Эпидемические вспышки - это экстремальные явления, которые становятся менее редкими и более серьезными. Они связаны с большими социальными и экономическими издержками. Поэтому важно оценить, готовы ли страны управлять эпидемиологическими рисками, связанными с распространением эпидемий. Мы используем полностью Data Driven подход для измерения риска эпидемиологической восприимчивости на уровне отдельной страны с использованием объективной, изменяющейся во времени информации. Мы применяем как анализ главных компонентов (PCA), так и моделирование динамических факторов (DFM), чтобы иметь дело с сильной cross-section зависимостью в данных. Мы проводим обширную оценку модели на основе выборки 168 стран по 17 показателям за период 2010-2019 гг. Результаты показывают, что на устойчивый метод PCA приходится около 90% общей изменчивости, в то время как на DFM приходится около 76% общей изменчивости. Таким образом, наш индекс может стать основой для разработки оценок эпидемиологических рисков. Фирмы также могут использовать нашу разработку для оценки вероятных экономических последствий эпидемий для совершения полезных управленческих решений.

Ключевые слова: анализ рисков, эпидемиологический риск, Data Driven, Policy framework, машинное обучение.