我们研究了稀疏高维Cox比例风险回归模型中的绝对惩罚最大偏似然估计量，其中时间相关协变量的数量可能大于样本量。基于Hessian矩阵在真回归系数下相容因子和锥可逆因子的自然扩张，我们建立了预言不等式。我们的方法也可以证明基于限制特征值扩展的类似结果。然而，由于相容因子和锥可逆因子总是大于相应的限制特征值，因此所提出的预言不等式更加尖锐。在Cox回归模型中，Hessian矩阵基于删失风险集中的时间相关协变量，因此，相容性和锥可逆因子以及限制特征值都是随机变量，即使在真实回归系数下对Hessian进行评估也是如此。在温和的条件下，我们证明了这些量由时间相关协变量的正常数从下到下有界，包括协变量的数量大于样本量的情况。因此，在我们的预言不等式中，相容因子和锥可逆因子可以被视为正常数。