Laporkan Masalah

ESTIMASI TOTAL LOSS MENGGUNAKAN REGRESI BERBASIS COPULA

INDAH DWI PEBRIANTI, Dr. Adhitya Ronnie Effendie, S.Si., M.Sc.

2016 | Skripsi | S1 STATISTIKA

Penggunaan regresi berbasis copula dalam skripsi ini adalah untuk menghasilkan suatu estimasi dari total loss (kerugian) yang dialami suatu perusahaan asuransi yang berasal dari data klaim perusahaan tersebut. Estimasi total loss merupakan hal yang sangat penting dalam pekerjaan seorang aktuaris, karena hasil estimasi tersebut dapat menjadi acuan dalam menentukan harga kontrak asuransi, premi hingga manajemen resiko. Data klaim terdiri dari frekuensi (banyak klaim) dan severity (besar klaim) yang terjadi pada periode waktu tertentu. Dua model yang akan digabung untuk menjadi model distribusi bersama menggunakan copula yaitu model marginal frekuensi dan model marginal severity. Model marginal didapat dari analisis Generalized Linear Model (GLM), yaitu GLM ZTP untuk frekuensi dan GLM Gamma untuk severity. Dalam GLM, variabel dependen dipengaruhi oleh dua kovariat sebagai variabel independen. Jenis copula yang digunakan merupakan jenis copula Archimedean yaitu copula Clayton, Gumbel, dan Frank, serta jenis copula Elliptical yaitu copula Gaussian. Metode pemilihan model copula yang terbaik untuk mendapatkan hasil prediksi yang sesuai menggunakan uji Aike Information Criteria (AIC). Hasil dalam studi kasus pada skripsi ini menunjukan bahwa model copula clayton memiliki nilai AIC terendah sehingga terpilih menjadi model terbaik dengan hasil total loss sebesar 30,26 milyar rupiah.

The use of Copula-based regression in this thesis is to produce an estimate of the total loss (loss) experienced a taste of the insurance company that the company claims data. Claims data consist of frequency (number of claims) and severity (average the claims) that occurs in certain time period. Zero Truncated Poisson distribution frequency (ZTP) and severity Gamma distribution. Two models will be merged to become a joint distribution model using the model marginal Copula frequency and severity of marginal models. Marginal models obtained by analysis of Generalized Linear Model (GLM), which GLM ZTP to the frequency and GLM Gamma for severity. In GLM, the dependent variable is affected by two covariates as independent variables. Copula type used is a type of Archimedean Copula that Clayton Copula, Gumbel, and Frank, as well as the type of Elliptical Copula namely Gaussian Copula. Copula model selection method is best to get the corresponding prediction using test Aike Information Criteria (AIC) . Results of the case studies in this paper show that the model Copula clayton has the lowest AIC value thus chosen to be the best model with the results of a total loss of 30.26 billion rupiah.

Kata Kunci : Total loss, Bivariat Copula, Generalized Linear Model, frekuensi, severity, AIC

  1. S1-2016-265716-abstract.pdf  
  2. S1-2016-265716-bibliography.pdf  
  3. S1-2016-265716-tableofcontent.pdf  
  4. S1-2016-265716-title.pdf