論文の概要: The Fairness of Credit Scoring Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10200v1
- Date: Fri, 20 May 2022 14:20:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-23 20:06:35.251355
- Title: The Fairness of Credit Scoring Models
- Title(参考訳): 信用スコアモデルの公平性
- Authors: Christophe Hurlin, Christophe P\'erignon, and S\'ebastien Saurin
- Abstract要約: 保護されたグループと保護されていないグループの間に統計的に有意な差があるかどうかを検証する方法を示す。
次に、これらの変数を使用してフェアネスとパフォーマンスのトレードオフを最適化します。
本フレームワークは, 規制当局が管理する, 貸し手によるアルゴリズムフェアネスの監視方法についてのガイダンスを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In credit markets, screening algorithms aim to discriminate between good-type
and bad-type borrowers. However, when doing so, they also often discriminate
between individuals sharing a protected attribute (e.g. gender, age, racial
origin) and the rest of the population. In this paper, we show how (1) to test
whether there exists a statistically significant difference between protected
and unprotected groups, which we call lack of fairness and (2) to identify the
variables that cause the lack of fairness. We then use these variables to
optimize the fairness-performance trade-off. Our framework provides guidance on
how algorithmic fairness can be monitored by lenders, controlled by their
regulators, and improved for the benefit of protected groups.
- Abstract(参考訳): 信用市場では、スクリーニングアルゴリズムは良いタイプと悪いタイプの借り手を区別することを目的としている。
しかし、そのような場合、保護された属性(性別、年齢、人種的起源など)を共有する個人と、その他の人口を区別することが多い。
本稿では,(1)保護群と非保護群の間に統計的に有意な差異が存在するかどうかを検証し,(2)公正性の欠如の原因となる変数を同定する方法について述べる。
そして、フェアネスパフォーマンスのトレードオフを最適化するためにこれらの変数を使用します。
本フレームワークは, 貸し手によるアルゴリズムフェアネスの監視, 規制当局による制御, 保護団体の利益向上に関するガイダンスを提供する。
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