实例介绍
【实例简介】
本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当 代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深 圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑 疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实 现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。
针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。 首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、 年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、 城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数 据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建 立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和 养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数， 实现目标的量化描述。
针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线 性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳 常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人 口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以 此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。
针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗 卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术， 完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医 疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患 者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定 上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府 利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计 养老保险方案。
关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险
【实例截图】【核心代码】
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