Download het volledig rapport (548 p.) - KCE

KCE reports vol. 15A Evolutie van de uitgaven voor gezondheidszorg 209
(13)
u
ui,
t
E ( e ) e
N i,
t
waarbij N staat voor het totale aantal observaties. Deze niet-parametrische benadering laat
toe om te vermijden dat specifieke verdelingsveronderstellingen moeten worden opgelegd.
Duan (1983) toont aan dat deze smearing factor consistent is onder milde
regulariteitsvoorwaarden en dat hij relatief efficiënt is in vergelijking met de parametrische
benaderingen, tenminste onder de veronderstelling van homoscedasticiteit.
Wij gebruiken deze smearing benadering in (12) om het retransformatieprobleem op te
lossen. Wanneer we dan, zoals reeds gezegd, prijzen en aantallen effectieven exogeen
houden, kunnen we de uitgaven simuleren aan de hand van de volgende uitdrukking:
k k k
(14) U t N i,
tPi
, tC
i,
t met k = (101, 102, 103, 104)
i
De op deze wijze berekende uitgaven noemen we de referentiesimulatie. Vermits we zowel
voor effectieven als voor prijzen werkelijke waarden nemen en de R 2 van de schattingen
hoog was, is het te verwachten dat deze voorspelde uitgaven en de werkelijk geobserveerde
uitgaven dicht bij elkaar liggen. Dit wordt inderdaad bevestigd door de resultaten in Figuur 3.
Voor de codes 101 en 104 volgt de referentiesimulatie de werkelijke uitgaven van zeer
dichtbij. Voor code 102 zijn de verschillen iets groter, maar worden groeiversnellingen- en
vertragingen toch ook uitstekend opgevangen. Voor de heterogene code 103, waar ook de
schattingsresultaten minder overtuigend waren, is de referentiesimulatie het minst succesvol.
De globale stijging van de uitgaven wordt onderschat. Voor 2001 simuleren we een daling
van de uitgaven terwijl zich in werkelijkheid een stijging heeft voorgedaan.
209