Claudio PIZZI

Qualifica
Professore Associato
Telefono
041 234 7420 / 041 234 6658
E-mail
pizzic@unive.it
paritetica.selisi@unive.it - commissione paritetica SELISI
SSD
Statistica economica [STAT-02/A]
Sito web
https://www.unive.it/web/it/18697/persone/pizzic(scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Economia
Sito web struttura: https://www.unive.it/dip.economia
Sede: San Giobbe
Struttura
Centro Interdipartimentale "Scuola Interdipartimentale in Economia, Lingue e Imprenditorialità per gli Scambi Internazionali"
Sito web struttura: https://www.unive.it/selisi
Sede: Treviso - Palazzo San Paolo

Ricevimento

Venezia - studio C2-116 / Treviso - studio N
Il ricevimento studenti si svolge in presenza

Nel caso di ricevimento in modalità remota concordato con il docente e solo per validi e comprovati motivi, il link per la stanza virtuale è: https://unive.zoom.us/j/5950413086
Supervisione tesi
I temi di ricerca che potranno essere trattati nelle tesi da me supervisionate sono:
Modellazione statistica (parametrica e non parametrica) per analisi di serie storiche economiche e finanziarie
Tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per l’analisi di dati economici e finanziari
Analisi tecnica e strategie di trading basate sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale e machine learning
Misurazione della povertà.
Per lo svolgimento della tesi è richiesta la conoscenza di almeno un software idoneo all'analisi dei dati quale ad esempio R o Python.
Per l'assegnazione dell'argomento di tesi sarà obbligatorio una discussione preliminare in presenza. 

 

Didattica anno corrente

Didattica anni precedenti

GOVERNANCE DELLE ORGANIZZAZIONI PUBBLICHE [EM11]
Laurea magistrale (DM270)

ECONOMIA E FINANZA [EM20]
Laurea magistrale (DM270)

COMMERCIO ESTERO E TURISMO [ET30]
Laurea

GLOBAL DEVELOPMENT AND ENTREPRENEURSHIP [EM12]
Laurea magistrale (DM270)

ECONOMIA E FINANZA [EM20]
Laurea magistrale (DM270)

COMMERCIO ESTERO E TURISMO [ET30]
Laurea

Attività e competenze di ricerca

Settore Scientifico Disciplinare (SSD) di afferenza
Statistica economica [STAT-02/A]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD) affine
STATISTICA [SECS-S/01]
Aree geografiche in cui si applica prevalentemente l'esperienza di ricerca
Internazionale: Europa
Lingue conosciute
inglese (scritto: intermedio parlato: intermedio)
Principali aree e linee di ricerca del Dipartimento
Area: Economia Linea: Settori finanziari - modelli e metodi
Area: Economia Linea: Settori finanziari - politiche e gestione
Area: Statistica Linea: Not-for-profit - Modelli e metodi
Area: Statistica Linea: Settori finanziari - modelli e metodi
Finanza quantitativa: Processi stocastici e modelli per serie storiche finanziarie; Sistemi di trading; analisi tecnica
Description:
Quantitative Finance: stochastic processes and model for financial time series analysis; trading system; Technical analysis
Codice ATECO:
[85.42] - istruzione universitaria e post-universitaria; accademie e conservatori
Analisi del mercato, sondaggi e ricerche di mercato, segmentazione del mercato
Description:
Market analysis, surveys and market research, market segmentation
Codice ATECO:
[85.42] - istruzione universitaria e post-universitaria; accademie e conservatori
Apprendimento automatico, modelli di identificazione pattern meta-euristiche di ottimizzazione
Description:
Machine learning, pattern identification models, bio-inspired optimization meta-heuristic
Codice ATECO:
[85.42] - istruzione universitaria e post-universitaria; accademie e conservatori
Cointegrazione non lineare nelle serie storiche finanziarie
SSD:
SECS-S/03
Mercati finanziari e rischio sistemico
Altri membri del gruppo di ricerca:
Francesca PARPINEL
Modelli statistici per lo studio delle competenze trasversali
Sistemi di trading e metaeuristiche di ottimizzazione
SSD:
SECS-S/03
Altri membri del gruppo di ricerca:
Marco CORAZZA
Francesca PARPINEL
Disegni sperimentali evolutivi
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
PT
Data inizio:
Anno: 2007 Durata mesi: 24
Altri membri del gruppo di ricerca:
Francesca PARPINEL
Debora SLANZI
Hi-Di NET Econometric Analysis of High Dimensional Models with Network Structures in Macroeconomics and Finance
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2017 Durata mesi: 36
Modelli Statistici multivariati per la valutazione dei rischi
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
PT
Data inizio:
Anno: 2011 Durata mesi: 36
Altri membri del gruppo di ricerca:
Monica BILLIO
Roberto CASARIN
Marcella LUCCHETTA
Guido Massimiliano MANTOVANI
Francesca PARPINEL
Loriana PELIZZON

Pubblicazioni in evidenza

Parpinel, Francesca; Pizzi, Claudio Dal problema alla soluzione. Guida pratica per principianti alla programmazione in R , Torino, G. Giappichelli Editore srl (ISBN 9791221106848; 9791221156867)
2024, Monografia o trattato scientifico - Scheda ARCA: 10278/5061884


Corazza, Marco; Pizzi, Claudio; Marchioni, Andrea A financial trading system with optimized indicator setting, trading rule definition, and signal aggregation through Particle Swarm Optimization in COMPUTATIONAL MANAGEMENT SCIENCE, vol. 21 (ISSN 1619-697X)
DOI 2024, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/5062921


Barro, Diana; Parpinel, Francesca; Pizzi, Claudio Pricing Rainfall Derivatives by Genetic Programming: A Case Study in Barro D., Parpinel F. and Pizzi C., Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance. MAF 2022, Cham, Springer, pp. 64-69 (ISBN 978-3-030-99637-6; 978-3-030-99638-3)
DOI - URL correlato 2022, Articolo su libro - Scheda ARCA: 10278/3761388


Marco Corazza; Elisa Scalco; Claudio Pizzi Verifying the Rényi dependence axioms for a non-linear bivariate comovement index , Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance. MAF 2022, Cham, Springer, pp. 168-174 (ISBN 978-3-030-99637-6)
DOI - URL correlato 2022, Articolo su libro - Scheda ARCA: 10278/3756860


Cortellazzo Laura; Bonesso Sara, Gerli Fabrizio, Pizzi Claudio Experiences that matter: Unraveling the link between extracurricular activities and emotional and social competencies in FRONTIERS IN PSYCHOLOGY, vol. 12, pp. 1-15 (ISSN 1664-1078)
DOI - URL correlato 2021, Articolo su rivista - Scheda ARCA: 10278/3742297


Tutte le pubblicazioni

Curriculum vitae

Pizzi Claudio è professore associato di Statistica Economica presso l’università Ca’ Foscari Venezia dal 2004. È stato ricercatore presso il dipartimento di Statistica dell’università Ca’ Foscari Venezia dal settembre 1993 al dicembre 2004.
I suoi principali interessi di ricerca sono: a) analisi delle serie storiche con particolare attenzione a fenomeni economici e finanziari, b) Statistica evolutiva in particolare l’uso di algoritmi evolutivi per la stima di modelli e c) Analisi statistica con variabili latenti con particolare interesse per la misura e la modellazione dei comportamenti organizzativi, delle competenze e dell’innovazione
Le sue ricerche sono state presentate in numerose conferenze e workshop internazionali e sono state pubblicate in vari giornali. Egli è anche Editor di tre libri.
Il lavoro più recente si è focalizzato sull'utilizzo di algoritmi evolutivi, lo studio delle competenze emotive, sociali e cognitive in ambito organizativo.
È stato responsabile dell’unità locale di ricerca : Stima parametrica e non parametrica e previsione per seire storiche non lineari cointegrate frazionalmente, nell’ambito del progetto nazionale “Stima parametrica e non parametrica e previsione delle dinamiche di momenti condizionali di serie storiche”, cordinatore: prof.ssa Estela bee Dagum dell’Università di Bologna.
È socio della Società Italia di Statistica (SIS) e della Società Italiana di Economia, Demografia e Statistica (SIEDS).
È stato membro di comitati sceintifici e organizzativi di diversi convegni nazionali e internazionali e co-presidente (co-presidente prof. Marco Corazza) delle conferenze internazionali MAF2008 (26-28 marzo2008 Venezia) and MAF2012 (10-12 Aprile 2012 Venezia)