<![CDATA[Tingkat keparahan klaim merupakan variabel acak, terlebih pada data asuransi umum. Masalah utama dalam memodelkan data ini ialah kesenjangan yang besar antara nominal klaim. Penelitian ini dapat menyelesaikan masalah tersebut dengan mencocokkan distribusi ekor panjang terhadap data. Untuk menentukan distribusi yang digunakan, penulis menggunakan Quantile-Quantile plots beserta Akaike Information Criterion (AIC) untuk setiap model. Penulis menghitung peluang posterior untuk setiap model menggunakan Teorema Bayes dan menentukan besar premi murni untuk excess layer. Penelitian ini menunjukkan statistik dari premi murni per lapisan dengan tujuan agar dapat digunakan untuk memodelkan tingkat keparahan klaim dan menentukan harga premi murni pada excess layer.]]>
Copyrights © 2020
