Modeliranje in napovedovanje medicinske inflacije v državah EUErker, Enja (Avtor) Istenič, Tanja (Mentor) Toman, Aleš (Komentor) medicinska inflacijaavtoregresijski integrirani proces drsečih sredinARIMAsezonski avtoregresijski integrirani proces drsečih sredinSARIMArekurentna nevronska mrežaMagistrsko delo se posveča aktualni temi naraščajočih izdatkov v zdravstvenem sektorju na območju EU. Članice se z rastočimi izdatki v zdravstvu spopadajo že desetletja, kar je posledica hitro starajočega se prebivalstva, nenehnih napredkov v medicinski tehnologiji, razvoja finančnih regulativ v zdravstvu pa tudi rasti cen medicinskih izdelov in storitev, kar imenujemo medicinska inflacija. V teoretičnem delu magistrskega dela sem podrobneje predstavila tri modele za napovedovanje časovnih vrst podatkov, ki sem jih uporabila za napovedovanje medicinske inflacije v državah EU. Uporabila sem uveljavljeni model avtoregresijskih integriranih drsečih sredin (model ARIMA), nadgrajen z vključitvijo sezonske komponente v model sezonskih avtoregresijskih integriranih drsečih sredin (model SARIMA) in pa sodobni model rekurentne nevronske mreže (model RNN). Primerjala in ovrednotila sem natančnost napovedi medicinske inflacije za različna napovedna obdobja. Ugotovila sem, da vsi modeli ustrezno zajamejo kompleksnost dinamike proučevane časovne vrste, za kratkoročno napovedovanje sta primernejša modela ARIMA in SARIMA, za napovedi daljše od šestih mesecev pa so napovedi modela RNN natančnejše. Natančne napovedi medicinske inflacije bi vladnim odločevalcem, ponudnikom zdravstvenih storitev in zavarovalnicam omogočile proaktivno soočanje z izzivi, ki jih prinaša hiter razvoj zdravstvenega sektorja in tako pomembno pripevale k zagotavljanju finančno dostopne in kakovostne zdravstvene oskrbe prebivalcev EU.20242024-01-07 08:15:04Magistrsko delo/naloga153455sl