本文在传统的上市公司退市风险研究中引入生存分析方法,挖掘数据背后的潜在价值,通过定量化手段建立相关退市风险的测度模型,旨在为相关海外上市公司决策营运提供参考,推动我国海外上市公司的发展。本文分别从上市公司营业规模、运营能力与公司资产流动与负债情况三个维度建立评价指标体系。数据整理自CSMAR数据库,研究时间范围为1968年6月5日-2021年4月1日,并利用python对研究数据进行统计整理与数据清洗,共得到建模数据974例。首先,我们分别给出了海外主板上市公司与创业板上市公司生存函数的K-M估计。基于生存函数的估计结果,可以得出在研究时间范围内,随着上市时间的推移,上市公司面临的退市风险不断增大,主板上市公司在上市后580个月左右面临50%左右的退市风险。创业板上市公司在上市后250个月左右面临60%左右的退市风险。通过两样本的假设检验,在研究时间范围内,可以得到主板上市公司的退市风险比创业板上市公司的退市风险小的结论。其次,我们对以上生存函数的点估计的有效性进行评估,分别给出三种生存函数点估计的置信区间。并且对不同置信区间进行可视化研究分析,得出生存函数的点估计具有很好的估计效果。随后,我们给出了在研究时间范围内,关于海外主板上市公司与创业板上市公司生存时间的平均值估计。然后,本文探讨了一些协变量因素对海外上市公司退市风险的影响情况,建立了多因素COX比例危险模型。通过模型可以得出在不考虑其它协变量的作用下,主板上市公司相对于创业板上市公司的相对退市风险为2.402。在考虑了其它协变量的影响之下,主板上市公司相对于创业板上市公司的退市风险大小为1.978,相对风险减少了很多。主要原因在于资产总计,管理费用与投资活动产生的现金流量净额是保护因子,流动负债合计是危险因子。进一步本文分别从保护因子与危险因子两个角度给出了相关解释。最后,我们引入时间相依协变量,对模型进行了改进与客观的评价,并基于我们得出的结论,给出了相关建议。