Phân tích sống còn là gì?

Phân tích sống còn (survival analysis) là một phương pháp thống kê sử dụng để phân tích và mô hình hóa thời gian cho các sự kiện như tử vong, suy giảm chức năng hoặc các biến cố khác. Mục đích của survival analysis là phân tích thời gian mà một sự kiện xảy ra và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian đó.

Các khái niệm quan trọng trong survival analysis bao gồm:

• Survival function: xác suất một cá nhân sẽ sống sót đến thời điểm t nhất định.
• Hazard function: tỉ lệ giữa xác suất một sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian rất ngắn tại một thời điểm nhất định.
• Cumulative hazard function: tổng hazard function từ thời điểm bắt đầu đến thời điểm t.

Ứng dụng của Survival analysis trong kinh tế

Survival analysis là một công cụ mạnh trong phân tích kinh tế và đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu về kinh tế. Sau đây là một số ứng dụng của survival analysis trong kinh tế:

Đánh giá ảnh hưởng

Survival analysis giúp phân tích tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau đối với thời gian đến khi xảy ra sự kiện. Những yếu tố này có thể là đặc điểm cá nhân, thu nhập, giới tính, tuổi tác,… Từ đó, nhà nghiên cứu có thể xác định những yếu tố ảnh hưởng đến thời gian xảy ra sự kiện và đưa ra các chính sách, quyết định phù hợp.

Survival analysis được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh tế, đặc biệt là trong nghiên cứu về thị trường lao động và tài chính. Ví dụ bên dưới trình bày về cách sử dụng survival analysis trong nghiên cứu về thời gian thất nghiệp.

Một nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế có thể sử dụng survival analysis để nghiên cứu thời gian một người thất nghiệp và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian đó.

• Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu từ một số người lao động đã mất việc làm và theo dõi thời gian họ tìm được việc mới. Để thực hiện phân tích survival, các nhà nghiên cứu sẽ thu thập các thông tin về các yếu tố có thể ảnh hưởng đến thời gian tìm việc mới, bao gồm độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc và vị trí trước đó của người lao động.
• Sau khi thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng Kaplan-Meier để ước tính hàm số tồn tại của người lao động và đánh giá thời gian trung bình để tìm việc mới. Họ cũng có thể sử dụng Cox proportional hazards model để đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến thời gian tìm việc mới.
• Kết quả của nghiên cứu có thể giúp các nhà quản lý và chính phủ hiểu rõ hơn về quy trình tìm việc mới của người lao động và đưa ra các quyết định chính sách để cải thiện thị trường lao động.

Một ví dụ khác về sử dụng survival analysis trong kinh tế là nghiên cứu về thời gian tồn tại của các doanh nghiệp để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian tồn tại của các doanh nghiệp trên thị trường.

Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu từ các doanh nghiệp và theo dõi thời gian tồn tại của chúng. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng survival analysis để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian tồn tại của một doanh nghiệp, bao gồm kích thước của doanh nghiệp, ngành nghề, lĩnh vực hoạt động, v.v.

Sau khi thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng Kaplan-Meier để ước tính hàm số tồn tại của doanh nghiệp và đánh giá thời gian trung bình mà các doanh nghiệp tồn tại trên thị trường. Họ cũng có thể sử dụng Cox proportional hazards model để đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến thời gian tồn tại của doanh nghiệp.

Kết quả của nghiên cứu có thể giúp các nhà quản lý và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian tồn tại của doanh nghiệp và đưa ra các quyết định đầu tư thông minh hơn.

Dự báo thời gian xảy ra sự kiện

Survival analysis cung cấp thông tin về thời gian xảy ra sự kiện và đưa ra dự báo về thời gian tương lai. Điều này giúp nhà quản lý, nhà kinh doanh hay các nhà nghiên cứu có thể lên kế hoạch cho các hoạt động kinh doanh, đầu tư, quản lý, v.v.

• Nghiên cứu về thời gian sử dụng sản phẩm: Survival analysis được sử dụng để xác định thời gian sử dụng sản phẩm và đánh giá tác động của các yếu tố độc lập đến thời gian sử dụng sản phẩm.
• Nghiên cứu về thời gian hoàn thành dự án: Survival analysis được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian hoàn thành dự án và đưa ra dự báo về thời gian hoàn thành của dự án.
• Nghiên cứu về thời gian tới sự cố hoặc hư hỏng của thiết bị: Survival analysis được sử dụng để đánh giá thời gian tới sự cố hoặc hư hỏng của thiết bị và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian này.

So sánh giữa các nhóm

Survival analysis cho phép so sánh giữa các nhóm khác nhau, ví dụ như so sánh giữa nam và nữ hoặc so sánh giữa các nhóm đối tượng khác nhau. Việc so sánh này giúp phát hiện ra sự khác biệt giữa các nhóm và đưa ra các quyết định phù hợp.

Nghiên cứu về thời gian trung bình giữa hai sự kiện: Survival analysis được sử dụng để tính toán thời gian trung bình giữa hai sự kiện trong các mô hình kinh tế, ví dụ như thời gian trung bình giữa hai lần mua hàng của một khách hàng.

Đánh giá hiệu quả của các chương trình và chính sách

Survival analysis được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các chương trình và chính sách trong kinh tế. Những chương trình này có thể là chương trình giáo dục, chăm sóc sức khỏe, chương trình phát triển kinh tế,… Việc đánh giá hiệu quả của chương trình này giúp đưa ra các quyết định đúng đắn về sự đầu tư và phát triển kinh tế.

• Nghiên cứu về thời gian chuyển đổi giữa các trạng thái: Survival analysis được sử dụng để xác định thời gian chuyển đổi giữa các trạng thái trong các hệ thống, ví dụ như thời gian từ khi một khách hàng bắt đầu sử dụng dịch vụ của một công ty đến khi chuyển sang một nhà cung cấp khác.
• Nghiên cứu về đánh giá hiệu quả của các chương trình chăm sóc sức khỏe: Survival analysis được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các chương trình chăm sóc sức khỏe, bao gồm đánh giá thời gian sống của bệnh nhân, thời gian đến khi tái phát bệnh hoặc thời gian để bệnh nhân bình phục.

Đánh giá rủi ro và quản lý rủi ro

Survival analysis giúp đánh giá rủi ro và quản lý rủi ro trong kinh tế. Việc đánh giá rủi ro này giúp các nhà quản lý, nhà đầu tư hay các tổ chức có thể xác định các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các quyết định để quản lý và giảm thiểu rủi ro này.

Nghiên cứu về thời gian trả nợ của khách hàng vay tiền: Survival analysis được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian trả nợ của khách hàng vay tiền. Ví dụ bên dưới sẽ sử dụng survival analysis để xác định thời gian trả nợ của các khách hàng vay tiền.

• Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu từ các khách hàng đã vay tiền và theo dõi thời gian trả nợ của họ. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng survival analysis để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian trả nợ, bao gồm thu nhập, nợ nần hiện tại, lịch sử tín dụng và độ tuổi của khách hàng.
• Sau khi thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng Kaplan-Meier để ước tính hàm số tồn tại của khách hàng và đánh giá thời gian trung bình để trả nợ. Họ cũng có thể sử dụng Cox proportional hazards model để đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến thời gian trả nợ.
• Kết quả của nghiên cứu có thể giúp các ngân hàng và các tổ chức tín dụng hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng và đưa ra các quyết định cho vay tiền thông minh hơn.

Nghiên cứu về tài chính

Survival analysis được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu về tài chính, ví dụ như để đánh giá rủi ro đầu tư và dự báo thời gian xảy ra các sự kiện trong lĩnh vực tài chính, như phá sản, thay đổi giá cổ phiếu, v.v.

Nghiên cứu về thời gian đến khi có sự kiện trong lĩnh vực tài chính: Survival analysis được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để xác định thời gian đến khi có sự kiện quan trọng như phá sản, thời gian để các cổ phiếu đạt giá cao nhất hoặc thời gian đến khi các chứng khoán đạt đến ngưỡng cắt lỗ.

Nghiên cứu về marketing

Survival analysis cũng được sử dụng trong nghiên cứu về marketing để đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau đối với thời gian khách hàng tiếp tục mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ của công ty.

Nghiên cứu về thời gian giữa hai lần mua hàng: Survival analysis được sử dụng để đánh giá thời gian giữa hai lần mua hàng của một khách hàng và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian này.

Tóm lại, survival analysis đóng vai trò quan trọng trong phân tích kinh tế bằng cách giúp đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau đối với thời gian đến khi xảy ra sự kiện, dự báo thời gian xảy ra sự kiện, so sánh giữa các nhóm khác nhau, đánh giá hiệu quả của các chương trình và chính sách, đánh giá rủi ro và quản lý rủi ro, nghiên cứu về tài chính và marketing.