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/it/clabverona

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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 L Dal 23/09/24 Al 10/01/25
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° B-education: idee che valgono (1 cfu) 2024/2025 D Cristina Florio (Coordinatore)
1° 2° B-education: idee che valgono (2 cfu) 2024/2025 D Cristina Florio (Coordinatore)
1° 2° Ciclo tematico di conferenze “Italia nel mondo” - 2024/2025 D Riccardo Stacchezzini (Coordinatore)
1° 2° Finanza etica 2024/2025 D Giorgio Mion (Coordinatore)
1° 2° Intelligenza artificiale (IA) generativa per la comunicazione aziendale 2024/2025 D Massimo Melchiori (Coordinatore)
Primo semestre LM Dal 30/09/24 Al 23/12/24
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Elements of Financial Risk Management - 2024/2025 D Claudio Zoli (Coordinatore)
1° 2° Metodi e strumenti per la review della letteratura 2024/2025 D Cristina Florio (Coordinatore)
1° 2° Sustainable business model frameworks 2024/2025 D Vincenzo Riso (Coordinatore)
1° 2° Topics in applied economics and finance - 2024/2025 D Claudio Zoli (Coordinatore)
Periodo generico Dal 01/10/24 Al 31/05/25
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Laboratorio di analisi dei dati con R (Verona) - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Data Visualization - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Python - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di SAP per la Data Science - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio Excel Avanzato (Verona) - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio Excel (Verona) - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Metodi e strumenti per l'analisi empirica in ambito aziendale (1 cfu) 2024/2025 D Nicola Cobelli (Coordinatore)
1° 2° Metodi e strumenti per l'analisi empirica in ambito aziendale (2 cfu) 2024/2025 D Nicola Cobelli (Coordinatore)
1° 2° Pianifica il tuo futuro professionale (1 cfu) 2024/2025 D Paolo Roffia (Coordinatore)
1° 2° Pianifica il tuo futuro professionale (3 cfu) 2024/2025 D Paolo Roffia (Coordinatore)
1° 2° Piano di marketing 2024/2025 D Fabio Cassia (Coordinatore)
1° 2° Programmazione in Matlab - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Programmazione in SAS - 2024/2025 D Marco Minozzo (Coordinatore)
Secondo semestre LM Dal 17/02/25 Al 23/05/25
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° IA e operativita' aziendale: metodi e tecniche 2024/2025 D Lapo Mola (Coordinatore)
1° 2° Il commercialista consulente d'impresa 2024/2025 D Riccardo Stacchezzini (Coordinatore)
1° 2° Soft skills relazionali per la professional presence 2024/2025 D Federico Brunetti (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Lingua francese competenza linguistica - liv. B1 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua francese competenza linguistica - liv. B2 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua inglese competenza linguistica - liv. C1 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua russa competenza linguistica - liv. B1 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua russa competenza linguistica - liv. B2 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua spagnola competenza linguistica - liv. B1 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua spagnola competenza linguistica - liv. B2 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua tedesca competenza linguistica - liv. B1 D Non ancora assegnato
1° 2° Lingua tedesca competenza linguistica - liv. B2 D Non ancora assegnato

Codice insegnamento

4S006069

Coordinatore

Andrea Mazzon

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 LM dal 17 feb 2025 al 23 mag 2025.

Corsi Singoli

Autorizzato

Obiettivi di apprendimento

Questo corso copre principalmente due temi. La prima parte del corso si focalizza sull'ottimizzazione dinamica di portafoglio, fornendo le necessarie basi di teoria del controllo stocastico. Saranno analizzati il problema di Merton e le sue generalizzazioni e saranno illustrati diversi esempi di applicazioni di tecniche di controllo stocastico in finanza. La seconda parte del corso si focalizza sui recenti sviluppi del machine learning applicato alla finanza. Verranno trattati supervised learning, deep learning, artificial neural networks e reinforcement learning. La trattazione sarà accompagnata da esempi di applicazioni finanziarie. Nel corso verranno offerti esempi applicativi nei linguaggi Java e Python.

Prerequisiti e nozioni di base

È consigliato agli studenti di seguire questo corso dopo quelli Finanza Matematica, Financial Risk Management e Derivati

Programma

- Introduzione al controllo stocastico tramite alcuni semplici esempi
- Controllo stocastico in tempo discreto, con esempi: teoria e applicazioni in Java
- Controllo stocastico in tempo continuo, dynamic programming e l’equazione HJB: teoria e applicazione in Java
- Introduzione al machine learning: reinforcement learning, supervised learning, deep learning, artificial neural networks
- Utilizzo di reti neurali per un problema di hedging ("deep hedging"): teoria e applicazione in Java

Modalità didattiche

Lezioni frontali. Le registrazioni saranno messe a disposizione degli studenti dopo la lezione.

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

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

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. Inglese su richiesta