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.
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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| primo semestre (lauree magistrali) | 5-ott-2020 | 23-dic-2020 |
| secondo semestre (lauree magistrali) | 1-mar-2021 | 1-giu-2021 |
| 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 |
| 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 |
| 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 Segreteria dei Corsi di Studio 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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
maurizio.malpede@univr.it
Nicodemo Catia
catia.nicodemo@univr.it
+39 045 8028340
Vannucci Virginia
virginia.vannucci@univr.it
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.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1 module between the following2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 modules among the following2 modules among the following1 module between the following| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1 module between the following| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 modules among the following2 modules among the following1 module between the following| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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.
Time series and forecasting (2021/2022)
Codice insegnamento
4S008977
Docente
Coordinatore
Crediti
9
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-P/05 - ECONOMETRIA
Periodo
secondo semestre (lauree magistrali) dal 21-feb-2022 al 13-mag-2022.
Obiettivi formativi
L'insegnamento ha l'obiettivo di introdurre gli studenti all'analisi delle serie storiche per la comprensione dell'evoluzione dei fenomeni economici nel corso del tempo. Saranno presentati gli strumenti econometrici necessari per fornire una previsione di una serie storica di tipo economico o finanziario e valutarne la precisione. L'uso di programmi statistico-econometrici professionali sarà complementare allo studio dei concetti teorici. Al termine delle lezioni, gli studenti dimostreranno di sapere interpretare criticamente i modelli dinamici per l'analisi e la previsione dell'andamento di variabili economiche e finanziarie, in risposta a problemi reali.
Programma
1. Principali proprietà empiriche delle serie storiche economiche e finanziarie
Statistica univariata e multivariata
Densità congiunte, marginali e condizionali
Correlazione versus Dipendenza
La distribuzione Normale multivariata
Proprietà statistiche delle serie temporali
Test di non-normalità
Autocorrelazione, test di Ljung-Box e Box-Pierce
Proprietà di Markov
2. Modelli lineari di serie temporali stazionarie I
Stazionarietà debole e forte
Rumore bianco, random walk, random walk con trend
La funzione di autocovarianza di un processo debolmente stazionario
Modello AR(1): condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Modello AR(2): rappresentazione vettoriale, condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
3. Modelli lineari di serie temporali stazionarie II
Modello AR(p): rappresentazione vettoriale, condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Le equazioni di Yule-Walker
Modello MA(q): condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Invertibilità del modello MA(1) e problemi di identificazione
Modello ARMA(p): condizioni di stazionarietà, autocovarianza ed autocorrelazione
Il teorema di Wold
Processi short memory e long memory
4. Stima, identificazione e diagnostica
LLN e CLT per processi con dipendenze temporali
Consistenza e normalità asintotica per la media e l'autocovarianza campionaria
Stima di modelli AR(p) tramite le equazioni di Yule-Walker
Stima di modelli AR(p) tramite OLS
Violazione della proprietà di esogeneità nei modelli di serie temporali
Stima di massima-verosimiglianza
MLE per media e varianza sotto l'assunzione di normalità
Proprietà asintotiche della stima di massima-verosimiglianza
Massima-verosimiglianza condizionale
Verosimiglianza esatta e condizionale del modello AR(1)
Verosimiglianza condizionale del modello MA(1)
Quasi massima-verosimiglianza
Funzione di autocorrelazione parziale e criteri di selezione basati sulla verosimiglianza
Diagnostica
5. Previsione
Funzioni obiettivo ed errore quadratico medio
Previsione mediante valori attesi condizionati
Previsione con modelli AR, MA, ARMA
Previsione multi-step
Previsioni dirette versus previsioni iterate
Previsione della densità di probabilità
Alcuni cenni a modelli di serie temporali non-lineari e volatilità realizzata
Bibliografia
Modalità d'esame
La prova finale consiste in un esame scritto ed un progetto di gruppo che sarà assegnato agli studenti alla fine del corso. Ogni gruppo è formato al massimo da quattro studenti. L’obiettivo del progetto è riprodurre una parte dei risultati empirici di un articolo scientifico usando un software statistico/econometrico. La votazione finale è una media pesata del voto dell’esame scritto (70%) e del progetto (30%), con il requisito che è necessaria una valutazione di almeno 16/30 nell’esame scritto per superare la prova. Il progetto dovrà essere consegnato entro la data dell'esame scritto, ed il voto in esso ottenuto rimane valido fino all'inizio delle lezioni del successivo anno accademico.
Tipologia di Attività formativa D e F
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Il futuro conta (2 cfu) - 2020/21 | D |
Alessandro Bucciol
(Coordinatore)
|
| 1° | Il futuro conta (3 cfu) - 2020/21 | D |
Alessandro Bucciol
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
|
| 1° | Lab.: The fashion lab (2 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Disegno e simulazione di politiche economiche e sociali - 2020/2021 | D |
Federico Perali
(Coordinatore)
|
| 1° | Public debate and scientific writing - 2020/2021 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
|
| 1° | Wake up Italia - 2020/2021 | D |
Sergio Noto
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Professional communication for economics - 2020/2021 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
|
|
| 1° 2° | Business analytics: make your data make an impact - 2020/2021 | D |
Claudio Zoli
(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: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.
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 dei Servizi di Segreteria studenti.
Elenco delle proposte di tesi
| Proposte di tesi | Area di ricerca |
|---|---|
| PMI (SMES) and financial performance | MANAGEMENT OF ENTERPRISES - MANAGEMENT OF ENTERPRISES |
| Corporate governance, financial performance and international business | Argomenti vari |
Esercitazioni Linguistiche CLA
Tirocini e stage
Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) di area economica 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 il servizio di Segreteria studenti appositamente dedicato a Stage.
Gestione carriere
Area riservata studenti
Modalità di frequenza, erogazione della didattica e sedi
Le lezioni di tutti gli insegnamenti del corso di studio, così come le relative prove d’esame, si svolgono in presenza. In particolare si sottolinea l’importanza della partecipazione alle attività in aula per poter beneficiare dell’interazione con colleghe/i e docenti e della partecipazione ad attività di project work, presentazioni e lavori di gruppo che possono essere organizzati dai diversi insegnamenti.
Peraltro, come ulteriore servizio agli studenti, è altresì previsto che tali lezioni siano videoregistrate e che le videoregistrazioni vengano messe a disposizione sui relativi spazi e-learning degli insegnamenti salvo diversa comunicazione del singolo docente che potrà inoltre definire modalità e tempi di attivazione di tale servizio. Si sottolinea comunque che le registrazioni non rappresentano un sostituto rispetto alle lezioni e attività svolte in aula.
La frequenza non è obbligatoria.
Maggiori dettagli in merito all'obbligo di frequenza vengono riportati nel Regolamento del corso di studio disponibile alla voce Regolamenti nel menu Il Corso. Anche se il regolamento non prevede un obbligo specifico, verifica le indicazioni previste dal singolo docente per ciascun insegnamento o per eventuali laboratori e/o tirocinio.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le sedi di svolgimento delle lezioni e degli esami sono le seguenti
