日本でのCovid-19と経済活動

最終アップデート：2021年1月26日

図表の作成に用いたコードやデータファイルはここからダウンロードできます。

1. Covid-19の感染状況の条件付き予測

出所: 著者達の計算による。
注1: “新規感染者数”: 1週間の新規感染者数。“経済活動”: 総生産量（参照レベルからの乖離）。“ワクチン接種”: ワクチンによる1週間の新規免疫獲得者。2本目の接種を受けた後に8割の確率で免疫が獲得できると仮定しています。その仮定では、ワクチンを週に400万本打つと週に160万人の人がワクチンによる免疫獲得をするという計算になります。詳しくは論文を参照して下さい。
注2: 赤線:1年平均総生産量ロスが1.5%。黒線:1年平均総生産量ロスが2%。青線:1年平均総生産量ロスが3%。

2. Covid-19とGDPの予測される関係

出所: 著者達の計算による。
注1: 縦軸は12か月後までに予測されるコロナ感染による総死亡者数、横軸はこれから12か月間の総生産量のリファレンスからの平均乖離。上のパネルでは、最も濃い、次に濃いグレイのエリアはそれぞれ20パーセント、40パーセントの信頼区間を示す。また、最も薄い、次に薄いグレイのエリアはそれぞれ80パーセント、60パーセントの信頼区間を示す。
注2: 黒線:直近の週。赤線:1週間前。青線:2週間前。

3. モデルの直近の予測精度

i. 1週間前に計算された現在までの予測

出所: 著者達の計算による。
注1: (A)先週の時点でのモデルによる「1週先までの死亡者または陽性者の条件付き予測値」と(B)データの実現値の比較。詳細はFujii and Nakata (2021)を参照。
注2: モデルは総生産量を所与として新規感染者数・新規死亡者数を予測するが、総生産量そのものは予測しない。ここでは、実際の総生産量を知っていたという条件に基づいた予測（”条件付き予測”）と実現値を比較する。

4. 過去まで遡ったモデルの予測精度検証

i. 1週間前に計算された現在までの予測

出所: 著者達の計算による。
注1:　それぞれの時点から1週先までの新規陽性者のモデルの条件付き予測値とデータの実現値。詳細についてはFujii and Nakata (2021)を参照。
注2: “3. モデルの直近の予測精度”の注２を参照。

5. 今週のチャート

• 河野太郎氏がワクチン接種担当大臣に就任されたことへの期待を込めて、ワクチン接種楽観シナリオを提示しています。

出所: 著者達の計算による。
注: 黒実線と灰色のファンチャートは図２と同じ。赤実線はワクチン接種速度が基本シナリオの2倍の場合。