Sağlık harcamalarının tahminine yönelik ayrıştırma temelli yeni bir model

Her geçen gün sağlık hizmetlerine olan erişimin ve talebin artması sağlık harcamalarının da artmasına neden olmaktadır. Bu nedenle, sağlık harcamalarının planlanması, takibi ve tahmini; sağlık hizmetleri politikalarının en kaliteli şekilde sürdürülebilmesi için oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin toplam sağlık harcamasını modellemek ve tahmin etmek amacıyla Trend-Artık (T-A) modeli adı verilen zaman serisi ayrıştırması temelli yeni bir tahmin modeli önerilmiştir. Önerilen T-A modeli kaskat bir yapıya sahip olup sağlık harcaması zaman serisinin iki alt bileşenini (trend ve artık) ayrı ayrı modellemeye ve tahmin etmeye çalışmaktadır. T-A modeli ilk olarak, birçok avantajı yapısında barındıran polinom regresyon modeli ile toplam sağlık harcaması zaman serisinin trend bileşeni belirlemektedir. Daha sonra ise doğrusal parametreleri En Küçük Kareler Tahmin yöntemiyle, doğrusal olmayan parametreleri ise Sinir Ağı Algoritmasıyla optimize edilmiş yeni bir artık model geliştirilerek trendden arındırılmış zaman serisi yani artık bileşeni modellenmektedir. Veri kümesi olarak Türkiye'nin 1999-2021 yılları arasındaki toplam sağlık harcamaları kullanılmıştır. Önerilen T-A modelinin modelleme ve tahmin performansı; gri modeller, regresyon modelleri, üstel yumuşatma modelleri ve ARIMA modelleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları önerilen T-A modelinin modelleme ve tahminleme performansının diğer modellerden daha iyi olduğunu göstermiştir. Sonuç olarak T-A modeli ile elde edilen tahmin sonuçlarına göre 2030 yılında toplam sağlık harcaması miktarının 2,2 trilyon TL'ye ulaşacağı ve 2022'den 2030 yılına kadar yaklaşık beş kat artacağı öngörülmüştür.