후베이 외 지역 치사율 증가 ex-hubei logistic model 20200213

오후 6시 이후 중국 전체 자료 발표 후 수정된 수치 사용해서 업데이트.

2월 12일 24시 기준

후베이 외 지역의 누적확진자는 11598명, 누적사망자는 57명. 치사율 0.49%
모델의 최대확진자는 12800명, 누적사망자는 120명, 최종 치사율 0.94%

후베이 외 지역의 확진자, 사망자 추이에 전혀 변동이 없다.

후베이 확진자의 급증은 전적으로 후베이의 문제이다.
이것이 의심환자의 증가가 아니라 감소와 동반되었으니, 빅 배스의 초월적인 규모와 관계없이 신규확진자의 급증은 일시적일 가능성이 높고, 2-3일 이내에 원래의 수준으로 신규확진자가 감소할 것이다.

수정된 그래프.





-----------------------------

중국의 빅 배스, big bath of china - covid-19 logistic model
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/02/big-bath-of-china-covid-19-logistic.html

중국 전체의 2월 12자 covid-19 현황 자료가 올라오지 않고 있다.
보통 오전 9시 전후 늦어도 10시까지는 올라오는 것이 정상이고, 신규확진자가 급증했던 2월 27일 자료가 늦게 올라온 적이 있지만 서너시간 정도였다.

5시까지도 올라오지 않고 있으니 baidu의 숫자를 이용한다.
baidu에서는 각 성의 자료를 올라오는 즉시 취합해서 보고하는 것으로 보이는데 전일 24시 기준의 공식 자료보다 대개 확진자 숫자가 몇백명 정도 더 컸다.
오후 4시 20분경 baidu의 중국 전체 확진자 59885명, 사망자 1368명을 사용하면, 후베이 이외 지역의 누적 확진자는 11682명, 누적 사망자는 58명이다.

현재 치사율은 0.5%이다.

모델의 최대 확진자수는 13100명으로 증가했고, 최대 사망자는 120명으로 증가했다.
최종 치사율 0.92%는 낮은 수준이 아니다.





------------------

china model 1, 2-stage exponential

china model 2, logistic

china model 3, hubei model+ex-hubei model

 hubei model, logistic
 ex-hubei model, logistic

중국의 빅 배스, big bath of china - covid-19 logistic model

중국에서는 무엇이든 가능하다.
후베이의 신규확진자는 10배로, 신규사망자는 2배로 늘었다.


http://wjw.hubei.gov.cn/fbjd/dtyw/202002/t20200213_2025581.shtml

...patients can receive standardized treatment according to confirmed cases as early as possible to further improve the success rate of treatment.
...
In order to be consistent with the classification of case diagnosis issued by other provinces across the country, starting today, Hubei Province will include the number of clinically diagnosed cases into the number of confirmed cases for publication.

12일부터 후베이성에서 진단기준을 다른 성과 동일하게 바꾸어서 임상적으로 진단된 환자를 확진환자에 포함시켜서 발표하기로 했다고 한다.
바뀐 기준에 따라 가능한 빨리 환자를 진료해서 치료의 성공률이 높아질 것으로 기대하는 모양이다.

다른 나라에서 확진환자의 기준은 임상증상과 더불어 pcr 등의 확진검사에서 양성으로 나온 경우이고, 치료는 확진여부와 관계없이 증상에 따라 진행한다.
만약 음성이거나 애매할 경우 확진검사는 2번 혹은 3번도 진행될 수 있고, 그러고 나서 확진환자가 된다.
그 전에는 의심환자일 뿐이다.

확진되기 전에도 환자의 상태에 따라 치료하는 것이 정상이다.
그러나 후베이에서는 확진되기 전에는 치료하지 않았거나, 방치되었다는 얘기에 가깝다.

이것은 바뀐 기준으로 표시한 것이다.
신규확진자는 14840명으로 10배, 신규사망자는 242명으로 2배 증가했다.

이것은 '임상진단'을 배제한 과거기준의 확진자를 표시한 것이다.
이 경우 12일의 신규확진자는 1508명, 사망자는 107명이다.


과거의 기준으로도 환자가 발생하면 의심환자를 거쳐서 진단 후에 확진환자에 포함되는 것이 정상이다.
누적확진자 집계에 며칠간의 차이만 발생하는 것이다.
물론 이것은 후베이의 의료상황이 정상적일 경우에 가능할 것이다.

진단기준의 변화가 우한 의료의 참상이 개선되고 있다는 것을 반영하는지 판단하기 어렵다.
만약 그렇다면 신규확진자, 신규사망자는 개정 기준으로 빠르게 감소할 것이다.

12일의 빅 배스로 누적된 확진자와 사망자를 대부분 포함시킨 것인지 앞으로도 한동안 매우 높은 신규확진자, 신규사망자를 보게 될지는 알 수 없다.

그나마 다행스러운 것은 높은 확진자로 인해 치사율이 급격히 낮아질 것이라는 것이다.


며칠 이상 새롭게 형성되는 추이를 확인해야 현재의 상황이 파악될 것이다.
이후에는 다시 적절한 모델로 업데이트 할 수 있을 것으로 기대한다.
만약 과거기준과 현재기준의 통계치를 이후에도 공개하면 전모를 파악하는데 유용할 것이다.

Beveridge curve 20200212

출처 https://www.bls.gov/web/jolts/jlt_labstatgraphs.pdf

19년 12월말 기준 베버리지 커브의 모양이 이렇다.
내 눈에는 방향이 바뀌고 있는 것처럼 보인다.

그런데 벌써 2년 반 전에 비슷한 생각을 한 적이 있다.
결과적으로 내 생각과는 다르게 진행되었다.

http://runmoneyrun.blogspot.com/2016/06/beveridge-curve-long-journey.html
https://runmoneyrun.blogspot.com/2017/07/beveridge-curve-completion-of-loop.html

이번에도 어떤 결과가 나올지는 알 수 없다.
그냥 관련된 그림만 확인해 본다.

구인율(job openings rate)와 실업률
경기 확장시 구인율은 올라가고 실업률은 내려간다.
다시 말하면 노동에 대한 수요는 증가하고, 공급은 감소한다.

최근 2년간의 불일치를 제외하면 대칭이다.
2년간 무슨 일이 발생한 것인가?

금융위기 이전 싸이클을 기준으로 맞추어 보면 10년째 차이가 벌어져 있고 벌써 세번째 차이가 좁혀진 것으로 볼 수 있다.

이 차이가 무엇인가?
금융위기 이전과 비교하면 같은 구인률 수준에서 실업률이 더 높다는 것이다.
달리 얘기하면 같은 실업률 수준에서 구인율이 높다는 것이다.

그것이 최근 두달 동안 구인률이 급격히 감소하면서 차이가 좁혀진 것이다.

무슨 의미를 갖는가?

공급 대비 지속적으로 높게 유지되었던 노동 수요가 이전 수준으로 돌아가고 있고, 실업률이 더 낮아질 가능성을 차단하는 것이다.


왜 지금 그런 일이 발생했을까?
누군가 2018년부터 고무줄을 세게 당겼다가 최근 어떤 이유로 확 놓아 버린 것처럼 보인다.
2년 동안 고용이 급증했던 산업을 돌아보면 힌트가 있을 듯하다.

Job Openings and Labor Turnover Survey (JOLTS)의 주요 지표들이다.
job openings만 제외하면 실업률과 더불어 미국의 독보적인 경제상황을 반영하고 있다.





구인율 감소와 더불어, 시간당 평균 임금yoy도 최근 하락하고 있다.

미국의 많은 경제지표들은 오래 지속된 호황을 반영하고 있다.
주택 관련지표들은 더 이상 좋을 수 없는 수준이고, 상당기간 내리막이었던 제조업관련 지표들도 연말연초를 지나면서 상승 전환하고 있다.
한국수출, oecd cli등 많은 경기선행지표들도 상승전환하고 있는 것처럼 보인다.

98년과 지금이 여러면에서 유사하다고 한다.
실제로 비슷하게 진행된다면 여전히 장단기금리차와 실업률yoy가 중요한 지표가 될 수 있을 것이다.
더불어 남다른 모습을 보이는 위의 두가지 지표도 관심을 둘 필요가 있다.