Analisis Perbandingan Cadangan Premi New Jersey dan Canadian Status Joint Life dengan Model Suku Bunga Hull White
Notice bibliographique
Résumé
Banyaknya perusahaan asuransi yang merugi di Indonesia salah satunya disebabkan nilai suku bunga yang tidak menentu disetiap tahunnya. Salah satu solusi masalah tersebut dengan mengevaluasi dampak ketidakpastian suku bunga terhadap perusahaan asuransi di Indonesia dengan menggunakan suku bunga model Hull White menggunakan estimasi parameter metode Jackknife. Hasil suku bunga stokastik model Hull White digunakan untuk menghitung cadangan premi modifikasi pada asuransi jiwa dwiguna status Joint Life (suami-istri) untuk setiap golongan usia dengan asumsi saling bebas atau Independent. Asuransi yang ditawarkan memiliki masa pertanggungan selama 20 tahun dengan pembayaran diskrit setiap tahun. Penelitian ini bertujuan membandingkan perhitungan cadangan premi modifikasi antara metode New Jersey dan Canadian untuk mengetahui analisis dari kedua metode cadangan premi modifikasi tersebut. Berdasarkan hasil premi yang telah dimodifikasi metode New Jersey lebih besar dibandingkan metode Canadian, dan akan berbanding terbalik untuk besar cadangan premi modifikasi dengan menunjukkan metode Canadian menghasilkan nilai lebih besar daripada New Jersey, yang artinya semakin tinggi nilai premi modifikasi maka semakin rendah nilai cadangan premi modifikasinya, begitu juga sebaliknya. Secara keseluruhan, besar cadangan premi modifikasi metode Canadian menghasilkan perhitungan lebih besar dibandingkan metode New Jersey untuk pasangan suami-istri berusia muda.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».