論文の概要: Predicting Mortality from Credit Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03662v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 13:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 17:25:26.547983
• Title: Predicting Mortality from Credit Reports
• Title（参考訳）: 信用報告書による死亡予測
• Authors: Giacomo De Giorgi, Matthew Harding, Gabriel Vasconcelos
• Abstract要約: 個人消費財務行動に関連する数百の変数に関するデータは、多くの国で定期的に収集されている。 私たちは、個人死亡率を予測するために信用レポートデータを使用できることを示すために、一連の機械学習モデルを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data on hundreds of variables related to individual consumer finance behavior (such as credit card and loan activity) is routinely collected in many countries and plays an important role in lending decisions. We postulate that the detailed nature of this data may be used to predict outcomes in seemingly unrelated domains such as individual health. We build a series of machine learning models to demonstrate that credit report data can be used to predict individual mortality. Variable groups related to credit cards and various loans, mostly unsecured loans, are shown to carry significant predictive power. Lags of these variables are also significant thus indicating that dynamics also matters. Improved mortality predictions based on consumer finance data can have important economic implications in insurance markets but may also raise privacy concerns.
• Abstract（参考訳）: 個々の消費者金融行動(クレジットカードやローン活動など)に関連する数百の変数に関するデータは、多くの国で定期的に収集され、融資決定において重要な役割を果たす。 このデータの詳細な性質は、個々の健康など、一見無関係な領域での結果を予測するために使われる可能性があると仮定する。 私たちは、個人死亡率を予測するために信用レポートデータを使用できることを示すために、一連の機械学習モデルを構築します。 クレジットカードや様々なローン(主に未担保ローン)に関連する可変グループは、重要な予測力を持っていることが示されている。 これらの変数のラグも重要であり、ダイナミクスも重要であることを示している。 消費者金融データに基づく死亡率予測の改善は、保険市場で重要な経済的影響をもたらすが、プライバシーの懸念も引き起こす可能性がある。

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