Statistika (S1)

Permanent URI for this collection

https://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/267

Browse

Now showing 1 - 20 of 57

Analisis Pembentukan Portofolio Optimal dengan Menggunakan Metode Constant Correlation Model
(2019-01-09) SARAH INDIRA; Anna Chadidjah; Achmad Zanbar Soleh
Diversifikasi risiko merupakan salah satu strategi dalam berinvestasi, dimana konsep yang umum dilakukan adalah portofolio. Keterlibatan indeks pasar tidak dapat terlepas dalam pembentukan portofolio optimal. Metode Single Index Model (SIM) digunakan dalam proses diversifikasi apabila terdapat kecenderungan bahwa pergerakan return suatu saham secara individu dipengaruhi oleh pergerakan indeks pasarnya. Sementara itu, metode Constant Correlation Model (CCM) digunakan apabila terbukti bahwa terdapat hubungan sempurna antara return suatu saham dengan indeks pasarnya, sehingga strategi yang ditempuh dalam metode ini adalah menghindari saham-saham yang saling berkorelasi kuat agar ketika nilai suatu saham jatuh, saham lainnya tidak serta merta mengikuti. Terdapat 45 saham digunakan dalam penelitian ini yang terdaftar dalam indeks LQ45 periode Februari s.d. Agustus 2016. Analisis CCM dan SIM masing-masing menghasilkan portofolio yang terdiri dari kombinasi aset bebas risiko. Sertifikat Bank Indonesia (SBI) dan aset berisiko berupa 6 saham, yaitu WSKT, TLKM, BBTN, ANTM, PWON, dan ADRO. Portofolio hasil analisis CCM memberikan keuntungan investasi sebesar Rp 199.400,- per hari, sedangkan portofolio hasil analisis SIM memberikan keuntungan investasi sebesar Rp 204.200,- per hari dengan modal investasi sebesar Rp 100.000.000,-.
Credit Scoring Model Perbankan pada Kredit Mikro Komersial dengan Logit Model dan Probit Model
(2016-07-19) RIZKY PANGARIBUAN; Achmad Zanbar Soleh; Anna Chadidjah
Bank dalam pemberian kredit kepada debitur sangat rentan terhadap risiko yang timbul akibat kegagalan debitur dalam memenuhi kewajibannya. Oleh karena itu, perbankan perlu mengembangkan suatu sistem yang dapat memonitor atau mengendalikan risiko tersebut. Sistem tersebut adalah Credit Scoring Model yang berupa suatu model yang digunakan perbankan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu debitur untuk diberikan pinjaman. Dalam penelitian ini akan dilakukan perbandingan antara Logit Model dan Probit Model agar dapat dipilih metode yang tepat dalam membentuk Credit Scoring Model jenis Kredit Mikro Komersial Bank X. Sebelum membentuk Credit Scoring Model, terlebih dahulu dilakukan seleksi variabel melalui metode Proportional Reduction in Uncertainty (PRU). Dari hasil analisis menggunakan metode PRU, variabel yang terlibat dalam pembentukan Credit Scoring Model adalah Plafon, Angsuran, Nilai Likuidasi Agunan, Baki Debet, Status Perkawinan dan Status Debitur. Dari 6 variabel tersebut membentuk 6 kemungkinan Credit Scoring Model yang terbentuk kemudian dibentuk model menggunakan metode Logit Model dan Probit Model. Berdasarkan perbandingan nilai Deviance diperoleh bahwa kedua metode memilki nilai deviance yang relatif sama sehingga kedua metode dapat dipilih oleh Bank X dalam membentuk Credit Scoring Model sesuai kebutuhan Bank X.
Estimasi Besar Cadangan Premi Zillmer Produk Asuransi Js Siharta Berdasarkan Tingkat Suku Bunga Hull-White (Studi Kasus Di Pt Asuransi Jiwasraya(Persero))
(2019-04-26) ALIA NUR ANISA; Sudartianto; Achmad Zanbar Soleh
Perusahaan asuransi perlu menghimpun dan menginvestasikan dana premi, dalam istilah aktuaria dana ini disebut dengan cadangan premi. Pada penelitian ini, dihitung besarnya nilai cadangan premi menggunakan metode Zillmer pada produk asuransi dwiguna single life multiple decrement. Selama ini dalam memperhitungkan besaran-besaran aktuaria dengan keadaan masa yang akan datang dan long term kajian mengenai time value of money dan tingkat suku bunga menjadi penting sehingga dalam penelitian ini akan digunakan pengamatan terhadap tingkat suku bunga yang bergerak secara fluktuatif untuk menggambarkan keadaan dimasa yang akan datang, nilai tersebut akan digunakan dalam perhitungan besaran-besaran aktuaria sepeti premi, anuitas hidup dan besar cadangan. Model tingkat suku bunga yang digunakan dalam perhitungan cadangan ini adalah model Hull-White. Metode Zillmer merupakan pengembangan metode prospektif dengan menambahkan biaya-biaya. Hasil dari perhitungan cadangan modifikasi Zillmer berdasarkan tingkat suku bunga menghasilkan besaran cadangan yang lebih wajar dengan keadaan perekonomian di Indonesia.
Estimasi Besar Dana BPJS Kesehatan Untuk Menangulangi Risiko Severitas Klaim Ekstrim Berdasarkan Metode Peaks Over Threshold
(2016-01-20) MAIA MAJESTA SIREGAR; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Berdasarkan Peraturan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan Nomor 1 Tahun 2014 tentang penyelenggaraan jaminan kesehatan pasal 88, BPJS Kesehatan bertugas melakukan pembayaran kepada Fasilitas Kesehatan (Faskes) yang telah memberikan layanan kepada peserta sebagai kompensasi layanan kesehatan yang optimal kepada masyarakat yang selanjutnya dinamakan total severitas klaim Faskes kepada BPJS Kesehatan. Semakin besar uang yang dikeluarkan oleh BPJS Kesehatan untuk membayarkan klaim yang diajukan oleh Faskes kepada BPJS merupakan kerugian bagi BPJS yang dapat disebut juga sebagai risiko. Risiko yang ditanggung oleh BPJS Kesehatan adalah All Risk yakni semua masalah kesehatan dari peserta BPJS Kesehatan, apapun penyakitnya bahkan sampai yang paling parah sekalipun dapat ditanggung oleh BPJS Kesehatan sehingga menyerap biaya yang besar. Jadi, BPJS Kesehatan harus bisa memperkirakan kemungkinan uang keluar terbesar atau kerugian maksimum dari total klaim yang ada. Pada klaim Rawat Inap Tingkat Lanjut (RITL), nilai klaim yang cukup besar, frekuensi terjadinya kecil sehingga data klaim RITL menunjukkan adanya nilai yang ekstrim. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Extreme Value Theory dengan metode Peak Over Threshold untuk menghitung estimasi batas kerugian maksimum yaitu sebesar nilai VaR. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh nilai VaR pada tingkat kepercayaan 99,90% sebesar Rp. 83.126.524.092,00.
Estimasi Besar Klaim Program Jaminan Hari Tua Menggunakan Kredibilitas Shrinkage
(2016-02-10) INTAN FRESTI PUTRI; Budhi Handoko; Achmad Zanbar Soleh
Jaminan Hari Tua (JHT) merupakan program perlindungan jaminan sosial ketenagakerjaan sebagai pengganti atas hilangnya penghasilan tenaga kerja akibat meninggal dunia, cacat tetap atau mencapai usia tua dan penyelenggaraannya dengan sistem tabungan hari tua yang besarnya merupakan akumulasi iuran ditambah hasil pengembangannya. JHT adalah salah satu program dari asuransi social ketenagakerjaan. Perubahan aturan pengambilan JHT menimbulkan banyak klaim yang jauh lebih banyak dibandingkan dengan sebelum ada perubahan tersebut, sehingga diperlukan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi besar dana yang harus disiapkan perusahaan untuk membayarkan klaim dari masing-masing kelompok penyebab klaim JHT. Metode yang dapat digunakan adalah Kredibilitas Shrinkage menggunakan pendekatan deret berkala ARIMA. Teori kredibilitas membagi data menjadi dua yaitu data masa lalu dan data pengamatan. Kredibilitas Shrinkage dapat mengatasi keheterogenan risiko dan dapat menghasilkan nilai galat yang relatif kecil. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data banyak klaim dan besar klaim per minggu program JHT periode Januari 2014 – September 2015. Hasil penelitian untuk estimasi besar klaim Kelompok I (klaim JHT karena meninggal dunia) adalah Rp. 98.753.192.73, Kelompok II (klaim karena memasuki usia pensium) adalah Rp. 611.547.433,83, dan Kelompok III (klaim karena PHK) adalah Rp. 2.403.389.257,41 dengan nilai MAPE berturut-turut adalah 1.3272 %, 0.4397% dan 0.4116%. Sehingga Kredibilitas Shrinkage sudah sesuai digunakan pada penelitian ini.
Estimasi Cadangan Klaim Asuransi IBNR Menggunakan Pendekatan Model Over-Dispersed Poisson
(2020-01-23) GITA SUGIARTI; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Untuk memenuhi pembayaran klaim yang akan terjadi di masa mendatang, perusahaan asuransi harus menyiapkan sejumlah dana dengan mengestimasi besarnya cadangan klaim. Penelitian ini membahas mengenai estimasi cadangan klaim menggunakan metode stokastik teknik chain ladder yaitu Generalized Linear Models (GLMs). Karena terdapat overdispersion pada data besar klaim incremental yang digunakan, maka estimasi dilakukan dengan menggunakan GLMs pendekatan model Over-Dispersed Poisson (ODP). Estimasi cadangan klaim dengan pendekatan model ODP menghasilkan estimasi dalam bentuk interval dengan tingkat kepercayaan (1-α)100%. Dengan menggunakan model ODP, besar cadangan klaim yang harus dipersiapkan oleh perusahaan untuk tahun 2019 hingga tahun 2023 akibat klaim yang terjadi pada tahun 2013 sampai 2018 berada pada rentang Rp 1.978.059.243.882 dan Rp 1.978.060.446.966.
Estimasi Cadangan Klaim Menggunakan Metode Bornhuetter-Ferguson
(2020-01-22) FADIL MUHAMMAD AZIZ; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Perusahaan asuransi kesehatan harus menentukan cadangan klaim yang sesuai dengan keadaan existing. Terdapat tiga pihak yang terlibat dalam penyelenggaraan asuransi kesehatan yakni; tertanggung (pemegang polis), Admedika (Third Party Administration), dan penanggung (perusahaan asuransi). Ketika pemegang polis mendapatkan perawatan yang pembiayaannya dilakukan melalui klaim asuransi kesehatan, maka pihak asuransi memiliki kewajiban untuk menyelesaikan secara finansial. Penundaan pembayaran dari pihak perusahaan asuransi kepada Faskes (Rumah Sakit, Optik, dll) disebabkan diantaranya karena proses administrasi. Dengan demikian setiap klaim yang diajukan oleh pihak tertanggung kepada perusahaan asuransi akan diselesaikan secara bertahap kepada Faskes. Data yang tersaji dari keadaan tersebut membentuk matriks segitiga (run-off triangle) yang selanjutnya menjadi dasar untuk mengestimasi besarnya cadangan klaim IBNR. Metode Bornhuetter-Ferguson (BF) melibatkan besar premi yang sudah menjadi pendapatan bagi perusahaan dan menghitung nilai Ultimate Claim dalam mengestimasi besar cadangan klaim. Metode ini mengembangkan metode sebelumnya, Chain-Ladder (CL) yang hanya bergantung kepada data historikal pembayaran klaim. Perhitungan premi perlu dilibatkan dalam asuransi kesehatan, karena jangka waktu masa asuransi yang pendek yaitu hanya satu tahun. Perusahaan asuransi belum sempat untuk memutar uang untuk diinvestasikan, sehingga pembayaran klaim akan lebih bergantung dari premi yang menjadi pendapatan bagi perusahaan (earned premium). Metode BF menghasilkan nilai estimasi cadangan klaim yang lebih sesuai dan robust dibanding dengan metode CL. Menggunakan Metode BF menghasilkan estimasi cadangan klaim akibat klaim-klaim yang terjadi pada kuartal periode kejadian ke-2 sebesar Rp.50.658.714 dengan estimasi selang cadangan klaim akibat klaim-klaim yang terjadi pada kuartal periode kejadian ke-2 berada pada selang antara Rp.10.215.477 dan Rp. 91.101.950.
Estimasi Cadangan Premi Single Life Multiple Decrement Menggunakan Metode Full Preliminary Term
(2019-03-12) RYAN ARDIAS; Sudartianto; Achmad Zanbar Soleh
PT. Asuransi Jiwaraya diwajibkan untuk mengeluarkan sejumlah uang jika ada salah satu tertanggung mengalami decrement. Oleh karena itu, PT. Asuransi Jiwasraya harus mampu mengestimasi dengan baik cadangan premi. Cadangan premi perlu dipersiapkan dengan baik karena cadangan premi merupakan gambaran akumulasi premi yang terkumpul. Besar cadangan premi pada tahun pertama pada umumnya bernilai negatif, hal tersebut dikarenakan PT. Asuransi Jiwasraya belum menerima pembayaran premi tetapi sudah harus mengeluarkan biaya yang berkaitan dengan pembuatan polis. Oleh karena itu, perhitungan cadangan premi untuk produk JS Siharta yang merupakan Asuransi Dwiguna Single Life Multiple Decrement akan mengikuti rumusan cadangan Modifikasi melalui metode Full Preliminary Term. Pada tingkat suku bunga konstan, Metode Full Preliminary Term memberikan hasil cadangan premi lebih besar ketimbang Zillmer. Hal ini akan menguntungkan untuk PT. Asuransi Jiwasraya, karena disetiap titik valuasi memberikan nilai yang lebih besar.
Estimasi Cadangan Zillmer Berdasarkan Tingkat Suku Bunga Black Derman Toy Pada Produk Asuransi JS Siharta
(2018-01-16) FRISCILIA FRIDAYANTI PITA ROMAULI; Achmad Zanbar Soleh; Neneng Sunengsih
Perusahaan asuransi perlu menghimpun dan menginvestasikan dana jika sewaktu-waktu tertanggung keluar dari asuransi, dalam istilah aktuaria dana ini disebut dengan cadangan premi. Dewasa ini dalam memperhitungan cadangan premi perlu melibatkan perhitungan premi kotor. Penelitian ini akan membahas perhitungan cadangan premi menggunakan metode Zillmer pada produk asuransi multiguna single life multiple decrement, dimana tertanggung akan mendapatkan manfaat berdasarkan beberapa penyebab diantaranya jika selama masa asuransi tertanggung meninggal karena kecelakaan atau meninggal bukan karena kecelakaan atau mengalami cacat total karena kecelakaan. Selain itu akan ada manfaat yang diberikan jika tertanggung masih hidup sampai dengan masa asuransi berakhir. Namun, pada prakteknya dalam memperhitungkan besaran-besaran aktuaria perusahaan asuransi masih menggunakan asumsi tingkat suku bunga yang konstan. Hal ini perlu ditinjau kembali karena situasi di Indonesia menunjukkan bahwa tingkat suku bunga bergerak secara fluktuatif yang mengikuti fenomena mean reversion, maka dari itu penelitian ini akan mengkaji perhitungan besaran-besaran aktuaria dengan menggunakan model stokastik dalam memodelkan tingkat suku bunga yang pergerakannya tidak pasti. Model tingkat suku bunga yang digunakan dalam perhitungan cadangan ini adalah model Black Derman Toy (BDT) selain dapat mengakomodasi asumsi no arbitrage model ini dapat melihat tingkat suku bunga yang akan naik dan tingkat suku bunga yang akan turun yang digambarkan dengan pohon binomial. Model BDT akan memanfaatkan data yield rate dari obligasi jatuh tempo dengan memanfaatkan informasi Arrow Debreu. Hasil dari perhitungan cadangan modifikasi Zillmer berdasarkan tingkat suku bunga akan menghasilkan besaran cadangan yang lebih realistis dengan keadaan perekonomian di Indonesia.
Estimasi Conditional Value at Risk Portofolio Optimal Reksa Dana Saham pada Maybank Dana Ekuitas
(2022-01-20) NAUFAL AMMAR RASHIF; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Saham adalah instrumen investasi yang paling berisiko jika dibandingkan dengan instrumen investasi lain. Return pada saham mempunyai karakteristik distribusi yang bersifat long tail, oleh karena itu diperlukan mitigasi risiko yang dapat mengakomodir sifat distribusi tersebut. Salah satu cara untuk memitigasi risiko distribusi bersifat long tail adalah dengan mengestimasi nilai conditional value at risk (CVaR). Pada penelitian ini, CVaR akan digunakan untuk mengestimasi nilai rata-rata kerugian maksimum dari portofolio optimal reksa dana maybank dana ekuitas. Sebelumnya, akan ditentukan terlebih dahulu portofolio optimal maybank dana ekuitas dengan model mean variance. Saham yang terpilih untuk masuk ke dalam portofolio optimal pada penelitian ini adalah BBCA, PTBA, ASII, ASSA, dan TLKM. Estimasi nilai CVaR pada portofolio optimal adalah -0,0429 atau -4,29%. Hal ini berarti dengan tingkat kepercayaan 97,5%, estimasi rata-rata kerugian maksimum yang akan diterima oleh reksa dana maybank dana ekuitas pada minggu berikutnya sebesar 4,29%. Jika maybank dana ekuitas mempunyai asset under management (AUM) sebesar Rp20.000.000.000,00 maka estimasi rata-rata kerugian maksimumnya yang akan diderita oleh reksa dana pada minggu berikutnya diperkirakan akan mencapai Rp858.000.000,00.
Estimasi Gross Benefit Premium Berdasarkan Force of Decrement Menggunakan Pendekatan Gompertz-Makeham
(2019-05-03) MARIA ANGGITA DAMAYANTI; Achmad Zanbar Soleh; Neneng Sunengsih
Penelitian ini dilakukan untuk menentukan model distribusi peluang yang digunakan untuk menghaluskan Tabel Multiple Decrement dengan mempertimbangkan usia kontinu dari tertanggung. Pendekatan melalui tabel dengan cara menghaluskan _k q_(x )diskrit menjadi μ_(x+t) kontinu. Jenis produk asuransi yang dipakai dalam perhitungan ini adalah asuransi jiwa dwiguna single life multiple decrement. Dengan memberikan dua kelompok manfaat, pertama adalah manfaat sebesar nilai tunai yaitu besaran uang yang dapat diambil di akhir masa asuransi, dan kedua adalah manfaat perlindungan jiwa yang terdiri atas dua manfaat yaitu perlindungan kematian karena kecelakaan dan perlindungan kematian bukan karena kecelakaan. Digunakan pendekatan hukum mortalita Gompertz-Makeham untuk menentukan model distribusi peluang, karena selain dapat menghasilkan peluang hidup kontinu, pendekatan ini melibatkan parameter lain yang tidak bergantung pada waktu dalam penyebab kematian bukan karena usia saja, misalnya kecelakaan. Selanjutnya akan dihitung besaran aktuaria yaitu premi kotor tahunan. Hasil dari perhitungan premi menggunakan peluang hidup kontinu lebih sesuai dengan ketentuan produk yakni tertanggung dapat menerima manfaat kapanpun sesaat setelah terjadinya klaim. Besaran aktuaria yang akan dihitung adalah premi kotor tahunan.
Estimasi Loss Reserve Menggunakan Metode Robust Bornhuetter-Ferguson
(2016-01-22) ANNISA LESTARI; Gatot Riwi Setyanto; Achmad Zanbar Soleh
Asuransi Kendaraan Bermotor khususnya roda empat non bus/truk dengan jenis pertanggungan comprehensive adalah suatu produk asuransi umum PT PQR. Tidak dapat diketahui kapan seseorang akan melakukan klaim, oleh karena itu dibutuhkan dana siap pakai untuk mengatasi klaim yang terjadi di waktu yang akan datang yang disebut cadangan klaim (loss reserve). Metode Robust Bornhuetter-Ferguson merupakan metode estimasi cadangan klaim yang memperhatikan keberadaan outlier dalam data pengalaman klaimnya dan menggunakan metode Segitiga untuk memodelkan data pengalamannya. Untuk mengukur risikonya dilakukan evaluasi variabilitas dengan metode Thomas Mack. Metode ini menggunakan teknik distribution-free untuk estimasi standard error melalui Mean Square Error Prediction. Hasil analisis diperoleh estimasi total cadangan klaim Incurred But Not Reported (IBNR) kendaraan dinas dan kendaraan pribadi roda empat non bus/truk.
Estimasi Loss Reserve Menggunakan Metode Robust Chain-Ladder (Studi Kasus PT. Indonesia Re
(2018-01-15) MUHAMAD FATHIN N; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Kerugian dapat terjadi kapan saja dan kepada siapa saja. Perusahaan asuransi adalah perusahaan yang dapat mengalihkan risiko individu. Perusahaan reasuransi adalah perusahaan yang dapat mengalihkan risiko perusahaan asuransi. Perusahaan reasuransi juga perlu menghitung loss reserve untuk mempersiapkan sejumlah uang ketika perusahaan asuransi melakukan klaim. Pembayaran klaim kepada perusahaan asuransi dilakukan secara berkala karena ada waktu yang dibutuhkan dalam menjalankan prosedur-prosedur dalam melengkapi berkas pengajuan klaim, terutama dalam jenis produk bisnis Fire. Incurred But Not Reported (IBNR) adalah jenis klaim yang digunakan dalam penelitian ini. Periode pembayaran klaim yang berkala ini menjadi dasar metode classical chain-ladder menggunakan run off triangle dalam perhitungannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah besar klaim dari perusahaan asuransi kepada perusahaan reasuransi. Data tersebut bisa saja ada data yang menyimpang (outlier). Outlier pada penelitian ini dideteksi menggunakan Median of Absolute Deviation (MAD) karena MAD adalah alat penentuan batas outlier yang robust. Run off triangle dari cumulative claim amount pada penelitian ini akan dipisah data yang termasuk outlier dan yang tidak. Data yang tidak mengandung outlier tetap perlu dicek ada atau tidak outlier nya karena bisa saja setelah dijumlahkan per periode klaim menjadi outlier. Menggunakan Robust Chain-Ladder menghasilkan loss reserve sebesar Rp 103.159.633.864 sedangkan metode Classical Chain-Ladder menghasilkan Rp 153.496.667.259 yang berarti Robust Chain-Ladder dapat mengatasi outlier yang ada pada data dan mendapatkan hasil Estimated Loss Reserve dengan selisih Rp 50.337.033.395.
Estimasi Loss Reserve Produk Asuransi Jiwa Kredit Menggunakan Metode Chain Ladder Pendekatan Bootstrap
(2019-01-31) LIVIA MERISTYA FITRIANI; Bertho Tantular; Achmad Zanbar Soleh
Sistem kredit merupakan pengembalian pinjaman uang bank yang dilakukan secara berangsur. Bank ingin menghindari risiko debitur yang tidak dapat melunasi hutangnya sehingga menawarkan produk asuransi jiwa kredit. Perusahaan asuransi selanjutnya bertanggung jawab atas pelunasan hutang debitur apabila meninggal dunia. Perusahaan asuransi perlu menghitung loss reserve untuk mempersiapkan sejumlah uang ketika bank melakukan klaim. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah besar klaim yang diajukan bank kepada perusahaan asuransi dan telah dibayarkan untuk periode Januari 2017 hingga Juni 2018 yang dikelompokkan dalam periode tiga bulan. Data sampel yang sedikit dikhawatirkan menghasilkan estimasi yang bias, underestimate atau overestimate, maka taksiran total loss reserve yang harus dipersiapkan ditaksir menggunakan pendekatan bootstrap. Dilakukan resampling 1000 kali pada residual data sehingga didapat 1000 sampel bootstrap. Dari hasil estimasi loss reserve pendekatan bootstrap dapat dihitung standar error estimasi data. Metode chain ladder pendekatan bootstrap sekali simulasi (b=1000) menghasilkan loss reserve sebesar Rp 1.240.000.000 dengan standar error sebesar Rp 654.000.000, sedangkan metode chain ladder menghasilkan loss reserve sebesar Rp 1.179.893.618 sehingga metode chain ladder pendekatan bootstrap dapat menjadi alteratif dalam mengestimasi loss reserve produk asuransi jiwa kredit.
Estimasi Nilai Probability of Default pada Stress Testing Risiko Kredit Bank JKL dengan Pendekatan Vector Error Correction Model (VECM)
(2016-06-01) SARAH NABILA; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Aktivitas penyedia layanan pinjam-meminjam pada perbankan atau layanan kredit memiliki potensi risiko kerugian terhadap bank. Potensi kerugian berasal dari debitur yang gagal memenuhi kewajibannya dipengaruhi oleh variabel-variabel makro ekonomi yang terus bergerak secara tidak pasti dan terjadi shocks. Pendeteksian kerugian bank akibat debitur macet tersebut dapat diperoleh dari nilai probability of default (PD). Penerapan teknik stress testing menggunakan pendekatan analisis VECM pada nilai kerugian akibat pergerakan makro ekonomi yang bergerak dinamis memberikan pengaruh simultan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat data tidak stasioner yang menghasilkan Model VECM paling tidak maksimal 2 yang berkointegrasi. Nilai peluang kegagalan yang terjadi pada Bulan Januari 2016 diperoleh sebesar 15.7% akibat dari kondisi shocks makro ekonomi yang dapat dilihat dari nilai impulse respon dan nilai error variance decomposition sebagai persentase setiap shocks mempengaruhi variabel endogen.
ESTIMASI PREMI TUNGGAL BERSIH BERDASARKAN MODEL TINGKAT SUKU BUNGA HULL-WHITE PADA PRODUK ASURANSI JIWA KREDIT KUMPULAN ASKRED
(2018-01-16) ALIFA RIZKI S; Achmad Zanbar Soleh; Neneng Sunengsih
Penelitian ini dilakukan untuk menentukan premi tunggal bersih pada asuransi jiwa kredit produk asuransi jiwa kumpulan dengan model tingkat suku bunga Hull-White. Produk asuransi jiwa kredit bertujuan untuk menanggulangi risiko kredit dan mengcover kejadian di mana debitur memiliki pinjaman kredit yang belum dilunasi ketika ia meninggal. Premi tunggal bersih ialah nilai sekarang dari manfaat yang berupa pembayaran sisa kredit, oleh karena itu perhitungan premi tunggal bersih perlu melibatkan tingkat suku bunga. Penelitian ini menggunakan model tingkat suku bunga Hull-White untuk menentukan tingkat suku bunga masa depan yang digunakan untuk memperoleh premi tunggal bersih. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perhitungan premi tunggal bersih yang dengan tingkat suku bunga bergerak memberikan nilai yang lebih besar dibandingkan dengan suku bunga konstan.
Estimasi Probability of Default Berdasarkan Analisis Transisi Kolektibilitas Kredit Menggunakan Metode Cohort (Studi Kasus PT Bank Woori Saudara, Tbk)
(2018-01-15) ANNISA CHYNTIA YUSUP; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Risiko dapat terjadi pada setiap bank dalam memberikan pelayanannya, dan risiko yang paling menonjol dihadapi oleh bank adalah risiko kredit. Dalam proses penyaluran kredit, terdapat kemungkinan terjadinya risiko yang diakibatkan kegagalan debitur mengembalikan pinjamannya dari bank. Risiko ini diukur oleh probability of default (PD). Perhitungan PD dilakukan dengan mengelompokkan debitur sesuai status kolektibilitasnya dan melihat perubahan kolektibilitas pada tiap bulannya ke dalam suatu matriks transisi. Data yang digunakan adalah data kolektibilitas debitur layanan kredit UMKM investasi modal dari November 2015 sampai dengan Oktober 2016. PD diperoleh berdasarkan analisis kolektibilitas dengan menggunakan Metode Cohort pendekatan rantai Markov diskrit. Dari hasil analisis diperoleh bahwa rantai yang terbentuk dari proses transisi kolektibilitas debitur bersifat absorbing pada kolektibilitas default dimana nilai PD semakin lama akan semakin besar dan estimasi PD dalam jangka waktu satu tahun ke depan untuk kolektibilitas lancar adalah 0,067, kolektibilitas dalam perhatian khusus bulan pertama, kedua dan ketiga masing-masing sebesar 0,341; 0,938; 0,9876, dan untuk kolektibilitas kurang lancar, diragukan dan default sebesar 1.
Estimasi Risiko Kredit Perbankan menggunakan Metode Expected Shortfall dengan Pendekatan Generalized Extreme Value
(2017-03-02) NISPRIMA MULIA S; Achmad Zanbar Soleh; Anna Chadidjah
Kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan berdasarkan kesepakatan antara peminjam dana (debitur) dan bank yang mewajibkan debitur untuk melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu. Dalam memenuhi kewajiban debitur, bank menggolongkan debitur menjadi dua kategori, yaitu Performing Loan (PL) dan Non Performing Loan (NPL). Debitur yang tergolong dalam NPL dapat memberikan risiko yang akan mendatangkan kerugian pada bank, yaitu risiko kredit. Risiko kredit dapat ditanggulangi dengan menyediakan uang yang dikenal dengan modal. Salah satu ukuran risiko yang umum digunakan adalah Value at Risk (VaR). Namun, banyak peneliti mengkritisi masalah pada VaR karena VaR mengabaikan kerugian yang melebihi tingkat VaR dan VaR tidak koheren karena tidak memiliki sifat subaditivitas. Oleh karena itu, Expected Shortfall (ES) diperkenalkan sebagai pengukuran risiko yang dapat menanggulangi kelemahan pada VaR. Pada penelitian ini, data kerugian memiliki nilai ekstrim dan mengikuti distribusi Generalized Extreme Value (GEV). Dari hasil perhitungan pada tingkat kepercayaan 99% didapatkan nilai VaR sebesar Rp77.433.100, nilai ES sebesar Rp97.754.200, dan modal yang perlu disediakan oleh bank untuk menutupi risiko kredit sebesar Rp83.350.920 atau bank perlu menyediakan modal pada rentang Rp72.691.462 dan Rp94.010.378.
ESTIMASI RISIKO NILAI TUKAR MATA UANG ASING YANG MEMILIKI EFEK HETEROSKEDASTISITAS MENGGUNAKAN METODE VALUE AT RISK DENGAN MELIBATKAN MODEL GARCH
(2016-07-22) FAUZIYYAH; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Dalam perbankan, risiko pasar merupakan risiko yang timbul akibat pergerakan variabel pasar dari portofolio bank yang dapat menimbulkan kerugian. Salah satu variabel pasar yang akan dibahas pada penelitian ini merupakan variabel nilai tukar valuta asing USD, HKD dan CNY. Antisipasi risiko valuta asing dapat dilakukan dengan menyediakan modal untuk mengatasi kerugian finansial yang diakibatkan oleh perubahan kurs. Saat ini ukuran risiko yang telah banyak digunakan adalah Value at Risk (VaR) sebagaimana telah disarankan oleh Bank International for Settlement. Hasil pengujian terhadap data return ketiga mata uang memberikan kesimpulan bahwa return tidak berdistribusi normal dan memiliki volatilitas yang bersifat heteroskedastisitas. Karena itu perlu dilakukan pendekatan Cornish Fisher Expansion untuk menanggulangi pelanggaran asumsi normalitas dan metode GARCH dalam mengestimasi volatilitas yang bersifat heteroskedastisitas. Dari hasil backtesting pada model estimasi VaR untuk ketiga mata uang dengan tingkat kepercayaan 90%, dapat disimpulkan bahwa estimasi VaR dengan menggunakan model volatilitas GARCH(1,1) serta pendekatan Cornish Fisher Expansion telah baik untuk diterapkan dalam mengestimasi risiko valuta asing yang diakibatkan oleh perubahan nilai tukar mata uang USD, HKD dan CNY terhadap IDR.
ESTIMASI RISIKO NILAI TUKAR MATA UANG USD TERHADAP IDR MENGGUNAKAN METODE VALUE AT RISK
(2016-01-21) ANDRE CHRISTO KUSUMA; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
Risiko valuta asing merupakan salah satu kategori risiko pasar yang diakibatkan oleh perubahan nilai tukar mata uang asing terhadap Rupiah. Kurs mata uang USD (Dollar Amerika) terhadap IDR (Rupiah) merupakan mata uang asing yang diaplikasikan pada penelitian ini. Estimasi risiko valuta asing perlu dilakukan guna menentukan besar modal yang harus disiapkan oleh Bank MNO dalam mengatasi kerugian finansial yang diakibatkan oleh perubahan kurs. Estimasi risiko valuta asing dalam penelitian ini menggunakan metode Value at Risk (VaR). Hasil pengujian terhadap data return memberikan kesimpulan bahwa return tidak berdistribusi normal dan memiliki volatilitas yang bersifat heteroskedastisitas. Oleh karena itu digunakan pendekatan Cornish Fisher Expantion untuk dapat menanggulangi pelanggaran distribusi normal dan metode GARCH dalam mengestimasi nilai volatilitas. Berdasarkan hasil backtesting model estimasi VaR pada tingkat kepercayaan 95% dapat disimpulkan bahwa estimasi VaR dengan menggunakan model volatilitas GARCH(1,1) serta pendekatan Cornish Fisher Expansion telah baik untuk diterapkan dalam mengestimasi risiko valuta asing yang diakibatkan oleh perubahan nilai tukar mata uang USD terhadap IDR.

Browse

Browsing Statistika (S1) by Author "Achmad Zanbar Soleh"

Results Per Page

Sort Options