Research.なんかいろいろ考えちゃったら眠れなくなり、仕方がないので明け方まで、SNSでみかけた仕事と関係ない論文を読んでいた。2020になっているから、著者の誰かが「書いたぜ」と宣伝したのが拡散したのであろう。思ったんだけど(暗い発想だ)、そうではなくて、一言でいうとリスクと接触性に異質性をいれるという話だった。epidemicモデルという言葉が出てきたけど、これもそのひとつかしらん?さらに、モデルを当てはめるだけでなくて政策的介入(ロックダウン)の最適解を求めるぜという主旨。経済学者だろうしね...と思って著者の名前をよくみたら、筆頭のアセモグルって前に読んだ「国家はなぜ衰退するのか」の著者だ。有名な経済学者だと思う。イントロダクションパンデミックの理解と制御のために使われているのは古典的なSIRモデルなんだけど、最近ではこれに経済的なトレードオフをいれて政策分析に使おうという研究がある。政策分析のためにはSIRモデルの3つの想定を緩和する必要がある。下位集団のあいだでリスクが異なるはず。下位集団間の相互作用もいろいろであるはず。SIRモデルにおける「マッチング・テクノロジー」では、2群間のマッチ数は2群のサイズの積となる。地理的な文脈でいえばこれは相互作用の良い近似になっているけれど、たとえば職場での相互作用なんかを考えると接触はかならずしもランダムでないので、別の形式のマッチング・テクノロジーを考えることが重要。結果として捉えるべき。本研究では1と2に焦点をあて、SRIモデルの多重リスク版をご提案します。もって最適政策の定量分析をやります。高年層(65-)に分ける。群間の相互作用はロックダウン政策で決まるとし、このたびのCOVID-19パンデミックに照らしてパラメータを設定したところ、感染率を下げるためのロックダウン政策は、それが一様な政策であれば長期間になり、それでも死者は人口の1.83%に達しGDP減少は23.4%に達する模様。政策をターゲティングすればどっちも改善される。高年層だけ厳密にロックダウンするという政策であってもほぼ同じ。COVID-19のパラメータには不確実な部分が大きいし、最適政策はパラメータに敏感だから、うのみにはしてほしくないけど。[本編の予告編があと5パラグラフ、先行研究との差異が1パラグラフ。\)について考えます。その合計を1とします。\)と書く[E(曝露済)は考えないわけね]。