The Global Macroeconomic Impacts of covid-19: Seven Scenarios


Epidemiological assumptions



Yüklə 1,65 Mb.
Pdf görüntüsü
səhifə2/4
tarix12.04.2020
ölçüsü1,65 Mb.
#30819
1   2   3   4
20200302 COVID19


Epidemiological assumptions 

The attack rates  (proportion of the  entire  population  who become infected)  and case-fatality 

rates (proportion of those infected who die) and the implied mortality rate (proportion of total 

population who die) assumed for China under seven different scenarios are contained in Table 

2 below. Each scenario is given a name. S01 is scenario 1. 

Table 2 – Epidemiological Assumptions for China 

Scenario 

Attack Rate for 

China 

Case-fatality Rate for 

China 

Mortality Rate for 

China 

S01 


1% 

2.0% 


0.02% 

S02 


10% 

2.5% 


0.25% 

S03 


30% 

3.0% 


0.90% 

S04 


10% 

2.0% 


0.20% 

S05 


20% 

2.5% 


0.50% 

S06 


30% 

3.0% 


0.90% 

S07 


10% 

2.0% 


0.20% 

 

 



We  explore  seven  scenarios  based  on  the  survey  of  historical  pandemics  in  McKibbin  and 

Sidorenko (2006) and the most recent data on the COVID-19 virus. Table 3 summarizes the 

scenarios  for  the  disease  outbreak. The  scenarios vary  by  attack  rate,  mortality  rate  and  the 

countries experiencing the epidemiological shocks.. Scenarios 1-3 assume the epidemiological 

events  are  isolated  to  China.  The  economic  impact  on  China  and  the  spillovers  to  other 

countries are through trade, capital flows and the impacts of changes in risk premia in global 

financial  markets  –  as  determined  by  the  model.  Scenarios  4-6  are  the  pandemic  scenarios 

where  the  epidemiological  shocks  occur  in  all  countries  to  differing  degrees.  Scenarios  1-6 

assume the shocks are temporary. Scenario 7 is a case where a mild pandemic is expected to 

be recurring each year for the indefinite future. 



10 

 

Table 3 – Scenario Assumptions 

 

 

a)  Shocks to labor supply 

The shock to labor supply in each country includes three components: mortality due to infection, 

morbidity due to infection and morbidity arising from caregiving for affected family members. 

For the mortality component, a mortality rate is initially calculated using different attack rates 

and  case-fatality  rates  for  China.  These  attack  rates  and  case-fatality  rates  are  based  on 

observations  during  SARS  and  following  McKibbin  and  Sidorenko  (2006)  on  pandemic 

influenza, as well as currently publicly available epidemiological data for COVID-19.  

We take the Chinese epidemiological assumptions and scale these for different countries. The 

scaling  is  done  by  calculating  an  Index  of  Vulnerability.  This  index  is  then  applied  to  the 

Chinese mortality rates to  generate country  specific mortality rates. Countries that are more 

vulnerable than China will have higher rate of mortality and morbidity and countries who are 

less  vulnerable  with  lower  epidemiological  outcomes,  The  Index  of  Vulnerability    is 

constructed by aggregating an Index of Geography and an Index of Health Policy, following 

McKibbin and Sidorenko (2006). The Index of Geography is the average of two indexes. The 

first  is  the  urban  population  density  of  countries  divided  by  the  share  of  urban  in  total 

population. This is expressed relative to China. The second sub index is an index of openness 

to tourism relative to China. The Index of Health Policy also consists of two components: the 

Global Health Security Index and Health Expenditure per Capita relative to China. The Global 

Health Security Index assigns scores to countries according to six criteria, which includes the 

ability  to  prevent,  detect  and  respond  to  epidemics  (see  GHSIndex  2020).  The  Index  of 

Geography and Index of Health Policy for different countries are presented in Figures 1 and 2, 

Scen

ario 

  



Countries 

Affected 

 

Seve

rity 

 

Attack Rate 

for China 

 

Case fatality 

rate China 

 

Nature of 

Shocks 

 

Shocks 

Activated 

Shocks 

Activated 

China 


Other 

countries 

China 


Low 

1.0% 


2.0% 

Temporary 

All 

Risk 


China 


Mid 

10.0% 


2.5% 

Temporary 

All 

Risk 


China 


High 

30.0% 


3.0% 

Temporary 

All 

Risk 


Global 


Low 

10.0% 


2.0% 

Temporary 

All 

All 


Global 


Mid 

20.0% 


2.5% 

Temporary 

All 

All 


Global 


High 

30.0% 


3.0% 

Temporary 

All 

All 


Global 


Low 

 10.0% 


2.0% 

Permanent 

All 

All 


11 

 

respectively. The lower the value of the Index of Health Policy, the better would be a given 



country’s health standards. However, a lower value for the Index of Geography represents a 

lower risk to a given country. 

When calculating the second component of the labor shock we need to adjust for the problem 

that  the  model  is  an  annual  model.  Days  lost  therefore  must  be  annualized.  The  current 

recommended incubation period for COVID-19 is 14 days

5

, so we assume an average employee 



in a country would have to be absent from work for 14 days, if infected. Absence from work 

indicates a loss of productive capacity for 14 days out of working days for a year. Hence, we 

calculate an effective attack rate for China using the attack rate assumed for a given scenario, 

and the proportion of days absent from work and scale them across other countries using the 

Index of Vulnerability. 

The third component of the labor shock accounts for absenteeism from work due to caregiving 

family members who are infected. We assume the same effective attack rate as before and that 

around 70 percent of the female workers would be care givers to family members. We adjust 

the effective attack rate using the Index of Vulnerability and the proportion of labor force who 

have to care for school-aged children (70 percent of female labor force participation). This does 

account for school closures. 

 

 



 

 

 



 

 

 



 

 

 



5

 There is evidence that this figure could be close to 21 days. This would increase the scale of the shock. 



12 

 

Table 4 contains the labor shocks for countries for different scenarios. 



Table 4 – Shocks to labor supply 

Region 


S01 

S02 


S03 

S04 


S05 

S06 


S07 

Argentina 





-  0.65 

-   1.37 

-   2.14 

-  0.65 


Australia 



-   0.48 

-   1.01 

-   1.58 

-  0.48 

Brazil 




-   0.66 

-   1.37 

-   2.15 

-  0.66 


Canada 



-   0.43 

-   0.89 

-   1.40 

-  0.43 

China 


-  0.10 

- 1.10 


- 3.44 

-   1.05 

-   2.19 

-   3.44 

-  1.05 

France 




-   0.52 

-   1.08 

-   1.69 

-  0.52 


Germany 



-   0.51 

-   1.06 

-   1.66 

-  0.51 

India 




-   1.34 

-   2.82 

-   4.44 

-  1.34 


Indonesia 



-   1.39 

-   2.91 

-   4.56 

-  1.39 

Italy 




-   0.48 

-   1.02 

-   1.60 

-  0.48 


Japan 



-   0.50 

-   1.04 

-   1.64 

-  0.50 

Mexico 




-   0.78 

-   1.64 

-   2.57 

-  0.78 


Republic of Korea 



-   0.56 

-   1.17 

-   1.85 

-  0.56 

Russia 




-   0.71 

-   1.48 

-   2.31 

-  0.71 


Saudi Arabia 



-   0.41 

-   0.87 

-   1.37 

-  0.41 

South Africa 





-   0.80 

-   1.67 

-   2.61 

-  0.80 


Turkey 



-   0.76 

-   1.59 

-   2.50 

-  0.76 

United Kingdom 





-   0.53 

-   1.12 

-   1.75 

-  0.53 


United States of America 



-   0.40 

-   0.83 

-   1.30 

-  0.40 

Other Asia 





-  0.88 

-   1.84 

-   2.89 

-  0.88 


Other oil producing countries 



-  0.97 


-   2.01 

-   3.13 

-  0.97 

Rest of Euro Zone 





-   0.46 

-   0.97 

-   1.52 

-  0.46 


Rest of OECD 



-   0.43 

-   0.89 

-   1.39 

-  0.43 

Rest of the World 





-   1.29 

-   2.67 

-   4.16 

-  1.29 


 

b)  Shocks to the equity risk premium of economic sectors 

We  assume  that  the  announcement  of  the  virus  will  cause  risk  premia  through  the  world  to 

change. We create risk premia  in the United States to approximate the observed initial response 

to scenario 1. We then adjust the equity risk shock to all countries across a given scenario by 

applying the indexes outlined next. We also scale the shock across scenarios by applying the 

different mortality rate assumptions across countries.   

The Equity Risk Premium  shock is the aggregation of the mortality component of the labor 

shock and a Country Risk Index. The Country Risk Index is the average of three indices: Index 

of Governance Risk, Index of Financial Risk and Index of Health Policy. In developing these 

indices,  we  use  the  US  as  a  benchmark  due  to  the  prevalence  of  well-developed  financial 

markets there (Fisman and Love 2004). 

The Index of Governance Risk is based on the International Country Risk Guide, which assigns 

countries  scores  based  on  performance  in  22  variables  across  three  categories:  political, 

economic,  and  financial  (see  PRSGroup  2020).  The  political  variables  include  government 



13 

 

stability, as well as the prevalence of conflicts, corruption and the rule of law. GDP per capita, 



real  GDP growth and inflation  are some of the economic variables considered in the Index. 

Financial variables contained in the Index account for exchange rate stability and international 

liquidity among others. Figure 3 summarizes the scores for countries for the governance risk 

relative to the United States. 

One  of  the  most  easily  available  indicators  of  the  expected  global  economic  impacts  of 

COVID-19 has been movements in financial market indices. Since the commencement of the 

outbreak, financial markets continue to respond to daily developments regarding the outbreak 

across the world. Particularly, stock markets have been demonstrating investor awareness of 

industry-specific (unsystematic) impacts. Hence, when developing the Equity Risk Premium 

Shocks for sectors, we include an Index of Financial Risk, even though it is already partially 

accounted  for  within  the  Index  of  Governance  Risk.  This  higher  weight  on  financial  risk 

enables us to reproduce the prevailing turbulence in financial markets. The Index of Financial 

Risk uses the current account balance of the countries as a proportion of GDP in 2015. Figure 

4 contains the scores for the countries relative to the United States  

Even though  construction of  the Index of Health Policy  follows  the procedure described for 

developing  the  mortality  component  of  the  labor  shock,  the  US  has  been  used  as  the  base-

country instead of China, when developing the shock on equity risk premium since the US is 

the center of the global financial system and in the model, all risks are defined relative to the 

US. Figure 5 contains the scores for the countries for the Index of Health Policy relative to the 

United States. 

The Net Risk Index for countries is presented in Figure 6 and Shock on Equity Risk Premia for 

Scenario 4-7 are presented in Table 5. 

 

 


14 

 

 



Table 5 – Shock to equity risk premium for scenario 4-7 

Region 


S04 

S05 


S06 

S07 


Argentina 

1.90 


2.07 

2.30 


1.90 

Australia 

1.23 

1.37 


1.54 

1.23 


Brazil 

1.59 


1.78 

2.03 


1.59 

Canada 


1.23 

1.36 


1.52 

1.23 


China 

1.97 


2.27 

2.67 


1.97 

France 


1.27 

1.40 


1.59 

1.27 


Germany 

1.07 


1.21 

1.41 


1.07 

India 


2.20 

2.62 


3.18 

2.20 


Indonesia 

2.06 


2.43 

2.93 


2.06 

Italy 


1.32 

1.47 


1.66 

1.32 


Japan 

1.18 


1.33 

1.53 


1.18 

Mexico 


1.76 

1.98 


2.27 

1.76 


Republic of Korea 

1.25 


1.43 

1.67 


1.25 

Russia 


1.77 

1.96 


2.22 

1.77 


Saudi Arabia 

1.38 


1.52 

1.70 


1.38 

South Africa 

1.85 

2.06 


2.33 

1.85 


Turkey 

1.98 


2.20 

2.50 


1.98 

United Kingdom 

1.35 

1.50 


1.70 

1.35 


United States of America 

1.07 


1.18 

1.33 


1.07 

Other Asia 

1.51 

1.75 


2.07 

1.51 


Other oil-producing countries 

2.03 


2.25 

2.55 


2.03 

Rest of Euro Zone 

1.29 

1.42 


1.60 

1.29 


Rest of OECD 

1.11 


1.22 

1.38 


1.11 

Rest of the World 

2.21 

2.51 


2.91 

2.21 


 

 

c)  Shocks to the cost of production in each sector 

As well as the shock to labor inputs, we identify that other inputs such as Trade, Land Transport, 

Air Transport  and Sea Transport  have been significantly affected by the outbreak. Thus, we 

calculate the share of inputs from these exposed sectors to  the six  aggregated sectors of the 

model  and  compare  the  contribution  relative  to  China.  We  then  benchmark  the  percentage 

increase  in  the  cost  of  production  in  Chinese  production  sectors  during  SARS  to  the  first 

scenario  and  scale  the  percentage  across  scenarios  to  match  the  changes  in  the  mortality 

component of the labor shock. Variable shares of inputs from exposed sectors to aggregated 

economic  sectors  also  allow  us  to  vary  the  shock  across  sectors  in  the  countries.  Table  6 

contains the shocks to the cost of production in each sector in each country due to the share of 

inputs from exposed sectors. 



a)  Shocks to consumption demand 

15 

 

The G-Cubed model endogenously changes spending patterns in response to changes in income, 



wealth,  and  relative  price  changes.  However,  independent  of  these  variables,  during  an 

outbreak,  it  is  likely  that  preferences  for  certain  activities  will  change  with  the  outbreak. 

Following McKibbin and Sidorenko (2006), we assume that the reduction in spending on those 

activities  will  reduce  the  overall  spending,  hence  saving  money  for  future  expenditure.  In 

modeling  this behavior, we employ a Sector Exposure Index. The Index  is  calculated as  the 

share of exposed sectors: Trade, Land, Air & Sea Transport and Recreation, within the GDP 

of  a  country relative  to  China. The  reduction  in  consumption  expenditure  during  the  SARS 

outbreak in China is used as the benchmark for the first  scenario. The advantage is that this 

response  was  observed.  The  disadvantage  is  that  other  countries  could  behave  differently. 

Given we don’t have observations of other epicenters start with this assumption and then adjust 

it  as  follows.  This  benchmark  is  then  scaled  across  other  scenarios  relative  to  the  mortality 

component  of  the  labor  shock  and  adjusted  across  countries  through  the  different  sectoral 

exposure.  Figure  7  contains  the  Sector  Exposure  Indices  for  the  countries  and  the  shock  to 

consumption demand is presented in Table 7. Note that CBO (2005) uses a shock of 3% to US 

consumption from an H5N1 influenza pandemic which is between S05 and S06 in Table 7. 

 

 



16 

 

Table 6 – Shocks to cost of production 

Region 

Ener


gy 

Mining  Agriculture 

Durable 

Manufacturi

ng 

Non-durable 



Manufacturi

ng 


Service

Argentina 



0.37 

0.24 


0.37 

0.35 


0.40 

0.38 


Australia 

0.43 


0.43 

0.42 


0.39 

0.41 


0.45 

Brazil 


0.44 

0.46 


0.44 

0.42 


0.45 

0.44 


Canada 

0.44 


0.37 

0.42 


0.40 

0.41 


0.44 

China 


0.50 

0.50 


0.50 

0.50 


0.50 

0.50 


France 

0.38 


0.31 

0.36 


0.40 

0.42 


0.46 

Germany 


0.43 

0.37 


0.40 

0.45 


0.45 

0.47 


India 

0.47 


0.33 

0.47 


0.42 

0.45 


0.43 

Indonesia 

0.37 

0.33 


0.31 

0.36 


0.40 

0.38 


Italy 

0.36 


0.33 

0.38 


0.42 

0.44 


0.46 

Japan 


0.45 

0.40 


0.45 

0.47 


0.47 

0.49 


Mexico 

0.41 


0.38 

0.39 


0.42 

0.42 


0.41 

Other Asia 

0.44 

0.39 


0.44 

0.45 


0.45 

0.47 


Other oil producing 

countries 

0.49 

0.41 


0.47 

0.40 


0.43 

0.45 


Republic of Korea 

0.39 


0.30 

0.37 


0.43 

0.42 


0.43 

Rest of Euro Zone 

0.42 

0.41 


0.43 

0.43 


0.46 

0.48 


Rest of OECD 

0.42 


0.38 

0.41 


0.41 

0.43 


0.46 

Rest of the World 

0.52 

0.46 


0.51 

0.45 


0.49 

0.48 


Russia 

0.54 


0.37 

0.43 


0.41 

0.42 


0.45 

Saudi Arabia 

0.32 

0.25 


0.29 

0.29 


0.25 

0.35 


South Africa 

0.40 


0.35 

0.39 


0.41 

0.43 


0.38 

Turkey 


0.37 

0.36 


0.39 

0.39 


0.42 

0.42 


United Kingdom 

0.39 


0.37 

0.39 


0.39 

0.42 


0.46 

United States of 

America 

0.53 


0.40 

0.51 


0.50 

0.51 


0.53 

 

 



 

17 

 

Table 7 – Shocks to consumption demand 

Region 

S04 


S05 

S06 


S07 

Argentina 

- 0.83 

- 2.09 


- 3.76 

- 0.83 


Australia 

- 0.90 


- 2.26 

- 4.07 


- 0.90 

Brazil 


- 0.92 

- 2.31 


- 4.16 

- 0.92 


Canada 

- 0.90 


- 2.26 

- 4.07 


- 0.90 

China 


- 1.00 

- 2.50 


- 4.50 

- 1.00 


France 

- 0.93 


- 2.31 

- 4.16 


- 0.93 

Germany 


- 0.95 

- 2.36 


- 4.25 

- 0.95 


India 

- 0.91 


- 2.29 

- 4.11 


- 0.91 

Indonesia 

- 0.86 

- 2.15 


- 3.86 

- 0.86 


Italy 

- 0.93 


- 2.32 

- 4.18 


- 0.93 

Japan 


- 1.01 

- 2.51 


- 4.52 

- 1.01 


Mexico 

- 0.89 


- 2.22 

- 4.00 


- 0.89 

Other Asia 

- 0.95 

- 2.38 


- 4.28 

- 0.95 


Other oil producing countries 

- 0.92 


- 2.31 

- 4.16 


- 0.92 

Republic of Korea 

- 0.89 

- 2.23 


- 4.01 

- 0.89 


Rest of Euro Zone 

- 0.98 


- 2.45 

- 4.40 


- 0.98 

Rest of OECD 

- 0.92 

- 2.31 


- 4.16 

- 0.92 


Rest of the World 

- 0.98 


- 2.45 

- 4.42 


- 0.98 

Russia 


- 0.92 

- 2.31 


- 4.16 

- 0.92 


Saudi Arabia 

- 0.74 


- 1.86 

- 3.35 


- 0.74 

South Africa 

- 0.82 

- 2.05 


- 3.69 

- 0.82 


Turkey 

- 0.88 


- 2.19 

- 3.95 


- 0.88 

United Kingdom 

- 0.94 

- 2.34 


- 4.22 

- 0.94 


United States of America 

- 1.06 


- 2.66 

- 4.78 


- 1.06 

 


Yüklə 1,65 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin