📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 4 dokumenANALISIS RISIKO DALAM KOMPETISI DUA BRAND SMARTPHONE PREMIUM DENGAN MODEL STOKASTIK DAN VARIASI LÉVY JUMP
Persaingan Samsung dan iPhone di pasar smartphone premium mengandung ketidakpastian yang tidak dapat ditangkap oleh model deterministik. Model deterministik hanya memberikan satu lintasan pasti tanpa informasi mengenai seberapa besar kemungkinan penyimpangan yang dapat terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko dalam kompetisi dua brand tersebut dengan mengembangkan model deterministik menjadi model Jump-Diffusion stokastik yang menggabungkan fluktuasi kontinu (difusi Wiener) dan lompatan diskontinyu (proses Poisson). Parameter pertumbuhan diestimasi dari data Google Trends menggunakan model Kurva Richards dengan metode Least Square. Risiko diukur melalui lebar interval kepercayaan 95% dari lintasan stokastik yang dihasilkan oleh simulasi Monte Carlo dengan metode Euler-Maruyama. Hasil simulasi mengungkapkan bahwa brand pesaing mencapai kerentanan risiko maksimum di sekitar puncak pertumbuhannya. Variasi parameter menunjukkan bahwa dampak lompatan (??) memiliki pengaruh yang jauh lebih dominan dibandingkan frekuensi lompatan (?) untuk menghasilkan pelebaran interval kepercayaan yang setara, ?? hanya perlu dinaikkan empat kali lipat, sedangkan ? perlu dinaikkan hampir tiga belas kali lipat. Dominasi ini merupakan konsekuensi dari kontribusi kuadratik ?? terhadap variansi, berbeda dengan ? yang hanya bersifat linier. Sementara itu, sentimen pasar (??) yang tidak netral menyebabkan divergensi rata-rata stokastik dari prediksi deterministik. Lebih lanjut, teridentifikasi efek limpahan (spillover effect) di mana guncangan pada brand eksis justru menciptakan ketidakpastian yang lebih besar bagi brand pesaing, menegaskan bahwa risiko dalam kompetisi pasar bersifat sistemik, bukan individual.
MODEL STOKASTIK DAN KONTROL OPTIMAL DALAM RISIKO PENJUALAN PRODUK PREMIUM
Penjualan produk premium dipengaruhi oleh berbagai faktor yang bersifat dinamis dan tidak pasti, seperti perubahan tren pasar, perilaku konsumen, dan kondisi lingkungan pemasaran, sehingga dinamika pelanggan sulit dijelaskan hanya menggunakan model deterministik. Oleh karena itu, penelitian ini mengintegrasikan model deterministik, model stokastik berbasis Persamaan Diferensial Stokastik (Stochastic Differential Equation, SDE), strategi kontrol optimal, serta evaluasi pengaruh berbagai distribusi gangguan acak terhadap performa kontrol untuk menganalisis dinamika pelanggan pada penjualan produk premium. Model deterministik dibangun berdasarkan tiga kompartemen, yaitu pelanggan potensial (Potential Customers), pelanggan yang mempertimbangkan pembelian (Considers), dan pembeli (Buyers), kemudian dianalisis melalui penentuan titik keseimbangan, kestabilan, dan sensitivitas parameter. Model stokastik dikembangkan dengan memasukkan gangguan acak menggunakan proses Wiener dan disimulasikan menggunakan metode Euler–Maruyama, sedangkan strategi kontrol optimal ditentukan menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin dan metode Forward–Backward Sweep, lalu dievaluasi melalui simulasi stokastik menggunakan distribusi Normal, Eksponensial, dan Gamma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki dua titik keseimbangan yang kestabilannya ditentukan oleh suatu parameter ambang, serta simulasi stokastik mampu merepresentasikan pengaruh ketidakpastian tanpa mengubah kecenderungan rata-rata sistem. Penerapan kontrol optimal meningkatkan populasi pelanggan peminat dibandingkan tanpa kontrol sekaligus mempertahankan kestabilan sistem pada kondisi adanya gangguan acak. Dengan demikian, model yang dibangun dapat digunakan sebagai kerangka kuantitatif untuk menentukan strategi pemasaran adaptif dan mengevaluasi efektivitas pengendalian pada kondisi pasar yang tidak pasti.
ANALISIS BIAS SISTEMATIS PARAMETER PEMULIHAN MODEL STOKASTIK CARMA(2, 1) AKIBAT KONTAMINASI DAN KETERBATASAN DATA DERET WAKTU PADA VARIABILITAS UV/OPTIK AGN
Variabilitas ultraviolet/optik inti galaksi aktif (active galactic nuclei, AGN) bersifat aperiodik dan stokastik, dan mekanisme fisis utama yang mendorongnya hingga kini belum diketahui secara pasti. Untuk mengkarakterisasi variabilitas tersebut, dikembangkan pendekatan statistik berbasis proses stokastik, dan model yang dipandang paling baik saat ini adalah proses CARMA(2, 1) atau Damped Harmonic Oscillator (DHO), yang memberikan deskripsi lebih akurat dibandingkan model-model lain. Parameter model ini dilaporkan berkaitan dengan besaran fisis AGN, seperti massa lubang hitam dan luminositas, sehingga pemulihannya yang akurat menjadi penting. Akan tetapi, kurva cahaya hasil pengamatan mengandung keterbatasan dan kontaminasi data, sehingga parameter DHO yang diinferensi rentan terhadap bias sistematis. Penelitian ini mengkuantifikasi bias tersebut melalui simulasi Monte Carlo dengan parameter intrinsik yang diketahui secara pasti, pada dua kasus redaman, yakni overdamped (? = 1,74) dan underdamped (? = 0,7). Tiga faktor diuji secara terisolasi, yaitu celah pengamatan, panjang survei, dan kontaminasi sinyal non-stokastik. Hasil menunjukkan bahwa celah acak tidak menimbulkan bias sistematis, sedangkan celah musiman menimbulkan bias berarah yang bergantung kasus dengan batas toleransi fraksi celah sekitar 0,73. Pengaruh panjang survei juga bergantung kasus, yakni berupa estimasi terlalu rendah secara monoton pada skala waktu peluruhan untuk kasus overdamped sebagai efek panjang berhingga, dan estimasi terlalu tinggi yang tidak monoton pada kasus underdamped. Kontaminasi berdampak asimetris, dengan kasus underdamped jauh lebih rentan terhadap supernova, sementara microlensing menjadi kontaminan paling merusak secara multivariat. Implikasi terhadap estimasi massa lubang hitam tetap terkendali sepanjang syarat fraksi celah dan panjang survei minimum dipenuhi.
ANALISIS PENGARUH MODEL SUKU BUNGA TERHADAP DINAMIKA MARGIN JASA KONTRAKTUAL PADA PRODUK ASURANSI JIWA BERJANGKA BERDASARKAN ATURAN PSAK 117
Penerapan PSAK 117 menuntut valuasi asuransi berbasis nilai kini, khususnya pada komponen Contractual Service Margin (CSM). Penelitian ini mengevaluasi dampak penggunaan model stokastik Hull-White Satu Faktor terhadap valuasi CSM produk asuransi jiwa berjangka (Term Life) bertenor 20 tahun dibandingkan dengan pendekatan deterministik. Model dikalibrasi secara hibrida menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) pada data historis BI Rate (2005-2025) serta kalibrasi exact fit terhadap kurva imbal hasil SBN per 19 Desember 2025. Melalui 10.000 simulasi Monte Carlo, penelitian ini menemukan bahwa pendekatan stokastik menghasilkan CSM awal sebesar Rp2.874.540, lebih rendah 10,3% dibandingkan pendekatan deterministik (suku bunga konstan 4,75%) sebesar Rp3.205.831. Disparitas ini mengindikasikan bahwa metode deterministik cenderung melebih-lebihkan (overstate) profitabilitas karena mengabaikan struktur kurva imbal hasil yang menanjak dan biaya volatilitas. Hasil ini mengonfirmasi bahwa model stokastik memberikan estimasi cadangan yang lebih konservatif, prudent, serta memenuhi prinsip konsistensi pasar (market consistent) yang disyaratkan PSAK 117.