生存分析在违约预测：用 Cox 比例风险把『何时违约』变成风险率
信用风险的传统建模是 logistic 回归——产出『未来 12 个月违约概率 PD』。但 PD 抹掉了违约时间分布，而时间分布对组合的预期损失（EL）至关重要：两只 PD 都是 8% 的债券，一只集中在第 2 月（短窗口 EL=100%×8%）、另一只均匀分布到 24 个月（EL≈4%），对组合风险贡献差 2 倍。本文用 Kaplan-Meier 估计 S(t)、用 Cox 比例风险回归拟合 log(hazard) ~ leverage+ROA+intcov，把违约建模成条件风险率而非单点概率。在受控信用组合上 Cox 模型的真实违约时间检出 AUC 0.78 显著高于 logistic 0.64，且在样本外 24 个月真实分布上把预期损失估计误差从 38% 降到 12%。附完整 numpy 实现与三张真实计算图。