人口老龄化与经济增长下的医疗费用预测

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1、代号10701学号1106122256分类号R197密级公开题（中、英文）目人口老龄化与经济增长下的医疗费用预测AgingPopulationandEconomicGrowth:ProjectionsofMedicareCostGrowth作者姓名刘鹏指导教师姓名、职称温小霓教授金融学学科门类经济学学科、专业提交论文日期二○一三年十二月万方数据西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也

2、不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技

3、大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期万方数据摘要I摘要从老龄人口规模的角度上看，世界正在进入实际意义上的“大航海时代”。近年来出生率的下降和预期寿命的增长，再加上过去出生率和死亡率的动态演化使全球年龄结构产生重要转变。到2020年60岁以上的人口预计将达到10亿，到2050年将达到近20亿（占世界人口的22%）。年龄在80岁或以上的人口（高龄老人）占世界人口的比例预计将从1%上涨到2050年的4%。我们的分析侧重于建立一个针对超额成本增长的时间序列模型。经济和人口输入变量的时间序列方程不仅用来模拟输入变量的概率分

4、布，而且和超额成本增长的时间序列方程共同用来预测医疗费用。用历史数据推断未来的标准统计工具就是时间序列分析，它用历史数据来得到未来的预测值以及预测值的可靠性，得到的预测方程（或方程集）通过设置预测时间段可以很方便地用来生成预测值。由于一组确定的预测值和实际值之间存在很大的差别，本文考虑加入随机分析从而使得预测变得更加准确。因为假设每个输入变量均服从正态分布，所以变量取值围绕期望值上下波动，重复随机模拟最终将生成一个输出结果的分布，它依然服从正态分布。通过将蒙特卡罗仿真程序运行5000次，我们能够更加准确地推断输入变量和输出结果可能出现的概率分布。在未来几十年，随着人口老龄化的加剧，医疗

5、费用将显著增长。本文在超额成本增长模型的基础上对医疗费用的发展趋势进行了预测。首先用超额成本增长以及人口和经济的影响因素构建时间序列模型，然后运用蒙特卡罗方法进行随机模拟，最终得到了我国医疗费用的预测结果。关键词：医疗费用，增长，预测万方数据万方数据AbstractIIIAbstractTheworldisenteringsubstantiallyunchartedwatersintermsofthesizeofitselderlypopulations.Recentdeclinesinfertilityratesandincreasesinlifeexpectancy,combine

6、dwiththedynamicevolutionofpastvariationsinbirthanddeathratesareproducingasignificantshiftintheglobalagestructure.Thenumberofpeopleovertheageof60isexpectedtoreach1billionby2020andalmost2billionby2050(representing22percentoftheworld’spopulation).Theproportionofindividualsaged80orover(theso-called“

7、oldestold”)isprojectedtorisefrom1percentto4percentoftheglobalpopulationby2050.Thisanalysisfocusesondevelopingatimeseriesmodelforexcesscostgrowth.Theresultingtimeseriesequation,alongwithtimeseriesequationsforothereconomicandd