다중보정으로 구현하는 보험료 균형과 공정성
본 논문은 보험료의 자동보정(auto‑calibration)과 공정성(fairness)을 하나의 개념인 ‘다중보정(multicalibration)’으로 통합한다. 민감 변수(예: 성별, 건강 상태)별 그룹 내에서 평균 청구액과 보험료가 일치하도록 보정하는 방법을 제시하고, 로컬 회귀와 그룹별 편향 보정(신용조정 포함) 구현 방안을 제안한다. 모터보험 데이터를 활용한 실증 분석을 통해 다중보정이 재무 균형과 차별 방지에 동시에 기여함을 보여준다.
저자: Michel Denuit, Marie Michaelides, Julien Trufin
본 논문은 보험료 책정에서 핵심적인 두 목표, 즉 ‘재무 균형’과 ‘공정성’이 서로 충돌할 수 있다는 점을 인식하고, 이를 하나의 통합 개념인 ‘다중보정(multicalibration)’으로 해결하고자 한다. 먼저, 재무 균형을 보장하는 자동보정(auto‑calibration)의 정의를 제시한다. 자동보정은 “보험료 π(X) 가 특정 값 p 일 때, 해당 그룹의 평균 청구액 E
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