精算碩士論文研究的三項關鍵能力—程式、技術文件、領域知識
摘要：本文以個人經驗分享精算碩士論文研究的三項關鍵能力，包含程式語言編寫能力、技術文件理解與分析能力、掌握領域知識(Domain Knowledge)能力。
目錄
關鍵能力一、程式語言編寫
關鍵能力二、技術文件理解與分析
關鍵能力三、掌握領域知識(Domain Knowledge)前言：政大商學院的風險管理與保險學系碩士班為兩年制學位，畢業要求包含一篇學術論文，我的研究領域為財務精算，前後花費近10個月從基礎能力培養到撰寫論文。
論文主題：不同制度下附保證型變額年金之資本要求研究
研究流程為題目發想、蒐集與比較資料、建構研究方法與分析數據、撰寫文章。最具挑戰的部分為建構研究方法與分析數據(時間佔比：70%)、蒐集與比較資料(時間佔比：20%)，其中涉及三項關鍵能力：程式語言編寫能力、技術文件理解與分析能力、掌握領域知識(Domain Knowledge)能力。
財務精算是財務工程與精算結合的領域，傳統精算著重應用統計精算模型於保險商品，財務工程著重於衍生性金融商品的評價，而附保證型變額年金為內含選擇權的保險商品，賣出一單位該商品相當於保險公司賣出一單位賣權（甚至可以用Black-Scholes定價），因此該領域巧妙的結合財工與精算成了財務精算領域。關鍵能力一、程式語言編寫
[萬丈高樓從地起]
想要追求高深的財務精算，必須從程式語言基礎開始
程式能力一：模擬方法
模擬(simulation)是指將統計分配的亂數放入欲使用模型中產出隨機結果，目的是探討不同情況下該模型的表現。
舉個例子，為了探討選擇權價格如何受到無風險利率的影響，在不同利率下從常態分配(Normal Distribution)中各抽3000組亂數放入幾何布朗運動模型(Geometric Brownian Motion, GBM)，分析利率對於選擇權定價的衝擊。
模擬也能夠幫助衍生性金融商品的設計者進行公平定價，以類似莊家的身分創造公平賭局供市場上的交易者進行對賭，特別是在沒有解析解進行定價的衍生性商品，藉由模擬方法可以計算出一個公平價格。
模擬能力是我最早培養的基礎能力，實際上並不困難而且會有開一扇窗的感覺，此外視覺化模擬結果蠻有趣且蠻有成就感！
如何培養基礎模擬能力：
- google “How to simulate Geometric Brownian Motion”
- 研讀Options, Futures, and Other Derivatives(John Hull)瞭解衍生性商品
- 選修財務工程、利率工程課程
程式能力二：程式設計
模型、法規要求、數據分析的複雜關係需要良好程式設計能力，才得以邏輯清晰地將不同功能的函式串在一起，使多種計算過程能具體展現在程式碼中，從而產出合理結果。
由於每一個模型或法規要求都需要藉由函式(function)進行描述，而彼此之間又有複雜的關係，因此描述其中的關聯性十分考驗程式設計能力。
舉例而言：由分離帳戶模型產出的報酬率資料要放入現金流模型，接著區分衝擊後與未衝擊之現金流，現金流結果必須先計算內含選擇權價值再進入脫退率測試模型，測試後產出的脫退率必須再回到現金流模型，最後才能透過評價模型進行評價，以上模型串接必須透過精細的程式設計與不斷修正才可以合理表達模型間的複雜關係。
該項挑戰複雜度極高，是論文研究項目中最困難也是最有成就感的部分，我的論文程式碼檔案是以日期編排，從5/8到7/29不同功能的程式碼總共疊代約150次，每一項主要功能都至少耗費50小時以上…
程式設計能力我並沒有特別訓練，單純就是遇到問題時思考解方並找朋友討論正確性，下圖是我在口試前兩週隨手畫下的流程圖，畫完才知道自己已經走了這麼長一段路。
如何培養程式設計能力：
- 親自動手解決問題能夠慢慢培養出好的程式設計能力
- 找朋友討論能活化腦袋激盪新想法
- 參考同儕或學長姐的程式碼，可以省去不少繞遠路的時間
程式能力三：數據分析與資料視覺化
A picture is worth a thousand words
數據分析與資料視覺化能將數值結果進行有意義的分析，並輸出成格式一致且精美的圖表。
由於討論多項法規且保單類型眾多，所以必須藉由「講重點」以及「寫程式」的能力將數值化為容易吸收的資訊。
「講重點」就是考量易讀性以及主旨單一性，研究者需換位思考讀者閱讀該篇論文的目的，以單一主旨為原則敘述分析結果並搭配清楚的圖表。雖然每項結果都得來不易也都希望別人看見，但要注意避免過多資訊混淆讀者反而造成反效果。
「寫程式」是掌握R-markdown中資料輸入、清洗、分析、繪圖、輸出的能力。輸入與清洗不太困難；分析就是納入講重點的思維，換位思考清楚表達分析結果；特別有成就感的部分是繪圖與輸出，透過ggplot2可以將資料視覺化為格式一致的精美圖形，讓繁雜的數據簡化成一目了然的圖表，且因為R-markdown可以直接將結果輸出為word格式，因此不論函式設計改了幾百次，都能直接輸出符合排版要求圖表，省去極多的時間。
數據分析可以包山包海包人工智慧，但最重要的是清楚表達分析重點，而資料視覺化聽起來很厲害，然而實際上就是不停的google找調整位置、顏色、字體大小參數的方法。花費在數據分析與資料視覺化的時間約2週，花費時間不多、技術也不複雜但卻是將複雜結果整理成讀者能接受的關鍵步驟。
研究結果：藉由新制ICS2.0與舊制RBC的資本要求比較，可發現ICS2.0要求金額較RBC要求金額高，且當分離帳戶波動時ICS2.0的要求金額波動較大。上述的文字可以由下圖清楚表達，論文重點即能一目瞭然。
如何培養數據分析與資料視覺化能力：
- 換位思考閱讀者的目的，以確保讀者有耐心讀你的作品
- google “How to use ggplot2”讓你成為資料視覺化高手
- 學習markdown減少輸出後調整格式的時間
關鍵能力二、技術文件理解與分析
研究包含四項國外法規AG43, VM21, RBC, ICS2.0，每項法規都涵蓋保險商品的各個面向且充滿技術細節，若納入相關產業報告、解釋文件則總頁數超過1000頁。
法規內龐雜又有許多看不懂也無從查起的專有名詞，心中明白並非每一項都需要理解、吸收，但是最大的挑戰就在於無從辨別哪些項目會因為台灣壽險業特性可以忽略，因此時常會有在汪洋大海中漂流的無力感。
不僅如此，量化研究者須將技術文件中對現金流數值有影響的內容撰寫成程式碼以利進行模擬、數值分析，而甚至有些直觀易懂的概念實作起來卻要花上一、兩週，而那些不易懂的複雜作法更是令焦慮指數上升。
汪洋中的一葉扁舟要抵達彼岸，需要「查找相關資料」與「找人討論」
「查找相關資料」是搜尋相關協會、顧問公司的報告，由於商機明確所以有些顧問公司已經整理並公佈相關報告。閱讀這些整理過的資料可以快速建立概念，此時再回去讀準則能夠更請楚自己在汪洋中的何處。舉例來說，Milliman與Olver Wyman兩大諮詢公司的精算諮詢部門出過許多有關AG43與VM21的比較，而北美精算師協會SOA則出過RBC與ICS2.0的整理，掌握其中整理的精要後回頭看準則裡的技術細節即可分辨重點所在。
「找人討論」特別是找有相關領域經驗的朋友，他們能提供業界實務資訊，能夠大量減少閱讀量以及焦慮指數，此外上網查找其他國內的碩士論文或是新聞報導可以先快速架構出基本觀念甚至找到相關技術細節執行方式。
如何培養技術文件理解與分析能力：
- 跳脫技術文件本身從相關報導、報告著手先建立觀念
- 找有實務經驗的朋友討論，以減少鑽牛角尖或是迷失的可能
法規簡介：本研究法規分為準備金準則與資本要求準則兩種
在準備金部分，美國保險監理官協會(NAIC)於2008頒布並要求保險公司使用AG43計算準備金、在2020年開放保險公司自願性採用VM21計算準備金。
在資本要求部分，美國保險監理官協會(NAIC)於1990年代要求美國保險公司使用RBC計算資本要求，而國際保險監理官協會(IAIS)將於2025要求全球大型保險公司使用ICS2.0計算資本要求。關鍵能力三、掌握領域知識(Domain Knowledge)
一項研究不僅要熟悉工具（程式語言）的操作方法，還需掌握領域知識，才不會空有工具卻沒有使用工具的著力點。
評價（Valuation）保險商品的資本要求需要模擬資產、負債，研究者必須掌握常見的財務工程模型、高等統計方法、線性代數方法以及精算概念。
- 財務工程模型：Geometric Brownian Motion(GBM) model, Vasicek model, Cox–Ingersoll–Ross (CIR) model
- 高等統計方法：Maximum Likelihood Estimation (MLE)
- 線性代數方法：Cholesky Decomposition
- 精算概念：死亡率概念
理解並應用領域知識本身不困難，困難在於如何找到有效率學習領域知識的途徑。這些知識散落在期刊論文、課堂、教科書中，基本上研究所要用的片段都被繁雜的希臘字母與生硬的英文夾住，要抽絲剝繭找出他們十分困難。
「閱讀碩士論文」、「修課」是獲得知識的捷徑
「閱讀碩士論文」算是一項聰明的捷徑，先參考碩士論文可以快速明白常見的作法，建立觀念後再回去看原始的論文，此舉得以加快知識的蒐集並減少學習的不舒服。像是建立一般資產帳戶可以非常複雜，但瀏覽過相關碩論後，即可抓出國內學術研究常見的模型建立方式，大大減少浪費時間在原文期刊裡迷茫的時間。
「修課」（旁聽）財務工程、利率模型、高等統計課程最大的助益在，透過與助教、教授的討論獲得將方法應用於論文的靈感。舉例而言，大四時我就知道最大概似法（MLE）的概念，也可以推導出常見分配的MLE結果，然而我卻一直無法掌握如何使用MLE估計GBM參數，在碩二下某次高統下課後與教授討論這項問題，頓時豁然開朗，研究又往前走了一步。
關鍵能力三所涵蓋的知識又深又廣，在看不見盡頭時特別令人慌張，然而一路上不時會有人指點迷津或是突然搞懂某些概念。黑夜雖然可怕但只要仔細留意指路的星星，終究能抵達終點。
如何掌握領域知識：
- 修相關課程（政大：財務工程與金融創新、信用與利率金融工程學、壽險數學、高等統計學）
- 找人討論以突破瓶頸
- 研讀國內外碩士論文、研讀國內外期刊論文
- google “模型名稱+R(python, C, Matlab)”
結語
研究與撰寫精算碩士論文需要程式語言編寫能力、技術文件理解與分析能力以及掌握領域知識，每一項能力都需要花時間建構且需要很多的討論。謹記做研究千萬不要一個人埋頭苦幹，不時將問題提出討論可以加速論文的進行。最後希望閱讀此篇文章的你對精算碩士論文研究有更清楚的認識。
雞湯注意！
研究所之前我不太會寫程式，沒學過財務工程、精算，高統也只是會考試，然而我在10個月內依然完成一篇受口委肯定的論文，不論你是否面對論文壓力，希望你相信自己能夠學會某項你想學的技能，黑夜會過去天總是會亮的，如果撐不下去就趁天還黑的時候睡一覺吧！
