Perpustakaan Digital ITB

Penentuan cadangan klaim merupakan salah satu tugas utama seorang aktuaris. Data klaim pada bisnis asuransi long-tail dapat direpresentasikan dalam bentuk segitiga runoff dan salah satu metode untuk memprediksi cadangan klaim di masa yang akan datang adalah Metode Chain Ladder (CLM). Apabila informasi data klaim masa lalu kurang, seorang aktuaris dapat menggunakan secara bersamaan informasi individual (pengalaman perusahaan itu sendiri) dan informasi kolektif (pengalaman pasar atau market experience) dalam menentukan cadangan klaim. Untuk memanfaatkan informasi dari dua sumber tersebut, digunakan pendekatan teori kredibilitas atas CLM; pada tesis ini digunakan model Biihlmann-Straub non-parametrik. CLM hanya menggunakan informasi dari satu portofolio (segitiga runoff), sedangkan model kredibilitas atas CLM menggunakan juga informasi dari beberapa portofolio yang lain. Data yang digunakan diambil dari Perusahaan Asuransi Winthertur (Gisler dan Wutrich, 2008). Hasil analisis menunjukkan bahwa untuk suatu segitiga runoff, prediksi cadangan klaim menggunakan CLM bisa saja lebih kecil atau lebih besar dibandingkan prediksi cadangan klaim menggunakan model kredibilitas atas CLM, tergantung data klaim masa lalu tersebut. Namun untuk data segitiga runoff yang digunakan pada tesis ini, mean square error (MSE) estimator cadangan menggunakan CLM lebih besar dibandingkan MSE estimator cadangan menggunakan model kredibilitas atas CLM. Disimpulkan bahwa, untuk data yang digunakan pada tesis ini, prdiksi cadangan menggunakan model kredibilitas atas metode chain ladder lebih baik dibandingkan prediksi cadangan menggunkan metode chain ladder.