这个号子有两个人用,所以对于论坛给的莫大帮助,我们都很感谢。半夜睡不着,我也来写点东西回报论坛。我们的考试和工作经验都仅限于加拿大范围,其他地区适不适用不太确定。------------------------------------
对于考证,P和FM我并没有什么复习经验。我考试开始的时间有点迟,我考试这两门的时候已经在学校学过这些内容。如果有waterloo的学生,我给的建议就是stat 230学完,p的知识就基本全有了,actsc 231 包括了大部分的FM知识,剩下的只要看一下derivative market market就好,并不需要刻意的去用manual去复习。当时很多朋友都对考第一张证过于重视而忽视本职课业的学习,虽然考过了考试,却是以过低的midterm mark作为代价。考试诚然重要,但是要记得,精算考试有很多机会,但是很多课业的东西是无法弥补的。所以要合理安排时间,不要太过于关注考试。
mfe和mlc我都是在work term自学考的,有点为了考试而考试的感觉。。其实知识点掌握的并不是太好。主是因为当时在保险上班,他们可以付钱就都考了。我能记起来的就是对于mfe,好好掌握black-scholes,它的组成,推倒过程都要反复推敲。mlc我并没有好好准备,主要是就背公式其实,premium,reserve和joint life markov chain的转换公式都很重要。我记得我考试的时候markov 有4,5题。UL的问题有2道,没有pension之类的问题。
C的话,主要是我当时只有两个星期不到的复习时间。所以我复习的很简陋,前面基础的probability部分我主要看了aggregate loss的calculation部分,要记得#of claims和claim size的各个计算方法,和算E(S)和V(S)的公式。要特别记得有inflation的计算方法。risk measure也要知道,var和tvar的公式。Empirical Models部分主要就是Kaplan-Meier estimator和Nelson-Åalen estimator。我记得我当时考了3,4题关于K-P的,2题关于N-A的。 Parametric Models 对于likelihood我当时都是用硬算的,时间太紧没时间背公式。但是如果有时间的同学我还是很建议大家去熟悉公式的,考试的时候可以快很多。还有一个tip,如果真的算不出来maximum,你可以把L(X)的公式写出来,然后把考试的5个选项带进去看最大的。Moment 和 percentile macthing都很简单,然后Bayesian discrete就记列表格的方法,continuous就硬套公式。credibility部分,Bühlmann要列出u(x),把每一步都写下来,可以更有条理而且方便之后的检查。最好要知道什么时候Bühlmann和Bayesian是一直的答案的,可以方便计算。non-parametric和semi就把公式背下来,练习几题就应该没什么问题了。simulation就知道inversion,然后claim number和size分开就好。
好吧,考试什么的太遥远了。。我能记起来的就这么点了。。
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工作的话,我可以说精算的pay在加拿大算是不错的了,我最后coop实习annual有65k左右。要考试公司负责帮你报,,中间有study day可以请,基本上是正式员工的一半(正式10天,我们只能请5天)。算朝九晚五吧,日子相对轻松,但是只要有new quote或者有review要进行的话,就会变得复杂。可能需要加班,但是很少,我后面的老板很好,加班可以报工资。主要工作就是围绕的AXIS和excel。不需要sql和vba coding的知识,大的保险公司都有对应的IT会update所有的macro。我们有时候用Access如果data太大,但是基本不会用到。我做过的life


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