Studying at the University of Verona

Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.

Academic calendar

The academic calendar shows the deadlines and scheduled events that are relevant to students, teaching and technical-administrative staff of the University. Public holidays and University closures are also indicated. The academic year normally begins on 1 October each year and ends on 30 September of the following year.

Academic calendar

Course calendar

The Academic Calendar sets out the degree programme lecture and exam timetables, as well as the relevant university closure dates..

Definition of lesson periods
Period From To
Periodo generico Oct 1, 2023 May 31, 2024
Primo semestre (lauree magistrali) Oct 2, 2023 Dec 22, 2023
Secondo semestre (lauree magistrali) Feb 26, 2024 May 24, 2024
Exam sessions
Session From To
Sessione invernale (lauree magistrali) Jan 8, 2024 Feb 23, 2024
Sessione estiva (lauree magistrali) May 27, 2024 Jul 12, 2024
Sessione autunnale (lauree magistrali) Aug 26, 2024 Sep 20, 2024
Degree sessions
Session From To
Sessione autunnale a.a. 2022/2023 Dec 5, 2023 Dec 7, 2023
Sessione invernale a.a. 2022/2023 Apr 3, 2024 Apr 5, 2024
Sessione estiva a.a. 2023/2024 Sep 4, 2024 Sep 6, 2024

Exam calendar

Exam dates and rounds are managed by the relevant Economics Teaching and Student Services Unit.
To view all the exam sessions available, please use the Exam dashboard on ESSE3.
If you forgot your login details or have problems logging in, please contact the relevant IT HelpDesk, or check the login details recovery web page.

Exam calendar

Should you have any doubts or questions, please check the Enrollment FAQs

Academic staff

A B D F G L M Q R S Z

Andreoli Francesco

symbol email francesco.andreoli@univr.it symbol phone-number 045 802 8102

Blasi Silvia

symbol email silvia.blasi@univr.it symbol phone-number 045 8028218

Branca Eleonora

symbol email eleonora.branca@univr.it

De Mari Michele

symbol email michele.demari@univr.it symbol phone-number 045 802 8226

Fiorentini Riccardo

symbol email riccardo.fiorentini@univr.it symbol phone-number 0444 393934 (VI) - 045 802 8335(VR)

Florio Cristina

symbol email cristina.florio@univr.it symbol phone-number 045 802 8296

Furno Mario

symbol email mario.furno@univr.it

Gnoatto Alessandro

symbol email alessandro.gnoatto@univr.it symbol phone-number 045 802 8537

Lubian Diego

symbol email diego.lubian@univr.it symbol phone-number 045 802 8419

Matteazzi Eleonora

symbol email eleonora.matteazzi@univr.it symbol phone-number 045 8028741

Menon Martina

symbol email martina.menon@univr.it symbol phone-number 045 8028420

Minozzo Marco

symbol email marco.minozzo@univr.it symbol phone-number 045 802 8234

Munari Cosimo

symbol email cosimo.munari@univr.it symbol phone-number 045 8028246

Quercia Simone

symbol email simone.quercia@univr.it symbol phone-number 045 802 8237

Roffia Paolo

symbol email paolo.roffia@univr.it symbol phone-number 045 802 8012

Rossignoli Francesca

symbol email francesca.rossignoli@univr.it symbol phone-number 0444 393941 (Ufficio Vicenza) 0458028261 (Ufficio Verona)

Russo Ivan

symbol email ivan.russo@univr.it symbol phone-number 045 802 8161 (VR)

Shomali Khalid W A

symbol email khalidwa.shomali@univr.it

Signori Paola

symbol email paola.signori@univr.it symbol phone-number 0458028492

Stacchezzini Riccardo

symbol email riccardo.stacchezzini@univr.it symbol phone-number 0458028186

Zago Angelo

symbol email angelo.zago@univr.it symbol phone-number 045 802 8414

Zoli Claudio

symbol email claudio.zoli@univr.it symbol phone-number 045 802 8479

Study Plan

The Study Plan includes all modules, teaching and learning activities that each student will need to undertake during their time at the University.
Please select your Study Plan based on your enrollment year.

activated in the A.Y. 2024/2025
ModulesCreditsTAFSSD
One module between the following
Stage
3
F
-
Final exam
12
E
-
Modules Credits TAF SSD
Between the years: 1°- 2°
Between the years: 1°- 2°
Further language skills
3
F
-

Legend | Type of training activity (TTA)

TAF (Type of Educational Activity) All courses and activities are classified into different types of educational activities, indicated by a letter.




S Placements in companies, public or private institutions and professional associations

Teaching code

4S008983

Coordinator

Diego Lubian

Credits

9

Language

English en

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

SECS-P/05 - ECONOMETRICS

Period

Primo semestre (lauree magistrali) dal Oct 2, 2023 al Dec 22, 2023.

Courses Single

Authorized

Learning objectives

Econometrics is the application of statistics and mathematics to economic and business data. In today’s world data are largely available and econometric techniques are crucially important to conducting reliable data analyses in private and public institutions. This course introduces students to regression methods for cross-sectional, time series, and panel data in order to analyze data in business and economics. After presenting the basic theoretical features of each method, the module will offer students the opportunity to practically implement estimation and hypothesis testing techniques in various empirical contexts. The main goal of the course is to provide students with a solid background in econometrics, to stimulate their abilities to apply such techniques on diverse datasets, and to enable them to critically analyze empirical studies in economics, business, and finance.

Prerequisites and basic notions

We require basic knowledge of calculus. The course material relies on prior knowledge of basic statistics and probability theory.

Program

The content of this module will be a balanced mixture of theoretical topics and their empirical application to real dataset. The practical applications involving the use of a statistics/econometrics software will be based on R.
The main topics will be as follow.
Simple linear regression model: model assumptions, ordinary least squares (OLS) and its statistical properties.
Multiple regression model: model assumptions, interpretation of estimates, multicollinearity.
Hypothesis testing: t-tests, F-tests and their distribution.
Dummy variables: definition of intercept and slope dummy variables, and interpretation of coefficients.
Heteroskedasticity: consequence of heteroscedasticity, robust standard errors, testing for heteroskedasticity.
Model misspecification: omitted variable bias, inclusion of irrelevant variables, non-linearity in the regressors.
Endogeneity and instrumental variables: random regressors, definition of endogeneity, instrumental variable estimator (IV), two stages least squares, measurement error, omitted variables and their IV solution, testing for endogeneity.
Simultaneous equations: identification problem, IV solution to simultaneity.
Binary dependent variables: linear probability model, interpretation of coefficients and limitation of this approach. Probit and Logit models.
Time series models: model assumptions, static models, distributed lag models.
Serial correlation: definition of serial correlation, consequences, robust standard errors, testing for serial correlation. Discussion on non stationary time series: consequences of non-stationarity and testing for unit roots.
Panel data analysis: definition of panel dataset, pooled OLS, analysis via differencing, fixed effect and random effects.

Bibliography

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.

Didactic methods

Frontal lectures. During the module we will extensively use the software R to illustrate examples and carry out simple empirical analyses.

Learning assessment procedures

The exam will be a 2-hour written examination. Students will have to answer questions on theory and practice related to the whole program. In addition, students will be asked to carry out a small empirical application by working in groups. Details of the group project will be extensively discussed at the beginning of the course.

Students with disabilities or specific learning disorders (SLD), who intend to request the adaptation of the exam, must follow the instructions given HERE

Evaluation criteria

To obtain full marks, students should show knowledge of the various econometric methodologies to understand and solve the diverse issues posed by regression models.

Criteria for the composition of the final grade

The final grade will be a weighted average of the marks obtained in the written examination (75%) and in the group project (25%).

Exam language

Inglese

Type D and Type F activities

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.

Primo semestre (lauree) From 9/25/23 To 1/19/24
years Modules TAF Teacher
1° 2° Thematic cycle of conferences on Women's "leadership": data, reflections and experiences D Martina Menon (Coordinator)
1° 2° Educational laboratory on credit securitization D Michele De Mari (Coordinator)
Periodo generico From 10/1/23 To 5/31/24
years Modules TAF Teacher
1° 2° Data Analysis Laboratory with R (Vicenza) D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Data Visualization Laboratory D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Python Laboratory D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Data Science Laboratory with SAP D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Advanced Excel Laboratory (Vicenza) D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Excel Laboratory (Vicenza) D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Laboratory on research methods for business D Cristina Florio (Coordinator)
1° 2° Laboratory on research methods for business D Cristina Florio (Coordinator)
1° 2° Plan your future D Paolo Roffia (Coordinator)
1° 2° Plan your future D Paolo Roffia (Coordinator)
1° 2° Programming in Matlab D Marco Minozzo (Coordinator)
1° 2° Programming in SAS D Marco Minozzo (Coordinator)
Primo semestre (lauree magistrali) From 10/2/23 To 12/22/23
years Modules TAF Teacher
1° 2° An introduction to multivariate statistical analysis using R - 2023/2024 D Diego Lubian (Coordinator)
1° 2° English for business and economics F Riccardo Fiorentini (Coordinator)
1° 2° Introduction to Java programming D Alessandro Gnoatto (Coordinator)
1° 2° Topics in applied economics and finance - 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinator)
Secondo semestre (lauree magistrali) From 2/26/24 To 5/24/24
years Modules TAF Teacher
1° 2° Digital experiments in economics - 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinator)
1° 2° The accountant as a business consultant D Riccardo Stacchezzini (Coordinator)
1° 2° Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 D Angelo Zago (Coordinator)
1° 2° Professional communication for economics – 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinator)
1° 2° The why, the what and the how of structural equation modelling D Cristina Florio (Coordinator)
1° 2° Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 D Claudio Zoli (Coordinator)
Secondo semestre (lauree) From 2/26/24 To 5/31/24
years Modules TAF Teacher
1° 2° Soft skills coaching days (Vicenza) - 2023/2024 D Paola Signori (Coordinator)

Career prospects


Module/Programme news

News for students

There you will find information, resources and services useful during your time at the University (Student’s exam record, your study plan on ESSE3, Distance Learning courses, university email account, office forms, administrative procedures, etc.). You can log into MyUnivr with your GIA login details: only in this way will you be able to receive notification of all the notices from your teachers and your secretariat via email and also via the Univr app.

Linguistic training CLA


Internships


Gestione carriere


Student login and resources


Prova finale

La prova finale consiste in un elaborato in forma scritta di almeno 60 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.

List of thesis proposals

theses proposals Research area
PMI (SMES) and financial performance MANAGEMENT OF ENTERPRISES - MANAGEMENT OF ENTERPRISES
I modelli organizzativi ex. d.lgs 231/2001: diffusione sul territorio Various topics

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.

Peraltro, come ulteriore servizio agli studenti, è altresì previsto che, salvo diversa comunicazione del singolo docente, le lezioni siano videoregistrate e che vengano messe a disposizione sui relativi spazi e-learning degli insegnamenti alcune settimane dopo il loro svolgimento. Eccezioni a questa tempistica saranno possibili solo nel caso degli studenti a tempo parziale.

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.

La sede di svolgimento delle lezioni e degli esami è l'University Hub