Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso. Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Banca e finanza - Immatricolazione dal 2025/2026.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.
| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Thematic cycle of conferences on Women's "leadership": data, reflections and experiences | D |
Martina Menon
(Coordinator)
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| 1° 2° | Educational laboratory on credit securitization | D |
Michele De Mari
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher | |
|---|---|---|---|---|
| 1° 2° | Data Analysis Laboratory with R (Verona) | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° | Data Visualization Laboratory | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° | Python Laboratory | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° | Data Science Laboratory with SAP | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° | Advanced Excel Laboratory (Verona) | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° | Laboratory on research methods for business | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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| 1° 2° | Laboratory on research methods for business | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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| 1° 2° | Plan your future | D |
Paolo Roffia
(Coordinator)
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| 1° 2° | Plan your future | D |
Paolo Roffia
(Coordinator)
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| 1° 2° | Programming in Matlab | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° | Programming in SAS | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| 1° 2° 3° | Excel Laboratory (Verona) | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Elements of financial risk management 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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| 1° 2° | English for business and economics | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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| 1° 2° | Introduction to Java programming | D |
Alessandro Gnoatto
(Coordinator)
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| 1° 2° | Topics in applied economics and finance - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Digital experiments in economics - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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| 1° 2° | The accountant as a business consultant | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinator)
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| 1° 2° | Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
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| 1° 2° | Professional communication for economics – 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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| 1° 2° | The why, the what and the how of structural equation modelling | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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| 1° 2° | Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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Financial econometrics (2023/2024)
Teaching code
4S00241
Teacher
Coordinator
Credits
9
Language
Italian
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
SECS-P/05 - ECONOMETRICS
Period
Primo semestre (lauree magistrali) dal Oct 2, 2023 al Dec 22, 2023.
Courses Single
Authorized
Learning objectives
The aim of this course is to introduce students to the econometric models for financial markets and their application to modelling and forecasting data from financial time series. The course discusses the empirical analysis of financial models (CAPM, Fama-French) and the empirical assessment of portfolio efficiency. It also pays special attention to modelling and forecasting of returns and volatility.
At the end of the course the student is expected to (a) have solid knowledge of the basic topics in financial econometrics; (b) understand and use concepts and expressions commonly used in the econometric analysis of financial markets; (c) perform empirical applications using financial data and econometric techniques; (d) interpret results from empirical applications developed by others.
Prerequisites and basic notions
Working knowledge of basic mathematics and statistics is recommended.
Program
1. INTRODUCTION
1a. Econometrics
1b. Statistics and algebra recap
2. ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) MODEL
2a. Univariate and multivariate regressions; Marginal effects and elasticities; R-squared statistic
2b. Hypothesis testing: t and F tests
3. PORTFOLIO ALLOCATION
3a. Mean-Variance criterion; Efficient frontier; Tangency portfolio
3b. Britten-Jones portfolio test
4. MARKET EQUILIBRIUM
4a. Capital Asset Pricing Model; Equilibrium returns
4b. CAPM empirical assessment and extensions (Fama-French and APT models)
5. MODEL SELECTION
5a. Fit of the model to the data; RESET test; White test
5b. Variable selection (Stepwise selection; Ridge and LASSO regression)
6. MODELS FOR FINANCIAL TIME SERIES
6a. AR, MA and ARMA models to estimate returns
6b. Model selection, trend, Dickey-Fuller test and forecast
6c. ARCH and GARCH models to estimate volatilities
Bibliography
Didactic methods
Frontal teaching. Lectures include real examples interactively developed using the data management free software R.
Learning assessment procedures
The exam is made of one written essay and one individual homework. No oral integration is planned.
The written essay lasts one hour and thirty minutes and covers the whole program of the course. Use of handheld calculators is allowed, but use of personal notes or other teaching material is not allowed.
The homework is developed individually, and can be of two types (Homework I or Homework II). Homework I aims to develop analytical skills through personal data analysis. Homework II aims to develop critical skills with respect to empirical applications. Each student can choose which type of homework to deliver, but must deliver one of them. Once the deadline for delivery of Homework I has expired, it is possible to deliver Homework II only. The homework has to be delivered before taking part in the written essay; its grade remains valid throughout the academic year.
Evaluation criteria
The written essay evaluates general understanding of the main econometric topics and the ability to understand and interpret tables reporting econometric output. The homeworks ascertain the ability to develop empirical research through personal elaboration (Homework I) or to critically comment empirical research developed by others (Homework II).
Criteria for the composition of the final grade
The final grade is given by the average of the grades in the essay and the homework, with 80% and 20% weights respectively. In order to pass the exam, it is necessary to obtain a grade not below 18/30 in the written essay. Students can separately reject the essay grade and the homework grade. However, the homework grade can be rejected only once.
Exam language
Italiano
