Vrije University - Summer graduate programs
Curso de Verano en Econometría de RedesAmsterdam, Países Bajos
DURACIÓN
2 semanas
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
21 Jul 2025
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 545 *
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* estudiantes de la universidad
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
Admisiones
Becas y Financiamiento
Beca de igualdad de acceso
Procedimiento de solicitud
La solicitud para la Beca de Igualdad de Acceso se abrirá en febrero
Qué bueno que estás interesado en solicitar la beca Equal Access. Puedes solicitarla entre el 12 de febrero y el 1 de abril. Ten en cuenta que solo es posible seleccionar un curso.
Los resultados de la selección de becas se anunciarán en mayo. Dado que tenemos un número limitado de becas disponibles para un gran número de solicitantes, te sugerimos que, si es posible, completes el pago en el momento de la solicitud de ingreso al curso para garantizar tu lugar en el curso. Sin embargo, si no puedes venir sin la beca, puedes esperar hasta el anuncio. Si deseas venir, independientemente de si te conceden la beca, lo mejor es que reserves tu lugar en el curso completando el pago a través de nuestro formulario de solicitud habitual. Si te conceden la beca, te reembolsarán los gastos de matrícula y alojamiento.
Fecha límite para presentar su solicitud de Beca de Igualdad de Acceso: 31 de marzo (23:59 CET).
Requisitos
Cuando presente su solicitud a través del formulario de solicitud de beca de acceso igualitario, se le solicitará que cargue los siguientes documentos:
- Curriculum Vitae/Résumé (CV) indicando su formación académica.
- Carta de referencia profesional que incluya:
- Su experiencia trabajando con usted (ya sea en un entorno académico, profesional o voluntario)
- Su motivación para recomendarte para la beca.
- Información de contacto completa
- Al completar el formulario de beca, le haremos las siguientes preguntas*:
- ¿Por qué estás interesado en unirte a la VU Amsterdam Summer School?
- ¿Cuál es tu motivación para seleccionar este curso?
- ¿Cómo utilizará la información que aprenda para generar un impacto positivo en el futuro, tanto para usted como para su comunidad?
- ¿Por qué mereces esta beca?
- Su experiencia trabajando con usted (ya sea en un entorno académico, profesional o voluntario)
- Su motivación para recomendarte para la beca.
- Información de contacto completa
- Al completar el formulario de beca, le haremos las siguientes preguntas*:
- ¿Por qué estás interesado en unirte a la VU Amsterdam Summer School?
- ¿Cuál es tu motivación para seleccionar este curso?
- ¿Cómo utilizará la información que aprenda para generar un impacto positivo en el futuro, tanto para usted como para su comunidad?
- ¿Por qué mereces esta beca?
Por favor, limítese a un máximo de 150 palabras por pregunta.
Beca de viaje ecológico
En la Escuela de Verano de VU Ámsterdam, también estamos comprometidos con los objetivos de sostenibilidad de la VU y buscamos reducir el impacto ambiental de la movilidad, en particular, de los viajes estudiantiles. Por ello, nos complace ofrecer Becas de Viaje Ecológico para fomentar los viajes sostenibles de los estudiantes que asisten a nuestra escuela de verano.
¿Donde puedo aplicar?
Una vez que se haya confirmado que los cursos se realizarán a mediados de mayo o junio, enviaremos un boletín a nuestros participantes con un enlace donde podrán solicitar financiación para viajar en tren o financiación para viajar en autobús.
El plazo de solicitud durará dos semanas y seleccionaremos a los ganadores mediante un sorteo. Encontrará más información sobre las fechas límite en el boletín informativo que enviamos en mayo.
¿Como funciona?
Para recibir la compensación económica, los estudiantes deberán enviar sus billetes de viaje adquiridos por correo electrónico dentro de las dos semanas posteriores a su selección como ganadores de la beca. Una vez vencido el plazo para enviar los billetes, recibirán el reembolso.
Plan de estudios
- Ejemplos de redes y datos
- Estadísticas, visualización y gráficos de red
- Elementos de la teoría de grafos
- Gráficas y matrices
- Gráficos bipartitos
- Redes de núcleo-periferia y gráficos divididos anidados
- Estadísticas de red: longitud de ruta promedio, agrupamiento y asortatividad
- Centralidad en redes: Grado, vector propio, centralidad de Katz-Bonacich y PageRank de Google
- Visualización de red: diseño circular, en capas y dirigido por fuerza
- Econometría de las interacciones en redes
- Modelo autorregresivo espacial (SAR)
- Utilidad cuadrática lineal
- Endogeneidad del rezago espacial
- Mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS)
- Estimación de máxima verosimilitud (EMV)
- Problemas de identificación
- Efectos correlacionados, ordenamiento y selección
- Formación de enlaces endógenos
- Matrices de peso espacial múltiple
- Datos del panel espacial
- Efectos correlacionados, ordenamiento y selección
- Formación de enlaces endógenos
- Matrices de peso espacial múltiple
- Datos del panel espacial
- Econometría de la formación de redes
- Modelo de gráfico aleatorio exponencial (ERGM)
- Independencia de aristas condicional
- Gráfico aleatorio de Erdös-Rényi
- Regresión logística
- Características no observables (modelo beta)
- Estimador logit de tétrada
- Modelo de utilidad aleatoria
- Estimación de máxima verosimilitud (EMV)
- Cadena de Markov Monte Carlo
- Muestreo de Gibbs
- Algoritmo de Metropolis-Hastings
- Modelo de bloques estocásticos (SBM)
- ERGM temporal
- Gráfico aleatorio de Erdös-Rényi
- Regresión logística
- Características no observables (modelo beta)
- Estimador logit de tétrada
- Modelo de utilidad aleatoria
- Estimación de máxima verosimilitud (EMV)
- Cadena de Markov Monte Carlo
- Muestreo de Gibbs
- Algoritmo de Metropolis-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: Utilidad y el juego potencial
- Estimación
- Problema computacional y algoritmo de intercambio
- Algoritmo Doble Metropolis-Hastings (DMH)
- Heterogeneidad no observada
- Ilustración empírica: colaboraciones en I+D
- 5.2 Formación de redes con múltiples actividades: una aplicación a la producción en equipo y redes de coautoría
- Red bipartita, función de producción y utilidad
- Caracterización del equilibrio y gráficos de líneas
- Estimación con emparejamiento endógeno
- Ilustración empírica: redes de coautoría
- Problema computacional y algoritmo de intercambio
- Algoritmo Doble Metropolis-Hastings (DMH)
- Heterogeneidad no observada
- Ilustración empírica: colaboraciones en I+D
- 5.2 Formación de redes con múltiples actividades: una aplicación a la producción en equipo y redes de coautoría
- Red bipartita, función de producción y utilidad
- Caracterización del equilibrio y gráficos de líneas
- Estimación con emparejamiento endógeno
- Ilustración empírica: redes de coautoría
- Modelo estructural: Utilidad y el juego potencial
- Estimación
- Problema computacional y algoritmo de intercambio
- Algoritmo Doble Metropolis-Hastings (DMH)
- Heterogeneidad no observada
- Ilustración empírica: colaboraciones en I+D
- 5.2 Formación de redes con múltiples actividades: una aplicación a la producción en equipo y redes de coautoría
- Red bipartita, función de producción y utilidad
- Caracterización del equilibrio y gráficos de líneas
- 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
- El Big Data se une a las redes
- La capa digital: cómo las empresas innovadoras se relacionan con la web
- Robot automatizado para el raspado universal genérico (ARGUS)
- Entrada, interfaz y salida de ARGUS
- Red de hipervínculos sectoriales
- Tipos de hipervínculos
- Elementos de la teoría de grafos
- Gráficas y matrices
- Gráficos bipartitos
- Redes de núcleo-periferia y gráficos divididos anidados
- Estadísticas de red: longitud de ruta promedio, agrupamiento y asortatividad
- Centralidad en redes: Grado, vector propio, centralidad de Katz-Bonacich y PageRank de Google
- Visualización de red: diseño circular, en capas y dirigido por fuerza
- Econometría de las interacciones en redes
- Modelo autorregresivo espacial (SAR)
- Utilidad cuadrática lineal
- Endogeneidad del rezago espacial
- Mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS)
- Estimación de máxima verosimilitud (EMV)
- Problemas de identificación
- Efectos correlacionados, ordenamiento y selección
- Formación de enlaces endógenos
- Matrices de peso espacial múltiple
- Datos del panel espacial
- Econometría de la formación de redes
- Modelo de gráfico aleatorio exponencial (ERGM)
- Independencia de aristas condicional
- Gráfico aleatorio de Erdös-Rényi
- Regresión logística
- Características no observables (modelo beta)
- Estimador logit de tétrada
- Modelo de utilidad aleatoria
- Estimación de máxima verosimilitud (EMV)
- Cadena de Markov Monte Carlo
- Muestreo de Gibbs
- Algoritmo de Metropolis-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: Utilidad y el juego potencial
- Estimación
- Problema computacional y algoritmo de intercambio
- Algoritmo Doble Metropolis-Hastings (DMH)
- Heterogeneidad no observada
- Ilustración empírica: colaboraciones en I+D
- 5.2 Formación de redes con múltiples actividades: una aplicación a la producción en equipo y redes de coautoría
- Red bipartita, función de producción y utilidad
- Caracterización del equilibrio y gráficos de líneas
- Estimación con emparejamiento endógeno
- Ilustración empírica: redes de coautoría
- Problema computacional y algoritmo de intercambio
- Algoritmo Doble Metropolis-Hastings (DMH)
- Heterogeneidad no observada
- Ilustración empírica: colaboraciones en I+D
- 5.2 Formación de redes con múltiples actividades: una aplicación a la producción en equipo y redes de coautoría
- Red bipartita, función de producción y utilidad
- Caracterización del equilibrio y gráficos de líneas
- 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
- El Big Data se une a las redes
- La capa digital: cómo las empresas innovadoras se relacionan con la web
- Robot automatizado para el raspado universal genérico (ARGUS)
- Entrada, interfaz y salida de ARGUS
- Red de hipervínculos sectoriales
- 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.