Messung der Vulnerabilität der Armut - Eine statistische Analyse mit deutschen Paneldaten
Measuring Vulnerability to Poverty - A Statistical Analysis Using German Panel Data
by Katja Landau
Date of Examination:2012-05-24
Date of issue:2012-11-06
Advisor:Prof. Dr. Walter Zucchini
Referee:Prof. Dr. Walter Zucchini
Referee:Prof. Dr. Stephan Klasen
Referee:Prof. Dr. Thomas Kneib
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Abstract
English
In order to reduce poverty it is clearly of interest to identify, not only those households that are poor, but also those that are at risk of becoming poor, i.e. vulnerable to poverty. In this research, the accuracy of the ex ante assessments of vulnerability to income poverty is investigated using cross-sectional and panel data. For this purpose, long-term panel data from Germany (the German Socio-Economic Panel, SOEP) are used and different regression models are applied to classify whether a household is vulnerable or not. These models include various covariates (household covariates or groups according to household characteristics, continuous or discrete previous-year-income, macro covariates). Predictive performance is assessed using the Receiver Operating Characteristic (ROC), which takes account of true positive as well as false positive rates. Estimates based on cross-sectional data are less accurate than those based on panel data. This is true even if only imprecise information about income, i.e. classification of households into two income groups, are known. In the case of Germany, the accuracy of vulnerability predictions is limited even when panel data are used. In part this low accuracy is due to low poverty incidence and high mobility in and out of poverty.
Keywords: Poverty; German Panel Data; Households; Regression Models; ROC; Vulnerability
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Zur Bekämpfung der Armut ist es nicht nur
wichtig, Haushalte zu identifizieren, die arm sind, sondern auch
solche, die dem Risiko unterliegen, arm zu werden. In dieser Arbeit
wird die Genauigkeit von Vorhersagen des Risikos gegenüber
Einkommensarmut, bezeichnet mit Vulnerabilität der Armut, anhand
von Querschnitts- und Paneldaten bewertet. Zur Analyse werden
deutsche Paneldaten (das Sozio-oekonomische Panel, SOEP)
herangezogen. Die Vorhersage, ob Haushalte armutsgefährdet sind
oder nicht, basiert auf Regressionsmodellen mit unterschiedlichen
Kovariablen (Haushaltseigenschaften bzw. Gruppen von Haushalten,
stetiges Einkommen oder Einkommen in Klassen, Makrovariablen). Die
Genauigkeit der Vorhersagen wird mit der Receiver Operating
Characteristic (ROC) gemessen, die nicht nur den Anteil der richtig
identifizierten armen Haushalte (True Positive Rate, TPR) sondern
auch den Anteil der falsch als armutsgefährdet klassifizierten
Haushalte (False Positive Rate, FPR) berücksichtigt. Die Schätzer
mit Querschnittsdaten sind weniger genau als mit Paneldaten. Das
ist auch der Fall, wenn zur Schätzung nur das Einkommen in zwei
Klassen verwendet wird. Für Deutschland ist die Genauigkeit von
Vulnerabilitäts-Schätzern selbst dann begrenzt, wenn Paneldaten
vorliegen. Gründe dafür sind die niedrige Armutsquote und die hohe
Mobilität der Haushalte in die Armut und aus der Armut
heraus.
Schlagwörter: Armut; Deutsche Paneldaten; Haushalte; Regressionsmodelle; ROC; Vulnerabilität