論文の概要: OptiGrad: A Fair and more Efficient Price Elasticity Optimization via a Gradient Based Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10275v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 04:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 18:02:32.394862
- Title: OptiGrad: A Fair and more Efficient Price Elasticity Optimization via a Gradient Based Learning
- Title（参考訳）: OptiGrad: 勾配に基づく学習によるより公平で効率的な価格弾力性最適化
- Authors: Vincent Grari, Marcin Detyniecki,
- Abstract要約: 本稿では,非生命保険市場の利益率を勾配降下法により最適化する新しい手法を提案する。
1)利益マージンの最大化、2)転換率の確保、3)人口比率(DP)などの公正基準の実施の3つの主要な目標を目標としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.145413681946911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach to optimizing profit margins in non-life insurance markets through a gradient descent-based method, targeting three key objectives: 1) maximizing profit margins, 2) ensuring conversion rates, and 3) enforcing fairness criteria such as demographic parity (DP). Traditional pricing optimization, which heavily lean on linear and semi definite programming, encounter challenges in balancing profitability and fairness. These challenges become especially pronounced in situations that necessitate continuous rate adjustments and the incorporation of fairness criteria. Specifically, indirect Ratebook optimization, a widely-used method for new business price setting, relies on predictor models such as XGBoost or GLMs/GAMs to estimate on downstream individually optimized prices. However, this strategy is prone to sequential errors and struggles to effectively manage optimizations for continuous rate scenarios. In practice, to save time actuaries frequently opt for optimization within discrete intervals (e.g., range of [-20\%, +20\%] with fix increments) leading to approximate estimations. Moreover, to circumvent infeasible solutions they often use relaxed constraints leading to suboptimal pricing strategies. The reverse-engineered nature of traditional models complicates the enforcement of fairness and can lead to biased outcomes. Our method addresses these challenges by employing a direct optimization strategy in the continuous space of rates and by embedding fairness through an adversarial predictor model. This innovation not only reduces sequential errors and simplifies the complexities found in traditional models but also directly integrates fairness measures into the commercial premium calculation. We demonstrate improved margin performance and stronger enforcement of fairness highlighting the critical need to evolve existing pricing strategies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非生命保険市場における収益マージンの最適化を,勾配勾配に基づく手法を用いて新たなアプローチを提案する。
1)利益率の最大化
2【変換率の確保】
3) 人口比率(DP)などの公正基準を施行する。
線形および半定値プログラミングに大きく依存する従来の価格最適化は、利益性と公正性のバランスをとる上での課題に直面する。
これらの課題は、継続的なレート調整と公平性基準の導入を必要とする状況において特に顕著になる。
具体的には、新たなビジネス価格設定に広く使用される方法である間接レートブック最適化は、下流の個別に最適化された価格を推定するために、XGBoostやGLMs/GAMsのような予測モデルに依存している。
しかし、この戦略はシーケンシャルなエラーを起こしやすく、継続的なレートシナリオの最適化を効果的に管理するのに苦労する。
実際には、時間的アクチュエーターを節約するためには、分割間隔(例えば、[-20\%, +20\%]の[-20\%, +20\%]の範囲)で最適化を頻繁に選択する。
さらに、実現不可能なソリューションを回避するために、彼らはしばしば、最適以下の価格戦略につながる緩和された制約を使用する。
伝統的なモデルのリバースエンジニアリングの性質はフェアネスの実施を複雑にし、バイアスのある結果をもたらす可能性がある。
提案手法は,連続的なレート空間における直接最適化戦略と,逆予測モデルによる公平性を組み込むことによって,これらの課題に対処する。
このイノベーションは、シーケンシャルなエラーを減らし、従来のモデルに見られる複雑さを単純化するだけでなく、公正度対策を直接商用のプレミアム計算に統合する。
マージン性能の向上と公正性の強化を実証し、既存の価格戦略を進化させる上で重要な必要性を強調した。
関連論文リスト
- Dynamic Rewarding with Prompt Optimization Enables Tuning-free Self-Alignment of Language Models [54.381650481255235]
我々は,Prompt Optimization (O) を用いた動的リワードによる自己アライメントのための新しいチューニング不要アプローチを提案する。
提案手法は,LLMを反復的に自己改善し,最適アライメント命令を作成可能な検索ベース最適化フレームワークを活用する。
近年の8つのLCMのオープンおよびクローズドソースに関する実証評価により,DRPOはアライメント性能を著しく向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T16:15:38Z) - Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer [52.09480867526656]
人間の嗜好を学習する際の分布変化と不確実性の一形態として,不一致の原因を同定する。
過度な最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案する。
報奨モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、優先最適化損失と教師付き学習損失を組み合わせた単純な目的を特徴とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-26T05:38:50Z) - $i$REPO: $i$mplicit Reward Pairwise Difference based Empirical Preference Optimization [12.266207199002604]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の期待から外れた出力を生成することがある。
経験的選好最適化に暗黙的逆差分回帰を利用する,$i$REPO という新しいフレームワークを提案する。
i$REPOは, ソフトラベル, 自己生成応答, 経験的AIアノテータのロジットを用いて, 効果的に自己アライメントを実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T05:42:11Z) - A predict-and-optimize approach to profit-driven churn prevention [1.03590082373586]
我々は,留保キャンペーンを顧客をターゲットとするタスクを,後悔の最小化問題として検討する。
提案手法は予測最適化(PnO)フレームワークのガイドラインと一致し,勾配降下法を用いて効率的に解ける。
結果は,他の確立した戦略と比較して,平均利益率で最高の平均性能を達成するアプローチの有効性を裏付けるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T22:21:16Z) - Insurance pricing on price comparison websites via reinforcement
learning [7.023335262537794]
本稿では,モデルベースとモデルフリーの手法を統合することで,最適価格政策を学習する強化学習フレームワークを提案する。
また、オフラインデータセットを一貫した方法で価格ポリシーを評価することの重要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T04:44:56Z) - Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。
我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。
提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:23:23Z) - Stochastic Methods for AUC Optimization subject to AUC-based Fairness
Constraints [51.12047280149546]
公正な予測モデルを得るための直接的なアプローチは、公正な制約の下で予測性能を最適化することでモデルを訓練することである。
フェアネスを考慮した機械学習モデルのトレーニング問題を,AUCに基づくフェアネス制約のクラスを対象とする最適化問題として定式化する。
フェアネス測定値の異なる実世界のデータに対するアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-23T22:29:08Z) - Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation [99.57416828489568]
本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-28T05:52:18Z) - Fast Rates for Contextual Linear Optimization [52.39202699484225]
提案手法は, 下流決定性能を直接最適化する手法よりもはるかに高速な, 後悔の収束率を実現する。
予測モデルは、既存のツールを使ったトレーニングが簡単かつ高速で、解釈が簡単で、私たちが示しているように、非常にうまく機能する決定につながる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-05T18:43:59Z) - Online Regularization towards Always-Valid High-Dimensional Dynamic
Pricing [19.11333865618553]
本稿では,動的価格ポリシーに基づくオンライン統計学習を理論的保証付きで設計するための新しい手法を提案する。
提案手法は,提案する楽観的オンライン定期化最大価格(OORMLP)に3つの大きな利点がある。
理論的には,提案したOORMLPアルゴリズムは高次元モデルの空間構造を利用し,決定の地平線における対数的後悔を保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T23:52:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。