site_url.Array
(
    [0] => rus
    [1] => 20
    [2] => inecbus.rau.am
    [3] => rus
    [4] => 11
    [5] => inecbus.rau.am
    [6] => rus
    [7] => 11
    [8] => 1250
)
Посещений: 48728, последнее: 02/07/2020 16:06
НовостиАнализ и прогноз распространения коронавируса в мире по состоянию на 24 апреля 2020
26.04.2020
Анализ и прогноз распространения коронавируса в мире по состоянию на 24 апреля 2020
 
Армен Егиазарян -  к.э.н., доцент кафедры экономической теории и проблем экономики переходного периода, бывший министр экономики РА
 
Общий анализ ситуации с коронавирусом
 
По состоянию на 23-24 апреля с точки зрения скорости распространения[1] коронавируса (в дальнейшем КВ19) становится возможным прогнозировать ситуацию уже по миру  в целом[2], хотя по странам существуют существенные различия как по уровням и скоростям распространения КВ19,  так и по уровням смертности и выздоровления, однако наметились устойчивые общие тенденции снижения скорости распространения КВ19, повышения скорости выздоровления и уровня смертности.   
 
В общем плане задача прогнозирования динамики пандемии КВ19 сходна с известной школьной задачей о наполнении бассейна, в который по одной трубе вливается вода, а по другой выливается и надо определить за сколько времени бассейн наполнится водой (или опорожниться) если известна емкость бассейна и пропускная способность каждой трубы. В нашем случае входная труба есть количество новых заболеваний в сутки, есть две выходные трубы – одна это количество умерших, другая – количество выздоровевших, в качестве воды в бассейне рассматривается количество больных, а потенциальная емкость бассейна – это все население данной страны. Целью прогнозирования является определить за сколько времени осушится бассейн (т.е. уже не останется больных), каковыми за это время будут входные (т.е. сколько появится новых больных) и выходные (т.е. сколько людей выздоровеет и сколько умрет за это время) потоки. Очевидно, задача имеет решение: (1) если величины выходных потоков превышают величину входного, или (2) исходя из темпов динамики потоков, можно рассчитать момент времени, когда начнет работать первое решение и (3) апокалиптический сценарий, когда заболеет все население (предполагается что у уже заболевших возникнет иммунитет – насколько мне известно случаев повторного заболевания пока не зарегистрировано)[3] и бассейн можно будет не опорожнять.
 
На величину и динамику потоков действует множество факторов, не все из которых известны или относительно которых нет согласия ни у научного сообщества, ни у властей.  Основной фактор, который на данный момент неизвестен – это реальный уровень заболеваемости, отсюда неизвестен и реальный уровень смертности, который, предположительно должен быть значительно ниже, чем регистрируемые сейчас уровни. Не находят общеприемлемого объяснения существенные страновые различия  как в уровнях смертности, так и распространения и выздоровления. Непонятен также и ярко выраженный очаговый характер пандемии во многих странах (провинция Хубей в Китае – 82,3% всех случаев и 97,4% всех смертей, штат Нью-Йорк в США – 30,3% всех случаев и 41,3% всех смертей, Москва в России – 53,8% всех случаев и 58,5% всех смертей).
 
Для регуляции входного потока практически везде применяется метод ограничения его величины путем ограничения возможностей общения как между странами как и внутри страны вплоть до возможно более полного карантина. Ценой этого является практически полная остановка порядка 70-80% экономики[4] со всеми вытекающими отсюда последствиями в виде искусственно созданного экономического кризиса, который имеет внешнюю (кризис внешней торговли товарами и услугами) и внутреннюю (остановка производства большей части товаров и услуг) составляющую.
 
Наличие двух стран, не применявших карантины, а именно Швеции и Беларусь, создает своеобразную контрольную группу, сравнение динамики пандемии в которых со странами, применявшими различные ограничения входного потока, позволяет прийти к следующим выводам: существует три фактора, снижающих скорость распространения КВ19 – (а) естественная скорость снижения, природа которой мне неизвестна, (б) снижение вызванное самосознанием и самоорганизацией общества, в котором роль государства сводится к распространению информации и рекомендациям о предпочтительном поведении, а решения об ограничениях своего поведения принимаются самими гражданами, и (в) насильственное ограничение свободы передвижения государством, с многочисленными всем известными негативными последствиями.
 
При предположении о том, что в Швеции и Беларуси действуют два первых фактора снижения скорости распространения КВ19, а в остальных странах – все три фактора вместе, можно получить экспертную оценку вклада факторов в снижении скорости распространения КВ19.
 
Таблица 1. Экспертная оценка влияния факторов на скорость распространения КВ19, в %
 
 
Для оценки воздействия факторов сделаны следующие предположения: (a) видимо, естественный темп снижения скорости распространения КВ19[5] обусловлен какими-то внутренними особенностями данного вируса, поэтому должен быть постоянным для всех стран; (б) влияние карантина рассчитывается как разница между фактическим темпом сокращения и естественным; (в)  разница в темпах снижения скорости распространения между Швецией и Беларусью может быть обусловлена большим влиянием процессов самоорганизации населения в Швеции, чем в Беларуси (для простоты расчетов принимаем влияние фактора (б) в Беларуси равным нулю, что позволяет рассчитать доли каждого из этих факторов для Швеции. И последним предположением является то, что сравниваться должны страны, находящиеся на сопоставимых стадиях распространения КВ19. Исходя из этого выделяется две группы – (1) Россия и Беларусь, находящиеся в стадии экспансии КВ19, и все остальные, включающие также и мир в целом, находящиеся на стадии завершения стадии стабилизации (Армения, США) или уже вошедшие в финальную стадию пандемии (Германия и Италия)[6].
Если рассчитывать эффективность карантина исходя из величины сокращения скорости распространения, то наиболее эффективным является карантин в Германии – 69% всего сокращения достигнуто благодаря карантину, наименее эффективным является пока карантин в России – только 3,3% снижения скорости распространения обусловлено карантином. Отсюда дешевле всех представленных в таблице стран карантин обходится Германии и США, дороже всего – России.
 
Таблица 2. Стоимость карантина, миллиард долларов[7]
 
 
Таблица 2 показывает экономическую очевидность быстрейшей отмены карантина, особенно в Армении, которая несет самые большие экономические потери из всех стран, представленных в ней. Очевидна крайняя неэффективность карантина в России и с гуманитарной стороны – как показывает наш анализ 96,7% сокращения скорости распространения КВ19 на сегодняшний день не связано с карантином.
 
Что касается гуманитарной стороны, основным аргументом сторонников продолжения карантина является не сокращение скорости его распространения, а пропускная способность системы здравоохранения, которая может не выдержать нагрузку, что и будет являться основным фактором повышения смертности. По данным министра здравоохранения Армении Арсена Торосяна по состоянию на конец апреля пропускная способность армянского здравоохранения составляет порядка 2000-2100 случаев одновременного лечения или мониторинга КВ19. До сегодняшнего дня максимальная нагрузка на систему составляла 841 человек (из них только 30 в критическом состоянии), что в 2,5 раза меньше заявленной министром пропускной способности, превышение которой крайне маловероятно (см. ниже прогноз развития пандемии в Армении).
 
На самом деле крайне низкая скорость распространения КВ19 достигнутая в Китае и Южной Корее (порядка 0,1% в день и меньше) в финальной стадии пандемии как результат жестоких карантинных мер, не дает возможности ее полного завершения. В Китае финальная стадия пандемии началась 26 февраля и длится уже два месяца, и невозможно спрогнозировать, сколько она продлится, поскольку крайне низкая скорость распространения соответственно снижает и уровень смертности и скорость выздоровления. За последний месяц (24 марта – 24 апреля) скорость распространения составила в Китае 0,06%, скорость выздоровления – 0,15%, что вынуждает в той или иной степени продолжать некоторые ограничения для избежания новой пандемии. Аналогичная ситуация и в Южной Корее, так что их опыт уже не кажется таким успешным как месяц назад. 
 
Одним из самых важных, если не самым важным вопросом является действительный уровень распространения КВ19. Распространенной точкой зрения является, что для выявления действительного уровня распространенности КВ19 необходимо сплошное тестирование желательно всего населения, что на настоящий момент невозможно. Другим распространенным мнением является то что чем больше тестов, тем больше количество зараженных. На самом деле для выявления общего уровня зараженности с 99%-ной уверенностью нужно всего 3322 теста на 1 миллион человек населения (рассчитано по известной формуле Словина), то есть приблизительно столько, сколько использовано в Армении по состоянию на 16 апреля.  Однако до сих пор ни одна страна не объявила об общем уровне зараженности. Простая регрессия между количеством тестов и численностью зараженных по состоянию на 23 апреля не выявила существенной связи между количеством тестов и численностью зараженных КВ19[8].
 
С другой стороны для стран-чемпионов по количеству тестов можно с большой долей уверенности утверждать, что общий уровень зараженности по этим странам может быть определен на основе уже проведенных тестов.
 
Таблица 3. Реальные уровни распространенности и смертности для стран с наибольшим количеством тестов
 
Список этих стран можно расширить, чисто эмпирически это могут быть страны, где тестированию подвергнуто порядка 2-2,5% населения. Здравый смысл может подсказать, что за 2-3 месяца пандемии, даже при самом строгом карантине, все кто мог уже заразился, у остальных, видимо есть какой-то иммунитет[9] и эти остальные составляют громадное большинство населения. Это также означает, что возможный рост смертности может быть только в рамках зараженного населения, что ставит, определенный и не очень высокий потолок для роста смертности. Это является еще одним фактором, обосновывающим необходимость скорейшей отмены всяческих карантинов. Во всех случаях страх и паника не способствуют принятию обоснованных решений.
 
Прогноз динамики коронавируса
 
В ежедневном режиме мною, на основе изложенного выше бассейнового подхода, осуществляются прогнозы по ряду стран, в основном из группы первых 20-ти стран с наибольшим уровнем распространения КВ19 и естественно по Армении. При наличии устойчивых и плавных тенденций динамики распространения, смертности и выздоровления прогнозы корректируются на основе динамики этих показателей на последний день базового периода. Когда плавность нарушается при сохранении тенденций применяется подход при котором в качестве прогнозных параметров применяются средние значения показателей за предшествующий прогнозу десятидневный период, который также ежедневно корректируется. Этот подход применяется в частности для Армении.
 
Результаты прогнозов для некоторых стран и по миру в целом (без Китая и Южной Кореи) по состоянию на 24 апреля сведены в Таблицу 4.
 
 
Как видим прогноз по Армении, хотя несколько сдвинулся во времени по сравнению с предыдущими, но ненамного – на 3-4 дня. Возможно, при увеличении скорости распространения с возможным снижением или желательной полной ликвидацией карантина, некоторое увеличение сроков окончания пандемии, но не больше середины мая, Прогнозы по миру в целом и США не представляются реалистичными с точки зрения количества умерших и численности заболевших, хотя они ясно указывают на возможность окончания пандемии в достаточно скором будущем. Что касается России, пока не представляется возможным достаточно реалистичный прогноз динамики КВ19, к которому исходя из темпов динамики числа выздоровевших можно вернуться через 7-10 дней.
 
[1] Вся информация использованная для анализа и прогнозов взята с сайта https://www.worldometers.info/coronavirus/  в котором в режиме реального времени приведены данные по всем странам с КВ19.  Отправной точкой расчетов выбрано 22 февраля, поскольку по ряду стран информация доступна только начиная с этой даты
[2] Без Китая и Южной Кореи, в которых она практически завершена
[3] Очевидно, что сценарий апокалипсиса абсолютно не реален, на 23 апреля количество заболевших составляет всего 0,035% всего населения Земли после почти 4-х месяцев пандемии КВ19, в наиболее зараженной стране (Сан Марино) порядка 1,5%, в Исландии – 0,52%, Испании – 0,47%.
[4] За исключением энергетической инфраструктуры, инфраструктуры грузоперевозок, системы общественного здравоохранения, производства и торговли продуктами питания
[5] Темп снижения скорости распространения КВ19 рассчитывается как средняя ежедневная разница между скоростями распространения за периоды 14-24 апреля и 15-марта-24 апреля
[6]  Как уже упоминалось в предыдущих публикациях финальная стадия – это стадия когда объемы выходных потоков (ежедневное число выздоровевших и умерших) превышают объемы входного потока (числа новых случаев заболевания) и количество больных начинает уменьшаться вплоть до полного выздоровления всех заболевших, соответственно стабилизационная стадия – когда существует стабильное превышение темпов роста выходных потоков над входным и возможно спрогнозировать тот период времени, когда наступит финальная стадия, а стадия экспансии – это стадия, когда момент наступления финальной стадии невозможно спрогнозировать. См. http://inecbus.rau.am/rus/www.inecbus.rau.am/rus/11/1247?fbclid=IwAR2bH_V-jwwS1PmCooNlAaXUmv5gsVAl4u4gbZR5UQrrMUnXe03lixckgHE
[7] Оценки дневных потерь по США, России и Армении взяты из работы В. Аванесяна, а данные по Беларуси, Германии и Италии рассчитаны по предложенной им методике. См. http://inecbus.rau.am/rus/11/1226
[8] Для тех, кто хоть немного разбирается в эконометрике, приведу формальные характеристики: зависимая переменная – количество случаев КВ19 на миллион населения, объясняющая переменная – количество тестов на 1 миллион населения, выборка – 117 наблюдений – все страны и территории, количество тестов в которых выше 892 на миллион населения, коэффициент R квадрат=0,24, стандартная ошибка – 1,59, что говорит о том что увеличение количества тестов объясняет только порядка 24% роста числа случаев.
Интервью и статьи нашего ППС в СМИ
Армен Бениаминович Егиазарян - к.э.н., доцент кафедры экономической теории и проблем экономики переходного периода Института экономики и бизнеса РАУ, бывший министр экономики РА Ситуация с распространением КВ 19 в Армении
0606/20
Подробнее
Э.М.Сандоян, А.Г. Галстян "The Impact of Currency Regulation Policy on the Country’s Export Potential: The Case of Armenia" (Влияние политики валютного регулирования на экспортный потенциал экономики страны (на примере Армении))
2704/20
Подробнее
Армен Бениаминович Егиазарян - к.э.н., доцент кафедры экономической теории и проблем экономики переходного периода Института экономики и бизнеса РАУ, бывший министр экономики РА, Ситуация с коронавирусом в Армении
2604/20
Подробнее
Армен Бениаминович Егиазарян - к.э.н., доцент кафедры экономической теории и проблем экономики переходного периода Института экономики и бизнеса РАУ, бывший министр экономики РА, Ситуация с коронавирусом в Армении
1204/20
Подробнее
Армен Бениаминович Егиазарян - к.э.н., доцент кафедры экономической теории и проблем экономики переходного периода Института экономики и бизнеса РАУ, бывший министр экономики РА Анализ и прогноз распространения коронавируса в мире по состоянию на 8 апреля
0904/20
Подробнее
Армен Егиазарян - Анализ и прогноз распространения коронавируса в мире по состоянию на 2 апреля 2020 (Update 2)
0504/20
Подробнее
Аванесян Ваграм Авагович - член ГАК Института экономики и бизнеса РАУ, бывший министр Экономики РА. Assessment of the economic impact of restrictive government policies (lockdowns) to combat coronavirus.
0404/20
Подробнее
Аванесян Ваграм Авагович - член ГАК Института экономики и бизнеса РАУ, бывший министр Экономики РА. Assessment of the economic impact of restrictive government policies (lockdowns) to combat coronavirus.
0304/20
Подробнее
Армен Егиазарян (к.э.н., доцент кафедры экономической теории и пэпп, бывший министр экономики РА) Анализ и прогноз распространения коронавируса в мире по состоянию на 25 марта 2020 (Update) Общий анализ ситуации с коронавирусом
2703/20
Подробнее
Армен Егиазарян (к.э.н., доцент кафедры экономической теории и пэпп, бывший министр экономики РА) Анализ и прогноз распространения коронавируса в мире по состоянию на 22 марта 2020
2403/20
Подробнее
Futures Studio - Think to connect!
Event Registration Form
2706/20
Форма на подписку на Futures Studio
Подробнее
Government - How Big is Too Big? (eng)
2706/20
Роль правительства в экономике и в развитии страны в целом является одним из важнейших и часто обсуждаемых вопросов экономики и государственной политики. Но как именно деятельность государства, что нередко отражается в его расходах, влияет на состояние страны, и чем оправданы различные уровни расходов у разных стран?
Подробнее
Government - How Big is Too Big? (rus)
2706/20
Роль правительства в экономике и в развитии страны в целом является одним из важнейших и часто обсуждаемых вопросов экономики и государственной политики. Но как именно деятельность государства, что нередко отражается в его расходах, влияет на состояние страны, и чем оправданы различные уровни расходов у разных стран?
Подробнее
What is an Ecosystem (eng)
2706/20
Понятие экосистемы в экономической теории до сих пор не имеет точного определения. В данном отчете с определенной стороны (для организации, отрасли и страны) раскрывается суть экосистемы, а также обсуждается ее роль в будущем развитии экономики.
Подробнее
What is an Ecosystem (rus)
2706/20
Понятие экосистемы в экономической теории до сих пор не имеет точного определения. В данном отчете с определенной стороны (для организации, отрасли и страны) раскрывается суть экосистемы, а также обсуждается ее роль в будущем развитии экономики.
Подробнее
Gazeta.RAU