Perpustakaan Digital ITB

Manajemen aset dan liabilitas (ALM) perusahaan asuransi merupakan suatu proses formulasi, implementasi, dan pengawasan kebijakan keuangan terkait aset dan liabilitas yang bertujuan untuk memaksimumkan profitabilitas dan solvabilitas perusahaan asuransi. Proses ini penting dilakukan karena perusahaan asuransi menerima pemindahan risiko dari tertanggung secara signifikan, misalnya risiko mortalitas pada asuransi jiwa. Proses formulasi ALM melibatkan pemodelan aset dan liabilitas. Mengingat perlunya model yang sesuai dengan data empiris, pada tugas akhir ini simulasi akan menggunakan proses Variance Gamma sebagai pembanding terhadap model Black-Scholes (gerak Brown geometrik) yang lebih umum digunakan. Model Variance Gamma lebih cocok digunakan daripada model Black-Scholes terhadap data return saham yang berdistribusi lebih lancip dan berekor lebih tebal daripada distribusi normal. Penulis juga menganalisis nilai obligasi tanpa kupon (zero-coupon bond) berdasarkan model suku bunga stokastik Cox-Ingersoll-Ross (CIR). Sementara itu, penulis menggunakan persamaan diferensial Thiele untuk menghitung nilai polis, yakni liabilitas asuransi. Suku bunga pada penentuan nilai polis merupakan suku bunga CIR, sedangkan mortalitas menggunakan model Gompertz yang dicocokkan terhadap Tabel Mortalitas Indonesia IV. Model aset dan liabilitas kemudian diimplementasikan pada simulasi berbasis skenario yang bertujuan mencari komposisi awal portofolio yang mengoptimalkan fungsi objektif berupa rasio antara ekspektasi dan Value-at-Risk ekuitas. Dengan metode Monte-Carlo, simulasi menghasilkan komposisi portofolio optimal sebesar 30%:49%:21%, secara berturut-turut proporsi uang tunai, obligasi, dan saham terhadap seluruh portofolio. Berdasarkan uji kecocokan model, model Variance Gamma dan Black-Scholes memiliki Akaike Information Criterion secara berturut-turut sebesar -5.777,76 dan -5.694,59. Walaupun model Variance Gamma lebih cocok digunakan, model Black-Scholes menghasilkan nilai fungsi objektif optimal lebih besar, yakni 2,456 berbanding 2,452. Model Black-Scholes juga menghasilkan risiko default lebih rendah karena secara teoretis memberikan ekspektasi harga saham yang lebih tinggi.