基于ARIMA模型的重庆市卫生人力资源预测分析

黄锐，张维斌，赵婷，彭杨，蒲川

重庆医科大学公共卫生与管理学院，重庆 400016

卫生人力资源是指受过卫生专业训练，在各类卫生机构中从事和提供卫生服务相关工作，为卫生事业发展贡献自己的才能和智慧的人员的总称[1]。它是医疗卫生资源的核心资源，是卫生事业中最具活力、最积极的因素[2]。本研究选用了重庆市2002—2019年的卫生人力资源数据，通过建立ARIMA模型对重庆市未来5年(2020—2024年)的卫生人力资源进行预测分析，为重庆市相关部门调整卫生人力资源结构、优化医疗卫生人力资源配置提供科学依据和政策建议。

1 资料与方法

1.1 资料来源

研究数据来源于2000—2019年《重庆市统计年鉴》，部分数据来源于《重庆市卫生统计年鉴》和《重庆市国民经济和社会发展统计公报》。

1.2 研究方法

ARIMA模型：即自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)，该模型是一种以随机理论为基础的时间序列预测方法，适用于中短期预测，具有预测精度高、使用方法简单等特点[3]，已被广泛应用于医疗卫生人力资源的预测研究。

ARIMA(p,d,q)模型的具体表达式为：

xt=b0+b1xt-1+…+bpxt-p-θ1et-1-…-θqet-q+et

其中b0，b1，…，bp，θ1，…，θq为模型参数，xt-1，…，xt-p为预测变量在过去p个时期的观察值，et-1，et-2，…，et-q为过去q个时期的预测误差，et为模型误差项，Eet=0。自回归移动平均模型是由多种形式构成的一种模型体系，用ARIMA(p，d，q)表示，其中AR，I，MA分别为自回归(autoregression)、综合(integra-tion)、移动平均(movingaverage)的缩写，p，d，q分别为自回归模型(AR)的阶数、差分(I)的阶数以及移动平均模型(MA)的阶数。用自回归移动平均模型进行预测的做法是：根据已知的预测变量在t及t期前的观察值，以及由此求得的预测误差，利用所选择的模型进行分步预测。……