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大家投下的每一張票
都有可能影響台灣的未來
甚至是自己的未來
===#內文===
Mock Mayson :
然後呢?這位胡小姐大概從來沒想到,在她痛罵完三一八運動的三個多月之後,她的生命就此劃下句點。
2014年7月9日中午12點56分,胡小姐駕駛了一台黑色BMW,在台北市民權東路和堤頂大道二段交叉口,被一輛滿載中國觀光客但是煞車失靈的遊覽車給撞死了。
我個人簡單地整理一下胡小姐之死的前後關係圖,讓大家可以理解她的死亡與她個人政治選擇之間的微妙牽連。
1.票投國民黨與馬英九
2.國民黨在缺乏配套方案下
就大量開放中國客來台
3.劣質中資一條龍旅遊業者承攬業務
4.推出低價趕買行程的旅遊方案
5.因成本削減而導致司機過勞
或是遊覽車體缺乏安全檢測與保養
6.遊覽車煞車失靈
7.導致車禍死亡
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胡小姐之死
有個韓粉,叫做林湘秝,她在中天的政論節目上講了一句「二二八對我們來說太遙遠了」的話,還認為「它是個歷史事件,可是對我們來說,是激不起心中的任何的共鳴」。
另外還有一位「學姊」黃瀞瑩,在政論節目上講「統獨就是一個假議題」、「因為我現在只關心的是我現在留在台北,我可以做到什麼樣的工作,可以獲得什麼樣的生活」。
林湘秝與黃瀞瑩的言論正好反映了一般台灣人看待歷史與政治命題的輕忽態度,也低估了歷史與政治對現實生活的深遠影響。
下面我先講一個真實發生的案例給各位聽,各位可以思考一下這個故事中的因果關係,還有抽象的政治命題與選擇最後會怎麼樣影響到現實生活的下滲效應。
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有一位高學歷的美女,暫稱她為胡小姐好了。年約四十多歲,從小就課業優異,一路過關斬將還出國念書,長大後還曾經擔任卡內基講師。
這位胡小姐以身為中華民國人為榮。一直以來,她都投票給國民黨,投票給馬英九,全力支持服貿,希望貨出得去,(中國)人進得來。
2014年3月18日爆發反服貿的立院佔領事件之後,她就在臉書的刊頭上貼上中華民國國旗,然後痛罵反服貿的學生都是小紅衛兵,支持方仰寧下令痛揍抗議者的決定,還在臉書上說台灣太民主了...你可以想像得到的中華民國人該有的表現與反應,她全都做到位了。
然後呢?這位胡小姐大概從來沒想到,在她痛罵完三一八運動的三個多月之後,她的生命就此劃下句點。
2014年7月9日中午12點56分,胡小姐駕駛了一台黑色BMW,在台北市民權東路和堤頂大道二段交叉口,被一輛滿載中國觀光客但是煞車失靈的遊覽車給撞死了。
===================
好啦,我講完這個案例了。各位可以開始思考其中的因果關係以及政治選擇所產生的下滲效應,討論一下胡小姐的政治選擇與她的死因是否存在著某種程度的微妙關係。
我個人簡單地整理一下胡小姐之死的前後關係圖,讓大家可以理解她的死亡與她個人政治選擇之間的微妙牽連。
1.票投國民黨與馬英九
2.國民黨在缺乏配套方案下就大量開放中國客來台
3.劣質中資一條龍旅遊業者承攬業務
4.推出低價趕買行程的旅遊方案
5.因成本削減而導致司機過勞或是遊覽車體缺乏安全檢測與保養
6.遊覽車煞車失靈
7.導致車禍死亡
一般來說,新聞報導事件的時候,多半只會提到第6點跟第7點之間的狹義因果關係。頂多在後續的刑事訴訟或是車禍鑑定調查的時候會追溯到第4點與第5點。
但是鮮少會有人提到第3點之前的「遠因」,因為致禍的「遠因」通常都看起來「無害」且「毫不相關」。而第1點的「遠因」就是關於抽象政治命題的部分,也是只看「近因」的林湘秝與黃瀞瑩小姐或是許多年輕人一直無法參透的原因,更別說會討論到第1點之前的第0點,也就是關於華腦思維與中華史觀是怎麼成形的過程。
就是因為一般人無法洞見或是觀察到第3點之前的「遠因」,所以導致他們其實無法評估自己的未來將會有多高的機率因為某種風險而喪失生命,因此無法對此產生避險的概念或是動作。講白話點就是,連自己怎麼死的都不知道。
很多人只看新聞事件報導第6點跟第7點,然後就大嘆世風日下,當事人怎麼會那麼可憐之類的廉價悲嘆詞語,但是卻沒有意識到第3點之前的系統性「遠因」可能才是真正肇事的元凶。
若是僅看第4點以後的因果關係,胡小姐的確是相當可憐的車禍遇難者。但是若再往前追溯到第3點之前,你就會發現當事者或許也要為自己的選擇負上部份的責任,也驗證了「你的一票決定未來」為真的結果。
當然這種上層政治的擴散效應你不能用省略中段關聯性的方式說投國民黨就一定會導致車禍,或是車禍一定是國民黨引起的,這是錯誤的推論方式,而是僅能從個別事件中回推到上層政治的影響比例到底是多是少,或是風險提升的統計問題來看待。
胡小姐的死亡之所以不是巧合個案或是滑坡謬誤的原因,就是因為中國觀光客的大型嚴重車禍事故統計數的確多集中在國民黨執政的2009年到2016年期間,也顯示了政治抉擇與不幸事件的發生的確存在了某種程度的強烈關聯性。當然,我也可以繼續跟你講另外一位支持國民黨的張姓女導遊是怎麼被自己的政治選擇給害死的故事,但是本篇的重點不是在收集這些受害者的故事。
保險公司為什麼能夠賺錢?因為保險精算師不但會把第4點跟第5點考慮進去,更會儘量把第3點以前的「遠因」給通通調查清楚。加上保險公司多採取限定條件的「近因原則」(principle of proximate cause)來進行理賠,自然能夠賺大錢。
你應該曾經遇過醫師或是保險員問過你的「家族病史」吧?這個詢問過程就是要確認可能致病的「遠因」。請問這個時候你還會像林湘秝一樣說「家族病史干我屁事,對我來說太遙遠了,也激不起我心中的任何共鳴」這種幹話嗎?或是像黃瀞瑩說「家族病史都是假議題,我現在只關心我的鼻子通不通、呼吸順不順暢」這樣的蠢話嗎?
其實前述的「遠因」還有另外兩個名詞可以描述之,就叫做「歷史」或是「政治」。瞭解「遠因」就可以讓你像保險公司一樣賺大錢發大財嗎?不一定,但是我可以保證你未來賺的錢不會被莫名其妙地整家抄走或是連小命都半途不保。你會因為你有準備,而使得損失減到最小。
就因為「遠因」隔了太久的時間或是經過太多的變因,所以在多重交疊之後已經失去了原來的直觀樣態,所以讓許多不明就理的人只看到表層就以為是全部,而無法理解到「遠因」對他自身的重大影響,更別提錯誤的引導資訊導致「遠因」判讀上的完全走精。
就像電影「回到未來」第二集(Back to the Future II)中的男主角馬蒂,一開始還無法明白為什麼自己一個不經意的動作最後會造成歷史軸線的巨大改變一樣。而身在那條「劣化」歷史軸線上的社會大眾也大多不會明瞭造成他們身處不幸環境的真正「遠因」(歷史)是什麼。嘴巴很會罵鬼島,卻不知道造成鬼島的主因在七十多年前就已經形成,尤有將其不幸怪罪到弱小者的頭上,導致弱弱相殘,甚至出現投票給加害者的蒙昧情境。
當然,國族歷史與政治生態要比胡小姐的案例複雜得多,時間年份也拉長許多,牽涉的人事物也更為繁雜,因果之間更呈現出立體多樣的非線性型態。但是從另外一個角度來看,可說影響的人數也更為龐大,影響的時間也更為久遠,導致像林湘秝或是黃瀞瑩這樣的年輕人都看不清楚這些「遠因」是怎麼對自己的腦力與政治判斷造成不良影響。
我再強調一次,台灣年輕人現在所遇到的多數困境就是由之前的「遠因」或是說「歷史」、「政治」所堆疊而成的。你不試著多花點精力去認識或是分析這些「遠因」,只知道頭痛醫頭、腳痛醫腳,喉嚨痛就醫喉嚨,只看得到眼前三公尺的東西,跟著「何老師」還有中天新聞台在那裏請鬼抓藥,甚至連「近因」都因為假新聞假資訊而判讀得一蹋糊塗,把鬼扯蛋的MOU當成落袋的訂單在看,最後的下場就是連自己怎麼死的都不知道。韓流一時爽,全家火葬場。
你最後一定會問,胡小姐的政治選擇也有可能導致跟他非相同意識形態的人身亡啊,當然,這就是自殺與他殺的差別了。我知道還會有人說我在某時期(例如戒嚴時期或是馬英九時期)也活得好好啊,我看當時大家也過得很好啊,幹嘛拿一個極端的案例來講。這就是犯了「倖存者謬誤」(survivorship bias)的問題。也就是說,你其實毫無自覺當時的社會全體都曝露在高風險的環境當中,你跟胡小姐其實一樣暴露在因為錯誤政策而導致的高風險機率之下。只是你比較幸運地存活下來而已,就像胡小姐也沒辦法把她遭遇的事故講給你聽一樣,所以你就以為自己很安全。
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(照片為自由時報記者吳岳修所攝)
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大家好 我是本版新人
之前考精算考試或是準備面試 職涯選擇的時候常來這裡逛
如今希望把自己微薄的職場經驗分享一下 算是一點回饋
希望也能給還在猶豫要不要走精算的學弟妹們一些過來人經驗分享
先介紹一下小弟背景
台大電機系雙主修財金系 2012-2017
UC Berkeley 統計碩士 2017-2018
回台灣工作 2018-2019(已離職)
精算考試歷程(血淚回憶)
2017.6 -- P(10)
2017.7 -- FM(9)
2018.4 -- MLC(7)
2018.6 -- C(7)
2018.9 -- SRM(8)
2018.11 -- MFE(8)
2018.12 && 2019.6 -- PA(All fail QQ)
目前不打算再考
當初走精算的原因:
大學由於有財金背景,又很喜歡數學&統計
剛好位於兩者交集的精算領域就成了我的首選
加上自己當時希望有一份穩定的工作
邊考試邊加薪的生活還滿吸引我的 專業性質又高 於是就進入了這個領域
一年多在職場上所見所聞:
版上有志走精算的大大們應該都有看過2011年arbitrageur大神的『完全精算師生存手冊』
裡面很多確實是事實 包括行情或是大學時期的建議
不過現在由於考試變多變難,精算津貼可能跟以前有更大更動(至少我們公司就變多了)
這邊紀錄幾個我的心得體悟:
1. 精算是條很窄的路
這件事是好事也是壞事
好處在於競爭者少,許多人聽到考不完的試就會先舉白旗投降
高度的專業門檻為這行業設下一定的人數限制
同時,由於會專業技能(Prophet等等)的人很少,如果能夠熟練的話在人力市場非常吃香
加上現在IFRS17上路,壽險業個個如臨大敵
利率的計算方式改變大大衝擊既有的精算假設,需要更多人才因應
如果你很早就對保險精算有熱忱,也不排斥未來一直待在相關行業
也能接受要長期考試的生活,那麼恭喜你,精算領域非常適合你的加入!!
精算人員的工作相對單純,提列準備金,對值,跑壽險模型,準備年度精算報表等等
公司規模越大分工就會越精細
一般來說,不太需要大量接觸人群(偶爾會跟業務單位溝(ㄔㄠˇ)通(ㄐㄧㄚˋ)就是)
當然如果升到管理職位的那麼就必須處理『人』的問題
說比喻的話,精算應該和會計領域的工作性質是最相近的
那麼壞處是什麼呢?
如果你是個興趣廣泛,不太確定未來要走什麼的人(像我)
那麼精算是否適合你?可能就要再多想想
ASA或FSA頭銜確實很響亮,但離開這個行業就是一張白紙
金融業普遍對精算師有一定了解,願意承認我們的專業能力,但其他行業可就不一定
2.資料科學和人工智慧的崛起
這兩者看似和精算不怎麼相關?大錯特錯
考試方面,ASA增加了兩門考科SRM和PA,分別測驗資料科學的基本知識和商業分析的能力
由其PA個人覺得比以前的大魔王MLC難更多
這或許反映SOA也知道現在時代的趨勢就是以data-driven為主流
技術方面,機器學習和深度學習的強大預測能力能做到以前無法完成的事
像是預測保戶風險,倒帳機率,是否有洗錢疑慮等等
效能都比傳統的統計模型有更近一步突破
人力市場方面,以前資料科學還沒成為統計系學生主流選擇時
精算一直是統計系學生的大宗出路之一
但現在大數據崛起,許多科技業,新創開始招募大批資料科學相關人才
資料科學本身是建立在統計之上,理所當然吸引許多統計系學生進入
好一點公司可能一進入薪水就是ASA等級,還不需要考惡夢般的考試
我想未來,統計系學生進入精算領域的比例將會變少
當然也可以反向操作,趁著競爭者變少的時機進入精算領域,專心發展,也不失一個很好的選擇
3.如果有志於精算,大學時期該怎麼準備?
這方面我就滿推arbi大大的建議,把基礎科目打好,一輩子受用
數學部分:微積分,線性代數,機率與統計三本柱請拚老命學好
需不需要修高微,實分析呢?說實在精算考試方面真的不會用到那麼難的數學
但是如果你本身想在更進階的財務理論,統計理論甚至是經濟模型,機器學習深入了解的
話 是十分值得的投資
進階課程我個人推薦VEE考科的『回歸分析』和『時間序列』
即使不走精算,這兩門學問在財務理論也是非常重要的
程式方面:程式語言百百種,多不如熟
以現在的主流程式語言的話, Python和R是最推薦的兩者
前者適合工程,後者適合統計和分析,同時他們也是資料科學界的主流語言
如果本身實力堅強,可以考慮修較底層語言C++/Java
雖然困難度變高,但是可以完整讓你知道指標/物件導向/資料結構等等的概念
畢竟走精算其實是條風險滿高的路,如果有一天發現志不在此跳船了,也能用這些技能
去轉往其他領域(現在軟體工程薪水可是高到不可思議...)
另外就是財務工程目前為了效能考量C++仍是主流,學好的話也是受益終生
財務方面:我認為精算並不需要修大量的財金相關課程
真的要修,個體經濟學/總體經濟學/會計學/投資學這四門算是CP值最高的
經濟學可以讓你了解許多實用的概念,以及用更大的框架思維去了解經濟體制的運作
會計學是基本的商業語言,資產負債,現金流的基本概念全都涵蓋於此
投資學則是讓你了解資本市場的運作,並熟悉金融商品和報酬率的概念
我自己的修課原則是,盡量修『大方向』的課,也就是這門課讓我學到的東西,是可以
讓我在許多行業或是自己生活學養上都能受益良多的,我才會修
如果確定自己非常想走一個領域,才再去修對應的專業課程
以上大概是我總結近一年來在精算實務工作經驗的體悟
其實這一年中公司讓我碰很多有趣的東西
傳統的壽險定價, Prophet操作,用C++寫資產模型,資料科學和機器學習等等
全部都有接觸過,也算是成長見識了不少
要說的話,大概就是把精算考科的東西全部實際在職場碰過了
考試心得的話,我在FB上有一個社團是提供給精算新人們加入的
裡面有我和其他優秀朋友們的心得分享
如果有興趣歡迎再私訊我把你加入
這裡就不再佔版面獻醜了
以上,如果有問題或是想和我討論的,歡迎再私訊
謝謝大家
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.161.118.98 (臺灣)
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※ 編輯: henry50618 (140.112.41.132 臺灣), 09/02/2019 16:35:01
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