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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.