COVID-19: Zwei Prognosemodelle und mögliche Entwicklung

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Nachfolgend finden Sie eine kurze Zusammenfassung der neuesten Studie
von Manel Baucells [1], Associate Professor of Management an der Darden
School of Business, University of Virginia.

Nach einer neuen Theorie könnte die Covid-19-Kurve innerhalb Tagen und
Wochen anstatt Monaten abflachen

MANEL BAUCELLS STELLT ZWEI PROGNOSEMODELLE (ADDITIV VERSUS
MULTIPLIKATIV) GEGENÜBER, UM DIE PROGRESSION VON COVID-19 AUFZUZEIGEN. DAS ADDITIVE MODELL DEUTET DARAUF HIN, DASS DIE TODESFÄLLE IN SPANIEN UND ITALIEN IN DEN NÄCHSTEN 5 TAGEN STARK ZURÜCKGEHEN WERDEN – IN SCHARFEM GEGENSATZ ZUM MULTIPLIKATIVEN MODELL. WENN ES ZUTRIFFT, SIND
DIE AUSWIRKUNGEN ENORM: DIE ZAHL DER TODESFÄLLE IN DEN USA WIRD 40.000 STATT 220.000 BETRAGEN. DIE DATEN AUS CHINA SCHEINEN MIT DIESEM ADDITIVEN MODELL KONSISTENT ZU SEIN_._

VIRGINIA, 6. APRIL 2020. Manel Baucells [1], Associate Professor of
Business Administration an der Darden School of Business, University of
Virginia, hat eine neue Analyse der Covid-19-Daten veröffentlicht, die
zwei konkurrierende Vorhersagemodelle gegenüberstellt, von denen eines
auf ein viel früheres Ende der Krise hindeutet, als die aktuellen
Prognosen vermuten lassen.

Dieses neue Modell sagt voraus, dass schwer betroffene Länder wie
Spanien und Italien bis zum 10. bzw. 11. April effektiv aus dem
Gröbsten heraus sein könnten, während Deutschland, die USA und andere
Länder noch vor Ende des Monats folgen werden.

Baucells analysierte die Entwicklung der Coronavirus-Todesfälle anhand
von Länderdaten von Worldometer. Er ließ die Daten zunächst durch ein
multiplikatives Modell laufen – das Konsensmodell, das derzeit von der
Mehrheit der Regierungen verwendet wird und das von einem täglichen
Wachstumsrückgang um einen festen Bruchteil ausgeht, ohne dass jedes
tatsächlich ein Nullwachstum erreicht.

Er ging von der Hypothese aus, dass dieses Modell die volle Wirkung
aggressiver Gegenmaßnahmen zur Eindämmung des Wachstums der Krankheit
nicht wirksam erfasst, und verarbeitete die Daten mit Hilfe eines
zweiten Modells – dem additiven Modell, das davon ausgeht, dass die
Sterblichkeitsraten von Tag zu Tag um einen konstanten Betrag sinken und
sich viel näher an die Nulllinie annähern.

Beide Modelle stimmen mit den Daten überein, zeigen aber für die
nächsten 4 Wochen radikal unterschiedliche Ergebnisse.

_Spanien: Die Diagramme A und B unten zeigen die gleichen Daten: die
Wachstumsrate der Todesfälle in den letzten 17 Tagen. Die Wachstumsrate
der Todesfälle ist definiert als neue Todesfälle im Vergleich zu den
gesamten vergangenen Todesfällen. Vor zwei Wochen lag die Wachstumsrate
der Todesfälle bei etwa 25%, heute liegt sie bei fast 5%._

_ _

Um die Entwicklung der Wachstumsrate vorherzusagen, schauen wir uns die
Daten der letzten 17 Tage an und passen eine vorausschauende Linie an.
Die rote Linie in Grafik A ist das MULTIPLICATIVE Modell und nimmt an,
dass die Wachstumsrate jeden Tag um einen konstanten Bruchteil sinkt.
Die blaue Linie in Diagramm B ist das neue ADDITIVE Modell, das davon
ausgeht, dass die Wachstumsrate jeden Tag um einen konstanten Betrag
abnimmt. Beide Modelle passen recht gut zu den gleichen Daten, liefern
jedoch radikal unterschiedliche Projektionen über die kumulierten
Todesfälle_. _

„_Wenn man sich die Diagramme anschaut, sieht man ein unterschiedliches
Ergebnis für multiplikative und additive Modelle_“, sagt Baucells.
„_Besonders auffällig ist, was in Diagramm B passiert, wenn die blaue
Linie auf die horizontale Achse trifft. Dies ist ein Aufsetzpunkt, nach
dem sich die Kurve abflacht und man einen kleinen Restzuwachs an
Todesfällen findet. Nach dem additiven Modell wird dieser Aufsetzpunkt
in Spanien am Karfreitag, dem 10. April, in fünf Tagen
prognostiziert_.“

Diese neue Analyse bietet einen optimistischen Ausblick, der in
erheblichem Widerspruch zu dem derzeitigen Konsens steht, dass die
Todesfälle entsprechend dem multiplikativen Modell (die rote Linie in
Grafik C) fortschreiten werden. Während es noch abzuwarten bleibt,
welches Modell in der nächsten Woche zu den aufkommenden Daten passt,
betont Baucells die Tatsache, dass wir die Auswirkungen von
Gegenmaßnahmen zur Eindämmung des Wachstums der Krankheit noch immer
nicht vollständig verstehen.

„_Die Covid-19-Krise ist völlig neu. Wir wissen wirklich nicht, wie
sich die Wachstumsrate in Abhängigkeit von der Einführung von
Ereignissen wie Schließungen, der Schließung von Schulen und nicht
lebensnotwendigen Dienstleistungen, der Ausgangssperre und der starken
Einschränkung von Reisen verändert. Das bedeutet, dass wir die Daten
auch auf neue, alternative Weise betrachten müssen, um zu bestimmen,
wie die Ergebnisse aussehen könnten. Der additive Ansatz geht davon
aus, dass diese strikten Gegenmaßnahmen tatsächlich recht schnell zu
einem nahezu Nullwachstum führen könnten_“.

Wenn sich das multiplikative Modell entfaltet, dann könnte die Zahl der
Todesopfer in den USA bis zu 200.000 betragen. Wenn das additive Modell
Bestand hat, könnte diese Zahl der Todesopfer bis zu 35.000 betragen.

„_Um klar zu sein, gehen beide Modelle von Lockdown-Maßnahmen aus, die
die Wachstumsraten senken. Was wir noch nicht wissen, ist, ob sie um
einen konstanten Faktor oder um einen konstanten Betrag sinken. Ohne
Lockdowns bleibt die Wachstumsrate jedoch bei 25 bis 30 Prozent, bis
1.500.000 Menschen sterben und die soziale Immunität die Ausbreitung
stoppt_“, sagt Baucells.

ADDITIVE VERSUS MULTIPLICATIVE MODELLIERUNG: VORAUSSICHTLICHE COVID-19
TODESFÄLLE NACH LAND

Ermutigend ist, dass die Daten aus China dem additiven Modell zu
entsprechen scheinen.

Die Wachstumsraten sind dort jeden Tag um einen konstanten Betrag
gesunken, wobei der Aufsetzpunkt erfolgt, wenn eine Wachstumsrate von
1,5% erreicht ist. Danach nimmt die Wachstumsrate der Todesfälle
allmählich um einen täglichen Faktor von 0,92 ab. In den
untenstehenden Projektionen verwendet Baucells diese beiden aus dem Fall
Wuhan geschätzten Parameter, um die Entwicklung der Todesfälle nach
dem Aufsetzen vorherzusagen.

Auch hier entspricht das additive Modell der Prämisse, dass aggressive
Gegenmaßnahmen – Entfernung, Isolierung, Tragen von Masken und Tests –
die Ausbreitung von Covid-19 radikal beeinflussen können, indem sie
sein Wachstum recht schnell auf nahezu Null reduzieren, gefolgt von
einer überschaubaren Periode des Restwachstums, die es den
Gesundheitssystemen und Volkswirtschaften ermöglicht, sich zu erholen.


Bislang stimmen die Daten für den Rest der Welt mit beiden Modellen
überein.

In weniger als 7 Tagen werden Spanien und Italien verraten, welches
Modell den Sieg davontragen wird.

„_Die gute Nachricht ist, dass nach diesen Daten der neuartige
Coronavirus ein berechenbares Biest ist. Wir wissen, dass es durch
Abschottung und Distanzierung erfolgreich getötet werden kann. Wir
müssen als Gesellschaften bereit sein, das Wachstum jeden Tag zu
unterbinden, und das bedeutet, dass wir uns an unsere Sperren halten und
zu Hause bleiben müssen, bis wir den Aufsetzpunkt erreichen. Um es ganz
einfach auszudrücken: Je paranoider wir kurzfristig sind, desto
schneller können wir aus dieser Krise herauskommen_. ”

Links:
——
[1]
https://www.darden.virginia.edu/faculty-research/directory/manel-baucells
[2]
https://cache.pressmailing.net/content/b0d05a44-fea8-492b-a36a-b824dc329624/Flattening%20Curve%203.jpg
[3]
https://cache.pressmailing.net/content/8664d0d8-0a90-4b47-9130-91bb8119b062/Flattening%20Curve%202.JPG
[4]
https://cache.pressmailing.net/content/305a8c19-8187-44c7-9d29-511d90ae6cf8/Flattening%20Curve%201.JPG

Medienkontakt:
Ida Junker – Agentur: PPOOL

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