臺灣博碩士論文加值系統

由於近年日益升高的腦中風危害，本研究依據全民健保資料庫，估計國人腦中風發生機率與相關醫療成本，設計腦中風保單，並進行保費精算。研究追蹤全民健保資料庫1996年至2012年，共99,165位40歲以上投保人之資料，以Panel Logit Model推估腦中風機率，以Panel Negative Binomial Model推估因腦中風就醫/住院次數。研究發現年齡、性別、月薪資、居住地區、職業別與疾病史，對腦中風機率和就醫/住院次數有顯著的影響。進一步依此機率和次數估算腦中風保險保費，為台灣保險公司與民眾設計一張商業保單，提高國人因腦中風而遭受危害的保障。

Given the increasing incidence of stroke, we design and price a commercial stroke insurance using National Health Insurance Research Database（NHIRD）for insurance companies and customers in Taiwan. We collect 99,165 people over 40 years old during the period from 1996 to 2012 to perform the empirical study. In the study, the Panel Logit Model and Panel Negative Binomial Model are employed to estimate the probability of stroke and the frequency of outpatient visits or inpatient days due to stroke respectively. We find that age, gender, monthly income, place of residence, occupation, and disease history have significant effects on the probability of stroke and the frequency of outpatient visits or inpatient days due to stroke.

壹、 緒論 1
貳、 文獻回顧 3
一、 腦中風與風險因子定義 3
二、 醫療成本估計 5
參、 實證分析 6
一、 資料敘述 6
二、 變數定義 7
三、 資料處理流程 8
四、 資料分析與敘述性統計表 10
肆、 模型與實證分析：Binary Choice model 14
一、 Probit/Logit model 14
(一)模型介紹 14
(二)參數估計 15
(三)實證結果：Probit/Logit Model 16
二、 Panel Logit model 19
(一)模型介紹 19
(二)實證結果：Panel Logit Model 21
伍、 模型與實證分析:Counting Model 23
一、 模型介紹 23
二、 實證結果：Panel Negative Binomial Regression 24
陸、 醫療成本和保費估計 27
一、 健保醫療成本估計 27
二、 商業保單保費估計 29
柒、 結論與研究限制 32
參考文獻 34

中文文獻
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