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2022-04-26
英文标题:
《The Testing Multiplier: Fear vs Containment》
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作者:
Francesco Furno
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  I study the economic effects of testing during the outbreak of a novel disease. I propose a model where testing permits isolation of the infected and provides agents with information about the prevalence and lethality of the disease. Additional testing reduces the perceived lethality of the disease, but might increase the perceived risk of infection. As a result, more testing could increase the perceived risk of dying from the disease - i.e. \"stoke fear\" - and cause a fall in economic activity, despite improving health outcomes. Two main insights emerge. First, increased testing is beneficial to the economy and pays for itself if performed at a sufficiently large scale, but not necessarily otherwise. Second, heterogeneous risk perceptions across age-groups can have important aggregate consequences. For a SARS-CoV-2 calibration of the model, heterogeneous risk perceptions across young and old individuals mitigate GDP losses by 50% and reduce the death toll by 30% relative to a scenario in which all individuals have the same perceptions of risk.
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中文摘要:
我研究了一种新疾病暴发期间检测的经济影响。我提出了一个模型,在该模型中,检测允许隔离受感染者,并为代理人提供有关该疾病流行率和致死率的信息。额外的检测会降低人们对该疾病的致命性的感知,但可能会增加人们对感染风险的感知。因此,尽管健康状况有所改善,但更多的检测可能会增加人们对死于该疾病的感知风险——即“斯托克恐惧”——并导致经济活动下降。出现了两个主要观点。首先,如果测试规模足够大,增加测试对经济是有益的,也会为自己带来回报,但不一定是这样。第二,不同年龄段的不同风险认知可能会产生重要的总体后果。在模型的SARS-CoV-2校准中,年轻人和老年人对风险的不同看法将GDP损失减少50%,死亡人数减少30%,而所有人对风险的看法相同。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-4-26 12:15:55
e测试乘数:恐惧与包容弗朗西斯科·弗诺尤2020年12月8日摘要本文研究的是经济全球化在一种新的流行病暴发期间进行的ects检测。我提出了一个模型,在该模型中,检测允许隔离感染者,并为代理提供有关该疾病流行率和致死率的信息。额外的检测降低了人们对该疾病的致命性的感知,但可能会增加感染的感知风险。因此,尽管健康状况有所改善,但更多的检测可能会增加人们对死于该疾病的感知风险,即“斯托克恐惧症”,并导致经济活动下降。出现了两个主要观点。首先,增加测试是有益的对经济有利,如果在su规模相当大,但不一定如此。其次,不同年龄段的风险认知差异可能会产生重要的总体后果。在对模型进行SARS-CoV2校准时,年轻人和老年人对风险的不同看法使GDP损失减少了50%,死亡人数减少了30%。JEL代码:E06、I01、H03、H05、H06关键词:流行病、检测、隔离、风险、宏观经济学、公共部门纽约大学经济系。电子邮件:弗朗西斯科。furno@nyu.edu.I我特别感谢奥利维尔·布兰查德、雅罗斯拉夫·博罗维cka、蒂姆·克里斯滕森和B\'alint Sz"oke的评论和建议。工作也是有益的吗ted与Valeria Ferraro、Sara Gerstner、SebastianHillenbrand、Pietro Monticone、Pietro Reggiani、Matheus Silva和Lena Song的对话。
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2022-4-26 12:16:03
我感谢纽约大学高性能计算中心的支持。1导言人们普遍认为,在疫情暴发期间,加强检测可以控制疾病传播,挽救生命,改善经济成果。在这篇论文中,我探讨了在流行病学模型中,在一种新疾病暴发期间,代理人依赖检测数据来形成他们对风险的感知,因此检测的ects是一种有效的方法。由于更多的检测可能会导致更多的检测病例,从而增加感染的感知风险,因此有可能“吓唬”民众,导致经济活动下降。事实上,以最近的疫情规模为条件,更多的检测显示出更多的感染。然而,由于隔离了感染者,它还动态地减少了疫情的潜在规模。我的研究结果表明,当相当大一部分人口每天接受检测时,感知风险会降低,经济也会改善,但不一定是这样。有趣的是,每当更多的检测“激起恐惧”时,尽管公共卫生结果有所改善,经济活动却会随之收缩。e模型可以总结如下。我从封锁或国家口罩等政策干预措施中提取了一些内容,以便专门集中于测试模仿世界各地医疗系统所采用的政策的政策。经济活动主要是对因流行病死亡的感知风险的一种功能,风险感知是使用总病例、活动感染和死亡的测试数据构建的。附加检测后再进行(不完善的)隔离系统性地改善健康结果(即减少感染和死亡),但具有非单调性ect基于风险感知。每当额外的检测增加死亡的感知风险时,经济活动就会下降,反之则会上升。
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2022-4-26 12:16:08
于是,测试乘数的概念自然而然地出现,以总结经济增长政府在测试活动上额外花费的一美元。模型中引入的风险感知如下。特工不知道流行病学过程,检测数据是关于死于该流行病风险的唯一信息来源。e死亡风险由因感染而死亡的概率和感染概率的乘积给出。根据流行病学文献,我假设前者是用病死率来评估的,病死率由总报告死亡数除以总检测病例数得出,而laer与人均检测到的活动病例成比例。由于这种疾病未知,特工们不知道它的真正杀伤力,不得不求助于病死率。在第3节中,我提供了有力的实证证据,以支持我的专业阳离子。当人们从个体的行为反应中提取信息时,检测的作用是有选择地隔离受感染者,从而降低传染病的传播和益处关于经济——参见Berger等人(2020年)和Atkeson等人(2020年)等。当一个人假设测试通过解决个人层面的不确定性,如果不严格执行隔离,可能会产生意外的负面后果——见Eichenbaum等人(2020c)。如果我假设代理人不需要依赖测试数据来形成他们的感知,因为他们可以观察疫情的真实总体状态,那么根据现有文献,更系统的测试也可以改善经济结果。模型中的实时风险感知可以系统地呃,这取决于测试活动的水平。这是一个普遍的见解,思考感知和现实之间的两个楔子,了解其中的原因是很有用的。
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2022-4-26 12:16:14
Erst楔形图捕捉到了这样一个事实,即在感染条件下死亡的感知概率可能超过真实概率。之所以会发生这种情况,是因为在没有大规模检测的情况下,现实世界的检测政策优先考虑对有严重症状的个人进行检测,而不检测死亡可能性较小的感染者。原则上,随着时间的推移,通过血清学调查和其他(自然)实验可以消除这种楔子,但在实践中,它需要时间(或永远不会完全发生)。在美国,这种疾病的致死率在很大程度上取决于检测的数量,尤其是在疫情的早期阶段。第二个楔子与感染的概率有关,之所以出现,是因为特工难以实时估计活动感染的真实数量。之所以发生这种情况,是因为许多感染未经大规模检测就被检测出来,而且观察到的流行病学变量不足以实时正确估计它们。例如,假设在暴发期间的某个时间点观察到一定数量的死亡。如果不知道因感染而死亡的真实可能性,就无法估计有多少感染导致了这些死亡。类似的理由也适用于住院治疗。即使这些概率已知,死亡和住院治疗也只能由代理人用来推断过去病例的数量,因为感染和死亡或住院之间存在很长的滞后时间。鉴于感染风险取决于目前人群中有多少活跃的感染者,特工们不得不依靠测试数据来实时评估感染风险。为了进一步说明这一点,我考虑了另一种规格在第6.5小节中,无论检测结果如何,代理商都会随着时间的推移了解疾病的真正致命性。
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2022-4-26 12:16:20
安永利用这些知识正确估计过去病例的总数,并构建一个确定偏差系数,用于扩大新发现的感染。最终,代理正确地评估了疾病的道德性和病例总数,但在没有大规模检测的情况下,他们仍然无法实时准确地估计活动感染。这意味着我的结果是用这个替代样本复制的还有阳离子。重要的是,额外的检测是否真的增加了感知风险,这是我的流行病学模型能够很好地捕捉到的三种力量的结果。Erst两种力-在第一段——与感知到的感染风险相关:额外的动态检测降低了疫情的真实潜在规模,但也揭示了其中更大的部分。第三种力量与因感染而死亡的感知风险有关。更多测试拓宽了Lipsitch等人(2015)对该问题的讨论范围。is评估活动性感染的方法受到Chande等人(2020年)关于SARS-CoV-2暴发的艺术作品的启发,并与之平行。作者根据血清学调查估计的总病例数与通过检测发现的病例数之比,构建了一个确定偏差因子。ey然后使用这个因子来扩大新发现的感染。对症状进行检测,从而机械地降低病死率。对于一种新的未知疾病,这会降低其可感知的致命性。由于医疗系统通过测试产生的疫情数据在风险评估中起着关键作用,我确保模型中的测试策略能够匹配数据的关键特征,如我在第5.2小节中所示。
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