我国执业（助理）医师需求集成预测——基于GM、ARIMA和VAR模型的实证研究

作者：李蕾,李超,丁雪辰,乔晗

摘要：医疗卫生人员需求预测对于我国实施《＂健康中国2030＂规划纲要》、深入推进医药卫生制度改革具有重要的基础意义。本文通过建立GM（1,1）、ARIMA和VAR模型,分别对我国执业（助理）医师需求量进行了建模预测,基于集成方法的思想,将上述三个模型的预测结果进行集成分析,有效地提高了预测精度。集成预测模型的结果显示,2020年我国执业（助理）医师需求量恰与同期发布的《＂健康中国2030＂规划纲要》的目标吻合,但2030年规划目标值低于居民的需求。鉴于此,本文提出了以＂扩大规模、稳定队伍、拓宽渠道、节约利用＂为思路的若干政策建议,可供国家相关部门决策参考。

发文机构：中国科学院大学经济与管理学院 中国科学院数学与系统科学研究院 清华大学第一附属医院（北京华信医院） 中原航空港产业投资基金管理有限公司

关键词：执业(助理)医师需求量GM(11)ARIMAVAR集成预测模型licensed （assistant） doctors＇ demand, GM （1,1）, ARIMA, VAR, integrated forecasting model

分类号： F832.5[经济管理—金融学]