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 |
|---|---|---|
| I semestre | 1-ott-2019 | 31-gen-2020 |
| II semestre | 2-mar-2020 | 12-giu-2020 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale d'esame | 3-feb-2020 | 28-feb-2020 |
| Sessione estiva d'esame | 15-giu-2020 | 31-lug-2020 |
| Sessione autunnale d'esame | 1-set-2020 | 30-set-2020 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione di laurea estiva | 22-lug-2020 | 22-lug-2020 |
| Sessione di laurea autunnale | 14-ott-2020 | 14-ott-2020 |
| Sessione di laurea invernale | 16-mar-2021 | 16-mar-2021 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festa di Ognissanti | 1-nov-2019 | 1-nov-2019 |
| Festa dell'Immacolata | 8-dic-2019 | 8-dic-2019 |
| Vacanze di Natale | 23-dic-2019 | 6-gen-2020 |
| Vacanze di Pasqua | 10-apr-2020 | 14-apr-2020 |
| Festa della Liberazione | 25-apr-2020 | 25-apr-2020 |
| Festa del lavoro | 1-mag-2020 | 1-mag-2020 |
| Festa del Santo Patrono | 21-mag-2020 | 21-mag-2020 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2020 | 2-giu-2020 |
| Vacanze estive | 10-ago-2020 | 23-ago-2020 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
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.boscaini@univr.it
federico.busato@univr.it
Cordoni Francesco Giuseppe
francescogiuseppe.cordoni@univr.it
rosanna.laking@univr.it
Mazzuoccolo Giuseppe
giuseppe.mazzuoccolo@univr.it
+39 0458027838
franco.zivcovich@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 |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| 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.
Advanced topics in financial engineering (2019/2020)
Codice insegnamento
4S009132
Docenti
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
MAT/06 - PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA
Periodo
II semestre dal 2-mar-2020 al 12-giu-2020.
Obiettivi formativi
Scopo del corso, completamente erogato in modalità flipped-classroom, è quello di introdurre gli studenti ai fondameni della moderna teoria della matematica finanziaria, con specifico riferimento allo studio di modelli concreti, correntemente utilizzati dalle maggiori istituzioni bancarie, di analisi del rischio di mercato, ed assicurative.
Programma
Introduzione
Notazione
Introduzione all'algebra lineare
Spazi vettoriali
Trasformazioni lineari
Decomposizione spettrale
Spazi metrici e normati
Spazi interni del prodotto
Matrice trasposta-radice quadrata
Operazioni matriciali
Basi del calcolo infinitesimale
Differenziazione
Derivate (approssimazioni numeriche)
Espansione di Taylor
Integrazione
Funzioni monotone
Convessità
Settimana 1
introduzione
Basi di finanza quantitativa:
LIdentificazione dei fattori di rischio
Identificazione dei driver di rischio
Azioni
Reddito fisso
Derivati
Credito
Applicazioni
Casi di studio -
Fase 1. Identificazione dei fattori di rischio - Storico
Fase 1. Identificazione dei fattori di rischio - Monte Carlo
Settimana 2
Ricerca dell'invarianza (univariata e multivariata)
Test semplici
Efficienza: passeggiata casuale
ARMA
Clustering della volatilità
Distribuzioni
Rappresentazioni di una distribuzione
Distribuzione normale
Distribuzioni multivariate
Distribuzioni ellittiche
Distribuzioni scenario-probabilità
Distribuzioni familiari esponenziali
Distribuzioni di miscele
Applicazioni
Ricerca dell'invarianza - (serie storiche e Monte Carlo)
Settimana 3
Localizzazione e dispersione
Aspettativa e varianza
Aspettativa e covarianza
Geometria L2
Dispersione localizzata generalizzata: principi variazionali
Copule
Definizione e proprietà delle copule
Autoregressione di ordine uno
Cointegrazione
Metodi di Stima
Massima verosimiglianza
Robustezza
Applicazioni
Settimana 4
Modelli lineari
Modelli fattoriali e apprendimento
Regressione LFM
Analisi in componenti principali
Analisi fattoriale
Applicazione: analisi delle componenti principali della curva dei rendimenti
Settimana 5
Apprendimento automatico: fondamenti e previsione
Panoramica
Affermazioni puntuali vs. probabilistiche
Inferenza e apprendimento
Regressione dei minimi quadrati
Settimana 6
Riduzione del fattore di bias
Regressione e metodo dei minimi quadrati
Applicazioni
Machine learning per la copertura: introduzione
Machine learning per la copertura: regressione
Apprendimento automatico per la copertura
Settimana 7
Apprendimento automatico: fondamenti e previsione
Classificazione
Codificatori automatici dei minimi quadrati
Modelli probabilistici di tipo grafico
Settimana 8
Apprendimento automatico: miglioramenti fuori campione
Valutazione del rischio di stima
Regolarizzazione e selezione delle caratteristiche
Stima bayesiana
Apprendimento ensemble
Classificazione dei default creditizi
Modelli dinamici
Modelli lineari nello spazio degli stati
Rappresentazione spettrale
Modelli probabilistici nello spazio degli stati
Settimana 9
Metodi proiettivi a passo unitario e non
Metodo Monte Carlo
Analisi dello storico
Determinazione del prezzo (finale)
Repricing esatto
Approssimazioni di Taylor
Applicazioni
Settimana 10
Aggregazione
Calcolo dei ritorni (finanziari)
Rischio di mercato/credito statico
Gestione del rischio di impresa
Valutazione ex-ante
Dominanza stocastica
Misure di soddisfazione/rischio
Trade-off media-varianza
Utilità attesa e certezza equivalente
Quantile (valore a rischio)
Misure di soddisfazione spettrale/aspettative di distorsione
Applicazioni
Valutazione ex-ante - via analisi serie stoiche
Valutazione ex ante - metodo Monte Carlo
Settimana 11
Attribuzione ex-ante: performance
Esposizioni bottom-up
Esposizioni top-down: fattori on demand
Il risk budgeting: criteri generali
Misure omogenee e decomposizione di Eulero
Applicazioni
Settimana 12
Ottimizzazione del portfolio
Principi di media-varianza
Soluzioni analitiche del problema media-varianza
Programmazione continua
Euristica interi N-scegli-K
Fattori di rischio ad alta frequenza
Modellazione dell'impatto sul mercato
Programmazione ordini
Applicazioni
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| A. F. McNeil, R. Frey, P. Embrechts | Quantitative Risk Management:Concepts, Techniques and Tools | Princeton University Press | 2015 | ||
| Ngai Hang Chan, Hoi Ying Wong | Simulation Techniques in Financial Risk Management (Edizione 1) | Wiley | 2015 | 9781118735817 | |
| S. E. Shreve | Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models | Springer, New York | 2004 |
Modalità d'esame
L'esame consisterà nella presentazione di un progetto, approfondimento di uno dei temi fondanti l'intero corso, con particolare riferimento ai modelli stocastici per il calcolo del rischio. Inoltre, sfruttando la modalità flipped-classroom, gli studenti saranno chiamati a svolgere esercitazioni settimanali relative ai singoli argomenti affrontati nel corso delle lezioni, cosicché il voto finale verrà espresso mediando tra i risultati ottenuti nella risoluzione di tali esercitazioni settimanali, e il voto ottenuto post presentazione del succitato progetto.
Tipologia di Attività formativa D e F
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Maurizio Boscaini
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | SageMath | F |
Zsuzsanna Liptak
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Storia della fisica moderna 2 | D |
Francesca Monti
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Storia e didattica della geologia | D |
Guido Gonzato
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Advanced topics in financial engineering | D |
Luca Di Persio
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione C | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione C++ | D |
Federico Busato
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Axiomatic set theory for mathematical practice | F |
Peter Michael Schuster
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Corso Europrogettazione | D | Non ancora assegnato |
| 1° 2° | Corso online ARPM bootcamp | F | Non ancora assegnato |
| 1° 2° | ECMI modelling week | F | Non ancora assegnato |
| 1° 2° | ESA Summer of code in space (SOCIS) | F | Non ancora assegnato |
| 1° 2° | Google summer of code (GSOC) | F | Non ancora assegnato |
| 1° 2° | Higher categories | F |
Lidia Angeleri
(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 a breve anche tramite l'app Univr.
Doppio Titolo
Grazie ad una rete di accordi con Atenei esteri, l’Università di Verona offre percorsi formativi internazionali che consentono l’acquisizione di un doppio titolo di studio. L’ammissione ad un CdS a doppio titolo consente di conseguire contemporaneamente, nel tempo di un normale ciclo di studi (di cui una parte viene svolta all'estero), sia il titolo di studio dell’Università di Verona che il titolo rilasciato dall'Ateneo partner, garantendo di vedere riconosciuto il diploma di laurea in entrambi i Paesi.
L'accesso al doppio titolo (così come l’eventuale sostengo finanziario) è regolato da uno specifico bando, e il numero di posti è limitato.
E' online il bando Erasmus + doppio titolo a.a. 2024/2025
⇒ Pubblicato l'Avviso per la selezione di studenti da ammettere ai percorsi di laurea a doppio titolo dell’Università degli Studi di Verona
Per la presentazione del LA e successivi riconoscimenti dei CFU si rimanda al regolamento sulla mobilità internazionale.
Documenti
| Titolo | Info File |
|---|---|
Verbale di selezione per l'ammissione al percorso doppio titolo cdlm in "Mathematics" UNIVR - Stoccarda a.a. 2023/2024.
|
pdf, it, 461 KB, 24/11/23 |
|
Verbale di selezione per l'ammissione al percorso doppio titolo cdlm in Mathematics UNIVR - Stoccarda a.a. 2023/24 - selezione estiva
|
pdf, it, 361 KB, 23/02/24 |
Attività didattiche alternative
Per rendere il percorso di studi più flessibile, è possibile chiedere di sostituire alcuni insegnamenti con altri del medesimo corso di studio in Mathematics all'Università degli Studi di Verona (qualora gli obiettivi formativi degli insegnamenti che si intendono sostituire siano già stati raggiunti nella carriera pregressa), oppure con altri del corso di studio in Mathematics all'Università degli Studi di Trento.Documenti
| Titolo | Info File |
|---|---|
|
1. Convenzione | Learning Agreement UNITN - UNIVR
|
pdf, it, 167 KB, 27/08/21 |
|
2. Sostituzione insegnamenti a UNITN - Courses replacement at UNITN
|
pdf, it, 44 KB, 30/08/21 |
|
3. Sostituzione insegnamenti a UNIVR - Courses replacement at UNIVR
|
pdf, it, 113 KB, 30/08/21 |
Modalità di frequenza
Come riportato nel regolamento didattico, la frequenza è in generale non obbligatoria, con la sola eccezione di alcune attività laboratoriali. Per queste sarà chiaramente indicato nella scheda del corrispondente insegnamento l'ammontare di ore per cui è richiesta la frequenza obbligatoria.
Gestione carriere
Area riservata studenti
Prova Finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
La prova finale prevede la preparazione sotto la guida di un relatore di un elaborato scritto (tesi), che può consistere nella trattazione di un argomento teorico, o nella risoluzione di un problema specifico, o nella descrizione di un progetto di lavoro, o di un'esperienza fatta in un'azienda, in un laboratorio, in una scuola ecc. La tesi, preferibilmente redatta in TeX/LaTeX/AMSTeX e usando il pacchetto LaTeX Frontespizio, può essere inviata preliminarmente in formato elettronico ai membri della Commissione Valutazione Tesi e dovrà essere presentata, in duplice copia, al momento della discussione. La tesi potrà essere redatta anche in lingua inglese.
La discussione della tesi, che dovrà durare indicativamente tra i venti e i trenta minuti, avverrà davanti ad una Commissione Valutazione Tesi nominata dal Presidente del collegio Didattico di Matematica. ll Presidente della commissione è il professore di ruolo di più alto grado accademico. La Commissione Valutazione Tesi è composta da almeno tre Docenti tra cui possibilmente il Relatore. Ogni Commissione Valutazione Tesi potrà valutare più studenti in funzione del contenuto del lavoro da essi presentato. La discussione della tesi viene effettuata durante i trenta giorni precedenti la data stabilita per la sessione di Laurea, ne viene data adeguata comunicazione ed è aperta al pubblico.
La Commissione Valutazione Tesi attribuisce ad ogni studente un punteggio della prova finale che va da zero a cinque. La valutazione della prova finale si articola in maniera tale da tenere conto delle conoscenze acquisite dallo studente durante il lavoro di tesi, del loro grado di comprensione, dell'autonomia di giudizio, delle capacità dimostrate dallo studente di applicare dette conoscenze e di comunicare efficacemente e compiutamente l'insieme degli esiti del lavoro ed i principali risultati ottenuti (si vedano la Tabella 1 per tesi di laurea triennale e la Tabella 2 per tesi di laurea magistrale, in calce al presente regolamento). Il Presidente della Commissione Valutazione Tesi invia una relazione, firmata da tutti i componenti della Commissione, al Presidente della Commissione di Esame Finale indicando per ogni studente il punteggio attribuito per l'esame finale ed un eventuale breve giudizio.
La Commissione di Esame Finale, unica per tutti gli studenti di quella sessione di Laurea, viene nominata dal Presidente del Collegio Didattico di Matematica. Il Presidente della commissione è il professore di ruolo di più alto grado accademico. La Commissione di Esame Finale deve essere composta da un Presidente e almeno da altri quattro Commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
La Commissione di Esame Finale determina per ogni studente il punteggio finale sommando la media, pesata rispetto ai relativi CFU, espressa in centodecimi, dei voti degli esami del piano di studi, escluse le attività in sovrannumero, con il punteggio della prova finale. Aggiunge inoltre il punteggio attribuito alla carriera dello studente, da zero a due (si veda la Tabella 3, in calce al presente regolamento). Il voto finale, espresso in centodecimi, si ottiene arrotondando all'intero più vicino (all'intero superiore, in caso di equidistanza) il punteggio ottenuto, senza eccedere 110 centodecimi e assegnando la lode solo con l'unanimità della Commissione di Esame Finale al candidato che abbia raggiunto i 110 centodecimi dopo l'arrotondamento.
La Commissione di Esame Finale procede alla proclamazione dei nuovi Laureati in Matematica Applicata o Laureati magistrali in Mathematics con una cerimonia pubblica ed ufficiale.
Documenti
| Titolo | Info File |
|---|---|
|
1. Come scrivere una tesi
|
pdf, it, 31 KB, 02/11/22 |
|
2. How to write a thesis
|
pdf, en, 31 KB, 02/11/22 |
|
5. Regolamento tesi
|
pdf, it, 171 KB, 20/03/24 |
Elenco delle proposte di tesi e stage
| Proposte di tesi | Area di ricerca |
|---|---|
| Controllo di sistemi multiagente | Calculus of variations and optimal control; optimization - Hamilton-Jacobi theories, including dynamic programming |
| Controllo di sistemi multiagente | Calculus of variations and optimal control; optimization - Manifolds |
| Controllo di sistemi multiagente | Calculus of variations and optimal control; optimization - Optimality conditions |
| Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati | Mathematics - Analysis |
| Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati | Mathematics - Mathematics |
| Tesi assegnate a studenti di matematica | Argomenti vari |
| Stage | Area di ricerca |
|---|---|
| Proposte di stage per studenti di matematica | Argomenti vari |
