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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京中医药大学卫生经济管理学院,210023 [2]南京中医药大学翰林学院卫生经济管理学院
出 处:《中国卫生统计》2022年第6期885-889,共5页Chinese Journal of Health Statistics
基 金:江苏省高校哲学社会科学一般项目(2020SJA0325)。
摘 要:目的预测江苏省卫生总费用以及卫生筹资结构在2019-2022年的趋势变化,为政府制定相关卫生政策提供一定的数据支持。方法运用2003-2018年卫生费用相关数据构建GM(1,1)及ARIMA模型,再分别运用马尔科夫模型进行修正构建GM-Markov和ARIMA-Markov模型,预测卫生费用结构的分布情况及趋势,并采用平均相对误差(MRE)分析比较这四种方法的预测效果。结果GM-Markov和ARIMA-Markov两种模型明显优于GM(1,1)和ARIMA模型,其中ARIMA-Markov模型模拟精度最优,在政府、社会、个人卫生支出数据预测中,预测精度指标MRE分别为1.935%、2.400%、1.933%和0.769%。预测到2022年卫生总费用为5759.789亿元。其中政府卫生支出、个人卫生支出占比分别为18.314%,23.083%,增长速度变缓,占比缓慢下降。社会卫生支出占比58.603%,占比持续上升。结论ARIMA-Markov模型整体预测效果占优,可以作为卫生费用的预测方法。结合预测分析结果建议江苏省以政府为主导,控制卫生费用合理增长,优化卫生筹资结构,完善医保制度,拓宽社会筹资来源,减轻居民医疗负担。
关 键 词:卫生总费用 GM(1 1) ARIMA模型 马尔科夫 预测
分 类 号:R197.1[医药卫生—卫生事业管理]
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