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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,7, Universität zu Köln (Seminar für Wirtschafts- und Sozialstatistik), Veranstaltung: Statistisches Hauptseminar, Sprache: Deutsch, Abstract: Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung von Methoden zur Armutsmessung. Armut stellt nicht nur unterentwickelte Volkswirtschaften vor große politische und sozio-ökonomische Herausforderungen, sondern Armut und die damit verbundenen Konsequenzen nehmen auch in der politischen und gesellschaftlichen Diskussion in den entwickelten Industrieländern einen bedeutenden Stellenwert ein. Aufgrund der zunehmenden Internationalisierung der wirtschaftlichen Prozesse (Stichwort ’Globalisierung’) sowie dem daraus resultierenden Erfordernis, sich an diese Veränderungen anzupassen, wird der Diskussionsbedarf bezüglich des Themenbereiches Armut, Ungleichheit, Gerechtigkeit noch verstärkt. Unabdingbar für die Ableitung konkreter Entscheidungsregeln zur Bekämpfung von Armut ist ihre möglichst exakte Definition und Messung. In dieser Arbeit wird daher basierend auf theoretischen Überlegungen zusammen mit empirischem Datenmaterial ein Überblick über die Methoden zur Messung von Armut gegeben. Dabei wird zunächst versucht, Armut als solche zu definieren. Es ist also abzugrenzen, wann jemand als ’arm’ gilt und wann nicht. In einem zweiten Schritt ist es erforderlich, Maße zu entwickeln, die die Armut zuverlässig messen. Beurteilungsmaßstab für die Güte dieser Maße sind bestimmte Axiome, die von dem jeweiligen Maß zu erfüllen sind. Es werden ausgewählte Maße betrachtet und einer Analyse unterzogen, ob sie den in der Literatur geforderten Kriterien genügen beziehungsweise es wird dargelegt, welche Mängel die Maße aufweisen. Schließlich wird in einem dritten Schritt eine vergleichende Beurteilung der ausgewählten Maße anhand eines empirischen Datensatzes durchgeführt. Dabei soll untersucht werden, welche Ergebnisse die Maße hervorbringen und welche Sensitivität sie in Bezug auf Änderungen der Armutsgrenze aufweisen.