生命只有一次，不要拿生命當籌碼來玩概率的遊戲

高空挑戰的詠寧已逝，即使他生前的表演再精彩，也終將會消逝於人們的記憶中，就像這幾天的新聞熱點一樣，無論當時多麼火爆，過段時間都會被新的熱點沖淡。能沖淡的是新聞，沖不淡的是他父母的悲痛。

詠寧的話題熱點其實已過，我之前也寫過一篇文章，談到詠寧在從事這項高風險挑戰中的一些問題，其中著重談了詠寧在管控風險方面的缺失。

詠寧墜樓的視頻我看了一次，已經讓我格外揪心，本來已不想再寫這方面的文章，但今天看到有人在知乎上提了這個問題，似乎詠寧墜亡的結果只是因為自身身體素質原因導致的，為了避免更多人重複詠寧的悲劇，我決定再寫一篇文章，這篇文章依然是從金融風險管理方面的角度來寫的，希望那些想從事高風險運動的人能讀完這篇文章，為了自己也為了家人。

如果想省時間，可以直接從黑體字後面的部分看結論，然後再看中間的公式推導和說明。

理論上來說，詠寧墜亡是必然的，至於身體素質方面的原因，只能決定他是早墜亡還是晚墜亡。

在金融風險管理中，我們常常需要估算一家企業的違約率，因為我們要根據違約率計算出預期損失，從而進行風險定價。

那麼違約是個什麼概念呢？你可以理解為是當企業發生經營危機後，出現資不抵債的情況，既然資產已經不能覆蓋債務，那麼這家公司也就該倒閉了。

企業只能倒閉一次，不可能有同一家企業連續倒閉兩次，我們需要計算企業倒閉的概率，通常情況下我們能通過馬爾科夫轉移矩陣法、Moodys KMV法等模型計算企業違約率，企業違約的事件分布是離散的，在計算一段時間內的企業違約率時，我們通常會用指數分布模型。

這裡我們要引入一個概念，叫違約密度（default density），用希臘字母 表示，所謂違約概率就是在一段時間內違約的次數，比如同類公司在五年內違約1次，一年內違約的次數就是0.2次，那麼一年的 =0.2；換算成月就要除以12，一個月內違約的次數就是0.0167=0.2/12；那麼一個月的 =0.0167.

如果我們要計算公司在一年內違約一次的概率，那應該怎麼算呢？

有些人可能會想，既然一年的違約密度是0.2，那公司在一年內違約一次的概率就是20%吧？

然而實際情況不是這樣，公司的違約事件分布是離散的，我們需要用到泊松分布，以下為泊松分布的公式：

P：概率；

：違約密度；

k：發生次數；

e：自然底數；

我們把各項數據代入公式，計算公司在一年內違約一次（k=1）的概率：

實際上，公司也只能違約一次，而我們關心的是公司在一段時間內違約的概率，這個時間可能是一年，也可能是幾年。

如果我們要計算公司在一年內不違約的概率，那麼我們需要計算出k=0的概率：

也就是說公司在一年內不違約的概率是0.8187，由於k=0，分數部分的結果等於1，那麼當k=0時，這個泊松分布的演變公式是這樣的：

我們之前說過， 是違約密度，也就是在一段時間內的違約次數， 我們把 =0.2定義為公司在一年內的違約次數，那麼 =0.2*3=0.6就是公司在三年內的違約次數，根據上述公式，如果我們要計算公司在三年內不違約的概率，那麼這個 應該取0.6，以下為計算過程：

也就是說公司在三年內不違約的概率是0.5488.

我們的最終目的，是要計算出累計違約率，它等於1減去累計不違約的概率。

所以三年的累計違約率=1-0.5488=0.4512；

從以上公式推導中，我們得到了一個重要的公式，也就是累計違約率的計算公式：

我們通常以年為單位，所以當計算t年內的累計違約率時，這個公式是這樣的：

這就叫做指數分布模型，指數分布有一個很特殊的性質，叫做指數分布的「無記憶性」，我們用P（A）表示第一年違約的概率，P（B）表示第二年違約的概率，P（C）表示第一年不違約的概率，P（CB）表示第一年不違約並且第二年違約的概率，P（B|C）表示在第一年不違約的情況下第二年違約的概率。

那麼第一年就違約的概率P（A），和在第一年不違約的情況下第二年違約的概率P（B|C）相等，這就是指數分布的無記憶性。

也就是說，一家公司在第一年的時候沒違約，第二年違約了，這個概率和第一年就違約的概率是一樣的，舉一個生活中的例子，我們電腦上用的內存條，一般情況下是不會壞的，但我們也知道用的時間越久壞的可能性也就越高，我們想要看看內存條用壞的概率是多少，內存條在第一年就壞的概率，和你第一年沒用壞但在第二年用壞的概率是一樣的。

這個概念，我第一次接觸也覺得不可思議，這個概率怎麼會是一樣呢？

其實指數分布的無記憶性可以一直追根溯源到0-1分布的基本原理，以後我會專門寫一篇文章詳述這個推理過程，在這裡大家只需記住這個原理就可以了。

我們再回到計算累計違約率的公式：

e是自然底數， 是個常數，t是變數，當t越來越大時，累計違約率P將會趨近於1，我們以 為例，也就是一年內公司違約的次數是0.2次，間隔時間t從1年取到5年：

這個違約率隨著間隔時間的增加而增加，看看我國中小企業的平均壽命也就是三年半，基本上也說明了這個道理。

以上公式推導，大家如果感興趣就多讀幾遍，總能看出其中的脈絡，如果真的不想看公式推導，那也可以不看，可以直接從這段往下看，畢竟後面才是本文的重點。

在文章開篇我就提到，理論上來說，詠寧墜亡幾乎是必然的，至於他的身體素質好壞，只能決定他是今年墜亡，還是明年墜亡，或者是後年墜亡。

這是一個冰冷而殘酷的現實，也是我們不願意承認的結果，但從概率分析上來說，這一天遲早會到來。

詠寧從事的高空挑戰，本來就是一項風險極高的運動，或者還不能稱之為運動，只能是一項冒險行為，冒險之所以叫冒險，就是因為這件事本身就是高風險的，看看視頻網站上那些高空挑戰的失敗集錦，已經有不少人為這種冒險行為付出了生命的代價。

在前文我們提到了企業的違約率，企業違約一次就破產了，放到高空挑戰這裡，那些挑戰者也有一個失敗率，失敗一次就殞命了。

我們前文還提到了違約密度 ，指的是同類企業在一段時間內的違約次數，放到高空挑戰這裡，那些挑戰者也有一個失敗密度 ，指的是同類挑戰者在一段時間內的失敗次數。

從事高空挑戰的風險，比企業運營的風險高多了，因此這個失敗密度 本身就很大， 的單位是次數/年（月or天），企業違約密度的單位是以年為分母，而高空挑戰失敗密度的單位是以月為分母，甚至以周為分母。

國外的那些高空挑戰者，大多都只是為了感受一下挑戰風險的刺激，或者只是為了拍個視頻留念，在此之後不會再做類似的舉動，那麼他們的間隔時間t就很小：

所以他們失敗的概率也小，當然這個小只是相對的。

而詠寧把高空挑戰當成了一份職業，他要靠高空挑戰拍攝視頻去賺錢，畢竟對於他來說，這是賺錢最快的方式了，那麼他的t就會越來越大，當減號右邊的分數不斷趨近於0，他離墜亡的那一天也就不遠了。

在上面這個公式里，為了讓失敗概率P變小，只能從兩個參數著手，一個是失敗密度 ，還有一個是間隔時間t，至於自然底數e，那是恆定的。

想要降低失敗密度 ，他可以從這麼幾個方面採取措施，比如加強鍛煉，也就是題主提的增強背部肌肉力量，或者是在個人攀爬裝備上進行增強，然而由於這項運動本身的高風險性，即使能夠通過一些方式降低失敗密度 ，但終歸是有限的。

只要間隔時間t還在不斷增加，那麼失敗的概率必然在不斷增加，直到他墜亡的那一刻。

我在前文說到了指數分布的「無記憶性」，用到這裡是這樣的：

詠寧每次進行高空挑戰失敗的概率，不受上一次挑戰成功的影響，也就是說即使他之前已經挑戰成功了很多次，下一次該失敗還依然會失敗，不可能說因為他之前成功了100次，那麼第101次他就不會失敗，這就是指數分布的無記憶性。

看到很多人在答案評論中寫到，詠寧墜亡是一個意外，因為他之前這樣挑戰一直都沒事，實際上這不是一個意外，他的墜亡幾乎是必然，只是這個時間來的比我們想像的要早一些而已。

再回頭來看看上文寫到的那個關於企業的違約率，我們觀察到同類企業五年違約1次，那麼一年的違約密度就是0.2，看看企業從運營第一年到第五年的累計違約率增長情況：

隨著間隔時間t的增長，違約的概率越來越高，對於詠寧來說，他已經把高空挑戰當作了一份能賺取高收入的工作，為了讓自己和家人過上好日子，他是不會就此停下來的，不僅沒有停下來，他所挑戰高樓的風險係數也越來越高，在失敗密度 和間隔時間t同時變大的情況下，死神早已在向他加速招手。

我們經常會說到，淹死的都是會游泳的人，說的也是這個道理，對於那些會游泳的人，淹死密度 即使很小，也依然存在，比如游泳時突然抽筋，或者體力不支，那麼就有可能被淹死。

而對於那些不會游泳的人，因為他們不會下水游泳，那麼他們的間隔時間t就是0，所以淹死的可能性也是0.

至於有人說到，不會游泳的人萬一落水了，淹死概率肯定要大於會游泳的人，這就是另一個情況了，這時我們需要計算條件概率，用聯合概率除以落水的概率，就是在落水的情況下淹死的概率。

從以上介紹我們可以看到，在高風險的挑戰面前，從來就沒有所謂的僥倖，你以為的那些意外，其實在冥冥之中早已註定。

奉勸那些想要模仿詠寧高空挑戰的人們，生命只有一次，不要拿生命做籌碼來玩概率的遊戲，你們真心玩不起，上天會眷顧你一次，也可能會眷顧你兩次，甚至眷顧你三次，然而你並不知道上天究竟會眷顧你幾次，也許第一次時就已經把你拋棄。

珍愛生命，為了愛你的和你愛的那些人。

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以上文章內容搬運自我在這篇題目下寫的答案：

如果詠寧的背部強一點，引體向下能夠多做一到兩下，在緊要時刻，可以把自己爬上樓頂嗎？

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