人们对股市的研究非常之多，对股市收益率和波动率有大量的讨论，过去的一、二十年里，关注的焦点在于运用时间序列模型如ARCH和GARCH等研究波动率，并运用灵活的估计方法，如GMM等来估计参数。近年来，人们更关注于高频数据、长记忆特性、重尾和多维变量的研究。可以说，在股市研究中广泛运用了统计模型和方法，是金融、经济学与统计学的完美结合。 生存分析（Survival Analysis）的模型和方法是工程、医学和生物学等领域中一个很受关心的内容，生存分析已成为现代数理统计的一个重要分支。许多统计学家在这一领域作出了大量工作，尤其是Cox的重要贡献。 本文将生存分析方法引入对股市的分析，因为股市指数的连续上涨和下跌可以看作是一种特殊的生存过程，当股指连续上涨到头转为下跌时，可以视作上涨的“死亡”；同样当股指连续下跌到头转为上涨时，可视作下跌的“死亡”，股指就是在这两种状态下不停地进行着“生”、“死”相互转化的。 股指连续涨跌的点数可以看作是连续的生存模型，而股指连续涨跌的天数可以看作是离散的生存模型。由于篇幅的限制，本文仅考虑股指连续涨跌点数这种连续的生存模型。在这一模型里，股指连续涨跌了多少点，可以看作是一个生存过程的时间