La prof.ssa Silvia Muzzioli è disponibile a seguire tesi di Laurea Magistrale su i seguenti argomenti:
- L’uso di dataset ad alta dimensionalità; BIG DATA
- Tecniche di machine learning per l’identificazione di un sottogruppo di caratteristiche rilevanti e per previsione (PCA, support vector machines, regressione RIDGE, regressione LASSO, Elastic net, e altri algoritmi di apprendimento supervisionato e non: Bagging, Boosting, Random Forest).
- Metodi di decisione multicriteriali
- Indicatori compositi secondo la procedura sviluppata dall’ Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OECD, 2008),
- Fuzzy rule based classification systems
- TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarities to the Ideal Solution)
- POSET (partially ordered set)
- Metodi basati su eXplainable Artificial Intelligence
- Quantum Computing
Applicazioni in ambito sviluppo, innovazione e sostenibilità:
-Indicatori compositi per la misura e gestione del rischio per i mercati finanziari. Indici di volatilità e asimmetria di rischio per i mercati, indici di sentiment.
– Indicatori compositi per la misurazione della competitività territoriale: indici di competitività regionale (e confronto con indicatori quali il Regional Competitive Index)
– Indicatori compositi per la misurazione della Innovazione regionale (e confronto con indicatori quali il Regional Innovation Scoreboard)
– Indicatori compositi di rischio climatico, e strumenti finanziari correlati quali Green Bonds.
– Indicatori compositi di finanza sostenibile e rating ESG
– Indicatori compositi per la valutazione dell’impatto degli edifici green sulla collettività (green buildings)
– Indicatori compositi per la valutazione dell’innovazione nei servizi del turismo ed impatto delle politiche del turismo.
– Indicatori compositi di inclusione LGBTQI+ nel percorso educativo e politiche e pratiche per Università LGBTQI+ inclusive