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.
Tipologia di Attività formativa D e F
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 2025/2026Nei 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 sulla “leadership” femminile: dati, riflessioni ed esperienze - 2023/2024 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
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1° 2° | Laboratorio didattico sulla cartolarizzazione dei crediti - 2023/2024 | D |
Michele De Mari
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Elements of financial risk management 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | English for business and economics | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Introduzione alla programmazione in Java - 2023/2024 | D |
Alessandro Gnoatto
(Coordinatore)
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1° 2° | Topics in applied economics and finance - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Digital experiments in economics - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | Il dottore commercialista come consulente d'impresa - 2023/2024 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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1° 2° | Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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1° 2° | Professional communication for economics – 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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1° 2° | The why, the what and the how of structural equation modelling - 2023/2024 | D |
Cristina Florio
(Coordinatore)
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1° 2° | Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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Modelli di asset pricing (2023/2024)
Codice insegnamento
4S006069
Docente
Coordinatore
Crediti
9
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/06 - METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE
Periodo
Secondo semestre (lauree magistrali) dal 26 feb 2024 al 24 mag 2024.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso ha lo scopo di introdurre modelli avanzati per la valutazione dei titoli finanziari e si rivolge a studenti che hanno già frequentato la maggior parte dei corsi del CdLM. L’obiettivo principale è quello di illustrare gli aspetti teorici avanzati della valutazione in finanza e comprende l’esposizione dei principi primi per la valutazione, la descrizione della modellizzazione necessaria, la stima dei modelli, i metodi numerici di calcolo del valore e le applicazioni finanziarie. Il corso potrà specializzarsi su aspetti monografici su classi di titoli specifici (azioni, derivati, valutazione del rischio di credito).
Prerequisiti e nozioni di base
È consigliato agli studenti di seguire questo corso dopo quelli Finanza Matematica, Financial Risk Management e Derivati
Programma
Prima parte:
- introduzione al controllo stocastico tramite alcuni semplici esempi
- controllo stocastico in tempo discreto, con esempi
- controllo stocastico in tempo continuo, con esempi
- dynamic programming e l’equazione HJB
- controllo stocastico con processi con salti
Seconda parte:
- introduzione al machine learning: reinforcement learning, supervised learning, deep learning, artificial neural networks
- deep hedging
- machine learning per arresto ottimo
- tempo permettendo: altre applicazioni di reinforcement learning in finanza.
La seconda parte del corso consisterà nel’introduzione teorica dei problemi in oggetto e nella presentazione del codice. Sono previsti anche momenti di “codice live” in cui gli studenti avranno l’opportunità di interagire con l’insegnante nello sviluppo del codice stesso.
Modalità didattiche
Il corso prevede 54 ore di lezioni frontali (equivalenti a 9 crediti formativi).
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto e consegna di un progetto in cui lo studente dovrà scrivere un programma per la soluzione numerica di un problema di controllo ottimo
Criteri di valutazione
Per quanto concerne l'esame scritto, si richiede allo studente di dimostrare una conoscenza critica ed approfondita degli argomenti affrontati nel corso, sia per quanto riguarda gli aspetti più teorici sia per quelli implementativi. Le risposte devono essere precise e attinenti alla domande.
Il programma deve poter essere eseguito senza errori e fornire i risultati attesi. Deve inoltre seguire per quanto possibile le best practice di cui discuteremo nel corso, e in particolare essere ben documentato.
Criteri di composizione del voto finale
L'esame scritto costituisce il 75% del punteggio finale, il programma il restante 25%.
Lingua dell'esame
Italiano. A preferenza dello studente, l'esame potrà essere compilato anche in inglese.
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