预测医院出院人数时ARIMA模型的选择与效果评价

• 作者: 徐锡武 李超 潘琦 陈彤
• 来源期刊: 中国病案
• 关键词: 时间序列 卫生管理 医疗资源 出院人数
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息利用
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 字数: 4375字
• 语种: 中文

摘要

目的 探究运用Eviews软件时间序列函数,构建医院出院患者数的预测模型及其意义,选择准确预测医院未来医院出院人数的方法.方法 运用Eviews 6.0软件将具有趋势性及季节性周期变化的出院患者数时间序列数据进行对数及一阶差分变化,保证时间序列变为平稳序列,之后构建时间序列模型,并运用一系列评价指标及残差白噪声检测方法来判断模型的优劣,选出最优预测模型,评价其预测价值.结果 采用ARIMA乘积季节模型较于其他模型能够更精确的预测出院人数,2014年实际出院人数与预测人数进行对比验证,平均预测误差为11.3%.结论 对几种预测方法的综合比对,选用ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S模型能够更精确的预测医院出院人数,且有助于实现医院管理从事中事后管理向事前管理模式的转变.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彤	北京医院医务处	25	184	9.0	12.0
2	徐锡武	北京医院医务处	17	148	8.0	11.0
3	潘琦	北京医院医务处	27	89	7.0	8.0
4	李超	北京医院医务处	18	307	5.0	17.0