Conseguimento del Master

23 gen 2026·
Stefano Blando
Stefano Blando
· 1 min di lettura
Conseguimento del Master CESMA all’Universita di Roma Tor Vergata
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Sono felice di condividere che il lunedì 2 febbraio 2026 ho conseguito il Master di II livello in Customer Experience, Statistics, Machine Learning and Artificial Intelligence (CESMA) presso la University of Rome Tor Vergata, con voto finale 110/110 con lode.

La tesi

La mia tesi, intitolata “Network Topology Analysis and Machine Learning Techniques for Systemic Risk Prediction in U.S. Equity Markets”, esplora l’applicazione delle Graph Neural Networks e della teoria delle reti complesse per individuare segnali di early warning nei mercati finanziari.

Questo lavoro e direttamente collegato alla mia ricerca in corso. Puoi esplorarne i dettagli tecnici e il codice nelle sezioni dedicate del portfolio:

Il master mi ha dato una base solida in metodi statistici avanzati e AI, che oggi sto applicando nella mia ricerca di dottorato alla Scuola Superiore Sant’Anna.

Education Machine Learning Systemic Risk Tor Vergata
Stefano Blando
Authors
Stefano Blando (lui/lui)
Dottorando in Intelligenza Artificiale
Stefano Blando e dottorando nel Programma Nazionale di Dottorato in Intelligenza Artificiale presso la Scuola Superiore Sant’Anna e l’Universita di Pisa. La sua ricerca si colloca all’intersezione tra AI, agent-based modeling ed economia. Studia sistemi multi-agente adattivi, verifica statistica di simulazioni economiche e metodi quantitativi robusti per dati finanziari e socio-economici.