@techreport{GraeberHilbertKoenig2023,
  type      = {Working Paper},
  author    = {Graeber, Daniel and Hilbert, Viola and K{\"o}nig, Johannes},
  title     = {Inequality of Opportunity in Wealth},
  series = {CEPA Discussion Papers},
  journal   = {CEPA Discussion Papers},
  number    = {69},
  issn      = {2628-653X},
  doi       = {10.25932/publishup-60967},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-609673},
  pages     = {54},
  year      = {2023},
  abstract  = {While inequality of opportunity (IOp) in earnings is well studied, the literature on IOp in individual net wealth is scarce to non-existent. This is problematic because both theoretical and empirical evidence show that the position in the wealth and income distribution can significantly diverge.We measure ex-ante IOp in net wealth for Germany using data from the Socio-Economic Panel (SOEP). Ex-ante IOp is defined as the contribution of circumstances to the inequality in net wealth before effort is exerted. The SOEP allows for a direct mapping from individual circumstances to individual net wealth and for a detailed decomposition of net wealth inequality into a variety of circumstances; among them childhood background, intergenerational transfers, and regional characteristics. The ratio of inequality of opportunity to total inequality is stable from 2002 to 2019. This is in sharp contrast to labor earnings, where ex-ante IOp is declining over time. Our estimates suggest that about 62\% of the inequality in net wealth is due to circumstances. The most important circumstances are intergenerational transfers, parental occupation, and the region of birth. In contrast, gender and individuals' own education are the most important circumstances for earnings.},
  language  = {en}
}
@article{BoewingSchmalenbrockJurczok2011,
  author    = {B{\"o}wing-Schmalenbrock, Melanie and Jurczok, Anne},
  title     = {Multiple Imputation in der Praxis : ein sozialwissenschaftliches Anwendungsbeispiel},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-58111},
  year      = {2011},
  abstract  = {Multiple Imputation hat sich in den letzten Jahren als ad{\"a}quate Methode zum Umgang mit fehlenden Werten erwiesen und etabliert. Das gilt zumindest f{\"u}r die Theorie, denn im Angesicht mangelnder anwendungsbezogener Erl{\"a}uterungen und Einf{\"u}hrungen verzichten in der Praxis viele Sozialwissenschaftler auf diese notwendige Datenaufbereitung. Trotz (oder vielleicht auch wegen) der stetig fortschreitenden Weiterentwicklung der Programme und Optionen zur Umsetzung Multipler Imputationen, sieht sich der Anwender mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, f{\"u}r die er mitunter nur schwer L{\"o}sungsans{\"a}tze findet. Die Schwierigkeiten reichen von der Analyse und Aufbereitung der Zielvariablen, {\"u}ber die Software-Entscheidung, die Auswahl der Pr{\"a}diktoren bis hin zur Modell-Formulierung und Ergebnis-Evaluation. In diesem Beitrag wird die Funktionsweise und Anwendbarkeit Multipler Imputationen skizziert und es wird eine Herangehensweise entwickelt, die sich in der schrittweisen Umsetzung dieser Methode als n{\"u}tzlich erwiesen hat - auch f{\"u}r Einsteiger. Es werden konkrete potenzielle Schwierigkeiten angesprochen und m{\"o}gliche Probleml{\"o}sungen diskutiert; vor allem die jeweilige Beschaffenheit der fehlenden Werte steht hierbei im Vordergrund. Der Imputations-Prozess und alle mit ihm verbundenen Arbeitsschritte werden anhand eines Anwendungsbeispiels - der Multiplen Imputation des Gesamtverm{\"o}gens reicher Haushalte - exemplarisch illustriert.},
  language  = {de}
}