Penentuan Retensi dan Policy Limit Optimal Reasuransi Limited Stop Loss dengan Metode Optimasi Value at Risk

Abstract

Retensi optimal dan policy limit dalam reasuransi limited stop loss merupakan aspek krusial dalam manajemen risiko perusahaan asuransi untuk mengendalikan beban klaim yang harus ditanggung. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai retensi optimal, policy limit optimal dan besaran premi reasuransi yang harus dibayarkan menggunakan metode Value at Risk (VaR). VaR digunakan sebagai alat ukur statistik yang mengestimasi kerugian maksimum pada tingkat kepercayaan tertentu. Data klaim yang digunakan diasumsikan mengikuti distribusi lognormal, dan optimasi dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai parameter seperti tingkat kepercayaan dan beban premi reasuransi (safety loading factor). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat kombinasi optimal antara tingkat retensi dan policy limit yang dapat meminimalkan risiko perusahaan asuransi serta mengoptimalkan biaya reasuransi. Dengan demikian, penelitian ini dapat menjadi salah satu acuan bagi perusahaan asuransi dalam menentukan strategi reasuransi yang lebih efektif dan efisien.

The optimal retention level and policy limit in limited stop loss reinsurance are crucial components of insurers’ risk-management strategies, enabling them to control the claim burden they must bear. This study aims to determine the optimal retention level, optimal upper limit, and the corresponding reinsurance premium using the Value at Risk (VaR) optimization method. VaR is employed as a statistical risk measure that estimates the maximum potential loss at a given confidence level. The claim data used in this study is assumed to follow a lognormal distribution, and optimization is conducted by considering various parameters, including confidence levels and reinsurance premium loadings (safety loading factor). The results indicate that an optimal combination of retention and upper limit can minimize the insurer’s risk exposure while optimizing reinsurance costs. Consequently, this study provides valuable insights for insurance companies in formulating more effective and efficient reinsurance strategies.