{"title":"Prediksi Ukuran Risiko Agregat Klaim Berbasis Copula pada Model Autoregressive Conditional Amount (ACA)","authors":"Dedy Irawan Prihandoko, K. Syuhada","doi":"10.24198/jmi.v15.n2.23443.131","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Industri asuransi merupakan industri yang berkaitan langsung dengan risiko. Risiko yang terjadi diakibatkan oleh besar klaim yang harus dibayarkan perusahaan asuransi. Dalam praktiknya, besar klaim berasal dari berbagai sumber bisnis perusahaan sehingga dipandang sebagai risiko agregat. Pada artikel ini, risiko agregat dikonstruksi dari jumlahan dua besar klaim suatu lini bisnis yang saling bergantung. Kebergantungan antar besar klaim dapat direpresentasikan melalui Copula. Copula yang digunakan pada artikel ini adalah Copula Clayton, Copula Frank, dan Copula Gumbel. Kemudian besar klaim harus dapat dimodelkan dan diprediksi nilainya sehingga perusahaan dapat melakukan strategi agar tidak terjadi kebangkrutan. Model Autoregressive Conditional Amount (ACA) merupakan model yang dapat digunakan untuk memodelkan besar klaim dengan memanfaatkan data besar klaim masa lalu. Selanjutnya metode Value-at-Risk (VaR)dapat digunakan untuk memprediksi nilai besar klaim yang akan datang dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dengan memanfaatkan model kebergantungan Copula, model klaim ACA dan metode Value-at-Risk maka didapatkan prediksi VaR untuk risiko agregat. Hasil prediksinya adalah sebes ar 13.0171 dengan model kebergantungan terbaik menggunakan Copula Gumbel.","PeriodicalId":53096,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Integratif","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-02-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Matematika Integratif","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24198/jmi.v15.n2.23443.131","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Prediksi Ukuran Risiko Agregat Klaim Berbasis Copula pada Model Autoregressive Conditional Amount (ACA)
Industri asuransi merupakan industri yang berkaitan langsung dengan risiko. Risiko yang terjadi diakibatkan oleh besar klaim yang harus dibayarkan perusahaan asuransi. Dalam praktiknya, besar klaim berasal dari berbagai sumber bisnis perusahaan sehingga dipandang sebagai risiko agregat. Pada artikel ini, risiko agregat dikonstruksi dari jumlahan dua besar klaim suatu lini bisnis yang saling bergantung. Kebergantungan antar besar klaim dapat direpresentasikan melalui Copula. Copula yang digunakan pada artikel ini adalah Copula Clayton, Copula Frank, dan Copula Gumbel. Kemudian besar klaim harus dapat dimodelkan dan diprediksi nilainya sehingga perusahaan dapat melakukan strategi agar tidak terjadi kebangkrutan. Model Autoregressive Conditional Amount (ACA) merupakan model yang dapat digunakan untuk memodelkan besar klaim dengan memanfaatkan data besar klaim masa lalu. Selanjutnya metode Value-at-Risk (VaR)dapat digunakan untuk memprediksi nilai besar klaim yang akan datang dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dengan memanfaatkan model kebergantungan Copula, model klaim ACA dan metode Value-at-Risk maka didapatkan prediksi VaR untuk risiko agregat. Hasil prediksinya adalah sebes ar 13.0171 dengan model kebergantungan terbaik menggunakan Copula Gumbel.