首页--经济论文--财政、金融论文--保险论文--中国保险业论文--各种类型保险论文

新型农村合作医疗保险欺诈风险管理研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第18-39页
    1.1 选题背景和意义第18-19页
        1.1.1 选题背景第18页
        1.1.2 选题意义第18-19页
    1.2 相关概念界定第19-22页
        1.2.1 欺诈概念第19-20页
        1.2.2 保险欺诈第20页
        1.2.3 保险欺诈与道德风险第20-21页
        1.2.4 医疗保险欺诈与新农合欺诈第21-22页
    1.3 文献综述第22-34页
        1.3.1 欺诈的一般理论第22-24页
        1.3.2 风险管理理论第24-25页
        1.3.3 医疗保险欺诈的相关理论第25-33页
        1.3.4 新农合欺诈的相关理论第33-34页
    1.4 研究框架和研究方法第34-36页
        1.4.1 研究框架第34-35页
        1.4.2 研究方法第35-36页
    1.5 研究内容和主要创新第36-39页
        1.5.1 研究内容第36-37页
        1.5.2 研究创新第37-39页
第2章 新农合欺诈风险及现行管理第39-71页
    2.1 新农合制度发展历程与现状第39-45页
        2.1.1 新农合制度的建立与发展第39-42页
        2.1.2 新农合制度实施方案—以湖南麻阳县为例第42-45页
    2.2 新农合欺诈风险现状第45-52页
        2.2.1 欺诈风险因素及典型欺诈案件第45-47页
        2.2.2 欺诈频次及规模第47-48页
        2.2.3 欺诈行为主体及欺诈手段第48-50页
        2.2.4 定点医疗机构欺诈违规手段第50-52页
    2.3 新农合欺诈形成机理分析第52-65页
        2.3.1 新农合欺诈形成机理分析:基于博弈论视角第52-55页
        2.3.2 新农合欺诈形成机理分析:基于委托代理理论视角第55-60页
        2.3.3 新农合欺诈形成机理分析:基于犯罪经济学视角第60-65页
    2.4 新农合欺诈风险的现行管理第65-69页
        2.4.1 新农合欺诈风险管理现状第65-68页
        2.4.2 新农合欺诈风险管理存在的问题第68-69页
    2.5 本章小结第69-71页
第3章 新农合欺诈风险识别第71-106页
    3.1 BP神经网络的基本理论第71-77页
        3.1.1 人工神经网络的基本理论第71-72页
        3.1.2 BP神经网络学习算法第72-75页
        3.1.3 BP神经网络的不足及改进第75-76页
        3.1.4 BP神经网络识别原理第76-77页
    3.2 新农合欺诈识别指标选择第77-90页
        3.2.1 研究对象说明第77-79页
        3.2.2 欺诈识别指标的初始选择第79-83页
        3.2.3 欺诈识别指标的筛选第83-90页
    3.3 基于BP神经网络欺诈识别模型的建立及实证分析第90-98页
        3.3.1 欺诈识别模型的建立第90-93页
        3.3.2 实证结果及分析第93-98页
    3.4 BP神经网络与LOGISTIC欺诈识别模型的比较第98-104页
        3.4.1 Logistic回归模型简介第98-99页
        3.4.2 基于Logistic欺诈识别模型的建立第99-101页
        3.4.3 两种欺诈识别模型的比较第101-104页
    3.5 本章小结第104-106页
第4章 新农合欺诈风险度量第106-133页
    4.1 风险度量方法分析第106-108页
    4.2 基于损失分布法的新农合欺诈风险度量第108-117页
        4.2.1 损失分布法风险度量模型第108-110页
        4.2.2 实证分析第110-117页
    4.3 基于极值理论POT模型的欺诈风险度量第117-124页
        4.3.1 统计建模第118-120页
        4.3.2 实证结果分析第120-124页
    4.4 基于PSD-LDA法的欺诈风险度量第124-130页
        4.4.1 统计模型第124-127页
        4.4.2 实证结果分析第127-130页
    4.5 三种模型度量结果比较与模型选择第130-131页
    4.6 应用VAR或TVAR进行欺诈风险管理第131-132页
    4.7 本章小结第132-133页
第5章 美国医疗保险反欺诈经验第133-151页
    5.1 美国医疗保险欺诈现状第133-135页
        5.1.1 美国医疗保险欺诈规模第133-134页
        5.1.2 医疗保险欺诈主体第134页
        5.1.3 医疗保险欺诈类型第134-135页
    5.2 美国医疗保险反欺诈组织体系第135-137页
        5.2.1 联邦及州执法机构第135-136页
        5.2.2 行业协会第136页
        5.2.3 保险公司反欺诈部门第136-137页
        5.2.4 反欺诈专门小组第137页
    5.3 美国医疗保险反欺诈法律制度第137-146页
        5.3.1 反欺诈法律制度设立历程及主要构成第137-139页
        5.3.2 美国医疗保险反欺诈法律法规主要内容第139-145页
        5.3.3 美国医疗保险反欺诈法律制度的特点第145-146页
    5.4 美国医疗保险反欺诈的原则、方法与措施第146-148页
        5.4.1 反欺诈原则第146页
        5.4.2 反欺诈方法第146-147页
        5.4.3 反欺诈措施第147-148页
    5.5 美国医疗保险反欺诈的成效第148-150页
    5.6 本章小结第150-151页
第6章 新农合反欺诈体系构建第151-168页
    6.1 加快反欺诈法律制度建设第151-154页
        6.1.1 加快反欺诈立法第152-153页
        6.1.2 提高欺诈违法成本第153-154页
    6.2 推进反欺诈组织队伍的建设第154-155页
        6.2.1 完善反欺诈监管体系第154-155页
        6.2.2 加强反欺诈人才队伍建设第155页
    6.3 健全宣传教育与举报公示制度第155-158页
        6.3.1 健全宣传教育制度第156-157页
        6.3.2 完善公示举报制度第157-158页
    6.4 加强内控制度建设第158-162页
        6.4.1 建立临床路径管理制度第159页
        6.4.2 强化医疗服务质量和信用评价机制第159-160页
        6.4.3 完善药品购销管理制度第160页
        6.4.4 健全定点医疗机构激励与约束机制第160-161页
        6.4.5 改进新农合报销制度第161-162页
    6.5 改革支付方式与建立第三方审计制度第162-163页
        6.5.1 推进新农合支付方式改革第162页
        6.5.2 建立第三方医保审计制度第162-163页
    6.6 开发欺诈风险管理系统第163-167页
        6.6.1 欺诈风险管理系统的功能及作用第163-164页
        6.6.2 欺诈风险分析识别子系统第164-165页
        6.6.3 欺诈风险度量评价子系统第165-166页
        6.6.4 欺诈风险监控预警子系统第166-167页
    6.7 本章小结第167-168页
结论第168-171页
参考文献第171-187页
致谢第187-188页
附录A 攻读博士学位期间的科研成果第188-189页

论文共189页,点击 下载论文
上一篇:基于LabVIEW的噪声测量分析及管理系统设计
下一篇:成纤维细胞生长因子家族在肾脏疾病中的作用和机制研究