Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Obligasi katastrofe adalah obligasi dengan pembayaran bunga dan nilai pokok bergantung pada suatu kondisi dari dampak katastrofe yang sebelumnya telah ditentukan suatu nilai ambang batas kerugian. Digunakan konsep Value at Risk (VaR) untuk menentukan suatu nilai ambang batas dampak katastrofe yang disebut sebagai trigger level sebagai acuan pembayaran nilai kupon ataupun nilai pokok. Dalam skripsi ini penentuan harga obligasi mempertimbangkan kerugian ekonomi dan korban jiwa sebagai dampak katastrofe, sehingga disebut multi-event. Skripsi ini menggunakan model copula dan Peaks Over Threshold (POT). Pada model ini jumlah kejadian katastrofe diasumsikan mengikuti Proses Poisson. Fungsi distribusi marginal masing-masing dampak digambarkan menggunakan POT, kemudian fungsi distribusi bersamanya digambarkan menggunakan copula. Parameter dari model POT dan copula diestimasi menggunakan metode maximum likelihood. Setelah dilakukan estimasi parameter model, dapat dilakukan penentuan harga obligasi katastrofe dengan cara membentuk formula harga obligasi katastrofe terlebih dahulu. Pembentukan formula tersebut melibatkan konsep probabilitas dibayarkannya kupon dan nilai pokok selama masa obligasi berlaku. Hasil akhir menunjukkan harga obligasi mempunyai korelasi negatif terhadap maturity dan korelasi positif terhadap trigger level dan tingkat kupon.

---

Catastrophe bonds are bonds with interest payments and principal values contingent on predefined thresholds of losses resulting from a catastrophe. The Value at Risk (VaR) concept is employed to determine a threshold value for the catastrophe impact, referred to as the trigger level, serving as a reference for the payment of coupon and principal values. In this thesis, bond pricing considers economic losses and casualties as the multievent impacts of a catastrophe. The study utilizes the copula model and Peaks Over Threshold (POT) approach, incorporating a Poisson distribution to model the number of catastrophe events. The marginal distribution functions for each impact are depicted using POT. Subsequently, the joint distribution function is illustrated using copula. The parameters of the POT model and copula are estimated through the maximum likelihood method. Following the parameter estimation, bond pricing is determined by formulating a catastrophe bond pricing formula. This formulation involves the probability concepts associated with coupon and principal payments over the bond's tenure. The ultimate findings indicate that bond prices exhibit a negative correlation with maturity and a positive correlation with trigger levels and coupon rates."

"ABSTRAKSuatu kejadian yang menyebabkan korban jiwa lebih dari suatu ambang batas tertentu disebut sebagai kejadian katastrofe. Pada dunia perasuransian, kejadian katastrofe menyebabkan banyak polis mengajukan klaim secara bersama-sama, sehingga dapat menyebabkan kerugian yang besar bagi perusahaan asuransi. Risiko dari kejadian katastrofe dapat diminimalisir dengan membeli kontrak reasuransi katastrofe. Perusahaan reasuransi kemudian menghitung besarnya risk premium reasuransi katastrofe yang harus dibayarkan oleh perusahaan asuransi. Model yang digunakan untuk menghitung besarnya risk premium adalah model peaks over threshold POT. Model POT pada umumnya digunakan untuk memodelkan kejadian-kejadian ekstrem. Pada model ini jumlah kejadian katastrofe dimodelkan dengan menggunakan distribusi Poisson. Kemudian, jumlah korban jiwa dimodelkan dengan menggunakan discrete generalized Pareto distribution DGPD. Untuk mengestimasi parameter dari model digunakan metode maximum likelihood dan menggunakan data jumlah korban jiwa akibat suatu kejadian tertentu di Indonesia. Selanjutnya jumlah klaim dimodelkan dengan distribusi Beta-Binomial dan besarnya klaim akibat dari suatu kejadian katastrofe dimodelkan dengan distribusi Eksponensial. Simulasi numerik kemudian dilakukan untuk mendapatkan total besarnya klaim akibat dari seluruh kejadian katastrofe dalam 1 tahun kontrak reasuransi katastrofe. Pada akhirnya besarnya risk premium dapat dihitung dengan menggunakan standard deviation premium principle dengan memanfaatkan nilai ekspektasi dan variansi dari total besarnya klaim.

---

ABSTRACTAn incident that cost more lives than a certain threshold is called a catastrophic event. In the world of insurance, the incidence of catastrophe causes many policies to make a claim together, so it can cause big losses for insurance companies. The risk of catastrophic events can be minimized by purchasing a catastrophic reinsurance contract. The reinsurance company then calculates the amount of risk premium for catastrophic reinsurance to be paid by the insurance company. The model used to calculate the risk premium is the peaks over threshold POT model. The POT model is generally used to model extreme events. In this model the number of catastrophic events is modeled using the Poisson distribution. Then, the number of casualties is modeled using the discrete generalized Pareto distribution DGPD. To estimate the parameters of the model, the maximum likelihood method is used and the data on the number of fatalities resulting from a particular event in Indonesia is collected and compiled. Furthermore the number of claims is modeled with the Beta Binomial distribution and the size of claims resulting from a catastrophic event is modeled by Exponential distribution. Numerical simulations are then performed to obtain the total size of claims resulting from all catastrophic events within 1 year of catastrophic reinsurance contracts. Ultimately the risk premium can be calculated using the standard deviation premium principle by utilizing the expected value and the variance of the total amount of the claim."

"Bond atau yang disebut juga obligasi adalah suatu perangkatkeuangan berupa surat hutang, yang mewajibkan penerbitnya (peminjammodal) untuk membayar sejumlah uang kepada investor (pemberi modal)sebesar jumlah yang dipinjamkan beserta pembayaran bunga atau yangbiasa disebut kupon (coupon) untuk periode waktu tertentu. Jenis obligasiyang tidak memberikan pembayaran kupon disebut zero coupon bond,sehingga harga zero coupon bond hanya dipengaruhi oleh tingkat bunga.Tugas akhir ini membahas tentang model Ho-Lee yang merupakan suatumodel yang mempelajari pergerakan tingkat bunga stokastik dandiimplementasikan untuk mengaproksimasi harga zero coupon bond. Untukmengetahui pergerakan tingkat bunga model Ho-Lee ini digunakan metodebinomial dan trinomial tree. Tingkat bunga model Ho-Lee yang dibangunmenggunakan metode binomial dan trinomial tree ini akan digunakan untukmengaproksimasi harga zero coupon bond dengan menggunakan datatingkat bunga Bank of England. Hasil implementasi menunjukkan bahwametode binomial dan trinomial tree cukup baik dalam mengaproksimasitingkat bunga short rate dan mengaproksimasi harga zero coupon bond."

"Zero-coupon bond adalah salah satu jenis obligasi yang tidakmemberikan pembayaran kupon. Besar kecilnya harga zero-coupon bondhanya dipengaruhi oleh tingkat bunga. Namun dengan sifat tingkat bungayang berubah-rubah sepanjang waktu, sulit untuk melihat pergerakan hargazero-coupon bond. Pada tugas akhir ini akan dibahas karakteristik modelBlack-Derman-Toy yang menggambarkan perilaku pergerakan tingkat bunga,pembangunan Black-Derman-Toy binomial tree berdasarkan model Black-Derman-Toy, dan implementasinya dalam mengaproksimasi short rate danharga zero-coupon bond. Parameter σ pada model Black-Derman-Toyditaksir dengan menggunakan model GARCH(1,1). Aproksimasi short ratedilakukan dengan menggunakan metode Newton Raphson dan hasilaproksimasinya digunakan untuk mengaproksimasi harga zero-coupon bond.Hasil implementasi menunjukan bahwa parameter σ cukup berpengaruhterhadap hasil aproksimasi short rate. Black-Derman-Toy binomial tree jugacukup baik dalam mengaproksimasi short rate dan harga zero-coupon bond.Data yang digunakan adalah data tingkat bunga Bank of England."

"Nilai dari sekuritas sangat dipengaruhi oleh tingkat bunga yang pada realitanya merupakan suatu proses stokastik, sehingga diperlukan model stokastik pergerakan tingkat bunga. Pada tugas akhir ini dibahas mengenai implementasi salah satu model pergerakan tingkat bunga yaitu model Cox Ingersoll Ross (CIR) satu faktor dalam mengaproksimasi tingkat bunga harian dan harga zero coupon bond. Dalam hal ini, akan dibandingkan tingkat bunga harian hasil aproksimasi dengan tingkat bunga harian di pasar, serta harga zero coupon bond hasil aproksimasi dengan harga di pasar. Aproksimasi parameter model CIR dilakukan menggunakan Generalized Method of Moment (GMM), sedangkan simulasi tingkat bunga harian dan harga zero coupon bond menggunakan metode Milstein. Data yang digunakan adalah data tingkat bunga yang diperoleh dari www.bankofengland.co.uk. Hasil implementasi menunjukkan bahwa aproksimasi pergerakan tingkat bunga model CIR memiliki pola yang hampir sama dengan pergerakan tingkat bunga di pasar untuk interval waktu yang pendek dengan data yang fluktuasinya tidak terlalu besar. Model CIR juga cukup baik dalam mengaproksimasi harga zero coupon bond untuk interval waktu yang pendek."

"Pembentukan portofolio investasi merupakan salah satu bagian penting bagi investor untuk mengantisipasi kerugian. Untuk mendapatkan hasil investasi yang optimal, maka perlu untuk mencari portofolio yang optimal. Optimisasi portofolio mean-variance dilakukan dengan meminimumkan risiko portofolio yang diukur dari variansi portofolio dan kendala ekspektasi return portofolio sudah ditentukan. Optimisasi portofolio mean-variance dikategorikan sebagai masalah kontrol optimal stokastik, karena merupakan optimisasi dari suatu sistem dinamis. Untuk menyelesaikan masalah optimisasi portofolio mean-variance digunakan teori dualitas Lagrange dan persamaan Hamilton-Jacobi-Bellman. Solusi penyelesaian masalah yang diperoleh adalah formulasi proporsi investasi dalam portofolio yang memberikan portofolio optimal. Formula proporsi yang diperoleh merupakan fungsi dari waktu. Menggunakan data dari harga saham, diperoleh estimasi parameter dalam formula proporsi yang optimal. Dari hasil penghitungan formula, diperoleh bahwa proporsi portofolio dapat berubah seiring berjalannya waktu.

---

The establishment of an investment portfolio is an important part for investors to anticipate losses. It is necessary to find the optimal portfolio to get the optimal investment result. The optimization of the mean variance portfolio is built by minimizing the portfolio risk measured by the portfolio variance and the specified expectation portfolio return becomes the constraint. The mean variance portfolio optimization is categorized as a stochastic optimal control problem, since it is an optimization of a dynamic system. The Lagrange duality and the Hamilton Jacobi Bellman equation are used to solve the mean variance portfolio optimization problem. The solution obtained is the formulation of the proportion of investment in the portfolio that provides an optimal portfolio. The proportion formula is a function of time. Using data from the stock price, parameter estimation in optimal proportion formula are obtained. The results of the calculation are portfolio proportions that may change over time."

"Indonesia merupakan negara yang rentan akan bencana alam. Secara historis, telah terdapat bencana alam yang menyebabkan disrupsi pada kestabilan ekonomi di Indonesia. Fenomena seperti yang disebutkan sebelumnya tidak hanya terjadi di Indonesia melainkan juga di negara-negara lain, seperti Amerika dengan Hurricane Katrina sebagai contoh. Bencana alam di Amerika Serikat tersebut membawa dampak negatif terhadap perekonomian, salah satu di antara lain adalah bangkrutnya perusahaan asuransi di Amerika Serikat. Oleh karena itu, salah satu terobosan baru yang dibuat untuk menanggulangi fenomena bencana alam dan dampak buruk yang dibawanya adalah pembuatan Catastrophe Bond. Selain Amerika Serikat, negara yang telah menerapkan skema asuransi Catastrophe Bond adalah Singapura. Oleh karena itu, mengingat potensi terjadinya bencana alam di Indonesia, penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu Catastrophe Bond berdasarkan hukum Indonesia dengan melakukan perbandingan dengan pengaturan dan penerapan Catastrophe Bond di Singapura. Dari perbandingan yang dilakukan, ditemukan bahwa meskipun di Indonesia mekanisme dan pengaturan Catastrophe Bond belum diatur, namun secara teknis penerbitan Catastrophe Bond mirip dengan skema penerbitan surat utang negara di Indonesia. Selain itu, ditemukan juga bahwa Catastrophe Bond memang belum dapat diterapkan di Indonesia karena peraturan perundang-undangan di bidang sektor asuransi di Indonesia memang belum mengatur terkait pengadopsian skema asuransi internasional di Indonesia, berbeda dengan pengaturan di Singapura yang telah memungkinkan hal tersebut sehingga skema Catastrophe Bond dapat diterapkan di Singapura.

---

Indonesia is a country prone to natural disasters. Historically, there have been natural disasters that have caused disruptions to economic stability in Indonesia. Such phenomena are not unique to Indonesia but also occur in other countries, such as the United States with Hurricane Katrina as an example. This natural disaster in the United States had a negative impact on the economy, including the bankruptcy of insurance companies in the United States. Therefore, one of the new breakthroughs created to address the phenomenon of natural disasters and their adverse impacts is the creation of Catastrophe Bonds. In addition to the United States, another country that has implemented the Catastrophe Bond insurance scheme is Singapore. Therefore, considering the potential occurrence of natural disasters in Indonesia, this study aims to find out how Catastrophe Bonds are regulated and implemented under Indonesian law by comparing it with the regulation and implementation of Catastrophe Bonds in Singapore. From the comparison, it was found that although in Indonesia the mechanisms and regulations of Catastrophe Bonds are not yet regulated, technically the issuance of Catastrophe Bonds is similar to the scheme for issuing government bonds in Indonesia. Furthermore, it was also found that Catastrophe Bonds cannot yet be implemented in Indonesia because the laws in the insurance sector has not regulate such implementation of international insurance schemes in Indonesia, unlike the regulations in Singapore that allow such schemes, thus enabling the implementation of Catastrophe Bonds in Singapore."

"This book concentrates on discrete derivative pricing models, culminating in a careful and complete derivation of the Black-Scholes option pricing formulas as a limiting case of the Cox-Ross-Rubinstein discrete model. In this edition the material on probability has been condensed into fewer chapters, and the material on the capital asset pricing model has been removed. The mathematics is not watered down, but it is appropriate for the intended audience. Previous knowledge of measure theory is not needed and only a small amount of linear algebra is required. All necessary probability theory is developed throughout the book on a "need-to-know" basis. No background in finance is required, since the book contains a chapter on options. "

"Guna mempersiapkan kebutuhan yang terencana dan tidak terencana di masa depan, perlu adanya investasi sejak dini. Dalam berinvestasi, seorang investor dihadapkan pada permasalahan dalam menentukan jumlah aset yang optimal dan proporsi modal pada masing-masing aset dalam menyusun portofolio investasinya. Masalah ini adalah masalah pengoptimalan portofolio. Dalam menyusun portofolio perlu dilakukan diversifikasi yaitu menggabungkan aset dengan karakteristik yang berbeda untuk mengurangi risiko investasi. Clustering dapat digunakan sebagai strategi diversifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui strategi diversifikasi aset dalam portofolio dengan metode clustering Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan memilih aset serta menentukan proporsi modal yang optimal pada setiap portofolio aset penyusun portofolio dengan Multi- objektif algoritma metaheurysitic Co-variance. Berbasis Artificial Bee Colony (M-CABC). DBSCAN adalah algoritma clustering berbasis kepadatan cluster yang dirancang untuk membentuk cluster dan menemukan noise dalam data. Algoritma M-CABC merupakan pengembangan dari algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dengan menambahkan konsep statistic covariance untuk mempercepat konvergensi. Aset yang digunakan dalam penelitian ini adalah saham. Kami menggunakan lima data portfolio saham dengan persentase saham yang memiliki mean return negatif untuk setiap data yang berbeda. Implementasi dilakukan dalam tiga kasus metode yang berbeda: optimalisasi portofolio saham tanpa DBSCAN, optimalisasi portofolio saham dengan DBSCAN tanpa noise, dan optimalisasi portofolio saham dengan DBSCAN dengan noise. Hasilnya adalah besarnya persentase saham yang memiliki mean return pada data negatif berpengaruh terhadap pemilihan metode yang digunakan untuk memperoleh portofolio dengan risiko terkecil.

---

In order to prepare for planned and unplanned needs in the future, it is necessary to invest from an early age. In investing, an investor is faced with problems in determining the optimal amount of assets and the proportion of capital in each asset in compiling his investment portfolio. This issue is a portfolio optimization problem. In compiling a portfolio, it is necessary to diversify, namely combining assets with different characteristics to reduce investment risk. Clustering can be used as a diversification strategy. The purpose of this study is to determine the diversification strategy of assets in portfolios with the Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) clustering method and to select assets and determine the optimal proportion of capital in each portfolio compiler portfolio assets with the Multi-objective Co-variance metaheurysitic algorithm. . Based on Artificial Bee Colony (M-CABC). DBSCAN is a cluster density based clustering algorithm designed to form clusters and find noise in data. The M-CABC algorithm is a development of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm by adding the concept of statistical covariance to accelerate convergence. The assets used in this study are stocks. We use five stock portfolio data with the percentage of stocks that have a negative mean return for each of the different data. The implementation is carried out in three cases with different methods: optimization of stock portfolios without DBSCAN, optimizing stock portfolios with DBSCAN without noise, and optimizing stock portfolios with DBSCAN with noise. The result is the large percentage of stocks that have a mean return on negative data that affects the choice of the method used to obtain the portfolio with the smallest risk."

"Extreme Value Theory (EVT) merupakan suatu metode yang dikembangkan untuk mengukur risiko-risiko yang bernilai ekstrem, termasuk risiko akibat kejadian katastrofe. Kejadian katastrofe dapat menimbulkan dampak kerugian yang sangat besar, sehingga diperlukan tindakan untuk meminimalisir hal tersebut. Salah satu strategi yang dapat dilakukan perusahaan asuransi adalah memanfaatkan reasuransi katastrofe. Dengan begitu, perusahaan reasuransi perlu menetapkan premi yang harus dibayar oleh perusahaan asuransi atas risiko yang dialihkan kepada perusahaan reasuransi. Risiko untuk penentuan premi reasuransi katastrofe dapat dimodelkan dengan salah satu model pada EVT, yaitu Peak Over Threshold (POT). Pada model POT, terdapat nilai threshold yang dapat ditentukan salah satunya dengan metode persentase. Pada penentuan premi reasuransi katastrofe, penting untuk diketahui bahwa risiko yang besarnya melebihi nilai threshold yang dimodelkan dengan distribusi Generalized Pareto. Kemudian, banyak kejadian katastrofe diasumsikan mengikuti proses Poisson. Pada skripsi ini, digunakan risiko berganda akibat kejadian katastrofe gempa bumi, yaitu risiko kematian dan kerusakan rumah. Kontrak reasuransi katastrofe yang digunakan adalah reasuransi kombinasi quota-share setelah excess-of-loss. Selanjutnya, dihasilkan formula eksplisit premi reasuransi katastrofe risiko berganda dengan menggunakan prinsip premi standar deviasi. Prinsip premi standar deviasi dipilih karena mempertimbangkan keberagaman data. Formula eksplisit premi reasuransi tersebut diaplikasikan pada data risiko kematian dan kerusakan rumah akibat gempa bumi di Indonesia pada rentang tahun 2000-2023 yang diperoleh dari situs Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Diperoleh hasil bahwa premi reasuransi katastrofe risiko berganda lebih besar dari premi reasuransi katastrofe risiko kematian dan premi reasuransi katastrofe risiko kerusakan rumah. Akan tetapi, premi reasuransi katastrofe risiko berganda lebih kecil jika dibandingkan dengan penjumlahan premi reasuransi katastrofe risiko kematian dan premi reasuransi katastrofe risiko kerusakan rumah.

---

Extreme Value Theory (EVT) is a method to quantifying any risk with extreme value, including risk caused by catastrophe event. During the tremendous loss caused by catastrophe event, preventive action is needed to minimize the impact of that kind of risk. One of action that can be option for insurance company to minimize impact from risk caused by catastrophe event is using catastrophe reinsurance. Since there is transferring risk process, reinsurer must set the amount of premium for reinsurance catastrophe contract. One of EVT model that can be used for modelling reinsurance catastrophe risk is Peak Over Threshold (POT). In POT model, threshold value can be determine by using percentage method. For this thesis, threshold value is assumed same as retention value, maximum amount of risk that can be covered by insurance company/ceding company. In pricing catastrophe reisurance, it important to know that risk value above threshold will be modelling by Generalized Pareto Distribution (GPD). In this theses, frequency of catastrophe event is assumed follow Poisson process. In this theses, pricing process will involve two risk (death risk and house damage) caused by earthquake as catastrophe event. Reinsurance scheme that is used in this theses is quota-share after catastrophe excess-of-loss (Cat XL). The next step is producing explicit formula for pricing double risk catastrophe reinsurance using standard deviation premium principle (SDPP). SDPP is chosen because it consider other factor outside the actual claim named safety loading. With SDPP, safety loading is assumed proportional to standard deviation of loss caused by earthquake, so that this principle can be representation for risk uncertainty. The obtained explicit double risk catastrophe reinsurance formula will be applied to death and house damage risk caused by earthquake in Indonesia from year 2000-2023 that is obtained from Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) official website. The result show that the amount of double risk catastrophe reinsurance premium is higher than death risk catastrophe reinsurance premium and house damage catastrophe reinsurance premium. However, double risk catastrophe reinsurance premium is lower than sum of death risk catastrophe reinsurance premium and house damage catastrophe reinsurance premium."