Penentuan Sebaran Total Kerugian Asuransi Kendaraan

Abstract

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.