Управление развитием здравоохранения Китая и России с использованием прогностической Грей-модели и модели авторегрессионной зависимости

Аффилиация: Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
Адрес: Российская Федерация,

Костырин Евгений

Должность: д.э.н., профессор кафедры финансов
Аффилиация: Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
Адрес: Российская Федерация

Название журнала

Экономика и математические методы

Выпуск

Том 59 № 3

Страницы

100-116

Аннотация

В статье рассматриваются возможные риски для фондов медицинского страхования в связи со старением населения и распространенностью инфекционных заболеваний в мире. Анализируя структурные различия между существующими системами финансирования медицинского страхования в Китае и России, а также используя модель Грея и авторегрессионную модель для прогнозирования существующих потоков средств медицинского страхования в России и Китае. Результаты модели прогнозирования затем учитываются в последующей модели управления, чтобы предложить оптимизацию для будущего управления системами медицинского страхования в обеих странах. Новизна данной работы заключается не только в анализе структуры системы финансирования медицинского страхования, но и в использовании прогностической модели для предложения оптимизированных управленческих решений для будущего развития медицинского страхования. Полученные результаты обеспечивают теоретическую поддержку, а также служат ориентиром для управления национальным медицинским страхованием. Результаты оптимизированной модели управления российским медицинским страхованием показывают, что оптимизированное решение не только хорошо улучшает дефицит финансирования, но и оставляет остаток.

Ключевые слова

Федеральный фонд обязательного медицинского страхования, обязательное медицинское страхование, крупномасштабные системы, здравоохранение Китая, грей-модель прогнозирования, медицинские накопительные счета, система финансирования, экономическая эффективность, управление.

Получено

29.11.2022

Дата публикации

19.09.2023

Кол-во символов

56541

Цитировать

ГОСТ	Хэ П. , Костырин Е. Управление развитием здравоохранения Китая и России с использованием прогностической Грей-модели и модели авторегрессионной зависимости // Экономика и математические методы – 2023. – Tом 59. – № 3 C. 100-116 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880023258-2-1 (дата обращения: 20.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880023259-3
MLA	He, Pingping, Kostyrin, Evgeniy "Managing Chinese and Russian healthcare development using a predictive Gray model and an autoregressive relationship model." Ekonomika i matematicheskie metody 59.3 (2023):100-116. DOI: 10.31857/S042473880023259-3
APA	He P., Kostyrin E. (2023). Managing Chinese and Russian healthcare development using a predictive Gray model and an autoregressive relationship model. Ekonomika i matematicheskie metody 59(3), pp.100-116 DOI: 10.31857/S042473880023259-3

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 119

Оценка читателей: голосов 0

1. Соколов, Е. В. Организация перехода граждан России на медицинские накопительные счета / Е. В. Соколов, Е. В. Костырин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2020. – Т. 1. – № 8(104). – С. 55–71. – DOI 10.34684/ek.up.p.r.2020.08.01.008.

2. Федеральный закон от 06.12.2021 г. № 392-ФЗ "О бюджете Федерального фонда обязательного медицинского страхования на 2022 год и на плановый период 2023 и 2024 годов" // КонсультантПлюс: справ. прав. система: офиц. сайт / Компания «КонсультантПлюс». URL: http: // www.consultant.ru / data.html (дата обращения 11.03.2022).

3. Соколов, Е. В. Система финансирования здравоохранения в Сингапуре / Е. В. Соколов, Д. А. Гречкин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – Т. 5. – № 9. – С. 45–52.

4. Соколов, Е. В. Прорывные технологии финансирования трудовой пенсии по старости / Е. В. Соколов, Е. В. Костырин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 1. – № 7(115). – С. 63–80. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2021.07.01.009.

5. Соколов, Е. В. Обоснование необходимости и эффективности внедрения медицинских накопительных счетов для всех субъектов Российской Федерации и России в целом / Е. В. Соколов, Е. В. Костырин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2018. – Т. 1. – № 11. – С. 52–64.

6. Lang Ying, Xia Xiaohong. Исследование баланса доходов и расходов и устойчивого развития фонда медицинского страхования городских рабочих - на примере провинции Сычуань[J]. Health Soft Science, 2021, 35(9):30-34.

7. Успенская, И. В. Анализ финансового обеспечения территориальной программы обязательного медицинского страхования / И. В. Успенская, Е. В. Манухина, С. В. Юрина // Социальные аспекты здоровья населения. – 2018. – № 1(59). – С. 10.

8. Deng, J. L. Introduction to grey system theory / J. L. Deng // J Grey System. – 1989; 1:1–24.

9. Jiao Man, Wang Huan. Prediction on the Urban Employee Basic Medical Insurance Scheme funds: A case study of Jiangsu province. Chinese Journal of Health Policy, 2018, 11(11): 16–21.

10. Томская, К. М. Анализ временных рядов с помощью авто-регрессионных моделей / К. М. Томская // Интеграция наук. – 2018. – № 4(19). – С. 45–50.

11. Козыренко, Е. И. Современное состояние финансирования здравоохранения в России / Е. И. Козыренко, Л. О. Авдеева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2019. – № 1. – С. 153–164. – DOI 10.24143/2073–5537-2019-1-153-164.

12. Хабарова, Е. Л. О последовательном оценивании параметров авто-регрессионной модели с непрерывным временем / Е. Л. Хабарова, Т. В. Емельянова // Всероссийская молодежная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Все грани математики и механики" : Сборник статей, Томск, 23–27 апреля 2019 года / Под редакцией А.В. Старченко. – Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2019. – С. 189–197.

13. Ma Guifeng, Zhu Zhongchi, Qiu Leijie. Исследование прогнозирования риска дисбаланса между доходами и расходами фонда базового медицинского страхования городских работников [J], Статистика здравоохранения Китая, 2018, 35 (3) :423 - 425.

14. Основные услуги здравоохранения в Китае в 2021 году // Официальный сайт Китайской национальной службы здравоохранения. URL: http://www.nbphsp.org.cn (дата обращения 09.01.2022).

15. Основные показатели деятельности государственных внебюджетных фондов Поступление и расходование средств территориальных фондов обязательного медицинского страхования // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения 09.01.2022).

16. Документ Госсовета Китая "Руководство по запуску пилотной программы базового медицинского страхования для городских жителей"

17. Буре, В. М. Адаптивные методы прогнозирования временных рядов в среде MATLAB / В. М. Буре, С. В. Плахотник // Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB : Труды Всероссийской научной конференции, Санкт-Петербург, 23–26 октября 2007 года. – Санкт-Петербург, 2007. – С. 1363–1370.

18. Закон о социальном страховании Китайской Народной Республики

19. People's Daily " Национальное бюро медицинской безопасности официально запущено, эксперты объясняют

20. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: www.gks.ru (дата обращения 07.11.2022).