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.

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.
 

COMPETENZE TRASVERSALI

 

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.

Anno accademico:
Primo semestre (lauree) Dal 25/09/23 Al 19/01/24
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Ciclo tematico di conferenze sulla “leadership” femminile: dati, riflessioni ed esperienze - 2023/2024 D Martina Menon (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio didattico sulla cartolarizzazione dei crediti - 2023/2024 D Michele De Mari (Coordinatore)
Periodo generico Dal 01/10/23 Al 31/05/24
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Laboratorio di analisi dei dati con R (Verona) – 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Data Visualization - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Python - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di SAP per il Data Science - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio Excel avanzato (Verona) - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio sulle metodologie di ricerca aziendale (1 cfu) - 2023/2024 D Cristina Florio (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio sulle metodologie di ricerca aziendale (2 cfu) - 2023/2024 D Cristina Florio (Coordinatore)
1° 2° Pianifica il tuo futuro - 1 cfu - 2023/2024 D Paolo Roffia (Coordinatore)
1° 2° Pianifica il tuo futuro - 3 cfu - 2023/2024 D Paolo Roffia (Coordinatore)
1° 2° Programmazione in Matlab - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Programmazione in SAS - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio Excel (Verona) - 2023/2024 D Marco Minozzo (Coordinatore)
Primo semestre (lauree magistrali) Dal 02/10/23 Al 22/12/23
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Elements of financial risk management 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinatore)
1° 2° English for business and economics D Claudio Zoli (Coordinatore)
1° 2° Introduzione alla programmazione in Java - 2023/2024 D Alessandro Gnoatto (Coordinatore)
1° 2° Topics in applied economics and finance - 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinatore)
Secondo semestre (lauree magistrali) Dal 26/02/24 Al 24/05/24
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Digital experiments in economics - 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinatore)
1° 2° Il dottore commercialista come consulente d'impresa - 2023/2024 D Riccardo Stacchezzini (Coordinatore)
1° 2° Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 D Angelo Zago (Coordinatore)
1° 2° Professional communication for economics – 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinatore)
1° 2° The why, the what and the how of structural equation modelling - 2023/2024 D Cristina Florio (Coordinatore)
1° 2° Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinatore)

Codice insegnamento

4S00241

Crediti

9

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SECS-P/05 - ECONOMETRIA

Periodo

Primo semestre (lauree magistrali) dal 2 ott 2023 al 22 dic 2023.

Corsi Singoli

Autorizzato

Obiettivi di apprendimento

L'obiettivo del corso è fornire una panoramica sui modelli econometrici per i mercati finanziari e alla loro applicazione alla modellazione e alla previsione dei dati di serie temporali finanziarie. Il corso introduce all'analisi empirica di modelli finanziari (CAPM, Fama-French) e alla verifica empirica dell'efficienza di portafogli. Particolare attenzione sarà dedicata alla modellazione e previsione dei rendimenti e della volatilità, utilizzando modelli di regressione lineare semplice (OLS), ARMA, GARCH ed alcune tecniche di selezione del modello (stepwise, ridge e LASSO). Le lezioni mostrano esempi concreti sviluppati mediante il software gratuito R. Al termine del corso ci si attende che lo studente a) abbia una solida conoscenza dei temi di base in econometria finanziaria; b) conosca e sia in grado di utilizzare concetti e notazioni frequentemente utilizzati nell'analisi econometrica dei mercati finanziari; c) sia in grado di condurre applicazioni empiriche di teoria finanziaria basate su dati finanziari utilizzando tecniche econometriche; d) sia in grado di interpretare i risultati di applicazioni empiriche condotte da altri.

Prerequisiti e nozioni di base

Si consiglia di avere conoscenze operative di matematica e statistica di base.

Programma

1. INTRODUZIONE
1a. L’econometria
1b. Richiami di algebra matriciale e statistica
2. MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE (OLS)
2a. Regressioni univariate e multivariate; Effetti marginali; Statistica R-quadro
2b. Verifica d’ipotesi: test t e F
3. ALLOCAZIONE DEL PORTAFOGLIO
3a. Criterio Media-Varianza; Frontiera efficiente; Portafoglio di tangenza
3b. Test di Britten-Jones sui portafogli
4. EQULIBRIO DI MERCATO
4a. Capital Asset Pricing Model; Rendimenti di equilibrio
4b. Verifica empirica del CAPM e sue estensioni (modelli di Fama-French e APT)
5. SELEZIONE DEL MODELLO
5a. Misure di adattamento del modello ai dati; Test RESET; Test di White
5b. Selezione delle variabili (Stepwise selection; Ridge e LASSO regression)
6. MODELLI PER SERIE STORICHE
6a. Modelli AR, MA e ARMA per misurare i rendimenti
6b. Scelta del modello, trend, test Dickey-Fuller e previsione
6c. Modelli ARCH e GARCH per misurare la varianza

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

Didattica frontale. Le lezioni includono esempi concreti sviluppati interattivamente mediante il software gratuito di elaborazione dati R.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame è composto da una prova scritta ed un homework. Non sono previste integrazioni orali.
La prova scritta dura un’ora e trenta minuti e copre l’intero programma del corso. Durante la prova è possibile usare la calcolatrice, ma non appunti né altro materiale didattico.
L’homework viene svolto individualmente, e può essere di due tipi (Homework I o Homework II). L'Homework I mira a sviluppare le abilità analitiche attraverso l'analisi di dati. L'Homework II punta a sviluppare abilità critiche rispetto ad applicazioni empiriche. Ogni studente può scegliere a quale homework aderire, ma deve aderire ad uno dei due. Trascorso il termine per la consegna dell’Homework I, sarà possibile svolgere solo l’Homework II. L'homework deve essere svolto prima di partecipare ad una prova scritta ed il suo voto rimane valido per tutto l’anno accademico.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

La prova scritta valuta la comprensione generale dei principali argomenti dell'econometria e l'abilità di comprendere ed interpretare tabelle che riportino risultati econometrici. Gli homework valutano l'abilità di sviluppare ricerca empirica attraverso l'elaborazione personale (Homework I) o di commentare criticamente ricerca empirica condotta da altri (Homework II).

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale dell’esame è dato dalla media dei voti nella prova scritta e nell’homework, pesati rispettivamente per l’80% ed il 20% del totale. Per superare l’esame, è necessario ottenere un voto non inferiore a 18/30 nella prova scritta.
Lo studente può rifiutare separatamente il voto dell’esame ed il voto dell’homework. Il voto dell’homework può tuttavia essere rifiutato una sola volta.

Lingua dell'esame

Italiano