というNBER論文が上がっている。少し前に感染モデルに確率的挙動を加えた論文を紹介したが、こちらの論文ではそれが対応策に与える影響を分析している。原題は「Epidemic Responses Under Uncertainty」で、著者はMichael Barnett（アリゾナ州立大）、Greg Buchak（スタンフォード大）、Constantine Yannelis（シカゴ大）。
以下はその要旨。
We examine how policymakers should react to a pandemic when there is significant uncertainty regarding key parameters relating to the disease. In particular, this paper explores how optimal mitigation policies change when incorporating uncertainty regarding the Case Fatality Rate (CFR) and the Basic Reproduction Rate (R0) into a macroeconomic SIR model in a robust control framework. This paper finds that optimal policy under parameter uncertainty generates an asymmetric optimal mitigation response across different scenarios: when the disease’s severity is initially underestimated the planner increases mitigation to nearly approximate the optimal response based on the true model, and when the disease’s severity is initially overestimated the planner maintains lower mitigation as if there is no uncertainty in order to limit excess economic costs.
（拙訳）
我々は、主要な疾病関連パラメータに顕著な不確実性が存在する時に政策担当者がどのように疫病に対応すべきかを調べた。本稿では特に、致死率（CFR）と基本再生産数（R0）に関する不確実性がロバスト制御の枠組みでマクロ経済SIRモデルに組み込まれる時に、最適な疫病抑制策がどのように変わるかを追究した。本稿では、パラメータの不確実性が存在する中での最適政策により、異なるシナリオにおいて非対称的な最適な疫病抑制策が得られることを見い出した。疾病の深刻さが当初過小評価されていた場合は、政策担当者は真のモデルに基づく最適対応に近いところまで疫病抑制策を強める。疾病の深刻さが当初過大評価されていた場合は、過大な経済コストを制限するために、政策担当者は恰も不確実性が存在しないかのように疫病抑制策を低い水準に維持する。
以下は本文中の事前に過小評価していた場合の図。
事前の過小評価に基づく対応（Prior Model Response）に比べて、不確実性を調整した対応（Uncertainty-Adjusted Response）は、真のモデルの対応（True Optimal Response）に近い、より厳しい対応になっている。
なお、Uncertainty-Adjusted Responseは本文で、「政策担当者が、モデルのあり得べき不確実性に対し頑健なように設計された決定に達するため、各モデルを最適な形でウエイト付けする（the policymaker optimally weighs each model to arrive at her decision that is designed to be robust to possible model uncertainty）」と説明されている。
以下は事前に過大評価していた場合の図。
不確実性を調整した対応（Uncertainty-Adjusted Response）は、事前の過大評価に基づく対応（Prior Model Response）とあまり変わらず、真のモデルの対応（True Optimal Response）よりも厳しくなっている。要旨の記述と違う結果のような気もするが、本文では以下のように説明されている。
Because of the concern for possible uncertainty, the planner never is able to underreact, which would actually reduce quarantine levels and increase output by allowing more individuals to work. However, uncertainty has essentially no worse economic or welfare implications in this scenario than just assuming the prior model but without aversion to ambiguity.
（拙訳）
あり得べき不確実性への懸念から、政策担当者は、実際に検疫水準を下げ、より多くの人々が働くのを認めることによって生産を増やす、という過小な対応は取れない。しかし、このシナリオでは、曖昧さへの忌避の無い事前モデルを単に仮定した場合に比べて、不確実性が実質的に経済的もしくは厚生的により悪い意味合いを持つことは無い。
