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.

A.A. 2020/2021

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
primo semestre (lauree magistrali) 5-ott-2020 23-dic-2020
secondo semestre (lauree magistrali) 1-mar-2021 1-giu-2021
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
sessione invernale 11-gen-2021 12-feb-2021
sessione estiva 7-giu-2021 23-lug-2021
sessione autunnale 23-ago-2021 17-set-2021
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
sessione autunnale (validità a.a. 2019/20) 9-dic-2020 11-dic-2020
sessione invernale (validità a.a. 2019/20) 7-apr-2021 9-apr-2021
sessione estiva (validità a.a. 2020/21) 6-set-2021 8-set-2021
Vacanze
Periodo Dal Al
Vacanze di Natale 24-dic-2020 6-gen-2021
Vacanze di Pasqua 3-apr-2021 6-apr-2021
Vacanze estive 9-ago-2021 15-ago-2021

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti Economia.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D F G M N P R S V Z

Baruffi Maria Caterina

mariacaterina.baruffi@univr.it

Bottiglia Roberto

roberto.bottiglia@univr.it 045 802 8224

Bracco Emanuele

emanuele.bracco@univr.it 045 802 8293

Brunetti Federico

federico.brunetti@univr.it 045 802 8494

Bucciol Alessandro

alessandro.bucciol@univr.it 045 802 8278

Carluccio Emanuele Maria

emanuelemaria.carluccio@univr.it 045 802 8487

Chiaramonte Laura

laura.chiaramonte@univr.it

Cortese Mauro

mauro.cortese@univr.it

De Mari Michele

michele.demari@univr.it 045 802 8226

Faccincani Lorenzo

lorenzo.faccincani@univr.it 045 802 8610

Gnoatto Alessandro

alessandro.gnoatto@univr.it 045 802 8537

Grossi Luigi

luigi.grossi@univr.it 045 802 8247

Mancini Cecilia

cecilia.mancini@univr.it

Menon Martina

martina.menon@univr.it 045 802 8420

Minozzo Marco

marco.minozzo@univr.it 045 802 8234

Noto Sergio

elefante@univr.it 045 802 8008

Patacca Marco

marco.patacca@univr.it 0458028788

Perali Federico

federico.perali@univr.it 045 802 8486

Picarelli Athena

athena.picarelli@univr.it 045 8028242

Pichler Flavio

flavio.pichler@univr.it 045 802 8273

Renò Roberto

roberto.reno@univr.it 045 802 8526

Rossi Francesco

francesco.rossi@univr.it 045 8028067

Scricciolo Catia

catia.scricciolo@univr.it 045 802 8341

Stacchezzini Riccardo

riccardo.stacchezzini@univr.it 045 802 8186

Vannucci Virginia

virginia.vannucci@univr.it

Zoli Claudio

claudio.zoli@univr.it 045 802 8479

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:
InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
C
(SECS-S/06)
Un insegnamento a scelta
6
B
(SECS-P/11)
Un insegnamento a scelta
Stage
6
F
-
Prova finale
15
E
-

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
C
(SECS-S/06)
Un insegnamento a scelta
6
B
(SECS-P/11)
Un insegnamento a scelta
Stage
6
F
-
Prova finale
15
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S006189

Crediti

9

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SECS-S/06 - METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE

Lingua di erogazione

Italiano

Periodo

secondo semestre (lauree magistrali) dal 1-mar-2021 al 1-giu-2021.

Obiettivi formativi

L'obiettivo del corso è quello di presentare i fondamenti teorici e i modelli applicati nelle istituzioni finanziarie per gestire le varie tipologie di rischio finanziario. Una particolare enfasi sarà data ai metodi numerici (simulazioni Monte Carlo) e alla loro implementazione tramite moderne tecnologie utilizzate nell’industria (Java, Eclipse).

Programma

Parte 1: Metodi Monte Carlo Nozioni di base: valore atteso, spazi Lp, disuguaglianze classiche (Markov, Chebychev ecc) Integrazione numerica classica. Integrazione tramite il metodo Monte Carlo Generazione di numeri pseudo-casuali e discretizzazione di processi stocastici. Tecniche di riduzione della varianza.

Parte 2: Rischio di Mercato Introduzione: rischio tasso, equity, FX, commodities. Misure di rischio: teoria generale. Coerenza delle misure di rischio. VaR, Expected Shortfall, teoria e calcolo con metodi:

  1. Approccio storico.

  2. Approccio analitico.

  3. Monte Carlo.

Tema opzionale: il rischio di mercato in Basilea II

Parte 3: Rischio di Credito. Valutazione priva di arbitraggio di claim con rischio di fallimento. Modelli strutturali Catene di Markov discrete e modelli basati sul rating Modelli a forma ridotta Tema opzionale: il rischio di credito in Basilea II

Part 4: Rischio di controparte, funding e collaterale. (xVA) CVA DVA FVA Monte Carlo per xVA Opzionale: I regolamenti di Basilea III/Basilea IV.

Prerequisiti:

  1. Una buona conoscenza dell’analisi matematica di base (limiti/derivate/integrali) e la capacità di risolvere semplici equazioni/disequazioni.

  2. Una buona conoscenza della statistica di base (distribuzioni di probabilità, probabilità condizionali, variabili aleatorie, teorema limite centrale, legge dei grandi numeri, test statistici, valori attesi/momenti condizionali/regressione e non).

  3. Programmazione: il corso non presuppone una conoscenza approfondita pregressa del linguaggio Java, tuttavia si consiglia di frequentare il corso Introduzione alla programmazione in Java che viene offerto prima dell'inizio del corso. Si presuppone la capacità di scrivere semplici programmi in un qualsiasi linguaggio come Matlab, Python, Visual Basic, Turbo Pascal ecc. Si presuppone quindi la capacità di pensare in modo algoritmico indipendentemente dal linguaggio particolare di programmazione. Saranno forniti tutorial pratici relativi al linguaggio Java per lo studio individuale.

Bibliografia

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Baesens, B., Backiel, B. and Vanden Brouke, S. Beginning Java Programming: The Object-Oriented Approach (Edizione 1) Wrox Pr Inc 2015 978-1-118-73949-5
Bielecki, T. and Rutkowski, M. Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging (Edizione 2) Springer 2004 978-3-662-04821-4
A. F. McNeil, R. Frey, P. Embrechts Quantitative Risk Management:Concepts, Techniques and Tools Princeton University Press 2015

Modalità d'esame

L'esame consiste in due parti: la prima consiste nello sviluppare un Project Work utilizzando il linguaggio di programmazione Java. Il project work contribuisce al voto finale con un peso pari al 30%.

Il Project Work potrà essere sviluppato in gruppi di studio di massimo 4 allievi.

Obiettivi del Project Work:

mettere in pratica e approfondire i concetti visti a lezione.
migliorare le capacità di lavorare in gruppi;


Il voto del Project Work rimane valido per tutti gli appelli dell'anno corrente e per i primi due appelli dell'anno successivo.

Per essere ammessi alla prova scritta gli studenti dovranno ottenere un parere favorevole al Project Work. Quanti non consegneranno il project work entro la scadenza prevista non potranno partecipare alla seconda parte.

La seconda parte dell’esame consiste in una prova scritta, su tutti gli argomenti in programma. La prova conterrà esercizi teorici, pratici e domande di programmazione in Java. In caso di valutazione maggiore o uguale a 18, la seconda prova contribuisce al voto finale con il peso rimanente pari al 70% .

Tipologia di Attività formativa D e F

primo semestre (lauree) Dal 28/09/20 Al 23/12/20
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Il futuro conta (2 cfu) - 2020/21 D Alessandro Bucciol (Coordinatore)
1° 2° Il futuro conta (3 cfu) - 2020/21 D Alessandro Bucciol (Coordinatore)
primo semestre (lauree magistrali) Dal 05/10/20 Al 23/12/20
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
1° 2° Lab.: The fashion lab (2 cfu) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
1° 2° Lab.: The fashion lab (3 cfu) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
secondo semestre (lauree) Dal 15/02/21 Al 01/06/21
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Disegno e simulazione di politiche economiche e sociali - 2020/2021 D Federico Perali (Coordinatore)
1° 2° Public debate and scientific writing - 2020/2021 D Martina Menon (Coordinatore)
1° 2° Wake up Italia - 2020/2021 D Sergio Noto (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Ciclo di video conferenze: "L’economia del Covid, Verona e l’Italia. Una pandemia che viene da lontano?" - 2020/21 D Sergio Noto (Coordinatore)
1° 2° Ciclo tematico di conferenze (on-line): “Come saremo? Ripensare il mondo dopo il 2020” - 2020/21 D Federico Brunetti (Coordinatore)
1° 2° Elements of financial risk management - 2020/21 D Claudio Zoli (Coordinatore)
1° 2° Integrated Financial Planning - 2020/21 D Riccardo Stacchezzini (Coordinatore)
1° 2° Introduzione alla programmazione in Java - 2020/21 D Alessandro Gnoatto (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Verona) – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Data Visualization – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di Python – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio di SAP per il Data Science – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio Excel Avanzato (Verona) – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Piano di marketing - 2020/21 D Virginia Vannucci (Coordinatore)
1° 2° Programmazione in Matlab – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Programmazione in SAS – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° 3° Laboratorio Excel (Verona) – 2020/21 D Marco Minozzo (Coordinatore)

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA.

Prova finale

La prova finale consiste in un elaborato in forma scritta di almeno 80 cartelle, che approfondisce un tema a scelta relativo a uno degli insegnamenti previsti dal piano didattico dello studente. Il tema e il titolo dell’elaborato dovranno essere selezionati in accordo con un docente dell’Ateneo di un SSD fra quelli presenti nel piano didattico dello studente. Il lavoro deve essere sviluppato sotto la guida del docente. La tesi è oggetto di esposizione e discussione orale, in una delle date appositamente stabilite dal calendario delle attività didattiche, dinanzi a una Commissione di Laurea nominata ai sensi del RDA. In accordo con il Relatore, la tesi potrà essere redatta e la discussione potrà svolgersi in lingua inglese.

Per maggiori informazioni e la consultazione delle scadenze e delle commissioni di laurea si rimanda all'apposita sezione del sito web della Scuola di Economia e Management

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
Tesi di laurea magistrale - Tecniche e problemi aperti nel credit scoring Statistics - Foundational and philosophical topics
Il metodo Monte Carlo per la valutazione di opzioni americane Argomenti vari

Tirocini e stage

Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) offerti dalla Scuola di Economia e Management dell’Università di Verona è previsto uno stage come attività formativa obbligatoria. Lo stage, infatti, è ritenuto uno strumento appropriato per acquisire competenze e abilità professionali e per agevolare la scelta dello sbocco professionale futuro, in linea con le proprie aspettative, attitudini e aspirazioni. Attraverso l’esperienza pratica in ambiente lavorativo, lo studente può acquisire ulteriori competenze ed abilità relazionali.

Per informazioni specifiche, consultare l'highlight della Scuola di Economia e Management appositamente dedicato a Stage.

Esercitazioni Linguistiche CLA


Gestione carriere


Ulteriori servizi

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.