The evaluation of European criminal law - EUB
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The evaluation of European criminal law

The example of the Framework Decision on combating trafficking in human beings
Première édition

The role of evaluation has become increasingly important in the context of EU policies in the field of judicial cooperation in criminal matters. This evolution is the result of an increasing number of legally binding instruments adopted in the framework of the third pillar of the European Union and of their growing impact on national legal systems. Lire la suite

Evaluation represents an essential tool to appreciate the legislative and practical implementation of existing European criminal law and to assess and measure in greater detail the effects and impact of EU legislation. Therefore, it plays a significant role in the establishment and strengthening of mutual trust in the EU area of freedom, security and justice.This book aims at developing a methodology for the assessment of the implementation and impact of European criminal law.

The main purpose of this exercise is to test this methodology on the Framework Decision of 19 July 2002 on combating trafficking in human beings. The choice of this legal instrument is particularly appropriate since it is aimed at harmonising the Member States’ national laws as regards a most serious and specific offence which is related to modern slavery and exploitation of human beings.The book starts with a general analysis of evaluation. This is followed by a series of country chapters, analysing the transposition and implementation as well as the impact of the Framework Decision on trafficking in human beings in 12 selected Member States of the European Union. These contributions served as the basis for more general conclusions drawn up in the final part of the book.

This book is the result of a team work performed by academics and researchers who are members of ECLAN (European Criminal Law Academic Network).


Livre broché - En français 39,61 €
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Spécifications


Éditeur
Éditions de l'Université de Bruxelles
Édité par
Anne Weyembergh, Veronica Santamaria,
Introduction de
Anne Weyembergh, Veronica Santamaria,
Contributions de
Matjaž Ambrož, Laura C. Bosch, Martin Böse, Nikolaos Chatzinikolaou, Paul De Hert, Francisco Javier de León, Giulietta Gamberini, Athina Giannakoula, Giovanni Grasso, Maria Kaiafa-Gbandi, Adam Łazowski, Katalin Ligeti, Annalisa Lucifora, Manuel Maroto, Jürgen Millen, Theodor Papakyriakou, Mojca M. Plesničar, Maitena Poelemans, Miguel Ángel Rodríguez, Robert Roth, Veronica Santamaria,
Collection
Études européennes | n° 45
ISSN
13780352
Langue
français
Site web ressource
Oapen.org
Catégorie (éditeur)
> Droit
BISAC Subject Heading
LAW026000 LAW / Criminal Law
Code publique Onix
06 Professionnel et académique
CLIL (Version 2013-2019 )
3259 DROIT
Subject Scheme Identifier Code
Classification thématique Thema: Droit international public : droit pénal

Livre broché


Date de publication
21 janvier 2008
ISBN-13
978-2-8004-1408-9
Ampleur
Nombre de pages de contenu principal : 544
Code interne
1408
Format
160 x 240 x 25 cm
Poids
942 grammes
ONIX XML
Version 2.1, Version 3

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Sommaire


 

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

Extrait


Introduction


Table des matières / Contents