Penentuan Sebaran Total Kerugian Asuransi Kendaraan
Date
2021Author
Kamil, Muhammad Askar
Setiawaty, Berlian
Purnaba, I Gusti Putu
Metadata
Show full item recordAbstract
Kerugian agregat merupakan total kerugian pemegang polis yang harus ditanggung oleh perusahaan asuransi dalam periode waktu tertentu. Kerugian agregat dapat dihitung dengan menentukan sebaran total kerugian pada periode sebelumnya. Karya ilmiah ini menggunakan Loss Distribution Approach (LDA) yaitu metode untuk menghitung sebaran total kerugian dengan mempertimbangkan banyaknya klaim dan besarnya klaim yang dihitung dengan model sebaran compound. Metode rekursif Panjer digunakan untuk mendapatkan model sebaran compound, kemudian diperoleh nilai Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES). Untuk data klaim asuransi kendaraan di Australia periode 2004-2005, diperoleh banyaknya klaim menyebar Zero Truncated binomial negatif dan besarnya klaim menyebar invers Gauss, lognormal, dan Pareto. Untuk menghitung VaR dan ES, sebaran yang paling baik untuk besar klaim adalah sebaran invers Gauss karena paling mendekati VaR dan ES empiris. Aggregate loss is the total loss of the policyholder that must be paid by the
insurance company within a certain period of time. Aggregate losses can be
calculated by determining the distribution of total losses in the previous period. This
scientific work uses the Loss Distribution Approach (LDA), which is a method for
calculating the distribution of total losses by considering the number of claims and
the amount of claims calculated using the compound distribution model. Panjer
recursive method is used to obtain a compound distribution model, and then the
Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES) values are obtained. For vehicle
insurance claims data in Australia for the period 2004-2005, the number of claims
have a Zero Truncated negative binomial distribution and the amount of claims have
inverse Gaussian, lognormal, and Pareto distribution. To calculate VaR and ES, the
best distribution for the amount of claims is the inverse Gaussian distribution
because it is closest to the empirical VaR and ES.
Collections
- UT - Actuaria [146]