ジニスコアは、統計モデルや機械学習においてモデルの検証や選択に使われる人気のある手法です。このスコアは純粋に順位に基づいており、リスクランキングを評価することが可能です。これまでのところ、ジニスコアは主にバイナリコンテキストで使用され、受信者動作特性（ROC）や曲線下面積（AUC）などの同等な再定式化が存在しました。保険数理文献では、ジニスコアはローレンツ曲線や集中曲線を使用して一般的な実数値ランダム変数に拡張されています。本論文では、リスクランキングにおける同点（タイ）がある場合にジニスコアをどのように使用できるかを議論し、一般的な保険数理の状況でのケースウェイトへの適応方法も紹介します。