Sağlık harcamalarının tahminine yönelik ayrıştırma temelli yeni bir model
A new decomposition-based model for forecasting health expenditures
Yazar: REZZAN YARDIMCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EŞREF BOĞAR
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Biyomedikal mühendisliği = Biomedical engineering ; Doğrusal olmayan optimizasyon = Non-linear optimization ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Veri modelleme = Data modelling ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
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.

Abstract:
Increasing access to and demand for healthcare services day by day also causes
healthcare expenditures to increase. Therefore, planning, tracking, and forecasting
health expenditures; is very important to maintain health care policies at the highest
quality. In this thesis, a new forecasting model based on time series decomposition
called Trend-Residual (T-A) model is proposed to model and forecast Türkiye's total
health expenditure. The proposed T-A model has a cascade structure and tries to model
and estimate the two subcomponents of the health expenditure time series (trend and
residual) separately. The T-A model first determines the trend component of the total
health expenditure time series with the polynomial regression model, which has many
advantages. Then, a new residual model is developed with the linear parameters
optimized by the Least Squares Estimation method and the non-linear parameters by
the Neural Network Algorithm, and the trend removal time series, that is, its residual
component, is modeled. Türkiye's total health expenditures between 1999 and 2021
were used as the data set. Modeling and prediction performance of the proposed T-A
model; compared to gray models, regression models, exponential smoothing models,
and ARIMA models. Comparison results show that the modeling and forecasting
performance of the proposed T-A model is better than other models. As a result,
according to the forecast results obtained with the T-A model, it is predicted that the
total amount of health expenditure will reach 2.2 trillion TL in 2030 and increase
approximately five times from 2022 to 2030.