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2020년 5월 28일 목요일

outflow rate from insured unemployment 20200528





파란선이 신규실업수당청구건수(비계절조정)이다.
3월부터 누적하면 4천만이상이고 역사상 최고수준이라고 한다.

자주색선이 지속된 실업수당청구건수(비계절조정)이다.
1주일 늦게 나온다.
2주전 고점이후 감소하고 있지만, 실제로는 5주전부터 실질적으로 증가하지 않고 있다.

그래서?

실업자가 증가하지만 규모가 유지되다가 감소하는 것은 유입되는 실업자보다 더 많은 사람이 실업자에서 1)비경제활동인구, 2)취업자로 유출되고 있다는 것이다.
위 수치는 실업수당만을 기준으로 계산한 것이기 때문에 3)실업수당을 못 받는 실업자가 될 수도 있다.

한 주에 얼마나 많은 사람이 수당을 받는 실업자 집단에서 이탈하는지를 알면 향후의 실업률 추이를 짐작하는데 도움이 될 수 있으니 계산해봤다.







CC1 = CC0 + IC1 - Outflow1
Outflow1 = IC1 - (CC1-CC0)

IC1, 파란선
(CC1-CC0), 자주색선
Outflow1, 녹색선


녹색선은 실업자집단에서 다른 집단(위의 1,2,3)으로 이동하는 속도(number/week)를 나타낸다.
2주전까지 평균 150-200만명의 범위에서 느리게 증가하고 있었다.
그런데 1주전 갑자기 600만명으로 급증했다.

한주에 실업자가 200만명이 생겨도, 600만명씩 사라지면 실업률이 급격하게 감소할 가능성도 있다.
위 그림은 실업자의 증가가 급격했던 것처럼 감소도 급격할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

만약 이번 주에도 실업자의 수가 600만명 감소했다면, 다음 주에는 그보다 적어지기 시작할 것이다.
왜?
outflow는 inflow (Initial claims)에 6주 정도 후행하는 것으로 볼 수 있으니까.


실업자의 감소가 바로 고용상황이 개선되는 것으로 해석될 수 있는 것은 아니다.
비경제활동인구나 실업수당을 못 받는 실업자가 양산된다면 더 악화되는 것으로 볼 수 있다.

향후 경기 방향을 결정하는 주된 요인이 전염병이라면 예측은 어려운 일이다.
그런데 기왕에 나오는 숫자를 가지고 현상황을 판단하는 경우에도 계속 미증유의 상황이 발생할 수 있다는 것을 염두에 두고 있어야 한다.





요약

한 주에 600만명씩 실업자가 늘어났던 것도 놀랍지만, 그만큼 한 주에 빠져나가는 것도 놀랍기는 마찬가지이다.






사족
sa가 아니라 nsa를 쓴 것은 sa가 독립적으로 계산되면 위의 등식이 성립하지 않을 가능성이 높기 때문이다.



4파 확장, korea covid-19 logistic model 20200528



4파 진행중 korea covid-19 4th wave 20200527
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/05/4-korea-covid-19-4th-wave-20200527.html
한국 4파 시작 korea covid-19 logistic model 20200511
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/05/4-korea-covid-19-logistic-model-20200511.html



이태원에서 4파가 시작했을 때는 수백명의 소규모 확산을 예상했으나, 이와 관련시킬 수 없는 집단 발생이 수도권에서 반복적으로 나타나고 있고, 20일과 27일의 개학은 여기에 기름을 붙는 역할을 할 것으로 본다.

4파는 3파의 규모에 버금가는 천 명 이상의 본격적인 확산으로 이어질 가능성이 있다.
그래서 4파에 대한 로지스틱 모델을 추가한다. 






신규확진자는 2파에서 7800명, 3파에서 3000명이었다.

4파의 신규확진자 고점을 6월 5일, 최대 확진자를 2000명으로 놓으면 위와 같다.
다시 4월 말과 비슷한 10명 이하의 신규확진자 수치에 도달하려면 6월 말까지 한달은 필요할 것이다.

개학과 관련해서 대규모 확산이 확인된 적이 아직 없으니 4파의 규모와 기간에 대한 불확실성은 적지 않다.









다수의 국가에서 엄격했던 이동제한, 거리두기를 완화한 지 한달이 가까워지고 있다.

한국은 초기의 대규모 확진자 발생 이후 중국과 비슷하게 신규확진자 발생을 거의 통제했던 특별한 국가였다.
초기부터 입국차단 등으로 감염자 발생을 낮은 수준으로 억제하는데 성공했던 대만과는 상황이 다르다.

조기에 확진자가 대규모로 발생했던 중국, 한국, 이란과 유럽 국가 중 이란에서는 5월 이후 명확한 2차 확산이 발생했지만, 한국과의 차이점은 이란에서는 근본적으로 감염이 통제되었던 적이 없었다는 것이다.

유럽 국가들에서는 확진자가 고점대비 1/10 이하로 감소하고 있지만, 여전히 수백명 이상을 유지하고 있고, 여전히 한국과 비교할 수 없게 많은 숫자이다.


한국과 비교할 만한 나라가 없지만, 굳이 비교하자면 중국의 4월과 비슷하다.
당시 우한의 봉쇄가 해제되었고, 여러 지역에서 이동제한이 완화되었다.
한국이 중국의 경로를 따라갈지 아니면 이란, 싱가폴, 일본처럼 다시 급격한 증가를 보일지 판단하기 이르다.
그러나 향후 1-2주 동안 국민과 정부의 대응이 중요한 분기점을 만들 가능성이 있다.








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추가


daily cases

https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-19?yScale=log&time=2020-02-26..&country=BRA+CHL+ARG+COL+MEX+PER+PAN
https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-19?yScale=log&time=2020-02-17..&country=IRN+SAU+QAT+IRQ+ARE+KWT
https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-19?yScale=log&time=2020-02-17..&country=IND+BGD+PAK+PHL+SGP+IDN+KAZ+MYS


total cases

https://ourworldindata.org/grapher/total-cases-covid-19?yScale=log&time=..&country=JPN+CHN+KOR+TWN+SGP+IDN+VNM
https://ourworldindata.org/grapher/total-cases-covid-19?time=2020-03-16..&country=BRA+RUS+IND+GBR+TUR+IRN+PER


total deaths per million people

https://ourworldindata.org/grapher/total-covid-deaths-per-million?tab=chart&country=CHN+IDN+JPN+SGP+KOR+TWN+VNM


daily cases and deaths

https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=KOR
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=JPN

https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=USA
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=GBR
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=SWE

https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=BRA
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=RUS
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=IND


by region

https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-region?stackMode=absolute
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-deaths-region