperienza pratica in ambiente lavorativo, lo studente può acquisire ulteriori competenze ed abilità relazionali.
Per informazioni specifiche, consultare il servizio di Segreteria studenti appositamente dedicato a Stage.