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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Comparison of Robust Methods for Pareto Tail Modeling in the Case of Laeken Indicators

verfasst von : Andreas Alfons, Matthias Templ, Peter Filzmoser, Josef Holzer

Erschienen in: Combining Soft Computing and Statistical Methods in Data Analysis

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The Laeken indicators are a set of indicators for measuring poverty and social cohesion in Europe. However, some of these indicators are highly influenced by outliers in the upper tail of the income distribution. This paper investigates the use of robust Pareto tail modeling to reduce the influence of outlying observations. In a simulation study, different methods are evaluated with respect to their effect on the quintile share ratio and the Gini coefficient.

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Metadaten
Titel
A Comparison of Robust Methods for Pareto Tail Modeling in the Case of Laeken Indicators
verfasst von
Andreas Alfons
Matthias Templ
Peter Filzmoser
Josef Holzer
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Combining Soft Computing and Statistical Methods in Data Analysis

Print ISBN: 978-3-642-14745-6

Electronic ISBN: 978-3-642-14746-3

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-14746-3_3