Forecasting of Health Expenditures and Determining Its Indicators
Sağlık Harcamalarının Tahmini ve Göstergelerin Belirlenmesi
- Tez No: 868915
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR SENNAROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Sağlık harcamaları OECD ülkeleri için ekonomik kaygılardan biri olarak değerlendirilmektedir. Günümüzde tüm dünyada sağlık harcamalarının artmasıyla birlikte ülkeler, bu harcamaları tahmin etme ve bütçe planlama çalışmaları yapmaktadır. Artan sağlık harcamaları nedeniyle tahminler önem kazanmakta ve en doğru ve uygulanabilir yöntemin bulunması için çalışmalar yapılmaktadır. Harcamaların doğru tahmin edilmesi ekonomik sürdürülebilirliğe ve bütçe planlamasına katkı sağlar. Çalışmanın ilk bölümünde OECD ülkelerinin sağlık harcamalarını etkileyen değişkenleri belirlemek için Ki-Kare Otomatik Etkileşim Tespiti (CHAID) karar ağacı tekniği kullanılmıştır. CHAID karar ağacını oluşturmak için ekonomik, demografik ve sağlık kategorilerinde toplam on beş değişken seçilmiştir. CHAID analizi sonucunda cari sağlık harcamaları üzerinde etkili olan beş değişken tespit edilmiştir: kişi başına düşen gayri safi yurt içi hasıla, doğumda beklenen yaşam süresi, ölüm oranı, cepten yapılan harcamalar ve doğurganlık oranı. Otuz yedi OECD ülkesi, cari sağlık harcamaları açısından karar kurallarına göre on bir gruba ayrılmaktadır. Ülkelerin sağlık harcamalarının öngörülen değerleri ile gerçek değerleri arasındaki korelasyon katsayısının yüksek değeri, iyi tahmin performansını göstermektedir. Ayrıca, belirlenen etkili değişkenleri açıklayıcı değişkenler olarak kullanarak oluşturulan regresyon modelleri iyi bir tahmin doğruluğu sağlamıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde, Box-Cox dönüşümünün OECD ülkelerinin sağlık harcamalarını tahmin etmeye yönelik tahmin yöntemlerinin performansları üzerindeki etkileri incelenmiştir. Hem orijinal veriyi hem de dönüştürülmüş verileri kullanarak 37 OECD ülkesinin sağlık harcamaları verileri üzerinde Holt'un yöntemi, Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) ve Sinir Ağı Otoregresyon (NNAR) modelleri kullanılmıştır. Tahmin yöntemlerinin performanslarının Ortalama Mutlak Yüzde Hata ile karşılaştırılmasına dayanan sonuçlar incelendiğinde, ARIMA'nın orijinal veya dönüştürülmüş veriler kullanılsın veya kullanılmasın diğer yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini gösterdi; NNAR'ın performansı güç dönüşümüyle artarken Holt'un yönteminin performansı logaritmik dönüşümle arttı.
Özet (Çeviri)
Health expenditures are considered one of the economic concerns for OECD countries. Today, with the increase in health expenditures all over the world, countries are working on predicting these expenditures and planning budgets. Due to the increasing health expenditures, the predictions become important and studies are carried out to find the most accurate and applicable method. Accurate prediction of expenditures contributes to economic sustainability and budget planning. In the first part of the study, the Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) decision tree technique was used to determine the variables affecting the health expenditures of OECD countries. A total of fifteen variables in the economic, demographic, and health categories were selected to create the CHAID decision tree. As a result of the CHAID analysis, five variables that have an impact on current health expenditures were identified: gross domestic product per capita, life expectancy at birth, mortality rate, out-of-pocket expenses, and fertility rate. Thirty-seven OECD countries are divided into eleven groups according to decision rules in terms of current health expenditures. The high value of the correlation coefficient between the predicted values and actual values of countries' health expenditures indicates good forecasting performance. Additionally, regression models created using the identified influential variables as explanatory variables provide good prediction accuracy. In the second part of the study, the effects of the Box-Cox transformation were examined on the performances of forecasting methods to predict the health expenditures of OECD countries. Holt's method, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and Neural Network Autoregression (NNAR) models were employed on health expenditure data for 37 OECD countries using both original and transformed data. The results based on the comparison of performances of forecasting methods by Mean Absolute Percentage Error showed that ARIMA outperforms other methods whether or not original or transformed data are used; the performance of NNAR improved with power transformation, whereas that of Holt's method with logarithmic transformation.
Benzer Tezler
- Türkiye sağlık durumu göstergelerinin zaman serileri analizi ile tahmini
Forecasting Turkey's health status indicators by time series analysis
MERVE FERAH
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sağlık Kurumları YönetimiÜsküdar ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA ALTINTAŞ
- Elektrik üretim sistemlerinin optimal planlamasında yeni bir modelleme ve çözüm
Başlık çevirisi yok
SEMRA ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
1989
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESRİN TARKAN
- Talep tahmin doğruluğunu arttırmak için talebi etkileyen faktörlerin analizi ve ilaç sektöründe ekonometrik bir model önerisi
The analysis of factors influencing demand with the goal of increasing sales forecast accuracy and econometric modelling recommendations in the pharmaceutical sector
HİKMET ERKAN
- Sağlık harcamalarının tahminine yönelik ayrıştırma temelli yeni bir model
A new decomposition-based model for forecasting health expenditures
REZZAN YARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriPamukkale ÜniversitesiBiyomedikal Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EŞREF BOĞAR
- Stochastic mortality using non - life methods
Hayat dışı yöntemler ile stokastik ölümlülük oranı
ŞİRZAT ÇETİNKAYA
