finance and risk management - finanza e gestione del rischio

1) Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento, lo studente raggiungerà una comprensione solida dei fondamenti dell'economia computazionale, con particolare riferimento ai modelli ad agenti eterogenei, ai sistemi dinamici uni- e bidimensionali, ai modelli di asset pricing con aspettative eterogenee e ai principali concetti della scienza delle reti. Sarà in grado di leggere e comprendere la letteratura scientifica di riferimento.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente sarà in grado di implementare in Python i modelli studiati a lezione, simularne le dinamiche al variare dei parametri, analizzare i risultati tramite strumenti computazionali e replicare autonomamente i modelli discussi nel corso. Saprà costruire e analizzare reti con NetworkX e applicare algoritmi di community detection a dati reali.
3) Autonomia di giudizio
Lo studente maturerà la capacità di valutare criticamente i risultati delle simulazioni, distinguere tra comportamenti stabili e instabili, interpretare le dinamiche emergenti nei mercati finanziari con agenti eterogenei e formulare giudizi autonomi sulla robustezza dei modelli rispetto alle variazioni parametriche.
4) Abilità comunicative
Lo studente dimostrerà di saper presentare i risultati delle analisi computazionali in forma scritta e orale, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato, documentando il codice in modo chiaro e redigendo report strutturati in LaTeX. Sarà in grado di lavorare efficacemente sia individualmente sia in gruppo.
5) Capacità di apprendimento
Lo studente svilupperà la capacità di aggiornare e integrare autonomamente le proprie conoscenze, adattandosi all'evoluzione della letteratura sui modelli ad agenti eterogenei e sulle reti, e di estendere i modelli studiati a nuovi contesti applicativi, anche attraverso l'uso autonomo della documentazione di Python e NetworkX.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l'analisi di modelli e letteratura scientifica di frontiera prodotta da ricercatori di tutto il mondo, l'uso di strumenti computazionali adottati a livello internazionale e la capacità di leggere e replicare studi pubblicati nelle principali riviste scientifiche internazionali;
• rilevanza professionale, mediante lo sviluppo di competenze di programmazione e modellazione computazionale direttamente applicabili in contesti di ricerca, analisi finanziaria e policy, con particolare riferimento alla gestione della complessità e dell'eterogeneità nei sistemi economici e finanziari;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo la consapevolezza critica dei limiti dei modelli economici standard e delle implicazioni sistemiche dell'eterogeneità degli agenti, dell'instabilità finanziaria e delle dinamiche di rete per la stabilità e la sostenibilità dei mercati finanziari.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti al regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione
  Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari (CC2)
  Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l'analisi di dati finanziari (CC8)
  Comprensione dei principali linguaggi di programmazione utili per l'analisi matematica, statistica ed econometrica di dati relativi a intermediari, mercati e strumenti finanziari (CC9)
  Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
  Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l'analisi di dati finanziari (CA5)
  Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale (CA6)
  Autonomia di Giudizio
  Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di certezza (AG1)
  Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (AG2)
  Capacità di Comunicazione
  Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate (AC1)
  Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4)
  Capacità di Apprendimento
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2)

Il corso introduce all'economia computazionale, combinando modellizzazione teorica e simulazione numerica per analizzare sistemi economici complessi. Attraverso Python, gli studenti studiano modelli ad agenti eterogenei, sistemi dinamici e mercati finanziari, con un'introduzione finale alla scienza delle reti. L'obiettivo è sviluppare le competenze teoriche e computazionali per leggere la letteratura scientifica e replicare autonomamente i modelli discussi a lezione.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso combina attività individuali e di gruppo, con attenzione sia alla comprensione teorica sia all'applicazione pratica attraverso la programmazione e la modellazione computazionale.
Gli studenti/le studentesse possono scegliere tra due modalità alternative di valutazione, entrambe progettate per garantire il raggiungimento e la verifica dei medesimi risultati di apprendimento attesi.
**OPZIONE A – Valutazione in itinere.** Gli studenti/le studentesse che scelgono questa modalità devono completare tutte le seguenti attività durante il semestre. Le scadenze sono indicate nel calendario del corso. Il voto finale è calcolato sulla base delle percentuali attribuite a ciascuna componente, come indicato di seguito. I voti saranno comunicati tramite la piattaforma didattica.

• *Homework di gruppo (40%).* Il progetto consiste nell'implementazione di un modello computazionale, da consegnare sotto forma di relazione tecnica e codice sorgente entro una settimana dalla data indicata nel calendario. Le modalità operative e i criteri di valutazione vengono illustrati all'inizio del corso e resi disponibili sulla piattaforma didattica. Questa attività valuta: la capacità di applicare conoscenza e comprensione, attraverso l'utilizzo di metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l'analisi di dati finanziari (CA5); l'autonomia di giudizio, attraverso la valutazione critica degli output del modello e l'interpretazione dei risultati in condizioni di incertezza (AG1, AG2); le abilità comunicative, attraverso la redazione della relazione tecnica (AC1, AC4).
• *Prova finale (60%).* La prova consiste in due domande aperte e nello sviluppo individuale di un codice sul proprio computer entro un tempo prestabilito. Copre tutti i contenuti presentati durante le lezioni e le sessioni pratiche. Questa attività valuta: la conoscenza e capacità di comprensione dei fondamenti teorici e computazionali del corso (CC2, CC8, CC9); la capacità di applicare conoscenza e comprensione attraverso la scrittura autonoma di codice funzionante (CA5, CA6); l'autonomia di giudizio nell'interpretazione dei risultati (AG1, AG2).
  **OPZIONE B – Esame finale complessivo.** Gli studenti/le studentesse che scelgono questa modalità sostengono un esame finale complessivo in uno degli appelli ufficiali previsti dal calendario. La prova consiste in due domande aperte e nello sviluppo individuale di un codice sul proprio computer entro un tempo prestabilito, e verte su tutti i contenuti del corso. Le modalità operative e i criteri di valutazione vengono illustrati all'inizio del corso e resi disponibili sulla piattaforma didattica.
  Questa modalità verifica: la conoscenza e capacità di comprensione su tutti i contenuti del corso (CC2, CC8, CC9); la capacità di applicare conoscenza e comprensione attraverso problem solving e implementazione di codice (CA5, CA6); l'autonomia di giudizio attraverso l'interpretazione dei risultati e la giustificazione delle scelte metodologiche (AG1, AG2); le abilità comunicative attraverso le risposte aperte (AC1); la capacità di apprendimento, richiedendo agli studenti di integrare e applicare autonomamente conoscenze da diverse parti del corso (AP1, AP2).
  **Criteri di valutazione della performance:**
• correttezza tecnica nell'implementazione dei metodi computazionali e nell'uso degli strumenti di programmazione;
• capacità analitica e di pensiero critico, inclusa l'interpretazione degli output dei modelli;
• chiarezza e struttura dell'argomentazione nella relazione tecnica e nelle risposte aperte;
• utilizzo appropriato del linguaggio tecnico e disciplinare;
• capacità di applicare le conoscenze a contesti reali e nuovi.
  **Tabella docimologica di valutazione**
  *Insufficiente* — Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
  *18–22* — Valutazione sufficiente o più che sufficiente: conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
  *23–25* — Valutazione discreta: comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti, con qualche imprecisione e soddisfacente livello di autonomia operativa.
  *26–28* — Valutazione buona o molto buona: solida comprensione teorica, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, con buon livello di autonomia e competenza operativa.
  *29–30 e Lode* — Valutazione eccellente: conoscenze complete e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile anche in contesti complessi o nuovi, utilizzo preciso e articolato del linguaggio disciplinare, originalità e rigore. La Lode è attribuita a prestazioni che si distinguono per brillantezza anche al di là delle aspettative curricolari.

Hommes C., (2013) Behavioral Rationality and Heterogeneous Expectations in Complex Economic Systems, ed. Cambridge University Press
Mark Newman (2018) Networks, An introduction, ed. Oxford University Press

L’obiettivo primario del corso è consentire allo studente/alla studentessa di comprendere le funzioni dei mercati finanziari, implementare modelli matematici per il pricing di strumenti derivati e sviluppare strategie operative e di copertura mediante diversi strumenti finanziari.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso lo studio di modelli di pricing, hedging e gestione del rischio utilizzati nei mercati finanziari nazionali e internazionali;
• rilevanza professionale, mediante l’applicazione operativa di modelli quantitativi per la valutazione di strumenti derivati, la costruzione di strategie con opzioni e futures e l’implementazione computazionale dei modelli studiati;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un utilizzo consapevole e responsabile dei modelli quantitativi in finanza, con attenzione alle assunzioni, ai limiti dei modelli, alla misurazione del rischio e alle implicazioni delle decisioni finanziarie in condizioni di incertezza.
  Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  1. Conoscenza e capacità di comprensione
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di conoscere e comprendere le strutture modellistiche dei mercati finanziari, con specifico riferimento a modelli discreti multiperiodali, condizioni di equilibrio, assenza di arbitraggio e probabilità neutrali al rischio. Acquisirà inoltre conoscenze sui contratti forward e futures, sui contratti di opzione, sui modelli binomiali per opzioni europee e americane, sui portafogli di replica, sulle strategie di hedging, sui metodi Monte Carlo e sul pricing di opzioni esotiche quali digital, pay later, chooser e forward starting.
  2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di analizzare e individuare le condizioni di equilibrio in un mercato uniperiodale definito da matrice dei payoff e vettore dei prezzi, calcolare prezzi di equilibrio di contratti finanziari, individuare eventuali condizioni di arbitraggio e costruire strategie operative per sfruttarle o coprirle. Sarà inoltre in grado di simulare l’evoluzione stocastica dei prezzi di strumenti finanziari mediante fogli Excel, prezzare opzioni europee e americane con il modello binomiale, generare il processo di delta hedging, costruire portafogli con opzioni e futures e implementare computazionalmente modelli di pricing e profili di payoff.
  3. Autonomia di giudizio
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di valutare criticamente i contesti nei quali i diversi modelli studiati possono essere applicati, riconoscendo le assunzioni teoriche che li allontanano dalla realtà dei mercati finanziari. Sarà inoltre in grado di interpretare i risultati ottenuti, analizzarne la sensibilità rispetto ai parametri del modello e assumere decisioni in condizioni di incertezza.
  4. Abilità comunicative
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di utilizzare correttamente il linguaggio tecnico della finanza computazionale, presentare le proprietà dei modelli studiati, giustificarne i risultati e organizzare in modo chiaro la descrizione del problema affrontato e delle soluzioni ottenute.
  5. Capacità di apprendimento
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di riconoscere i diversi contesti pratici nei quali la modellistica teorica studiata può essere applicata, integrare competenze quantitative, finanziarie e computazionali e sviluppare autonomia nell’implementazione di modelli su fogli Excel.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti con il regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione:
• Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari (CC2)
• Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
• Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
• Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi (CA1)
• Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi (CA2)
• Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l’analisi di dati finanziari (CA5)
  Autonomia di giudizio:
• Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (AG2)
  Capacità di comunicazione:
• Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori non specialisti (AC2)
  Capacità di apprendimento:
• Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)

Il Corso introduce alcuni modelli quantitativi che vengono usati nella attività finanziaria. Durante il corso, essenzialmente self contained, lo studente apprenderà come tali modelli sono costruiti e come vengono usati per finalità strategiche. Il punto di partenza del corso è un semplice modello uniperiodale di mercato finanziario dove vengono presentate le nozioni base di equilibrio, di arbitraggio e di valutazione. Successivamente sono introdotti alcuni fondamentali strumenti derivati quali contratti forward, futures ed opzioni focalizzando l’attenzione sulle procedure di pricing.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso valuta sia la comprensione teorica sia la capacità di applicare i concetti e gli strumenti studiati a problemi di pricing, hedging e analisi computazionale.
Gli studenti/le studentesse sostengono in uno degli appelli ufficiali un esame articolato in tre fasi: prova scritta, prova computazionale su Excel e prova orale. La prova scritta comprende un numero variabile di esercizi da risolvere usando carta, penna e una piccola calcolatrice. L’ammissione alla prova computazionale è ottenuta se il voto della prova scritta supera il voto minimo richiesto. La prova computazionale su Excel consiste in un esercizio da svolgere nel tempo assegnato, lavorando individualmente e fornendo risultati corretti. La prova orale copre qualunque argomento trattato durante il corso, incluse le dispense e ogni altro materiale fornito dal docente; allo studente/alla studentessa può essere richiesto di risolvere esercizi o svolgere dimostrazioni contenute nelle dispense.
Il voto finale è la media dei voti ottenuti nelle componenti di valutazione previste. Le prove verificano congiuntamente: la conoscenza e capacità di comprensione delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari, dei modelli di misurazione dei rischi e dei modelli di valutazione degli strumenti finanziari (CC2, CC3, CC4); la capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi e di utilizzare metodi quantitativi e strumenti computazionali (CA1, CA2, CA5); l’autonomia di giudizio nell’interpretazione dei risultati e nelle decisioni in condizioni di incertezza (AG2); le capacità comunicative nell’esposizione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori non specialisti (AC2); la capacità di integrare conoscenze e competenze in contesti applicativi diversi (AP1).
Tabella docimologica di valutazione - Università degli Studi di Firenze
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18-22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23-25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26-28
Valutazione buona o molto buona dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29-30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato e di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Tutto il materiale di studio del corso, come dispense, articoli integrativi, istruzioni per la costruzione dei modelli in excel ed ogni altro materiale utile alla preparazione del corso sarà fornito agli studenti dal docente durante il corso tramite la piattaforma moodle.

Basandosi sulle conoscenze fondamentali acquisite nel corso di “Elementi di Finanza Aziendale”, questo insegnamento affronta la disciplina da una prospettiva più applicata. Dopo aver richiamato alcuni concetti chiave del corso sopra menzionato, agli studenti sarà richiesto di applicarli in attività pratiche e casi. Di conseguenza, il corso si configura come un insegnamento avanzato di finanza aziendale.
Il corso ha i seguenti obiettivi:
1. Comprendere e applicare gli strumenti per le decisioni di investimento e finanziamento.
2. Comprendere la politica dei dividendi dell’impresa.
Al termine del corso, gli studenti avranno sviluppato le seguenti competenze, in linea con i Descrittori di Dublino:

• Conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di comprendere e illustrare modelli avanzati di finanza aziendale (CC5), applicare il criterio della massimizzazione del valore alle decisioni di investimento, determinare la struttura finanziaria ottimale e definire politiche dei dividendi appropriate.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di applicare strumenti analitici avanzati e tecniche quantitative per valutare le decisioni di investimento e finanziamento più appropriate, tenendo conto delle specifiche caratteristiche dell’impresa (CA1, CA5).
• Autonomia di giudizio: Gli studenti saranno in grado di applicare strumenti di analisi sia qualitativa sia quantitativa per elaborare dati aziendali utili alla valutazione di progetti di investimento e finanziamento (AG1), considerando la complessità organizzativa nonché le implicazioni etiche e sociali delle decisioni d’impresa (AG3).
• Abilità comunicative: Gli studenti saranno in grado di presentare e argomentare in modo chiaro e rigoroso soluzioni a problematiche economico-finanziarie, adattando il proprio stile comunicativo a diversi stakeholder (ad esempio, azionisti, partner, clienti) (AC1).
• Capacità di apprendimento: Gli studenti svilupperanno la capacità di approfondire in modo autonomo tematiche complesse e trend emergenti della finanza attraverso l’analisi di casi reali. Questo favorirà lo sviluppo di una mentalità capace di integrare nuove conoscenze e rispondere proattivamente ai cambiamenti del settore (AP1).

Sulla base delle conoscenze acquisite alla laurea triennale nel corso "Intermediari Finanziari e Finanza Mod. 2), questo corso approccia la disciplina con un approccio applicato. Dopo una revisione dei fondamenti della finanza aziendale, sarà richiesto agli studenti di utilizzare i concetti acquisiti in problemi quantitativi di analisi degli investimenti, di identificazione della struttura finanziaria ottimale e di ottimizzazione della politica dei dividendi.

La valutazione degli studenti è basata sugli esercizi individuali/problem set (20% del voto) svolti durante il corso e su un esame scritto finale (80% del voto). L'esame scritto finale ha una durata di 2 ore ed è costituito da problemi quantitativi. La prova scritta finale è finalizzata a verificare: 1) le conoscenze acquisite relativamente ai concetti, modelli e strumenti che sono stati oggetto del corso; 2) le seguenti skills sviluppate dallo studente: capacità di applicare le conoscenze acquisite, capacità di trarre conclusioni, capacità di comunicazione e di utilizzo di un linguaggio adeguato, capacità di comprensione (understanding) e di apprendimento (learning).
Gli esercizi individuali/problem sets serviranno per aiutare lo studente a comprendere meglio i contenuti del corso e a preparare l'esame finale.
Il voto finale sarà calcolato sulla base dei seguenti "pesi":
Esercizi individuali/problem set 20%
Esame scritto finale 80%
Tale prova è finalizzata a verificare: 1) le conoscenze acquisite relativamente ai concetti, modelli e strumenti che sono stati oggetto del corso; 2) le seguenti skills sviluppate dallo studente: capacità di applicare le conoscenze acquisite, capacità di trarre conclusioni, capacità di comunicazione e di utilizzo di un linguaggio adeguato, capacità di comprensione (understanding) e di apprendimento (learning).
Gli studenti che non parteciperanno all'esame scritto saranno valutati attraveso un esame orale, preceduto da un breve esercizio scritto.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Applied Corporate Finance: A User’s Manual (Fourth Edition) by Aswath Damodaran, Wiley
Chapters to be studied: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11

Il corso fornisce strumenti avanzati per l'analisi econometrica dei mercati finanziari, con particolare attenzione alle serie storiche finanziarie, alla previsione della volatilità, alla misurazione del rischio di mercato e all'interpretazione critica delle applicazioni empiriche nell'econometria finanziaria. Al termine del corso, gli studenti avranno raggiunto i seguenti risultati:
Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding):
Entro la fine del corso, gli studenti avranno acquisito una solida conoscenza dei modelli di serie storiche univariati e multivariati, delle equazioni alle differenze, degli operatori di ritardo (lag operators), dei modelli ARMA, della stazionarietà, della selezione di Box-Jenkins, dei trend deterministici e stocastici, dei modelli di volatilità condizionale e delle principali misure di rischio. (Cc4)
Conoscenza e capacità di comprensione applicate (Applying knowledge and understanding):
Gli studenti saranno in grado di condurre analisi empiriche rigorose su dati finanziari utilizzando software specializzati (Cacc4). Svilupperanno le competenze per leggere e valutare criticamente la ricerca accademica in econometria finanziaria. Gli studenti saranno in grado di specificare, stimare e interpretare modelli per serie storiche economiche e finanziarie, valutare le previsioni, stimare la volatilità e il Value-at-Risk, analizzare modelli GARCH e multivariati, eseguire backtesting e stress testing, e leggere criticamente i contributi empirici nell'econometria finanziaria (Cacc6). Questa competenza tecnica è essenziale per proseguire con successo gli studi di dottorato (Ph.D.) o per lavorare nei dipartimenti di ricerca di banche centrali e organizzazioni internazionali (Cacc8).
Autonomia di giudizio (Making judgements):
Gli studenti svilupperanno la capacità di valutare la coerenza delle assunzioni dei modelli, la qualità della stima, l'adeguatezza delle previsioni e la rilevanza dei risultati empirici, formulando giudizi autonomi sull'uso dei modelli di volatilità e di rischio in contesti finanziari reali.
Gli studenti svilupperanno forti capacità logico-deduttive per trarre conclusioni da assunzioni statistiche complesse (Ag1). Saranno in grado di selezionare autonomamente il modello più appropriato per rappresentare i fenomeni economici finanziari e il rischio (Ag2). Inoltre, saranno capaci di valutare, alla luce dei risultati empirici, l'impatto degli shock esterni e delle misure di politica pubblica sul rischio e sulla stabilità finanziaria (Ag3).
Abilità comunicative (Communication skills):
Gli studenti saranno in grado di presentare chiaramente i risultati delle analisi econometriche, gli output dei modelli, gli indicatori di rischio e le valutazioni previsive, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato per un pubblico con competenze quantitative e finanziarie.
Capacità di apprendimento (Learning skills):
Il corso rafforzerà le capacità analitiche degli studenti, consentendo loro di aggiornare autonomamente le proprie conoscenze (Ap2) e fornendo le basi per la ricerca accademica di alto livello (Ap3).

Il corso affronta temi avanzati di analisi delle serie storiche finanziarie univariate e multivariate: modelli ARMA, stazionarietà, selezione e previsione, trend e stagionalità, modelli di volatilità univariati e multivariati, GARCH, volatilità realizzata e implicita, misure di rischio, Value-at-Risk, Expected Shortfall, backtesting, stress testing e dati intraday.

La strategia di valutazione verifica la conformità dello studente ai risultati di apprendimento attesi attraverso una prova scritta della durata di due ore con domande aperte. L'obiettivo primario dell'esame è verificare che gli studenti siano in grado di risolvere semplici equazioni alle differenze finite lineari (Cc4, Ag1), comprendano le principali proprietà dei processi delle serie storiche (Cc4) e sappiano valutare criticamente le performance di semplici modelli applicati a serie storiche economiche e finanziarie (Cacc4, Ag3). Nello specifico, la prova scritta valuta la capacità dello studente di applicare questi strumenti quantitativi per modellare dati economici e finanziari, implementare procedure di selezione dei modelli, generare previsioni e interpretare i risultati empirici. Dimostrare competenza nella valutazione delle performance di questi modelli empirici conferma l'acquisita capacità dello studente di leggere, comprendere e valutare criticamente in modo autonomo la letteratura accademica nel campo dell'econometria finanziaria (Cacc6).
Per ottenere una valutazione positiva, gli studenti devono mostrare un forte ragionamento quantitativo eseguendo precise derivazioni matematiche e dimostrando le proprietà statistiche relative ai modelli ARMA e GARCH e alle restrizioni di stazionarietà (Ag1). L'esame misura la capacità dello studente di selezionare, adattare e giustificare autonomamente il framework econometrico più appropriato per esaminare specifiche serie storiche finanziarie (Ag2).
Complessivamente, la valutazione finale verifica se lo studente possiede le capacità logiche e analitiche necessarie per aggiornare autonomamente le proprie conoscenze e affrontare nuovi problemi empirici in futuri percorsi di apprendimento (Ap2), e garantisce il possesso di un background teorico e metodologico sufficiente per intraprendere con successo studi universitari di livello superiore o frequentare un programma di dottorato (Ph.D.) in Finanza o Econometria (Cacc8, Ap3).
Criteri di valutazione e descrittori dei punteggi (Grading Rubric)
Insufficiente (Fail): Valutazione negativa a causa di gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o inesistente della materia, incapacità di applicare le conoscenze, ampie lacune e mancanza di autonomia.
18–22: Valutazione sufficiente o più che sufficiente grazie a una conoscenza elementare degli argomenti, alla presenza di alcuni errori, alla capacità di gestire solo compiti semplici o guidati e a un livello base di autonomia.
23–25: Valutazione soddisfacente grazie a una soddisfacente comprensione degli argomenti, alla capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti familiari e alla capacità di completare gli esercizi in modo autonomo, sebbene con alcune imprecisioni; dimostra un livello soddisfacente di autonomia e competenza operativa.
26–28: Valutazione buona o molto buona grazie a una solida comprensione teorica della disciplina, alla capacità di collegare i concetti, risolvere problemi e fornire analisi critiche; capacità di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode: Valutazione eccellente o eccezionale grazie a una conoscenza completa, approfondita e ben strutturata; capacità di operare in modo autonomo e flessibile anche in contesti complessi o nuovi; uso appropriato, preciso e articolato della terminologia specialistica; dimostra pensiero critico, originalità e rigore sia nell'esposizione che nell'applicazione. La lode viene attribuita per elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, superando le standard aspettative curriculari.

Jón Daníelsson (2015), Financial Risk Forecasting: The Theory and Practice of Forecasting Market Risk, with Implementation in R and Matlab, Wiley Finance.
W. Enders (2014), Applied Econometric Time Series, 4th Edition, Wiley.
Materiali, esercizi e ulteriori indicazioni bibliografiche forniti dal docente.

Il corso fornisce agli studenti le conoscenze e le competenze analitiche essenziali per comprendere come i quadri giuridici influenzino l'attività economica e i mercati finanziari, con particolare attenzione al diritto dell'economia e dei mercati dei capitali dell'Unione europea. In coerenza con i descrittori di Dublino del corso di laurea magistrale in Economics and Development, al termine dell'insegnamento lo studente avrà conseguito i seguenti risultati di apprendimento.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in: internazionalizzazione, attraverso l'erogazione in lingua inglese a una classe internazionale e l'analisi del diritto economico e dei mercati dei capitali dell'UE nella loro integrazione con i quadri regolatori globali; rilevanza professionale, attraverso l'analisi della regolazione applicabile e la valutazione dei requisiti di compliance in scenari reali (fintech, robo-advisory, mercati dei capitali), utili per ruoli presso istituzioni finanziarie, autorità di vigilanza, studi legali e società di consulenza; etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), attraverso lo studio della finanza sostenibile (SFDR, Tassonomia UE, CSRD) e della dimensione etica e di tutela degli stakeholder nelle scelte regolatorie.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (Knowledge and understanding). Lo studente conoscerà e comprenderà: i principi fondamentali della regolazione economica e dell'analisi economica del diritto, ivi inclusi i meccanismi di enforcement, i quadri di compliance e l'analisi costi-benefici delle regole giuridiche (Cc3); l'architettura della governance economica europea, il rapporto tra regolazione UE e ordinamenti nazionali e l'integrazione con i quadri regolatori globali (Cc3); il quadro regolatorio dell'Unione europea sui mercati dei capitali, con particolare riferimento a MiFID II/MiFIR, Prospectus Regulation, Transparency Directive, Market Abuse Regulation, EU Listing Act (2024), DORA e MiCA (Cc3, Cc7); le implicazioni regolatorie delle tecnologie emergenti, inclusi EU AI Act, blockchain e distributed ledger technology, finanza sostenibile, regulatory sandbox e innovation hub (Cc3, Cc7).
Cc3 - Economia applicata: economia dell'ambiente, dell'innovazione, del lavoro, della regolamentazione, dello sviluppo locale e industriale. Cc7 - Comprensione critica della letteratura specialistica nei diversi ambiti, con capacità di rielaborare i contenuti per specifici obiettivi teorici e applicativi.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (Applying knowledge and understanding). Lo studente sarà in grado di: applicare il ragionamento giuridico a scenari complessi del diritto dell'economia e dei mercati finanziari (Cacc3); identificare la regolazione applicabile e valutare gli obblighi di compliance in casi pratici, anche relativi a operatori fintech, robo-advisor e gestione algoritmica del portafoglio (Cacc3); analizzare l'intersezione fra tecnologie emergenti e regolazione finanziaria, individuando potenziali conflitti, gap regolatori e soluzioni operative (Cacc3, Cacc5).
Cacc3 - Saper comprendere e interpretare le politiche e le regolamentazioni pubbliche relative all'ambiente, all'innovazione, al mercato del lavoro e allo sviluppo locale. Cacc5 - Saper analizzare o risolvere autonomamente estensioni originali dei modelli trattati nel corso.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO (Making judgements). Lo studente svilupperà la capacità di: valutare criticamente l'efficacia, la proporzionalità e gli effetti, anche non intenzionali, delle regolazioni dei mercati dei capitali europei e delle relative riforme (Ag1); comparare diversi approcci regolatori (ad es. MiCA rispetto al regime tradizionale dei valori mobiliari) individuandone razionalità e trade-off (Ag1); esprimere giudizi argomentati su sviluppi regolatori in materia di finanza sostenibile e innovazione tecnologica (Ag4).
Ag1 - Capacità di ragionamento logico e analitico rigoroso. Ag4 - Saper formulare giudizi economici fondati sulla base di informazioni limitate o incomplete, tenendo conto dei punti di vista dei diversi stakeholder e delle sottostanti responsabilità sociali ed etiche.
ABILITÀ COMUNICATIVE (Communication skills). Lo studente sarà in grado di: comunicare in lingua inglese, in forma scritta e orale, l'analisi di problemi giuridico-economici complessi, utilizzando in modo accurato e preciso la terminologia giuridica e regolatoria specialistica (Ac1); sostenere argomentazioni strutturate citando, ove rilevante, disposizioni normative, giurisprudenza e studi empirici (Ac1); partecipare attivamente a discussioni seminariali su sviluppi regolatori e casi giurisprudenziali rilevanti (Ac1).
Ac1 - Saper comunicare con chiarezza, in forma scritta e orale, le conoscenze economiche e gli esiti delle analisi, utilizzando strumenti di comunicazione efficaci.
CAPACITÀ DI APPRENDERE (Learning skills). Lo studente acquisirà la capacità di: aggiornarsi autonomamente in una materia in rapida evoluzione, monitorando l'attività legislativa dell'Unione europea, la prassi delle autorità di vigilanza e la giurisprudenza rilevante (Ap1); integrare in modo interdisciplinare conoscenze giuridiche, economiche e tecnologiche, sviluppando metodologie di ricerca utili al proseguimento degli studi e all'inserimento professionale (Ap2); affrontare in autonomia nuovi problemi regolatori attraverso la consultazione critica della letteratura accademica, dei documenti regolatori e delle fonti professionali (Ap1).
Ap1 - Saper condurre ricerche bibliografiche complete su fonti primarie e secondarie e organizzare in modo innovativo i risultati della ricerca nei diversi ambiti. Ap2 - Possedere le capacità analitiche e logiche necessarie all'apprendimento permanente, individuando autonomamente opportunità di ulteriore sviluppo accademico o professionale.
Il corso, in quanto mutuato con il corso di laurea magistrale in Finance and Risk Management, contribuisce inoltre al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, declinati secondo i descrittori di Dublino e la matrice di Tuning di tale corso di laurea (Area giuridica). I descrittori e i codici di competenza richiamati di seguito (cc5, ca3, ag5, ac2, ac3, ap1) appartengono al quadro di Finance and Risk Management e sono pertanto distinti dai descrittori del corso di laurea in Economics and Development sopra indicati.
Conoscenza e comprensione (descrittore di Dublino FiRM): conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (cc5).
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (descrittore di Dublino FiRM): capacità di interpretare, commentare e replicare studi scientifici e delle autorità di regolamentazione e vigilanza sul sistema finanziario (ca3).
Autonomia di giudizio (descrittore di Dublino FiRM): capacità di dimostrare attitudine propositiva e capacità di sostenere argomentazioni (ag5).
Capacità di comunicazione (descrittore di Dublino FiRM): capacità di comunicare informazioni, idee e soluzioni a interlocutori non specialisti (ac2) e a interlocutori specialisti (ac3).
Capacità di apprendimento (descrittore di Dublino FiRM): capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandole alle diverse realtà lavorative (ap1).

Il corso offre un'analisi del diritto dell'economia, con focus sui quadri regolatori dell'Unione europea, sulla regolazione dei mercati dei capitali e sulle sfide tecnologiche emergenti nel settore finanziario. Sono trattati i principi della regolazione economica, MiFID II/MiFIR, Prospectus Regulation, MAR, EU Listing Act, DORA e MiCA, oltre alle implicazioni dell'EU AI Act, della blockchain e della finanza sostenibile.

La verifica dell'apprendimento avviene mediante esame orale, svolto in presenza (art. 5 D.M. 1835/2024) e con modalità identiche per tutti gli studenti. L'esame è strutturato per valutare sia l'ampiezza delle conoscenze sull'intero programma sia la profondità del ragionamento analitico. Ciascuna domanda richiede circa 5 minuti di discussione, con possibilità di domande di approfondimento e richieste di chiarimento.
TIPOLOGIE DI DOMANDE E ATTESE. Domande analitiche: allo studente può essere richiesto di analizzare la ratio regolatoria di specifiche disposizioni (ad es.: spiegare la giustificazione economica del best execution requirement della MiFID II e valutarne l'efficacia rispetto agli obiettivi di policy); le risposte devono dimostrare la comprensione dei fallimenti di mercato sottostanti, dei trade-off regolatori e dell'evidenza empirica disponibile (Cc3, Cc7, Ag1). Applicazione di casi: lo studente può essere chiamato ad applicare più quadri regolatori a scenari ipotetici (ad es. una start-up fintech che intenda offrire servizi di robo-advisory con gestione di portafoglio basata su intelligenza artificiale), identificando in modo sistematico la regolazione applicabile, analizzando gli obblighi di compliance e valutando possibili conflitti o lacune regolatorie (Cacc3, Cacc5). Analisi comparativa: le domande possono richiedere di confrontare diversi approcci regolatori o di valutare proposte di riforma (ad es. confronto tra il regime MiCA e quello tradizionale dei valori mobiliari), esplicitando le scelte di policy e le loro implicazioni (Ag1, Ag4). Valutazione di policy: lo studente deve saper valutare criticamente l'efficacia delle regolazioni, le conseguenze non intenzionali e le proposte di riforma, padroneggiando analisi costi-benefici, principi di proporzionalità e impatti sugli stakeholder (Ag1, Ag4).
CRITERI DI VALUTAZIONE. Accuratezza giuridica (30%): corretta individuazione e applicazione delle disposizioni rilevanti e uso preciso della terminologia specialistica (Cc3, Cc7, Ac1). Profondità analitica (40%): qualità del ragionamento, capacità di individuare trade-off e valutazione critica delle scelte di policy (Ag1, Ag4, Cacc5). Applicazione pratica (20%): capacità di applicare le conoscenze teoriche a scenari reali (Cacc3). Capacità comunicative (10%): chiarezza espositiva e strutturazione argomentativa, anche tramite il richiamo di fonti normative, giurisprudenziali ed empiriche (Ac1, Ap1). Si incoraggia la citazione, ove rilevante, di disposizioni legislative, giurisprudenza o studi empirici specifici; la memorizzazione puntuale dei numeri d'articolo non è richiesta. I criteri e gli standard di valutazione si applicano in modo uniforme a tutti gli studenti, indipendentemente dalla collocazione dell'esame nel piano di studi.
Con riferimento alla matrice di Tuning del corso di laurea in Finance and Risk Management, la prova orale verifica la conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (cc5), la capacità di interpretare, commentare e replicare studi e documenti delle autorità di regolamentazione e vigilanza (ca3), l'attitudine propositiva e la capacità di sostenere argomentazioni (ag5), la capacità di comunicare a interlocutori non specialisti (ac2) e specialisti (ac3) e la capacità di integrare e adattare le conoscenze alle diverse realtà lavorative (ap1).
VALUTAZIONE. 18-30 e Lode/30 (voto minimo per il superamento: 18/30).
Tabella docimologica di valutazione. Ritirato (RIT). Lo studente che durante la prova decida di interrompere l'esame può chiedere il ritiro: in tal caso non viene attribuito alcun voto e l'esame non è registrato. Il ritiro non costituisce valutazione negativa e non incide sul numero di tentativi disponibili. Lo studente potrà ripresentarsi in un appello successivo nel rispetto delle regole stabilite dal Corso di Studio.
Insufficiente. Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18-22. Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23-25. Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26-28. Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29-30 e Lode. Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell'esposizione e nell'applicazione. La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Manuali di riferimento (testi base, da utilizzare congiuntamente alle fonti normative indicate): C. V. Gortsos, The European Banking Regulation Handbook, Palgrave Macmillan, 2 voll., 2023-2024 (Vol. I: Theory of Banking Regulation, International Standards, Evolution and Institutional Aspects of European Banking Law; Vol. II: Substantive Aspects of European Banking Law and Regulation); N. Moloney, EU Securities and Financial Markets Regulation, Oxford University Press, ultima edizione disponibile.
Fonti normative dell'Unione europea (testi consolidati e atti delegati pertinenti): Direttiva 2014/65/UE (MiFID II) e Regolamento (UE) n. 600/2014 (MiFIR); Regolamento (UE) 2017/1129 (Prospectus Regulation); Direttiva 2004/109/CE (Transparency Directive) e successive modifiche; Regolamento (UE) n. 596/2014 (Market Abuse Regulation); EU Listing Act (2024); Regolamento (UE) 2022/2554 (DORA); Regolamento (UE) 2023/1114 (MiCA); Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act); standard tecnici di regolamentazione e attuazione (RTS/ITS) adottati dalle autorità europee di vigilanza, ove rilevanti.
Opera di consultazione (per le tematiche di rilevanza internazionale): T. Cottier, K. Nadakavukaren Schefer, R. Polanco (a cura di), Elgar Encyclopedia of International Economic Law, Expanded Edition, Edward Elgar Publishing, Cheltenham (UK), 2nd ed., DOI: https://doi.org/10.4337/9781800882324. Raccolta tematica con oltre 250 voci redatte da specialisti, da consultare in particolare per i temi relativi all'integrazione fra regolazione UE e standard regolatori internazionali (Comitato di Basilea, IOSCO, IAIS), alla finanza sostenibile e alle dimensioni internazionali della digitalizzazione dei mercati finanziari.
Opera collettanea di approfondimento (Parti II e III): M.-T. Paracampo (a cura di), Beyond MiCA. An Overview of Developments on Crypto-Assets, G. Giappichelli Editore, Torino, 2025, Collana Diritto dell'Economia n. 79 (ISBN 979-12-211-1737-0; ebook 979-12-211-8307-8). Volume in lingua inglese disponibile in open access (CC BY-NC-SA 4.0). La raccolta affronta gli sviluppi regolatori oltre MiCA con contributi di accademici italiani e spagnoli e di rappresentanti di autorità europee e nazionali (BCE, Banca d'Italia, CONSOB), trattando in particolare: MiCA 2, finanza decentralizzata (DeFi), crypto lending e staking, depositi tokenizzati, NFT, stablecoin globali, euro digitale, GENIUS Act, coordinamento di MiCA con PSD3 e disciplina AML.
Documenti istituzionali e materiali di approfondimento. Regulatory Impact Assessments della Commissione europea, linee guida e Q&A delle autorità europee di vigilanza (ESMA, EBA, EIOPA), giurisprudenza rilevante della Corte di Giustizia dell'Unione europea, articoli scientifici e letture integrative sono indicati lezione per lezione e resi disponibili sulla pagina Moodle del corso, liberamente accessibile a tutti gli studenti.

Il corso si propone di fornire una comprensione avanzata del funzionamento del sistema finanziario, analizzandone funzioni, struttura, dinamiche evolutive e principali fonti di instabilità. Particolare attenzione è dedicata allo studio delle istituzioni finanziarie non bancarie e ai mercati globali.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• Internazionalizzazione, attraverso l'analisi del funzionamento delle istituzioni e dei mercati finanziari in un contesto internazionale, con particolare riferimento al quadro europeo e ai principali sviluppi dell'industria finanziaria globale.
• Rilevanza professionale, mediante l'approfondimento dei modelli di business delle istituzioni finanziarie, del funzionamento dei mercati e delle principali problematiche gestionali. Attraverso project work e lavori di gruppo, gli studenti e le studentesse applicano le conoscenze acquisite all'analisi di casi concreti e allo sviluppo di soluzioni a problematiche tipiche del settore finanziario.
• Etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo la consapevolezza del ruolo dei fattori etici, sociali, ambientali e di governance nelle decisioni degli intermediari e dei mercati finanziari, anche attraverso l'analisi di esempi e casi applicativi.
  Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  Conoscenza e capacità di comprensione - Lo studente/la studentessa possiederà una solida comprensione del funzionamento del sistema finanziario, con particolare riferimento al ruolo delle istituzioni finanziarie, alle loro attività e ai modelli di business, nonché alla struttura e al funzionamento dei mercati finanziari e ai principali aspetti della regolamentazione finanziaria e assicurativa.
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione - Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite per analizzare problematiche relative alla gestione delle istituzioni finanziarie e al funzionamento dei mercati finanziari, interpretare e discutere studi scientifici e documenti delle autorità di vigilanza, nonché confrontare e selezionare strumenti finanziari e assicurativi alternativi in funzione di specifici obiettivi.
  Autonomia di giudizio - Lo studente/la studentessa maturerà la capacità di utilizzare i risultati di analisi economico-finanziarie per formulare valutazioni autonome e assumere decisioni in condizioni di certezza e incertezza, sviluppando senso critico nell’analisi di informazioni, notizie e studi in ambito finanziario e di risk management.
  Abilità comunicative - Lo studente/la studentessa dimostrerà di saper comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati dello studio e del lavoro svolto, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato, in lingua inglese, e un adeguato livello di approfondimento, nonché di operare efficacemente sia individualmente sia in gruppo.
  Capacità di apprendimento - Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di aggiornare e integrare autonomamente le proprie conoscenze, adattandosi all’evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell’innovazione tecnologica.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti al regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione
  Conoscenza delle logiche di gestione degli intermediari finanziari e assicurativi (CC1)
  Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari (CC2)
  Conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (CC5)
  Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
  Capacità di interpretare, commentare e replicare studi scientifici e delle autorità di regolamentazione e vigilanza sul sistema finanziario (CA3)
  Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione delle problematiche di gestione delle imprese finanziarie e non finanziarie (CA4)
  Capacità di confrontare e scegliere tra strumenti finanziari e assicurativi alternativi, in base a specifici obiettivi (CA7)
  Autonomia di Giudizio
  Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di certezza (AG1)
  Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (AG2)
  Capacità critiche, di analisi e di elaborazione autonoma di notizie e studi in ambito finanziario e di risk (AG6)
  Capacità di comunicazione
  Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate (AC1)
  Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4)
  Capacità di apprendimento
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2)

Il corso è strutturato in due moduli complementari: Mercati Finanziari e Istituzioni Finanziarie.
Il modulo sui Mercati Finanziari analizza la struttura, gli strumenti e la funzione economica dei principali mercati finanziari globali, con riferimento al loro ruolo nell’allocazione del capitale, nella formazione dei prezzi e nella fornitura di liquidità.
Il modulo sulle Istituzioni Finanziarie esamina il ruolo degli intermediari finanziari, con particolare attenzione alle istituzioni finanziarie non bancarie, ai loro modelli di business e alla trasformazione e gestione dei rischi.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso combina attività individuali e di gruppo, con attenzione sia alla comprensione teorica sia alla capacità di applicare le conoscenze acquisite a casi e problematiche del sistema finanziario.
Gli studenti e le studentesse possono scegliere tra due modalità alternative di valutazione, entrambe progettate per garantire il raggiungimento e la verifica dei medesimi risultati di apprendimento attesi.
OPZIONE A – Valutazione in itinere – Gli studenti e le studentesse che scelgono questa modalità devono completare tutte le attività previste durante il semestre. Le date delle prove sono indicate nel calendario del corso e non saranno riprogrammate per esigenze individuali. Il voto finale è determinato sulla base delle seguenti componenti.
Per ciascun modulo del corso (Financial Markets e Financial Institutions),
1. prova scritta (60%) - è prevista una prova scritta composta da 15 domande a scelta multipla.
Le prove verificano:

• la conoscenza e capacità di comprensione del funzionamento del sistema finanziario, delle istituzioni finanziarie, dei mercati finanziari e dei principali aspetti della regolamentazione (CC1, CC2, CC5);
• la capacità di applicare conoscenza e comprensione nell'analisi di problematiche relative ai mercati e agli intermediari finanziari (CA4, CA7).
  2. project work di gruppo (40%) - è previsto un project work, sviluppato in itinere attraverso attività d'aula e momenti di confronto guidato.
  I project work verificano:
• la capacità di applicare conoscenza e comprensione, mediante l'analisi di casi, l'interpretazione di studi scientifici e documenti delle autorità di vigilanza e l'individuazione di possibili soluzioni a problematiche del settore finanziario (CA3, CA4, CA7);
• l'autonomia di giudizio, attraverso la formulazione di valutazioni motivate e l'analisi critica di informazioni e risultati (AG1, AG2, AG6);
• le abilità comunicative, mediante la presentazione e discussione dei risultati del lavoro svolto e la capacità di operare efficacemente in gruppo (AC1, AC4);
• la capacità di apprendimento, attraverso l'utilizzo autonomo di fonti aggiornate e l'integrazione delle conoscenze acquisite durante il corso (AP2).
  OPZIONE B – Esame finale complessivo – Gli studenti e le studentesse che scelgono questa modalità sostengono un'unica prova scritta durante uno degli appelli ufficiali. L'esame, della durata di circa 90 minuti, è composto da domande a scelta multipla e domande aperte relative all'intero programma del corso.
  Questa modalità verifica:
• la conoscenza e capacità di comprensione dei contenuti teorici relativi al sistema finanziario, alle istituzioni finanziarie, ai mercati finanziari e alla regolamentazione (CC1, CC2, CC5);
• la capacità di applicare conoscenza e comprensione, attraverso l'analisi di problematiche e casi riguardanti istituzioni e mercati finanziari (CA3, CA4, CA7);
• l'autonomia di giudizio, mediante la formulazione di valutazioni motivate e l'interpretazione critica di informazioni e risultati (AG1, AG2, AG6);
• le abilità comunicative, attraverso la capacità di esporre in modo chiaro e rigoroso le proprie argomentazioni nelle domande aperte (AC1);
• la capacità di apprendimento, valutata attraverso la capacità di integrare autonomamente conoscenze provenienti dalle diverse parti del corso e di applicarle in contesti nuovi (AP2).
  Criteri di valutazione
  La valutazione della performance si basa sui seguenti criteri:
• correttezza e completezza delle conoscenze teoriche;
• capacità di applicare le conoscenze acquisite all'analisi di problematiche riguardanti istituzioni e mercati finanziari;
• capacità di interpretazione critica e formulazione di giudizi autonomi;
• chiarezza espositiva e utilizzo appropriato del linguaggio tecnico;
• capacità di integrare conoscenze provenienti dalle diverse parti del corso e di applicarle a contesti concreti
  Tabella docimologica di valutazione
  Insufficiente
  Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
  18–22
  Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
  23–25
  Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
  26–28
  Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
  29–30 e Lode
  Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
  La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Testo di riferimento:
Saunders, A., Cornett, M. M., & Erhemjamts, O. (2024), Financial Markets and Institutions, McGraw-Hill Education.
Per il Modulo di Financial Markets: capitoli 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10.
Per il Modulo di Financial Institutions: capitoli 1, 14, 15, 16, 17, 18, 19.
Ulteriori materiali didattici e letture integrative saranno indicati dai docenti durante il corso e resi disponibili sulla piattaforma Moodle.

Il corso fornisce gli strumenti matematici, statistici e attuariali necessari per la definizione, la stima, la valutazione e la gestione di prodotti assicurativi vita e non-vita, nonché per il calcolo e l'interpretazione delle riserve. L'insegnamento integra modelli di sopravvivenza, pricing assicurativo, riserve matematiche, riserve tecniche e modelli per il rischio aggregato.
Il corso fornisce gli strumenti matematici, statistici e attuariali necessari per la definizione, la stima, la valutazione e la gestione di prodotti assicurativi vita e non-vita, nonché per il calcolo e l'interpretazione delle riserve. L'insegnamento integra modelli di sopravvivenza, pricing assicurativo, riserve matematiche, riserve tecniche e modelli per il rischio aggregato.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’analisi del funzionamento delle aziende assicurative nel contesto europeo e l'approfondimento delle regole europee di supervisione e vigilanza sulle compagnie di assicurazione;
• rilevanza professionale, mediante l’approfondimento della teoria accademica e della pratica professionale, in modo che gli studenti sviluppino le competenze quantitative e analitiche necessarie per eccellere come attuari professionisti e risk manager sia nel settore assicurativo Life sia in quello Non-Life;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un'analisi approfondita di modelli quantitativi per i rami Life e Non-Life considerando l'impatto dei fattori ESG (Environmental, Social, Governance). Nello specifico, verranno trattati temi quali l'equità e la trasparenza nella profilazione tariffaria, la gestione responsabile dei rischi sistemici di lungo periodo (come l'allungamento della vita media) e l'integrazione dei rischi climatici ed ambientali nella modellizzazione dei rami Non-Vita.
  Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  1) Conoscenza e capacità di comprensione
  Lo studente/la studentessa comprenderà i metodi matematico-attuariali per la valutazione dei premi equi e di tariffa, il ruolo delle riserve matematiche nel ramo vita, la funzione delle riserve tecniche nel ramo danni, i modelli di mortalità e sopravvivenza, i modelli di frequenza e severità dei sinistri e gli strumenti per la classificazione e gestione del rischio assicurativo.
  2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di calcolare premi e riserve per principali prodotti vita e non-vita, utilizzare tavole di mortalità e leggi analitiche di sopravvivenza, costruire e interpretare modelli per profitto atteso e portafogli assicurativi, applicare il metodo Chain-Ladder e altri approcci deterministici per la stima delle riserve sinistri, e impiegare modelli stocastici per frequenza e severità.
  3) Autonomia di giudizio
  Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di scegliere strumenti quantitativi adeguati per valutare l'adeguatezza delle riserve, la solvibilità dell'impresa assicurativa e la coerenza dei premi. Sarà in grado di selezionare modelli di mortalità o sinistrosità coerenti con le caratteristiche dei dati e di interpretare criticamente risultati di experience rating e personalizzazione tariffaria.
  4) Abilità comunicative
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare risultati di valutazione assicurativa con linguaggio tecnico appropriato, adattando l'esposizione a compagnie assicurative, intermediari, famiglie, singoli individui e altri stakeholder interessati alla gestione del rischio.
  5) Capacità di apprendimento
  Lo studente/la studentessa acquisirà autonomia nel reperire dati, aggiornare ipotesi tecniche e integrare strumenti attuariali e statistici, così da affrontare successivi studi avanzati e processi professionali di analisi, pricing e gestione del rischio assicurativo.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti con il regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione:
  Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
  Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
  Conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (CC5)
  Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
  Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale (CA6)
  Capacità di effettuare analisi finanziarie di tipo previsionale (CA8)
  Autonomia di Giudizio
  Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3)
  Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4)
  Capacità di comunicazione
  Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3)
  Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4)
  Capacità di apprendimento
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2)

Il corso analizza la stima e gestione del rischio assicurativo nei rami vita e danni. Parte vita: durata di vita, tavole e leggi di mortalità, pricing delle coperture, premi, riserve matematiche, componenti rischio/risparmio e profitti attesi. Parte danni: tariffazione, premio di equivalenza, frequenza e severità dei sinistri, riserve tecniche e metodo Chain-Ladder.

La verifica dell'apprendimento mira ad accertare conoscenze, competenze operative e capacità di applicare gli strumenti attuariali alla soluzione di problemi pratici.
L'esame finale consiste in una prova scritta articolata in due parti, una dedicata al ramo vita e una al ramo danni. Le prove includono esercizi sulla determinazione del premio equo e di tariffa per diverse tipologie di polizze, sul calcolo delle riserve vita e danni, sulla modellizzazione della durata di vita e sulla stima degli impegni futuri. La durata indicativa è di un'ora e trenta minuti per ciascuna parte.
Questa modalità di valutazione verifica: la conoscenza e capacità di comprensione su tutti i contenuti del corso; la capacità di applicare conoscenza e comprensione, attraverso analisi di differenti condizioni di polizza;l’autonomia di giudizio, attraverso l’interpretazione dei risultati e la giustificazione delle assunzioni; le abilità comunicative attraverso la descrizione dei risultati. Inoltre, la prova richiede agli studenti di integrare e applicare autonomamente conoscenze provenienti da diverse parti del corso, contribuendo alla valutazione della capacità di apprendimento.
La valutazione della performance si basa sui seguenti criteri:

• correttezza tecnica nell’applicazione delle metodologie di analisi e valutazione dei rischi assicurativi;
• capacità analitica e di pensiero critico, inclusa l’interpretazione dei risultati e la valutazione dell’impatto di determinati cambiamenti di contesto;
• utilizzo appropriato della notazione tecnica e professionale;
• capacità di applicare le conoscenze a contesti reali che necessitano di specifiche coperture assicurative.

A. Olivieri, E. Pitacco "Introduction to Insurance Mathematics" Springer Ed., 2010. C.D. Daykin, T. Pentikainen, M. Pesonem "Practical Risk Theory for Actuaries", Chapman & Hall, 1994.

Il corso fornisce gli strumenti matematici, statistici e attuariali necessari per la definizione, la stima, la valutazione e la gestione di prodotti assicurativi vita e non-vita, nonché per il calcolo e l'interpretazione delle riserve. L'insegnamento integra modelli di sopravvivenza, pricing assicurativo, riserve matematiche, riserve tecniche e modelli per il rischio aggregato.
Il corso fornisce gli strumenti matematici, statistici e attuariali necessari per la definizione, la stima, la valutazione e la gestione di prodotti assicurativi vita e non-vita, nonché per il calcolo e l'interpretazione delle riserve. L'insegnamento integra modelli di sopravvivenza, pricing assicurativo, riserve matematiche, riserve tecniche e modelli per il rischio aggregato.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’analisi del funzionamento delle aziende assicurative nel contesto europeo e l'approfondimento delle regole europee di supervisione e vigilanza sulle compagnie di assicurazione;
• rilevanza professionale, mediante l’approfondimento della teoria accademica e della pratica professionale, in modo che gli studenti sviluppino le competenze quantitative e analitiche necessarie per eccellere come attuari professionisti e risk manager sia nel settore assicurativo Life sia in quello Non-Life;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un'analisi approfondita di modelli quantitativi per i rami Life e Non-Life considerando l'impatto dei fattori ESG (Environmental, Social, Governance). Nello specifico, verranno trattati temi quali l'equità e la trasparenza nella profilazione tariffaria, la gestione responsabile dei rischi sistemici di lungo periodo (come l'allungamento della vita media) e l'integrazione dei rischi climatici ed ambientali nella modellizzazione dei rami Non-Vita.
  Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  1) Conoscenza e capacità di comprensione
  Lo studente/la studentessa comprenderà i metodi matematico-attuariali per la valutazione dei premi equi e di tariffa, il ruolo delle riserve matematiche nel ramo vita, la funzione delle riserve tecniche nel ramo danni, i modelli di mortalità e sopravvivenza, i modelli di frequenza e severità dei sinistri e gli strumenti per la classificazione e gestione del rischio assicurativo.
  2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di calcolare premi e riserve per principali prodotti vita e non-vita, utilizzare tavole di mortalità e leggi analitiche di sopravvivenza, costruire e interpretare modelli per profitto atteso e portafogli assicurativi, applicare il metodo Chain-Ladder e altri approcci deterministici per la stima delle riserve sinistri, e impiegare modelli stocastici per frequenza e severità.
  3) Autonomia di giudizio
  Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di scegliere strumenti quantitativi adeguati per valutare l'adeguatezza delle riserve, la solvibilità dell'impresa assicurativa e la coerenza dei premi. Sarà in grado di selezionare modelli di mortalità o sinistrosità coerenti con le caratteristiche dei dati e di interpretare criticamente risultati di experience rating e personalizzazione tariffaria.
  4) Abilità comunicative
  Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare risultati di valutazione assicurativa con linguaggio tecnico appropriato, adattando l'esposizione a compagnie assicurative, intermediari, famiglie, singoli individui e altri stakeholder interessati alla gestione del rischio.
  5) Capacità di apprendimento
  Lo studente/la studentessa acquisirà autonomia nel reperire dati, aggiornare ipotesi tecniche e integrare strumenti attuariali e statistici, così da affrontare successivi studi avanzati e processi professionali di analisi, pricing e gestione del rischio assicurativo.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti con il regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione:
  Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
  Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
  Conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (CC5)
  Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
  Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale (CA6)
  Capacità di effettuare analisi finanziarie di tipo previsionale (CA8)
  Autonomia di Giudizio
  Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3)
  Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4)
  Capacità di comunicazione
  Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3)
  Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4)
  Capacità di apprendimento
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2)

Il corso analizza la stima e gestione del rischio assicurativo nei rami vita e danni. Parte vita: durata di vita, tavole e leggi di mortalità, pricing delle coperture, premi, riserve matematiche, componenti rischio/risparmio e profitti attesi. Parte danni: tariffazione, premio di equivalenza, frequenza e severità dei sinistri, riserve tecniche e metodo Chain-Ladder.

La verifica dell'apprendimento mira ad accertare conoscenze, competenze operative e capacità di applicare gli strumenti attuariali alla soluzione di problemi pratici.
L'esame finale consiste in una prova scritta articolata in due parti, una dedicata al ramo vita e una al ramo danni. Le prove includono esercizi sulla determinazione del premio equo e di tariffa per diverse tipologie di polizze, sul calcolo delle riserve vita e danni, sulla modellizzazione della durata di vita e sulla stima degli impegni futuri. La durata indicativa è di un'ora e trenta minuti per ciascuna parte.
Questa modalità di valutazione verifica: la conoscenza e capacità di comprensione su tutti i contenuti del corso; la capacità di applicare conoscenza e comprensione, attraverso analisi di differenti condizioni di polizza;l’autonomia di giudizio, attraverso l’interpretazione dei risultati e la giustificazione delle assunzioni; le abilità comunicative attraverso la descrizione dei risultati. Inoltre, la prova richiede agli studenti di integrare e applicare autonomamente conoscenze provenienti da diverse parti del corso, contribuendo alla valutazione della capacità di apprendimento.
La valutazione della performance si basa sui seguenti criteri:

• correttezza tecnica nell’applicazione delle metodologie di analisi e valutazione dei rischi assicurativi;
• capacità analitica e di pensiero critico, inclusa l’interpretazione dei risultati e la valutazione dell’impatto di determinati cambiamenti di contesto;
• utilizzo appropriato della notazione tecnica e professionale;
• capacità di applicare le conoscenze a contesti reali che necessitano di specifiche coperture assicurative.

A. Olivieri, E. Pitacco "Introduction to Insurance Mathematics" Springer Ed., 2010. C.D. Daykin, T. Pentikainen, M. Pesonem "Practical Risk Theory for Actuaries", Chapman & Hall, 1994.

L’insegnamento si propone di fornire una conoscenza avanzata del diritto delle assicurazioni, con particolare riferimento al quadro normativo europeo e nazionale. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di comprendere e applicare le principali categorie giuridiche del settore assicurativo, distinguendole da quelle del settore bancario, e di analizzare i profili relativi a equilibrio patrimoniale, requisiti di solvibilità, gestione dei rischi e corporate governance.
Risultati di apprendimento
Conoscenza e comprensione cc1:
Comprendere il quadro normativo del settore assicurativo e le sue evoluzioni .
Capacità di applicare conoscenza e comprensione ca1:
Applicare le norme a casi concreti (contratti, contenzioso, regolazione).
Autonomia di giudizio ag4:
Valutare criticamente soluzioni giuridiche e modelli regolatori.
Abilità comunicative ac1:
Utilizzare il linguaggio tecnico-giuridico in modo appropriato.
Capacità di apprendimentoap1:
Approfondire autonomamente temi specialistici del diritto assicurativo.

Il corso affronta i principali istituti del diritto delle assicurazioni, tra cui:
Contratto di assicurazione
Regolazione del settore assicurativo (nazionale ed europeo)
Requisiti di solvibilità e vigilanza prudenziale
Bilancio e reporting finanziario e non finanziario
Assicurazioni vita e danni
Riassicurazione
Tutela del consumatore e contenzioso assicurativo

L’esame finale consiste in una prova orale volta a verificare:
conoscenza dei contenuti
capacità di ragionamento giuridico
uso appropriato del linguaggio tecnico
Durante la prova è consentita la consultazione dei testi normativi.
Gli studenti possono frequentare e le attività svolte su Moodle durante il corso contribuiranno alla valutazione finale.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Sara Landini, Insurance Law, Insurance Contract, Insurance Business, Esi, 2026

DD1. Conoscenza e capacità di comprensione.
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito conoscenze avanzate e sistematiche nell’ambito della finanza quantitativa, con particolare riferimento ai modelli per gli asset finanziari, la valutazione delle opzioni, la copertura dal rischio. Saranno inoltre consolidate competenze nei metodi matematici e statistici rilevanti (quali probabilità, calcolo stocastico, processi aleatori).
cc2 Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari
cc3 Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali
cc4 Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi
cc8 Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l'analisi di dati finanziari
DD2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Lo studente sarà in grado di riconoscere i modelli stocastici adeguati al contesto e applicarli in modo autonomo, riuscendo a risolvere analiticamente i problemi di valutazione e copertura proposti. Saprà inoltre implementare tali modelli mediante l’utilizzo di adeguati strumenti quantitativi, operando anche in contesti applicativi complessi.
ca1 Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi
ca2 Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi
ca7 Capacità di confrontare e scegliere tra strumenti finanziari e assicurativi alternativi, in base a specifici obiettivi
DD3. Autonomia di giudizio.
Lo studente svilupperà la capacità di selezionare e utilizzare criticamente modelli e metodologie quantitative, valutandone ipotesi, limiti e ambiti di applicabilità. Sarà in grado di interpretare i risultati delle analisi in condizioni di incertezza e di formulare giudizi informati a supporto dei processi decisionali in ambito finanziario.
ag2 Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza
ag3 Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari
DD4. Abilità comunicative.
Lo studente acquisirà la capacità di comunicare in modo chiaro, rigoroso ed efficace risultati, modelli e
implicazioni delle analisi quantitative, sia in forma scritta sia orale. Sarà in grado di interagire con
interlocutori specialisti e non specialisti, anche all’interno di contesti interdisciplinari.
ac1 Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate
ac4 Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale
DD5. Capacità di apprendimento.
Lo studente maturerà un elevato grado di autonomia nell’apprendimento, che gli consentirà di aggiornare e
approfondire continuamente le proprie competenze nell’ambito della finanza quantitativa. Sarà in grado di
consultare criticamente fonti scientifiche avanzate e di adattarsi all’evoluzione dei modelli, delle tecniche e
degli strumenti utilizzati nei mercati finanziari.
ap1 Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative.

Richiami di teoria della probabilità. Processi stocastici a tempo discreto e continuo. Moto browniano, formula di Itô, martingale. Modello Black-Scholes. Modello Cox-Ross-Rubinstein.Valutazione: il prezzo in assenza di arbitraggio e le sue implicazioni. La formula di pricing tramite equazione alle derivate parziali di Black-Scholes per opzioni europee. Valutazione risk-neutral. Copertura: Greche. Valutazione delle opzioni americane. Opzioni path-dependent.Estensioni del modello di Black-Scholes: modelli a volatilità stocastica e modelli con salti. Struttura a termine dei tassi di interesse.

È svolto come esame scritto e orale. L'esame scritto consiste in 4 esercizi a risposta aperta che coprono l'intero programma svolto. L’obiettivo è verificare:
le conoscenze acquisite in termini di concetti, modelli e strumenti trattati nel corso (cc2, cc3, cc4, cc8);
le seguenti competenze sviluppate dallo studente: capacità di applicare le conoscenze acquisite (ca1, ca2, ca7), capacità di trarre conclusioni (ag2, ag3), abilità comunicative utilizzando un linguaggio appropriato (ac1, ac4), nonché capacità di comprensione e apprendimento (ap1).
Articolazione della valutazione:
20% test di probabilità
80% prova finale
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

J. Hull, Options, Futures and other Derivative Securities. Prentice Hall.
T.Bjork, Arbitrage theory in continuous time. Oxford University Press.
E. Rosazza Gianin and C. Sgarra, Mathematical Finance: Theory Review and Exercises. Unitext Springer
Le lezioni svolte vengono rese disponibili su moodle mediante la versione pdf del testo scritto in aula.

L’insegnamento si propone di sviluppare competenze e conoscenze relative ai principali fattori coinvolti nella gestione bancaria, con particolare riferimento all'adeguatezza patrimoniale, al risk management bancario e alle scelte strategiche di finanza sostenibile. Il programma prevede l'approfondimento dei contenuti connessi ai principali rischi bancari, quali i rischi di credito, di mercato, di liquidità, di tasso di interesse, operativi, nonché rischi ESG e di compliance. L’analisi dei rischi è connesso allo studio degli impatti delle scelte di capital management in banca, al fine della creazione di valore sostenibile.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’analisi del funzionamento delle aziende bancarie nel contesto europeo e l'approfondimento delle regole europee di supervisione e vigilanza sulle banche;
• rilevanza professionale, mediante l’approfondimento delle logiche manageriali di gestione dei rischi e del capitale in banca. Attraverso lo sviluppo di un banking game, gli studenti/le studentesse avranno l’opportunità di applicare scelte operative e professionali in un contesto di simulazione della realtà, per il raggiungimento di specifici obiettivi aziendali;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un'analisi approfondita degli intermediari finanziari etici e sostenibili e dei principali strumenti finanziari che integrano i fattori ESG, per sviluppare nei partecipanti consapevolezza e conoscenza in materia di finanza etica e sostenibile.
  Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino e coerenti al regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
• Conoscenza e capacità di comprensione – Lo studente/la studentessa sarà in grado di conoscere e comprendere i modelli e le teorie finanziarie sottese all'analisi avanzata dei principali processi strategici ed operativi in banca, anche alla luce delle evoluzioni normative e di vigilanza nel contesto europeo. Tali conoscenze e competenze consentono di sviluppare le seguenti conoscenze definite nel regolamento del Corso di Laurea in Finance and Risk Management: - Conoscenza delle logiche di gestione degli intermediari finanziari e assicurativi (CC1); - Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3); -
  Conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (CC5);
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione – Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare conoscenza e comprensione per l’individuazione, misurazione e gestione dei principali rischi affrontati dalle aziende bancarie, di natura finanziaria e non finanziaria. Alla luce delle principali novità regolamentari e di vigilanza, lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare la conoscenza e la comprensione dei rischi bancari, alle scelte strategiche in materia di capitale interno e di vigilanza. Lo studente/la studentessa sarà in grado di interpretare e analizzare i principali strumenti finanziari sostenibili (fondi comuni di investimento etici e responsabili, obbligazioni sostenibili, prestiti verdi.), utilizzando modelli economico-finanziari per supportare le decisioni manageriali in campo bancario e finanziario. Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare conoscenza e comprensione per la comparazione e la distinzione tra scelte di finanza sostenibile e di finanza etica.
  In sintesi, rispetto a quanto definito nel regolamento del Corso di Studi in Finance and Risk Management, il Corso consentirà di sviluppare le seguenti capacità di applicare conoscenza e comprensione:
• Capacità di interpretare, commentare e replicare studi scientifici e delle autorità di regolamentazione e vigilanza sul sistema finanziario (CA3); - Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione delle problematiche di gestione delle imprese finanziarie e non finanziarie (CA4); - Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale (CA6).
• Autonomia di giudizio – Lo studente/la studentessa sarà in grado di analizzare e valutare criticamente le scelte operative e strategiche delle aziende bancarie, in materia di rischi, capitale e sostenibilità, simulando le attività di valutazione espresse dalle autorità di vigilanza, anche in materia di definizione dei modelli di business. Lo studente/la studentessa sarà in grado di formulare giudizi consapevoli e autonomi sui rischi finanziari e non finanziari affrontati dalle banche e sulle modalità di relativa mitigazione, anche attraverso le misure di capitale. Lo studente/la studentessa sarà in grado di integrare conoscenze diverse per formulare giudizi e proposte per la soluzione delle problematiche osservate. Lo studente/la studentessa sarà inoltre in grado di analizzare i dati comunicati dalle banche nell’informativa al pubblico di terzo pilastro per arrivare alla formulazione di giudizi sull’andamento dei fenomeni osservati e sarà in grado di prendere decisioni e confrontarsi con situazioni di tipo complesso. Nel complesso, ciò consentirà agli studenti/alle studentesse di sviluppare: - Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4); - Capacità di dimostrare attitudine propositiva e capacità di sostenere argomentazioni (AG5); - Capacità critiche, di analisi e di elaborazione autonoma di notizie e studi in ambito finanziario e di risk (AG6).
• Abilità comunicative – Lo studente/la studentessa sarà in grado di utilizzare un linguaggio tecnico di settore, in lingua inglese, e di argomentare in modo chiaro ed efficace le principali problematiche relative al risk management e al capital management in banca, anche in ottica di scelte in materia di finanza sostenibile. Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialisti, anche in contesti internazionali. In generale, ciò consentire agli studenti/alle studentesse di sviluppare: - Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate (AC1); - Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori non specialisti (AC2); - Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3); -
  Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4).
• Capacità di apprendimento – Lo studente/la studentessa sarà in grado di sviluppare un approccio autonomo e proattivo all’apprendimento dei modelli di business bancari e delle scelte gestionali sottese all’incremento delle performance economico-finanziarie e alla generazione di impatti diretti e indiretti sull’ambiente e sulle comunità. Lo studente/la studentessa sarà in grado di attivare processi di aggiornamento continuo rispetto ai cambiamenti del contesto finanziario e delle regole di vigilanza. Al termine del corso, lo studente/la studentessa sarà in grado di connettere le conoscenze e competenze acquisite alle realtà professionali bancarie e finanziarie, aumentando la capacità di apprendimento continuo per il costante aggiornamento delle proprie abilità e competenze. Nel complesso del Corso di Laurea in Finance and Risk Management, il Corso consentirà a studenti e studentessi di acquisire le seguenti capacità di apprendimento: - Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1); - Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2).

I nuclei tematici di contenuto includono:

• Il capital management in banca: la vigilanza in materia di requisiti patrimoniali, le differenze tra fondi propri e capitale interno, la creazione di valore in banca, la compliance in banca;
• Il risk management in banca: l’individuazione, misurazione e gestione dei principali rischi finanziari e non finanziari in banca;
• Finanza etica e sostenibile: la regolamentazione europea in materia di finanza sostenibile, i principi della finanza etica, i fattori ESG nel risk management bancario.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso combina attività individuali e di gruppo, con attenzione sia alla comprensione teorica sia all’applicazione pratica in contesti reali.
Gli studenti/le studentesse possono scegliere tra due modalità alternative di valutazione, entrambe progettate per garantire il raggiungimento e la verifica dei medesimi risultati di apprendimento attesi.
OPZIONE A – Valutazione in itinere. Gli studenti/le studentesse che scelgono questa modalità devono completare tutte le seguenti attività durante il semestre. Le date delle prove sono indicate nel calendario del corso e non saranno riprogrammate per esigenze individuali. Il voto finale è calcolato sulla base delle percentuali attribuite a ciascuna componente di valutazione, come indicato di seguito. I voti saranno comunicati tramite Moodle.

• Lavoro di gruppo (30%). Il progetto finale consiste in una presentazione di 20–25 slide, che dovrà essere caricata su Moodle entro la scadenza indicata. I progetti saranno presentati in aula secondo il calendario del corso. Questa attività valuta: la capacità di applicare conoscenza e comprensione, attraverso l’utilizzo delle tecniche di individuazione, misurazione e gestione dei rischi bancari (CA3, CA 4, CA6); l’autonomia di giudizio, attraverso la valutazione critica delle assunzioni e dei risultati (AG4, AG5, AG6); le abilità comunicative, attraverso la presentazione e discussione dei risultati (AC1, AC2, AC3, AC4).
• Banking game (20%). La prova consiste nell’assunzione di decisioni strategiche ed operative in ambito di bank management e risk management bancario. Le decisioni sono strutturate in quattro round e sono finalizzate al raggiungimento di obiettivi predefiniti, nell’ambito di un contesto in evoluzione nel tempo. Le decisioni assunte devono essere presentate in quattro debriefing svolti durante il corso da diversi componenti del gruppo. Questa attività valuta: la capacità di applicare conoscenza e comprensionei (CA3, CA4, CA6); l’autonomia di giudizio (AG4, AG5, AG6); le abilità comunicative (AC1, AC2, AC3, AC4), le capacità di apprendimento (AP1, AP2).
  Prova finale (50%). La prova finale riguarda tutti i contenuti presentati durante le lezioni teoriche, le analisi di casi, i seminari tenuti da esperti esterni durante il corso. La prova consiste in venti domande multiple-choice da svolgersi in 20 minuti, attraverso la piattaforma Moodle. Ogni domanda prevede una sola risposta corretta. Non è prevista penalizzazione per risposte errate Gli studenti devono portare un computer portatile completamente carico e un documento di identità valido. La prova si svolge durante una lezione dedicata, secondo il calendario del corso. Gli studenti che non potranno portare un computer portatile svolgeranno la prova su supporto cartaceo. Questa attività valuta: la conoscenza e capacità di comprensione dei contenuti teorici e applicati sviluppati durante il corso (CC1, CC3, CC5); la capacità di applicare conoscenza e comprensione (CA3, CA4, CA6).
  OPZIONE B – Esame finale complessivo. Gli studenti/le studentesse che scelgono questa modalità devono sostenere un esame finale in uno degli appelli ufficiali previsti dal calendario didattico. L’esame è articolato in 15 quesiti a scelta multipla relativi al programma sviluppato durante il corso (ogni domanda prevede una sola risposta corretta. Non è prevista penalizzazione per risposte errate) e 5 quesiti a risposta aperta. La prova complessiva ha una durata di 50 minuti e si svolgerà attraverso la piattaforma Moodle. Gli studenti devono portare un computer portatile completamente carico e un documento di identità valido. Gli studenti che non potranno portare un computer portatile svolgeranno la prova su supporto cartaceo.
  Questa modalità di valutazione verifica: la conoscenza e capacità di comprensione su tutti i contenuti del corso (CC1, CC3, CC5); la capacità di applicare conoscenza e comprensione, attraverso problem solving e analisi di casi (CA3, CA4, CA6); l’autonomia di giudizio, attraverso l’interpretazione dei risultati e la giustificazione delle assunzioni (AG4, AG5, AG6); le abilità comunicative attraverso le risposte aperte (AC1, AC2, AC3, AC4). Inoltre, la prova richiede agli studenti di integrare e applicare autonomamente conoscenze provenienti da diverse parti del corso, contribuendo alla valutazione della capacità di apprendimento (AP1 e AP2).
  La valutazione della performance si basa sui seguenti criteri:
• correttezza tecnica nell’applicazione delle metodologie di analisi e valutazione dei rischi bancari;
• capacità analitica e di pensiero critico, inclusa l’interpretazione dei risultati e la valutazione dell’impatto di determinati cambiamento di contesto;
• chiarezza e struttura dell’argomentazione;
• utilizzo appropriato del linguaggio tecnico e professionale;
• capacità di applicare le conoscenze a contesti reali.
  Tabella docimologica di valutazione
  Insufficiente
  Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
  18–22
  Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
  23–25
  Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
  26–28
  Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
  29–30 e Lode
  Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione.
  La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Per gli studenti che intendono sostenere, oltre alla prova scritta, anche il lavoro di gruppo e il banking game, il materiale di studio sarà indicato a cura del docente e messo a disposizione sulla piattaforma Moodle. Per gli studenti che intendono sostenere esclusivamente la prova scritta complessiva, i testi di riferimento sono: 1) Financial Markets and Institutions; Ielasi, Bocchialini, ISBN: 9781307766387, 2022, Part 2 Bank management and sustainable finance. 2) "Ethical Finance and Prosperity. Beyond Environmental, Social and Governance Investing” (U. Biggeri, F. Ielasi, G. Ferri, P.M. Sasia), Routledge 2024. Capitoli 1-2-3-4-5.

Il corso è articolato in due parti: Private Equity Risk Management (Parte A) e Due Diligence (Parte B). Entrambe le parti sono svolte in lingua inglese e anche la valutazione finale è prevista in lingua inglese.
La Parte A analizza i principi della finanza strutturata, l’investimento in private equity e l’intero ciclo del venture capital, considerando le diverse fasi del processo di investimento dal punto di vista delle istituzioni finanziarie. Particolare attenzione è dedicata al ruolo della valutazione del rischio sottostante gli investimenti di private equity, nonché al ruolo dei contratti e dei meccanismi finanziari adottati dai venture capitalist per minimizzare il rischio dei loro investimenti, nonché alle implicazioni che tali meccanismi generano in termini di allocazione dei rischi tra imprenditore e investitori, incentivi e meccanismi di governance.
La Parte B si concentra su una fase specifica del processo di investimento in equity, rappresentata dalla due diligence. In particolare, viene approfondita l’analisi della performance finanziaria prospettica dell’investimento e il processo attraverso cui i venture capitalist valutano nuovi progetti imprenditoriali mediante il business plan. L’attività didattica è supportata da analisi di casi aziendali, finalizzati a esemplificare e rendere operativi i principali strumenti e le logiche della due diligence.
Il corso, nella sua interezza, è progettato in modo fortemente interattivo, dinamico e sequenziale, attraverso applicazioni, laboratori, simulazioni, business games, presentazioni e discussioni in aula. Per tale ragione, la partecipazione attiva alle varie discussioni ed esercitazioni svolte in classe è una componente essenziale del processo di apprendimento ed è fortemente raccomandata. Durante la prima lezione saranno forniti tutti i dettagli inerenti il corso, le modalità di esame e il materiale da approfondire.
Al termine dell’insegnamento, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze declinate secondo i Descrittori di Dublino:
(1) Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente/studentessa sarà in grado di comprendere e illustrare le logiche di funzionamento dei mercati finanziari, con particolare riferimento ai mercati del private equity e del venture capital, ai meccanismi di investimento e alle dinamiche di creazione del valore (cc2); distinguere le principali metodologie di analisi delle performance aziendali e di valutazione delle performance non finanziarie delle imprese target (cc6); conoscere i principali modelli di valutazione delle aziende e dei progetti aziendali, con specifico riferimento alle tecniche di valutazione di imprese innovative, caratterizzate da elevate prospettive di crescita (cc7).
(2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite per analizzare problematiche relative alla rischiosità delle decisioni di investimento in imprese innovative, che tipicamente richiedono finanziamenti di venture capital e private equity (ca4). Inoltre, lo studente/la studentessa sarà in grado di redigere report di investimento tecnici, valutando e ponderando opportunamente fattori di rischio e opportunità associati alle varie proposte di investimento ricevute, discutendo, da un punto di vista strategico e finanziario i risultati della due diligence delle imprese target (ca6).
(3) Autonomia di giudizio
Lo studente/la studentessa maturerà la capacità di utilizzare i risultati di analisi economico-finanziarie per formulare valutazioni autonome e assumere decisioni in condizioni di certezza e incertezza, sviluppando senso critico nell’analisi di informazioni, notizie e studi in ambito finanziario e di risk management. Sarà in grado di operare in contesti complessi, caratterizzati da elevata rischiosità e incertezza informativa, tipici dei progetti di investimento in ambito di private equity financing (ag4), valutando dati e diversi scenari finanziari, formulando giudizi autonomi di investimento e/o disinvestimento (ag3).
(4) Abilità comunicative
Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati delle analisi svolte, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato e un adeguato livello di approfondimento (ac1). Sarà inoltre in grado di presentare e discutere informazioni, idee e soluzioni con interlocutori specialisti, anche nell’ambito di attività di gruppo e contesti professionali complessi (ac3).
(5) Capacità di apprendimento
Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di aggiornare e integrare autonomamente le proprie conoscenze, adattandosi all’evoluzione degli scenari finanziari e della regolamentazione, in contesti altamente rischiosi, tipici del private equity e del venture capital financing (ap2).

Il corso ha un taglio applicato di finanza aziendale avanzata e si focalizza sull’analisi delle forme innovative di finanza, con particolare riferimento al venture capital e al private equity, approfondendo i processi di investimento e le dinamiche di creazione del valore.

L’esame finale mira a verificare l’acquisizione delle competenze analitiche di gestione del rischio finanziario previste dal programma e consiste in un progetto finale scritto omnicomprensivo (project work), articolato in una componente applicata e una componente teorica.

• La componente applicata (o parte empirica) consiste nella costruzione, gestione e valutazione di un database, raccolto individualmente dallo studente, relativo a tematiche inerenti il private equity financing o ambiti strettamente connessi, quali la governance delle imprese, le opportunità di impact investing, le operazioni di merger and acquisitions, leveraged buyouts, e altri temi innovativi nell’ambito della finanza aziendale, o della finanza strutturata, del venture capital e private equity, della venture philanthropy, o del finanziamento delle startup. La costruzione del database può avvenire attraverso tecniche di content analysis applicate a fonti informative primarie e secondarie, opportunamente selezionate e sistematizzate, oppure mediante l’utilizzo e l’integrazione critica di database esistenti disponibili in ambito accademico o professionale. In entrambi i casi, lo studente dovrà definire in modo chiaro e rigoroso il processo di raccolta dei dati, i criteri di selezione del campione, le variabili considerate e le metodologie di analisi adottate. La parte empirica richiede inoltre la valutazione critica dei dati raccolti, l’interpretazione dei risultati ottenuti e la discussione delle implicazioni finanziarie e strategiche emerse dall’analisi, dimostrando capacità di collegamento tra evidenza empirica, teoria finanziaria e contesto di riferimento.
  In alternativa, la parte empirica può essere sviluppata attraverso la redazione di un business plan (simulando lo sviluppo di una startup), completo nelle parti descrittiva e finanziaria.
• La componente teorica è finalizzata alla costruzione del framework teorico di riferimento a supporto dell’analisi empirica sviluppata nella componente applicata. In particolare, lo studente dovrà individuare e approfondire un ambito teorico coerente con il tema del database costruito, sviluppando una revisione critica della letteratura scientifica rilevante. La parte teorica richiede la selezione, l’analisi e l’integrazione di contributi accademici provenienti da fonti qualificate, con l’obiettivo di definire i principali modelli interpretativi, le variabili rilevanti e le relazioni teoriche che guidano l’analisi empirica. In tale contesto, lo studente dovrà costruire un quadro concettuale chiaro e coerente, in grado di supportare l’interpretazione dei dati raccolti e di orientare le scelte metodologiche adottate nella parte applicata. Particolare attenzione dovrà essere dedicata alla coerenza tra il framework teorico e il disegno empirico, esplicitando il collegamento tra le ipotesi teoriche, le variabili considerate e i risultati ottenuti. La componente teorica dovrà inoltre includere una discussione critica delle evidenze emerse, evidenziando implicazioni teoriche, manageriali e, ove rilevante, di policy. La parte teorica deve essere elaborata discutendo e riportandoin modo rigoroso opportunamente tutte le fonti, sia nel testo, sia nella bibliografia finale, riportate secondo il format APA style. Le fonti saranno tratte dalla letteratura scientifica collegata (attraverso l’utilizzo di piattaforme digitali di ricerca, quali Scopus, Google Scholar, Web of Science, Social Science Research Networ -SSRN). Per quanto riguarda il formato complessivo, la struttura e lo stile della parte teorica, è utile fare esplicito riferimento agli standard degli articoli accademici pubblicati nel Journal of Banking and Finance e nel Journal of Corporate Finance, prestando particolare attenzione alla struttura dell’elaborato, alla chiarezza espositiva e alla precisione delle referenze.
  ** Invio. Una volta terminato il lavoro, il progetto finale deve essere inviato (in un unico file, in formato word e pdf), unitamente al database (in xls), via email all’indirizzo istituzionale del docente, avendo cura di indicare nell’oggetto della mail le seguenti informazioni: PE, COGNOME NOME. Il progetto deve essere inviato nelle date specifiche indicate per l’esame.
  ** Norme anti-plagio e utilizzo di strumenti generativi di AI. Il progetto finale deve essere redatto tenendo conto anche delle seguenti regole anti-plagio. Nella redazione del progetto finale, è fatto divieto di copiare e incollare contenuti da qualsiasi fonte senza adeguata rielaborazione e senza corretta citazione. La presenza di parti copiate, anche parzialmente, o di contenuti non opportunamente referenziati, comporterà l’annullamento del progetto e la necessità di svolgerlo nuovamente. L’eventuale utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale (quali, a titolo esemplificativo, ChatGPT o strumenti analoghi) deve essere dichiarato in modo esplicito. In particolare, nel frontespizio del progetto deve essere riportata una sezione dedicata che specifichi:
• se tali strumenti sono stati utilizzati;
• per quali finalità;
• il livello di utilizzo degli stessi.
  L’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale è consentito esclusivamente per finalità di revisione linguistica (editing dell’inglese). Non è consentito l’utilizzo di tali strumenti per la generazione, anche parziale, dei contenuti del progetto (inclusi analisi, argomentazioni, sintesi della letteratura, o qualsiasi altra componente sostanziale del lavoro). In ogni caso, lo studente rimane pienamente responsabile dei contenuti presentati, della correttezza delle analisi e della qualità delle argomentazioni sviluppate. Al fine di verificare il rispetto delle norme sopra indicate, i progetti potranno essere sottoposti a sistemi di rilevazione del plagio e a strumenti di analisi dell’eventuale utilizzo di contenuti generati da intelligenza artificiale (ad esempio, software antiplagio quali Turnitin o strumenti analoghi). L’invio del progetto implica l’accettazione di tali verifiche.
  **Coinvolvimento attivo e lavori di gruppo. Dato il contenuto altamente applicato e interattivo del corso, le attività didattiche organizzate a lezione includono esercitazioni, simulazioni, discussioni e trading game, anche svolti attraverso team o gruppi di lavoro, che saranno formati durante le prime due settimane del corso e messi in competizione nelle diverse attività didattiche organizzate. La partecipazione alle attività di gruppo richiede un coinvolgimento attivo, continuo e responsabile nelle esercitazioni e nelle simulazioni previste dal corso, nel rispetto del lavoro di tutti i componenti del team.
  Gli studenti che non possono prendere parte (o non intendono prendere parte) alle attività didattiche organizzate in classe in modo attivo, responsabile e continuativo non saranno inseriti nei gruppi di lavoro formati a lezione. In tal caso, resta sempre ferma la possibilità di sostenere l’esame finale in forma individuale: lo studente svolgerà il progetto finale in forma individuale, organizzando autonomamente le fasi di valutazione e analisi dei dati, nel rispetto delle stesse modalità e dei requisiti previsti per il project work finale.
  **CRITERI DI VALUTAZIONE
  Gli studenti saranno valutati sulla base dei seguenti criteri, ciascuno dei quali contribuisce alla valutazione finale del progetto:
  1) Capacità di analisi - Profondità e qualità di analisi (scala 1–10 punti)
  Il criterio valuta:
• il grado di approfondimento dei contenuti empirici e teorici sviluppati;
• la capacità di analisi, integrazione e discussione critica della letteratura scientifica;
• il rigore metodologico nella costruzione e gestione del portafoglio;
• la correttezza e coerenza nell’applicazione degli strumenti di analisi del rischio e del rendimento;
• la capacità di interpretare i risultati empirici e le dinamiche di mercato osservate.
  --> Tale criterio consente di verificare la conoscenza e capacità di comprensione del funzionamento dei mercati del private equity (cc2), dei processi decisionali di investimento, la capacità di applicare strumenti tecnici di valutazione delle decisioni e performance finanziarie e non-finanziarie (cc6, cc7), riconoscendo e valutando propriamente la rischiosità degli investimenti di private equity (ca4), rafforzando l’autonomia di giudizio e il processo di autonoma analisi dei dati e informazioni raccolte (ag3, ag4).
  2) Capacità di sintesi, chiarezza espositiva e qualità formale (scala 1–10 punti)
  Il criterio valuta:
• la chiarezza e coerenza dell’esposizione scritta;
• la capacità di sintesi e organizzazione logica dei contenuti;
• la qualità del linguaggio tecnico-finanziario utilizzato;
• il rispetto del formato accademico richiesto (APA style);
• la precisione e correttezza delle citazioni e delle referenze bibliografiche.
  --> Tale criterio consente di verificare le capacità di comunicazione e la capacità di apprendimento e rielaborazione autonoma (ac1, ac3).
  3) Contributo innovativo, originalità e capacità critica (scala 1–10)
  Il criterio valuta:
• il contributo innovativo nell’analisi dell’argomento teorico selezionato;
• il grado di autonomia nello sviluppo delle analisi;
• la capacità di elaborazione critica dei contenuti teorici;
• l’originalità delle scelte e delle interpretazioni proposte;
• la coerenza rispetto alle istruzioni ricevute e al materiale didattico;
• la capacità di integrare teoria, evidenza empirica e osservazioni di mercato;
• la capacità di fornire osservazioni conclusive, con implicazioni manageriali e di policy.
  --> Tale criterio consente di verificare l’autonomia di giudizio (ag3, ag4) e la capacità di apprendimento avanzato e di ricerca autonoma (ap2).
  Prima di consegnare il progetto, si raccomanda di prestare attenzione ai seguenti aspetti:
  1. profondità dell’analisi delle parti teorica ed empirica;
  2. capacità di sintesi, chiarezza espositiva, qualità della scrittura e citazione rigorosa delle fonti;
  3. contributo innovativo apportato e capacità critica.
  Come riferimento (per struttura, stile e contenuto) si consiglia di considerare il formato, il contenuto e lo stile degli articoli pubblicati nel Journal of Banking and Finance e/o nel Journal of Corporate Finance (anche per citazioni e riferimenti bibliografici finali).

Materiale obbligatorio:
Simona Zambelli, (Create Mc Graw Hill); Private Equity and Due diligence Lab; ISBN 978130778188-5
Materiale teorico integrativo (opzionale), utile per approfondire la componente teorica del project work finale:
Cumming Douglas J., Johan Sofia A. (last edition), Venture capital and private equity contracting: an international perspective. Elsevier.
Eli Talmor, Florin Vasvari (2011), International private equity, ISBN:9780470971703 | ISBN:9781119973904
Per la parte empirica del progetto può essere utile il seguente libro:
Quantitative Research Methods in Corporate Finance; Author: Taylan Mavruk; ISBN: 9781009307413

L’insegnamento fornisce strumenti e tecniche avanzate per misurare, valutare e gestire i rischi connessi ai prodotti assicurativi vita e non-vita, ai prodotti previdenziali, ai requisiti di solvibilità e al financial reporting delle imprese assicurative. Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i cinque Descrittori di Dublino.
1) Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente/la studentessa acquisirà una conoscenza avanzata dei principali modelli attuariali e finanziari per la valutazione dei prodotti vita, non-vita e previdenziali, con particolare riferimento alla determinazione delle riserve tecniche, al Solvency Capital Requirement, al framework Solvency II, al Market Consistent Embedded Value e ai principi di financial reporting previsti dall’IFRS17.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare modelli quantitativi per il pricing, la riservazione e la misurazione del rischio assicurativo, stimare grandezze rilevanti per il bilancio economico e prudenziale delle compagnie, analizzare componenti di rischio Life e Non-Life e utilizzare strumenti di modellizzazione stocastica per valutazioni di solvibilità, ALM e reporting.
3) Autonomia di giudizio
Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di valutare criticamente le ipotesi dei modelli attuariali, selezionare l’approccio più adeguato rispetto al problema assicurativo o previdenziale considerato, interpretare i risultati alla luce dei vincoli regolamentari e contabili, e formulare giudizi autonomi sulla sostenibilità tecnica, finanziaria e prudenziale delle compagnie assicurative.
4) Abilità comunicative
Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare in modo chiaro, rigoroso e tecnicamente appropriato risultati di pricing, riservazione, solvibilità e reporting, utilizzando il linguaggio proprio dell’attuariato, della gestione del rischio e della regolamentazione assicurativa, anche in contesti professionali e interdisciplinari.
5) Capacità di apprendimento
Lo studente/la studentessa svilupperà autonomia nell’aggiornare e integrare le proprie conoscenze rispetto all’evoluzione dei modelli attuariali, della normativa Solvency II, degli standard IFRS17 e delle pratiche professionali di risk management assicurativo e previdenziale.
Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti con il regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
Conoscenza e comprensione:
Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
Conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (CC5)
Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale (CA6)
Capacità di effettuare analisi finanziarie di tipo previsionale (CA8)
Autonomia di Giudizio
Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3)
Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4)
Capacità di comunicazione
Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3)
Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4)
Capacità di apprendimento
Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)
Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2)

Il corso approfondisce modelli attuariali e finanziari per prodotti vita, non-vita e previdenziali, con focus su pricing, riserve tecniche, SCR e requisiti Solvency II. Sono trattati MVBS, technical provisions, underwriting risk, market e credit risk, generatori di scenari economici, ALM per compagnie vita, Market Consistent Embedded Value e financial reporting IFRS17.

La verifica dell’apprendimento avviene mediante prova scritta e successiva discussione orale in lingua inglese, con voto finale espresso in trentesimi ed eventuale lode. La prova è finalizzata a verificare: 1) le conoscenze acquisite sui concetti, modelli e strumenti oggetto del corso; 2) la capacità di applicare tali conoscenze a problemi assicurativi, previdenziali, regolamentari e di reporting; 3) l’autonomia di giudizio nell’interpretazione dei risultati; 4) la capacità di comunicare con linguaggio tecnico appropriato; 5) la capacità di comprensione e apprendimento autonomo.
La prova scritta si compone di due parti: una dedicata a Life e Solvency e una dedicata a Non-Life. Ciascuna parte include esercizi e quesiti sui principali argomenti del corso. La discussione orale consente di approfondire la comprensione teorica, l’interpretazione dei risultati e la capacità di collegare i diversi blocchi del programma.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione. La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

A. Olivieri, E. Pitacco, Introduction to Insurance Mathematics, Springer, 2010.
C.D. Daykin, T. Pentikainen, M. Pesonen, Practical Risk Theory for Actuaries, Chapman & Hall, 1994.
Ulteriori materiali didattici, esercitazioni e riferimenti tecnici saranno forniti dal docente durante il corso.

L’insegnamento fornisce strumenti e tecniche avanzate per misurare, valutare e gestire i rischi connessi ai prodotti assicurativi vita e non-vita, ai prodotti previdenziali, ai requisiti di solvibilità e al financial reporting delle imprese assicurative. Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i cinque Descrittori di Dublino.
1) Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente/la studentessa acquisirà una conoscenza avanzata dei principali modelli attuariali e finanziari per la valutazione dei prodotti vita, non-vita e previdenziali, con particolare riferimento alla determinazione delle riserve tecniche, al Solvency Capital Requirement, al framework Solvency II, al Market Consistent Embedded Value e ai principi di financial reporting previsti dall’IFRS17.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare modelli quantitativi per il pricing, la riservazione e la misurazione del rischio assicurativo, stimare grandezze rilevanti per il bilancio economico e prudenziale delle compagnie, analizzare componenti di rischio Life e Non-Life e utilizzare strumenti di modellizzazione stocastica per valutazioni di solvibilità, ALM e reporting.
3) Autonomia di giudizio
Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di valutare criticamente le ipotesi dei modelli attuariali, selezionare l’approccio più adeguato rispetto al problema assicurativo o previdenziale considerato, interpretare i risultati alla luce dei vincoli regolamentari e contabili, e formulare giudizi autonomi sulla sostenibilità tecnica, finanziaria e prudenziale delle compagnie assicurative.
4) Abilità comunicative
Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare in modo chiaro, rigoroso e tecnicamente appropriato risultati di pricing, riservazione, solvibilità e reporting, utilizzando il linguaggio proprio dell’attuariato, della gestione del rischio e della regolamentazione assicurativa, anche in contesti professionali e interdisciplinari.
5) Capacità di apprendimento
Lo studente/la studentessa svilupperà autonomia nell’aggiornare e integrare le proprie conoscenze rispetto all’evoluzione dei modelli attuariali, della normativa Solvency II, degli standard IFRS17 e delle pratiche professionali di risk management assicurativo e previdenziale.
Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti con il regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
Conoscenza e comprensione:
Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
Conoscenza dei principali profili di regolamentazione finanziaria e assicurativa (CC5)
Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale (CA6)
Capacità di effettuare analisi finanziarie di tipo previsionale (CA8)
Autonomia di Giudizio
Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3)
Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4)
Capacità di comunicazione
Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3)
Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4)
Capacità di apprendimento
Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)
Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica (AP2)

Il corso approfondisce modelli attuariali e finanziari per prodotti vita, non-vita e previdenziali, con focus su pricing, riserve tecniche, SCR e requisiti Solvency II. Sono trattati MVBS, technical provisions, underwriting risk, market e credit risk, generatori di scenari economici, ALM per compagnie vita, Market Consistent Embedded Value e financial reporting IFRS17.

La verifica dell’apprendimento avviene mediante prova scritta e successiva discussione orale in lingua inglese, con voto finale espresso in trentesimi ed eventuale lode. La prova è finalizzata a verificare: 1) le conoscenze acquisite sui concetti, modelli e strumenti oggetto del corso; 2) la capacità di applicare tali conoscenze a problemi assicurativi, previdenziali, regolamentari e di reporting; 3) l’autonomia di giudizio nell’interpretazione dei risultati; 4) la capacità di comunicare con linguaggio tecnico appropriato; 5) la capacità di comprensione e apprendimento autonomo.
La prova scritta si compone di due parti: una dedicata a Life e Solvency e una dedicata a Non-Life. Ciascuna parte include esercizi e quesiti sui principali argomenti del corso. La discussione orale consente di approfondire la comprensione teorica, l’interpretazione dei risultati e la capacità di collegare i diversi blocchi del programma.
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
18–22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
23–25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
26–28
Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
29–30 e Lode
Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell’esposizione e nell’applicazione. La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

A. Olivieri, E. Pitacco, Introduction to Insurance Mathematics, Springer, 2010.
C.D. Daykin, T. Pentikainen, M. Pesonen, Practical Risk Theory for Actuaries, Chapman & Hall, 1994.
Ulteriori materiali didattici, esercitazioni e riferimenti tecnici saranno forniti dal docente durante il corso.

Il corso offre una formazione integrata su scelta di portafoglio, mercati obbligazionari e strumenti quantitativi per l'analisi finanziaria. I contenuti combinano modelli econometrici di base, teoria di portafoglio, pricing obbligazionario, struttura a termine dei tassi, gestione del rischio di tasso e introduzione al rischio di credito.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’applicazione di regolamentazioni a tutela degli investitori in contesti normativi diversi (USA, EU);
• rilevanza professionale, sviluppando competenze in ambito di formazione di portafogli a fini di investimento e monitoraggio dei rischi connessi.
  Al termine del corso, gli studenti avranno sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  1) Conoscenza e capacità di comprensione
  Al termine dell'insegnamento, gli studenti conosceranno il modello di regressione lineare e le sue applicazioni in finanza, i metodi di stima OLS e variabili strumentali, l'inferenza statistica e i test classici, la moderna teoria di portafoglio, il trade-off rischio-rendimento, le preferenze degli investitori, la struttura dei mercati obbligazionari, i titoli a reddito fisso, la struttura per scadenza dei tassi e i fondamenti dei modelli di rischio di credito.
  2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Gli studenti saranno in grado di applicare modelli di regressione a dati finanziari, svolgere inferenza e test di ipotesi, costruire e valutare portafogli con tecniche media-varianza, utilizzare strumenti di ottimizzazione, prezzare obbligazioni e strumenti dipendenti dai tassi, e impostare strategie di gestione e copertura del rischio mediante duration, convessità e contratti forward.
  3) Autonomia di giudizio
  Gli studenti svilupperanno capacità critica nel valutare la validità dei modelli econometrici e finanziari, interpretare test diagnostici, confrontare strategie di portafoglio, analizzare performance mediante Sharpe ratio, alpha di Jensen e information ratio, valutare limiti dei modelli obbligazionari e confrontare approcci alternativi al rischio di credito.
  4) Abilità comunicative
  Gli studenti saranno in grado di presentare risultati di regressione, test statistici, scelte di allocazione, analisi obbligazionarie e strategie di gestione del rischio in modo chiaro, strutturato e tecnicamente appropriato, rivolgendosi sia a interlocutori specialistici sia non specialistici.
  5) Capacità di apprendimento
  Gli studenti svilupperanno autonomia nell'apprendere tecniche statistiche, econometriche e finanziarie avanzate, nell'utilizzare letteratura accademica e professionale e nell'aggiornare le proprie competenze rispetto a nuovi dati, modelli e strumenti dei mercati finanziari.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti al regolamento del corso di laurea magistrale in Finance and Risk Management:
  1) Conoscenza e comprensione:
  Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
  Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
  Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l'analisi di dati finanziari (CC8)
  2) Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
  Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi (CA1)
  Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi (CA2)
  Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l'analisi di dati finanziari (CA5)
  3) Autonomia di Giudizio
  Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (AG2)
  Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3)
  Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4)
  4) Capacità di comunicazione
  Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate(AC1)
  Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori non specialisti (AC2)
  Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3)
  5) Capacità di apprendimento
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)

Il corso offre un’introduzione integrata alla scelta di portafoglio e ai mercati obbligazionari (inclusi i modelli econometrici), combinando teoria e applicazioni. Copre il trade-off rischio-rendimento, le preferenze degli investitori, e fornisce strumenti per la costruzione, ottimizzazione e valutazione dei portafogli.
Analizza inoltre i mercati obbligazionari, la struttura a termine dei tassi e il pricing. Gli studenti apprendono la gestione del rischio di tasso tramite duration, convessità e derivati, e studiano modelli di rischio di credito.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso combina attività individuali e di gruppo, con attenzione sia alla comprensione teorica sia all’applicazione pratica in contesti reali.
Gli studenti possono scegliere tra due modalità alternative di valutazione, entrambe progettate per garantire il raggiungimento e la verifica dei medesimi risultati di apprendimento attesi.
OPZIONE A – Valutazione in itinere.
Gli studenti che scelgono questa modalità devono completare tutte le seguenti attività durante il semestre. Le date delle prove sono indicate nel calendario del corso e non saranno riprogrammate per esigenze individuali. Il voto finale è calcolato sulla base delle percentuali attribuite a ciascuna componente di valutazione, come indicato di seguito. I voti saranno comunicati tramite Moodle.

• Homework di gruppo (1/3) che consiste nello svolgimento e risoluzione di problemi di natura teorica e pratica riguardanti allocazioni di portafoglio azionari e obbligazionari. Questa attività valuta: Conoscenza e comprensione, Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
• Presentazione di gruppo (1/3) che consiste nella presentazione di strategie di investimento e misurazione di performance di fondi azionari e obbligazionari. Questa attività valuta: Autonomia di Giudizio, Capacità di Comunicazione, Capacità di Apprendimento
• Prova finale (1/3) che consiste in un breve esame orale sui contenuti del corso e, se necessario, sull’homework/presentazione di gruppo. Questa attività valuta: Autonomia di Giudizio, Capacità di Comunicazione, Capacità di Apprendimento
  OPZIONE B – Esame finale complessivo (1)
  Gli studenti che scelgono questa modalità devono sostenere un esame orale finale complessivo su tutti i contenuti del corso. Questa attività valuta: Conoscenza e comprensione, Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione, Autonomia di Giudizio, Capacità di Comunicazione, Capacità di Apprendimento
  Tabella docimologica di valutazione
  Insufficiente
  Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
  18-22
  Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
  23-25
  Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
  26-28
  Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
  29-30 e Lode
  Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell'esposizione e nell'applicazione. La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Focardi, Fabozzi, The Mathematics of Financial Modeling and Investment Management, Wiley, 2004.
Fabozzi, Kolm, Pachamanova, Focardi, Robust Portfolio Optimization and Management, Wiley, 2007
Ang, Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing, Oxford University Press, 2014
Brigo, Mercurio, Interest Rate Models: Theory and Practice: With Smile, Inflation and Credit, Springer, 2006
Ulteriori materiali, slides, esercitazioni, dataset e riferimenti bibliografici sono forniti dai docenti in relazione agli argomenti trattati.

Il corso offre una formazione integrata su scelta di portafoglio, mercati obbligazionari e strumenti quantitativi per l'analisi finanziaria. I contenuti combinano modelli econometrici di base, teoria di portafoglio, pricing obbligazionario, struttura a termine dei tassi, gestione del rischio di tasso e introduzione al rischio di credito.
Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’applicazione di regolamentazioni a tutela degli investitori in contesti normativi diversi (USA, EU);
• rilevanza professionale, sviluppando competenze in ambito di formazione di portafogli a fini di investimento e monitoraggio dei rischi connessi.
  Al termine del corso, gli studenti avranno sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  1) Conoscenza e capacità di comprensione
  Al termine dell'insegnamento, gli studenti conosceranno il modello di regressione lineare e le sue applicazioni in finanza, i metodi di stima OLS e variabili strumentali, l'inferenza statistica e i test classici, la moderna teoria di portafoglio, il trade-off rischio-rendimento, le preferenze degli investitori, la struttura dei mercati obbligazionari, i titoli a reddito fisso, la struttura per scadenza dei tassi e i fondamenti dei modelli di rischio di credito.
  2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Gli studenti saranno in grado di applicare modelli di regressione a dati finanziari, svolgere inferenza e test di ipotesi, costruire e valutare portafogli con tecniche media-varianza, utilizzare strumenti di ottimizzazione, prezzare obbligazioni e strumenti dipendenti dai tassi, e impostare strategie di gestione e copertura del rischio mediante duration, convessità e contratti forward.
  3) Autonomia di giudizio
  Gli studenti svilupperanno capacità critica nel valutare la validità dei modelli econometrici e finanziari, interpretare test diagnostici, confrontare strategie di portafoglio, analizzare performance mediante Sharpe ratio, alpha di Jensen e information ratio, valutare limiti dei modelli obbligazionari e confrontare approcci alternativi al rischio di credito.
  4) Abilità comunicative
  Gli studenti saranno in grado di presentare risultati di regressione, test statistici, scelte di allocazione, analisi obbligazionarie e strategie di gestione del rischio in modo chiaro, strutturato e tecnicamente appropriato, rivolgendosi sia a interlocutori specialistici sia non specialistici.
  5) Capacità di apprendimento
  Gli studenti svilupperanno autonomia nell'apprendere tecniche statistiche, econometriche e finanziarie avanzate, nell'utilizzare letteratura accademica e professionale e nell'aggiornare le proprie competenze rispetto a nuovi dati, modelli e strumenti dei mercati finanziari.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti al regolamento del corso di laurea magistrale in Finance and Risk Management:
  1) Conoscenza e comprensione:
  Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3)
  Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi (CC4)
  Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l'analisi di dati finanziari (CC8)
  2) Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
  Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi (CA1)
  Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi (CA2)
  Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l'analisi di dati finanziari (CA5)
  3) Autonomia di Giudizio
  Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (AG2)
  Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3)
  Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi (AG4)
  4) Capacità di comunicazione
  Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate(AC1)
  Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori non specialisti (AC2)
  Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3)
  5) Capacità di apprendimento
  Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1)

Il corso offre un’introduzione integrata alla scelta di portafoglio e ai mercati obbligazionari (inclusi i modelli econometrici), combinando teoria e applicazioni. Copre il trade-off rischio-rendimento, le preferenze degli investitori, e fornisce strumenti per la costruzione, ottimizzazione e valutazione dei portafogli.
Analizza inoltre i mercati obbligazionari, la struttura a termine dei tassi e il pricing. Gli studenti apprendono la gestione del rischio di tasso tramite duration, convessità e derivati, e studiano modelli di rischio di credito.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso combina attività individuali e di gruppo, con attenzione sia alla comprensione teorica sia all’applicazione pratica in contesti reali.
Gli studenti possono scegliere tra due modalità alternative di valutazione, entrambe progettate per garantire il raggiungimento e la verifica dei medesimi risultati di apprendimento attesi.
OPZIONE A – Valutazione in itinere.
Gli studenti che scelgono questa modalità devono completare tutte le seguenti attività durante il semestre. Le date delle prove sono indicate nel calendario del corso e non saranno riprogrammate per esigenze individuali. Il voto finale è calcolato sulla base delle percentuali attribuite a ciascuna componente di valutazione, come indicato di seguito. I voti saranno comunicati tramite Moodle.

• Homework di gruppo (1/3) che consiste nello svolgimento e risoluzione di problemi di natura teorica e pratica riguardanti allocazioni di portafoglio azionari e obbligazionari. Questa attività valuta: Conoscenza e comprensione, Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
• Presentazione di gruppo (1/3) che consiste nella presentazione di strategie di investimento e misurazione di performance di fondi azionari e obbligazionari. Questa attività valuta: Autonomia di Giudizio, Capacità di Comunicazione, Capacità di Apprendimento
• Prova finale (1/3) che consiste in un breve esame orale sui contenuti del corso e, se necessario, sull’homework/presentazione di gruppo. Questa attività valuta: Autonomia di Giudizio, Capacità di Comunicazione, Capacità di Apprendimento
  OPZIONE B – Esame finale complessivo (1)
  Gli studenti che scelgono questa modalità devono sostenere un esame orale finale complessivo su tutti i contenuti del corso. Questa attività valuta: Conoscenza e comprensione, Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione, Autonomia di Giudizio, Capacità di Comunicazione, Capacità di Apprendimento
  Tabella docimologica di valutazione
  Insufficiente
  Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze, gravi lacune e mancanza di autonomia.
  18-22
  Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza elementare degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare solo compiti semplici o guidati, livello base di autonomia.
  23-25
  Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare gli esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con un soddisfacente livello di autonomia e competenza operativa.
  26-28
  Valutazione buona o molto buona, dovuta a solida comprensione teorica della disciplina, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, di svolgere compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace, con un buon livello di autonomia e competenza operativa.
  29-30 e Lode
  Valutazione eccellente o ottima, dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile, anche in contesti complessi o nuovi, di utilizzare il linguaggio disciplinare in modo appropriato, preciso e articolato, di evidenziare capacità critiche, originalità e rigore nell'esposizione e nell'applicazione. La Lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza e originalità, anche al di là delle aspettative curricolari.

Focardi, Fabozzi, The Mathematics of Financial Modeling and Investment Management, Wiley, 2004.
Fabozzi, Kolm, Pachamanova, Focardi, Robust Portfolio Optimization and Management, Wiley, 2007
Ang, Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing, Oxford University Press, 2014
Brigo, Mercurio, Interest Rate Models: Theory and Practice: With Smile, Inflation and Credit, Springer, 2006
Ulteriori materiali, slides, esercitazioni, dataset e riferimenti bibliografici sono forniti dai docenti in relazione agli argomenti trattati.

Il corso è articolato in due parti: Private Equity Risk Management (Parte A) e Due Diligence (Parte B). Entrambe le parti sono svolte in lingua inglese e anche la valutazione finale è prevista in lingua inglese.
La Parte A analizza i principi della finanza strutturata, l’investimento in private equity e l’intero ciclo del venture capital, considerando le diverse fasi del processo di investimento dal punto di vista delle istituzioni finanziarie. Particolare attenzione è dedicata al ruolo della valutazione del rischio sottostante gli investimenti di private equity, nonché al ruolo dei contratti e dei meccanismi finanziari adottati dai venture capitalist per minimizzare il rischio dei loro investimenti, nonché alle implicazioni che tali meccanismi generano in termini di allocazione dei rischi tra imprenditore e investitori, incentivi e meccanismi di governance.
La Parte B si concentra su una fase specifica del processo di investimento in equity, rappresentata dalla due diligence. In particolare, viene approfondita l’analisi della performance finanziaria prospettica dell’investimento e il processo attraverso cui i venture capitalist valutano nuovi progetti imprenditoriali mediante il business plan. L’attività didattica è supportata da analisi di casi aziendali, finalizzati a esemplificare e rendere operativi i principali strumenti e le logiche della due diligence.
Il corso, nella sua interezza, è progettato in modo fortemente interattivo, dinamico e sequenziale, attraverso applicazioni, laboratori, simulazioni, business games, presentazioni e discussioni in aula. Per tale ragione, la partecipazione attiva alle varie discussioni ed esercitazioni svolte in classe è una componente essenziale del processo di apprendimento ed è fortemente raccomandata. Durante la prima lezione saranno forniti tutti i dettagli inerenti il corso, le modalità di esame e il materiale da approfondire.
Al termine dell’insegnamento, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze declinate secondo i Descrittori di Dublino:
(1) Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente/studentessa sarà in grado di comprendere e illustrare le logiche di funzionamento dei mercati finanziari, con particolare riferimento ai mercati del private equity e del venture capital, ai meccanismi di investimento e alle dinamiche di creazione del valore (cc2); distinguere le principali metodologie di analisi delle performance aziendali e di valutazione delle performance non finanziarie delle imprese target (cc6); conoscere i principali modelli di valutazione delle aziende e dei progetti aziendali, con specifico riferimento alle tecniche di valutazione di imprese innovative, caratterizzate da elevate prospettive di crescita (cc7).
(2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente/la studentessa sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite per analizzare problematiche relative alla rischiosità delle decisioni di investimento in imprese innovative, che tipicamente richiedono finanziamenti di venture capital e private equity (ca4). Inoltre, lo studente/la studentessa sarà in grado di redigere report di investimento tecnici, valutando e ponderando opportunamente fattori di rischio e opportunità associati alle varie proposte di investimento ricevute, discutendo, da un punto di vista strategico e finanziario i risultati della due diligence delle imprese target (ca6).
(3) Autonomia di giudizio
Lo studente/la studentessa maturerà la capacità di utilizzare i risultati di analisi economico-finanziarie per formulare valutazioni autonome e assumere decisioni in condizioni di certezza e incertezza, sviluppando senso critico nell’analisi di informazioni, notizie e studi in ambito finanziario e di risk management. Sarà in grado di operare in contesti complessi, caratterizzati da elevata rischiosità e incertezza informativa, tipici dei progetti di investimento in ambito di private equity financing (ag4), valutando dati e diversi scenari finanziari, formulando giudizi autonomi di investimento e/o disinvestimento (ag3).
(4) Abilità comunicative
Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati delle analisi svolte, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato e un adeguato livello di approfondimento (ac1). Sarà inoltre in grado di presentare e discutere informazioni, idee e soluzioni con interlocutori specialisti, anche nell’ambito di attività di gruppo e contesti professionali complessi (ac3).
(5) Capacità di apprendimento
Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di aggiornare e integrare autonomamente le proprie conoscenze, adattandosi all’evoluzione degli scenari finanziari e della regolamentazione, in contesti altamente rischiosi, tipici del private equity e del venture capital financing (ap2).

Il corso ha un taglio applicato di finanza aziendale avanzata e si focalizza sull’analisi delle forme innovative di finanza, con particolare riferimento al venture capital e al private equity, approfondendo i processi di investimento e le dinamiche di creazione del valore.

L’esame finale mira a verificare l’acquisizione delle competenze analitiche di gestione del rischio finanziario previste dal programma e consiste in un progetto finale scritto omnicomprensivo (project work), articolato in una componente applicata e una componente teorica.

• La componente applicata (o parte empirica) consiste nella costruzione, gestione e valutazione di un database, raccolto individualmente dallo studente, relativo a tematiche inerenti il private equity financing o ambiti strettamente connessi, quali la governance delle imprese, le opportunità di impact investing, le operazioni di merger and acquisitions, leveraged buyouts, e altri temi innovativi nell’ambito della finanza aziendale, o della finanza strutturata, del venture capital e private equity, della venture philanthropy, o del finanziamento delle startup. La costruzione del database può avvenire attraverso tecniche di content analysis applicate a fonti informative primarie e secondarie, opportunamente selezionate e sistematizzate, oppure mediante l’utilizzo e l’integrazione critica di database esistenti disponibili in ambito accademico o professionale. In entrambi i casi, lo studente dovrà definire in modo chiaro e rigoroso il processo di raccolta dei dati, i criteri di selezione del campione, le variabili considerate e le metodologie di analisi adottate. La parte empirica richiede inoltre la valutazione critica dei dati raccolti, l’interpretazione dei risultati ottenuti e la discussione delle implicazioni finanziarie e strategiche emerse dall’analisi, dimostrando capacità di collegamento tra evidenza empirica, teoria finanziaria e contesto di riferimento.
  In alternativa, la parte empirica può essere sviluppata attraverso la redazione di un business plan (simulando lo sviluppo di una startup), completo nelle parti descrittiva e finanziaria.
• La componente teorica è finalizzata alla costruzione del framework teorico di riferimento a supporto dell’analisi empirica sviluppata nella componente applicata. In particolare, lo studente dovrà individuare e approfondire un ambito teorico coerente con il tema del database costruito, sviluppando una revisione critica della letteratura scientifica rilevante. La parte teorica richiede la selezione, l’analisi e l’integrazione di contributi accademici provenienti da fonti qualificate, con l’obiettivo di definire i principali modelli interpretativi, le variabili rilevanti e le relazioni teoriche che guidano l’analisi empirica. In tale contesto, lo studente dovrà costruire un quadro concettuale chiaro e coerente, in grado di supportare l’interpretazione dei dati raccolti e di orientare le scelte metodologiche adottate nella parte applicata. Particolare attenzione dovrà essere dedicata alla coerenza tra il framework teorico e il disegno empirico, esplicitando il collegamento tra le ipotesi teoriche, le variabili considerate e i risultati ottenuti. La componente teorica dovrà inoltre includere una discussione critica delle evidenze emerse, evidenziando implicazioni teoriche, manageriali e, ove rilevante, di policy. La parte teorica deve essere elaborata discutendo e riportandoin modo rigoroso opportunamente tutte le fonti, sia nel testo, sia nella bibliografia finale, riportate secondo il format APA style. Le fonti saranno tratte dalla letteratura scientifica collegata (attraverso l’utilizzo di piattaforme digitali di ricerca, quali Scopus, Google Scholar, Web of Science, Social Science Research Networ -SSRN). Per quanto riguarda il formato complessivo, la struttura e lo stile della parte teorica, è utile fare esplicito riferimento agli standard degli articoli accademici pubblicati nel Journal of Banking and Finance e nel Journal of Corporate Finance, prestando particolare attenzione alla struttura dell’elaborato, alla chiarezza espositiva e alla precisione delle referenze.
  ** Invio. Una volta terminato il lavoro, il progetto finale deve essere inviato (in un unico file, in formato word e pdf), unitamente al database (in xls), via email all’indirizzo istituzionale del docente, avendo cura di indicare nell’oggetto della mail le seguenti informazioni: PE, COGNOME NOME. Il progetto deve essere inviato nelle date specifiche indicate per l’esame.
  ** Norme anti-plagio e utilizzo di strumenti generativi di AI. Il progetto finale deve essere redatto tenendo conto anche delle seguenti regole anti-plagio. Nella redazione del progetto finale, è fatto divieto di copiare e incollare contenuti da qualsiasi fonte senza adeguata rielaborazione e senza corretta citazione. La presenza di parti copiate, anche parzialmente, o di contenuti non opportunamente referenziati, comporterà l’annullamento del progetto e la necessità di svolgerlo nuovamente. L’eventuale utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale (quali, a titolo esemplificativo, ChatGPT o strumenti analoghi) deve essere dichiarato in modo esplicito. In particolare, nel frontespizio del progetto deve essere riportata una sezione dedicata che specifichi:
• se tali strumenti sono stati utilizzati;
• per quali finalità;
• il livello di utilizzo degli stessi.
  L’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale è consentito esclusivamente per finalità di revisione linguistica (editing dell’inglese). Non è consentito l’utilizzo di tali strumenti per la generazione, anche parziale, dei contenuti del progetto (inclusi analisi, argomentazioni, sintesi della letteratura, o qualsiasi altra componente sostanziale del lavoro). In ogni caso, lo studente rimane pienamente responsabile dei contenuti presentati, della correttezza delle analisi e della qualità delle argomentazioni sviluppate. Al fine di verificare il rispetto delle norme sopra indicate, i progetti potranno essere sottoposti a sistemi di rilevazione del plagio e a strumenti di analisi dell’eventuale utilizzo di contenuti generati da intelligenza artificiale (ad esempio, software antiplagio quali Turnitin o strumenti analoghi). L’invio del progetto implica l’accettazione di tali verifiche.
  **Coinvolvimento attivo e lavori di gruppo. Dato il contenuto altamente applicato e interattivo del corso, le attività didattiche organizzate a lezione includono esercitazioni, simulazioni, discussioni e trading game, anche svolti attraverso team o gruppi di lavoro, che saranno formati durante le prime due settimane del corso e messi in competizione nelle diverse attività didattiche organizzate. La partecipazione alle attività di gruppo richiede un coinvolgimento attivo, continuo e responsabile nelle esercitazioni e nelle simulazioni previste dal corso, nel rispetto del lavoro di tutti i componenti del team.
  Gli studenti che non possono prendere parte (o non intendono prendere parte) alle attività didattiche organizzate in classe in modo attivo, responsabile e continuativo non saranno inseriti nei gruppi di lavoro formati a lezione. In tal caso, resta sempre ferma la possibilità di sostenere l’esame finale in forma individuale: lo studente svolgerà il progetto finale in forma individuale, organizzando autonomamente le fasi di valutazione e analisi dei dati, nel rispetto delle stesse modalità e dei requisiti previsti per il project work finale.
  **CRITERI DI VALUTAZIONE
  Gli studenti saranno valutati sulla base dei seguenti criteri, ciascuno dei quali contribuisce alla valutazione finale del progetto:
  1) Capacità di analisi - Profondità e qualità di analisi (scala 1–10 punti)
  Il criterio valuta:
• il grado di approfondimento dei contenuti empirici e teorici sviluppati;
• la capacità di analisi, integrazione e discussione critica della letteratura scientifica;
• il rigore metodologico nella costruzione e gestione del portafoglio;
• la correttezza e coerenza nell’applicazione degli strumenti di analisi del rischio e del rendimento;
• la capacità di interpretare i risultati empirici e le dinamiche di mercato osservate.
  --> Tale criterio consente di verificare la conoscenza e capacità di comprensione del funzionamento dei mercati del private equity (cc2), dei processi decisionali di investimento, la capacità di applicare strumenti tecnici di valutazione delle decisioni e performance finanziarie e non-finanziarie (cc6, cc7), riconoscendo e valutando propriamente la rischiosità degli investimenti di private equity (ca4), rafforzando l’autonomia di giudizio e il processo di autonoma analisi dei dati e informazioni raccolte (ag3, ag4).
  2) Capacità di sintesi, chiarezza espositiva e qualità formale (scala 1–10 punti)
  Il criterio valuta:
• la chiarezza e coerenza dell’esposizione scritta;
• la capacità di sintesi e organizzazione logica dei contenuti;
• la qualità del linguaggio tecnico-finanziario utilizzato;
• il rispetto del formato accademico richiesto (APA style);
• la precisione e correttezza delle citazioni e delle referenze bibliografiche.
  --> Tale criterio consente di verificare le capacità di comunicazione e la capacità di apprendimento e rielaborazione autonoma (ac1, ac3).
  3) Contributo innovativo, originalità e capacità critica (scala 1–10)
  Il criterio valuta:
• il contributo innovativo nell’analisi dell’argomento teorico selezionato;
• il grado di autonomia nello sviluppo delle analisi;
• la capacità di elaborazione critica dei contenuti teorici;
• l’originalità delle scelte e delle interpretazioni proposte;
• la coerenza rispetto alle istruzioni ricevute e al materiale didattico;
• la capacità di integrare teoria, evidenza empirica e osservazioni di mercato;
• la capacità di fornire osservazioni conclusive, con implicazioni manageriali e di policy.
  --> Tale criterio consente di verificare l’autonomia di giudizio (ag3, ag4) e la capacità di apprendimento avanzato e di ricerca autonoma (ap2).
  Prima di consegnare il progetto, si raccomanda di prestare attenzione ai seguenti aspetti:
  1. profondità dell’analisi delle parti teorica ed empirica;
  2. capacità di sintesi, chiarezza espositiva, qualità della scrittura e citazione rigorosa delle fonti;
  3. contributo innovativo apportato e capacità critica.
  Come riferimento (per struttura, stile e contenuto) si consiglia di considerare il formato, il contenuto e lo stile degli articoli pubblicati nel Journal of Banking and Finance e/o nel Journal of Corporate Finance (anche per citazioni e riferimenti bibliografici finali).

Materiale obbligatorio:
Simona Zambelli, (Create Mc Graw Hill); Private Equity and Due diligence Lab; ISBN 978130778188-5
Materiale teorico integrativo (opzionale), utile per approfondire la componente teorica del project work finale:
Cumming Douglas J., Johan Sofia A. (last edition), Venture capital and private equity contracting: an international perspective. Elsevier.
Eli Talmor, Florin Vasvari (2011), International private equity, ISBN:9780470971703 | ISBN:9781119973904
Per la parte empirica del progetto può essere utile il seguente libro:
Quantitative Research Methods in Corporate Finance; Author: Taylan Mavruk; ISBN: 9781009307413

L’insegnamento è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi in Finance and Risk Management e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’utilizzo della lingua inglese, della letteratura internazionale di riferimento e di framework regolamentari e professionali internazionali per la misurazione e la gestione dei rischi finanziari;
• rilevanza professionale, mediante l’applicazione di modelli quantitativi, procedure di backtesting e workflow computazionali in MATLAB per l’analisi dei dati finanziari, la misurazione del rischio di mercato e la validazione dei modelli di rischio;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un uso responsabile, trasparente e criticamente consapevole dei modelli quantitativi, con attenzione al rischio di modello, alla robustezza degli output computazionali e alle implicazioni delle misure di rischio per decisioni finanziarie prudenti e responsabili.
  DD1. Conoscenza e capacità di comprensione
  Gli studenti acquisiranno conoscenze e capacità di comprensione relativamente ai seguenti argomenti:
• le regolarità empiriche delle serie storiche finanziarie giornaliere;
• le misure di rischio basate sulla distribuzione delle perdite, con particolare riferimento a Value-at-Risk ed Expected Shortfall;
• il calcolo analitico delle misure di rischio sotto ipotesi parametriche;
• i modelli ellittici e le proprietà di coerenza e convessità delle misure di rischio;
• gli strumenti essenziali della Teoria dei Valori Estremi;
• le copule, le misure di dipendenza basate su copule e i limiti della correlazione lineare;
• le metodologie di base per la misurazione del rischio di mercato: approccio varianza-covarianza, simulazione Monte Carlo e simulazione storica;
• la validazione dei modelli di rischio tramite backtesting nel framework di Basilea;
• i concetti di volatilità implicita e realizzata e il collegamento con i variance swaps;
• i principali workflow in MATLAB per analisi di serie storiche, simulazione e calcolo di misure di rischio, inclusi controlli di coerenza e robustezza degli output computazionali.
  DD2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Gli studenti saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di problemi quantitativi, quali:
• calcolare Value at Risk ed Expected Shortfall per singoli asset e portafogli sotto modelli parametrici e approcci basati su simulazione;
• implementare in MATLAB i metodi varianza-covarianza, simulazione Monte Carlo e simulazione storica per la misurazione del rischio di mercato;
• applicare strumenti della Teoria dei Valori Estremi per modellizzare il rischio di coda;
• costruire strutture di dipendenza di portafoglio basate su copule;
• misurare e interpretare volatilità realizzata e implicita, collegando tali misure al pricing dei variance swaps;
• condurre esercizi di backtesting dei modelli di rischio.
  DD3. Autonomia di giudizio
  Gli studenti saranno in grado di:
• valutare la ragionevolezza delle ipotesi di un modello per la distribuzione delle perdite di un portafoglio;
• comprendere come tali ipotesi influenzino il calcolo delle misure di rischio;
• scegliere metodi di misurazione del rischio coerenti con le caratteristiche dei dati, la struttura del portafoglio e le finalità dell'analisi;
• valutare i benefici dell’utilizzo di misure di dipendenza non lineari, riconoscendo quando conclusioni basate sulla sola correlazione lineare possano essere fuorvianti;
• confrontare e validare modelli di rischio concorrenti usando evidenza di backtesting, riconoscendo il rischio di modello;
• valutare criticamente notizie, studi e analisi in ambito di risk management;
• giudicare l'affidabilità degli output computazionali, incluso codice generato automaticamente, tramite controlli diagnostici e ragionamenti di coerenza.
  DD4. Abilità comunicative
  Gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro e tecnicamente appropriato ipotesi, metodi e risultati. In particolare, saranno in grado di:
• presentare concetti di rischio, ipotesi di modello e risultati quantitativi usando linguaggio tecnico adeguato;
• discutere criticamente misure di rischio, misure di dipendenza, risultati di simulazione e risultati di backtesting;
• comunicare informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti;
• giustificare scelte metodologiche fornendo argomentazioni tecniche a supporto.
  DD5. Capacità di apprendimento
  Gli studenti svilupperanno autonomia nell'aggiornare e integrare le proprie competenze quantitative. In particolare, saranno in grado di:
• collegare nozioni teoriche a compiti pratici di risk management;
• modellizzare problemi complessi relativi alla misurazione del rischio di portafoglio;
• replicare e adattare workflow computazionali a nuovi dataset e nuovi problemi applicativi;
• integrare conoscenze e competenze adattandole a diverse realtà lavorative in ambito finanziario;
• aggiornare autonomamente le proprie competenze rispetto all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione, delle metodologie quantitative e dell'innovazione tecnologica;
• rifinire in autonomia implementazioni MATLAB per garantire correttezza, robustezza e riproducibilità.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti con il regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione:
• Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali (CC3);
• Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l’analisi di dati finanziari (CC8);
• Comprensione dei principali linguaggi di programmazione utili per l’analisi matematica, statistica ed econometrica di dati relativi a intermediari, mercati e strumenti finanziari (CC9).
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
• Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi (CA1);
• Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi (CA2);
• Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l’analisi di dati finanziari (CA5).
  Autonomia di giudizio:
• Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (AG2);
• Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari (AG3);
• Capacità critiche, di analisi e di elaborazione autonoma di notizie e studi in ambito finanziario e di risk management (AG6).
  Capacità di comunicazione:
• Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate (AC1);
• Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (AC3);
• Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale (AC4).
  Capacità di apprendimento:
• Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (AP1);
• Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all’evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell’innovazione tecnologica (AP2).

Il corso introduce strumenti quantitativi per la misurazione del rischio finanziario. Partendo dai fatti stilizzati delle serie storiche finanziarie, tratta VaR ed Expected Shortfall, modelli ellittici, misure di rischio coerenti e convesse, Teoria dei Valori Estremi, copule, misure di dipendenza, metodi per la misurazione del rischio di mercato, backtesting, volatilità realizzata e implicita, e variance swaps.

Il sistema di valutazione è progettato per verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi in modo coerente, trasparente e completo. Esso verifica sia la comprensione teorica dei modelli sia la capacità di applicare metodi quantitativi e strumenti computazionali a problemi di misurazione e gestione del rischio finanziario.
Gli studenti possono scegliere tra due modalità alternative di valutazione, entrambe progettate per garantire il raggiungimento e la verifica dei medesimi risultati di apprendimento attesi.
OPZIONE A – Valutazione in itinere. È prevista una prova parziale scritta facoltativa. Qualora sostenuta, la prova parziale contribuisce per il 10% alla determinazione del voto finale; la restante parte della valutazione è attribuita all’esame scritto e orale finale, da sostenere nello stesso appello.
OPZIONE B – Esame finale complessivo. In alternativa alla valutazione in itinere, è possibile sostenere esclusivamente l’esame scritto e orale finale, da sostenere nello stesso appello, che in tal caso determina il 100% del voto.
Le prove sono composte da esercizi numerici, quesiti teorici e quesiti relativi alle applicazioni in MATLAB. Esse valutano: la conoscenza e capacità di comprensione dei modelli di misurazione del rischio e delle tecniche econometrico-statistiche e computazionali (CC3, CC8, CC9); la capacità di applicare conoscenza e comprensione a problemi finanziari complessi, alla misurazione e gestione dei rischi finanziari e all’analisi di dati finanziari mediante metodi quantitativi e strumenti di programmazione (CA1, CA2, CA5); l’autonomia di giudizio nell’interpretazione dei risultati, nella valutazione delle ipotesi di modello e nell’assunzione di decisioni in condizioni di incertezza (AG2, AG3, AG6); le abilità comunicative, attraverso l’esposizione scritta e orale di ipotesi, metodi e risultati con linguaggio tecnico appropriato (AC1, AC3, AC4). La necessità di integrare e applicare autonomamente conoscenze teoriche, quantitative e computazionali contribuisce inoltre alla valutazione della capacità di apprendimento (AP1, AP2).
Tabella docimologica di valutazione
Insufficiente
Valutazione negativa dovuta a gravi errori concettuali, comprensione frammentaria o nulla degli argomenti trattati, incapacità di applicare le conoscenze a esercizi anche semplici, gravi lacune metodologiche e mancanza di autonomia.
18-22
Valutazione sufficiente o più che sufficiente dovuta a conoscenza essenziale degli argomenti, presenza di alcuni errori, capacità di affrontare compiti semplici o guidati, livello base di autonomia e linguaggio tecnico accettabile.
23-25
Valutazione discreta dovuta a comprensione soddisfacente degli argomenti, capacità di applicare correttamente le conoscenze a contesti noti e di affrontare esercizi in modo autonomo con qualche imprecisione, con adeguata interpretazione dei risultati.
26-28
Valutazione buona o molto buona dovuta a solida comprensione teorica, capacità di collegare concetti, risolvere problemi e proporre analisi critiche, svolgendo compiti complessi in modo autonomo, preciso ed efficace.
29-30 e Lode
Valutazione ottima o eccellente dovuta a conoscenze complete, approfondite e ben strutturate, capacità di operare in modo autonomo e flessibile anche in contesti nuovi, uso appropriato e articolato del linguaggio disciplinare, rigore nell'esposizione e nell'applicazione. La lode è attribuita a elaborati o prestazioni che si distinguono per brillantezza, originalità e pieno raggiungimento dei risultati di apprendimento.

Slide fornite dal docente.
Testo di riferimento:
McNeil, A., Frey, R. and Embrechts, P. (2015). Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Princeton University Press.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI (INTENDED LEARNING OUTCOMES – ILOs)
Il workshop è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi in Finance and Risk Management e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’utilizzo della lingua inglese, di casi e materiali professionali riferiti a mercati finanziari, intermediari, asset management, risk management, valutazione e trading in contesti internazionali;
• rilevanza professionale, mediante attività applicative, laboratori, casi aziendali, project work e interazione con docenti, esperti esterni o practitioner operanti nei settori finanziario, assicurativo, bancario, consulenziale e quantitativo;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un uso responsabile di dati, modelli, ipotesi e risultati quantitativi, con attenzione alla trasparenza delle analisi, al rischio di modello, alla correttezza dell’informazione finanziaria e alle implicazioni delle decisioni in condizioni di incertezza.
  Il workshop contribuisce allo sviluppo delle competenze chiave del Corso di Laurea Magistrale in Finance and Risk Management, rafforzando il collegamento tra conoscenze teoriche, applicazioni professionali, lavoro in gruppo e capacità di presentazione dei risultati. I contenuti specifici possono essere declinati, a seconda dell’edizione, su temi quali financial risk management, investment management, corporate valuation, commodity trading, financial markets and information, equity research, data analysis, regulation, sostenibilità, innovazione tecnologica e metodi quantitativi per la finanza.
  Al termine del workshop, si prevede che gli studenti raggiungano i seguenti risultati di apprendimento, declinati secondo i Descrittori di Dublino.
  Conoscenza e capacità di comprensione
  Gli studenti saranno in grado di comprendere il contesto professionale, economico e quantitativo del tema trattato nel workshop. In particolare, sapranno riconoscere le principali logiche di funzionamento dei mercati finanziari, le basi concettuali dei modelli di misurazione del rischio e di valutazione degli strumenti finanziari, nonché il ruolo dei dati e delle tecniche quantitative nell’analisi di problemi finanziari applicati. [Matrice di Tuning: CC2 Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari; CC3 Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali; CC4 Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi; CC8 Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l’analisi di dati finanziari]
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Gli studenti saranno in grado di applicare strumenti concettuali, quantitativi e professionali a casi concreti, dataset, esercitazioni di laboratorio o project work. In particolare, sapranno impostare un problema finanziario, selezionare informazioni rilevanti, applicare metodi di analisi coerenti con il contesto, produrre risultati interpretabili e tradurli in una relazione, presentazione o attività di laboratorio. [Matrice di Tuning: CA1 Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi; CA2 Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi; CA3 Capacità di interpretare, commentare e replicare studi scientifici e delle autorità di regolamentazione e vigilanza sul sistema finanziario; CA5 Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l’analisi di dati finanziari; CA6 Capacità di comunicare i risultati di un’analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale]
  Autonomia di giudizio
  Gli studenti saranno in grado di formulare valutazioni autonome su ipotesi, dati, modelli, risultati e raccomandazioni operative. Sapranno discutere la coerenza tra obiettivi dell’analisi, informazioni disponibili e metodo utilizzato, riconoscendo limiti, incertezza, rischi di interpretazione e implicazioni professionali delle conclusioni raggiunte. [Matrice di Tuning: AG2 Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza; AG3 Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari; AG6 Capacità critiche, di analisi e di elaborazione autonoma di notizie e studi in ambito finanziario e di risk management]
  Abilità comunicative
  Gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro e tecnicamente adeguato obiettivi, ipotesi, metodologia, risultati e implicazioni dell’attività svolta. La comunicazione potrà avvenire mediante discussione in aula, elaborato scritto, presentazione di gruppo, pitch, report tecnico o restituzione di una lab activity. [Matrice di Tuning: AC1 Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate; AC3 Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti; AC4 Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale]
  Capacità di apprendimento
  Gli studenti svilupperanno la capacità di integrare conoscenze teoriche, competenze quantitative e strumenti professionali, adattandoli a problemi e contesti diversi. Saranno inoltre in grado di aggiornare autonomamente il proprio approccio rispetto all’evoluzione dei mercati finanziari, della regolamentazione, delle metodologie quantitative, dei dati disponibili e dell’innovazione tecnologica. [Matrice di Tuning: AP1 Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative; AP2 Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all’evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell’innovazione tecnologica]

Il workshop propone un’attività applicativa e professionalizzante nell’area Finance and Risk Management. I contenuti possono riguardare, a seconda dell’edizione, risk management, mercati finanziari, investment management, corporate valuation, commodity trading, equity research, data analysis, regolamentazione, sostenibilità e innovazione tecnologica. L’attività combina elementi teorici essenziali, casi pratici, analisi di dati, simulazioni, esercitazioni o project work, con restituzione finale sotto forma di elaborato, presentazione o lab activity.

MODALITÀ DI VERIFICA DELL’APPRENDIMENTO E VALUTAZIONE
La verifica dell’apprendimento è finalizzata all’attribuzione dell’idoneità. La valutazione è coerente con i risultati di apprendimento attesi e con i Descrittori di Dublino. Gli studenti possono conseguire l’idoneità attraverso una delle seguenti modalità, entrambe progettate per verificare il raggiungimento dei medesimi risultati di apprendimento.
OPZIONE A – Valutazione in itinere / attività di laboratorio
Gli studenti partecipano alle attività previste dal workshop e completano le consegne indicate dal docente o dal responsabile dell’attività. Tali consegne possono includere esercitazioni, lab activity, analisi di dati, discussione di casi, project work individuale o di gruppo, presentazione finale, report tecnico o pitch professionale. L’idoneità è attribuita in presenza di partecipazione attiva, completamento delle attività richieste e qualità sufficiente dell’elaborato o della restituzione finale.
OPZIONE B – Prova finale sostitutiva
Gli studenti che non completano la valutazione in itinere, o che scelgono una modalità alternativa, possono conseguire l’idoneità mediante una prova finale sostitutiva definita dal docente o dal responsabile del workshop. La prova può consistere in un elaborato individuale, una relazione su un caso applicativo, una lab activity, un report tecnico o una presentazione orale/scritta sui contenuti del workshop.
La valutazione verifica: conoscenza e comprensione del contesto e dei concetti rilevanti (CC2, CC3, CC4, CC8); capacità di applicare strumenti e metodi a problemi finanziari concreti (CA1, CA2, CA3, CA5, CA6); autonomia di giudizio nell’interpretazione di dati, risultati, ipotesi e limiti dell’analisi (AG2, AG3, AG6); abilità comunicative nella presentazione chiara e tecnicamente corretta del lavoro svolto (AC1, AC3, AC4); capacità di apprendimento attraverso l’integrazione autonoma di conoscenze, strumenti e contesti professionali (AP1, AP2).
Criteri di attribuzione dell’idoneità
L’idoneità è attribuita quando lo studente/la studentessa dimostra un livello almeno sufficiente di partecipazione, comprensione dei contenuti, applicazione degli strumenti proposti, autonomia nell’analisi e chiarezza nella comunicazione dei risultati. L’idoneità non è attribuita in caso di mancato completamento delle attività richieste, assenza di un contributo valutabile, gravi errori concettuali o incapacità di applicare gli strumenti essenziali discussi nel workshop.

Materiali didattici, slide, casi, dataset, report professionali, articoli, documenti regolamentari e altri materiali indicati dal docente o dal responsabile del workshop saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle o comunicati durante le attività.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI (INTENDED LEARNING OUTCOMES – ILOs)
Il workshop è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi in Finance and Risk Management e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l’utilizzo della lingua inglese, di casi e materiali professionali riferiti a mercati finanziari, intermediari, asset management, risk management, valutazione e trading in contesti internazionali;
• rilevanza professionale, mediante attività applicative, laboratori, casi aziendali, project work e interazione con docenti, esperti esterni o practitioner operanti nei settori finanziario, assicurativo, bancario, consulenziale e quantitativo;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un uso responsabile di dati, modelli, ipotesi e risultati quantitativi, con attenzione alla trasparenza delle analisi, al rischio di modello, alla correttezza dell’informazione finanziaria e alle implicazioni delle decisioni in condizioni di incertezza.
  Il workshop contribuisce allo sviluppo delle competenze chiave del Corso di Laurea Magistrale in Finance and Risk Management, rafforzando il collegamento tra conoscenze teoriche, applicazioni professionali, lavoro in gruppo e capacità di presentazione dei risultati. I contenuti specifici possono essere declinati, a seconda dell’edizione, su temi quali financial risk management, investment management, corporate valuation, commodity trading, financial markets and information, equity research, data analysis, regulation, sostenibilità, innovazione tecnologica e metodi quantitativi per la finanza.
  Al termine del workshop, si prevede che gli studenti raggiungano i seguenti risultati di apprendimento, declinati secondo i Descrittori di Dublino.
  Conoscenza e capacità di comprensione
  Gli studenti saranno in grado di comprendere il contesto professionale, economico e quantitativo del tema trattato nel workshop. In particolare, sapranno riconoscere le principali logiche di funzionamento dei mercati finanziari, le basi concettuali dei modelli di misurazione del rischio e di valutazione degli strumenti finanziari, nonché il ruolo dei dati e delle tecniche quantitative nell’analisi di problemi finanziari applicati. [Matrice di Tuning: CC2 Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari; CC3 Conoscenza dei modelli di misurazione dei rischi finanziari e attuariali; CC4 Conoscenza dei modelli per la valutazione degli strumenti finanziari e assicurativi; CC8 Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l’analisi di dati finanziari]
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  Gli studenti saranno in grado di applicare strumenti concettuali, quantitativi e professionali a casi concreti, dataset, esercitazioni di laboratorio o project work. In particolare, sapranno impostare un problema finanziario, selezionare informazioni rilevanti, applicare metodi di analisi coerenti con il contesto, produrre risultati interpretabili e tradurli in una relazione, presentazione o attività di laboratorio. [Matrice di Tuning: CA1 Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi; CA2 Capacità di applicare principi, modelli e tecniche di analisi per la misurazione e gestione dei rischi finanziari e assicurativi; CA3 Capacità di interpretare, commentare e replicare studi scientifici e delle autorità di regolamentazione e vigilanza sul sistema finanziario; CA5 Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l’analisi di dati finanziari; CA6 Capacità di comunicare i risultati di un’analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale]
  Autonomia di giudizio
  Gli studenti saranno in grado di formulare valutazioni autonome su ipotesi, dati, modelli, risultati e raccomandazioni operative. Sapranno discutere la coerenza tra obiettivi dell’analisi, informazioni disponibili e metodo utilizzato, riconoscendo limiti, incertezza, rischi di interpretazione e implicazioni professionali delle conclusioni raggiunte. [Matrice di Tuning: AG2 Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza; AG3 Capacità di selezionare, elaborare ed interpretare dati quantitativi per formulare giudizi autonomi sui diversi scenari finanziari; AG6 Capacità critiche, di analisi e di elaborazione autonoma di notizie e studi in ambito finanziario e di risk management]
  Abilità comunicative
  Gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro e tecnicamente adeguato obiettivi, ipotesi, metodologia, risultati e implicazioni dell’attività svolta. La comunicazione potrà avvenire mediante discussione in aula, elaborato scritto, presentazione di gruppo, pitch, report tecnico o restituzione di una lab activity. [Matrice di Tuning: AC1 Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate; AC3 Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti; AC4 Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale]
  Capacità di apprendimento
  Gli studenti svilupperanno la capacità di integrare conoscenze teoriche, competenze quantitative e strumenti professionali, adattandoli a problemi e contesti diversi. Saranno inoltre in grado di aggiornare autonomamente il proprio approccio rispetto all’evoluzione dei mercati finanziari, della regolamentazione, delle metodologie quantitative, dei dati disponibili e dell’innovazione tecnologica. [Matrice di Tuning: AP1 Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative; AP2 Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all’evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell’innovazione tecnologica]

Il workshop propone un’attività applicativa e professionalizzante nell’area Finance and Risk Management. I contenuti possono riguardare, a seconda dell’edizione, risk management, mercati finanziari, investment management, corporate valuation, commodity trading, equity research, data analysis, regolamentazione, sostenibilità e innovazione tecnologica. L’attività combina elementi teorici essenziali, casi pratici, analisi di dati, simulazioni, esercitazioni o project work, con restituzione finale sotto forma di elaborato, presentazione o lab activity.

MODALITÀ DI VERIFICA DELL’APPRENDIMENTO E VALUTAZIONE
La verifica dell’apprendimento è finalizzata all’attribuzione dell’idoneità. La valutazione è coerente con i risultati di apprendimento attesi e con i Descrittori di Dublino. Gli studenti possono conseguire l’idoneità attraverso una delle seguenti modalità, entrambe progettate per verificare il raggiungimento dei medesimi risultati di apprendimento.
OPZIONE A – Valutazione in itinere / attività di laboratorio
Gli studenti partecipano alle attività previste dal workshop e completano le consegne indicate dal docente o dal responsabile dell’attività. Tali consegne possono includere esercitazioni, lab activity, analisi di dati, discussione di casi, project work individuale o di gruppo, presentazione finale, report tecnico o pitch professionale. L’idoneità è attribuita in presenza di partecipazione attiva, completamento delle attività richieste e qualità sufficiente dell’elaborato o della restituzione finale.
OPZIONE B – Prova finale sostitutiva
Gli studenti che non completano la valutazione in itinere, o che scelgono una modalità alternativa, possono conseguire l’idoneità mediante una prova finale sostitutiva definita dal docente o dal responsabile del workshop. La prova può consistere in un elaborato individuale, una relazione su un caso applicativo, una lab activity, un report tecnico o una presentazione orale/scritta sui contenuti del workshop.
La valutazione verifica: conoscenza e comprensione del contesto e dei concetti rilevanti (CC2, CC3, CC4, CC8); capacità di applicare strumenti e metodi a problemi finanziari concreti (CA1, CA2, CA3, CA5, CA6); autonomia di giudizio nell’interpretazione di dati, risultati, ipotesi e limiti dell’analisi (AG2, AG3, AG6); abilità comunicative nella presentazione chiara e tecnicamente corretta del lavoro svolto (AC1, AC3, AC4); capacità di apprendimento attraverso l’integrazione autonoma di conoscenze, strumenti e contesti professionali (AP1, AP2).
Criteri di attribuzione dell’idoneità
L’idoneità è attribuita quando lo studente/la studentessa dimostra un livello almeno sufficiente di partecipazione, comprensione dei contenuti, applicazione degli strumenti proposti, autonomia nell’analisi e chiarezza nella comunicazione dei risultati. L’idoneità non è attribuita in caso di mancato completamento delle attività richieste, assenza di un contributo valutabile, gravi errori concettuali o incapacità di applicare gli strumenti essenziali discussi nel workshop.

Materiali didattici, slide, casi, dataset, report professionali, articoli, documenti regolamentari e altri materiali indicati dal docente o dal responsabile del workshop saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle o comunicati durante le attività.

Il corso è progettato in linea con gli standard internazionali dei programmi formativi e contribuisce allo sviluppo di competenze chiave in:

• internazionalizzazione, attraverso l'analisi del funzionamento delle operazioni di M&A nel contesto dei mercati finanziari globali e l'approfondimento delle logiche di investimento dei fondi di Private Equity a livello internazionale;
• rilevanza professionale, mediante l'approfondimento delle logiche manageriali di strutturazione, valutazione e negoziazione delle operazioni M&A con investitori di Private Equity. Attraverso lo sviluppo di una Group Challenge, gli studenti/le studentesse applicano scelte operative e professionali, per il raggiungimento di specifici obiettivi di investimento e creazione di valore;
• etica, responsabilità e sostenibilità (ERS), promuovendo un'analisi consapevole dei fattori di sostenibilità e responsabilità nelle operazioni di M&A e nelle strategie di creazione di valore nel Private Equity, per sviluppare nei partecipanti una visione equilibrata tra performance finanziaria e impatto sostenibile.
  Al termine del corso, lo studente/la studentessa avrà sviluppato le seguenti competenze, declinate secondo i Descrittori di Dublino:
  1. Conoscenza e capacità di comprensione: Acquisizione delle conoscenze teoriche ed empiriche sui principali concetti di M&A con investitori di Private Equity.
  2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Applicazione delle conoscenze tramite Excel e PowerPoint per analizzare e presentare un case study e modellizzare operazioni M&A.
  3. Autonomia di giudizio: Formulazione di giudizi autonomi sulla struttura e sulla sostenibilità di un’operazione M&A con PE, sulla base di dati quantitativi e qualitativi.
  4. Abilità comunicative: Comunicazione chiara ed efficace dei risultati dell’analisi del caso aziendale, sia in forma scritta sia in forma orale, anche in gruppo.
  5. Capacità di apprendimento: Aggiornamento autonomo delle conoscenze in materia di M&A e Private Equity, integrando nuove informazioni e metodologie di mercato.
  Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti al regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
  Conoscenza e comprensione:
• CC2 - Conoscenza delle logiche di funzionamento dei mercati finanziari
• CC6 - Conoscenza delle principali tecniche di reporting finanziario e non finanziario
• CC7 - Conoscenza delle logiche di valutazione delle aziende e dei progetti aziendali
  Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
• CA6 - Capacità di comunicare i risultati di un'analisi finanziaria, o contabile, in forma sia scritta che orale
• CA8 - Capacità di effettuare analisi finanziarie di tipo previsionale)
  Autonomia di Giudizio
• AG2 - Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza
• AG4 - Capacità di dimostrare un approccio professionale alla risoluzione di casi e problemi complessi
• AG6 - Capacità critiche, di analisi e di elaborazione autonoma di notizie e studi in ambito finanziario e di risk management
  Capacità di comunicazione
• AC1 - Capacità di comunicazione dei risultati del lavoro svolto con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate
• AC3 - Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti
• AC4 - Capacità di lavorare sia individualmente sia in gruppo, anche in ambito internazionale
  Capacità di apprendimento
• AP1 - Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative
• AP2 - Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi all'evoluzione degli scenari finanziari, della regolamentazione e dell'innovazione tecnologica"

a) Panoramica sul Private Equity
b) Processo di M&A con Private Equity: struttura dell’operazione, pre due diligence, approccio di mercato, NBO, due diligence , accordi, (Signing & Closing)
c) Strutturazione dell’operazione: tipologie di deal, struttura dell’operazione, valutazione (IRR, CoC, modellistica), principali accordi (SPA, SHA, accordi di finanziamento).
d) Case Study
e) Group Challenge durante le lezioni
Il corso prevede lezioni frontali con un approccio pratico, derivato dall’esperienza professionale, l’utilizzo di strumenti e l’analisi di casi reali durante le lezioni.

Questa unità didattica prevede il rilascio di sola idoneità.
Completamento ed esito positivo della Group Challenge
La Group Challenge verifica il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi attraverso una simulazione strutturatadi un processo reale, consentendo agli studenti/alle studentesse di applicare le conoscenze teoriche a contesti professionali concreti, sviluppando competenze di analisi, valutazione, strutturazione e comunicazione di operazioni M&A:

• Conoscenza e capacità di comprensione (CC2, CC6, CC7): Acquisizione delle conoscenze sui mercati finanziari, reporting finanziario e valutazione aziendale nel contesto del Private Equity.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione (CA6, CA8): Applicazione di Excel e PowerPoint per analizzare operazioni M&A, modellizzare deal structure e effettuare analisi finanziarie previsionali.
• Autonomia di giudizio (AG2, AG4, AG6): Formulazione di giudizi autonomi sulla struttura e sostenibilità di operazioni M&A sulla base di dati quantitativi e qualitativi.
• Abilità comunicative (AC1, AC3, AC4): Comunicazione chiara ed efficace dei risultati attraverso presentazioni PowerPoint e lavoro di gruppo.
• Capacità di apprendimento (AP1, AP2): Applicazione delle conoscenze a contesti professionali concreti e adattamento all'evoluzione degli scenari finanziari.
  La valutazione si basa su: correttezza tecnica nell'applicazione delle metodologie di valutazione e strutturazione; capacità analitica e pensiero critico; chiarezza e struttura delle presentazioni; utilizzo appropriato del linguaggio tecnico; capacità di applicare le conoscenze a contesti reali di M&A e Private Equity"

Il workshop introduce le principali tecniche di machine learning applicabili a problemi finanziari e assicurativi, con enfasi sull'uso operativo di Python, sull'analisi di dataset complessi e sulla valutazione critica dei modelli predittivi.
1) Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento, lo studente/la studentessa avrà acquisito una comprensione solida dei principi fondamentali dell'apprendimento statistico, dei compiti di regressione e classificazione, della regressione logistica, del ricampionamento, degli alberi decisionali, delle foreste casuali, delle macchine a vettori di supporto, delle reti neurali e dell'apprendimento non supervisionato.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente/la studentessa sarà in grado di utilizzare strumenti di programmazione scientifica in Python per importare, organizzare e analizzare dati, applicare metodi di classificazione e regressione, validare modelli predittivi e interpretarne i risultati in contesti finanziari e assicurativi.
3) Autonomia di giudizio
Lo studente/la studentessa svilupperà la capacità di scegliere consapevolmente tra diversi algoritmi, valutarne vantaggi, limiti e rischi di overfitting, interpretare metriche di performance e formulare decisioni fondate sui dati.
4) Abilità comunicative
Lo studente/la studentessa sarà in grado di comunicare in modo chiaro l'obiettivo di un'analisi, la metodologia adottata, i risultati ottenuti e le implicazioni operative, utilizzando un linguaggio tecnico adeguato e supporti computazionali appropriati.
5) Capacità di apprendimento
Lo studente/la studentessa acquisirà competenze modulari che consentono di aggiornare autonomamente conoscenze e strumenti software, comprendere sviluppi futuri della disciplina e trasferire metodi di machine learning a nuovi problemi finanziari e assicurativi.
Nel complesso, il corso contribuirà al conseguimento dei seguenti risultati di apprendimento, coerenti al regolamento del corso di laurea in Finance and Risk Management:
1) Conoscenza e comprensione
Conoscenza delle principali tecniche econometrico-statistiche per l'analisi di dati finanziari (cc8)
Comprensione dei principali linguaggi di programmazione utili per l'analisi matematica, statistica ed econometrica di dati relativi a intermediari, mercati e strumenti finanziari (cc9)
2) Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
Capacità di applicare conoscenze per la risoluzione di problemi finanziari complessi (ca1)
Capacità di applicare efficacemente metodi quantitativi e strumenti di programmazione per l'analisi di dati finanziari (ca5)
Capacità di effettuare analisi finanziarie di tipo previsionale (ca8)
3) Autonomia di Giudizio
Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative e assumere decisioni in condizioni di incertezza (ag2)
4) Capacità di Comunicazione
Capacità di comunicazione di informazioni, idee e soluzioni a interlocutori specialisti (ac3)
5) Capacità di Apprendimento
Capacità di integrare le proprie conoscenze e competenze adattandosi alle diverse realtà lavorative (ap1)

Il workshop tratta programmazione scientifica di base in Python, principi dell'apprendimento statistico, regressione e classificazione, regressione logistica, ricampionamento e bootstrap, cross-validation, alberi decisionali, foreste casuali, bagging e boosting, support vector machines, reti neurali, apprendimento non supervisionato e analisi per componenti principali.

La verifica dell'apprendimento avviene mediante esame orale e presentazione di un progetto dedicato, volto ad accertare la capacità di comprendere i metodi studiati, applicarli a un problema concreto, interpretare i risultati e comunicarli con linguaggio tecnico appropriato.
Questa unità didattica prevede il rilascio di sola idoneità.
Il sistema di valutazione è progettato per verificare lo sviluppo di competenze idonee ad applicare correttamente le tecniche oggetto di studio a casi di lavoro reali. La valutazione si basa sull'esito di un lavoro di gruppo assegnato agli studenti, che devono produrre:
1) un report completo scritto che descriva i dati, mostri le analisi svolte e interpreti i risultati;
2) uno più file di codice in Python usati per le analisi;
3) una presentazione orale del lavoro svolto.
La valutazione della performance si basa sui seguenti criteri:

• correttezza nell'uso dei diversi modelli statistici presentati nel corso;
• adeguamento alle best practices sia in ambito di ideazione che di implementazione del modello;
• capacità di esporre in modo professionale i risultati per iscritto, fornendo un'adeguata analisi del contesto;
• capacità di presentazione orale e abilità nel difendere in modo professionale le scelte fatte durante il lavoro.

Slides, note, esempi di codice, dataset ed esercitazioni forniti dal docente.
Per approfondimenti: James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. e Taylor, J. (2023), An Introduction to Statistical Learning, Springer Cham.