MODEL MULTIPLE DECREMENT DALAM PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA
Notice bibliographique
Résumé
Asuransi jiwa adalah satu diantara produk asuransi yang umum dikenal, biasanya memiliki satu penyebab klaim yaitu kematian. Model produk asuransi jiwa dapat dimodifikasi dengan menambah penyebab-penyebab klaim lainnya, sehingga menjadi model asuransi dengan lebih dari satu penyebab klaim (multiple decrement). Model multiple decrement merupakan salah satu model aktuaria yang digunakan sebagai acuan dalam merancang suatu produk asuransi. Penelitian ini menggunakan 3 decrement sebagai penyebab terjadinya klaim yang terdiri dari kematian, cacat permanen dan mengundurkan diri. Data associated single decrement table menggunakan informasi dari Negara Canada Tahun 1968 yang diperoleh dari Software Table Manager 3.01. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini yaitu seorang berusia 30 tahun mengikuti suatu asuransi jiwa multiple decrement berjangka selama 34 tahun. Diketahui bahwa nilai santunan ketika seorang tersebut mengalami kematian adalah Rp100.000.000, Rp50.000.000 bila mengalami kondisi cacat permanen, sedangkan Rp10.000.000 bila kondisi mengundurkan diri dari perusahaan. Suku bunga yang digunakan adalah 6% berdasarkan BI Rate. Hasil perhitungan diperoleh premi tahunan untuk asuransi jiwa berjangka multiple decrement ini yaitu sebesar Rp317.946. Kemudian, jika tingkat suku bunga semakin tinggi maka nilai premi yang dibayarkan semakin murah. Hal ini dikarenakan tingkat suku bunga merupakan variabel dari fungsi diskonto, dimana semakin tinggi tingkat suku bunga, maka semakin kecil nilai dari fungsi diskonto. Premi akan semakin mahal jika usia nasabah ketika mengikuti asuransi semakin tinggi. Hal ini karena dipengaruhi peluang kematian seseorang yang semakin tinggi dengan bertambahnya usia. Kata Kunci: multiple decrement, associated single decrement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».