Sağlık harcamalarının doğru tahmini, sağlık sistemleri ve politikaların sürdürülebilirliği açısından oldukça önemli bir konudur. Bu çalışma kapsamında Türkiye’nin toplam sağlık harcamasını yüksek doğrulukla tahmin etmek için trend-kalıntı ayrıştırması temelli bir model önerilmiştir. Önerilen model iki aşamalı bir tahmin prosedürüne sahiptir. İlk aşamada, polinomiyal regresyon kullanılarak sağlık harcaması zaman serisinin trendi belirlenmektedir. İkinci aşamada ise zaman serisinin trendden arındırılmış kısmını modellemek için doğrusal parametreleri en küçük kareler tahmin yöntemiyle ve doğrusal olmayan parametreleri sinir ağı algoritmasıyla optimize edilmiş bir kalıntı modeli önerilmiştir. 1999-2021 yıllarına ait sağlık harcaması verileri kullanılarak önerilen modelin performansı gri modeller, regresyon modelleri, üstel yumuşatma modelleri ve ARIMA modelleri ile karşılaştırılmıştır. 1999-2015 yıllarının eğitim 2016-2021 yıllarının ise test için kullanılmasıyla elde edilen sonuçlar, önerilen modelin diğer modellerden daha iyi modelleme ve tahmin performansına sahip olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, 2022-2030 yılları için Türkiye’nin toplam sağlık harcaması önerilen model ile tahmin edilmiş olup 2030 yılında 2,2 trilyon TL değerine ulaşacağı öngörülmüştür.
Accurate forecasting of health expenditures is a fundamental issue for the sustainability of health systems and policies. In this study, a trend-residual decomposition-based model is proposed to forecast Türkiye's total healthcare expenditure with high accuracy. The proposed model has a two-stage forecasting procedure. In the first stage, the trend of the health expenditure time series is determined using polynomial regression. In the second stage, a residual model with optimized linear parameters by least squares estimation method and non-linear parameters by neural network algorithm is proposed to model the detrending part of the time series. The performance of the proposed model using healthcare expenditure data for the years 1999-2021 are compared with grey models, regression models, exponential smoothing models and ARIMA models. The results obtained by using the years 1999-2017 for training and the years 2018-2021 for test demonstrate that the proposed model has better modeling and forecasting performance than other models. Therefore, Türkiye's total healthcare expenditure for the years 2022-2030 has been forecasted with the proposed model and it is predicted that it will reach 2.2 trillion TL in 2030.
