論文の概要: Integrating Reward Maximization and Population Estimation: Sequential Decision-Making for Internal Revenue Service Audit Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11910v1
• Date: Mon, 25 Apr 2022 18:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 15:22:09.043492
• Title: Integrating Reward Maximization and Population Estimation: Sequential Decision-Making for Internal Revenue Service Audit Selection
• Title（参考訳）: リワード最大化と人口推定の統合:内部歳入サービス監査のための逐次意思決定
• Authors: Peter Henderson, Ben Chugg, Brandon Anderson, Kristen Altenburger, Alex Turk, John Guyton, Jacob Goldin, Daniel E. Ho
• Abstract要約: 我々は、新しい設定、最適化および推定された構造化バンディットを導入する。 この設定は多くの公共および民間分野のアプリケーションに固有のものである。 我々は、米国内国歳入庁の実際のデータにその重要性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2182596728059116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new setting, optimize-and-estimate structured bandits. Here, a policy must select a batch of arms, each characterized by its own context, that would allow it to both maximize reward and maintain an accurate (ideally unbiased) population estimate of the reward. This setting is inherent to many public and private sector applications and often requires handling delayed feedback, small data, and distribution shifts. We demonstrate its importance on real data from the United States Internal Revenue Service (IRS). The IRS performs yearly audits of the tax base. Two of its most important objectives are to identify suspected misreporting and to estimate the "tax gap" - the global difference between the amount paid and true amount owed. We cast these two processes as a unified optimize-and-estimate structured bandit. We provide a novel mechanism for unbiased population estimation that achieves rewards comparable to baseline approaches. This approach has the potential to improve audit efficacy, while maintaining policy-relevant estimates of the tax gap. This has important social consequences given that the current tax gap is estimated at nearly half a trillion dollars. We suggest that this problem setting is fertile ground for further research and we highlight its interesting challenges.
• Abstract（参考訳）: 我々は,構造化バンディットを最適化し,評価する新しい設定を導入する。 ここでは、政策は、報酬を最大化し、その報酬の正確な(理想的には偏見のない)人口推定を維持するために、それぞれの状況によって特徴づけられる一連の武器を選択する必要がある。 この設定は、多くのパブリックおよびプライベートセクターアプリケーションに固有のものであり、しばしば遅延したフィードバック、小さなデータ、分散シフトを扱う必要がある。 我々は、米国内国歳入庁(IRS)の実際のデータにその重要性を示す。 IRSは毎年税制の監査を行っている。 その最も重要な目的の2つは、疑わしい報告を識別し、「税格差」を見積もることである。 これら2つのプロセスを統一された最適化と見積の構造化バンドとして配置しました。 基礎的アプローチに匹敵する報酬を得られる不偏人口推定のための新しいメカニズムを提供する。 このアプローチは、税収格差に関する政策関連の推定を維持しながら、監査効果を向上させる可能性がある。 これは、現在の税の格差がおよそ5兆ドルと見積もられていることから、社会的に重要な結果をもたらす。 我々は,この課題の設定はさらなる研究の場であり,その興味深い課題を浮き彫りにする。

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