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开放经济中的最佳Covid-19遏制政策
模型研究生活与经济之间贸易的各个方面。参见，例如Acemoglu等。（2020），Alvarez等。（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。 （2020），Farboodi等。 （2020），琼斯等。 （2020），Krueger等。 （2020），Piguillem and Shi（2020）。（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。（2020），Farboodi等。（2020），琼斯等。（2020），Krueger等。（2020），Piguillem and Shi（2020）。
开放经济中的最佳Covid-19遏制政策
•将爵士模型（Kermack 1927）嵌入到宏观经济模型中，以研究生活与经济之间的贸易的各个方面。参见，例如Acemoglu等。（2020），Alvarez等。（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。 （2020），Farboodi等。 （2020），琼斯等。 （2020），Krueger等。 （2020），Piguillem and Shi（2020）。 •我们的工作与以上所有内容相关，而我们的重点是在开放经济环境中分析最佳遏制策略。 •在贸易文献上：（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。（2020），Farboodi等。（2020），琼斯等。（2020），Krueger等。（2020），Piguillem and Shi（2020）。•我们的工作与以上所有内容相关，而我们的重点是在开放经济环境中分析最佳遏制策略。•在贸易文献上：
卫生保护和经济的共同利益：COVID-19遏制政策的方案计算的证据
几个国家使用关闭策略来遏制Covid-19-19的流行病的传播，而牺牲了巨大的经济成本。这表明健康保护与经济目标之间存在冲突，但我们研究了是否可以与遏制流行病进行调和。我们根据德国的经验证据，将流行病学和经济模拟的新型组合用于场景计算。我们的发现表明，审慎的开放在经济上是最佳的，而对于更广泛的开放过程来说，成本较高。这拒绝了与健康保护发生冲突的观点。相反，以公共卫生和经济的共同利益，以保持流行病的方式放松非药物干预措施。
在新冠疫情爆发之前，匈牙利经济已进入逐渐放缓的轨道。为遏制疫情而采取的封锁措施始于 3 月中旬，因此对经济产生了轻微影响。
在新冠疫情爆发之前，匈牙利经济原本就处于逐步放缓的轨道上。为遏制疫情而采取的封锁措施始于 3 月中旬，因此对第一季度的经济数据影响较小，第一季度 GDP 环比收缩 0.4%。确诊病例数量仍然有限，自 5 月初以来，社交距离措施已逐步取消。高频指标显示，经济活动在 4 月份触底。然而，预计今年剩余时间内各行业的复苏速度将不均衡。随着被压抑的需求回升，5 月份零售额出现反弹，但劳动力市场形势恶化应该会限制家庭购买力。旅游业和相关行业在春季陷入停滞，预计只会部分复苏。2 月至 4 月间工业产值下降了 38%，国际需求低迷表明产能利用率的恢复将是渐进的。建筑业受最初封锁措施的影响较小，但经济衰退的第二轮影响可能会导致产出进一步下降。
COVID-19疫情和相关的遏制措施使意大利的经济陷入了深刻的收缩。根据国家统计
随着限制措施的提升，消费者支出将在2020年下半年反弹。家庭存款的稳定增长，通过社会转移和短期工作计划的收入支持有望部分抵消大流行对就业和可支配收入的负面影响。相比之下，鉴于高需求不确定性以及企业需要增加流动性的需求，即使贷款担保，税款延期和税收抵免提供了宝贵的支持，商业投资可能会保持沮丧。在公共投资的支持下，资本支出将于2021年获得吸引力。意大利贸易伙伴的经济体将在2020年急剧签约，这意味着出口大幅下降，而旅游业却是最激烈的部门。但是，一旦全球经济加快了步伐，出口部门可能会领导复苏。在2021年，出口预计将与全球贸易一致。
不完善的疫苗能够遏制美国的新冠疫情吗？
2019 年 12 月底在中国武汉爆发的新型冠状病毒 (COVID-19) 继续对全世界的公共卫生和经济造成毁灭性挑战。尽管全社区实施基本的非药物干预措施，如保持社交距离、隔离疑似 COVID-19 病例、隔离确诊病例、在公共场所佩戴口罩和追踪接触者，在遏制和减轻疫情负担方面非常有效，但人们普遍认为，使用抗 COVID-19 疫苗对于建立有效控制和消除疫情所需的社区群体免疫是必要的。本研究基于设计和使用数学模型来评估假设的不完善的抗 COVID-19 疫苗对 COVID-19 控制的人口水平影响。推导出了实现疫苗诱导的社区群体免疫所需的最少未接种疫苗的易感个体数量的解析表达式。群体免疫阈值的流行病学结果是，如果社区达到最低群体免疫阈值，疾病就可以得到有效控制或消除。使用通过拟合模型获得的基线参数值对模型进行模拟，该模型与美国纽约州和佛罗里达州以及整个美国的 COVID-19 动态相关死亡率数据一致，结果表明，对于假定保护效果为 80% 的抗 COVID-19 疫苗，整个美国、纽约州和佛罗里达州的最低群体免疫阈值分别为 90%、84% 和 85%。此外，结果表明，虽然要从整个美国消灭 COVID-19 必须大幅提高疫苗接种率（从基线开始），但只要疫苗接种率从基线值略有增加（低至 10%），就可以从纽约州和佛罗里达州消灭疫情。如果疫苗接种计划与公共口罩使用计划或有效的社交疏离措施相结合，美国或纽约州和佛罗里达州消除 COVID-19 的前景将大大增强。这种策略组合显著降低了疫苗诱导的群体免疫阈值。最后，结果表明，疫苗接种计划更有可能导致佛罗里达州消除 COVID-19，其次是纽约州，然后是整个美国。
COVID-19 与人工智能：保护医护人员并遏制病毒传播
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 确诊病例数超过严重急性呼吸道综合征 (SARS)，截至本文发表时，全球确诊病例已超过 73,435 例，死亡人数超过 2,000 人，几乎全部发生在中国。相比之下，2003 年的 SARS 导致 774 人死亡，同样主要发生在中国，中国是两次疫情的中心。COVID-19 和 SARS 都传播到各大洲，感染动物和人类，并使用类似的机制进入和感染细胞。在前线，对 COVID-19 的战术应对与 SARS 类似，但存在一个主要区别：在 SARS 爆发后的 17 年里，出现了一种强大的新工具，可能有助于将这种病毒控制在合理的范围内——即人工智能 (AI)。几乎没有人会否认人工智能正在引起医疗保健领域的范式转变，将人工智能应用于当前的 COVID-19 疫情可能会很有价值，例如，预测下一次疫情的地点。这一应用实际上就是加拿大公司 Blue Dot 尝试做的事情，因此被广泛报道为第一个在 12 月底披露疫情消息的组织。为应对最新疫情，出现了各种其他人工智能应用，包括 BenevolentAI 和伦敦帝国理工学院，它们报告称，一种获批用于治疗类风湿性关节炎的药物巴瑞替尼可能对这种病毒有效，而总部位于香港的 Insilico Medicine 最近宣布，其人工智能算法设计了六种可以阻止病毒复制的新分子。但人工智能在多大程度上真正达到了能够及时、大规模地提供有效见解和解决方案以帮助遏制当前疫情的程度？正如世卫组织传染病部门执行主任所说，