L’Union européenne et la gestion de crises
First Edition
Ce livre à la fois pédagogique et pointu se penche sur la manière dont les Européens envisagent la gestion de crises internationales. Read More
Le présent ouvrage est le fruit d’une collaboration entre l’Institut d’Études européennes de l’ULB (IEE), le Pôle Bernheim d’études sur la paix et la citoyenneté et le Groupe de recherche en appui aux politiques de paix (GRAPAX). Les éditeurs (Barbara Delcourt (ULB), Marta Martinelli (ULB) et Emmanuel Klimis (FUSL)) ont entendu combler une lacune dans la littérature francophone et mettre à disposition des étudiants, mais aussi des chercheurs qui s’intéressent à la PESC/PESD, cet ouvrage sur la manière dont les Européens envisagent la gestion de crises internationales.
Cet objectif s’est en effet imposé au fil du temps, tant comme une nécessité visant à mettre un terme aux désordres mondiaux et aux souffrances qu’ils engendrent, que comme un test de la capacité de l’Union européenne à devenir un « acteur global ».
La première partie est consacrée aux institutions de l’Union européenne (Conseil, Commission et Parlement) et aux mécanismes qu’ils mobilisent en matière de gestion de crises. Si l’accent est mis sur leurs capacités et ressources respectives (notamment en matière de gestion dite « civile » des crises), les potentialités et les difficultés auxquelles l’UE est confrontée dans ce domaine sont aussi abordées, en particulier pour ce qui concerne la cohérence de ses politiques et la coordination entre le Conseil et la Commission.
La deuxième partie est consacrée pour l’essentiel à des études plus empiriques qui permettent à la fois de comprendre le contexte idéologique et géopolitique dans lequel se déroulent les missions de l’UE (Afrique centrale, Balkans…) et d’en proposer une première évaluation en tenant compte de l’existence d’autres acteurs (ONG, ONU, OCDE), qui sont parties prenantes aux processus de gestion de crises. Là aussi, les problèmes de cohérence et de coordination apparaissent de manière évidente tout autant que les tentatives visant à les surmonter.
La troisième partie est consacrée à des questionnements plus transversaux et en particulier à une réflexion sur l’intégration de moyens civils et militaires pour la gestion de crises qui, pour les Européens (tant l’UE que ses États membres), apparaît comme une combinaison susceptible de répondre aux problèmes d’insécurité et de sous-développement. À la lumière de différentes expériences, elle se montre plus critique à l’égard des évolutions récentes tout en ouvrant des perspectives nouvelles pour les recherches à venir.
Destiné aux étudiants en sciences politiques et en études européennes, cet ouvrage s’adresse aussi à tous ceux qui s’intéressent à la PESC et à la PESD et aux difficultés opérationnelles auxquelles doit faire face l’UE pour relever le défi de la gestion de crises internationales.
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Specifications
- Publisher
- Éditions de l'Université de Bruxelles
- Edited by
- Barbara Delcourt, Marta Martinelli, Emmanuel Klimis,
- Contributions by
- Sophie Da Câmara Santa Clara Gomes, Major Junior de Fabribeckers, Barbara Delcourt, Gerrard Quille, Isabelle Ioannides, Damien Helly, Emmanuel Klimis, Sami Makki, Marta Martinelli, Valérie Peclow, Delphine Resteigne, Federico Santopinto, Thierry Tardy,
- Collection
- European Studies | n° 41
- ISSN
- 13780352
- Language
- French
- Publisher Category
- Publishers own classification > Political Science
- BISAC Subject Heading
- POL032000 POLITICAL SCIENCE / Essays
- Onix Audience Codes
- 06 Professional and scholarly
- CLIL (Version 2013-2019)
- 3283 SCIENCES POLITIQUES
- Subject Scheme Identifier Code
- Thema subject category: Political science and theory
Paperback
- Publication Date
- 21 January 2008
- ISBN-13
- 978-2-8004-1408-9
- Extent
- Main content page count : 544
- Code
- 1408
- Dimensions
- 160 x 240 x 25 cm
- Weight
- 942 grams
- ONIX XML
- Version 2.1, Version 3
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Contents
- Préface
- Remerciements
- Introduction
- CHAPITRE 1 - Concepts et définitions
- 1.1 Horizon de prévision
1.2 Types de prévision
1.3 Prévisions de séries chronologiques
1.4 Ensemble d'information
1.5 Fonctions de coût
1.6 Critères usuels
1.7 Critères additionnels
1.8 Prévision probabiliste
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 2 - Régression linéaire simple
- 2.1 Introduction
2.2 Approche intuitive du problème d’ajustement
2.3 La méthode des moindres carrés
2.4 Aspects pratiques des calculs
2.5 Qualité de l’ajustement réalisé
2.6 Coefficient de corrélation et coefficient de détermination
2.7 Liens entre les concepts de régression et de corrélation
2.8 Moindres carrés, une méthode de confiance ?
2.9 Méthodes résistantes
2.10 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 3 - Courbes de croissance
- 3.1 Introduction
3.2 Tendance linéaire
3.3 Tendance exponentielle
3.4 Tendance quadratique
3.5 Tendance exponentielle modifiée
3.6 Courbe de Gompertz
3.7 Courbe logistique
3.8 La méthode des trois points
3.9 Exemple : évolution du produit intérieur brut
3.10 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 4 - Lissage par moyenne mobile
- 4.1 Introduction
4.2 Moyenne mobile simple
4.3 Choix de l’ordre
4.4 Moyenne mobile centrée
4.5 Moyenne mobile pondérée
4.6 Composition de moyennes mobiles
4.7 Prévision par moyenne mobile
4.8 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 5 - Méthodes de décomposition saisonnière
- 5.1 Principe de décomposition
5.2 Modèles additifs, multiplicatifs et mixtes
5.3 Méthodes de décomposition saisonnière élémentaires
5.4 Exemple : une série artificielle
5.5 Données corrigées des variations saisonnières
5.6 Prévision par décomposition
5.7 Exemple : les ventes de champagne en France
5.8 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 6 - Méthodes de lissage exponentiel
- 6.1 Introduction
6.2 Lissage exponentiel simple
6.3 Lissage exponentiel double
6.4 Lissage exponentiel de Holt
6.5 Lissage exponentiel de Winters
6.6 Méthodes de lissage exponentiel amorti
6.7 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 7 - Régression linéiare multiple
- 7.1 Introduction
7.2 Estimation des paramètres
7.3 Variance résiduelle et coefficient de détermination
7.4 Sensibilité des coefficients de régression
7.5 Coefficient de détermination corrigé
7.6 Significativité d’un coefficient de régression
7.7 Problèmes numériques dans l’estimation des paramètres
7.8 Conditions d’utilisation de la méthode des moindres carrés
7.9 Détection des cas où les conditions ne sont pas satisfaites
7.10 L’exemple du prix de vente d’habitations
7.11 Sélection des variables explicatives
7.12 Sélection de l’échantillon
7.13 Régression multiple sur des séries chronologiques
7.14 Détermination d’un intervalle de prévision
7.15 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 8 - Autocorrélation et erreurs de prévision
- 8.1 Introduction
8.2 Expression des besoins
8.3 Analyse de la moyenne des résidus
8.4 Notion d’autocorrélation
8.5 Corrélogramme
8.6 Concept de processus aléatoire et de bruit blanc
8.7 Séries chronologiques stationnaires
8.8 Test individuel de bruit blanc
8.9 Test global de bruit blanc
8.10 Recommandations relatives aux tests de bruit blanc
8.11 Conclusions
8.12 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 9 - Modèles ARIMA
- 9.1 Introduction
9.2 Méthodes de prévision et formes ARIMA
9.3 Introduction aux processus ARMA
9.4 Étude des processus moyenne mobile
9.5 Étude des processus autorégressifs
9.6 Étude des processus ARMA
9.7 Modèles non stationnaires ARIMA, SARIMA et autres
9.8 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 10 - Méthode de Box et Jenkins
- 10.1 Introduction
10.2 La familiarisation avec les données
10.3 L’analyse préliminaire
10.4 La spécification du modèle (ou identification)
10.5 L’estimation des paramètres
10.6 L’adéquation du modèle (ou validation)
10.7 La prévision
10.8 L’interprétation des résultats
10.9 Conclusions
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 11 - Régression à erreurs autocorrélées
- 11.1 Introduction
11.2 Corrélation croisée et processus aléatoire bivarié
11.3 Modèle de régression à erreurs ARIMA
11.4 Modèle de fonction de transfert
11.5 Modèle d’analyse d’interventions
11.6 Conclusions générales
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 12 - Méthode X-12-ARIMA
- Présentation
Exercices interactifs
- CHAPITRE 13 - Méthode TRAMO/SEATS
- Présentation
Exercices interactifs
- Bibliographie
- Index