【摘 要】
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目的:探索不同反向事实构建方法对医院财务数据预测的效率,以期对政策进行更有效的评估。方法:借助R软件,用南京市公立医院A在2011—2016年的药品收入、医疗服务收入建立测试
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(71603278);江苏省教育厅哲学社会科学基金(2016SJD630007)
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目的:探索不同反向事实构建方法对医院财务数据预测的效率,以期对政策进行更有效的评估。方法:借助R软件,用南京市公立医院A在2011—2016年的药品收入、医疗服务收入建立测试数据集,分别用ARIMA模型、BP神经网络、ARIMA+BP组合模型进行预测并与实际拟合,并比较改革前后补偿率。结果:三个模型对药品收入的均方根误差分别为692.82、501.44、380.80,医疗服务收入的均方根误差分别为184.04、215.63、168.65,组合模型预测效率更高。用组合模型计算改革后A医院药品收入净损失为12 044.03万元,医疗服务收入净增长为18 532.60万元,为药品收入损失的153.87%。结论:医院财务数据因其线性与非线性的组合特征,使用组合预测模型的预测效果最佳。但在实际应用中,ARIMA模型操作简单,与组合模型预测趋势也较为一致,在实际卫生政策评估中也推荐使用。
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