Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book presents a market-consistent valuation framework for implicit embedded options in life insurance contracts. This framework is used to perform an empirical analysis based on more than 110,000 actual and in-force life insurance policies and with a focus on the modeling of interest rates. Its results are the answer to the central question posed in the objectives : What value do the embedded options and guarantees considered have?This question is answered both absolutely and relative to the current policy reserves, from the perspective of the insurer, the policyholder and the shareholder respectively."

"Dalam menghitung premi dan cadangan manfaat asuransi multiple life, umumnya risiko kematian antar tertanggung seperti pasangan suami-istri diasumsikan saling bebas. Namun, pada kenyataannya mereka memiliki dependensi (ketergantungan) atas risiko bersama. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemodelan struktur dependensi waktu hidup pasangan suami istri sehingga bisa mencerminkan nilai premi dan cadangan manfaat yang lebih realistis. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan copula. Menurut Teorema Sklar, copula merupakan suatu fungsi yang menghubungkan distribusi bivariat dengan fungsi distribusi kumulatif marginalnya. Salah satu keluarga copula yang umum dikenal dan banyak digunakan adalah Archimedean karena memiliki struktur dan komputasi yang sederhana. Copula Archimedean yang digunakan pada penelitian ini yaitu Clayton, Gumbel, dan Frank. Ketiga jenis copula tersebut masing-masing memiliki struktur ketergantungan ekor berbeda yang umum terjadi, yaitu ketergantungan ekor bawah (Clayton), ekor atas (Gumbel), dan simetris (Frank). Data yang digunakan bersumber dari Tabel Mortalitas Indonesia IV dimana distribusi marginalnya tidak diketahui sehingga proses estimasi parameter pada copula menggunakan metode canonical maximum likelihood. Proses konstruksi model asuransi jiwa dengan asumsi dependensi menggunakan copula dilakukan berdasarkan Teorema Sklar dan fungsi survival copula. Berdasarkan nilai AIC dan BIC, copula Clayton merupakan copula terbaik yang cocok dengan data. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan copula terbaik, diperoleh nilai premi asuransi joint life lebih besar daripada last survivor dan cadangan manfaat baik pada asuransi joint life maupun last survivor mulanya mengalami peningkatan kemudian saat mendekati akhir masa polis (pertanggungan) menurun hingga bernilai nol saat polis berakhir.

---

In calculating premiums and benefits reserves for multiple life insurance, the mortality risk between insured individuals, such as married couples, is typically assumed to be independent. However, in reality, they have a dependency on shared risk. Therefore, it is necessary to model the dependency structure of the lifetimes of married couples to reflect more realistic premium and benefit reserve values. One solution is to use a copula. According to Sklar's theorem, the copula is a function that links a bivariate distribution with its marginal cumulative distribution function. The Archimedean family of copulas is well-known and widely used because of its simple structure and computation. The Archimedean copulas used in this study are Clayton, Gumbel, and Frank. These three types of copulas each have different tail dependence structures that commonly occur: lower tail dependence (Clayton), upper tail dependence (Gumbel), and symmetric dependence (Frank). The data used is sourced from the Indonesian Mortality Table IV, where the marginal distribution is unknown, so parameter estimation in the copula uses the canonical maximum likelihood method. The construction of the life insurance model with dependency assumptions using copulas is based on Sklar's Theorem and the copula survival function. Based on AIC and BIC values, the Clayton copula is the best fit for the data. Calculations using the best copula show that joint life insurance premiums are higher than last survivor premiums, and the benefit reserves for both joint life and last survivor insurance initially increase and then decrease to zero as the policy term approaches its end."

"Asuransi jiwa merupakan salah satu dari banyak pilihan bagi orang-orang yang mengkhawatirkan ketidakpastian masa depan mereka, karena asuransi jiwa dirancang untuk melindungi terhadap dampak keuangan serius yang diakibatkan oleh kematian seseorang. Variasi penting dari asuransi jiwa tunggal adalah asuransi jiwa survivorship yang mencakup dua atau lebih individu. Di bawah kontrak tersebut, manfaat kematian dibayarkan hanya pada kematian terakhir. Valuasi asuransi merupakan kegiatan yang penting bagi perusahaan asuransi. Melalui valuasi, perusahaan asuransi dapat mengetahui status finansialnya agar dapat memenuhi kewajibannya di masa depan. Secara tradisional, aktuaris mengasumsikan tingkat pengembalian yang konstan dan mortalitas independen dalam valuasi asuransi jiwa bersama. Namun, terdapat minat yang cukup besar dalam literatur aktuaria untuk mempelajari model tingkat bunga stokastik dan asumsi mortalitas dependen untuk valuasi asuransi. Pada artikel ini disajikan formula matematis yang berguna untuk melakukan valuasi asuransi jiwa survivorship dengan tingkat pengembalian stokastik dan mortalitas dependen. Valuasi dilakukan dengan menghitung nilai ekspektasi dari variabel acak loss prospektif, dengan mengasumsikan proses AR 1 dan model Frank rsquo;s Copula untuk memodelkan tingkat pengembalian dan mortalitas dependen masa hidup dari pemegang polis. Selanjutnya dilakukan contoh perhitungan dari satu buah polis dan satu buah portofolio non-homogen.

---

Life insurance is one of the many options for people with concerns about the uncertainty of their future, because it rsquo s designed to protect against the serious financial impact resulting from an individual 39 s death. An important variation of the single life insurance is the survivorship life insurance which covers two or more lives. Under such contract, a death benefit is paid out only on the last death. Insurance valuation is a very important tool for many insurance companies. Through valuation, an insurance company is able to know its financial status to meet its future obligations. Traditionally, actuaries assume constant rates of return and independent mortality in valuing joint life insurance. However, there rsquo s been considerable interest in the actuarial literature in studying stochastic interest rate and dependent mortality assumptions for insurance valuations. In this study, the mathematical formulas to value a survivorship life insurance with stochastic rates of return and dependent mortality are presented. The valuation is conducted by calculating the expectation of the prospective loss random variable, by assuming an AR 1 process and Frank 39 s Copula to model the rates of return and dependent mortality of the policyholders, respectively. Finally, the calculation examples are done for one policy and one non homogeneous portfolio."