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2020深圳建模论文.pdf(时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险)

于 2020-12-06 发布
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本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准,并结合深圳市的现状及当代国情,对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述,接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因,运用多元线性回归方法,综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素,分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标,最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一,本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先,在对深圳市未来养老保障进行预测时,本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素,对医疗保障进行预测时,本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次,通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据,将深圳近几年数据与之相比较,分析出差距及发展前景;最后,本文分别建立医疗和养老保险数据集,并对数据预处理,将影响因素作为自变量,将医疗和养老保障作为因变量,使用 SPSS 建立时间序列模型,整理养老与医疗床位数,实现目标的量化描述。  针对问题二,在预测未来十年深圳常住人口时,本文运用了 Matlab 多元线性回归,对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较,得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化,预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势,以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三,首先对医疗保险方案进行分析,本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点,得出未来医疗保险方案应结合计算机技术,完善信息系统,改善医疗保险监控手段,合理控制医疗费用的增长,进而保障医疗保险基金高效运行,以实现目标;其次对养老保险进行分析,养老保险会对患者和老人造成影响,且深圳未来老龄化正在加速,因此在未来养老保险方案制定上,需要考虑两点:第一、养老保险能够调节供求匹配度,第二、从深圳市政府利益的角度,要尽可能使得保险金额少,所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词:时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

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