增长型时间序列组合模型设计及医院费用预测实证比较

摘要

时间序列分析常见于经济、管理、卫生、医疗领域指标预测问题,它以预测事物本身随时间变化数据规律来提取信息,以数学方法拟合历史数据并外推预测未来。拟合预测精度最受应用工作者关注[1]。时序资料表现为随时间变化呈平滑递增趋势特点,无明显扰动、周期性或季节性,曲线拟合法、ARIMA法为常见方法,算法原理不同但拟合外推性能较好[2]。组合预测模型设计目的是集结每种方法优点,提高拟合性能及外推预测效果。本文针对此类资料特点探索几种组合建模方法,通过案例比较和验证组合建模方法对医疗费用预测的意义。