
Robust Multiperiod Poverty Comparisons
Gräb, Johannes; Grimm, Michael (2006), Robust Multiperiod Poverty Comparisons, Concepts and Methods for Analysing Poverty Dynamics and Chronic Poverty, 2006-10, Manchester, Royaume-Uni
Type
Communication / ConférenceDate
2006Conference title
Concepts and Methods for Analysing Poverty Dynamics and Chronic PovertyConference date
2006-10Conference city
ManchesterConference country
Royaume-UniPages
25
Metadata
Show full item recordAbstract (FR)
Nous proposons une nouvelle méthode pour la suivie de la pauvreté de multiples périodes dans le temps et dans l’espace. Cette méthode évite d’agréger arbitrairement les revenus au travers du temps ou de faire recours à des lignes de pauvreté ou des indicateurS de bien-être arbitraires. Suivant Duclos et al. (2006), nous utilisons la méthode de la dominance stochastique multivariée afin d’établir des surfaces de dominance pour des périodes différentes. D’abord nous élaborons la méthode pour le cas en deux dimensions, utilisant comme dimensions les revenus observés pour deux points dans le temps: un au début et un à la fin de la période. Successivement, nous élargissons la méthode pour le cas où les revenus sont observés pour n périodes. Nous illustrons notre approche en effectuant des comparaisons de pauvreté utilisant des données de l’Indonésie et du Pérou.Abstract (EN)
We propose a new methodology for comparing poverty over multiple periods across time and space that does not arbitrarily aggregate income over various years or rely on arbitrarily specified poverty lines or poverty indices. Following Duclos et al. (2006a), we use the multivariate stochastic dominance methodology to create dominance surfaces for different time spans. We elaborate the method first for the bidimensional case, using as dimensions income observed over two periods: one at the beginning and one at the end of a time span. Subsequently, we extend it to the case where incomes are observed over n-periods. We illustrate our approach by performing poverty comparisons using data for Indonesia and Peru.Subjects / Keywords
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