Analisis Perbandingan Cadangan Premi New Jersey dan Canadian Status Joint Life dengan Model Suku Bunga Hull White
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".