Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas mengenai analisa pengaruh variabel demografi yaitu umur pemilik kendaraan bermotor dan profesi dengan mengikutsertakan beberapa variabel kontrol yang dinilai juga memiliki hubungan. Penelitian ini menggunakan metode Generalized Linear Method dan memberikan hasil yang menunjukkan bahwa, hanya variabel umur pemilik kendaraan bermotor yang signifikan terhadap variabel severitas klaim, frekuensi klaim dan premi murni. Semakin bertambah usia seseorang akan berpengaruh terhadap penurunan premi dikarenakan semakin tinggi tingkat kehati-hatiannya sehingga premi yang diberikan semakin rendah.

---

This thesis discusses the analysis of the influence of demographic variables such as age andprofession of motor vehicle owners . by including some of the control variables assessed also hashubunagn . This research method menggunazan Generalized Linear Method and results showedthat only age variable motor vehicle owners are significant to the variable severity of claims ,claim frequency and pure premium . The more mature person will affect the premium declinedue to the higher level of caution that given the lower premiums"

"Premi adalah sejumlah uang yang ditetapkan oleh perusahaan asuransi atau perusahaan reasuransi dan disetujui oleh pemegang polis untuk dibayarkan. Hal tersebut sesuai dengan perjanjian asuransi atau perjanjian reasuransi. Dalam penetapan tarif premi asuransi kendaraan bermotor, perusahaan asuransi memperhitungkan eksposur risiko yang diterima kendaraan bermotor untuk mengestimasi jumlah klaim. Pada umumnya, perusahaan asuransi kendaraan bermotor hanya memperhitungkan faktor durasi kontrak asuransi dalam memperhitungkan eksposur risiko. Namun, pada kenyataannya terdapat faktor lain yang memengaruhi risiko terjadinya kecelakaan, salah satunya adalah jarak tempuh kendaraan. Faktor risiko jarak tempuh telah dipertimbangkan pada asuransi Pay-As-You-Drive (PAYD). Pada penelitian ini, dilakukan penghitungan eksposur risiko pada kendaraan bermotor dengan memperhitungkan jarak tempuh kendaraan dan durasi kontrak asuransi. Tujuannya adalah untuk melihat efek simultan yang dihasilkan oleh jarak tempuh dan durasi kontrak asuransi sebagai kovariat terhadap variabel respons jumlah klaim menggunakan Generalized Additive Model (GAM). GAM digunakan untuk menangkap kemungkinan adanya hubungan non-linear antara kovariat dengan variabel respons. Dalam penelitian ini, GAM dikonstruksi dengan cubic splines dan untuk mengestimasi koefisien model, digunakan metode Penalized Iteratively Reweighted Least Squares (PIRLS). Setelah koefisien model diestimasi, GAM dapat digunakan untuk memprediksi nilai frekuensi klaim. Nilai frekuensi tersebut dapat dimanfaatkan untuk menentukan relativitas harga premi terhadap reference premium. Reference premium adalah nilai premi yang diterapkan ketika diasumsikan tidak ada pengaruh dari kovariat. Selanjutnya, GAM diimplementasikan pada data klaim asuransi kendaraan bermotor untuk menentukan tarif premi.

---

Premium is an amount of money set by an insurance company or reinsurance company and agreed upon by the policyholder to be paid based on an insurance or reinsurance policy. In establishing premium rates for motor vehicle insurance, insurance companies consider the risk exposure associated with motor vehicles to calculate the estimated number of claims. Generally, motor vehicle insurance companies only consider the duration of the insurance contract when calculating risk exposure. However, there are other factors that influence the risk of accidents, one of which is the distance traveled by the vehicle. The mileage risk factor has been considered in Pay-As-You-Drive (PAYD) insurance. In this study, risk exposure in motorized vehicles was calculated by considering the distance traveled by the vehicle and the duration of the insurance contract. The objective is to examine the simultaneous effects of mileage and insurance contract duration as covariates on the response variable of claim amount using the Generalized Additive Model (GAM). GAM is used to capture the possibility of a non-linear relationship between the covariates and the response variable. In this study, GAM is constructed with cubic splines and to estimate the model coefficients, the Penalized Iteratively Reweighted Least Squares (PIRLS) method is used. Once the model coefficients are estimated, the GAM can be used to predict claim frequency values. The frequency value can be used to determine the relativity of the premium price to the reference premium. The reference premium is the premium value that is applied when it is assumed that there is no influence from covariates. Furthermore, GAM is implemented on motor vehicle insurance claim data to determine premium rates."

"Penentuan tarif premi adalah hal yang krusial bagi perusahaan asuransi agar perusahaan tidak mengalami kerugian dan pemegang polis mendapatkan tarif premi yang sesuai dengan profil risikonya. Salah satu indikator penting dalam penentuan tarif premi adalah frekuensi klaim. Frekuensi klaim pada asuransi kendaraan bermotor sangat penting karena dapat menjadi indikator risiko yang berpengaruh pada seberapa tinggi tarif premi yang harus dibayarkan oleh pemegang polis. Salah satu metode perhitungan tarif premi adalah experience ratemaking, yang terdiri dari dua tahapan perhitungan premi, yaitu a-priori dan a-posteriori. Tahapan a-priori menggunakan skema klasifikasi risiko berdasarkan karakteristik atau faktor risiko dari masing-masing pemegang polis yang diketahui dan terukur hanya di satu waktu tertentu saja. Namun, seiring berjalannya waktu, perusahaan asuransi memperoleh informasi frekuensi klaim, faktor risiko, dan faktor heterogenitas (random effect) dari pemegang polis dari waktu ke waktu sebagai data longitudinal yang digunakan dalam tahapan perhitungan tarif premi a-posteriori. Untuk mengetahui hubungan antara karakteristik risiko dengan banyaknya klaim, dikembangkan beberapa model statistika untuk perhitungan tarif premi a-priori, salah satunya adalah Generalized Linear Model (GLM). Namun, GLM tidak dapat mengakomodasi faktor heterogenitas pada data longitudinal sehingga diperlukan model statistika berikutnya, yaitu Hierarchical Generalized Linear Model (HGLM). Dalam penelitian ini, frekuensi klaim berdistribusi Poisson dan random effect berdistribusi Gamma sehingga model HGLM yang digunakan adalah HGLM Poisson-Gamma. Untuk mengestimasi parameter HGLM Poisson-Gamma, digunakan metode maximum likelihood. Sebagai implementasi HGLM Poisson-Gamma, digunakan pada dua data frekuensi klaim asuransi kendaraan bermotor yang bersifat longitudinal, yaitu data Claimslong dan data Automobile Common Statistics. Berdasarkan data claimslong dengan kovariat usia pengemudi, diperoleh tarif premi tahunan a posteriori untuk setiap kelompok usia. Sedangkan, untuk data Automobile Common Statistics tanpa kovariat, diperoleh tarif premi tahunan a posteriori yang meningkat seiring dengan bertambahnya frekuensi klaim di tahun sebelumnya.

---

Premium ratemaking is a critical aspect of insurance company operations, ensuring financial stability and equitable pricing for policyholders. Claim frequency serves as a pivotal risk indicator, influencing premium rates assigned to individual policyholders. Experience ratemaking, a prevalent premium calculation method, comprises two stages: a priori and a posteriori. The a priori stage employs a risk classification scheme based on static characteristics or risk factors associated with each policyholder. These factors are known and quantifiable only at a specific point in time. The Generalized Linear Model (GLM) exemplifies a common statistical technique employed for a priori premium rate calculation. However, insurance companies accumulate longitudinal data over time, encompassing information on claim frequency, risk factors, and individual-level random effects (heterogeneity). This necessitates a posteriori premium rate determination that can effectively exploit such longitudinal data. Traditional approaches struggle to account for heterogeneity, necessitating the implementation of statistical models capable of accommodating this complexity. Hierarchical Generalized Linear Models (HGLMs) offer a robust solution for this purpose. This study focuses on the Poisson-Gamma HGLM, where claim frequencies are assumed to follow a Poisson distribution and random effects follow a Gamma distribution. The maximum likelihood method is employed to estimate the model's parameters. The effectiveness of the Poisson-Gamma HGLM is assessed through its application to two longitudinal motor vehicle insurance claim frequency datasets: Claimslong and Automobile Common Statistics. The Claimslong dataset incorporates driver age as a covariate, enabling the estimation of a posteriori annual premium rates for distinct age groups. Conversely, the analysis of the Automobile Common Statistics dataset, absent any covariates, reveals an increase in a posteriori annual premium rates along with the increase of claim frequency from the preceding year."

"ABSTRAKPenerapan referensi tarif premi risiko murni asuransi kendaraan bermotor yang ditetapkan Departemen Keuangan belum mencerminkan perkiraan klaim peserta asuransi sesuai karakteristik risikonya sehingga menimbulkan kekurangadilan bagi peserta asuransi. Penelitian ini mencoba mengidentifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi claim frequency dan claim severity untuk dipertimbangkan dalam penyusunan referensi tarif premi risiko murni yang lebih adil. Melalui metode regresi linier terbukti bahwa variabel-variabel Wilayah Operasional dan Status Polis memiliki pengaruh yang signifikan terhadap claim frequency, sedangkan variabel Wilayah Operasional, Umur Kendaraan, Status Polis, dan Harga Pertanggungan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap claim severity. Berdasarkan variabelvariabel yang memiliki pengaruh yang signifikan tersebut disusun tarif premi risiko murni dengan klasifikasi tarif yang lebih adil.

---

ABSTRACT

Pure risk premium rate reference issued by Ministry Of Finance is not yet considering all relevant variables that influence projected policyholders claim. This research triesb to identify variables that influencing Claim Frequency and Claim Severity that ends up in claim cost. Results of this research show that Region and Policy Status (i.e. new or old business) significantly influence Claim Frequency, while Region, Vehicle Age, Policy Status, and Sum Insured significantly influence Claim Severity. Based on variables that significantly influence the Claim Frequency and Claim Severity, pure rate premiums are classified to better reflect projected policyholders claim and equitable. The pure risk premium resulted from this research believed to be more equitable than pure risk premium referenced by Ministry of Finance."

"Tujuan mendasar produk asuransi adalah memberikan proteksi atas kerugian yang tidak pasti kapan terjadi dengan membayar premi sebagai pembayaran transfer risiko tersebut. Mengingat semua risiko tidaksama, perusahaan asuransi tidak dapat memberikan premi murni yang sama untuk setiap risiko pemegang polis dalam portofolio asuransi.  Metode umum untuk menghitung premi murni adalah dengan hasil perkalian antara ekspektasi dari frekuensi klaim dengan severitas klaim. Metode Generalized Linear Models dapat digunakan dalam melakukan estimasi dua komponen tersebut dengan mempertimbangkan karakteristik dari pemegang polis. Metode lain yang dapat digunakan dalam penaksiran premi murni adalah Tweedie Generalized Linear Models. Dimana model Tweedie dapat mengakomodasi kekurangan pada Generalized Linear Models, yakni dapat digunakan pada data klaim yang banyak terdapat nilai klaim sebesar nol rupiah. Dengan menggunakan Tweedie generalized linear models, penaksiran premi murni menjadi lebih efisien karena dapat dilakukan langsung tanpa melakukan estimasi terpisah pada frekuensi dan severitas. Dalam penelitian ini akan ditampilkan komparasi pemodelan dengan menggunakan dua metode tersebut.

---

The fundamental objective product insurance is to provide financial protection from uncertain risk with premium as transferring the risk.  Considering that not all risks are equal, the insurance company should not apply the same premium for all insured risks in portfolio. A commonly method to calculate the pure premium is to multiply the expectation of the claim frequency with the expected cost of claims. Separated- Generalized Linear Models are employed to estimate the two component of pure premium given the characteristic of the policyholders. Another method to estimate the pure premium is Tweedie Generalized Linear Models. Tweedie models can used in the data claims if there are many claims of zero value. Using Tweedie to estimate pure premium more efficient, Tweedie models can estimate pure premium directly without calculate the expectation frequency and severity separated. In this paper, will be practice implementation using these two models."

"Frekuensi klaim umumnya dimodelkan dengan Generalized Linear Model dan model-model lainnya yang serupa seperti regresi Poisson dan regresi Logistik. Akan tetapi, model-model tersebut tidak memperhitungkan adanya autokorelasi spasial, atau terjadinya hubungan yang erat antara daerah-daerah yang berdekatan, sedangkan frekuensi klaim dibuktikan bahwa ia dipengaruhi oleh lokasi yang diamati. Model spasial Besag-York-Mollié (BYM) dapat diimplementasikan ke dalam data klaim pada beberapa daerah yang berdekatan dan memiliki potensi untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibanding dengan model-model non-spasial. Akan dilakukan penelitian terhadap model BYM untuk menjelaskan kegunaan model tersebut dan memberikan alternatif bagi model-model yang biasa digunakan untuk pemodelan frekuensi klaim. Untuk mengevaluasi performa dari model BYM, maka model tersebut akan diimplementasikan kepada data simulasi, kemudian efektivitas dari model juga akan dibandingkan terhadap model-model lainnya menggunakan ukuran Deviance Information Criterion atau DIC. Hasil analisis menunjukkan bahwa model BYM memiliki potensi untuk menjadi model yang paling akurat dalam memprediksikan frekuensi klaim pada daerah-daerah dengan autokorelasi spasial yang kuat.

---

Claims frequency modelling is usually done using Generalized Linear Models or other similar models such as Poisson regression and Logistik Regression. However these models do not take in account spatial autocorrelation, or the event in which neighboring areas would have a close relationship, even though claims frequency has been proven to be influenced by the observed locations. The spatial Besag-York-Mollié model can be implemented in claims data for several neighboring areas and has potential to be more accurate than non-spatial models in predicting claims frequency. Research towards the BYM model will be done to explain the usage of the model and provide an alternative to other models usually used for claims frequency. To evaluate the effectiveness of the model, the BYM model is then implemented into simulation data, and its effectiveness is compared to other models using the Deviance Information Criterion or DIC. The result of the analysis shows that the BYM model has potential to be the best model for cases that have a strong spatial relationship."

"Skripsi ini membahas masalah dalam asuransi kerugian mobil, yaitu mencari nilai tingkat premi bagi suatu group peserta yang bergabung dengan group lain membentuk konsorsium Asuransi Kolektif. Proses penawaran tingkat premi yang kemudian diikuti dengan penertapan tingkat premi bagi suatu group peserta Asuransi Kolektif diselesaikan dengan bantuan Teori Game."

"Penelitian ini bertujuan untuk menghitung cadangan kerugian dengan menerapkan regresi Gaussian Process untuk memperkirakan klaim di masa mendatang. Pemodelan dilakukan pada data asuransi kendaraan bermotor. Hasil estimasi memperlihatkan bahwa metode Regresi Proses Gaussian sangat fleksibel dan dapat diterapkan tanpa banyak penyesuaian. Hasil ini juga dibandingkan dengan metode Chain Ladder.

---

This study aims to calculate the allowance for losses by applying Gaussian Process regression to estimate future claims. Modeling performed on motor vehicle insurance data. The estimation results show that the Gaussian Process Regression method is very flexible and can be applied without much adjustment. These results were also compared with the Chain Ladder method."

"Dalam studi statistik, mengukur ketergantungan antar variabel sering kali diperlukan untuk memahami perilaku dari variabel-variabel tersebut. Pada skripsi ini, untuk merepresentasikan ketergantungan antar variabel akan digunakan model copula. Copula diterapkan dalam memodelkan ketergantungan pada studi keuangan dan statistik, bahkan diperkenalkan dalam studi aktuaria untuk menghitung total kerugian pada industri asuransi kendaraan bermotor. Perusahaan asuransi, sebagai pihak yang menyediakan asuransi kendaraan bermotor, harus bisa memprediksi kemungkinan kerugian yang akan terjadi guna memprediksi kewajiban dan menyusun strategi perusahaan di masa depan. Total kerugian pada asuransi kendaraan bermotor dapat dihitung berdasarkan dua variabel, yaitu frekuensi klaim dan severitas klaim. Kedua variabel tersebut memiliki distribusi yang berbeda dan terkadang ditemukan ketergantungan di antara keduanya sehingga diperlukan model yang dapat menghubungkannya. Dalam beberapa kasus, kerugian juga dipengaruhi oleh faktor-faktor risiko lainnya yang disebut sebagai kovariat. Salah satu metode analisis statistik untuk menggabungkan dua distribusi data berbeda yang saling berhubungan beserta kovariat adalah dengan model copula berbasis regresi. Hal ini dilakukan dengan menggabungkan marginal Generalized Linear Model dari frekuensi dan severitas klaim. Dengan karakteristik yang berbeda dari kedua data maka model dibentuk dengan pendekatan mixed copula. Copula yang digunakan adalah copula Gaussian dan estimasi parameter dilakukan dengan Maximization by Parts (MBP). Berdasarkan parameter yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa terdapat ketergantungan positif antara frekuensi dan rata-rata severitas klaim. Dengan mempertimbangkan unsur dependensi pada frekuensi dan rata-rata severitas klaim, diperoleh nilai ekspektasi total kerugian yang lebih besar dibandingkan tanpa mempetimbangkan unsur dependensi.

---

In statistical studies, measuring dependencies between variables is often necessary to understand the behavior of those variables. In this thesis, to represent the dependency between variables, the copula model will be used. Copula is applied to modeling dependencies in financial and statistical studies and has even been introduced in actuarial studies to calculate total losses in the motor vehicle insurance industry. Insurance companies, as parties that provide motor vehicle insurance, must be able to predict possible losses that will occur in order to predict liabilities and develop company strategies in the future. Total losses in motor vehicle insurance can be calculated based on two variables, namely claim frequency and claim severity. These two variables have different distributions, and sometimes dependencies are found between them, so a model is needed that can relate them. In some cases, losses are also influenced by other risk factors known as covariates. One statistical analysis method for combining two different, interconnected data distributions and covariates is a regression-based copula model. This is done by combining marginal generalized linear models of claim frequency and severity. With the different characteristics of the two data sets, the model was formed using a mixed copula approach. The copula used is a Gaussian copula, and parameter estimation is done using Maximization by Parts (MBP). Based on the parameters obtained, it can be concluded that there is a positive dependence between the frequency and average claim severity. By considering the dependency element on the frequency and average severity of claims, the expected total loss value is greater than without considering the dependency element."