2020년 3월 15일 일요일

한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 1번, 2번 20200315




한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 6개 20200315
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/6-20200315.html


한국의 코로나 치사율은 신천지에 대한 전수 조사로 인해 실제보다 훨씬 낮게 왜곡되어 있다.




증거 1번

중국의 연령대별 치사율 자료와 비교하면 한국의 연령대별 치사율은 고령에서 차이가 급격히 좁혀진다.
절대적인 치사율 수준은 80대 이상에서 9.5%에 육박한다.
이 치사율은 시간이 지날 수록 증가하고 있고, 향후에도 증가할 것이다.

1) 한국에서 치사율 분포가 중국보다 더 고령으로 치우친 것,
2) 죽지않는 20대, 30대의 신천지 신도를 확진자에 대량으로 포함시킨 것이 치사율을 낮추는데 결정적인 역할을 했다.






중국 자료는 2월 중 논문으로 발표된 중국 보건 당국의 공식 자료이다.

한국과 중국의 연령대별 코로나 치사율 비교
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/20200302.html

한국 자료는 3월 15일 0시 기준 질본의 공식 자료이다.

당시 중국의 치사율은 2.29%이고 현재는 3.96%이다.
최종 치사율은 시간이 지날 수록 증가한다.

한국의 현재 치사율은 0.93%이다.
처음 치사율을 비교했을 당시의 0.62%보다 약 0.3%p 증가했다.
향후 명목상의 치사율도 1.5%까지 상승할 수 있을 것으로 보지만 현재의 한국 치사율을 전체값이 아니라 연령대별로 비교해보자.

80대 이상에서 치사율 9.5%로 10명 중 한명이 죽는다.
매우 높은 것이다.
70대, 60대의 치사율도 5.4% 1.4%로 높다.

연령대별로 중국의 64%, 68%, 39%에 육박한다.

전체 치사율이 중국의 41%에 불과하지만 70대 이상에서는 한국의 치사율과 차이가 적어진다.
문제는 이러한 추이가 지난 2주간 지속되고 있다는 것이다.

70대 이상에서 치사율은 지속적으로 증가할 것이다.




증거 2번

신천지 사냥으로 20대, 30대 확진자가 기형적으로 큰 비중을 차지하기 때문에 전체 치사율 비교에 왜곡이 발생하기 때문에 분모가 되는 연령대별 확진자의 수를 중국을 기준으로 일치시켜서 치사율을 비교했다.

연령표준화 사망률의 개념을 이용해서 연령표준화 치사율을 구한 것이다.
한계가 당연히 존재한다.
한국과 중국을 비교할 공통의 표준인구구조를 알 수 없으니 중국을 기준으로 맞춘 것이라서 절대 치사율 값은 큰 의미가 없다.
중요한 것은 중국과의 치사율 차이가 인구보정으로 인해 감소하면서 한국의 치사율이 실제에 가깝게 보인다는 것이다.




보정하면 한국의 치사율은 1.17%로 증가한다.
중국의 치사율 2.29%에 비하면 약 반에 해당한다.
현재 중국의 치사율이 3.96%로 증가한 것을 고려하면 향후 한국의 연령표준화 치사율이 2% 가까이 증가해도 이상할 것이 없다.

공정하려면 다른 나라들도 중국의 인구구조를 기준으로 바꿔서 비교해야 한다.
그런데 한국처럼 특정집단에 대한 극단적인 대량 검사를 진행하는 나라가 존재하지 않는다면 크게 달라지지 않을 것으로 본다.

더구나 연령대별 자료는 구하기 어렵다.






요약하면


한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 1번

중국과 연령대별 치사율을 비교하면 전체치사율을 비교할 때보다 고령에서 한국의 치사율이 중국에 더 근접한다.
이것은 20대, 30대 확진자에 신천지 신도들이 다수 포함되어 있고, 이 나이에는 코로나로 죽기어렵기 때문이다.


한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 2번

중국확진자의 인구구조를 기준으로 한국의 왜곡된 확진자 분포를 보정하면 한국의 치사율이 0.93%에서 1.17%로 상승한다.



한국의 치사율을 유행이 진행중인 나라들과 그대로 비교하는 것은 시기적으로 이르다.
그러나 상당히 안정권에 들어서 중국과 비교하는 것은 의미가 있다.

한국의 실제 치사율은 최종적으로 중국의 반에 육박할 수 있다.
현재의 중국의 치사율기준으로 2%의 치사율이 실제 최종 치사율에 가까울 것이다.








한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 6개 20200315




China (mainland) [d] 80,849 3,199 4.0%
Italy 21,157 1,441 6.8%
Iran 13,938 724 5.2%
Spain 6,392 197 3.1%
France [e] 4,500 91 2.0%
South Korea 8,162 75 0.9%
United States [f] 3,049 60 2.0%
Japan 805 22 2.7%
United Kingdom [g] 1,142 21 1.8%
Switzerland 1,376 14 1.0%
Netherlands [i] [j] 963 12 1.2%
Iraq 110 10 9.1%
Germany 5142 9 0.2%
Philippines 111 9 8.1%
Diamond Princess [l] 697 7 1.0%
Australia 283 5 1.8%
Indonesia 117 5 4.3%
San Marino 101 5 5.0%


사망자수 순서대로 코로나 피해국가를 정렬하면  사망자 상위권 국가 중에 한국의 치사율이 독일 다음으로 낮다.

어떤 자들은 이것이 자랑스러운 모양이다.
그러나 *신들의 합창이다.

한국과 중국의 연령대별 코로나 치사율 비교
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/20200302.html

한국의 치사율은 신천지 사냥으로 왜곡되어 있다.



다른 나라와 비교가능한 방법을 여러가지 찾아볼 수 있다.


1. 연령대별 치사율을 공개된 중국의 자료와 비교해 볼 수 있다.
2. 연령표준화 치사율을 공개된 중국의 자료와 비교해 볼 수 있다.
3. 치사율이 아니라 사망률(전체인구당 사망자수)을 다른 나라와 비교해 볼 수 있다.
4. 한국과 여러 면에서 비교가능한 일본, 대만, 홍콩, 싱가폴의 사망자수, 치사율과 비교해 볼 수 있다.
5. 중국의 치사율이 후베이와 후베이외 지역에서 극명히 차이가 나기때문에 한국의 치사율과 따로 비교할 수 있다. 더 나아가 중국의 성별 치사율, 사망률을 한국과 비교할 수 있다.
6. 한국 통계에서 신천지 관련 확진자, 사망자를 제외하고 치사율을 계산해 볼 수 있다.


어떤 결과가 나올 것 같나?


이 중에서 어떤 것이 가장 강력한 증거로 보이나?


대깨문들이 저런 증거를 보면 인정할까?
아니면 반박할 600백가지 증거를 들이댈까?



어용 전문가, 기자들이 방송 언론 여기저기서 헛소리를 하지만, 한국의 코로나 치사율은 절대로 낮지 않다.
또한 전세계의 코로나의 치사율은 계절성독감, 신종플루와 비교해서 최소 10-20배 이상 높다.
향후 최종 치사율은 변하겠지만, 한국의 치사율은 단기적으로 올라가는 것만 남아있다.





일단 용어 확인.


치사율이 무엇인가?
사망률, 치명율과 다른가?

mortality rate는 보통 전체 인구당 사망자 수를 의미한다.
그러나 많은 경우 확진자당 사망자의 의미로 사용한다. (deaths/confirmed cases)
무슨 뜻으로 사용했는지는 확인해야 한다.
사망률 혹은 치사율로 번역한다.

case fatality rate는 정확히 확진자당 사망자의 뜻을 가진다.
치사율 혹은 치명률로 번역한다.

사망률이라고 하면 보통 첫번째의 의미, 치사율이라고 하면 보통 두번째의 의미를 가진다.
최근 치명률이라는 말을 많이 쓰는 것은 두번째의 의미로 쓰는 것을 확실히 하기 위해서 그렇 것으로 보인다.

만약 코로나 사망율이라고 하면 코로나로 인해 인구당 몇명이 죽었는지 비율(%)을 표시한 것이거나, 인구 10만명당 사망자수이다.
코로나 치사율 혹은 치명률이라고 하면 코로나 전체확진자 중 사망자의 비율(%)을 표시한 것이다.
최근 질본이 치명률이라는 표현을 쓰고 기자들이 받아적으면서 용법이 그렇게 굳어지고 있는 듯하다.




다음 편에 이어서.


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한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 1번, 2번 20200315
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/1-2-20200315.html

한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 3번, 4번 20200316
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/3-4-20200316.html

한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 5번 - 20200316
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/5-20200316.html

한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 6-1번 20200316
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/6-1-20200316.html

한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 6-2번 20200316
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/6-2-20200316.html

공정성이란? 증거 6-3번과 관련 20200316
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/6-3-20200316.html

한국의 코로나 치사율이 왜곡된 증거 6-3번 (끝) ex-sinc korea covid-19 logistic model
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/6-3-ex-sinc-korea-covid-19-logistic.html



2020년 3월 13일 금요일

약세장은 언제부터 bear market 20200313






미국이 고점대비 20% 하락해서 11년만에 약세장이 시작했다고 한다.


일본, 대만은 미국과 다르지 않다.


그럼 한국, 중국, 홍콩은?
18년 1월 말의 고점부터 20% 하락한 것이 18년 10월이다.


독일은?
고점이 같고, 18년 12월 말까지 20% 하락했다.


한국과 비교할 나라는 이 정도라고 본다.


20년 2월이 아니라 18년 1월을 기준으로 보면 한국, 독일, 홍콩이 비슷하게 30% 전후의 하락을 보이고 있다.
일본은 최근 급격히 위의 나라를 따라잡아서 차이가 크지 않다.


대만, 미국, 중국은 나머지 나라와 차이가 크다.


차이가 좁혀질 것으로 본다.
더 아래에서 만날지 위에서 만날지는 판단하기 어렵다.


그런데 금융위기 시절에 몇 나라의 저점은 2008년 10월말, 나머지 나라의 저점은 2009년 3월초였다.
중간은 없으니 이번에도 몇 나라씩 짝을 지어 움직일 것이다.
만약 따로 움직인다면,  코로나에서 회복되는 순서대로 움직일 것이다.







ief, tip, tips spread 20200313





treasury, tips, tips spread


미국의 국채금리와 물가연동국채금리(tips)는 보통 동행한다.
특별히 다르게 움직인 시기는 2008년에서 2009년 금융위기를 지날 때이다.

https://runmoneyrun.blogspot.com/2018/11/oil-dollar-korea-export-us-treasury.html
https://runmoneyrun.blogspot.com/2018/10/nominal-rate-oil-gold-20181012.html

둘의 차이(tips spread)는 기대인플레이션의 대용으로 사용한다.
금융위기 시에 기대인플레이션의 급락이 나타났고, 2014년 말부터 16년초까지 전세계의 제조업침체와 디플레이션의 우려가 심화되었을 때 하락한 적이 있다.
방향은 같지만 강도는 비교할 수 없다.


최근에 코로나바이러스의 판데믹과 함께 나타나고 있는 금융시장의 큰 변동은 전형적으로 2008년과 닮아있다.
vix로도 파악할 수 있지만, tips spread도 같은 목적으로 이용할 수 있다.(아래 그림)


fred는 업데이트에 며칠 걸리지만, 두 개 채권의 etf로 시장에서 거래되는 ief와 tip을 보면 유사성이 잘 드러난다.



fig: yahoo finanace


08-09: finanacial crisis (oil crash)
14-16: manufacturing recession + deflation (oil crash)
20-??: covid-19 pandemic + deflation (oil crash)






tips spread vs vix




2020년 3월 10일 화요일

이탈리아 사망자가 중국을 넘을 수도 italy covid-19 logistic model 20200310



https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/ex-china-covid-19-logistic-model.html

ex-china 고점이 3월 10일이라는 것은 변함없다.
그러나 이탈리아의 확진자, 사망자가 끔찍한 수준으로 증가하고 있고, 비중이 커질 것이다.


이탈리아의 3월 10일 아침 확진자는 9172명이고, 사망자는 463명이다.
이제 중국 말고는 비교할 상대가 없다.
치사율은 5.05%로 코로나의 근원 우한보다 높은 수준을 계속 유지하고 있다.


위의 숫자들이 비현실적인 느낌을 주는 것은 사실이다.
특히 사망자 숫자와 비교하면 확진자 숫자가 실제 감염자보다 적을 가능성이 높아 보인다.
이 경우 치사율은 보기보다 낮을 수 있다.


상식적인 수준에서 모델링을 해보면 이탈리아의 확진자가 과소평가되었다고 보는 것이 그나마 현실에 부합할 가능성이 높아보인다.
그러나 많은 사망자와 높은 치사율이 사실이라면 롬바르디아 지역에는 사회경제적 지위가 낮은 집단(외국인노동자, 난민, 빈민, 집단거주시설...)이 의료체계에서 소외되어 죽어가고 있다고 봐야 한다.
뭣이든 중국의 우한을 뛰어넘는 극단적인 상황이 아니고는 설명하기 어렵다.





1
최대확진자 30000명, 신규확진자 고점 3월 12일
최대사망자 3500명, 신규사망자 고점 3월 18일(6일후)
최종 치사율 11.7%


사망자를 상식적인 수준에서 최소로 만들면 이렇다는 것이다.
이것이 1번 시나리오이다. (그림은 1번만)



더 극단적인 조건에서 이탈리아의 실제 상황을 추정해보면


2
사망자를 믿을 수 있고, 9일 신규사망자 고점을 지난 경우
실제 신규"감염자"의 고점은 일주일 전에 지나갔을 것이고, 최종"감염자"는 40000명, 현재 "감염자"는 34000명으로 현재 보고된 확진자의 4배이다.
그러면 실제 치사율은 1.24%로 낮아진다.

최종감염자는 40000명에 도달하지만 확진자 숫자에 반영될지는 두고 봐야 한다.
최종 치사율은 2.5%로 끝나게 된다.

더 많은 확진자, 적당한 치사율.



3
확진자를 믿을 수 있고, 9일 고점을 지난 경우
최대확진자는 25000명.
사망자 피크가 5일 후 나오면 최대사망자는 3000명. 최종 치사율은 12%
사망자 피크가 8일 후 나오면 최대사망자는 4500명. 최종 치사율은 18%

덜 많은 확진자, 상상을 뛰어넘는 치사율.
문제는 이것도 현실적으로 보인다는 것이다.



실제 감염자수를 얼마나 반영하든 이탈리아의 최대 확진자는 3만에서 5만 사이에 있는 것으로 본다.
최대 사망자(=최종 사망자)는 최소로 잡아도 1000명이 넘지만 가속되고 있는 증가율을 고려하면 3천명 이상에 도달할 가능성이 높다.


최종 치사율은 짐작하기 어렵지만, 지금보다 높게 끝날 가능성이 크다고 본다.
이탈리아가 이 정도라면 옛날 pigs로 함께 불리던 다른 남유럽 국가들에 코로나의 대량 확산이 발생하면 역시 사망자가 크게 증가할 것이다.
그리스, 포르투갈은 아직 알 수 없지만, 스페인에는 그럴 조짐이 보이고 있다.


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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

korea, logistic

korea, logistic 2nd wave

ex-china, logistic

ex-china, logistic 2nd wave



2020년 3월 9일 월요일

ex-china covid-19 logistic model 20200309




중국 이외 국가의 코로나 2차 파동 2nd wave, ex-china covid-19 logistic model 20200305
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/2-2nd-wave-ex-china-covid-19-logistic.html

며칠 사이 이탈리아의 사망자가 크게 늘었고, 미국의 확진자가 본격적으로 발생하고 있다.
그러나 모델에 큰 변화는 없다.
3월 10일 내에 신규확진자의 고점을 지나갈 가능성이 높다.



미국의 확진자 증가속도가 한국, 이탈리아, 이란, 독일, 프랑스의 초기 속도와 유사하다.


파란 점선은 초기 며칠이 지난 이후 지속적으로 확진자가 증가하는 시기의 기울기를 표시한 것이다.
여러나라에서 1주일 10배의 속도로 증가하고 있다.
2주에 100배, 3주에 1000배로 증가한다고 보면 된다.
위에 없는 중국에서도 초기 3주정도 비슷한 속도로 증가했다.


많은 나라에서 새로운 확진자가 나타나고, 사망자가 급증하지만 각국에서 방역의 강도를 한국 이상으로 높이고 있기 때문에 완벽히 차단하는 것은 단기간에 어려워도 확산 속도를 늦추는 것은 가능하다.

https://www.vox.com/science-and-health/2020/3/6/21161234/coronavirus-covid-19-science-outbreak-ends-endemic-vaccine



vox에 방역에 관한 매우 교훈적인 그림이 있다. (원본이 cdc라 편히 업어온다)


봉쇄(containment)를 달성할 수 없는 경우 완화(mitigation)을 통해 어떤 목적을 달성할 수 있는지 보여준다.
개입이 없는 경우 신규확진자가 보라색의 분포를 보인다면, 완화를 통해 고점을 늦추고, 그를 통해 병원/인프라의 고점 부하를 낮추고, 전체 확진자와 건강에 미치는 영향을 감소시킨다.

찢어진 콘돔 - 신천지와 개신교는 뭣이 다른가?
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/02/blog-post_28.html

한국정부가 신천지 사냥을 하는 동안 어떤 점을 실패하고 있는지 생각하기에 좋은 재료이다.
질본이 매일 발표하는 연령대별 확진자, 사망자의 분포를 분석해 보면 명확히 드러난다.



한국은 전세계 코로나 2차파동의 선두로서 이미 고점을 지난지 1주일 이상 경과하고 있고, 노인 사망자의 발생을 향후 150명 이하로 막으면 현재로서는 더 이상 기대할 것도 없기때문에 나중에 기회가 되면 자세히 보자.





아래에 전세계 2차 파동 모델 업데이트.




ex-china covid-19 logistic model, 2nd wave

최대확진자 70000명 (아직은 중국보다 낮다)
신규확진자 고점 3월 10일

최대사망자 4500명
신규확진자 고점 3월 17일 (신규확진자 고점 7일 후로 놓았으나, 지연 가능성)

최종 치사율 6.4% (이탈리아가 확진자를 늘릴 수도, 사망자를 늘릴 수도 있으니 변동 가능성)

변함없이 신규확진자 고점과 치사율 저점은 비슷한 시기에 나타날 것이다.



많은 사람들이 중국의 코로나 데이타를 믿을 수 없다고 본다.

그런 점에서는 한국이나 다른 정부의 데이타에도 같거나 다른 이유로 확진자, 사망자가 과대평가, 과소평가될 수 있고, 치사율도 영향을 받을 수 있다.
중국과 다른 나라를 비교해보거나 중국의 후베이와 다른 성의 자료를 비교해서 일부 극복할 수 있다.

이탈리아의 많은 사망자, 높은 치사율은 중국의 후베이와 비교할 만하다.
반대로 독일은 많은 확진자에도 불구하고 사망자가 아직 발생하지 않고 있다.
낮은 치사율을 보인 후베이 이외 중국이나 한국과 비교할 수 있다.

치사율에서 사망자 수에는 의료체계의 대응능력과 수준 등이 영향을 영향을 줄 것이다.
그러나 확진검사의 기준을 얼마나 넓게 적용하는가로 확진자 수가 결정되는 것도 큰 영향을 주고 있다. 더구나 한국처럼 일부집단에 집중해서 검사하고 확진자를 늘리면 당연히 왜곡된다.

중국자료를 믿을 수 없어 버리면, 이탈리아, 이란 자료도 확진자가 실제보다 크게 낮을 테니 당연히 버려야 한다.
미국, 일본의 자료도 그럴 가능성이 높으니 버리게 된다.

프랑스, 독일은 비슷한 확진자에 사망자는 극과 극이다.
이것도 하나만 남기기 어렵다.

당나귀에서 귀떼고, *떼면 남는게 없다.
결국 데이타를 버리기 보다는 나라별 특성과 제한점을 고려하는 것이 필요하다.
또한 합쳐보면 여러 요소들이 상쇄할 가능성이 높기 때문에 버릴 필요가 없을 가능성이 높아진다.


요점은 코로나에 대해 알고 싶으면 ex-china 자료든 china 자료든 봐야 한다는 것이다.






2020년 3월 6일 금요일

꼬리가 길어지는 중국 tail of china 20200306


이탈리아, 이란의 신규 확진자가 한국을 넘어섰다.

전세계 2차 유행을 이끄는 세 나라에 이어 독일, 프랑스, 스페인, 미국 등 주요 선진국으로 코로나가 확산되고 있으니, 새로운 국가들이 계속 선두자리를 바꾸게 될 것이다.
그렇게  전세계를 한 번 휩쓸고 기세가 꺾인다면 두 세 달 내에 안정 국면으로 접어들 것으로 기대할 수 있었다.

그러나 중국의 신규확진자에 꼬리가 확연히 길어지고 있다.
코로나의 근원지 우한의 확진자는 감소추세에 있지만, 여전히 100명 이상을 유지하고 있다.
또한 후베이 이외 지역에서 거의 사라지는 것처럼 보였던 확진자가 다시 나타나고 있다.

거기에 중국에서 국경을 넘어 전세계로 수출된 코로나가 다시 중국으로 역수입되고 있다.

이렇게 동양, 서양, 북반구, 남반구를 돌아가면서 코로나 유행이 반복되면, 꼬리는 매우 길고 두꺼울 수 있다.

https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/2-2nd-wave-ex-china-covid-19-logistic.html
경우에 따라서는 중국에 육박할 것으로 보이는 전세계 2차파동을 넘어서 3차파동으로 이어질 수 있다.





위: 중국과 중국 이외 국가의 신규확진자수 비교.

중국은 우하향, 중국 이외 국가는 우상향.


아래: 우한, 우한 이외 후베이, 후베이 이외 지역의 신규확진자수 비교.

우한: 하락중이나 속도가 느림. 내부에서 감염자가 지속 발생하는 듯.
우한 이외 후베이: 거의 사라짐.
후베이 이외 중국: 다시 나타날 조짐이 보임.