Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Pada perkembangan bidang finansial, perusahaan dengan inovasi teknologi finansial sedang berkembang di Indonesia dan menjadi salah satu pilihan layanan untuk pengajuan kredit. Setiap kegiatan kredit apapun tipenya akan selalu memiliki risiko yang dapat terjadi dan perlu di atur dengan baik oleh perusahaan agar tidak menimbulkan kerugian. Karya akhir ini menjelaskan mengenai analisis estimasi peluang kejadian gagal bayar pada perusahaan teknologi finansial fintech yang memberikan kredit mikro kepada pemilik usaha UMKM. Analisis yang dilakukan menggunakan metode Kaplan-Meier dan Nelson-Aalen untuk mengetahui estimasi peluang survival kredit di PT Amartha Mikro Fintek. Serta dilakukan analisis beberapa kategori kelompok data observasi, berdasarkan tenor, sektor bisnis, jumlah anggota peminjam, dan plafond pinjaman. Secara umum hasil yang diperoleh menunjukkan peluang untuk bertahan pada performa pinjaman yang baik akan lebih besar pada awal masa pinjaman dan mulai mengalami penurunan performa kredit mulai dari minggu ke-30 waktu pinjaman. Pada pemilihan model terbaik menggunakan standar error SE dan mean absolute deviation MAD mendapatkan hasil yang tidak berbeda metode Kaplan-Meier dan Nelson-Aalen.

---

ABSTRACT
In its development in financial industry, company with financial technology innovation is developing in Indonesia, and become an option for credit submission service. Any credit activity will always have risks that can occur and need to be manage by the company management. This analytical study provide estimation of default probability at fintech which give micro credit for small business owner. This study use Kaplan Meier and Nelson Aalen as method to find survival credit probability estimation in PT Amartha Mikro Fintek. This study will also provide analitycal for categories of observational data groups, such as loan term period, borrower rsquo s business sector, numbers of member borrower, and loan ceiling. In general the results obtained is survival probability will be greater in the early time periods of loan, and began to experience a decline in credit performance starting from the 30th week of the loan. For selection best model, this study used standard error SE and mean absolute deviation MAD for best model criteria, the result show that Kaplan Meier and Nelson Aalen method just slightly difference.

Abstrak :
ABSTRAK
Perhitungan financial risk (dalam hal ini market risk) merupakan pekerjaan yang cukup kompleks dalam instrumen investasi. Tesis ini menjelaskan bagaimana aplikasi metode Quasi Monte Carlo. Perhitungan Principal Component Analysis (PCA) didahului sebelum dilakukan simulasi untuk mengurangi dimensi faktor sehingga dapat dihasilkan faktor tertentu saja yang merupakan faktor dominan dalam pergerakan yield untuk obligasi, untuk perhitungan nilai value at risk. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah JIBOR 1 bulan-6 bulan, dan yield indeks bond 1 tahun ? 30 tahun yang berasal dari Bloomberg sebagai dasar pembentukan model simulasi. Sementara FR69 (tenor 5 tahun), FR70 (tenor 10 tahun), FR71(tenor 15 tahun), dan FR68 (tenor 20 tahun) untuk perhitungan nilai value at risk. Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Matlab yang menghasilkan metode simulasi Quasi Monte Carlo memberikan hasil nilai value at risk yang lebih akurat dan konsisten dibandingkan dengan hasil simulasi Monte Carlo dan menghasilkan nilai capital requirement yang diperlukan

---

ABSTRACT
Financial risk calculation (in this context is Market Risk) was complex work on investment instrument. On this thesis will explained about how Quasi-Monte Carlo method with Principal Component Analysis (PCA) used for reducing factor dimension to produce certain factor which one is dominant factor to explain yield movement for bond, which is used for calculating value at risk. Using data from Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR) 1-month until 6-month, and government bond yield index 1-year until 30-year which gathered from Bloomberg to form a model for simulation. The research objects were Indonesia Government Bond, FR69 (5 year term), FR70 (10 year term), FR71 (15 year term), and FR68 (20 year term) to calculate the value of value at risk for each bond. The Matlab software used for simulation giving the result that indicates the Quasi-Monte Carlo Method from the lowest to highest number of simulation giving more accurate and consistent result compared to Monte Carlo Method and produce the capital requirement value.

Abstrak :
ABSTRAK
Perhitungan secara kuantitatif mengenai jumlah maksimum risiko yang dapat ditanggung, serta jumlah potential loss pada portofolio saham available for sales yang sebagian besar jumlahnya semakin tinggi setiap tahun. Berdasarkan hal tersebut dibutuhkan suatu metode untuk mengukur dan mengestimasi jumlah risiko maksimum yang dapat ditanggung menggunakan Value at Risk dengan Simulasi Monte Carlo. Value at risk merupakan maksimum kerugian yang diharapkan dalam horizon waktu dengan tingkat kepercayaan tertentu. Alasan pemilihan simulasi Monte Carlo dikarenakan lebih powerfull dan flexible serta memberikan estimasi yang lebih besar dibandingkan metode lainnya dengan kelemahan tingkat komputasi yang rumit. Estimasi risiko portofolio saham available for sales dengan simulasi Monte Carlo memiliki dua kategori yaitu related parties dan third parties. Periode pengamatan data dilakukan dari Tahun 2012 sampai dengan Tahun 2014. Horizon waktu yang digunakan untuk dilakukan simulasi secara tahunan dan kuartalan dengan tingkat kepercayaan yang digunakan yaitu 95%, 97.5% dan 99%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar emiten pada portofolio saham available for sales PT Taspen (Persero), nilai Value at Risk simulasi Monte Carlo lebih kecil dibandingkan dengan potential loss yang ada. Sehingga dapat diberikan saran kepada PT Taspen (Persero) akan batas kerugian maksimal yang dihadapi setiap emiten. Selain itu, penentuan tingkat kepercayaan dapat disesuaikan dengan kemampuan pencadangan dana suatu perusahaan, dikarenakan semakin tinggi tingkat kepercayaan yang digunakan maka semakin tinggi pula cadangan dana yang harus disiapkan.

---

ABSTRACT
Quantitative calculation of the maximum amount of risk that may be incurred, as well as the amount of potential loss on a portfolio of stocks available for sales were mostly higher in number every year. Based on this we need a method to measure and estimate the maximum amount of risk that may be incurred using the Value at Risk with Monte Carlo simulations. Value at risk is the maximum expected loss within a time horizon with a certain confidence level. Reasons for the selection of Monte Carlo simulation due to more powerful, flexible and provide larger estimates than other methods but the weakness are complexity computational level. . Monte Carlo Simulation for Risk Estimation of Available for Sale Stock Portfolio has two categories of related parties and third parties. The data observation period from 2012 up to 2014. Time horizon used for simulation of annual and quarterly basis with a confidence level used is 95%, 97.5% and 99%. The results showed that the vast majority of listed companies in the available for sale stock portfolio in PT Taspen (Persero), the result of the Value at Risk Monte Carlo simulation is smaller than the potential losses that exist. So it can be given advice to PT TASPEN (Persero) will limit the maximum loss that faced each issuer. In addition, the determination of confidence level can be tailored to a company's ability reserve fund, because the higher the level of trust that is used, the higher the reserve fund must be prepared.

Abstrak :
ABSTRAK
Cadangan klaim merupakan salah satu permasalahan utama pada perusahaan asuransi. Kurang tepatnya perhitungan estimasi cadangan klaim dapat mempengaruhi kesehatan dari perusahaan asuransi. Banyak metode yang telah dikembangkan peneliti-peneliti untuk mengestimasi nilai cadangan klaim. Salah satu metode yang paling sering digunakan dalam mengestimasi cadangan klaim di dunia asuransi adalah metode Chain-Ladder dan variasinya. Selain Metode tersebut Hudecova dan Pesta 2013 mengembangkan metode terbaru yaitu Generalized Estimating Equations GEE . Metode GEE merupakan pengembangan dari metode Generalized Linear Method. Keunggulan metode GEE dengan metode GLM adalah pada metode GEE memiliki pemodelan dari hubungan antara periode kejadian dan periode pengembangan pada data. Metode ini juga dapat melakukan estimasi tanpa memerlukan informasi distribusi dari data.Pada penelitian ini akan mencoba untuk melakukan estimasi perhitungan cadangan klaim dengan menggunakan metode Generalized Estimating Equations GEE . Tujuan utama dalam penelitian ini adalah menerapkan serta membandingkan metode GEE dengan Chain-Ladder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim lini bisnis asuransi kendaraan bermotor PT XYZ selama tahun 2015 yang masuk pada jenis bisnis short-tail. Hasil estimasi metode GEE lebih akurat dibandingkan dengan estimasi yang dihasilkan metode Chain-Ladder berdasarkan data klaim yang terjadi pada tahun 2016. MAPE GEE dengan struktur korelasi exchangeable yang digabungkan dengan fungsi varians linier memiliki tingkat kesalahan terkecil, yaitu sebesar 55 .

---

ABSTRACT
Claim reserve is one of the biggest problem in insurance company. Inaccurate calculations of claim reserve could lead to downfall of insurance company. There is a lot of methods developed by the experts to estimate the amount of claim reserve. One of the most famous method is Chain Ladder. In addition to the method that already mentioned, Hudecova and Pesta 2013 have developed a new method, which called as Generalized Estimating Equation GEE . This method form as the development of Generalized Linear Method method. The advantage of GEE method with GLM method is the method has modelling out of the relation between the accident period and the development period of the data. This research would like to test making claim reserve estimation using the Generalized Estimating Equations GEE method. The goals of this research is to apply and compare the GEE method with the most famous method, which is Chain Ladder. The data that been used is historical data from PT XYZ motor insurance company from year 2015 2016 that come under the type of short tail business. The result shows, that the estimation value from GEE method base on actual claim in 2016 period. MAPE GEE with exchangeable correlation structure combined with linear variance function has the smallest error rate, which is 55 .

Abstrak :
Hasil investasi produk asuransi jiwa unit link dengan strategi investasi saham menghasilkan return yang lebih tinggi dibandingkan dengan unit link lainnya, namun cenderung memiliki risiko investasi yang lebih tinggi pula. Risiko investasi tersebut terjadi ketika kondisi perekonomian dan kinerja harga saham menurun. Untuk menghindari risiko investasi, penelitian ini membahas kontrak asuransi dengan Equity Indexed Annuity (EIA) menggunakan metode point to point yang memberikan nilai garansi minimum tingkat pengembalian dengan memperhatikan tingkat partisipasi tertanggung. Perhitungan tingkat partisipasi menentukan besarnya pembagian keuntungan dari investasi produk asuranasi jiwa unit link sehingga pihak tertanggung dan perusahaan asuransi sama-sama memperoleh keuntungan dengan kondisi pergerakan harga saham di Indonesia. Penelitian ini menunjukkan bahwa garansi minimum, volatilitas saham, suku bunga bebas risiko, serta tingkat mortalita yang dipengaruhi usia dan jenis kelamin, adalah faktor-faktor yang memengaruhi besar tingkat partisipasi untuk suatu kontrak asuransi jiwa unit link. Semakin tinggi suku bunga garansi yang diberikan pada kontrak asuransi jiwa unit link, semakin rendah tingkat partisipasi pada polis. Volatilitas saham yang lebih tinggi memberikan tingkat partisipasi produk yang lebih rendah. Semakin besar suku bunga garansi yang diberikan pada produk, semakin kecil tingkat partisipasi tertanggung. Ketika suku bunga bebas risiko lebih tinggi dari garansi minimum, tingkat partisipasi yang dihasilkan lebih tinggi dan cenderung sama besar untuk setiap usia dan suku bunga garansi. Tingkat partisipasi untuk tertanggung laki-laki dan perempuan cenderung sama untuk usia muda, namun berbeda untuk usia yang lebih tua. Semakin tua usia tertanggung, maka semakin kecil selisih perubahan tingkat partisipasi yang dihasilkan. ......The investment results of unit link life insurance products with stock investment strategies produce higher returns compared to unit link products with other investment strategies but tend to have higher investment risks as well. The investment risk will be experienced by the insured when economic conditions and the performance of stock prices decline. To avoid decreasing the value of the investment, this study discusses insurance contracts with Equity Indexed Annuity (EIA) using a point to point method that provides a minimum guaranteed interest rate by taking into account the participation rate of the insured. Calculation of the participation rate determines the amount of profit sharing from investment in unit link life insurance products in the type of stock investment so that the insured and insurance companies both benefit from the condition of stock price movements in Indonesia. This study shows that the higher the guaranteed interest rate given to unit link life insurance contracts, the lower the participation rate at the policy. The results of this study also show that minimum guarantees, stock volatility, risk-free rates, and mortality rates affected by age and sex, are factors that influence the participation rate for a unit-linked life insurance contract. Higher stock volatility provides a lower participation rate. The higher the minimum guaranteed interest rate given to the product, the lower the level of participation of the insured. When the risk-free rate is higher than the minimum guaranteed interest rate, the participation rate generated is higher and tend to be the same for each age and guaranteed interest rates. The participation rates for male and female insured tend to be the same for younger ages, but different for older ages. The older the age of the insured, the lower the change in the participation rate.

Abstrak :
Permasalahan utama yang sering dihadapi oleh perusahaan asuransi adalah mengestimasi cadangan klaim. Perhitungan estimasi cadangan klaim yang dilakukan secara kurang tepat akan memengaruhi kelangsungan usaha dari perusahaan asuransi. Metode estimasi cadangan klaim yang paling sering digunakan di dunia asuransi adalah metode Chain-Ladder dan variasinya. Selain metode tersebut, Peters, Targino dan Wuthrich (2017) mengembangkan metode yaitu gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. Metode ini merupakan metode Bayesian Chain-Ladder yang menggunakan distribusi gamma yang memiliki rentang prediksi cadangan klaim yang relatif kecil.

Pada penelitian ini penghitungan terhadap rentang prediksi cadangan klaim dilakukan menggunakan model gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. Tujuan utama pada penelitian ini yaitu menerapkan proses penghitungan rentang prediksi dengan model gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder pada konteks perusahaan asuransi XYZ di Indonesia, serta membandingkannya dengan metode Chain-Ladder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim produk asuransi kendaraan bermotor perusahaan asuransi XYZ tahun 2014 sampai dengan 2016. Hasil rentang prediksi berdasarkan nilai MSEP model gamma-gamma Bayesian chain-ladder tahun 2014 sampai dengan 2016 relatif lebih kecil dibandingkan dengan MSEP chain-ladder model Mack.

---

The Main problem often faced by insurance companies is estimating claim reserve. The calculation of claim reserve that is undertaken inaccurately will affect the business operations of the insurance company. The claim reserve estimation method that is commonly undertaken called Chain-Ladder method and its variations. Besides, Peters, Targino and Wuthrich (2017) develop a method namely gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. This is a Bayesian Chain-Ladder method that uses a gamma distribution and has the prediction range of claim reserve that relatively small.

This research performs the calculation of the prediction range claim reserve that uses the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model. The main purpose of this research is implementing the process of calculation prediction range with the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model in the context of XYZ insurance companies in Indonesia, and compare it with the Chain-Ladder classic method. The data used in this study is the claim data for motor vehicle insurance products for XYZ insurance companies from 2014 to 2016. The results of the prediction range based on the MSEP value of the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model from 2014 to 2016 relatively smaller compared to the Macks MSEP chain-ladder model.

Abstrak :
ABSTRAK
Asuransi unit-linked dwiguna dengan garansi minimum tidak hanya memberikan perlindungan jiwa pada nasabah hingga akhir periode kontrak asuransi namun juga memberikan perlindungan investasi terutama investasi saham yang memiliki return tinggi dan risiko investasi yang tinggi pula sehingga dibutuhkan opsi call untuk melindungi investasi. Penelitian ini membahas perhitungan premi beserta batas bawah dan batas atas premi pada produk asuransi unit-linked dwiguna dengan garansi minimum menggunakan simulasi Monte Carlo dengan model stokastik dan kontinu serta metode numerik. Asuransi unit-linked dengan investasi saham dan tabel mortalitas dalam penelitian ini menunjukkan bahwa selain jenis kelamin, usia awal nasabah memiliki polis, kontrak asuransi dan besar garansi minimum, batas bawah dan batas atas premi dipengaruhi oleh proporsi investasi dari premi. Selang antara batas bawah dan batas atas premi semakin lebar jika proporsi investasi dari premi itu sedikit, sehingga pihak asuransi bisa menggunakan batas atas premi.

---

ABSTRACT
Unit-linked endowment insurance with a minimum guarantee not only provides life protection to customers until the end of the insurance contract period but also provides investment protection, especially stock investments that have high returns and high investment risks, so call options are needed to protect investments. This study discusses the calculation of premiums along with the caps and floor limits of premiums on unit-linked endowment insurance products with minimum guarantees using Monte Carlo simulations with stochastic and continuous model and numerical methods. Unit-linked insurance with stock investment and mortality tables in this study shows that in addition to gender, the initial age of the customer has a policy, insurance contract and amount minimum guarantee, the caps and floor limits of the premium are influenced by the proportion of investment from the premium. The interval between the caps and floor limits of the premium is wider if the investment proportion of the premium is small, so the insurance company can use the caps limits of the premium.

Abstrak :
Thesis ini mengestimasi hubungan antara stock price synchronicity dan tails of return distribution. Dalam thesis ini, data pengamatan berasal dari perusahaan yang terdaftar dalam  indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia. Periode pengamatan yang digunakan adalah 2008 - 2016. Untuk estimasi hasil, dilakukan regresi panel data dengan asumsi fixed-effect model. Hasil dari thesis ini menunjukkan bahwa perusahaan dengan nilai stock price synchronicity lebih tinggi akan memiliki peluang lebih besar untuk menghasilkan return di atas batas benchmark jika dibandingkan dengan perusahaan lain dengan nilai stock price synchronicity lebih tinggi. Dalam thesis ini, peluang menghasilkan return di atas benchmark juga dipengaruhi oleh rasio leverage perusahaan tersebut. Ratio leverage yang lebih tinggi akan mengurangi probabilitas perusahaan tersebut untuk mengahasilkan return di atas benchmark. ......This study estimates the relationship of stock price synchronicity and tails of return distribution. In this study, the data is taken from companies listed on LQ45 index of Indonesia Stock Exchange. The period taken is from 2008 - 2016. To estimate the result, this study uses panel data regression, with a fixed effect model assumption. The result of this study shows that firms with a higher level of stock price synchronicity have a greater probability of generating returns above the benchmark when compared to firms with lower stock price synchronicity. The probability of generating returns above the benchmark in this study is also affected by the firm’s leverage ratio. Higher leverage ratio reduces the probability of gaining returns above the benchmark.

Abstrak :
Penelitian ini membahas kinerja portofolio yang dibentuk berdasarkan Model Investasi Warren Buffet dan penerapannya pada Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini mengambil sampel 45 saham yang terdaftar pada Indeks KOMPAS100 periode tahun 2008 ndash; 2015. Betting Againt Beta dan Quality Minus Junk memberikan kriteria pemilihan saham yang murah, risiko rendah, dan berkualitas sesuai dengan Model Investasi Warren Buffet. Portofolio yag dibentuk berdasarkan kriteria investasi Warren Buffet mampu menciptakan alpha yang lebih baik apabila dibandingan dengan return pasar atau Indeks Harga Saham Gabungan. Portofolio yang dibentuk berdasarkan Quality Minus Junk mampu memperoleh Sharpe ratio sebesar 0,65. Portofolio yang dibentuk berdasarkan kriteria Investasi Warren Buffet mampu memperoleh Sharpe ratio sebesar 0,59. Dari hasil penelitian ini, faktor Betting Against Beta dan Quality Minus Junk mampu memberikan pengaruh yang signifikan terhadap beberapa saham individual maupun terhadap portofolio yang dibentuk sehingga Model Investasi Warren Buffet ini dapat diterapkan di Bursa Efek Indonesia. ...... The focus of this strudy is to understand the stock portfolio based on Warren Buffet Investment Model and its application in Bursa Efek Indonesia. The data sampled from 45 stocks which are selected in KOMPAS100 index for the period 2008 ndash 2015. Betting Againts Beta and Quality Minus Junk Factor give the criteria of cheap, low risk, and high quality stocks. Portfolio which are selected based on Warren Buffet Investment Model criteria could create positive alpha compared to market return. Quality Minus Junk portfolio could reach Sharpe ratio of 0.65 and Warren Buffet portfolio could reach 0.59. From this study Betting Againts Beta and Quality Minus Junk Factor could effect the individual stocks return and the portfolio return which could be applied in Bursa Efek Indonesia.

Abstrak :
Permasalahan mengenai pencadangan klaim pada perusahaan asuransi merupakan salah satu isu yang harus dihadapi oleh para pelaku bisnis asuransi. Ketersediaan dana klaim oleh perusahaan merupakan hal yang mendasar pada perusahaan asuransi untuk dapat mempertahankan bisnis mereka dan menjaga kelangsungan dari usahanya. Pencadangan klaim ini juga diperlukan perhitungan secara detil mengenai pengalokasian dana yang dimiliki perusahaan berdasarkan penerimaan penjualan produk yang dikeluarkan, untuk menghasilkan profit di dalam bisnis mereka. Berangkat dari keterbatasan model-model terdahulu, tulisan ini ingin memperkenalkan model penghitungan alternatif, yakni model quantile regression. Menurut Chan 2015 model quantile regression ini dianggap memiliki kemampuan untuk melakukan penghitungan pencadangan klaim terhadap data yang memiliki variansi heterogen dan tidak memiliki distribusi yang jelas sebagaimana kebanyakan data asuransi. Penelitian ini akan melakukan penghitungan estimasi cadangan klaim dengan mengadopsi model Quantile Regression. Tujuan utama dari penelitian ini adalah ingin mencoba bagaimana proses penghitungan estimasi dengan model Quantile Regression serta melihat apakah model ini bisa diterapkan pada konteks perusahaan asuransi XYZ di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim produk asuransi kendaraan bermotor perusahaan XYZ tahun 2013 sampai dengan 2015. ...... The issue of claim reserves on insurance companies is one of the issues that insurance businesses have to cope with. The availability of claims within the company is fundamental to insurance companies to maintain their business and keep the business going. This claim reserves is also required in precise calculations regarding the allocation of funds owned by the company based on the sale of products issued, to generate profit in their business. Based on the limitations of the traditional models, this paper wants to introduce an alternative model of estimating claim reserve, it is called quantile regression model. According to Chan 2015 this quantile regression model is considered to have the ability to calculate the reserve of claims against data with heterogeneous variance and have no clear distribution, which is mostly insurance data known for. This research will try to calculate estimation for claim reserve by adopting Quantile Regression model. The main purpose of this research is to try how to calculate the estimation with Quantile Regression model and see if this model can be applied to the context of XYZ insurance company in Indonesia. The data used in this research are the claims data of XYZ company s for motor vehicle insurance products from 2013 to 2015.