啊第一次发帖……为了MLC攒人品
先说一下我是6/22在北京考的,我们那个考场通过率还挺高的,题目也简单。
以下是题目回忆:
Inversion Method考了三个题,有一个印象比较深刻的是它告诉你有一个product是employee死掉之前可以每年拿2000,employee死掉之后如果spouse没死的话每年还可以拿1000,然后分别给你employee和spouse的F(e)和F(s),让你用inversion method算两个trial的mean。但是值得注意的是spouse的F(s)是分段的,第一段是s=0的时候F(s)=0.4,但是trial2的F(s)=0.3,所以spouse那一部分的钱就没有了。
Bulhmann-Straub考了一道,Non parametric一道,Semi parametric一道,Bulhmann的discrete一道,continuous好像有吧,这个不记得了。
Bayesian continuous考的几乎都是那种不用你算数的,就是让你选出正确的posterior density function就完事了。Discrete考了一道吧,不难。
Limited Fluctuation Credibility考了一道,那个我没做出来,有点难度。
KM和NA考了四道左右的样子,这个我做的不好,两道题都不会做。有一道题太长了,就不赘述了。另一道题是给你到t=77的数据,但是让你算活到90的概率,并且让你用Exponential curve来估算t=77之后的数据(说真的这个题我没读懂,凑合看吧)。还考了logtransformed confidence interval for S(t)。
题外话:考了一道linear的confidence interval
Chi-square考了两三道吧,没有查表题(真的好仁慈),就是让你算test statistic而已。Kolmogov考了一两道,Schwarz考了一道(让你选best model)。
考了一道one parameter的delta method。
MLE考了三四道,没什么亮点,不难。
Aggregate Loss Model考了两题,不难。
Deductible和Limit考了一两道,有一个题是说有那么一个policy,分两个部分,part1付80%任何1000以下的loss,part2付90%那个loss超过1500的部分,问你expected payment per loss是多少。
考了一些基础的statistic,比如conditional variance啊什么的,不难。
Kernel Smoothing考了一个uniform的,给了10个data,告诉你F(12)=2.625(好像是这么个数),b≤5,问你b的值是多少。我很不好意思的承认我是代数进去挨个算的〒▽〒 这是我考的第一个题,刚上来有点方。
有一道题是给你一个图,上面有一个Exponential的f(x)图像,和一个empirical distribution的f(x)图像,让你求它俩variance的absolute value……很抱歉的说这个题我也不会……empirical那个我到最后都没算出来……我是弱鸡……
TVaR考了一道,很简单,就是根据f(x)辨别是哪个distribution然后查表就行了。
冷门的Simulation除了Inversion Method之外都没考(没考bootstrap我还挺惊讶的),mortality table construction没考,LER没考,Modification没考,bias没考。
总之都挺简单的,我运气挺好,基本没有难题(难题我也不会做哈哈哈),都是套公式这样的,多注意一些小细节就没问题啦。
再说说我怎么准备的。我是五月份临时决定要考C的,而且我比较习惯通过做题理解知识,所以我一上来把ASM的supplement problem都刷了一遍。然后开始刷sample。刷到一半的时候很没信心,因为一大片一大片的错,所以就转投Coaching Actuaries(这个要翻墙),但是做得也不太好。最后还剩五天的时候再次改变学习策略开始做CA的quiz,专门做bulhmann啊Bayesian啊MLE啊这些重灾区,最后正确率就基本上是90%+了。最后两天狂背公式,我进考场前还在看哈哈哈。
题做多了就得心应手了,对时间的把握也比较好了,最后我考的时候提前二十分钟交卷的,看到congratulations的时候真的超开心超开心,暑假这一个月没白费啊~
知道这边大牛很多,我只是小透明学渣一枚,在此分享一下~大家互相交流~
祝即将要考的和以后要考的同学们:考的全会,蒙的全对!噢耶!
最后求大家保佑我五月的MLC能过吧〒▽〒谢谢!