2025年中國(guó)精算師職業(yè)資格考試（準(zhǔn)精算師精算模型與數(shù)據(jù)分析）模擬試題及答案(川廣安)2025年中國(guó)精算師職業(yè)資格考試（準(zhǔn)精算師精算模型與數(shù)據(jù)分析）模擬試題一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.已知一組數(shù)據(jù)為2，4，6，8，10，其樣本均值和樣本方差分別為（）A.6，8B.6，10C.5，8D.5，10答案：A解析：樣本均值\(\bar{x}=\frac{2+4+6+8+10}{5}=\frac{30}{5}=6\)。樣本方差\(s^{2}=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}=\frac{(2-6)^{2}+(4-6)^{2}+(6-6)^{2}+(8-6)^{2}+(10-6)^{2}}{4}=\frac{16+4+0+4+16}{4}=8\)。2.在風(fēng)險(xiǎn)模型中，設(shè)索賠次數(shù)\(N\)服從參數(shù)為\(\lambda=3\)的泊松分布，則\(P(N\geq2)\)的值為（）A.\(1-4e^{-3}\)B.\(1-3e^{-3}\)C.\(1-2e^{-3}\)D.\(1-e^{-3}\)答案：A解析：已知\(N\simP(\lambda)\)，\(\lambda=3\)，\(P(N=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^{k}}{k!}\)。\(P(N\geq2)=1-P(N=0)-P(N=1)=1-e^{-3}-\frac{e^{-3}\times3^{1}}{1!}=1-4e^{-3}\)。3.對(duì)于線性回歸模型\(y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}\)，\(i=1,2,\cdots,n\)，其中\(zhòng)(\epsilon_{i}\simN(0,\sigma^{2})\)且相互獨(dú)立，最小二乘法估計(jì)\(\hat{\beta}_{1}\)的計(jì)算公式為（）A.\(\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\)B.\(\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}}{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}\)C.\(\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}\)D.\(\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}}{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\)答案：A解析：根據(jù)最小二乘法原理，\(\hat{\beta}_{1}=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\)。4.若隨機(jī)變量\(X\)服從參數(shù)為\(n=5\)，\(p=0.3\)的二項(xiàng)分布，則\(E(X)\)和\(D(X)\)分別為（）A.1.5，1.05B.1.5，1.15C.2.5，1.05D.2.5，1.15答案：A解析：若\(X\simB(n,p)\)，則\(E(X)=np\)，\(D(X)=np(1-p)\)。這里\(n=5\)，\(p=0.3\)，所以\(E(X)=5\times0.3=1.5\)，\(D(X)=5\times0.3\times(1-0.3)=1.05\)。5.在時(shí)間序列分析中，自回歸模型\(AR(1)\)：\(X_{t}=\varphiX_{t-1}+\epsilon_{t}\)，其中\(zhòng)(|\varphi|\lt1\)，\(\epsilon_{t}\)為白噪聲序列，則\(X_{t}\)的自協(xié)方差函數(shù)\(\gamma(k)\)滿足（）A.\(\gamma(k)=\varphi^{k}\gamma(0)\)B.\(\gamma(k)=\varphi^{-k}\gamma(0)\)C.\(\gamma(k)=\frac{\varphi^{k}}{1-\varphi^{2}}\gamma(0)\)D.\(\gamma(k)=\frac{\varphi^{-k}}{1-\varphi^{2}}\gamma(0)\)答案：A解析：對(duì)于\(AR(1)\)模型\(X_{t}=\varphiX_{t-1}+\epsilon_{t}\)，\(\gamma(k)=\varphi\gamma(k-1)\)，通過(guò)遞推可得\(\gamma(k)=\varphi^{k}\gamma(0)\)。6.設(shè)\(X\)和\(Y\)是兩個(gè)隨機(jī)變量，已知\(Cov(X,Y)=2\)，\(D(X)=4\)，\(D(Y)=9\)，則\(X\)和\(Y\)的相關(guān)系數(shù)\(\rho_{XY}\)為（）A.\(\frac{1}{3}\)B.\(\frac{1}{2}\)C.\(\frac{2}{3}\)D.\(\frac{3}{4}\)答案：C解析：相關(guān)系數(shù)\(\rho_{XY}=\frac{Cov(X,Y)}{\sqrt{D(X)D(Y)}}=\frac{2}{\sqrt{4\times9}}=\frac{2}{3}\)。7.在保險(xiǎn)費(fèi)率厘定中，經(jīng)驗(yàn)費(fèi)率法的基本思想是（）A.根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)確定未來(lái)的保險(xiǎn)費(fèi)率B.根據(jù)當(dāng)前的市場(chǎng)情況來(lái)確定保險(xiǎn)費(fèi)率C.根據(jù)被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)特征來(lái)確定保險(xiǎn)費(fèi)率D.根據(jù)保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)目標(biāo)來(lái)確定保險(xiǎn)費(fèi)率答案：A解析：經(jīng)驗(yàn)費(fèi)率法是基于以往的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如索賠次數(shù)、索賠金額等，對(duì)未來(lái)的保險(xiǎn)費(fèi)率進(jìn)行厘定。8.對(duì)于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組合，其風(fēng)險(xiǎn)分散化的效果與資產(chǎn)之間的相關(guān)性有關(guān)，當(dāng)資產(chǎn)之間的相關(guān)系數(shù)\(\rho\)（）時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)分散化效果最好。A.\(\rho=1\)B.\(\rho=-1\)C.\(\rho=0\)D.\(\rho=0.5\)答案：B解析：當(dāng)\(\rho=-1\)時(shí)，資產(chǎn)之間完全負(fù)相關(guān)，通過(guò)合理的資產(chǎn)配置可以最大程度地分散風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)分散化效果最好。9.已知某保險(xiǎn)公司的理賠數(shù)據(jù)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布\(LN(\mu,\sigma^{2})\)，若\(\mu=3\)，\(\sigma=1\)，則理賠數(shù)據(jù)的中位數(shù)為（）A.\(e^{3}\)B.\(e^{3+\frac{1}{2}}\)C.\(e^{3-\frac{1}{2}}\)D.\(e^{3}\)答案：A解析：對(duì)于對(duì)數(shù)正態(tài)分布\(LN(\mu,\sigma^{2})\)，其概率密度函數(shù)為\(f(x)=\frac{1}{x\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(\lnx-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}},x\gt0\)，中位數(shù)為\(e^{\mu}\)，這里\(\mu=3\)，所以中位數(shù)為\(e^{3}\)。10.在多元線性回歸模型\(y=\beta_{0}+\beta_{1}x_{1}+\beta_{2}x_{2}+\cdots+\beta_{p}x_{p}+\epsilon\)中，檢驗(yàn)回歸方程顯著性的統(tǒng)計(jì)量是（）A.\(t\)統(tǒng)計(jì)量B.\(F\)統(tǒng)計(jì)量C.\(\chi^{2}\)統(tǒng)計(jì)量D.\(Z\)統(tǒng)計(jì)量答案：B解析：在多元線性回歸中，用\(F\)統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)回歸方程的顯著性。11.設(shè)\(X_{1},X_{2},\cdots,X_{n}\)是來(lái)自總體\(X\simN(\mu,\sigma^{2})\)的樣本，\(\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}\)，\(S^{2}=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(X_{i}-\bar{X})^{2}\)，則\(\frac{(n-1)S^{2}}{\sigma^{2}}\)服從（）A.\(N(0,1)\)B.\(t(n-1)\)C.\(\chi^{2}(n-1)\)D.\(F(n-1,n)\)答案：C解析：根據(jù)抽樣分布的知識(shí)，\(\frac{(n-1)S^{2}}{\sigma^{2}}\sim\chi^{2}(n-1)\)。12.在風(fēng)險(xiǎn)度量中，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的含義是（）A.在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失B.在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)的最小可能損失C.在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在過(guò)去特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失D.在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在過(guò)去特定的一段時(shí)間內(nèi)的最小可能損失答案：A解析：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）是指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失。13.對(duì)于一個(gè)離散型隨機(jī)變量\(X\)，其概率分布為\(P(X=1)=0.2\)，\(P(X=2)=0.3\)，\(P(X=3)=0.5\)，則\(E(X^{2})\)的值為（）A.6.1B.6.2C.6.3D.6.4答案：B解析：\(E(X^{2})=1^{2}\times0.2+2^{2}\times0.3+3^{2}\times0.5=0.2+1.2+4.5=6.2\)。14.在聚類(lèi)分析中，層次聚類(lèi)法的基本步驟是（）A.首先將每個(gè)樣本點(diǎn)作為一個(gè)單獨(dú)的類(lèi)，然后逐步合并相似的類(lèi)B.首先將所有樣本點(diǎn)作為一個(gè)類(lèi)，然后逐步分裂成不同的類(lèi)C.隨機(jī)選擇一些樣本點(diǎn)作為初始類(lèi)中心，然后將其他樣本點(diǎn)分配到最近的類(lèi)中心D.以上都不對(duì)答案：A解析：層次聚類(lèi)法通常是先將每個(gè)樣本點(diǎn)作為一個(gè)單獨(dú)的類(lèi)，然后根據(jù)類(lèi)間距離逐步合并相似的類(lèi)。15.設(shè)隨機(jī)變量\(X\)和\(Y\)相互獨(dú)立，且\(X\simN(0,1)\)，\(Y\simN(1,4)\)，則\(Z=2X+Y\)服從（）A.\(N(1,8)\)B.\(N(1,6)\)C.\(N(0,8)\)D.\(N(0,6)\)答案：A解析：若\(X\simN(\mu_{1},\sigma_{1}^{2})\)，\(Y\simN(\mu_{2},\sigma_{2}^{2})\)，且\(X\)與\(Y\)相互獨(dú)立，則\(aX+bY\simN(a\mu_{1}+b\mu_{2},a^{2}\sigma_{1}^{2}+b^{2}\sigma_{2}^{2})\)。這里\(a=2\)，\(b=1\)，\(\mu_{1}=0\)，\(\sigma_{1}^{2}=1\)，\(\mu_{2}=1\)，\(\sigma_{2}^{2}=4\)，所以\(Z=2X+Y\simN(2\times0+1,2^{2}\times1+1^{2}\times4)=N(1,8)\)。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）1.以下屬于精算模型的有（）A.風(fēng)險(xiǎn)模型B.費(fèi)率厘定模型C.投資模型D.理賠模型答案：ABCD解析：精算模型包括風(fēng)險(xiǎn)模型用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)；費(fèi)率厘定模型用于確定保險(xiǎn)費(fèi)率；投資模型用于管理保險(xiǎn)資金的投資；理賠模型用于分析理賠情況。2.在數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)清洗用于處理缺失值、異常值等；數(shù)據(jù)集成將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合；數(shù)據(jù)變換如標(biāo)準(zhǔn)化、對(duì)數(shù)變換等；數(shù)據(jù)歸約減少數(shù)據(jù)量但保留重要信息。3.對(duì)于正態(tài)分布\(N(\mu,\sigma^{2})\)，以下說(shuō)法正確的有（）A.其概率密度函數(shù)關(guān)于\(x=\mu\)對(duì)稱(chēng)B.當(dāng)\(\sigma\)越大時(shí)，曲線越“矮胖”C.其期望為\(\mu\)，方差為\(\sigma^{2}\)D.可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化變換\(Z=\frac{X-\mu}{\sigma}\)將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布\(N(0,1)\)答案：ABCD解析：正態(tài)分布\(N(\mu,\sigma^{2})\)的概率密度函數(shù)\(f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}}\)關(guān)于\(x=\mu\)對(duì)稱(chēng)；\(\sigma\)越大，數(shù)據(jù)越分散，曲線越“矮胖”；期望\(E(X)=\mu\)，方差\(D(X)=\sigma^{2}\)；通過(guò)\(Z=\frac{X-\mu}{\sigma}\)可轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。4.在時(shí)間序列分析中，平穩(wěn)時(shí)間序列的性質(zhì)有（）A.均值為常數(shù)B.自協(xié)方差函數(shù)只與時(shí)間間隔\(k\)有關(guān)，與時(shí)間\(t\)無(wú)關(guān)C.方差為常數(shù)D.自相關(guān)函數(shù)只與時(shí)間間隔\(k\)有關(guān)，與時(shí)間\(t\)無(wú)關(guān)答案：ABCD解析：平穩(wěn)時(shí)間序列的定義要求其均值、方差為常數(shù)，自協(xié)方差函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)只與時(shí)間間隔\(k\)有關(guān)，與時(shí)間\(t\)無(wú)關(guān)。5.以下關(guān)于線性回歸模型的說(shuō)法正確的有（）A.線性回歸模型可以用于預(yù)測(cè)和解釋變量之間的關(guān)系B.最小二乘法估計(jì)的回歸系數(shù)使得殘差平方和最小C.線性回歸模型的假設(shè)包括誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布、誤差項(xiàng)相互獨(dú)立、誤差項(xiàng)具有同方差性D.可以通過(guò)\(R^{2}\)統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量回歸模型的擬合優(yōu)度答案：ABCD解析：線性回歸模型可以根據(jù)自變量預(yù)測(cè)因變量，解釋變量間關(guān)系；最小二乘法就是使殘差平方和最小來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)；線性回歸有誤差項(xiàng)正態(tài)、獨(dú)立、同方差等假設(shè)；\(R^{2}\)用于衡量回歸模型的擬合優(yōu)度。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述風(fēng)險(xiǎn)模型中復(fù)合泊松分布的概念及特點(diǎn)。復(fù)合泊松分布是風(fēng)險(xiǎn)模型中常用的一種分布。設(shè)\(N\)是參數(shù)為\(\lambda\)的泊松隨機(jī)變量，表示在一定時(shí)間內(nèi)的索賠次數(shù)，\(X_{i}\)是獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，表示每次索賠的金額，且\(N\)與\(\{X_{i}\}\)相互獨(dú)立。則\(S=\sum_{i=1}^{N}X_{i}\)服從復(fù)合泊松分布。其特點(diǎn)如下：-可加性：若\(S_{1}\)和\(S_{2}\)分別是參數(shù)為\(\lambda_{1}\)和\(\lambda_{2}\)的復(fù)合泊松分布，且它們相互獨(dú)立，則\(S_{1}+S_{2}\)也是復(fù)合泊松分布，參數(shù)為\(\lambda_{1}+\lambda_{2}\)。-矩的性質(zhì)：\(E(S)=\lambdaE(X_{1})\)，\(D(S)=\lambdaE(X_{1}^{2})\)，其中\(zhòng)(E(X_{1})\)和\(E(X_{1}^{2})\)分別是單次索賠金額的期望和二階矩。-易于計(jì)算：在一些情況下，復(fù)合泊松分布的概率計(jì)算相對(duì)方便，例如可以通過(guò)矩母函數(shù)等方法進(jìn)行計(jì)算。2.說(shuō)明在多元線性回歸中，多重共線性的含義及其影響和解決方法。多重共線性是指在多元線性回歸模型中，解釋變量之間存在高度的線性相關(guān)關(guān)系。影響：-估計(jì)的不穩(wěn)定性：使得回歸系數(shù)的估計(jì)值方差增大，導(dǎo)致估計(jì)值不穩(wěn)定，對(duì)樣本數(shù)據(jù)的微小變化非常敏感。-回歸系數(shù)的符號(hào)異常：可能出現(xiàn)回歸系數(shù)的符號(hào)與理論預(yù)期不符的情況，影響對(duì)變量關(guān)系的正確解釋。-降低預(yù)測(cè)精度：雖然模型整體可能對(duì)因變量有較好的擬合，但由于系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，會(huì)降低模型的預(yù)測(cè)精度。解決方法：-增加樣本量：更多的數(shù)據(jù)可能會(huì)減少多重共線性的影響，使估計(jì)更加穩(wěn)定。-剔除變量：通過(guò)逐步回歸等方法，剔除一些引起共線性的變量。-主成分分析：將原始變量轉(zhuǎn)換為一組不相關(guān)的主成分，然后用主成分進(jìn)行回歸分析。-嶺回歸：在最小二乘法的基礎(chǔ)上加入一個(gè)正則化項(xiàng)，以減小回歸系數(shù)的方差。3.解釋時(shí)間序列分析中自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）的概念，并說(shuō)明它們?cè)谀Ｐ妥R(shí)別中的作用。自相關(guān)函數(shù)（ACF）：對(duì)于平穩(wěn)時(shí)間序列\(zhòng)(\{X_{t}\}\)，其自相關(guān)函數(shù)\(\rho(k)=\frac{\gamma(k)}{\gamma(0)}\)，其中\(zhòng)(\gamma(k)\)是自協(xié)方差函數(shù)，表示時(shí)間序列在時(shí)間間隔為\(k\)時(shí)的相關(guān)性。偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）：偏自相關(guān)函數(shù)\(\varphi_{kk}\)是在消除了中間\(1\)到\(k-1\)階的影響后，\(X_{t}\)與\(X_{t-k}\)之間的相關(guān)性。在模型識(shí)別中的作用：-自相關(guān)函數(shù)（ACF）：對(duì)于\(AR(p)\)模型，其自相關(guān)函數(shù)拖尾；對(duì)于\(MA(q)\)模型，自相關(guān)函數(shù)在\(q\)階后截尾。通過(guò)觀察自相關(guān)函數(shù)的形狀，可以初步判斷是否可能是移動(dòng)平均模型以及移動(dòng)平均的階數(shù)。-偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）：對(duì)于\(AR(p)\)模型，偏自相關(guān)函數(shù)在\(p\)階后截尾；對(duì)于\(MA(q)\)模型，偏自相關(guān)函數(shù)拖尾。通過(guò)觀察偏自相關(guān)函數(shù)的形狀，可以初步判斷是否可能是自回歸模型以及自回歸的階數(shù)。綜合兩者的信息，可以對(duì)\(ARMA(p,q)\)模型進(jìn)行識(shí)別和定階。四、計(jì)算題（每題12.5分，共25分）1.某保險(xiǎn)公司的理賠數(shù)據(jù)顯示，在過(guò)去一年中，索賠次數(shù)\(N\)服從參數(shù)為\(\lambda=5\)的泊松分布，每次索賠金額\(X\)服從均值為\(2000\)元的指數(shù)分布。假設(shè)索賠次數(shù)和每次索賠金額相互獨(dú)立，求該保險(xiǎn)公司在這一年中理賠總額\(S=\sum_{i=1}^{N}X_{i}\)的期望和方差。解：已知\(N\simP(\lambda)\)，\(\lambda=5\)，\(X_{i}\simExp(\theta)\)，\(E(X_{i})=\frac{1}{\theta}=2000\)，則\(\theta=\frac{1}{2000}\)。根據(jù)復(fù)合泊松分布的性質(zhì)：-期望：\(E(S)=\lambdaE(X_{1})\)。因?yàn)閈(\lambda=5\)，\(E(X_{1})=2000\)，所以\(E(S)=5\times2000=10000\)（元）。-方差：首先求\(E(X_{1}^{2})\)，對(duì)于指數(shù)分布\(X\simExp(\theta)\)，\(E(X^{2})=\frac{2}{\theta^{2}}\)，這里\(\theta=\frac{1}{2000}\)，所以\(E(X_{1}^{2})=2\times2000^{2}\)。\(D(S)=\lambdaE(X_{1}^{2})\)，將\(\lambda=5\)，\(E(X_{1}^{2})=2\times2000^{2}\)代入可得：\(D(S)=5\times2\times2000^{2}=40000000\)（元2）。2.已知一組數(shù)據(jù)\((x_{i},y_{i})\)，\(i=1,2,\cdots,10\)，經(jīng)計(jì)算得到\(\sum_{i=1}^{10}x_{i}=50\)，\(\sum_{i=1}^{10}y_{i}=80\)，\(\sum_{i=1}^{10}x_{i}^{2}=300\)，\(\sum_{i=1}^{10}y_{i}^{2}=700\)，\(\sum_{i=1}^{10}x_{i}y_{i}=450\)。求線性回歸方程\(y=\hat{\beta}_{0}+\hat{\beta}_{1}x\)的回歸系數(shù)\(\hat{\beta}_{0}\)和\(\hat{\beta}_{1}\)，并計(jì)算判定系數(shù)\(R^{2}\)。解：-首先計(jì)算\(\bar{x}=\f