http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/98239 Sun, 03 May 2026 15:14:00 GMT 2026-05-03T15:14:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/162408 Metode Monte Carlo dan Monte Carlo Moment Matching dalam Penentuan Harga Opsi Capped Eropa Raymond Metode Monte Carlo merupakan salah satu simulasi numerik yang dapat digunakan untuk penentuan harga opsi. Metode ini membutuhkan jumlah simulasi yang banyak untuk memperoleh hasil yang akurat karena memiliki orde kekonvergenan yang relatif rendah. Metode Monte Carlo moment matching merupakan teknik reduksi ragam yang menyesuaikan momen sampel dengan sifat populasi untuk mengefisiensikan kinerja metode Monte Carlo standar. Tujuan dari karya ilmiah ini adalah membandingkan penggunaan metode Monte Carlo standar dan Monte Carlo moment matching dalam penentuan harga opsi capped. Metode Monte Carlo moment matching lebih efisien dalam penentuan harga opsi karena memiliki orde kekonvergenan yang lebih besar. Harga opsi capped call merupakan fungsi naik terhadap harga awal aset, volatilitas, waktu jatuh tempo, dan batas atas harga, tetapi merupakan fungsi turun terhadap harga strike. Sementara itu, Harga opsi capped put merupakan fungsi turun terhadap harga awal aset dan fungsi naik terhadap harga strike, volatilitas, waktu jatuh tempo, dan batas bawah harga. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/162408 2025-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/161765 Strategi Call Ratio Back Spread dan Long Strangle dalam Lindung Nilai Kontrak Berjangka Nikel Agustin, Zifanny Putri Permintaan nikel di pasar sebagai energi terbarukan terus meningkat sehingga harga nikel berfluktuasi. Hedging menjadi salah satu solusi untuk mengurangi risiko kerugian di masa depan yang mungkin dialami oleh investor. Dalam penelitian ini dilakukan penyusunan portofolio kontrak berjangka nikel dengan menggunakan dua strategi opsi, yaitu long strangle dan call ratio back spread. Long strangle merupakan strategi yang dapat digunakan dalam keadaan neutral sedangkan strategi call ratio back spread merupakan strategi yang digunakan dalam keadaan bullish. Pada strategi long strangle, potensi nilai keuntungan yang diperoleh tidak memiliki batas atas sedangkan potensi kerugian maksimum yang diperoleh sebesar biaya premi opsi yang dikeluarkan. Di samping itu, strategi call ratio back spread tidak memiliki batas atas untuk potensi keuntungan yang diperoleh sedangkan potensi kerugian maksimum yang dialami dalam strategi ini besarnya dipengaruhi oleh harga saat jatuh tempo dan nilai kesepakatan yang diambil. Portofolio lengkap disusun dengan menjumlahkan biaya unsecured position dengan nilai profit dari kedua strategi dengan dibuat dalam pemilihan nilai kesepakatan. Saat adanya kenaikan harga yang signifikan di masa depan, strategi call ratio back spread menjadi strategi yang lebih baik dibandingkan strategi long strangle.; The increasing demand for nickel in the renewable energy market has led to fluctuations in nickel prices. Hedging serves as a solution to reduce the risk of future losses that may be faced by investors. This study constructs a nickel futures portfolio using long strangle and call ratio back spread strategy. Long strangle is suitable for neutral market conditions, while call ratio back spread is applied in bullish market conditions. In long strangle, potential profit is unlimited, while maximum potential loss is limited to the total option premium paid. Similarly, call ratio back spread also offers unlimited profit potential. However, potential loss depends on the price at maturity and the selected strike prices. The complete portfolio is built by summing the cost of unsecured positions and the profit values from both strategies, based on the chosen strike prices. In the event of a significant price increase, call ratio back spread proves to be more favorable than long strangle. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/161765 2025-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/161682 Penghitungan Total Kerugian Asuransi Kesehatan dengan Policy Limit dan Coinsurance Menggunakan Simulasi Monte Carlo Wibowo, Lita Yulika Asuransi kesehatan merupakan mekanisme penting dalam mengelola risiko finansial akibat kejadian tak terduga bagi individu. Agar perlindungan tetap berkelanjutan tanpa merugikan perusahaan, polis harus dirancang secara cermat. Salah satu strategi yang diterapkan adalah policy adjustments seperti policy limit dan coinsurance. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi sebaran banyak dan besar klaim berdasarkan data asuransi kesehatan tahun 2022 menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation untuk menduga parameter. Sebaran tersebut digunakan untuk membentuk sebaran gabungan dalam perhitungan total kerugian melalui simulasi Monte Carlo, serta menganalisis pengaruh policy adjustments terhadap total kerugian berdasarkan Loss Elimination Ratio (LER), yaitu rasio yang menggambarkan proporsi kerugian yang dieliminasi oleh perusahaan akibat kebijakan tersebut. Hasil menunjukkan bahwa banyak klaim mengikuti sebaran zero-truncated binomial negatif dan besar klaim mengikuti sebaran Pareto tipe II. Simulasi memperlihatkan bahwa peningkatan policy limit dan coinsurance menurunkan nilai LER, dengan pola hampir linear pada coinsurance. Kombinasi keduanya memberikan penurunan kerugian paling besar, tercermin dari LER tertinggi. Namun, pendekatan ini justru dapat mengurangi daya tarik produk asuransi bagi pemegang polis karena meningkatkan porsi kerugian yang harus mereka tanggung.; Health insurance is a key mechanism for managing individuals' financial risk from unexpected health events. To ensure sustainable protection without disadvantaging insurers, policy design must be carefully planned. One common strategy is applying policy adjustments such as policy limits and coinsurance. This study aims to identify suitable distributions for claim frequency and severity using 2022 health insurance data, with parameter estimation done via Maximum Likelihood Estimation. The resulting distributions are combined to simulate total loss using the Monte Carlo method, and to analyze the impact of policy adjustments through the Loss Elimination Ratio (LER)—a measure of the proportion of loss eliminated due to policy provisions. Results show that claim frequency follows a zero-truncated negative binomial distribution, and severity follows a Type II Pareto distribution. Simulations reveal that increasing policy limit and coinsurance both reduce LER, with coinsurance showing an almost linear decrease. The combination of both adjustments yields the highest LER, indicating the most significant loss reduction for insurers. However, this approach may lower product appeal for policyholders due to the increased share of loss they must bear. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/161682 2025-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/161628 Pemodelan Curah Hujan Kabupaten Tabanan Menggunakan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Fauzia, Syifa Indonesia dikenal sebagai negara agraris karena mayoritas penduduknya bekerja sebagai petani. Pertanian sangat dipengaruhi oleh perubahan iklim dengan risiko iklim ekstrem seperti banjir dan kekeringan yang memiliki dampak besar pada bidang pertanian. Oleh karena itu, dibutuhkan pemodelan curah hujan Kabupaten Tabanan untuk membantu petani dalam banyak aspek pertanian, seperti penentuan jadwal tanam yang optimal, memperkirakan kebutuhan irigasi, hingga mengantisipasi risiko yang mungkin akan timbul akibat anomali cuaca. Penelitian ini menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average. Pemodelan dilakukan pada data curah hujan 15-harian pada periode 2010 hingga 2023 di Kabupaten Tabanan, Bali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah SARIMA(2,0,0)(0,1,1)24 dengan nilai MAPE untuk data training sebesar 8,99% dan 9,64% untuk data testing. Dapat disimpulkan bahwa model SARIMA memiliki akurasi yang sangat baik dalam memodelkan curah hujan Kabupaten Tabanan.; Indonesia is known as an agricultural country as the majority of its population work as farmers. Agriculture is greatly affected by climate change with the risk of extreme climates such as floods and droughts that have a major impact on agriculture. Therefore, rainfall modeling of Tabanan Regency is needed to assist farmers in many aspects of agriculture, such as determining the optimal planting schedule, estimating irrigation needs, and anticipating risks that may arise due to weather anomalies. This research uses the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average method. Modelling was conducted on 15-day rainfall data for the period 2010 to 2023 in Tabanan Regency, Bali. The results showed that the best model is SARIMA(2,0,0)(0,1,1)24 with a MAPE value for training data of 8,99% and 9,64% for testing data. It can be concluded that the SARIMA model has very good accuracy in modeling rainfall in Tabanan Regency. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/161628 2025-01-01T00:00:00Z