Vrije University - Summer graduate programs
네트워크 계량경제학 여름 강좌Amsterdam, 네덜란드
기간
2 Weeks
언어
영어
속도
풀 타임
신청 마감
요청 신청 마감일
가장 빠른 시작 날짜
21 Jul 2025
수업료
EUR 545 *
연구 형식
캠퍼스에서
* VU 학생
소개
갤러리
입학
장학금 및 기금
평등한 장학금
신청 절차
Equal Access 장학금 신청은 2월에 시작됩니다.
Equal Access 장학금 신청에 관심이 있어서 다행입니다. 2월 12일부터 4월 1일까지 장학금에 신청할 수 있습니다. 한 과목만 선택할 수 있다는 점을 알아두십시오.
장학금 선발 결과는 5월에 발표됩니다. 많은 지원자를 대상으로 제한된 수의 장학금을 제공하므로, 가능하다면 수업 신청 시에 수업료를 지불하여 수업에 자리를 확보하시기를 권장합니다. 그러나 장학금 없이 올 수 없다면 발표 때까지 기다리면 됩니다. 장학금 수여 여부와 관계없이 참석을 원하신다면 정규 지원 양식을 통해 지불을 완료하여 수업에 자리를 확보하는 것이 가장 좋습니다. 장학금이 수여되면 수업료와 숙박비가 환불됩니다.
Equal Access 장학금 신청서 제출 마감일: 3월 31일(중부 유럽 표준시 기준 23:59)입니다.
요구 사항
Equal Access Scholarship 신청서를 통해 신청할 때 다음 서류를 업로드해야 합니다.
- 교육 배경을 명시한 이력서(CV)입니다.
- 전문가 추천서 포함 내용:
- 당신과 함께 일한 그/그녀/그들의 경험(학문적, 직업적, 자원봉사 환경에서)
- 귀하에게 장학금을 추천한 동기
- 연락처 정보를 모두 입력하세요
- 장학금 신청서를 작성할 때, 다음과 같은 질문을 드리겠습니다*:
- VU 암스테르담 여름 학교에 참여하는 데 관심이 있는 이유는 무엇입니까?
- 이 과목을 선택한 동기는 무엇인가요?
- 앞으로 당신과 당신의 지역 사회에 긍정적인 영향을 미치기 위해 배운 정보를 어떻게 활용할 예정인가요?
- 왜 이 장학금을 받을 자격이 있나요?
- 당신과 함께 일한 그/그녀/그들의 경험(학문적, 직업적, 자원봉사 환경에서)
- 귀하에게 장학금을 추천한 동기
- 연락처 정보를 모두 입력하세요
- 장학금 신청서를 작성할 때, 다음과 같은 질문을 드리겠습니다*:
- VU 암스테르담 여름 학교에 참여하는 데 관심이 있는 이유는 무엇입니까?
- 이 과목을 선택한 동기는 무엇인가요?
- 앞으로 당신과 당신의 지역 사회에 긍정적인 영향을 미치기 위해 배운 정보를 어떻게 활용할 예정인가요?
- 왜 이 장학금을 받을 자격이 있나요?
질문당 최대 150단어를 제한해 주세요.
그린 트래블 그랜트
VU 암스테르담 서머 스쿨은 VU의 지속가능성 목표 달성을 위해 최선을 다하고 있으며, 이동 수단, 특히 학생 이동에 따른 환경적 영향을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 따라서 서머 스쿨에 참여하는 학생들의 지속가능한 이동을 장려하기 위해 그린 트래블 보조금(Green Travel Grants)을 제공하게 되어 매우 기쁩니다.
어디에서 지원할 수 있나요?
5월 중순이나 6월에 강좌가 확정되면 참가자들에게 뉴스레터를 보내드릴 예정입니다. 뉴스레터에는 기차 여행 자금이나 버스 여행 자금 중 하나를 신청할 수 있는 링크가 포함되어 있습니다.
신청 기간은 2주이며, 추첨을 통해 당첨자를 선정합니다. 자세한 마감일은 5월에 발송되는 뉴스레터를 참조하세요.
어떻게 작동합니까?
학생들이 경제적 보상을 받으려면, 지원금 수혜자로 선정되고 2주 이내에 구매한 여행 항공권을 이메일로 제출해야 합니다. 항공권 제출 기한이 지나면 학생들은 환불을 받게 됩니다.
과정
- 네트워크 및 데이터의 예
- 네트워크 통계, 시각화 및 그래프
- 그래프 이론의 요소
- 그래프와 행렬
- 이분 그래프
- 코어-주변 네트워크 및 중첩 분할 그래프
- 네트워크 통계: 평균 경로 길이, 클러스터링 및 분류성
- 네트워크의 중심성: 차수, 고유 벡터, Katz-Bonacich 중심성 및 Google의 페이지 순위
- 네트워크 시각화: 힘 중심, 원형 및 계층형 레이아웃
- 네트워크에서의 상호작용의 계량경제학
- 공간 자기회귀(SAR) 모델
- 선형 이차 유틸리티
- 공간 지연의 내생성
- 2단계 최소 제곱법(2SLS)
- 최대 우도 추정(MLE)
- 식별 문제
- 상관관계 효과, 정렬 및 선택
- 내인성 링크 형성
- 다중 공간 가중치 행렬
- 공간 패널 데이터
- 상관관계 효과, 정렬 및 선택
- 내인성 링크 형성
- 다중 공간 가중치 행렬
- 공간 패널 데이터
- 네트워크 형성의 계량경제학
- 지수 랜덤 그래프 모델(ERGM)
- 조건부 에지 독립성
- 에르되시-레니 랜덤 그래프
- 로지스틱 회귀
- 관찰할 수 없는 특성(베타 모델)
- 테트라드 로짓 추정기
- 무작위 실용신안
- 최대 우도 추정(MLE)
- 마르코프 체인 몬테카를로
- 깁스 샘플링
- 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘
- 확률적 블록 모델(SBM)
- 일시적 ERGM
- 에르되시-레니 랜덤 그래프
- 로지스틱 회귀
- 관찰할 수 없는 특성(베타 모델)
- 테트라드 로짓 추정기
- 무작위 실용신안
- 최대 우도 추정(MLE)
- 마르코프 체인 몬테카를로
- 깁스 샘플링
- 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘
- 확률적 블록 모델(SBM)
- 일시적 ERGM
- 성과의 공동추정 및 네트워크 형성
- 5.1. 네트워크와 행동의 공진화: R&D 협업 네트워크에 대한 응용
- 구조 모델: 유용성과 잠재적 게임
- 견적
- 계산 문제와 교환 알고리즘
- 이중 메트로폴리스-헤이스팅스(DMH) 알고리즘
- 관찰되지 않은 이질성
- 경험적 설명: R&D 협업
- 5.2. 다양한 활동을 통한 네트워크 형성: 팀 제작 및 공동 저작 네트워크에 대한 응용
- 양측 네트워크, 생산 기능 및 유틸리티
- 평형 특성화 및 선 그래프
- 내생적 매칭을 통한 추정
- 경험적 예시: 공동저자 네트워크
- 계산 문제와 교환 알고리즘
- 이중 메트로폴리스-헤이스팅스(DMH) 알고리즘
- 관찰되지 않은 이질성
- 경험적 설명: R&D 협업
- 5.2. 다양한 활동을 통한 네트워크 형성: 팀 제작 및 공동 저작 네트워크에 대한 응용
- 양측 네트워크, 생산 기능 및 유틸리티
- 평형 특성화 및 선 그래프
- 내생적 매칭을 통한 추정
- 경험적 예시: 공동저자 네트워크
- 구조 모델: 유용성과 잠재적 게임
- 견적
- 계산 문제와 교환 알고리즘
- 이중 메트로폴리스-헤이스팅스(DMH) 알고리즘
- 관찰되지 않은 이질성
- 경험적 설명: R&D 협업
- 5.2. 다양한 활동을 통한 네트워크 형성: 팀 제작 및 공동 저작 네트워크에 대한 응용
- 양측 네트워크, 생산 기능 및 유틸리티
- 평형 특성화 및 선 그래프
- 내생적 매칭을 통한 추정
- 경험적 예시: 공동저자 네트워크
- 동적 네트워크 형성 및 상호작용을 위한 공간 모델링 접근법
- SDPD(공간 동적 패널 데이터) 모델
- 일반적인 동적 네트워크 형성 모델
- SDPD와 네트워크 형성 모델 결합: 결합 가능성 함수
- 학업 성과에 대한 동료 효과에 대한 실증적 적용
- 빅데이터와 네트워크의 만남
- 디지털 계층: 혁신적인 기업이 웹과 어떻게 관계를 맺는가
- 일반 범용 스크래핑을 위한 자동화 로봇(ARGUS)
- ARGUS의 입력, 인터페이스 및 출력
- 부문별 하이퍼링크 네트워크
- 하이퍼링크 유형
- 그래프 이론의 요소
- 그래프와 행렬
- 이분 그래프
- 코어-주변 네트워크 및 중첩 분할 그래프
- 네트워크 통계: 평균 경로 길이, 클러스터링 및 분류성
- 네트워크의 중심성: 차수, 고유 벡터, Katz-Bonacich 중심성 및 Google의 페이지 순위
- 네트워크 시각화: 힘 중심, 원형 및 계층형 레이아웃
- 네트워크에서의 상호작용의 계량경제학
- 공간 자기회귀(SAR) 모델
- 선형 이차 유틸리티
- 공간 지연의 내생성
- 2단계 최소 제곱법(2SLS)
- 최대 우도 추정(MLE)
- 식별 문제
- 상관관계 효과, 정렬 및 선택
- 내인성 링크 형성
- 다중 공간 가중치 행렬
- 공간 패널 데이터
- 네트워크 형성의 계량경제학
- 지수 랜덤 그래프 모델(ERGM)
- 조건부 에지 독립성
- 에르되시-레니 랜덤 그래프
- 로지스틱 회귀
- 관찰할 수 없는 특성(베타 모델)
- 테트라드 로짓 추정기
- 무작위 실용신안
- 최대 우도 추정(MLE)
- 마르코프 체인 몬테카를로
- 깁스 샘플링
- 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘
- 확률적 블록 모델(SBM)
- 일시적 ERGM
- 성과의 공동추정 및 네트워크 형성
- 5.1. 네트워크와 행동의 공진화: R&D 협업 네트워크에 대한 응용
- 구조 모델: 유용성과 잠재적 게임
- 견적
- 계산 문제와 교환 알고리즘
- 이중 메트로폴리스-헤이스팅스(DMH) 알고리즘
- 관찰되지 않은 이질성
- 경험적 설명: R&D 협업
- 5.2. 다양한 활동을 통한 네트워크 형성: 팀 제작 및 공동 저작 네트워크에 대한 응용
- 양측 네트워크, 생산 기능 및 유틸리티
- 평형 특성화 및 선 그래프
- 내생적 매칭을 통한 추정
- 경험적 예시: 공동저자 네트워크
- 계산 문제와 교환 알고리즘
- 이중 메트로폴리스-헤이스팅스(DMH) 알고리즘
- 관찰되지 않은 이질성
- 경험적 설명: R&D 협업
- 5.2. 다양한 활동을 통한 네트워크 형성: 팀 제작 및 공동 저작 네트워크에 대한 응용
- 양측 네트워크, 생산 기능 및 유틸리티
- 평형 특성화 및 선 그래프
- 내생적 매칭을 통한 추정
- 경험적 예시: 공동저자 네트워크
- 동적 네트워크 형성 및 상호작용을 위한 공간 모델링 접근법
- SDPD(공간 동적 패널 데이터) 모델
- 일반적인 동적 네트워크 형성 모델
- SDPD와 네트워크 형성 모델 결합: 결합 가능성 함수
- 학업 성과에 대한 동료 효과에 대한 실증적 적용
- 빅데이터와 네트워크의 만남
- 디지털 계층: 혁신적인 기업이 웹과 어떻게 관계를 맺는가
- 일반 범용 스크래핑을 위한 자동화 로봇(ARGUS)
- ARGUS의 입력, 인터페이스 및 출력
- 부문별 하이퍼링크 네트워크
- 하이퍼링크 유형
프로그램 결과
과정을 성공적으로 마치면 학생들은 다음을 수행하게 됩니다.
- 서로를 보완하는 다양한 방법론을 확인하는 방법을 배우면서 네트워크 분석을 위한 다양한 통계 방법론에 대해 알아보세요.
- 네트워크 문제 상황을 수학적으로 모델링하는 방법을 배우고 학습된 방법을 새로운 상황에 맞게 조정합니다.
- 네트워크가 중심이 되는 사회 및 비즈니스 문제를 인식하고, 이해하고, 분석할 수 있습니다.
- 네트워크가 시장의 수요와 공급에 어떤 영향을 미치는지, 이것이 어떻게 시장 실패로 이어지는지, 그리고 정부 정책이 이를 어떻게 해결할 수 있는지 알아보세요.