というNBER論文が上がっている。原題は「Implications of Stochastic Transmission Rates for Managing Pandemic Risks」で、著者はHarrison Hong（コロンビア大）、Neng Wang（同）、Jinqiang Yang（上海財経大）。
以下はその要旨。
The reproduction number R0 plays an outsized role in managing Covid-19 risks. We show that it is an insufficient statistic, particularly for financial risks, because transmissions are stochastic due to unpredictable environmental factors. We introduce aggregate transmission shocks into a widely-used epidemic model and link firm valuation to epidemic data using an asset-pricing framework. Pooling early Covid-19 data for 16 high-risk countries, we estimate both a large R0 and transmission volatility. R0 mismeasures the benefits of lockdowns since it misses the permanence of initial transmission shocks and gives a poor approximation of conditional infection forecasts. R0 also understates Covid-19 risks to financial markets because transmission volatility is as important for firm-value damages. We then value a potential vaccine in our framework.
（拙訳）
再生産数R0はCovid-19のリスクを管理する上で特に大きな役割を演じている。我々はこれは特に金融リスクについて不十分統計量であることを示す。予測不可能な環境要因のために感染はストキャスティックであるからである。我々は広く使われている疫学モデルに総感染ショックを導入し、資産価格評価の枠組みを用いて疫学データに企業評価を関連付けた。16の高リスク国からの初期のCovid-19データをプールし、我々は大きなR0と感染のボラティリティを推計した。R0は初期の感染ショックの永続性を見逃しているためロックダウンの便益を正しく計測しておらず、条件付き感染予測について良い近似になっていない。R0はまた、Covid-19の金融市場へのリスクを過小評価している。企業評価における損失において感染のボラティリティが同じくらい重要だからである。我々はまた、開発の可能性があるワクチンの価値を我々の枠組みで評価する。
1-2月の16ヶ国をプールしたデータで推計したモデルで3-4月の感染者比率の推移を予測したところ、中国と韓国は実際のデータが予測の95%信頼区間を下回り、米国は予測期間半ばに大きく上回ったが、それ以外の国は日本やイタリアも含めて概ね予測範囲内だったとのことである（下図）。
