Cadangan Canadian Asuransi Jiwa Dwiguna dengan Penerapan Hukum Mortalitas De Moivre
Notice bibliographique
Résumé
Cadangan premi adalah sejumlah dana yang perlu dipersiapkan oleh perusahaan asuransi untuk persiapan pembayaran manfaat pertanggungan ketika terjadi klaim. Salah satu metode perhitungan cadangan premi adalah metode canadian yang merupakan perluasan dari metode cadangan prospektif. Faktor utama dalam perhitungan aktuaria adalah tingkat kematian yang dapat ditentukan dengan menggunakan hokum mortalitas De Moivre. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besarnya cadangan premi pada asuransi jiwa dwiguna dengan menggunakan metode canadian dan hukum mortalitas De Moivre. Perhitungan cadangan premi dimulai dengan menentukan peluang hidup seseorang pada jangka waktu n tahun hukum de moivre yang kemudian digunakan untuk mencari nilai asuransi, nilai anuitas awal, premi tahunan, premi modifikasi berdasarkan metode canadian, dan besarnya cadangan premi di akhir tahun ke-t. Penelitian ini dilakukan pada seorang wanita berusia 25 tahun yang mengikuti program asuransi jiwa dwiguna dengan masa pertanggungan 25 tahun dan jangka waktu pembayaran premi 23 tahun pada tingkat suku bunga 4% dengan uang pertanggunan sebesar Rp. 500.000.000. Hasil analisis menunjukkan bahwa besar cadangan premi yang diperoleh pada akhir masa pertanggungan dengan metode canadian dan hukum mortalitas De Moivre sama dengan nilai santunan yang diberikan, sehingga perusahaan asuransi siap untuk memberikan santunan sebesar yang dijanjikan kepada pemegang polis. Sedangkan pada awal masa pertanggung nilai cadangan canadian untuk asuransi jiwa dwiguna yang menerapkan hukum De Moivre menghasilkan nilai yang lebih kecil dibandingkan nilai cadangan canadian asuransi jiwa dwiguna tanpa hukum De Moivre.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».