| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.3 主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关研究 | 第18-23页 |
| 2.1 医保精算类文献的相关研究 | 第18-20页 |
| 2.1.1 针对医疗费用支出影响因素的研究 | 第18-19页 |
| 2.1.2 对医保基金收支平衡的预测研究 | 第19页 |
| 2.1.3 对医保精算方法的研究 | 第19-20页 |
| 2.2 粗糙集属性约简算法的相关研究 | 第20-22页 |
| 2.2.1 粗糙集的属性约简方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 粗糙集属性约简的发展 | 第21-22页 |
| 2.3 相关研究的不足 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 职工基本医疗保险基金支出的精算模型 | 第23-33页 |
| 3.1 按病种核算的医保精算模型 | 第23-25页 |
| 3.2 模型中各参数的计算方法 | 第25-32页 |
| 3.2.1 参保职工单病种就诊和住院人数的预测 | 第25-26页 |
| 3.2.2 门诊和住院疾病的次均统筹支出费用的预测 | 第26-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 粗糙集属性约简算法改进 | 第33-48页 |
| 4.1 粗糙集属性约简的基本概念 | 第33-35页 |
| 4.2 Random Reducts算法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 算法分析 | 第36-37页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第37-38页 |
| 4.3 Improved Random Reducts算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 算法分析 | 第38-39页 |
| 4.3.2 随机抽取行的分析 | 第39-40页 |
| 4.3.3 舍弃比例的分析 | 第40页 |
| 4.3.4 算法描述 | 第40-41页 |
| 4.4 实验分析 | 第41-47页 |
| 4.4.1 实验环境和数据集 | 第41-42页 |
| 4.4.2 IRR算法的性能分析 | 第42-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 某市医保数据在该模型中的应用 | 第48-72页 |
| 5.1 某市医保数据情况介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 参数假设 | 第49页 |
| 5.3 医保职工人数的预测 | 第49-51页 |
| 5.3.1 参保职工在职人数的预测 | 第49-50页 |
| 5.3.2 参保职工退休人数的预测 | 第50-51页 |
| 5.4 门诊大病统筹支付费用预测 | 第51-58页 |
| 5.4.1 三种门诊大病统筹支付的历史数据 | 第51-53页 |
| 5.4.2 三种门诊大病的就诊人次数 | 第53页 |
| 5.4.3 门诊次均统筹支出费用的预测 | 第53-56页 |
| 5.4.4 三种门诊大病年统筹支出费用的预测 | 第56-58页 |
| 5.5 住院统筹费用支出的预测 | 第58-68页 |
| 5.5.1 三种疾病住院统筹费用支出的历史数据 | 第58-60页 |
| 5.5.2 三种疾病年住院人次数预测 | 第60页 |
| 5.5.3 三种住院疾病次均统筹支付费用的预测 | 第60-67页 |
| 5.5.4 三种住院疾病年统筹支出总费用预测 | 第67-68页 |
| 5.6 年度医疗统筹费用总支出 | 第68-70页 |
| 5.7 结果分析 | 第70-71页 |
| 5.8 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读研究生期间发表论文 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |