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。
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