生存分析とは、時間経過に伴うイベント発生の確率分布を解析する統計手法である。
## 概要
生存分析は20世紀後半に発展した。製薬業界における臨床試験や医療研究で有用性が確認され、その後経済学でも応用範囲が広がった。時間の進行とともにイベント（死亡、故障、離職など）が起こる確率をモデル化し、その関連要因を特定する。
## 役割と機能
生存分析は、従来の横断データに限界がある経済現象の動態把握に有用である。特に時間経過とともにイベントの発生確率が変化する場合や、サンプルの一部だけがイベントを経験していない状況において有効な手法となる。生命保険業界では死亡リスク分析に、企業研究では倒産予測モデル構築に利用される。
## 特徴
- イベント発生までの時間を連続変数として扱う
- サンプルの一部がイベントを経騯していない状態（右打ち切り）に対応可能
- 時間依存的なリスク要因の影響を評価できる
- 非比例ハザードモデルで時間効果を考慮
## 現在の位置づけ
現代では、生存分析は金融工学や信用リスク管理でも広く採用されている。特にクレジットデフォルトスワップ(CDS)市場におけるデフォルトリスク評価に有用である。近年、機械学習との組み合わせも増加し、より高度な予測モデル構築が可能となっている。規制環境下では、金融商品のリスク管理や不正検知などにも応用範囲を広げつつある。
