Text
Penerapan model Bayesian quantile regression untuk perhitungan frekuensi klaim pada perusahaan asuransi PT ABC
Penelitian mengenai perhitungan jumlah klaim sudah banyak dilakukan orang dengan menggunakan beberapa model pendekatan, diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh David dan Jemma (2015) serta Valeck? (2016). Salah satu model yang sering digunakan dan telah menjadi standart practice untuk perhitungan jumlah klaim adalah model GLM Poisson dan juga Negative Binomial. Penelitian ini mereplikasi penelitian Fadzli (2015) yang menggunakan model Bayesian Quantile regression untuk perhitungan count data asuransi kendaraan bermotor di Malaysia. Dengan menggunakan model Bayesian Quantile regression, penelitian ini memodelkan banyaknya jumlah klaim kendaraan bermotor berdasarkan umur, kapasitas, jenis dan wilayah klaim. Sampel data yang digunakan pada penelitian ini adalah data frekuensi klaim perusahaan asuransi kendaraan bermotor PT. ABC selama periode 2015 - 2016. Hasil penelitian menunjukan kuantil ke-75 merupakan model terbaik untuk Bayesian Quantile regression. Model ini juga lebih baik dibandingkan dengan Mean Regression, Poisson Regression dan juga Negative Binomial Regression. Umur kendaraan satu tahun, kendaraan dengan kapasitas lebih dari 2500cc , jenis kendaraan Sedan serta wilayah klaim Depok menjadi rating classes dengan risiko tertinggi untuk setiap rating factor.Ada tabel
Ketersediaan
| Call Number | Location | Available |
|---|---|---|
| T 067/18 | PSB lt.2 - Karya Akhir | 1 |
| Penerbit | Jakarta: Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia 2018 |
|---|---|
| Edisi | - |
| Subjek | Insurance claims Insurace Bayesian quantile regression Poisson regression Negative binomial regression |
| ISBN/ISSN | - |
| Klasifikasi | - |
| Deskripsi Fisik | xi, 83 p. : il. ; 30 cm. |
| Info Detail Spesifik | - |
| Other Version/Related | Tidak tersedia versi lain |
| Lampiran Berkas | Tidak Ada Data |