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2020年突发风险系列（六）：利用SEIR模型推演湖北，非湖北和全国疫情拐点
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数据简介
本文利用修正的 SEIR 模型，通过对疫情数据分析、文献的回顾并参考 SARS 的经验，对模型参数进行设定，分全国、湖北和非湖北三个范围对拐点和累计感染人数推断。
详情描述
2020年突发风险系列（六）：利用SEIR模型推演湖北，非湖北和全国疫情拐点 摘要： ●SEIR模型：该模型所研究的传染病有一定的潜伏期，与病人接触过的健康人并不马上患病，而是成为病原体的携带者，是传染病预测最为常用的模型之一，本文结合2019-nCoV疫情的新特点，对模型进行了修正——引入潜伏者的传染概率，使其更符合本次疫情的传播特点。 ●SEIR模型的关键参数及假设：利用疫情数据、以撤侨数据作为抽样、参考对SARS研究、考虑春节时间、湖北（特别武汉）的交通状况等因素，对模型的初始感染状态、日接触率、感染概率等参数进行合理假设及模拟。 ●利用SEIR，拟合当前疫情数据，并推演： 1）湖北地区有望在2月15日迎来拐点，峰值在3月3日，累计感染人数可能达到9.97万。 2）非湖北地区有望在2月8日迎来拐点，峰值在2月16日，累计感染人数可能达到1.78万。 3）全国范围，有望在2020年2月13日迎来拐点即新增人数开始下降，峰值在3月1日，累计感染人数可能达到11.94万。 ●从目前拟合情况来看，我们假设疫情影响经济主要在1-2月份和部分3月份时段应该是比较合适的。基于我们之前的分析，对经济一季度最高影响或达-1.2个百分点左右，全年或达-0.4个点。总体影响比较可控。 ●模型风险提示：很多因素并未考虑在内，包括防控、治疗水平的变化，而且模型的参数设定具有一定的主观性及模型本身也有局限。 【更多详情，请下载：2020年突发风险系列（六）：利用SEIR模型推演湖北，非湖北和全国疫情拐点】
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