dc.contributor.advisor | Zucchini, Walter Prof. Dr. | de |
dc.contributor.author | Landau, Katja | de |
dc.date.accessioned | 2012-11-06T16:03:46Z | de |
dc.date.accessioned | 2013-01-18T13:53:55Z | de |
dc.date.available | 2013-01-30T23:51:10Z | de |
dc.date.issued | 2012-11-06 | de |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F0A1-1 | de |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-3022 | |
dc.description.abstract | 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. | de |
dc.format.mimetype | application/pdf | de |
dc.language.iso | ger | de |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ | de |
dc.title | Messung der Vulnerabilität der Armut - Eine statistische Analyse mit deutschen Paneldaten | de |
dc.type | doctoralThesis | de |
dc.title.translated | Measuring Vulnerability to Poverty - A Statistical Analysis Using German Panel Data | de |
dc.contributor.referee | Zucchini, Walter Prof. Dr. | de |
dc.date.examination | 2012-05-24 | de |
dc.subject.dnb | 330 Wirtschaft | de |
dc.subject.gok | EGC 070 | de |
dc.subject.gok | LMG 500 | de |
dc.subject.gok | LI 020 | de |
dc.description.abstracteng | 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. | de |
dc.contributor.coReferee | Klasen, Stephan Prof. Dr. | de |
dc.contributor.thirdReferee | Kneib, Thomas Prof. Dr. | de |
dc.subject.topic | Economics | de |
dc.subject.ger | Armut | de |
dc.subject.ger | Deutsche Paneldaten | de |
dc.subject.ger | Haushalte | de |
dc.subject.ger | Regressionsmodelle | de |
dc.subject.ger | ROC | de |
dc.subject.ger | Vulnerabilität | de |
dc.subject.eng | Poverty | de |
dc.subject.eng | German Panel Data | de |
dc.subject.eng | Households | de |
dc.subject.eng | Regression Models | de |
dc.subject.eng | ROC | de |
dc.subject.eng | Vulnerability | de |
dc.subject.bk | 83.03 | de |
dc.subject.bk | 83.46 | de |
dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-3763-7 | de |
dc.identifier.purl | webdoc-3763 | de |
dc.affiliation.institute | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät | de |
dc.identifier.ppn | 756705304 | |