論文の概要: Better Together? How Externalities of Size Complicate Notions of
Solidarity and Actuarial Fairness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00347v2
- Date: Wed, 1 Dec 2021 17:52:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 18:33:42.222891
- Title: Better Together? How Externalities of Size Complicate Notions of
Solidarity and Actuarial Fairness
- Title（参考訳）: より良く?
大きさの外部性は, ソリタリティとアクチュアリフェアネスを複雑にする
- Authors: Kate Donahue and Solon Barocas
- Abstract要約: 公平性の2つの概念は、(a)各個人に同じ価格または(b)各個人がプールにもたらすコストに応じて課金する。
個別のリスクプールとは対照的に、コストが均等に分散した保険プールに参加することで、両グループ(高いリスクと低いリスク)が厳格に利益を得ることが可能であることを示す。
我々は、低リスク者が保険プールに滞在するためのインセンティブを維持しつつ、高いリスクグループを最大限に補助する価格体系をつくり上げます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.94950858749529
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Consider a cost-sharing game with players of different contribution to the
total cost: an example might be an insurance company calculating premiums for a
population of mixed-risk individuals. Two natural and competing notions of
fairness might be to a) charge each individual the same price or b) charge each
individual according to the cost that they bring to the pool. In the insurance
literature, these general approaches are referred to as "solidarity" and
"actuarial fairness" and are commonly viewed as opposites. However, in
insurance (and many other natural settings), the cost-sharing game also
exhibits "externalities of size": all else being equal, larger groups have
lower average cost. In the insurance case, we analyze a model with
externalities of size due to a reduction in the variability of losses. We
explore how this complicates traditional understandings of fairness, drawing on
literature in cooperative game theory.
First, we explore solidarity: we show that it is possible for both groups
(high and low risk) to strictly benefit by joining an insurance pool where
costs are evenly split, as opposed to being in separate risk pools. We build on
this by producing a pricing scheme that maximally subsidizes the high risk
group, while maintaining an incentive for lower risk people to stay in the
insurance pool. Next, we demonstrate that with this new model, the price
charged to each individual has to depend on the risk of other participants,
making naive actuarial fairness inefficient. Furthermore, we prove that stable
pricing schemes must be ones where players have the anti-social incentive of
desiring riskier partners, contradicting motivations for using actuarial
fairness. Finally, we describe how these results relate to debates about
fairness in machine learning and potential avenues for future research.
- Abstract（参考訳）: 例えば、保険会社が混合リスクの個人に対するプレミアムを計算している場合もあります。
公正性の自然で競合する2つの概念は
a) 各個人に同じ価格で課金する
b) プールにもたらしたコストに応じて,各個人に課金する。
保険文献では、これらの一般的なアプローチは「合理性」や「アクチュアラルフェアネス」と呼ばれ、逆と見なされることが多い。
しかし、保険(および多くの自然環境)において、コスト共有ゲームは「外部規模のサイズ」も示している。
保険のケースでは,損失のばらつきの低減によるサイズ外部性を考慮したモデルの解析を行う。
協調ゲーム理論における文学を基礎として、従来の公正性の理解をいかに複雑にするかを考察する。
まず,両グループ(高リスク・低リスク)が,個別のリスクプールとは対照的に,費用が均等に分配された保険プールに参加することで,厳格な利益を得ることが可能であることを実証する。
我々は、低リスク者が保険プールに滞在するためのインセンティブを維持しつつ、高いリスクグループを最大限に補助する価格体系をつくり上げます。
次に、この新しいモデルでは、各個人に課金される価格が、他の参加者のリスクに依存する必要があることを実証し、naive actuarial fairnessを非効率にする。
さらに、安定した価格体系は、プレイヤーがリスクの高いパートナーを欲しがる反社会的なインセンティブを持つものでなければならないことを証明し、現実の公平さを使う動機と矛盾する。
最後に,これらの結果が機械学習の公平性に関する議論と今後の研究への道筋について述べる。
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