Estimasi Loss Reserve Menggunakan Pendekatan Gauss Markov Pada General Linear Model

dc.contributor.advisorAchmad Zanbar Soleh
dc.contributor.advisorLienda Noviyanti
dc.contributor.authorELSA EMELIANA BR SEMBIRING
dc.date.accessioned2024-05-30T05:57:25Z
dc.date.available2024-05-30T05:57:25Z
dc.date.issued2018-01-15
dc.description.abstractPerusahaan asuransi harus menyediakan dana yang digunakan untuk membayar klaim-klaim yang diajukan tertanggung yang disebut sebagai loss reserve. Perusahaan harus memperhitungkan loss reserve peristiwa yang sudah terjadi tetapi belum dilaporkan ke pihak perusahaan asuransi (IBNR). General Linear Model dapat digunakan untuk memodelkan IBNR disertai dengan prediction errornya. Halliwell (1996) menyatakan bahwa dalam mengestimasi loss reserve menggunakan GLM, estimator yang paling baik digunakan adalah Gauss Markov. Gauss Markov tidak hanya dapat mengestimasi parameter, tetapi juga mengestimasi segitiga bawah (future loss) (Ludwig & Schmidt, 2010). Gauss Markov merupakan estimator yang bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) sehingga akan menghasilkan estimasi yang tidak bias, dan konsisten. Dalam penelitian ini, pendekatan estimasi Gauss Markov pada GLM akan digunakan sebagai pendekatan umum terhadap Mack model dan additive model dalam mengestimasi loss reserve.
dc.identifier.urihttps://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/140720160007
dc.subjectLoss Reserve
dc.subjectIBNR
dc.subjectMatriks Segitiga
dc.titleEstimasi Loss Reserve Menggunakan Pendekatan Gauss Markov Pada General Linear Model

Files

Original bundle
Now showing 1 - 5 of 11
No Thumbnail Available
Name:
S2-2018-140720160007-Cover.pdf
Size:
11.1 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S2-2018-140720160007-Abstrak.pdf
Size:
9.47 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S2-2018-140720160007-DaftarIsi.pdf
Size:
116.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S2-2018-140720160007-Bab1.pdf
Size:
161.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S2-2018-140720160007-Bab2.pdf
Size:
221.59 KB
Format:
Adobe Portable Document Format