ANALISIS PERBANDINGAN METODE REKURSIF PANJER DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN VALUE AT RISK

Abstract

Perhitungan risiko finansial sangat penting bagi perusahaan asuransi. Ukuran risiko yang sering digunakan adalah Value at Risk (VaR). Metode rekursif Panjer dan simulasi Monte Carlo umum digunakan untuk menghitung VaR, namun belum ada kajian spesifik mengenai perbandingan efektivitas keduanya secara langsung. Penelitian ini membandingkan kedua metode tersebut dari segi akurasi dan efisiensi dalam penentuan nilai VaR pada kerugian agregat. Kerugian agregat dimodelkan dengan pendekatan model risiko kolektif, dengan asumsi frekuensi klaim berdistribusi Zero-Truncated Negative Binomial dan besar klaim berdistribusi lognormal. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan nilai harapan, ragam, dan VaR. Hasilnya menunjukkan kedua metode menghasilkan estimasi yang konvergen terhadap nilai teoretisnya. Simulasi Monte Carlo sedikit lebih presisi dalam mengestimasi karakteristik dasar serta menawarkan fleksibilitas tinggi terhadap berbagai bentuk distribusi. Namun, metode Rekursif Panjer terbukti lebih efisien secara komputasional dan menghasilkan estimasi VaR yang lebih stabil di area ekor ekstrem. Sebagai implikasi, metode Rekursif Panjer direkomendasikan untuk komputasi risiko ekstrem yang membutuhkan efisiensi waktu, sedangkan Monte Carlo andal untuk menangani model distribusi yang lebih kompleks.