Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato
In questa pagina sono riportate le attività formative del corso di dottorato per l'anno accademico 2024/2025. Ulteriori attività verranno aggiunte durante l'anno. Ti invitiamo a verificare regolarmente la presenza di aggiornamenti!
Introduction to Economics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Roberto Ricciuti
Mathematics
Crediti: 3.8
Lingua di erogazione: English
Docente: Andrea Mazzon
Probability
Crediti: 7.5
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
Mathematical Statistics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Lorenzo Frattarolo, Claudia Di Caterina
Continuous Time Econometrics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Chiara Amorino, Amorino Chiara, Cecilia Mancini
Macroeconomics I
Crediti: 7.5
Lingua di erogazione: English
Docente: Khalid W A Shomali, Alessia Campolmi
Microeconomics I
Crediti: 7.5
Lingua di erogazione: English
Docente: Claudio Zoli, Martina Menon, Maurizio Malpede
Field Experiments
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Pol Campos
Game theory
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Francesco De Sinopoli
Elements of Financial Risk Management
Crediti: 2.5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Prof. Kim Christensen
Stochastic Optimization and Control
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Athena Picarelli
Financial Time Series
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Buccheri
Job Market Orientation
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Simone Quercia
Advice to Young Researchers
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Piovesan
Financial Mathematics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Guido Gazzani, Alessandro Gnoatto
Behavioral and experimental economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Simone Quercia, Maria Vittoria Levati, Marco Piovesan
Stochastic Processes in Finance
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Sara Svaluto Ferro
Inequality
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Francesco Andreoli, Claudio Zoli
Development economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Federico Perali
Health economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Paolo Pertile
Political Economy
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Emanuele Bracco, Roberto Ricciuti
Quantitative research methods
Crediti: 6.8
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Luca Grassetti, Francesca Visintin, Laura Pagani
Mathematical Statistics (2024/2025)
Docenti
Referente
Crediti
5
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Il corso introduce alla teoria dell'apprendimento statistico. Verranno discussi modelli di regressione lineare, metodi non parametrici, ed alcuni dei modelli fondamentali di machine learning. La presentazione dei modelli sarà accompagnata da esempi.
Bibliografia
Modalità didattiche
Didattica frontale.
Modalità di verifica dell'apprendimento
There is both the possibility of taking a written exam test in classical form with questions related to topics covered in lectures and the possibility of writing a report on findings from the literature on statistical learning.
Valutazione
Methodological rigor, critical analysis and clarity of exposition.
Lezioni Programmate
| Quando | Aula | Docente | Argomenti |
|---|---|---|---|
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venerdì 04 ottobre 2024 11:00 - 13:30 Durata: 03:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Claudia Di Caterina | Introduction, linear regression model and least squares fit |
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lunedì 07 ottobre 2024 15:00 - 16:30 Durata: 02:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Claudia Di Caterina | More on linear regression model (mean squared error, QR decomposition, multiple outputs) and variable subset selection (best subset, forward- and backward- stepwise, forward stagewise) |
|
venerdì 18 ottobre 2024 11:00 - 13:30 Durata: 03:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Claudia Di Caterina | Shrinkage methods: ridge regression, the lasso, least angle regression and comparison with variable subset selection |
|
lunedì 21 ottobre 2024 15:00 - 16:30 Durata: 02:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Claudia Di Caterina | Methods using derived input directions and lasso-type algorithms |
|
mercoledì 20 novembre 2024 10:30 - 13:00 Durata: 03:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Lorenzo Frattarolo | "Regularization, RKHS and Wavelets" |
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mercoledì 04 dicembre 2024 09:30 - 12:00 Durata: 02:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Lorenzo Frattarolo | "Kernel Smoothing" |
|
mercoledì 11 dicembre 2024 10:30 - 12:00 Durata: 02:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Lorenzo Frattarolo | "Random Forest" |
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giovedì 12 dicembre 2024 14:00 - 16:30 Durata: 03:00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Lorenzo Frattarolo | Neural Networks |
Sustainable Development Goals - SDGs
Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita
