Marco Minozzo

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Marco, 11 dicembre 2006
Qualifica
Professore associato
Ruolo
Professore associato
Settore disciplinare
STAT-01/A - Statistica
Settore di Ricerca (ERC-2024)
PE1_15 - Generic statistical methodology and modelling

PE1_13 - Probability

Settore di Ricerca (ERC)
PE1_13 - Probability

PE1_14 - Statistics

Ufficio
Polo Santa Marta,  Piano 1,  Stanza 1.33
Telefono
045 802 8234
E-mail
marco|minozzo*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.

Orario di ricevimento

mercoledì, Ore 12.00 - 13.00,   Polo Santa Marta, piano 1, stanza 1.33

L'orario di ricevimento settimanale a Verona del mercoledì dalle 12.00 alle 13.00 è valido nel periodo didattico del primo semestre che va dal 23 settembre 2024 al 23 dicembre 2024 (si controllino sempre anche gli avvisi del docente per eventuali cambiamenti). Usualmente, il docente riceve nel proprio studio al primo piano del polo universitario Santa Marta in via Cantarane 24 (Verona). Il ricevimento si potrà tenere anche online via Zoom. Per il ricevimento in giorni o in periodi diversi da quelli indicati si prega di contattare direttamente il docente. Gli studenti dell'Università degli Studi di Verona devono usare il loro indirizzo email istituzionale (ad esempio, nome.cognome@studenti.univr.it); prima di scrivere al docente, si raccomanda di controllare che la propria casella di posta elettronica non sia piena e che possa permettere la regolare ricezione delle email. 

Curriculum

Professore associato di Statistica presso l'Università degli Studi di Verona. In precedenza, Ricercatore in Statistica presso l'Università degli Studi di Perugia. Laureato in Scienze statistiche ed economiche presso l'Università degli Studi di Padova, ha conseguito il titolo di Doctor of Philosophy (Ph.D.) in Statistics presso l'University College London. Il principale ambito di ricerca è attualmente sull'analisi di dati georeferenziati multivariati. L'attività didattica è concentrata in insegnamenti di statistica e di probabilità in corsi di laurea, corsi di laurea magistrale, master e corsi di dottorato. 

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 147.
Clicca sull'insegnamento per vedere orari e dettagli del corso.

Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea magistrale in Banca e finanza Modelli stocastici per la finanza (2025/2026)   9    9 
Laurea in Economia e commercio [L-33] English for Business and Economics – CdL triennali - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Scuola di Dottorato INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE I) (2024/2025)   1  eLearning 1 
Scuola di Dottorato INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE II) (2024/2025)   1  eLearning 1 
Scuola di Dottorato INTRODUCTION TO STATISTICAL INFERENCE (2024/2025)   1  eLearning 1 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di analisi dei dati con R (Verona) - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio di analisi dei dati con R (Vicenza) - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Data Visualization - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Python - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Laboratorio di SAP per la Data Science - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel Avanzato (Verona) - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel (Verona) - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel (Vicenza) - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2024/2025)   9  eLearning 9 
Dottorato in Economia e Finanza Probability (2024/2025)   7,5  eLearning 7,5 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in Matlab - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in SAS - 2024/2025 (2024/2025)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Statistica (2024/2025)   9  eLearning 7 
Laurea in Economia e commercio [L-33] English for Business and Economics – CdL triennali - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Scuola di Dottorato INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE I) (2023/2024)   1  eLearning 1 
Scuola di Dottorato INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE II) (2023/2024)   1    1 
Scuola di Dottorato INTRODUCTION TO STATISTICAL INFERENCE (2023/2024)   1  eLearning 1 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di analisi dei dati con R (Verona) – 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio di analisi dei dati con R (Vicenza) – 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Data Visualization - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Python - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Laboratorio di SAP per il Data Science - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel avanzato (Verona) - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel avanzato (Vicenza) - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel (Verona) - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel (Vicenza) - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2023/2024)   9  eLearning 9 
Dottorato in Economia e Finanza Probability (2023/2024)   7,5  eLearning 7,5 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in Matlab - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in SAS - 2023/2024 (2023/2024)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Statistica (2023/2024)   9  eLearning 7 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Analisi critica delle informazioni economiche e preparazione alla Tesi 2022/2023 (2022/2023)   2  eLearning 2 
Laurea in Economia e commercio [L-33] English for Business and Economics – CdL triennali - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Dottorato in Economia e Finanza Introduction to Probability – Module I (Mutua da Probability) (attività formativa per la Scuola di Dottorato) (2022/2023)   2  eLearning  
Dottorato in Economia e Finanza Introduction to Statistical Inference (attività formativa per la Scuola di Dottorato) (2022/2023)   2  eLearning 2 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di analisi dei dati con R (Verona) - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio di analisi dei dati con R (Vicenza) - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Data Visualization - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Python – 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Laboratorio di SAP per il data science - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel avanzato (Verona) – 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel avanzato (Vicenza) - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel (Verona) – 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel (Vicenza) – 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2022/2023)   9  eLearning 9 
Dottorato in Economia e Finanza Probability (2022/2023)   7,5  eLearning 7,5 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in Matlab - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in SAS - 2022/2023 (2022/2023)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Statistica (2022/2023)   9  eLearning 7 
Laurea in Economia e commercio [L-33] English for Business and Economics – CdL triennali - 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning  
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Verona) – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Vicenza) – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Data Visualization – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Python – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Laboratorio di SAP per il Data Science – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel Avanzato (Verona) – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel (Verona) – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel (Vicenza) – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2021/2022)   9  eLearning 9 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in Matlab – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in SAS – 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Samsung Innovation Camp - 2021/2022 (2021/2022)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Statistica (2021/2022)   9  eLearning 7 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Verona) – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Vicenza) – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Data Visualization – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio di Python – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Laboratorio di SAP per il Data Science – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel Avanzato (Verona) – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e commercio [L-33] Laboratorio Excel (Verona) – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali [L-33] Laboratorio Excel (Vicenza) – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2020/2021)   9  eLearning 8 
Dottorato in Economia e Management (ultimo ciclo attivato 36° - a.a. 2020-2021) Probability (2020/2021)   7,5  eLearning 7,5 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in Matlab – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in SAS – 2020/21 (2020/2021)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2020/2021)   9  eLearning 7 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio di analisi dei dati con R (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Verona) - 2019/20 (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio di Analisi dei Dati con R (Vicenza) - 2019/20 (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio di Data Visualization (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio di Python (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Laboratorio di SAP per il Data Science (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel Avanzato (Verona) (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel (Verona) (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio Excel (Vicenza) (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2019/2020)   9  eLearning 8 
Dottorato in Economia e Management (ultimo ciclo attivato 36° - a.a. 2020-2021) Probability (2019/2020)   7,5  eLearning 7,5 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in Matlab (3 cfu) (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Programmazione in SAS (3 cfu) (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Samsung Innovation Camp - 2019/20 (2019/2020)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2019/2020)   9  eLearning 7 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio di Data Visualization (2018/2019)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Economics Laboratorio di Python (2018/2019)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel Avanzato (Verona) (2018/2019)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) (2018/2019)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel (Verona) (2018/2019)   3  eLearning 3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio Excel (Vicenza) (2018/2019)   3  eLearning 3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2018/2019)   9  eLearning 8 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2018/2019)   9  eLearning 7 
Dottorato in Economia e Management (ultimo ciclo attivato 36° - a.a. 2020-2021) Attività didattica dottorato (2017/2018)   10    1 
Laurea magistrale in Economics Laboratorio di Python (2017/2018)   3  eLearning  
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2017/2018)   9  eLearning 8 
Dottorato in Economia e Management (ultimo ciclo attivato 36° - a.a. 2020-2021) Probability (2017/2018)   7,5  eLearning 1 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2017/2018)   9  eLearning 7 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2016/2017)   9  eLearning 8 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2016/2017)   9  eLearning 7  (lezione)
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel (3 cfu) (2015/2016)   3    3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio Excel (3 cfu) (2015/2016)   3    3 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel Avanzato (Verona) (2015/2016)   3    3 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Laboratorio Excel Avanzato (Vicenza) (2015/2016)   3    3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2015/2016)   9    8 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2015/2016)   9    7  (lezione)
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Laboratorio Excel (3 cfu) (2014/2015)   3    3 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2014/2015)   9    9 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2014/2015)   9    7  (lezione)
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2013/2014)   9    9 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2013/2014)   9    7  (lezione)
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2012/2013)   9    9 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2012/2013)   9    7  (lezione)
Corso di Perfezionamento in Retail management Metodi statistici per la gestione del punto vendita [CInt] (2011/2012)   1,5    1,5 
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2011/2012)   9    9 
Laurea in Economia e Commercio (Verona) Statistica (2011/2012)   9    7  (lezione)
Laurea magistrale in Banca e finanza [LM-16] Modelli stocastici per la finanza (2010/2011)   9    9 
Laurea in Economia Aziendale (Vicenza) Statistica (2010/2011)   9    7  (lezione)
Laurea in Economia del Commercio internazionale (classe 28) Vicenza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Istituzioni di statistica (2009/2010)   10    8  (1 - lezione)
Corso di Perfezionamento in Retail management Metodi statistici per la gestione del punto vendita (2009/2010)   1    1 
Laurea in Economia del Commercio internazionale (classe 28) Vicenza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Istituzioni di statistica (2008/2009)   10    8  1 - lezione
Laurea specialistica in Metodi Quantitativi per la Finanza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Modelli stocastici per la finanza e le assicurazioni (2008/2009)   10    2  2 - esercitazione
8  1 - lezione
Laurea in Economia del Commercio internazionale (classe 28) Vicenza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Istituzioni di statistica (2007/2008)   10    8  Lezione
Laurea specialistica in Metodi Quantitativi per la Finanza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Modelli stocastici per la finanza e le assicurazioni (2007/2008)   10    2  Esercitazione
8  Lezione
Laurea in Economia e management delle Imprese di Servizi (Classe 17) (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Istituzioni di statistica (2006/2007)   10    6  lezione
Laurea in Economia del Commercio internazionale (classe 28) Vicenza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Istituzioni di statistica (2006/2007)   10    3  esercitazione
6  lezione 1
Laurea in Economia del Commercio internazionale (Classe 17) Vicenza Analisi di mercato (2005/2006)   4     
Laurea in Economia del Commercio internazionale (classe 28) Vicenza (ordinamento fino all'a.a. 2008/09) Istituzioni di statistica (2005/2006)   10     
Laurea in Economia del Commercio internazionale (Classe 17) Vicenza Statistica (2003/2004)   6     

Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:

  • Eventi di Terza Missione: eventi di Public Engagement e Formazione Continua.
  • Insegnamenti di Terza Missione: insegnamenti che fanno parte di Corsi di Studio come Corsi di formazione continua, Corsi di perfezionamento e aggiornamento professionale, Corsi di perfezionamento, Master e Scuole di specializzazione.
Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
JEL C13 - Stime statistiche: generale Sviluppo e stima di modelli statistici in ambito finanziario, economico e sociale; algoritmi di stima Monte Carlo computazionalmente intensivi quali Monte Carlo EM e sequential Monte Carlo. Metodologia threshold per la stima della varianza integrata di semimartingale con salti. Metodi quantitativi per l’economia
Econometric and Statistical Methods and Methodology: General
JEL C15 - Metodi di simulazione statistici: generale Metodi di stima computer intensive, basati su simulazioni Monte Carlo, bootstrap e inferenza indiretta, machine learning, e sviluppo di software statistico per l’analisi di fenomeni economici. Metodi quantitativi per l’economia
Econometric and Statistical Methods and Methodology: General
MSC 62H11 - Dati direzionali; Statistica spaziale Modellizzazione e analisi (data science) di dati areali e georeferenziati, sia univariati sia multivariati, con l'utilizzo di modelli gaussiani e non gaussiani (per dati discreti, asimmetrici ecc.); sviluppo di modelli spaziali a fattori latenti; modellizzazione di dati spaziali direzionali. Metodi quantitativi per l’economia
Multivariate analysis
MSC 62M10 - Serie storiche, autocorrelazione, regressione, etc. Modellizzazione e analisi (data science) di serie temporali univariate e multivariate, per dati equispaziati e non, anche con l'utilizzo di modelli a fattori latenti e per dati asimmetrici; metodi di machine learning per l'analisi di grosse basi di dati temporali. Metodi quantitativi per l’economia
Inference from stochastic processes
MSC 62M20 - Previsioni; filtri (statistica) Tecniche di previsione e filtraggio del segnale quali il filtro di Kalman; tecniche di previsione, smoothing e filtraggio basate su simulazioni Monte Carlo, quali particle filtering e sequential Monte Carlo. Metodi quantitativi per l’economia
Inference from stochastic processes
MSC 62P05 - Applicazioni alle scienze attuariali e alla matematica finanziaria Modellizzazione del rischio in ambito assicurativo e finanziario, in particolare del rischio di credito attraverso modelli e algoritmi di credit scoring; calibrazione delle probabilità di default; segmentazione del mercato. Metodi quantitativi per l’economia
Applications
MSC 65C05 - Metodi Monte Carlo Metodi Monte Carlo per la stima e la previsione di modelli dinamici, quali Markov chain Monte Carlo, particle filters e sequential Monte Carlo. Applicazioni dei metodi in ambito economico e finanziario. In particolare applicazioni per la soluzione numerica di equazioni differenziali stocastiche forward-backward. Studio dei metodi di regressione Longstaff-Schwartz per la soluzione di inviluppi di Snell e applicazioni in ambito rischio controparte. Metodi quantitativi per l’economia
Probabilistic methods, simulation and stochastic differential equations
MSC 91G70 - Metodi statistici ed econometrici Metodi statistici ed econometrici per la modellizzazione e l'analisi (data science) di dati economici e sociali; tecniche di machine learning per l'analisi di grosse basi di dati; sviluppo di software statistico. Finanza quantitativa
Mathematical finance
Progetti
Titolo Data inizio
FAIR-PLAY: studio e sviluppo di nuovi servizi e modelli di marketing 4.0 in ambiente fieristico - Studio e progettazione di strategie per l'analisi di Big Data e realizzazione di modelli di business per la profilazione di eventi fieristici 15/10/18
Management Journal Relevance 01/01/15
Assegno: Tecniche di inferenza Monte Carlo basate sulla verosimiglianza per modelli gerarchici per dati geostatistici multivariati non gaussiani 01/04/12
Analisi e modellizzazione di fenomeni spaziali di particolare interesse per il territorio vicentino 01/07/10
Monte Carlo maximum likelihood for high dimensional dependency models with latent components or measurement errors 22/03/10
Assegno: Classificazione e riduzione della dimensionalità nel caso di grandi basi di dati con struttura di dipendenza spaziale e spazio-temporale 01/02/10



Presidente
Incarico come referente
Incaricato AQ Didattica - Scienze Economiche
Incarichi Istituzionali

Marco Minozzo
Carica Organo collegiale
Collegio didattico di Banca e finanza - Dipartimento Scienze Economiche
Presidente Collegio didattico di Economia e commercio - Dipartimento Scienze Economiche
Comitato scientifico del Corso di Perfezionamento in Scienze attuariali e risk management nelle imprese di assicurazione
componente Commissione Didattica - Consiglio del Dipartimento di Scienze economiche - Dipartimento Scienze Economiche
Incaricato AQ Didattica Commissione Didattica di Ateneo
componente Consiglio dei Corsi di Laurea e Laurea Magistrale con sede a Verona
componente Consiglio dei Corsi di Laurea e Laurea Magistrale con sede a Vicenza/Consiglio Didattico del Polo Scientifico Didattico di "Studi sull'Impresa"
componente Consiglio del Dipartimento di Scienze economiche - Dipartimento Scienze Economiche
Consiglio della Scuola di Economia e Management
Gruppo AQ del Corso di laurea in Economia e commercio - Collegio didattico di Economia e commercio - Dipartimento Scienze Economiche
componente Team per l'assicurazione della qualità del CDL in Economia e Commercio Verona - Dipartimento Scienze Economiche
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