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利用SEIR模型推演湖北、非湖北和全国疫情拐点 ——2020年突发风险系列(六)

转载 宏观长春 · 2020-02-07 ·
从目前拟合情况来看,假设疫情影响经济主要在1-2月份和部分3月份时段应该是比较合适的。基于之前的分析,对经济一季度最高影响或达-1.2个百分点左右,全年或达-0.4个点。总体影响比较可控。

  SEIR模型:该模型所研究的传染病有一定的潜伏期,与病人接触过的健康人并不马上患病,而是成为病原体的携带者,是传染病预测最为常用的模型之一,本文结合2019-nCoV疫情的新特点,对模型进行了修正——引入潜伏者的传染概率,使其更符合本次疫情的传播特点。

  SEIR模型的关键参数及假设:利用疫情数据、以撤侨数据作为抽样、参考对SARS研究、考虑春节时间、湖北(特别武汉)的交通状况等因素,对模型的初始感染状态、日接触率、感染概率等参数进行合理假设及模拟。

  利用SEIR,拟合当前疫情数据,并推演:

  1)湖北地区有望在2月15日迎来拐点,峰值在3月3日,累计感染人数可能达到9.97万。

  2)非湖北地区有望在2月8日迎来拐点,峰值在2月16日,累计感染人数可能达到1.78万。

  3)全国范围,有望在2020年2月13日迎来拐点即新增人数开始下降,峰值在3月1日,累计感染人数可能达到11.94万。

  从目前拟合情况来看,我们假设疫情影响经济主要在1-2月份和部分3月份时段应该是比较合适的。基于我们之前的分析,对经济一季度最高影响或达-1.2个百分点左右,全年或达-0.4个点。总体影响比较可控。

  模型风险提示:SEIR一个设定参数的数学模型,很多因素并未考虑在内,包括防控、治疗水平的变化,而且模型的参数设定具有一定的主观性及模型本身也有局限。这些结论只是作为一个参考。

图片来源:123RF

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