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Discrimination Insensitive Insurance Premia
Fair and discrimination-free insurance premia can be considered as a societal good, managing risks for all members of a community. However, in Canada, insurers are allowed to discriminate when it is a business necessity, i.e. when there is no practical alternative to using "unfair", or protected, covariates. In this work, we propose a discrimination insensitive premium pricing framework, where we require the premium to be insensitive to the (exogenously determined) protected covariates. We formulate and solve a mathematically tractable optimization problem that finds the nearest (in Kullback-Leibler divergence) "pricing" measure -- termed discrimination insensitive measure -- such that the resultant joint distribution of covariates is discrimination insensitive. We compare the performance of our discrimination insensitive premia with recently proposed actuarially fair premia in the literature in a real data setting.
Primes d'assurance insensibles à la discrimination
Des primes d'assurance équitables et non discriminatoires peuvent être considérées comme un bien sociétal, gérant les risques pour tous les membres d'une communauté. Cependant, au Canada, les assureurs sont autorisés à pratiquer la discrimination lorsque cela est nécessaire pour leur activité, c'est-à-dire lorsqu'il n'y a pas d'alternative pratique à l'utilisation de covariables « injustes » ou protégées. Dans ce travail, nous proposons un cadre de tarification des primes insensible à la discrimination, dans lequel nous exigeons que la prime soit insensible aux covariables protégées (déterminées de manière exogène). Nous formulons et résolvons un problème d'optimisation mathématiquement réalisable qui permet de trouver la mesure de « tarification » la plus proche (en termes de divergence de Kullback-Leibler) - appelée mesure insensible à la discrimination - telle que la distribution conjointe des covariables qui en résulte soit insensible à la discrimination. Nous comparons la performance de nos primes insensibles à la discrimination avec les primes actuariellement équitables récemment proposées dans la littérature dans un contexte de données réelles.
Date and Time
-
Co-auteurs (non y compris vous-même)
Silvana Pesenti
University of Toronto
Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais

Speaker

Edit Name Primary Affiliation
Kathleen E. Miao University of Toronto