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不只研究事件有否發生,也研究何時發生約 18 分鐘
存活分析、風險率與風險比
理解存活函數、風險率、Kaplan–Meier 曲線、Cox 迴歸與比例風險假設,並應用於信貸和金融事件時間資料。
由 Mark 撰寫 · 官方資料列於文末
直接解答
存活分析研究從明確起點到事件發生的時間,並保留只能部分得知事件時刻的觀察。存活函數表示超過某時點仍未發生事件的概率;風險率表示已維持至該時點的對象在瞬間發生事件的速率,並非普通概率。Kaplan–Meier 估計未調整存活曲線,Cox 迴歸用風險比連接協變量與風險率。解讀始終依賴時間原點、事件定義、設限過程和比例風險假設。
時間與事件必須共同定義
二元結果只記錄有否違約。事件時間資料還記錄何時違約,以及未違約貸款被觀察多久。
時鐘可從放款、上市、政策採用或進入組合時開始。改變起點會改變風險集和研究問題。
選擇估計量前,先定義事件、時間尺度、觀察窗口、延遲進入與重複事件。模糊時鐘只會為模糊問題給出精確答案。
存活函數與風險率描述不同對象
存活函數 S(t) 是事件時間 T 超過 t 的概率。隨事件累積,它從一向下,並給出時點存活概率。
風險率 h(t) 是已無事件存活至 t 的對象在該瞬間的發生率。它是速率而非區間概率,因此可超過一。
存活概率反映累積風險。短暫高風險與持續中等風險即使某時刻相同,也會形成不同曲線。
Kaplan–Meier 由風險集建立曲線
在每個事件時點,估計量把此前存活值乘以風險集中避開該事件的比例。
右設限對象在被觀察期間提供資訊,並在設限時離開風險集;既不算事件,也不視作永遠存活。
曲線尾部可能只靠少數對象。應展示風險集人數與信賴帶,避免把長尾誤作強證據。
存活曲線可用不同方式比較
中位存活時間是曲線首次達到二分之一的時點。若事件少於一半,樣本內便沒有該中位數。
限制平均存活時間是曲線到指定期限的面積,表示該窗口內預期的無事件時間。
Log-rank 檢驗比較各風險集的觀察與預期事件,但一個 p 值不能說明效應大小或發生時機。
Cox 迴歸刻畫相對風險率
Cox 模型把個體風險寫成未指定的基線風險乘以協變量指數效應,部分概似無須設定基線形狀即可估計相對效應。
在比例風險與固定協變量下,風險比 1.5 表示每個比較時點的瞬時發生率估計高 50%。
它不表示累積事件概率高 50%,也不說明中位時間或絕對風險差固定;仍需要基線風險。
比例風險是實質限制
標準 Cox 係數假設風險比隨時間不變。交叉存活曲線或變動效應會反駁這項概括。
Schoenfeld 殘差與時間交互作用可診斷非比例性,但不顯著的檢驗不能證明假設成立。
當單一比率掩蓋過程時,可用時變係數、分層、靈活參數模型或期限特定對比。
金融應用需要嚴格管理風險集
貸款違約、契約違反、基金關閉、客戶流失與被收購時間,都是常見的事件時間結果。
宏觀環境與帳戶變量會隨時間變動。把未來資訊當作基線協變量會產生前視偏誤。
除牌、再融資與提前還款可能是競爭事件,而非無害設限,處理方式應服從業務問題。
同時報告絕對與相對結果
說明時鐘、事件、設限、進入、期限、協變量時點,以及並列與重複事件的處理。
展示風險表、關鍵期限存活概率、中位數或限制均值、風險比區間與假設診斷。
最有用的結論把特定群體和期限的絕對概率與相對關聯結合,也不把任何一項稱為預測保證。
常見問題
風險率可以大於一嗎?
可以。它是單位時間的瞬時速率,不是受一限制的固定區間概率。
風險比 2 等於事件概率倍增嗎?
不等於。它比較目前存活者的瞬時速率,累積概率還取決於基線風險和時間。
未達到中位存活時間怎麼辦?
報告關鍵期限存活概率或限制平均存活時間,不要外推沒有資料支持的中位數。
Kaplan–Meier 會調整協變量嗎?
基本估計量不會。可比較分組曲線,協變量關係則需要迴歸模型。
資料來源與延伸閱讀
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