Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini menganalisis cadangan klaim asuransi kebakaran dengan menggunakan metode Extreme Value Theorem - Generalized Pareto Distribution, sebagai salah satu metode untuk pengukuran kerugian risiko operasional. Permodelan untuk nilai klaim besar dilakukan melalui pendekatan Peaks Over Threshold (POT). Data yang digunakan untuk perhitungan OpVaR adalah data-data ekstrim yang berada di atas threshold. Penentuan threshold dilakukan dengan menggunakan metode sample mean excess function. Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk menguji jenis distribusi data kemudian dilakukan penentuan estimasi parameter (dengan menggunakan Hill Estimator dan Probability Weighted Moments) untuk menghitung OpVaR dan Expected Shortfall. Uji Loglikelihood Ratio (Kupiec’s Test) dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95%, 97.5% dan 99% untuk menguji apakah model dapat diterima untuk mengestimasi nilai cadangan klaim asuransi kebakaran. OpVaR yang dihasilkan dapat dijadikan acuan untuk perencanaan program reasuransi yang merupakan salah satu cara dalam proses manajemen risiko.

---

This paper analyzing fire insurance claim reserve by using Extreme Value Theorem method - Generalized Pareto Distribution, as one of the method to measure operational risk. Peaks Over Threshold is used for modelling the big losses (claims). Extreme data above the threshold are taken into the calculation of OpVaR. The threshold is determined by using sample mean excess function method. Type of severity distribution of the data is evaluated by Kolmogorov- Smirnov test and parameters are estimated (by using Hill Estimator and Probability Weighted Moments) to calculate OpVaR and Expected Shortfall. Loglikelihood Ratio test (Kupiec’s test) on the confidence level of 95%, 97.5% and 99% is executed to test the validity of the model whether it is acceptable to estimate the fire insurance claim reserve or not. The OpVaR shall be the referrence for planning the reinsurance program as one of the process in risk management."

"Jumlah kerugian pada masa yang akan datang diestimasi berdasarkan frekuensi terjadinya klaim dan rata-rata jumlah klaim yang terjadi pada periode sebelumnya. Jumlah nilai estimasi tidak akan pernah sama, meskipun kerugian masa lalu diakibatkan risiko yang sama. Hal ini dikarenakan terjadinya kejadian ekstrim pada ekor distribusi. Oleh karena itu diperlukan suatu cara dalam mengestimasi potensi kerugian yang akan datang. Estimasi ini berkaitan dengan dengan penentuan nilai atas suatu variable tertentu yang melampaui suatu tingkat probabilita tertentu. Ukuran yang lazim di digunakan adalah Value at Risk (VaR). EVT adalah metode dalam mengukur suatu risiko yang sifatnya ekstrim. PT XYZ menghadapi potensi kerugian risiko operasional namun tidak memiliki metode pengukuran risiko yang akurat.Penelitian ini mencoba menerapkan Metode Extreme Value Theory ? Peaks over Threshold sebagai alternative dalam menetukan nilai ekstrim. Data yang digunakan adalah data klaim asuransi kesehatan PT. XYZ dengan periode 1 Januari 2007 hingga 31 Desember 2008. Hasil uji backtesting dengan periode 1 Januari 2009 hingga 31 Desember 2009 menunjukkan metode tersebut dapat digunakan sebagai alternatif pengukuran risiko operasional bagi PT. XYZ.

---

The future annual loss burden is estimated on the basis of predicted claims frequency and predicted average individual claim amount. Total estimated value will never be the same, although past losses caused by the same risk. This is because the occurrence of extreme events on the tail distribution is therefore needed a way of estimating the potential losses that will come. This estimate relates to the determination of the value of a certain variable exceeds a certain level of probability. The size of the prevalent use is Value at Risk (VaR). EVT is a method for measuring the risk of an extreme nature. PT XYZ faces potential losses from operational risk but does not have an accurate method of measuring risk. These papers apply Extreme Value Theory Method - Peaks over Threshold as alternative in extreme determine the value. The data used is health insurance claims data PT. XYZ with the period of January 1, 2007 until December 31, 2008. Backtesting test results with the period of January 1, 2009 until December 31, 2009 shows the method can be used as an alternative operational risk measurement for PT.XYZ."

"Tesis ini berfokus pada permodelan dan perkiraan tail losses dari Asuransi hafta benda dengan menggunakan Generalized Pareto distribution (GPD), dirnana pennodelan untuk klaim - klaim besar dilakukan melalui pendekatan Peaks over Threshold untuk mendapatkan gambaran atas klaim - klaim di atas threshold. Pcncntuan threshold tlilakukan dengan melakulmn plot atas estimator Hill. Kolmogorv-Smirnov dan Loglikelihood Ratio goodness-ofljit test dilakukan untuk meneliti apakah dsitribusi dan model yang dipilih sudah oocok dan valid. Operational Value at Risk and Expected Shorwlll dihitung dan dibandingkan hasilnya dengan fomaulasi dari referensi. Risk Capital dihitung sebagai selisih antara expected loss untuk Setiap kejadian dalarn Setahun dan nilai klaim 99? quantile. Dampaknya pada struktur excess of loss reinsurance serta penggunaan rekomendasi kapasitas yang dapat dikelola sendiri dibahas sebagai bagian dari stratcgi yang dapat dilakukan perusahaan. Estimator Hill didapatkan dari kejadian klaim ekstrim dengan 5 < I mengindikasikan hipotesa distribusi GPD diterima. Dcngan threshold yang ditetapkan dengan metode PWM dihasilkan Operational Value at Risk dan Expected Shoryall dqneroleh pada 95"' dan 99"° quantile. Tes validitas model dengan Kupiec test dengan tingkat kepercayaan 95% dan 99% mengindikasikan metode EVT dengan Generalzked Pareto distribution (GPD) POT valid digunakan untuk permodelan klaim - klaim besar ehingga dapat diwnakan sebagai alat untuk menganalisa dan mengukur risk capital dad kerugian - kcrugian yang tcrjadi pada Asuransi hafta benda.

---

This paper focus on modeling and estimating tail parameters of property insurance loss severity by using extreme value theory with Generalized Pareto distribution (GPD), providing a model for large losses through Pealw over Threshold 's approach to derive a natural model _Hur the point process of large losses exceeding a high threshold The thresholds are determinded through mean excess plot and PHI! plot. Kolmogonf-Smirnov and Loglilcelihood Ratio goodness-ofjit test are conducted to assess how good the fit is. Operational Value at Risk and Expected Shormzll are also calculated and compare th results by using the _kzrmulation from rekrences. Risk Capital is calculated as the dwerence between the expected loss jar any one risk annually and 99" quantile of large loss. The impact on excess of loss reinsurance structure and the use of recommended retention are provided. Hill 's estimator is derived from extreme losses with C < l with hypothesis of GPD can be accepted. With defined threshold and shape parameter is derived through PWM method, Operational Value at Risk and Expected Shortfall are derived from 95"' and 99" quantile. Test on validity ofthe model with the Kupiec test on the confidence level of 95%, and 99% indicated that Generalized Pareto distribution (GPD) providing a valid model jar large losses through Peaks over Threshold 's approach as a tool to anabtze and measure risk capital of property insurance loss severity."

"Penelitian ini membahas pengukuran risiko operasional kerugian klaim asuransi kebakaran di Indonesia. Data untuk analisis diperoleh dari Badan Pengelola Pusat Data Asuransi Nasional (BPPDAN) periode 2009-2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi frekuensi kerugian klaim asuransi kebakaran mengikuti pola distribusi Poisson dengan perhitungan uji statistik Kolmogorov Smirnov pada tingkat keyakinan 95%, sedangkan distribusi severity menunjukkan pola distribusi Lognormal dengan uji statistik Kolmogorov Smirnov. Pengukuran Value at Risk (VaR) risiko operasional di dalam tesis ini dihitung menggunakan pendekatan metode Loss Distribution Approach ? Aggregation Model dan simulasi Monte Carlo. Hasil pengukuran pada tingkat keyakinan 95% adalah sebesar 2.448.278.550 dan pengujian validitas atau back testing menggunakan Kupiec test dengan jumlah dua kesalahan dan model dapat diterima.

---

This applied research is intended to measure the Operational Value at Risk (VaR) for claim Property Insurance using data from statistical cession (BPPDAN) for the year 2009 - 2014. It was shown that the frequency distribution followed the Poisson distribution based on Kolmogorov Smirnov statistical test with 95% confidence level. While the severity distribution followed the Lognormal distribution based on Kolmogorov Smirnov statistical test. This Operational VaR is measured by the Loss Distribution Approach ? Aggregation (LDA Aggregation) Model and Monte Carlo simulation. Using 95% confidence level, the Value at Risk is Rp 2.448.278.550. The model is back tested using Kupiec test and the result shows there are two violations but the model is accepted."

"Risiko klaim merupakan salah satu risiko operasional yang harus dikelola oleh perusahaan asuransi. Pada penelitian ini akan dihitung besar perkiraan risiko klaim yang akan terjadi dengan menggunakan pendekatan Loss Distribution Approach-Aggregation Method dan Extreme Value Theory-Generalized Pareto Distribution. Selanjutnya akan dibandingkan metode mana yang lebih cocok dalam pengukuran risiko operasional untuk klaim kecelakaan kerja. Berdasarkan hasil perhitungan dan back testing didapat bahwa kedua metode valid digunakan untuk menghitung perkiraan risiko klaim operasional pada klaim kecelakaan kerja. Akan tetapi metode Loss Distribution Approach-Aggregation Method lebih cocok untuk mengukur risiko klaim kecelakaan kerja berdasarkan data yang ada.

---

The risk of claims is one of the operational risks that must be managed by the insurance company. This research will calculate the estimates of the risk of claims that will occur using Loss Distribution Approach Aggregation Method and Extreme Value Theory Generalized Pareto Distribution. Furthermore, these two methods will be compared and chosen which is more suitable for the measurement of operational risk for work accident claims.

Based on the calculations and back testing, both of the methods are valid to calculate the estimates operational risk of claim for work accident claims but the Loss Distribution Approach Aggregation Method is more suitable to measure the risk of work accident claims based on existing data."

"ABSTRAKSesuai peraturan BAPEPAMLK Nomor: PER-09/BL/2012 Pasal 11 bahwa nilai estimasi klaim yang terjadi tetapi belum dilaporkan IBNR dihitung berdasarkan estimasi sentral atau estimasi terbaik best estimate dengan menggunakan metode rasio klaim atau salah satu dari metode segitiga run-off triangle method . Metode Chain-Ladder dan Bornhuetter-Ferguson adalah metode berbasis triangle yang banyak dijadikan standar oleh auditor dan perusahaan asuransi dalam mengestimasi cadangan IBNR.Tujuan dari studi ini adalah untuk menganalisis daya estimasi metode cadangan klaim IBNR yang berbasis metode triangle. Dengan ukuran statistik MAD dan RMSE diketahui eror pada Metode Bornhuetter-Ferguson lebih kecil dalam mengestimasi cadangan klaim IBNR dibandingkan dengan Metode Chain-Ladder

---

ABSTRACTAccording to regulations BAPEPAMLK Number PER 09 BL 2012 Article 11, the estimated value of claims incurred but not reported IBNR is calculated based on the estimated central or best estimate best estimate using the ratio of claims or one of the triangle method run off triangle method . Chain Ladder method and Bornhuetter Ferguson is a triangle based method that is used as a standard by the auditor and insurance companies. The aim of this study is to compare the predictive power of triangle methods in IBNR claims reserves estimation. Base on statistical measure MAD and RMSE, error on Bornhuetter Ferguson method is smaller in estimating the IBNR claims reserve compared with the Chain Ladder method."

"Risiko operasional adalah salah satu risiko yang cenderung sulit untuk diantisipasi dan dampaknya seringkali di luar perkiraan bank. Pengukuran Value at Risk (VaR) menjadi penting agar bank dapat menghitung beban modal untuk risiko operasional sesuai dengan profil risikonya. Tesis ini membandingkan perhitungan VaR risiko operasional pada PT Bank ABC dengan dua metode yaitu Monte Carlo Simulation dan Extreme Value Theory. Berdasarkan backtesting terhadap kedua metode tersebut, pengukuran risiko operasional pada Bank ABC lebih realistis jika menggunakan Monte Carlo Simulation.

---

Operational risk in banking is one of the most difficult risk to anticipate and its impact to bank?s losses sometimes unpredictable. Measuring Value at Risk (VaR) then become important to enable bank to calculate capital charges for operational risk in accordance with its risk profile. This research attempts to compare between Extreme Value Theory method and Monte Carlo Simulation to calculate operational risk capital charge in PT Bank ABC. Based on backtesting procedures, it reveals that Monte Carlo Simulation is more suitable for Bank ABC's risk profile."

"Asuransi jiwa kartu kredit daIam perbankan termasuk kategori asuransi kumpuIan (group insurance). Studi ini bertujuan untuk meIakukan estimasi perhitungan premi Ianjutan asuransi jiwa kartu kredit. DaIam menghitung premi asuransi kumpuIan, metode pengaIaman kIaim (experience rating) dipergunakan untuk mengetahui besaran kIaim yang teIah terjadi di masa IaIu dan menggunakan haI tersebut sebagai dasar perhitungan premi di periode seIanjutnya. Metode Loss Ratio merupakan saIah satu metode yang paIing sering digunakan untuk menentukan trend factor daIam experience rating. Metode ini digunakan dengan membandingkan antara besarnya kerugian/kIaim yang terjadi dengan premi yang diperoIeh perusahaan asuransi. Dalam menghitung expected claim cost rate dari suatu asuransi kumpulan, seorang aktuaris juga dapat menggunakan metode campuran (blended rating) yang merupakan perencaanaan penetapan premi berdasarkan manual rating yang disesuaikan dengan experience rating. Sampel daIam peneIitian ini adaIah debitur kartu kredit dari sebuah perbankan swasta di Indonesia dengan periode pengamatan adaIah antara tahun 2016 – 2019. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah partisipan pengguna asuransi jiwa kartu kredit, nilai klaim asuransi dari tahun ke tahun, nilai premi asuransi, dan nilai biaya asuransi. Hasil penelitian menunjukan bahwa estimasi besaran premi lanjutan dari sebelumnya sebesar 0,4% menurun menjadi 0,25% - 0,26% berdasarkan metode loss ratio dan menjadi 0,22% - 0,31% berdasarkan metode blended rating.

---

Credit card life insurance in banking belongs to the group insurance category. This study aims to estimate the premium calculation for Advanced Credit Card Life Insurance. In calculating group insurance premiums, the experience rating method is used to determine the number of claims that have occurred in the past and use this as the basis for calculating premiums in the next period. The Loss Ratio method is one of the most frequently used methods to determine the trend factor in the experience rating. This method is used by comparing the number of losses/claims that occur with the premiums obtained by the insurance company. In calculating the expected claim cost rate of group insurance, an actuary can also use a mixed method (blended rating) which is a premium determination plan based on a manual rating that is adjusted to the experience rating. The sample in this study is credit card debtors from a private bank in Indonesia with an observation period between 2016 – 2019. The variables used in this study are the number of participants using credit card life insurance, the value of insurance claims from year to year, the value of insurance premiums, and the value of insurance costs. The results showed that the estimated premium continued from the previous 0.4% decreased to 0.25% - 0.26% based on the loss ratio method and became 0.22% - 0.31% based on the blended rating method."

"Dalam beberapa dekade belakangan ini, krisis dunia finansial sering terjadi dan banyak investor dan mengalami kerugian karena ketdakmampuan estimasi risiko pasar. Dalam karya ini, model risiko Value at Risk (VaR) di hitung dengan mengaplikasikan extreme value theory untuk menghasilkan estimasi yang dinamis dengan memodelkan residuals dan membandingkan performanya dengan pendekatan standard normal distribution yang konvensional. Lebih dari itu, estimasi dari Expected Shortfall (ES) yang dinamis juga dianalisa. Hasil menunjukan bahwa EVT-based VaR & ES valid dan dapat diandalkan untuk mengestimasi kuantil yang lebih tinggi, terutama amat baik dalam estimasi negative returns. Terlebih lagi, ada indikasi bahwa ada pola/hubungan tingkat kegagalan estimasi risiko pasar dengan kondisi ekonomi tahun tertentu. Namun hubungan ini berkurang seiring meningkatnya kuantil yang digunakan untuk estimasi.

---

In the recent decades, financial crisis happened quite often and many investors incurred high losses due to unforeseen market risk estimation. In this work, a well-known Value at Risk (VaR) is generated by applying extreme value theory to create dynamic estimation by modeling the residual and comparing its performance with the ubiquitous standard normal distribution approach. In addition, an estimation of dynamic Expected Shortfall (ES) is also analyzed. The results indicate that EVT-based VaR & ES are reliable in estimating higher quantile, especially in estimating negative returns. Moreover, there is an indication of correlation between the failure rate of market risk estimation and economic environment in certain year but this correlation diminishes as the quantile estimation gets higher."

"ABSTRAKAsuransi Kesehatan merupakan salah satu produk perlindungan asuransi yang memiliki manfaat menggantikan biaya atau kerugian yang sudah dikeluarkan oleh seorang tertanggung karena mengalami sakit. Sebagai kewajiban terhadap perusahaan asuransi, seorang tertanggung harus membayar premi kepada perusahaan asuransi. Penetapan premi asuransi yang wajar dihitung dengan melakukan evaluasi data pengalaman klaim yang sudah terjadi di periode lalu. Tugas utama seorang aktuaris di dalam perusahaan asuransi adalah melakukan perhitungan cadangan klaim (Loss Reserving) dan pembuatan tarif premi (ratemaking). Perhitungan cadangan klaim yang tepat perlu dilakukan sebagai dasar untuk melakukan pembuatan tarif premi. Dalam melakukan estimasi cadangan klaim, seorang aktuaris harus memperhatikan keterlambatan dalam melakukan pembayaran klaim (delay time). Adanya keterlambatan pelaporan dan pembayaran klaim menjadi penyebab utama mengapa perusahaan asuransi perlu menyediakan cadangan klaim IBNR (Incurred But Not Reported) yang memadai untuk memenuhi kewajiban perusahaan asuransi di periode yang akan datang. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan penaksiran cadangan klaim IBNR adalah klasik chain ladder dan metode Bornhuetter ? Ferguson. Cadangan klaim yang terlalu besar akan membuat tarif premi asuransi cenderung mahal sehingga akan susah untuk dijual ke pasar dan dapat menyebabkan profit perusahaan yang diharapkan tidak tercapai. Sedangkan jika jumlah cadangan klaim terlalu kecil dikhawatirkan tidak akan cukup untuk memenuhi kewajiban perusahaan asuransi untuk membayar klaim di periode yang akan datang. Dengan menggunakan metode klasik chain-ladder dan metode Bornhuetter ? Ferguson dapat diperoleh hasil estimasi cadangan klaim IBNR dengan tingkat kewajaran yang lebih baik.

---

ABSTRACTHealth insurance is one of many insurance products that have benefit to cover the cost of incurred losses by an insured because of an illness. As the liabilities to the insurer, insured must pay the premiums to the company. The determination of a reasonable premium is calculated by evaluating the data of experience claims incurred in previous periods. The main task of an actuary in the insurance company is estimating claims reserves (Loss Reserving) and calculating of premium rates (ratemaking). In order to calculate premium rates, the right method of estimation claims reserves needs to be done. While estimating of claims reserves, an actuary should put consideration the delay time in payment of claims. Due to delay in reporting and payment of claims, is the main reason why insurance companies need to provide a sufficient IBNR reserves to fulfill the obligation of insurance company in the coming period. There are some loss reserving methods insurance companies can use such as classic chain-ladder and Bornhuetter ? Ferguson. If the result estimation of claims reserves is over the realization amount of claims payment then it could be affected to premium, pricing tends to be expensive, and resulted declining in sales performance. Meanwhile, if the number of claims reserves are below than the realization amount of claims payment, feared that insurance companies would not be sufficient to meet the obligations in the coming period. By using the classic chain-ladder and Bornhuetter ? Ferguson method, the result of reserves estimation can be obtained with reasonable levels of IBNR. ;"