Диссертация (1154371), страница 60
Текст из файла (страница 60)
r =0,88Коэф. коррел. между0,9683факт. и теор. даннымиМАРЕ, %6,728МРЕ, %-0,61t-кр. Стьюдента табл.= 2,31; расчетный = 4,54 -> достоверенКоэффициент вариации Kv составил 31,32%, что несколько выше нормы, но сопределенными условностями можно выявлять тенденции с применением методааналитического выравнивания, который заложен в программе «Тренд».С помощью корреляционного анализа установлена средняя взаимосвязь современем – коэффициент корреляции равен 0,88 и статистически достоверен по tкритерию Стьюдента.Проведена аппроксимация по 13 алгебраическим функциям, из которых покритериям оптимальности отобраны три, имеющие первые места в рейтинге (таблица 6б).Это: модифицированная экспонента, кривая Гомпертца и параболическая кривая.Коэффициенты корреляции и детерминации у всех моделей примерно одинаковые R=0,970,99 и R2=0,93-0,98 и отличаются на сотые и тысячные доли; таким образом, все три366модели примерно равноценные.
Расчеты прогноза на 2016-2017 гг. по этим моделямприведены в таблице 6в.Таблица 6бРезультаты выбора оптимальной математической моделиМатематическая модель1. Модифицированная экспонента:Ф61 = 236538,73725+43417,307088*(1,346618^t)2. Кривая Гомпертца:Ф62 =211631,12031*(1,340011^(1,19098^t))3. Параболическая кривая:Ф63 =412332,2162-71998,803682*t+13925,869034*t^2RR2Рейтинг0,96830,937520,96730,935630,99250,98511Таблица 6вРезультаты прогноза Объема отпущенных средств по региональной программе пооптимальным математическим моделям (дов.
инт-л 99%)Годы20162017Модифицированнаяэкспонента868751,307±50814,0201087887,673±54448,073Кривая ГомпертцаПараболическая кривая867710,556±52763,0221136074,302±56536,461892338,375±24793,9681084931,083±26567,152Графический анализ соответствия фактических и полученных теоретическихзначений, а также прогноза на 2016-2017 гг.
приведен на рисунках 6а и 6б. (* - расчетныеданные: прогнозы для каждой из моделей, а для графика фактических значений экстраполяция по среднему приросту).Анализируя результаты прогнозирования на 2016-2017 гг., можно сделать вывод отом, что объем отпущенных средств по региональной программе будет продолжать расти.Наиболее оптимальным методом прогнозирования для фактора Ф6 является расчет попараболической модели (1 место в рейтинге математических моделей, таблица 6б).Однако необходимо учитывать природу данного фактора, так как его будущие значениямогут существенно зависеть от будущей ситуации в экономике региона.Объем отпущенных средств по региональной программе1200000.001000000.00800000.00600000.00400000.00200000.000.00200820092010201120122013201420152016*2017*Фактические значения и прогноз по ср.
приростуТеоретич.значения по модифицированной экспонентеТеоретич.значения по кривой ГомпертцаТеоретич.значения по параболической моделиРисунок 6а. Объем отпущенных средств по региональной программе. Графический анализфактических и теоретических значений фактора.367Объем отпущенных средств по региональной программе1200000.001000000.00800000.00600000.00400000.00200000.000.0020082009201020122011Фактические значения и прогноз по ср.
приростуТеоретич.значения по кривой Гомпертца2013201420152016*2017*Теоретич.значения по модифицированной экспонентеТеоретич.значения по параболической моделиРисунок 6б. Объем отпущенных средств по региональной программе. Графический анализфактических и теоретических значений фактора.Характеризуя в целом факторы Ф5 и Ф6, можно отметить положительный прогнозувеличения объемов отпущенных средств в рамках оплаты расходов по льготнымпрограммам лекарственного обеспечения населения региона.
Однако в условияхсокращения бюджетных расходов в ближайшем будущем 2017-2019 гг., в том числе и наздравоохранение, скорее всего значения факторов Ф5 и Ф6 будут определяться невыявленными тенденциями, а будут существенно зависеть от вероятных измененийфедеральной и региональной политик в области социальных гарантий.1.7.
Анализ динамики фактора «Количество отпущенных рецептовпо программе ОНЛС»Динамика фактора Ф7 «Количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС» ирезультаты анализа приведены в таблице 7а. В приложении 1 представленыстатистические расчеты по программе «Тренд».Таблица 7аДинамика фактора Ф7 «Количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС»Теоретические значения по функциямГодыОтпущенныерецепты, шт.Темпыприроста,%ЛинейнаяA+B*tЭкспоненциальная кривая1A*exp(B*t)ПараболическаякриваяA+B*t+C*t^2120082996838304102373551024002610032692009947920-4,90731004041100289210011172010105940611,761198434798221899311820111050759-0,81629646529619699792712012941357-10,41179449589421389595772013829880-11,842292526492271693403520149124199,94599055709036949026463682015899863-1,3761885876885064865409Среднее954805,25-1,0924---Кv %7,64----0,61860,61460,64534,760-0,36-> не достоверен4,766-0,184,838-0,35Коэф кор.
r =-0,619Коэф. коррел. междуфакт. и теор. даннымиМАРЕ, %МРЕ, %t-кр. Стьюдента табл. = 2,31; расчетный = 1,93Как следует из данных таблицы 7а, за исследуемый период (2008-2015гг.) (колонка2 и 3) динамика фактора Ф7 имела общую тенденцию к cнижению, несмотря наотмечавшийся в некоторые годы (2010 и 2014 гг.) рост. В среднем за все годы ежегодныйтемп прироста отрицателен и составил -1,09%, а абсолютное значение фактора понизилосьза исследуемый период приблизительно на 9% с 997 до 900 тыс. шт. рецептов.Коэффициент вариации Kv составил 7,64%, что в пределах нормы, и можновыявлять тенденции с применением метода аналитического выравнивания, которыйзаложен в программе «Тренд».С помощью корреляционного анализа установлена средняя взаимосвязь современем – коэффициент корреляции равен -0,619, но, к сожалению, он статистически недостоверен по t-критерию Стьюдента.Проведена аппроксимация по 13 алгебраическим функциям, из которых покритериям оптимальности отобраны три, имеющие первые места в рейтинге (таблица 7б).Это: линейная функция, экспоненциальная кривая и параболическая кривая.Коэффициенты корреляции и детерминации у всех моделей примерно одинаковые R=0,6 иR2=0,4 и отличаются на сотые и тысячные доли; таким образом, все три модели примерноравноценные.
Расчеты прогноза на 2016-2017 гг. по этим моделям приведены втаблице 7в.Таблица 7бРезультаты выбора оптимальной математической моделиМатематическая модель1. Линейная:Ф71 =1043429,0-19694,166667*t2. Экспоненциальная кривая:Ф72 =1045556,4099*exp(-0,020831*t)3. Параболическая кривая:Ф73 =999572,571470+6619,690455*t-2923,761902*t^2RR2Рейтинг0,61860,382720,61460,377830,64530,41651Таблица 7вРезультаты прогноза Количества отпущенных рецептов по программе ОНЛС пооптимальным математическим моделям (дов. инт-л 99%)ГодыЛинейная20162017866181,500±83892,290846487,333±89891,995Экспоненциальнаякривая866818,314±84275,967848948,762±90303,110Параболическая кривая822325,071±81567,390773393,286±87400,825369Графический анализ соответствия фактических и полученных теоретическихзначений, а также прогноза на 2016-2017 гг.
приведен на рисунках 7а и 7б. (* - расчетныеданные: прогнозы для каждой из моделей, а для графика фактических значений экстраполяция по среднему приросту).Количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС110000010500001000000950000900000850000800000750000700000200820092011201020122013201420152016*2017*Фактические значения и прогноз по ср. приростуТеоретич.значения по линейной моделиТеоретич.значения по экспоненциальной моделиТеоретич.значения по параболической моделиРисунок 7а. Количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС.
Графический анализфактических и теоретических значений фактора.Количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС12000001000000800000600000400000200000020082009201020112012Фактические значения и прогноз по ср. приростуТеоретич.значения по экспоненциальной модели2013201420152016*2017*Теоретич.значения по линейной моделиТеоретич.значения по параболической моделиРисунок 7б. Количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС.
Графический анализфактических и теоретических значений фактора.Из анализа рисунков 7а и 7б видно, что расчет прогноза на 2016-2017 гг. полинейной модели наиболее адекватно отражает тенденцию фактора Ф7 к умеренномуснижению за исследуемый период. Прогноз же по параболической модели в силуспецифики данной математической функции может быть менее адекватен природефактора Ф7, так как при экстраполяции далее 10% за пределы границ заданноговременного периода наблюдается чрезмерное снижение значений.Также можно предположить о наличии связи между фактором Ф7 и ранееисследованным фактором Ф1 (Количество граждан, имеющих право на безвозмездное370получение ЛС и МИ по программе ОНЛС), который также показывает умеренноеснижение.1.8. Анализ динамики фактора «Количество отпущенных рецептов порегиональной программе»Динамика фактора Ф8 «Количество отпущенных рецептов по региональнойпрограмме» и результаты анализа приведены в таблице 8а.
В приложении 1 представленыстатистические расчеты по программе «Тренд».Как следует из данных таблицы 8а, за исследуемый период (2008-2015гг.) (колонка2 и 3) динамика фактора Ф8 имела тенденцию к увеличению после падения в 2009 г. на38,7%: за период 2010-2015 гг. наблюдался устойчивый прирост абсолютных значенийфактора. В среднем за все годы ежегодный темп прироста составил 0,175%, что неотражает тенденцию большинства лет наблюдений (на данный показатель существенноевлияние оказало падение фактора Ф8 в 2009 г.).
Если же рассматривать ежегодныйсредний темп прироста за 2011-2015 гг., то он составляет 4,65%, что более соответствуетфактической динамике фактора в этот период.Коэффициент вариации Kv составил 14,3%, что немного выше нормы, но сопределенными допущениями можно выявлять тенденции с применением методааналитического выравнивания, который заложен в программе «Тренд».Таблица 8аДинамика фактора Ф8 «Количество отпущенных рецептов по региональнойпрограмме»Теоретические значения по функциямГодыОтпущенныерецепты, шт.Темпыприроста,%1200827418972009КриваяГомпертцаA*(B^(C^t))Логистическаякривая1/(A+B*(C^t))ПараболическаякриваяA+B*t+C*t^230473891857382146643886454749-38,7046577904572680586812201053067016,695157553857078855205720115375491,296357549857076053962120125832298,497857549857075954950320136295567,943257549857075958170420146608714,974157549857075963622320156643480,5261575498570759713062Среднее600358,620,1754---Кv %14,30-----0,61500,61680,6516-9,9009,9218,889--0,750,00-1,31Коэф кор.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
