La descrizione dettagliata del calendario e del contenuto dei corsi è reperibile al link Dettagli
- Asymptotic Theory (3 cfu), P. Conti (nov-dic 2022)
- Introduction to graphical models and bayesian networks (3 cfu), P. Vicard – L. Giammei (nov-dic 2022)
- Estimating real-world default probabilities (3 cfu), J. Giacomelli (dic 2022)
- Real Analysis (3 cfu), S. Creo (gen-feb 2023)
- Complex networks, G. Rotundo (gen 2023)
- Tensorial methods (3 cfu), P. Giordani (feb 2023)
- La metodologia Monte Carlo per la valutazione di contratti finanziari e assicurativi, L. Passalacqua (feb 2023)
- Finite mixtures models - I (3 cfu), R. Rocci (mar 2023)
- Point Processes (3 cfu) – V. Cammarota (mar 2023)
- Modellizzazione e ottimizzazione di problemi di decisione con applicazioni in ambito finanziario e pensionistico (3 cfu), F. Ricca (mar 2023)
- Statistics for (fuzzy) set-valued data (3 cfu), A. Colubi (mag 2023)
- (Fuzzy) clustering of complex data structures (3 cfu), M. B. Ferraro (mag 2023)
- Stochastic claim reserving (2 cfu), G.P. Clemente (mag 2023)
- Probability for Data Science (3 cfu), De Gregorio - Iafrate (giu 2023)
- Climate Change Risk Management in Finance and Insurance (3 cfu), V. D'Amato; M. Carannante (giu 2023)
- Artificial Neural Networks in actuarial science: theoretical framework and applications to Life and Non-Life Insurance modeling (2 cfu), M. Marino (lug 2023)
- Un'introduzione elementare ai processi stocastici combinatori (con applicazioni in fisica, finanza ed economia) (3cfu), E. Scalas (lug 2023)
- Bayesian designs for early-phase clinical trials (2 CFU) R. Bugarini - V. Sambucini (lug 2023)
- Advanced Data Analysis (4 cfu), G. Jona Lasinio (set 2023)