Regresní model pro predikci budoucích počtů pojištěnců VZP ČR - Běláček, Jaromír (Medsoft ..., 2019)
V příspěvku [1] byl představen tzv. mechanizmový model pro predikci budoucích počtů pojištěnců VZP ČR, založený na aditivních dopočtech extrapolovaných kvartálních přeregistračních sald (mezi zdravotními pojišťovnami) a multiplikativních korekturách vzhledem k aktualizovaným variantám demografické projekce ČSÚ (z r. 2013).... V tomto příspěvku bude popsán regresní model, který odhaduje regresní parametry metodou nejmenších čtverců v zobecněném lineárním modelu, kde váhy retrospektivních pozorování jsou přímo úměrné exponenciálně klesajícím diskontním faktorům (koeficientům α) jako u exponenciálního vyhlazování (běžné pro jednodušší polynomiální modely). Nově představený model rozšiřuje původní mechanizmový o čtyři optimalizované nezávisle proměnné (přeregistrační a demo proměnnou, a dále o formální absolutní a lineární člen, poslední dva kumulativně překvalifikované na lineární a kvadratický). Kalibrace modelu (volba diskontu α) byla provedena zvlášť pro každou z 18ti pětiletých věkových skupin na základě maximalizace nelineárního průběhu procenta rozptylu vysvětlovaného modelem. Vizuální porovnávání výsledků predikce pro tři varianty možného vývoje přeregistrací pojištěnců je operacionalizováno v rámci uživatelské aplikace v prostředí MS Excel. Diskontovaný regresní model umožňuje jednodušší rozpočet extrapolovaných variant predikce pro systém všech 14ti krajů ČR do r. 2032. Vzhledem k rychle se měnící dynamice počtu pojištěnců ve stávajícím období je ale zapotřebí nastavení parametrů regresního modelu rok od roku operativně přepočítávat.
Keywords: Universal Health Insurance; Regression Analysis; Least-Squares Analysis; metoda nejmenších čtverců; všeobecné zdravotní pojištění; statistické modely; Models, Statistical; regresní analýza