Econometría de Redes
Vrije University - Summer & Winter graduate programs
Información clave
Ubicación del campus
Amsterdam, Países Bajos
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
En el campus
Duración
2 semanas
Ritmo
Tiempo completo
Tasas de matrícula
EUR 525 *
Plazo de solicitud
Solicitar información
Fecha de inicio más temprana
Solicitar información
* estudiantes de la UV
Introducción
Los estudiantes aprenderán a analizar el papel de las redes en diversos entornos sociales y económicos.
Conozca los métodos econométricos recientes para analizar datos de red
Las redes desempeñan un papel cada vez más dominante en muchos entornos sociales, empresariales y económicos. Además, los datos de la red se han vuelto cada vez más importantes y disponibles debido al aumento de las redes sociales en línea y la digitalización.
El curso combinará conferencias en línea con ejercicios prácticos empíricos y de programación.
- Nivel del curso: Master / Avanzado
- Créditos: 2 ECTS
- Horas de contacto: 20
- Idioma: inglés
- Tasa de matrícula: 525 € - 995 €
Galería
Estudiantes ideales
El curso será accesible para estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, así como para profesionales de campos relacionados.
Además de los estudiantes de licenciatura y maestría, también damos la bienvenida al personal de doctorado para postularse al curso.
Admisiones
Becas y Financiamiento
Beca de igualdad de acceso
Procedimiento de solicitud
El plazo de solicitud ha expirado. Ya no es posible solicitar la Beca de Igualdad de Acceso.
Genial que esté interesado en solicitar la Beca de Igualdad de Acceso. Puedes solicitar a través de este enlace (caducado) la beca del 1 de febrero y el 1 de abril . Tenga en cuenta que sólo es posible seleccionar un curso.
Los resultados de la selección de becas se anunciarán a mediados de mayo. Dado que tenemos un número limitado de becas disponibles para una gran cantidad de solicitantes, sugerimos, ¡si es posible! - completar su pago en el momento de su solicitud de curso para garantizar su lugar en el curso. Sin embargo, si no puedes venir sin la beca, puedes esperar hasta el anuncio. Si deseas venir, independientemente de si se te concederá la beca, lo mejor es asegurar tu plaza en el curso completando el pago a través de nuestro formulario de solicitud habitual. Si se le concede la beca, se le reembolsarán los gastos de matrícula y alojamiento.
Fecha límite para enviar su solicitud de Beca de Igualdad de Acceso: 31 de marzo (23:59 CET).
Beca de fotógrafo
¿Te encanta capturar momentos, personas y entornos en tu teléfono inteligente/cámara? ¿Tienes buenas habilidades de edición y pasión por las redes sociales? ¡Conviértete en nuestro fotógrafo de la escuela de verano! Esta beca de fotógrafo solo se ofrece a quienes participan en un curso de 2 semanas o en caso de que te unas a nosotros en ambas sesiones.
Qué ofrecemos:
- 500€ de descuento en la matrícula
- Varias actividades sociales gratuitas (asignadas por el equipo de verano, requisito: tomar fotografías)
Qué esperamos de usted:
- Fotos de su estancia en la VU Amsterdam Summer School (fotos de compañeros de estudios, Ámsterdam, excursiones y programa social)
- Creación de contenido/adquisición de historias en la cuenta de Instagram de VU Amsterdam
- Participación en el programa social (gratuito y sujeto a disponibilidad)
- Asistir a la reunión inicial de fotógrafos
Procedimiento de solicitud*
Envíe un vídeo corto en el que se presente (aproximadamente 30 segundos a 1 minuto) y algunos ejemplos de su trabajo fotográfico a [email protected]; utilice "Beca para fotógrafos" como asunto. Es importante utilizar su propio teléfono inteligente o cámara. Fecha límite de presentación de solicitudes: 14 de mayo a las 23:59 horas (CET).
Como la fecha límite de solicitud de fotógrafo es posterior a la fecha límite de inscripción al curso, es importante que presente su solicitud y pague el curso que le interesa antes de la fecha límite de solicitud del 1 de mayo. Si acabas ganando la beca, entonces se te reembolsarán los 500€ que otorga la beca. Si no se te concede la beca y no puedes unirte al curso sin la subvención parcial, aún puedes recibir un reembolso completo hasta el 16 de mayo. Si no puede unirse sin la subvención, también puede decidir esperar hasta que se anuncien los ganadores y, por lo tanto, no solicitar el curso de antemano; sin embargo, esto podría significar que el curso que le interesa ya no esté disponible. Nosotros por lo tanto. Recomendamos encarecidamente, si es posible, presentar su solicitud a través de nuestra página de solicitud antes de la fecha límite oficial de inscripción al curso.
*Si eres un estudiante de intercambio de verano o un socio universitario nominado (la tarifa del curso y/o el alojamiento son financiados por tu universidad), desafortunadamente, no eres elegible para esta beca.
Plan de estudios
- Ejemplos de redes y datos
- Estadísticas, visualización y gráficos de red
- Elementos de la teoría de grafos
- Gráficos y matrices
- Gráficos bipartitos
- Redes centro-periferia y gráficos divididos anidados
- Estadísticas de red: longitud promedio de ruta, agrupamiento y variabilidad
- Centralidad en las Redes: Grado, vector propio, centralidad de Katz-Bonacich y Page Rank de Google
- Visualización de red: diseño en capas, circular y dirigido por la fuerza
- Econometría de las interacciones en redes
- Modelo espacial autorregresivo (SAR)
- Utilidad cuadrática lineal
- Endogeneidad del retraso espacial
- Mínimos cuadrados de dos etapas (2SLS)
- Estimación de máxima verosimilitud (MLE)
- Problemas de identificación
- Efectos correlacionados, clasificación y selección
- Formación de enlaces endógenos
- Múltiples matrices de peso espacial
- Datos del panel espacial
- Econometría de la formación de redes
- Modelo de gráfico aleatorio exponencial (ERGM)
- Independencia de borde condicional
- Gráfico aleatorio de Erdös-Rényi
- Regresión logística
- Características no observables (modelo beta)
- Estimador logit de tétrada
- Modelo de utilidad aleatorio
- Estimación de máxima verosimilitud (MLE)
- Cadena de Markov Montecarlo
- Muestreo de Gibbs
- Algoritmo de Metrópolis-Hastings
- Modelo de bloques estocásticos (SBM)
- ERGM temporal
- Estimación conjunta de resultados y formación de redes
- 5.1. Coevolución de redes y comportamiento: una aplicación a las redes de colaboración en I+D
- Modelo Estructural: La Utilidad y el Juego Potencial
- Estimacion
- Problema computacional y algoritmo de intercambio
- Algoritmo de doble metrópolis-Hastings (DMH)
- Heterogeneidad no observada
- Ilustración empírica: colaboraciones en I+D
- 5.2. Formación de redes con múltiples actividades: una aplicación a las redes de producción en equipo y coautoría
- Red bipartita, función de producción y utilidad
- Caracterización del equilibrio y gráficos lineales.
- Estimación con emparejamiento endógeno
- Ilustración empírica: redes de coautoría
- Enfoque de modelado espacial para la formación e interacciones de redes dinámicas
- Modelo de datos de panel dinámico espacial (SDPD)
- Un modelo general de formación de redes dinámicas
- Combinando SDPD con el modelo de formación de redes: función de probabilidad conjunta
- Una aplicación empírica a los efectos de los pares en el rendimiento académico
- Big Data se encuentra con las redes
- La capa digital: cómo se relacionan las empresas innovadoras con la Web
- Robot Automatizado para Raspado Universal Genérico (ARGUS)
- Entrada, interfaz y salida de ARGUS
- Red Sectorial de Hipervínculos
- Tipos de hipervínculos
Resultado del programa
Al completar con éxito el curso, los estudiantes:
- Familiarícese con diferentes metodologías estadísticas para analizar redes mientras aprende a ver cómo estas diferentes metodologías se complementan entre sí.
- Aprenda a modelar matemáticamente situaciones de problemas de redes y adapte los métodos aprendidos a las nuevas situaciones que se presenten.
- Ser capaz de reconocer, comprender y analizar problemas sociales y empresariales en los que las redes son centrales.
- Aprenda cómo las redes afectan la oferta y la demanda en los mercados, cómo esto conduce a fallas del mercado y cómo las políticas gubernamentales pueden abordarlas.