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Il fenomeno del delisting dal mercato azionario: un’analisi empirica del contesto italiano

Scheda Sintetica

Autore: Davide Toscano
Relatore: Marina  Damilano
Università: Università degli Studi di Torino
Facoltà: Dipartimento di Management
Corso: Corso di Studi Magistrale in Finanza Aziendale e Mercati Finanziari
Data di Discussione: 20/11/2025
Voto: 110 cum laude
Disciplina: private e corporate banking
Tipo di Tesi: Di Ricerca
Altri Relatori: Davide Sandretto
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Sociale
Dignità di Stampa: Si
Settori Interessati: Economico-finanziario

Descrizione:
Il fenomeno del delisting è sempre più rilevante sul mercato azionario italiano causando lo svuotamento dei listini di Borsa Italiana. Il seguente elaborato, dopo aver posto le basi teoriche dei processi di quotazione e delisting, esamina i flussi in uscita e in entrata dei due mercati italiani di riferimento, l’Euronext Milan e l’Euronext Growth Milan, confrontandoli con il contesto europeo e internazionale. Lo studio mira, inoltre, ad analizzare i determinanti che spingono le imprese italiane ad abbandonare volontariamente il listino di Borsa Italiana. Attraverso un campione di 162 imprese, 54 delle quali hanno intrapreso la decisione di delistarsi su base volontaria o attraverso OPA volontaria, è stata effettuata un’analisi di regressione binaria finalizzata a identificare le variabili che più impattano nella scelta della società di tornare privata. I risultati dimostrano che la proprietà concentrata e il livello di indebitamento hanno un’elevata significatività: una proprietà maggi ...

Grado di Innovazione:
A mio parere, rilevante per analizzare la situazione attuale del mercato azionario italiano

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Oda Kaori: storia e memoria nell’underground

Scheda Sintetica

Autore: Ilaria Di Antonio
Relatore: Daniela Moro
Università: Università degli Studi di Torino
Facoltà: Dipartimento Studi umanistici
Corso: Laurea Magistrale in Lingue e Civiltà dell’Asia e dell’Africa
Data di Discussione: 04/11/2025
Voto: 110 cum laude
Disciplina: Lingua e Letteratura Giapponese
Tipo di Tesi: di Ricerca
Altri Relatori: Sonia Favi
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Umanistica
Dignità di Stampa: Si
Settori Interessati: cinema

Descrizione:
Studio di “Aragane” (2015), “Cenote” (2019) e “Gama” (2023), un viaggio nel sottosuolo del mondo mostrato mediante varie possibilità di rappresentazione del documentario.

Grado di Innovazione:
A mio avviso, innovativa nella ricerca e nello studio di nuove registe e artiste giapponesi contemporanee ancora relativamente poco conosciute in Europa.

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Il divario di genere. Analisi sociostatistica tra istruzione, lavoro, Forze Armate e ruolo degli stereotipi.

Scheda Sintetica

Autore: Chiara Carla Maria Bertolotto
Relatore: Maria Teresa Giraudo
Università: Università degli Studi di Torino
Facoltà: Dipartimento di Management
Corso: Corso di Studi Magistrale in Scienze Strategiche
Data di Discussione: 17/11/2025
Voto: 110 cum laude
Disciplina: Modelli matematici
Tipo di Tesi: Ricerca
Altri Relatori: Stella Cavaliere
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Sociale
Dignità di Stampa: Si
Settori Interessati: Istruzione, Accademia, Mercato del lavoro, Imprenditoria, Management, Leadership, Difesa, Sicurezza

Descrizione:
Il presente studio si inserisce nel dibattito scientifico contemporaneo volto a dissezionare e comprendere il complesso fenomeno del divario di genere (gender gap), con particolare riferimento al contesto socioculturale italiano. L’indagine adotta una prospettiva multifattoriale e sociostatistica, focalizzata sull’influenza strutturale degli stereotipi di genere come meccanismi che condizionano la percezione delle competenze, l’accesso alle risorse e l’evoluzione dei percorsi formativi e professionali femminili.

Grado di Innovazione:
Il lavoro presenta un grado di innovazione significativo per l’approccio multidimensionale e integrato con cui affronta il tema del gender gap. Gli elementi innovativi principali includono:
- Analisi multistrato: lo studio non si limita a un singolo settore, ma analizza l’intera parabola della vita professionale femminile: dall’influenza della scuola e dello studio delle materie STEM, alla transizione nel mercato del lavoro, fino al raggiungimento di ruoli apicali e all’analisi del settore mili ...

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Stimare la volatilità dei mercati finanziari azionari: un confronto tra modelli tradizionali e di machine learning

Scheda Sintetica

Autore: Stefano Squarcia
Relatore: Giancarlo  Mazzoni
Università: Libera Università Internazionale Studi Sociali “Guido Carli” LUISS - Roma
Facoltà: Dipartimento di Economia e Finanza
Corso: Laurea Magistrale in Economia e Finanza
Data di Discussione: 13/11/2025
Voto: 110 cum laude
Disciplina: Risk Management and Compliance
Tipo di Tesi: Sperimentale
Altri Relatori: Marta Catalano
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Sociale
Dignità di Stampa: Si

Descrizione:
Un confronto tra modelli econometrici tradizionali e di machine learning nella stima della volatilità realizzata giornaliera dei mercati finanziari azionari in un’ottica di gestione del rischio di mercato. In particolare, dopo aver scelto tre indici rappresentativi di diverse aree geografiche (S&P 500 per gli USA, STOXX 600 Europe per l’Europa, MSCI AC Asia-Pacific per la regione Asia-Pacifico), sono stati costruiti tre diversi esperimenti, parzialmente sovrapposti tra loro a livello temporale. Successivamente, attraverso due metriche di errore (RMSE e QLIKE Loss) sono stati confrontati nello specifico i modelli EWMA, GARCH-t(1,1), EGARCH-t(1,1), XGBoost e LSTM, su una stima della volatilità giornaliera realizzata da questi tre indici, calcolata come media semplice e definita su tre diverse basi di calcolo: bisettimanale (10 giorni lavorativi), mensile (21 giorni lavorativi) e trimestrale (63 giorni lavorativi).