Predikce budoucích počtů pojištěnců VZP ČR – data, metodika a výsledky - Běláček, Jaromír (Medsoft ..., 2018)
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.
Keywords: projekce obyvatelstva; Regression Analysis; Population; Statistics as Topic; Sex Distribution; všeobecné zdravotní pojištění; teoretické modely; rozložení podle pohlaví; statistika jako téma; extrapolace; Universal Health Insurance; lidé; adaptivní řídící procesy; regresní analýza; pojišťovny; přeregistrace pojištěnců; populace; Age Distribution; Czech Republic; ukládání a vyhledávání informací; věkové rozložení; Česká republika; Models, Theoretical; Insurance Carriers; Demography; Information Storage and Retrieval; demografie; Humans