Detail
Article
Conference paper
Medvik - BMC
  • Something wrong with this record ?

Predikce budoucích počtů pojištěnců VZP ČR – data, metodika a výsledky
[Prediction of future numbers of insured iperson in VZP health insurance company – data, methods and results]

Běláček Jaromír

. 2018 ; () : 7-19.

Language Czech Country Czech Republic

Digital library NLK
Source

E-resources Online

Východiska a účely: Cílem příspěvku je představit již aplikované metodické koncepty a aktuální výsledky predikce budoucích počtů pojištěnců VZP ČR (podle věku a pohlaví), které by měly být východiskem úvah o budoucí solventnosti a profitabilitě největší zdravotní pojišťovny v ČR i v České republice jako celku. Materiál a metody: V rámci nám dostupných datových zdrojů jsme analyzovali časové řady počtů pojištěnců VZP za roky 2002-2017 v každém kvartální období a datové zdroje možných vysvětlujících proměnných. Vzhledem k majoritním podílům VZP na trhu zdravotního pojištění v ČR (ve většině věkových skupin vyšším než 50%) byly do předpovědních modelů zavzaty časové řady počtů obyvatel ČR z demografických projekcí ČSÚ r. 2013. Ty jsme doplnili o extrapolované trendy přeregistrací pojištěnců (odchody a příchody do VZP) v odpovídajících věkových strukturách. Budoucí počty pojištěnců byly modelovány s využitím extrapolačních postupů běžných při aplikaci metodiky odvozených demografických projekcí v kombinaci s adaptivními aditivní- mi regresními modely. Výsledky: V rámci jednotlivých věkových skupin se významně uplatňují obě použité exogenní proměnné, tzn. “strategická” demografická i “operativní” (aktuálně mírně rostoucí) přeregistrační složka. Takto koncipovanou predikci můžeme považovat za poměrně spolehlivou pro období nejbližších 2-3 let; pro delší horizonty se můžeme opírat v podstatě jen o sofistikovanou demografickou složku. Variantní budoucí vý- voj přeregistrační složky lze však efektivně modelovat prostřednictvím modelových scénářů v rámci uživatelské excelovské aplikace vytvořené až na regionální úroveň krajů ČR. Závěry: Aktuálně se VZP nachází v období, kdy lze budoucí vývoj predikovat spíše s větším množství nejistoty; je tedy třeba počítat i s tím, že by se výsledky dosažené stávající nebo mírně modifikovanou metodikou měly průběžně aktualizovat po uzá- věrkách stavů pojištěnců za každé čtvrtletí nebo pololetí.

Objectives: The aim of this contribution is to introduce the applied methodological concepts and the current results for forecasting the numbers of insured person in VZP insurance company (by age and sex), which should be the base of her future solvency and profitability, and in the Czech Republic as a whole. Keywords: number of health insured persons by gender and age, regression models for extrapolation of time series, population projections, new registration of insured, adaptive management processes Materials and methods: Inside available data sources we have analysed the time series of insured persons at VZP insurance company between 2002 - 2017 in each quarterly period and data sources for possible explanatory variables. Due to majority shareholdings in health insurance in the Czech Republic (in most age groups more than 50 percent) we pooled the numbers of living people from official demographic projections of the Czech Republic from 2013. We extrapolated the trends of new registered insured persons of VZP (outcoming and incoming) in corresponding age structures. The future numbers of insured were modelled using extrapolating algorithms used in the methodology of derived demographic projections in combination with adaptive aditive regression models. Results: In the various age groups are in different rate significant both components: " strategic " demographics and "operational" (currently slightly growing) new registrations. This concept of prediction we assume as relatively reliable for the next 2 - 3 years; for longer horizons it must be based essentially on sophisticated demographic evolution. The future development of new registered insured people may be effectively modelled by user friendly model scenarios in MS Excel application made until the regional levels, too. Conclusions: The VZP health insurance company currently stays in the status, when her future development is possible to predict only with more uncertainty; therefore to be assumed, that the results achieved by the existing or slightly modified current methodology should be updated after each quarter or semester.

Prediction of future numbers of insured iperson in VZP health insurance company – data, methods and results

30. ročník. Roztoky u Prahy, 20. - 21. března 2018

Bibliography, etc.

Literatura

000      
00000naa a2200000 a 4500
001      
bmc18019985
003      
CZ-PrNML
005      
20181005105653.0
007      
cr|cn|
008      
180603s2018 xr d fs 000 0|cze||
009      
PC
040    __
$a ABA008 $d ABA008 $e AACR2 $b cze
041    0_
$a cze $b eng
044    __
$a xr
100    1_
$a Běláček, Jaromír $7 xx0092431 $u Oddělení strategických analýz, Všeobecná zdravotní pojišťovna ČR
245    10
$a Predikce budoucích počtů pojištěnců VZP ČR – data, metodika a výsledky / $c Běláček Jaromír
246    31
$a Prediction of future numbers of insured iperson in VZP health insurance company – data, methods and results
500    __
$a 30. ročník. Roztoky u Prahy, 20. - 21. března 2018
504    __
$a Literatura
520    3_
$a Východiska a účely: Cílem příspěvku je představit již aplikované metodické koncepty a aktuální výsledky predikce budoucích počtů pojištěnců VZP ČR (podle věku a pohlaví), které by měly být východiskem úvah o budoucí solventnosti a profitabilitě největší zdravotní pojišťovny v ČR i v České republice jako celku. Materiál a metody: V rámci nám dostupných datových zdrojů jsme analyzovali časové řady počtů pojištěnců VZP za roky 2002-2017 v každém kvartální období a datové zdroje možných vysvětlujících proměnných. Vzhledem k majoritním podílům VZP na trhu zdravotního pojištění v ČR (ve většině věkových skupin vyšším než 50%) byly do předpovědních modelů zavzaty časové řady počtů obyvatel ČR z demografických projekcí ČSÚ r. 2013. Ty jsme doplnili o extrapolované trendy přeregistrací pojištěnců (odchody a příchody do VZP) v odpovídajících věkových strukturách. Budoucí počty pojištěnců byly modelovány s využitím extrapolačních postupů běžných při aplikaci metodiky odvozených demografických projekcí v kombinaci s adaptivními aditivní- mi regresními modely. Výsledky: V rámci jednotlivých věkových skupin se významně uplatňují obě použité exogenní proměnné, tzn. “strategická” demografická i “operativní” (aktuálně mírně rostoucí) přeregistrační složka. Takto koncipovanou predikci můžeme považovat za poměrně spolehlivou pro období nejbližších 2-3 let; pro delší horizonty se můžeme opírat v podstatě jen o sofistikovanou demografickou složku. Variantní budoucí vý- voj přeregistrační složky lze však efektivně modelovat prostřednictvím modelových scénářů v rámci uživatelské excelovské aplikace vytvořené až na regionální úroveň krajů ČR. Závěry: Aktuálně se VZP nachází v období, kdy lze budoucí vývoj predikovat spíše s větším množství nejistoty; je tedy třeba počítat i s tím, že by se výsledky dosažené stávající nebo mírně modifikovanou metodikou měly průběžně aktualizovat po uzá- věrkách stavů pojištěnců za každé čtvrtletí nebo pololetí.
520    9_
$a Objectives: The aim of this contribution is to introduce the applied methodological concepts and the current results for forecasting the numbers of insured person in VZP insurance company (by age and sex), which should be the base of her future solvency and profitability, and in the Czech Republic as a whole. Keywords: number of health insured persons by gender and age, regression models for extrapolation of time series, population projections, new registration of insured, adaptive management processes Materials and methods: Inside available data sources we have analysed the time series of insured persons at VZP insurance company between 2002 - 2017 in each quarterly period and data sources for possible explanatory variables. Due to majority shareholdings in health insurance in the Czech Republic (in most age groups more than 50 percent) we pooled the numbers of living people from official demographic projections of the Czech Republic from 2013. We extrapolated the trends of new registered insured persons of VZP (outcoming and incoming) in corresponding age structures. The future numbers of insured were modelled using extrapolating algorithms used in the methodology of derived demographic projections in combination with adaptive aditive regression models. Results: In the various age groups are in different rate significant both components: " strategic " demographics and "operational" (currently slightly growing) new registrations. This concept of prediction we assume as relatively reliable for the next 2 - 3 years; for longer horizons it must be based essentially on sophisticated demographic evolution. The future development of new registered insured people may be effectively modelled by user friendly model scenarios in MS Excel application made until the regional levels, too. Conclusions: The VZP health insurance company currently stays in the status, when her future development is possible to predict only with more uncertainty; therefore to be assumed, that the results achieved by the existing or slightly modified current methodology should be updated after each quarter or semester.
650    12
$a všeobecné zdravotní pojištění $7 D019472
650    12
$a teoretické modely $7 D008962
650    _2
$a lidé $7 D006801
650    _2
$a regresní analýza $7 D012044
650    _2
$a populace $7 D011153
650    _2
$a ukládání a vyhledávání informací $7 D016247
650    _2
$a statistika jako téma $7 D013223
650    _2
$a pojišťovny $x ekonomika $7 D007343
650    _2
$a demografie $7 D003710
650    _2
$a věkové rozložení $7 D017677
650    _2
$a rozložení podle pohlaví $7 D017678
651    _2
$a Česká republika $7 D018153
653    00
$a extrapolace
653    00
$a adaptivní řídící procesy
653    00
$a projekce obyvatelstva
653    00
$a přeregistrace pojištěnců
773    0_
$t Medsoft ... $x 1803-8115 $z 978-80-86742-48-9 $g (2018), s. 7-19 $w MED00020567
856    41
$u http://www.creativeconnections.cz/medsoft/ $y stránka časopisu
910    __
$a ABA008 $b online $y 4 $z 0
990    __
$a 20180602074705 $b ABA008
991    __
$a 20181005110136 $b ABA008
999    __
$a ok $b bmc $g 1306501 $s 1016840
BAS    __
$a 5 $a 4
BMC    __
$a 2018 $d 7-19 $z 978-80-86742-48-9 $i 1803-8115 $m Medsoft ... $x MED00020567
LZP    __
$c NLK185 $d 20180821 $a NLK 2018-31/vt

Find record

Citation metrics

Loading data ...

Archiving options

Loading data ...