医疗保险时间序列数据统计分析

发布时间：2020-08-27 23:52

【摘要】：近几年,医疗保险一直是国家和人民所关注的社会焦点话题。看病难,看病贵和医患纠纷的频繁发生使得医疗改革变得刻不容缓。医疗改革对全世界而言都是一个难以解决的问题,它涉及到很多方面,特别是医疗管理和费用控制更是需要处理的重点和难点。科学合理的进行费用控制可以使医保基金更加充分的发挥作用,为患者提供更加规范的医疗服务,最终保证了地区乃至国家医保资金的收支平衡,从而保证社会的富强安定。到目前为止,在国际上已经提出了很多费用结算的方法,例如按服务项目支付,按病种支付等,但对于中国这个医疗改革初期的国家而言,这些方法并不太适用。而吉林省与其他省区又有所不同,这就迫使我省需要提出适合于本省的费用结算方法。在对费用的分析中,我们发现人次人数比和次均费用通常近乎一个常量,而人数相较于费用要更加稳定,于是对于门诊就诊人数的预测就显得尤为重要。本文通过比较ARIMA模型,Prophet模型和GRU模型这三种模型在门诊就诊人数上的预测,发现传统的ARIMA模型因为不能充分考虑医保数据的内部特征,并且预测的置信区间相对较大,导致了对中小医院有的时候会预测的不太准。而Prophet模型在进行预测时,可以充分考虑到数据中的趋势性,季节性和节假日等因素,从而与ARIMA模型相比更加适用于医保数据的分析。最后介绍了GRU模型,近年来随着深度学习的不断深入,这种模型已被广泛应用于各个领域。这种模型具有长期记忆的功能,通过内部学习机制可以达到不错的预测效果。但由于目前医保数据量的限制,导致了GRU模型预测的效果并不理想。相信随着时间的积累和数据量的增加,可以实现更好的预测效果。本文最后将这几种模型预测结果进行了分析,得出Prophet模型对于我省门诊就诊人数的预测效果更好。
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F842.684;R197.1;F224

【参考文献】

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本文编号：2806780