Buďme presnejší: Modelovanie šírenia koronavírusu ako finančnej katastrofy

Diskusia 3  
Buďme presnejší: Modelovanie šírenia koronavírusu ako finančnej katastrofy
Zdroj: the conversation
Foto: SITA/AP;TASR/Dano Veselský


16. 10. 2020 - V záujme lepšieho odhadu hrozby vírusu pre populáciu by sa vlády mali zamerať na štatistické modely používané na finančných trhoch. Verejné zdravie má s finančnými trhmi spoločnú dôležitú vlastnosť: pozostáva z mnohých vzájomne pôsobiacich častí, ktoré môžu byť vystavené zriedkavým, všadeprítomným šokom s potenciálne kritickými následkami, ktoré sa môžu šíriť cez hranice.

Reprodukčné číslo, číslo R. Čím je vyššie, tým rýchlejšie sa nákaza šíri. Ide o priemerný počet ľudí, na ktoré infikovaná osoba vírus prenesie. Tým, že je to číslo priemerné, ignoruje užitočné informácie o jednotlivcoch, ako napríklad značnú variabilitu v inkubačnej lehote vírusu a veľké množstvo infikovaných, ale bezpríznakových ľudí, ktorí sa dajú len ťažko odhaliť. Navyše neberie do úvahy ani superšíriteľov, ktorí dokážu nainfikovať oveľa viac ľudí, ako priemer.

Aby sme sa vyhli problémom s priemerným číslom R, používa sa popri ňom alternatívny indikátor známy ako číslo K, keď je R veľmi nízke. Číslo K meria rozptyl pravdepodobnosti okolo priemeru, aby ukázal, koľko ľudí prenáša infekciu. Vyššie číslo K znamená, že za pozorované infekcie je zodpovedných viac jedincov, zatiaľ čo nižšie číslo znamená, že vírus sa šíri menším počtom ľudí.

Podobne sa to bežne robí aj v ekonómii. Napríklad ekonómovia vytvárajú grafy, ktoré ukazujú, čo odhadujú najpravdepodobnejšie (centrálna hodnota), a potom ilustrujú neistotu ako rôzne zatienené oblasti ďalších možných výsledkov, ktoré sa šíria z hlavnej oblasti.

Globálna finančná kríza v rokoch 2007 - 2009 bola v mnohých ohľadoch finančným ekvivalentom pandémie. Začalo to tým, že v USA praskla bublina na trhu s nehnuteľnosťami a rýchlo sa rozšírila do celého sveta prostredníctvom zložitého systému, ktorý existoval na obchodovanie s hypotekárnymi dlhmi medzi finančnými inštitúciami. To viedlo k všetkému, od kolapsu bankovníctva cez nesplácanie štátneho dlhu až po veľkú recesiu.

Aby sa zabránilo opakovaniu takejto katastrofy, vyvinul globálny finančný systém regulačný systém pre banky v podobe stres testov. Tieto testy hodnotia krehkosť bánk a investičných portfólií a zvyšujú ich imunitu voči šokom kladením otázok typu: „koľko by mohli stratiť pri zriedkavej udalosti?“ a „aký závažný musí byť šok, aby banku položil?“

Tieto testy sa spoliehajú na finančné prediktívne modelovanie rizika. Táto technika sa nezameriava na to, čo sa očakáva, ale skôr na pravdepodobnosť zriedkavých udalostí, ako sú tie, ktoré vyvolali krízu v rokoch 2007 - 2009. Takéto výsledky sa označujú ako nepravdepodobné riziko. Na rozdiel od priemerného výsledku („centrálna hodnota“) vznikajú z „chvosta“ rozdelenia pravdepodobností. Takéto testy sa zameriavajú na nepatrné udalosti spojené so stratami, ktorých pravdepodobnosť je známa ako „riziko poklesu“.

Takéto modelovanie sa tiež používa na skúmanie rizika negatívneho dopadu toho, čo sa môže stať s makroekonomikou, čo je ďalšie veľmi neisté prostredie. Napríklad o koľko sa prepadne HDP, ak finančné trhy zasiahne zriedkavý negatívny šok. Podobné techniky by mohli byť použité na vylepšenie našich predpovedí o COVID-19.

Buďme presnejší: Modelovanie šírenia koronavírusu ako finančnej katastrofy

Aby sme získali presnejší obraz o riziku COVID-19, ktoré by sa dalo použiť spolu s informáciami z čísel R a K, vlády by mali využívať záťažové testovanie na nepriaznivé udalosti nepravdepodobného rizika. To by umožnilo odhadnúť pravdepodobnosť konkrétneho nárastu prípadov v danom časovom rozpätí - povedzme dvojnásobné zvýšenie za týždeň. A vzhľadom na to, že väčšina prípadov je miernych alebo asymptomatických, je zrejmé, že najväčšiu obavu pre spoločnosť nepredstavuje nákaza, ale záťaž pre zdravotný systém. Ako sme už videli vo viacerých krajinách, pandémia môže zahltiť nemocnice veľkým počtom nových pacientov, príliš veľkým, aby ich pokryli dostupné zdroje.

Stres testy môžu pomôcť zmerať zraniteľnosť systému zdravotníctva poskytnutím odpovedí na otázky, ako napríklad „aká je dnes pravdepodobnosť, že dostupné postele intenzívnej starostlivosti, osobné ochranné prostriedky a ventilátory dosahujú kritickú úroveň, povedzme 90 % kapacity?“ ; a „na koľko môže nákaza vzrásť, než dosiahneme takúto úroveň?“

Po finančnej kríze v rokoch 2007 - 2009 regulačné orgány zaviedli záťažové testovanie s cieľom obnoviť dôveru v bankový systém. S ubúdajúcou dôverou v systém zdravotníctva a vyhýbaním sa nemocniciam kvôli obavám z COVID-19,  by transparentnejší a podrobnejší spôsob merania rizík pomocou rovnakého druhu prediktívneho modelovania mohol priniesť podobné výhody.