随着我国的经济发展与社会医疗保障体系的建设,我国健康险业务进入了新的发展阶段。根据银保监会数据显示,近年来我国健康险市场保费快速增长的同时,其赔付金额也在快速增长。2018年我国健康险保费规模已达到5448亿元,同比增长24%。同年我国健康险赔付支出达1744亿元,同比增长34.7%。根据国际经验显示,按病种付费机制可以有效控制医疗费用过快增长。为解决商业医疗保险赔付额快速增长的问题,研究按病种付费模式的医疗保险是很有必要的。目前,在商业健康保险当中很少运用按病种付费的支付方式,主要难点在于其费率定价过程的损失费用评估。在医疗保险中,损失成本也即理赔成本,是建立在住院医疗费用的基础计算而来的。所以只有将病种的住院医疗费用分布研究清楚,才能找出其损失分布规律,计算出理赔成本。本文的主要研究内容是根据样本数据特征,拟合出最优分布并对其参数进行估计,最后根据医疗保险定价理论计算出其费率。从本文结构来看,共有六个章节。首先第一章主要介绍了研究背景,目前我国健康险处于高速发展时期,但医疗保险理赔金额增速较大,按病种付费机制可以有效控制医疗费用的增长。通过相关文献研究发现,关于按病种付费的商业医疗保险的费率研究很少,所以本文以对费率定价的角度对按病种付费进行研究。第二章内容主要包括按病种付费方式概述及其有关的医疗保险费率厘定的理论基础,其中包括按病种付费模式的定义与不同点、医疗保险定价模型以及费率厘定方法与过程。第三章介绍了常用的偏态分布模型,因为医疗费用数据普遍呈偏态分布,包括帕累托分布、对数正态分布、伽玛分布和高斯混合模型等,以及直方图与核密度估计两种非参数估计方法,最后是常用的拟合优度检验方法,以观测实际值与期望值的差异程度,包括卡方检验、KS检验以及P-P图等。第四章和第五章是本文的重点,第四章为实证分析,主要研究了按病种付费模式下的医疗费用数据分布规律。第四章分别运用MATLAB和R软件计算高斯混合模型等参数分布模型与核密度估计模型,其中核密度估计方法中采用了Silverman经验法估计光滑参数,通过卡方统计量与卡方0.05分位的临界值对比,发现高斯混合模型对于按病种付费模式的医疗费用数据的拟合效果最好,通过其参数求出次均预期赔付额作为第五章定价假设中理赔成本。第五章是费率定价的测算,根据实务中常用的医疗保险定价模型,对定价要素做出合理假设,包括理赔成本假设、住院率假设以及附加费率假设。最后依据各个定价要素的数据,代入费率厘定模型计算得出不同性别与年龄段人群的按病种付费模式下的医疗保险费率。第六章是讨论了按病种付费的运用层面,包括其可用于医疗保险支付方式和医疗绩效评价,但是目前仍存在一些应用难点,包括覆盖病种范围有限且病种医疗费用测算标准不统一;患者医疗风险增加,医务人员积极性不高和医疗质量监督机制不完善三个难点。并对这些应用难点提出了相关的建议,包括扩大病种覆盖范围,规范病种成本测算方法;完善对临床医师的培训与激励体系;监督医疗质量;监督医院是否存在推诿或私下收费。如果能解决以上问题,相信按病种付费模式的医疗保险将来能够更好的运用。