生存分析中的COX回归中的数据结构应该是什么样的？

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近日，我在做企业并购问题，希望看企业上一次并购对下一次并购的影响，中间有一个时间间隔。希望用生存分析中的COX来做。我找了所有上市公司并购的事件。但是这样有个问题：所有的并购（Y/N）哑变量都是“1“，因为我找的都是并购的新闻。

我找了COX回归的例子，发现一般因变量（当然是个哑变量）有的是”1“，有的是”0“。例如看一段时间后某癌症患者服用了某个新药后是死亡还是活着，肯定有人活着有人死亡了。但我的变量中因变量都是”1”（因为都是并购的事件）。这样，

问题1：都是“1”的哑变量（也就是公司是否并购）可以用吗？我感觉如果是OLS回归，如果因变量没有变化，肯定算不出结果。如果不能用，该怎么办？看到例子中说的头头是道，但自己的数据好像和例子中的不一样，不知道怎么办？

问题2：对于并购问题假如用COX回归，时间点、因变量、自变量、时间段怎么设？毕竟我找到的都是并购发生的，都是“1”。
这个问题困扰我很多，谢谢大家了。

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关键词：数据结构 生存分析 Cox 上市公司 时间间隔 上市公司 企业并购 因变量

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