-
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
Language Czech Country Czech Republic
- Keywords
- extrapolace, adaptivní řídící procesy, projekce obyvatelstva, přeregistrace pojištěnců,
- MeSH
- Demography MeSH
- Humans MeSH
- Insurance Carriers economics MeSH
- Population MeSH
- Regression Analysis MeSH
- Sex Distribution MeSH
- Statistics as Topic MeSH
- Models, Theoretical * MeSH
- Information Storage and Retrieval MeSH
- Age Distribution MeSH
- Universal Health Insurance * MeSH
- Check Tag
- Humans MeSH
- Geographicals
- Czech Republic MeSH
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