Mifid 2 Italia - Germania

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dc.contributor.advisor Pelizzon, Loriana it_IT
dc.contributor.author Gasparotto, Jacopo <1994> it_IT
dc.date.accessioned 2020-02-16 it_IT
dc.date.accessioned 2020-06-16T05:33:25Z
dc.date.issued 2020-03-06 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/16316
dc.description.abstract Il seguente elaborato finale andrà ad analizzare due importanti realtà all'interno dell'Europa che condividono gli stessi aspetti della regolamentazione. L'analisi andrà ad estrapolare le conseguenze dell'avvento della MIFID 2 usando come oggetto di studio le obbligazioni di Italia e Germania. I dati riguardano un periodo che va dal 3 di gennaio 2018 fino al 31 agosto 2018. Verranno studiate tutte le statistiche e utilizzati modelli di regressione con lo scopo di ottenere importanti conclusioni. I dati mano a mano che vengono analizzati verranno scremati in modo da avere intervalli di confidenza più precisi e veritieri. it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Jacopo Gasparotto, 2020 it_IT
dc.title Mifid 2 Italia - Germania it_IT
dc.title.alternative MiFID II, Italia e Germania a confronto it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e finanza it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Economia it_IT
dc.description.academicyear 2018/2019, sessione straordinaria it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 849668 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/11 ECONOMIA DEGLI INTERMEDIARI FINANZIARI it_IT
dc.description.note Il seguente elaborato finale andrà ad analizzare due importanti realtà all'interno dell'Europa che condividono gli stessi aspetti della regolamentazione. L'analisi andrà ad estrapolare le conseguenze dell'avvento della MIFID 2 usando come oggetto di studio le obbligazioni di Italia e Germania. I dati riguardano un periodo che va dal 3 di gennaio 2018 fino al 31 agosto 2018. Verranno studiate tutte le statistiche e utilizzati modelli di regressione con lo scopo di ottenere importanti conclusioni. I dati mano a mano che vengono analizzati verranno scremati in modo da avere intervalli di confidenza più precisi e veritieri.​ it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Jacopo Gasparotto (849668@stud.unive.it), 2020-02-16 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Loriana Pelizzon (pelizzon@unive.it), 2020-03-02 it_IT


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