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四、信度理论
考试的重点章节，会涉及大概10道题目左右，重点中的重点，为什么叫信度呢？举个manual中的例子：我们接触的某一特定损失（比如某某公司的职员）可能会与整体损失（该地区全部人员）产生差异，比如这群人可能损失频率更低、平均损失更小，所以对有关保险产品定价时对方就会要求降低保费，信度就是如何衡量经验数据的可信度，让我们在经验数据和整体损失数据间做一个合理的加权平均，既降低了保费满足了客户要求，同时还能保护自己避免发生意外损失。

有限波动信度（泊松）中最重要的就是manual里的表格，必须掌握，其中必须区分两个概念，一个是“you want xxxx to be within k for a period of time”，另外一个就是“how many xxxx are needed for full credibility”，明确了这些概念以后才能在表中找到对应的计算公式，需要特别注意。

Bayesian信度中，离散和连续两大类别都要熟练掌握，其中连续先验分布中有一个特殊的现象，就是某些先验分布于后验分布都是同一类分布，只是参数有所区别，manual总结了4个具体类别（足够用了），分别是poisson/gamma、normal/normal、expoential/inverse gamma、bernoulli/beta，重点掌握先验分布与后验分部参数联系，以及信度保费的计算，有许多公式，这里掌握熟练会极大提高你的解题速度，前提是必须掌握好基础。

Buhlmann信度中主要有几种估计方法：buhlmann、buhlmann-straub、非参数、半参数估计。首先要明确buhlmann信度中u，v，a的具体含义，然后掌握每种方法的区别，其中非参数估计中会有较为复杂的公式，可以说是全部书中最难的公式了，一定背诵熟练。

五、随机模拟
如果学习过mfe，这部分内容算不上很难，理论基础与mfe当中的蒙特卡洛模拟一样，利用[0，1]均匀随机变量和目标随机变量的逆分布生成随机数。一个新知识点就是bootstrap方法，这次考试时大家遇到的情况各有不同，有的人在这里遇到了三道题目，有些人比如我只遇到一道题目，内容不难，manual在这里也没有用很多笔墨，难度不算很大。

p.s：需要注意在整个学习中会遇到各种方差计算，有的是无偏的（除n-1），有的用经验分部（除n）的一定区分清楚。

很快就要开始fap学习了，简单分享一下学习心得，希望对后来者有所帮助。