Sağlık harcamalarının tahminine yönelik ayrıştırma temelli yeni bir model
A new decomposition-based model for forecasting health expenditures
- Tez No: 849321
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EŞREF BOĞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Her geçen gün sağlık hizmetlerine olan erişimin ve talebin artması sağlık harcamalarının da artmasına neden olmaktadır. Bu nedenle, sağlık harcamalarının planlanması, takibi ve tahmini; sağlık hizmetleri politikalarının en kaliteli şekilde sürdürülebilmesi için oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin toplam sağlık harcamasını modellemek ve tahmin etmek amacıyla Trend-Artık (T-A) modeli adı verilen zaman serisi ayrıştırması temelli yeni bir tahmin modeli önerilmiştir. Önerilen T-A modeli kaskat bir yapıya sahip olup sağlık harcaması zaman serisinin iki alt bileşenini (trend ve artık) ayrı ayrı modellemeye ve tahmin etmeye çalışmaktadır. T-A modeli ilk olarak, birçok avantajı yapısında barındıran polinom regresyon modeli ile toplam sağlık harcaması zaman serisinin trend bileşeni belirlemektedir. Daha sonra ise doğrusal parametreleri En Küçük Kareler Tahmin yöntemiyle, doğrusal olmayan parametreleri ise Sinir Ağı Algoritmasıyla optimize edilmiş yeni bir artık model geliştirilerek trendden arındırılmış zaman serisi yani artık bileşeni modellenmektedir. Veri kümesi olarak Türkiye'nin 1999-2021 yılları arasındaki toplam sağlık harcamaları kullanılmıştır. Önerilen T-A modelinin modelleme ve tahmin performansı; gri modeller, regresyon modelleri, üstel yumuşatma modelleri ve ARIMA modelleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları önerilen T-A modelinin modelleme ve tahminleme performansının diğer modellerden daha iyi olduğunu göstermiştir. Sonuç olarak T-A modeli ile elde edilen tahmin sonuçlarına göre 2030 yılında toplam sağlık harcaması miktarının 2,2 trilyon TL'ye ulaşacağı ve 2022'den 2030 yılına kadar yaklaşık beş kat artacağı öngörülmüştür.
Özet (Çeviri)
Increasing access to and demand for healthcare services day by day also causes healthcare expenditures to increase. Therefore, planning, tracking, and forecasting health expenditures; is very important to maintain health care policies at the highest quality. In this thesis, a new forecasting model based on time series decomposition called Trend-Residual (T-A) model is proposed to model and forecast Türkiye's total health expenditure. The proposed T-A model has a cascade structure and tries to model and estimate the two subcomponents of the health expenditure time series (trend and residual) separately. The T-A model first determines the trend component of the total health expenditure time series with the polynomial regression model, which has many advantages. Then, a new residual model is developed with the linear parameters optimized by the Least Squares Estimation method and the non-linear parameters by the Neural Network Algorithm, and the trend removal time series, that is, its residual component, is modeled. Türkiye's total health expenditures between 1999 and 2021 were used as the data set. Modeling and prediction performance of the proposed T-A model; compared to gray models, regression models, exponential smoothing models, and ARIMA models. Comparison results show that the modeling and forecasting performance of the proposed T-A model is better than other models. As a result, according to the forecast results obtained with the T-A model, it is predicted that the total amount of health expenditure will reach 2.2 trillion TL in 2030 and increase approximately five times from 2022 to 2030.
Benzer Tezler
- Hastane işletmelerinde başarı değerlemesi sürecinde kullanılan mali kriterler ve analiz
Financial criteria which are used in success evaluation process in hospital enterprises and analysis
CEMRE EDA YAR
Doktora
Türkçe
2017
Sağlık Kurumları YönetimiGazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AKSOY
- Health-related consistency in food choice and consumption: The role of household and product characteristics
Gıda tercihi ve tüketiminde sağlık ilişkili tutarlılık: Hane halkı ve ürün özelliklerinin rolü
GÖKHAN SÜRMELİ
Doktora
İngilizce
2020
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN
- Model development for planning and forecasting in diagnostic and treatment systems
Teşhis ve tedavi sistemlerinde tahmin ve planlama amaçlı modelleme
SALİH BÜLENT ERİŞ
Doktora
İngilizce
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERKAN TÜRE
- Forecasting of Health Expenditures and Determining Its Indicators
Sağlık Harcamalarının Tahmini ve Göstergelerin Belirlenmesi
TUĞÇE İŞSEVER
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHAR SENNAROĞLU