關於疫情控制的經濟模型:SIR

雖然說是去年的論文了,我也以為不會寫這東西,但是最近第二波疫情似乎來勢洶洶,可以寫一下這篇的code以及變數方法(所有的code都是用Python寫成的,我的環境是Anaconda 3),提供給有興趣研究的人參考,同時也科普一下大家常在說的控制Rt到底是怎麼一回事。

這篇論文出自於Andrew Atkeson(2020)的這一篇”What Will Be the Economic Impact of COVID-19 in the US? Rough Estimates of Disease Scenarios“,後續則有許多人引用這篇發展出更深入的探討,但我們可以把重心放在這邊,而我自己則是把疫苗施打率放進去裡面當作一個變數,試圖分析第二波如何在疫苗施打率之下有效控制,目前沒看過有人寫台灣的就自己寫一個。

基本上他的概念是我們要如何透過社會隔離得到最少的染疫人口比例,而這其實真的是可以計算的,事實上去年甚至到今年許多國家都還是採用這個模型作為開端去做符合當地情況的變化,而Robert Shiller於2017在”Narrative Economics“這篇論文裡面也有用這樣的模型來說明報紙以及口接交談的概念或者謠言如何改變我們的思維,所以他不僅僅是一篇一病相關的,未來還有很多可以探討的空間,而這就讓我們開始吧。

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