跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.192.48.196) 您好!臺灣時間:2024/06/23 20:44
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:宋思嫺
研究生(外文):Szu-Hsien Sung
論文名稱:住院發生率推估與醫療保單設計 - 以全民健保投保人單位屬性區分
論文名稱(外文):Estimation of Hospitalization Rate and the Design of Medical Insurance- by Unit Type of Insured
指導教授:葉淑穎王信忠王信忠引用關係
指導教授(外文):Shu-Ying YehHsin-Chung Wang
口試委員:詹芳書彭成煌
口試委員(外文):Fang-Shu ChanCheng-Hwang Perng
口試日期:2013-07-16
學位類別:碩士
校院名稱:真理大學
系所名稱:統計與精算學系碩士班
學門:數學及統計學門
學類:其他數學及統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:Lee-Carter模型全民健保資料庫住院發生率
外文關鍵詞:Lee-Carter ModelHospitalization RateNational Health Research Database
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:286
  • 評分評分:
  • 下載下載:35
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
現今社會的人口老化問題與少子化程度日趨嚴重,可以預見醫療照顧需求的增加是必然的趨勢。然而,不斷進步的醫療技術使得醫療費用不斷地上升,因此增加了國人醫療支出的負擔,購買商業醫療保險成為規避風險的方法。
傳統保險商品的設計,主要是採納年齡及性別為主要風險因子當作計價標準,然而婚姻、體格、健康狀況、家族病史與職業等都是可能的風險因子。本研究從健保資料庫挖掘出可能影響住院發生率的風險因子,應用在醫療商品的設計上。
本研究使用全民健康保險資料庫2005年百萬承保抽樣歸人檔中1996年至2010年住院(DD)檔,將被保人分不同單位屬性風險因子來計算住院發生率及住院天數,並使用Lee-Carter模型來推估未來可能的住院發生率。研究發現,全民健保六類投保單位之被保險人在住院發生率上有明顯差異。因此在實務應用上,本研究將依不同單位屬性的投保者分別計算各保險對象所需之醫療保險純保費,提供給保險公司商品設計與核保之參考。

The population aging and the decline of fertility rate has become a serious social problem nowadays. It is inevitable that the demand of medical care is increasing. However, the unceasingly progressing medical technology has caused the medical expense to rise constantly and increase the burden on the health expenditure of people. People thus purchase commercial health insurance products to mitigate risks.
It is common that the design of insurance products adopts age and gender as risk factors; however, marital status, physical condition, family medical history and occupation of insured are also possible risk factors. In this research, the National Health Insurance database was used to find risk factors of the incidence of hospitalization and thus apply to the design of medical products.
The hospitalization data from 1996 to 2010 of the one million sample of year 2005, which were drawn from the National Health Insurance research database, were used to estimate the hospitalization rate and the average days of hospitalization of unit type of insured. Lee-Carter model is used to fit and forecast the hospitalization rate.
There are significantly difference between distinct unit type of insured in hospitalization rate. The premiums of medical insurance of distinct unit type of insured will be calculated and thus providing the insurance company as a reference of insurance product design and underwriting.

目錄 I
表目錄 III
圖目錄 IV
附錄目錄 V
附件目錄 V
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 本文架構 4
第二章 資料來源與處理 6
第一節 資料來源 6
第二節 資料除錯及處理 8
(一) 承保資料檔(ID檔) 9
(二) 住院醫療費用清單明細檔(DD檔) 12
第三節 研究限制 18
第三章 研究方法 19
第一節 LEE-CARTER模型 19
第二節 模型配適與預測判定準則–MAPE 21
第三節 KOLMOGOROV-SMIRNOV檢定法 22
第四節 卡方齊一性檢定法 22
第五節 WHITTAKER修勻法 23
第四章 實證分析 24
第一節 現況分析 24
(一) 承保人數 24
(二) 住院發生率 26
(三) 平均住院天數 33
第二節 LEE-CARTER模型之配適與預測 36
(一) 住院發生率配適 36
(二) 住院發生率預測 39
(三) 靜態(Period)發生率 41
(四) 動態(Cohort)發生率 42
第三節 修勻結果 42
第五章 實務應用 47
第一節 保險種類與純保險費計算 47
(一) 比值乘數 47
(二) 住院日額保險金的給付 48
(三) 預定住院發生率 48
(四) 預定平均住院日數 48
第二節 純保險費比較 49
第六章 結論與建議 54
第一節 結論 54
第二節 建議 55
參考文獻 56
中文文獻 56
英文文獻 57
附錄 58
附件 86

中文文獻
參考網站:
[1]內政部統計處。取自http://www.moi.gov.tw/stat/index.aspx
[2]全民健康保險研究資料庫。取自http://nhird.nhri.org.tw/index.htm
[3]行政院衛生福利部中央健康保險署。取自http://www.nhi.gov.tw
[4]衛生福利部統計處,衛生福利統計專區。取自http://www.mohw.gov.tw/cht/DOS/Statistic_P.aspx?f_list_no=312&fod_list_no=2425&doc_no=13717

參考書目、論文:
[1]王信忠、余清祥(2008),人口老化對全民健保醫療費用影響之探討。二十一世紀的台灣社會脈動–婦幼人口發展與健康政策國際學術研討會,國立政治大學社會科學學院。
[2]王信忠、余清祥(2009),以死亡率模型推估健保醫療費用。2009財務工程與精算科學研討會,東吳大學。
[3]余清祥(1997),修勻–統計在保險的應用,台北市:雙葉書廊有限公司。
[4]林永和(2007),優體壽險商品之風險分析,風險與保險雜誌(014)。
[5]林憶菱(2012),動態住院發生率之研究。真理大學統計與精算系碩士論文。
[6]陳怡如(2009),健康保險動態發生率研究。真理大學數理科學研究所碩士論文。
[7]鐘其祥、賴錦皇、邱柏舜、白璐、簡戊鑑 (2010),台灣2006-07年不同經濟狀況民眾事故傷害住院分析。台灣家醫誌,153-167。


英文文獻
[1]Henderson, R. (1924). “A New Method of Graduation.” Transactions of the Actuarial Society of America 25: 29-40.
[2]Henderson, R. (1925). “Further Remarks on Graduation.” Transactions of the Actuarial Society of America 26: 52-57
[3]Lee, R. D. and Carter, L. R. (1992). “Modeling and Forecasting U. S. Mortality”, Journal of the American Statistical Association, 87(419):659-671.
[4]Lewis, C. D. (1982). “Industrial and Business Forecasting Methods: A practical Guide to Exponential Smoothing and Curve Fitting.”London: Butterworth Scientific.
[5]Whittaker E. T. (1923). “On a New Method of Graduation. Proceedings of the Edinburgh Mathematical Society.” XLI,63-75.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top