Medicaid est le principal programme d'assurance santé publique des nations pour les personnes à faible revenu et la plus grande source de couverture de santé publique aux États-Unis couvrant près de 70 millions d'Américains. 1 Les États élaborent et administrent leurs propres programmes Medicaid dans le cadre des exigences fédérales, et les États et le gouvernement fédéral financent le programme conjointement. Medicaid joue de nombreux rôles dans notre système de soins de santé (figure 1). La couverture de Medicaid facilite l'accès aux soins pour les bénéficiaires, couvrant un large éventail de prestations et limitant étroitement les coûts directs des soins. En tant que principal payeur, Medicaid est une source essentielle de financement pour les hôpitaux de filet de sécurité et les centres de santé qui servent les communautés à faible revenu, y compris beaucoup de non-assurés. C'est aussi la principale source de couverture et de financement pour les soins de longue durée et les soins communautaires à long terme. Figure 1: Rôle des Medicaids dans notre système de soins de santé La Loi sur les soins abordables (ACA), promulguée le 23 mars 2010, a élargi considérablement le programme Medicaid dans le cadre d'un plan plus large visant à Couvrent des millions d'Américains non assurés. Plus précisément, l'ACA élargit l'admissibilité de Medicaid à presque tous les adultes non âgés dont le revenu est inférieur ou égal à 138 du niveau fédéral de pauvreté (FPL) à environ 16 245 pour un individu en 2015. Cette expansion a établi une nouvelle voie d'accès pour des millions d'adultes non assurés qui Ont été précédemment exclus de Medicaid, à compter du 1er janvier 2014. La loi prévoit également 100 fonds fédéraux de l'expansion jusqu'en 2016, diminuant graduellement à 90 en 2020 et les années à venir. Cependant, la décision de la Cour suprême sur l'ACA en juin 2012 a effectivement rendu l'expansion Medicaid facultative pour les États. Au-delà de l'élargissement de Medicaid, l'ACA a introduit d'autres réformes qui améliorent le programme dans tous les États, indépendamment de leur décision Medicaid expansion. La loi oblige les États à simplifier et à moderniser leurs processus d'inscription et à créer un système coordonné d'admissibilité et d'inscription à Medicaid, au Programme d'assurance-santé des enfants (CHIP) et au marché afin de faciliter l'inscription et de promouvoir la continuité de la couverture. L'ACA a également établi un éventail de nouvelles autorités et de possibilités de financement pour le système de prestation et les initiatives de réforme des paiements dans Medicare, Medicaid et CHIP, conçus pour améliorer les meilleurs et les plus rentables modèles de soins, en particulier ceux qui ont des besoins et des coûts élevés. Les soins sont mal coordonnés, ce qui entraîne de graves lacunes et une redondance coûteuse. Enfin, la loi a offert de nouvelles options et incitatifs pour aider les États à rééquilibrer leurs programmes de soins de longue durée Medicaid en faveur des services et des soutiens communautaires plutôt que des soins en établissement. Collectivement, ces dispositions ont accéléré l'innovation Medicaid déjà en cours dans de nombreux États. Parce que Medicaid couvre une grande partie des populations les plus exigeantes dans les États-Unis ont un levier financier et politique unique pour réformer les systèmes de soins qui les servent. Entre les mesures prises dans de nombreux États pour renforcer le programme Medicaid et les dispositions de grande envergure ACA dans les principaux domaines Medicaid, Medicaid est dans une période de transformation historique. Bien que les données et l'analyse sur l'impact des changements en cours prendra du temps à émerger, cette brève note fournit un profil actuel de Medicaid et met en évidence les développements dans le programme se déroulant au niveau fédéral et étatique. Les données nationales et nationales sur les dimensions clés du programme Medicaid sont incluses dans un ensemble de tableaux qui suivent le mémoire. À qui s'adresse la couverture Medicaid Avant la Loi sur l'assurance-emploi, la loi fédérale ne prévoyait de financement fédéral pour Medicaid que pour certaines catégories de personnes à faible revenu: enfants, femmes enceintes, parents d'enfants à charge, personnes handicapées et personnes âgées de 65 ans et plus. Les États étaient tenus de couvrir les individus de ces groupes jusqu'à des seuils de revenu minimum fédéraux, mais ils avaient également la possibilité d'élargir leur couverture aux personnes ayant des revenus plus élevés. Fait important, avant les adultes à faible revenu ACA ont été largement exclus de Medicaid. Au cours de l'exercice 2011, l'année la plus récente pour laquelle des données nationales sont disponibles, environ les trois quarts des bénéficiaires de Medicaid étaient des enfants et des adultes non handicapés (principalement des parents qui travaillent) et des personnes âgées et des jeunes handicapés Pour le quart restant (figure 2). Figure 2: Inscriptions et dépenses de Medicaid pour l'exercice 2011 Au cours des 25 dernières années, de nombreux États ont pris des mesures pour élargir la couverture des enfants. À titre d'illustration, alors que la loi fédérale exigeait des États de fournir Medicaid pour les enfants jusqu'à au moins 100 FPL (133 FPL pour les enfants de moins de 6 ans), à compter de Janvier 2015, 27 États (y compris DC) avait élargi l'admissibilité à au moins 255 FPL Medicaid Ou CHIP, et dans 19 de ces États, le seuil d'éligibilité était de plus de 300 FPL. Ensemble, Medicaid et CHIP couvrent maintenant plus d'un enfant sur trois, et le rôle des programmes est encore plus grand chez les enfants à faible revenu et les enfants de couleur. En décembre 2014, 29,1 millions d'enfants étaient inscrits dans Medicaid et CHIP la grande majorité dans Medicaid. 3 L'historique de la couverture des adultes par Medicaid est très différent. En 2013, avant que l'agrandissement de l'ACA Medicaid ne prenne effet, le seuil médian d'admissibilité au revenu pour les parents actifs était de 61 FPL et, dans la plupart des États, les adultes non-adultes sans enfants à charge (sans enfants) étaient catégoriquement inadmissibles à Medicaid. 4 Les seuils d'admissibilité au revenu des États ont généralement été plus élevés pour les personnes âgées et les personnes handicapées. Les États doivent généralement fournir Medicaid automatiquement aux personnes âgées et aux personnes handicapées qui reçoivent des prestations de revenu de sécurité supplémentaire (SSI), pour lesquelles le taux de prestations fédéral est de 74 FPL. 5 Les États ont également la possibilité de couvrir les personnes âgées et les personnes handicapées qui ont plus de revenus ou de dépenses médicales élevées par rapport à leurs revenus. 6 L'ACA n'a pas modifié les règles d'admissibilité de Medicaid pour ces deux groupes, mais certains adultes handicapés ayant trop de revenus pour se qualifier par le cheminement de l'invalidité de Medicaid peuvent maintenant se qualifier pour Medicaid par le groupe d'expansion adulte (dans les États qui ont adopté l'expansion) . Au cours de l'exercice 2010, 14 de tous les bénéficiaires de Medicaid 9,6 millions étaient des aînés admissibles double et des personnes handicapées plus jeunes qui sont couverts par Medicare ainsi. Un de chaque cinq bénéficiaires de Medicare est un double éligible. Les deux bénéficiaires admissibles sont très pauvres et bon nombre ont des besoins élevés en soins de santé et en soins de longue durée. Medicaid les assiste avec leurs primes Medicare et le partage des coûts, et couvre les prestations complètes Medicaid pour une grande majorité d'entre eux le plus important, les services à long terme et les soutiens, que Medicare ne couvre pas. Principales réformes de l'ACA. L'ACA a réformé fondamentalement Medicaid en établissant l'admissibilité pour les adultes nonelderly, et aussi en mettant en place un seuil national uniforme d'admissibilité au revenu minimum de 138 FPL pour presque tous les individus de moins de 65 ans. L'effet de ces changements a été d'établir Medicaid que la voie de couverture Pour les personnes à faible revenu dans le système plus large ACAs pour couvrir les non assurés. Comme indiqué précédemment, bien que l'expansion de Medicaid était censée être nationale, la décision de la Cour suprême l'a rendu essentiellement facultatif pour les États. À ce jour, 29 États (y compris DC) ont adopté l'expansion et six États en débattent. 16 États n'adoptent pas l'expansion à ce moment-ci (figure 3). Entre la période de trois mois qui a précédé la première période d'inscription ouverte d'ACA en octobre 2013 et celle de décembre 2014, les inscriptions aux programmes Medicaid et CHIP ont augmenté de plus de 10,7 millions dans les 49 États déclarant les données pour les deux périodes. 7 Figure 3: Situation actuelle des décisions d'agrandissement de Medicaid États Les décisions d'expansion de Medicaid ont des implications majeures pour les adultes à faible revenu. Alors que les Etats d'expansion fournissent Medicaid pour les adultes jusqu'à 138 FPL, à partir de janvier 2015, la limite médiane de revenu de Medicaid pour les parents dans les états de non-expansion est juste 46 FPL (environ 9,200 pour une famille de trois en 2015) et dans tous Mais l'un des États non-expansion, les adultes sans enfant restent inadmissibles à Medicaid (Figure 4). Étant donné que l'ACA a accordé l'admissibilité de Medicaid aux adultes à faible revenu, elle n'a pas fourni d'aide financière pour l'achat de la couverture Marketplace pour les moins de 100 FPL. Par conséquent, dans les États qui n'adoptent pas l'expansion Medicaid, près de 4 millions de pauvres non assurés tomber dans un écart de couverture. 9 Figure 4: Moyenne MedicaidCHIP revenu Eligibilité Seuils, mars 2015 L'ACA a protégé les gains dans la couverture des enfants qui ont été atteints dans le temps dans Medicaid et CHIP. Le seuil national d'admissibilité au revenu minimum Medicaid de 138 FPL s'applique à tous les enfants jusqu'à l'âge de 19 ans et la loi exige que les États maintiennent au moins les limites d'admissibilité qu'ils avaient en place au moment de la mise en vigueur de l'ACA jusqu'au 30 septembre 2019. En outre, De 2014, les états doivent fournir la couverture de Medicaid pour les enfants vieillissant hors de la famille d'accueil, jusqu'à l'âge 26. Enfin, l'ACA étend le financement de CHIP jusqu'en 2015, et prévoit une augmentation de 23 points de pourcentage des taux d'appariement fédéraux sous CHIP pendant la période FY 2016-2019 si le Congrès étend le financement de CHIP au-delà de 2015. 10 Quels services Medicaid couvre Medicaid couvre un large éventail de services pour répondre aux divers besoins des populations qu'il dessert. Les prestations de Medicaid incluent à la fois des services de soins de courte durée et un large éventail de services et d'aides à long terme que Medicare et la plupart des régimes d'assurance privés ne couvrent pas ou ne limitent pas. Les États ont la possibilité de facturer des primes limitées et le partage des coûts dans Medicaid, sous réserve des paramètres fédéraux. Les primes sont généralement interdites aux bénéficiaires dont le revenu est inférieur à 150 FPL. Le partage des coûts pour les personnes ayant un revenu inférieur à 100 FPL est limité aux montants nominaux spécifiés dans les règlements fédéraux, les niveaux plus élevés étant autorisés pour les bénéficiaires à des niveaux de revenu plus élevés. Toutefois, certains groupes sont exemptés du partage des coûts, y compris les enfants admissibles, les femmes enceintes, la plupart des enfants et les adultes handicapés, les personnes résidant dans des établissements et les personnes qui reçoivent des soins palliatifs. En outre, certains services sont exemptés du partage des coûts: les services d'urgence, les services préventifs pour les enfants, les services liés à la grossesse et les services de planification familiale. Les primes totales de Medicaid et le partage des coûts pour une famille ne peuvent pas dépasser 5 fois le revenu de la famille sur une base trimestrielle ou mensuelle. 11 États sont tenus par la loi fédérale de couvrir les services obligatoires spécifiés dans Medicaid, et ils peuvent également choisir de couvrir de nombreux services désignés comme facultatifs (Figure 5) ces avantages s'appliquent aux adultes admissibles à Medicaid en vertu des règles d'admissibilité pré-ACA. De nombreux États choisissent de couvrir les médicaments sur ordonnance (tous les États), les soins dentaires, l'équipement médical durable et les services de soins personnels. Le programme de prestations de Medicaid pour les enfants, connu sous le nom EPSDT (dépistage précoce et périodique, le diagnostic et le traitement), est unique, abordant les besoins de développement des enfants ainsi que des soins de santé et comprend de nombreux services qui sont essentiels pour les enfants ayant des besoins particuliers en soins de santé . Sous EPSDT, les enfants jusqu'à l'âge de 21 ans ont droit à tous les services Medicaid médicalement nécessaires, y compris les services facultatifs, même si l'État ne les couvre pas pour les adultes. Figure 5: Prestations de Medicaid: services facultatifs et certains services facultatifs En plus des services de soins infirmiers et des soins à domicile, qui sont des services de soins de longue durée obligatoires, les états couvrent également de nombreux services facultatifs à domicile et communautaires. 12 Le HCBS comprend la gestion ciblée des cas, les services de soins personnels, la formation des familles et des aidants et la prestation de services de réadaptation, la coordination du logement pour aider les gens à trouver et à obtenir un logement communautaire et une diversité d'autres services. Medicaid est le principal payeur pour les soins de longue durée institutionnels et communautaires à long terme dans le financement des États-Unis 40 des dépenses totales dans ce domaine. 13 Jusqu'à une date relativement récente, la loi fédérale exige généralement que les États accordent les mêmes prestations à tous les bénéficiaires de Medicaid dans tout l'État. Les lois promulguées en 2006 ont donné aux États une marge de manoeuvre limitée pour accorder des avantages comparatifs à certains bénéficiaires de Medicaid en fonction de l'un des trois régimes d'assurance commerciale spécifiés dans la loi ou d'un ensemble de prestations jugé approprié par le secrétaire du HHS. Toutefois, peu d'États ont effectivement utilisé l'autorité de référence. Les États ont également l'autorité d'utiliser les dollars Medicaid pour payer des primes pour l'assurance-maladie de l'emploi pour les bénéficiaires de Medicaid qui sont offerts, une approche connue sous le nom d'assistance de prime. Les États doivent généralement fournir des services intégrés et la protection des coûts partagés pour combler les lacunes entre la couverture privée et Medicaid. Principales réformes de l'ACA. En vertu de l'ACA, la plupart des adultes du nouveau groupe d'expansion de Medicaid reçoivent des régimes d'avantages alternatifs (ABP), qui est le nouveau terme pour les options de référence de Medicaid qui vient d'être mentionné. Les PSA de Medicaid doivent inclure les mêmes dix catégories de prestations essentielles de santé (EHB) que doivent inclure les plans de marché de l'ACA. En outre, les SPA doivent assurer la parité entre les prestations de santé physique et mentale, offrir l'éventail complet des services de prévention de l'hépatite B et couvrir les services et fournitures de planification familiale, les services FQHC et RHC et le transport médical non urgent. Comparés aux avantages traditionnels de Medicaid pour les adultes, les SPA basés sur des produits d'assurance commerciaux peuvent fournir une couverture plus large de certains services (p. Ex., Soins de santé comportementaux, soins préventifs) et une couverture plus étroite d'autres services (p. Ex. 14 Tous, sauf quelques États, ont aligné leur PAA sur leur programme de prestations Medicaid traditionnel pour les adultes. Certaines populations doivent avoir accès à tous les avantages du régime d'assurance-maladie de Medicaid, même s'ils sont admissibles à Medicaid par le biais du nouveau groupe d'expansion pour adultes. Ils comprennent les personnes qui sont médicalement fragiles ou qui ont des besoins médicaux particuliers, y compris les personnes ayant des troubles de santé mentale invalidants et des problèmes de santé complexes, les deux bénéficiaires admissibles et les autres groupes de bénéficiaires. Les règlements révisés sur les primes de Medicaid et les cotisations de partage des coûts pour les personnes dont le revenu est inférieur ou égal à 100 FPL à 4 pour les services ambulatoires, 8 pour les médicaments non préférés et à l'urgence et 75 pour les patients hospitalisés comme avant, Les États peuvent exiger un partage des coûts plus élevé pour les bénéficiaires dont le revenu est supérieur à 100 FPL. 15 L'interdiction des primes pour les personnes dont le montant est égal ou inférieur à 150 FPL, les exemptions mentionnées précédemment et le plafond global des primes et de la participation aux coûts restent en place. Comment les bénéficiaires de Medicaid reçoivent-ils des soins? La plupart des bénéficiaires de Medicaid obtiennent-ils des soins auprès de médecins de bureau privés et d'autres professionnels de la santé. Les centres de santé et les hôpitaux jouent également un rôle majeur dans la prestation de services à la population Medicaid. Trente-neuf États contractent maintenant avec des organismes de soins intégrés (MCO) pour servir au moins certains bénéficiaires de Medicaid, et à l'échelle nationale, plus de la moitié de tous les bénéficiaires de Medicaid, principalement des enfants et des parents obtiennent leurs soins par ces plans. Les États versent aux AGC une prime mensuelle pour chaque bénéficiaire inscrit à Medicaid. Les États comptent de plus en plus sur les AGC, en élargissant les soins gérés pour inclure les populations de Medicaid qui ont un besoin plus élevé, comme les personnes handicapées et les deux bénéficiaires admissibles, ainsi que les adultes de l'expansion Medicaid. Les États adoptent également des services et des soutiens gérés à long terme. De nombreux bénéficiaires de Medicaid qui ne sont pas dans les MCO axés sur le risque sont inscrits dans les programmes de gestion des cas de soins primaires (PCCM), dans lesquels les États paient pour les soins sur une base de rémunération à l'acte, Coordonner les soins pour leurs patients Medicaid. Les programmes de prise en charge axée sur les risques et les PCCM peuvent être compris, en partie, comme des moyens d'établir des réseaux de prestataires participants et d'obtenir un meilleur accès aux soins pour les bénéficiaires de Medicaid. En ce qui concerne les soins de longue durée, les États ont travaillé au cours des dernières décennies pour rééquilibrer leurs programmes en consacrant une plus grande part de leurs dépenses de soins de longue durée à l'HCBS plutôt qu'à des programmes institutionnels soins. Bien que la majeure partie des dépenses de soins de longue durée de Medicaid soit toujours destinée aux soins en établissement, la part consacrée au HCBS continue de croître. Au cours de l'exercice 2013, HCBS représentait 46% des dépenses totales de soins de longue durée de Medicaid, comparativement à 32 au cours de l'exercice 2002. 16 Principales réformes de l'ACA. L'ACA comprend de nombreux investissements, des possibilités de financement, des programmes de démonstration et de nouvelles autorités conçues pour stimuler la prestation des soins de santé et les réformes du système de paiement dans Medicaid et d'autres programmes d'assurance publique. Ces dispositions ont accéléré l'innovation continue dans les programmes de Medicaid, y compris la mise en œuvre de modèles comme les maisons médicales centrées sur le patient et les organisations de soins responsables (ACO) qui impliquent un rôle plus central pour les soins préventifs et primaires, Incitations liées à la performance. Les États combinent et intègrent ces approches de différentes manières avec leurs systèmes sous-jacents de livraison et de paiement dans Medicaid. L'ACA offre également aux États des options élargies et un financement fédéral amélioré pour améliorer l'accès et la prestation des services et des appuis à long terme de Medicaid et pour inciter les États à transférer davantage de dépenses de soins de longue durée au HCBS. Presque chaque état a adopté au moins l'une des six principales options Medicaid LTSS contenues dans l'ACA, avec de nombreux États poursuivant de multiples options. 17 Comment l'accès aux soins dans Medicaid Les bénéficiaires de Medicaid sont-ils beaucoup mieux que les non-assurés sur les principales mesures d'accès aux soins, d'utilisation, de besoins non satisfaits et de protection financière. La grande majorité des bénéficiaires de Medicaid ont une source habituelle de soins, comparativement à une part non négligeable des non-assurés qui n'en ont pas, et ils sont nettement plus susceptibles de consulter un médecin (figure 7). Medicaid abaisse également les barrières financières aux soins et limite les coûts de sa propre poche, et les bénéficiaires de Medicaid sont beaucoup moins susceptibles que les non assurés de signaler des besoins de soins de santé non satisfaits. 18 19 20 Figure 7: Accès aux soins selon le statut d'assurance maladie, 2013 Les comparaisons entre Medicaid et assurance privée sont également informatives. La recherche fondée sur des enquêtes nationales montre que les enfants et les adultes de Medicaid ont accès à des soins primaires et préventifs et les utilisent à des taux comparables à ceux de leurs homologues de l'assurance patronale (ESI). Lorsque les caractéristiques démographiques, l'état de santé et les différences socioéconomiques entre les deux populations assurées sont contrôlées, les parts avec une source habituelle de soins sont semblables, ainsi que les actions avec tout bureau ou visite médicale et les actions avec toute visite spécialisée. De même, en tenant compte de ces différences, les pourcentages d'enfants ayant des besoins non satisfaits en soins médicaux, en soins dentaires ou en médicaments d'ordonnance sont comparables entre les deux groupes d'assurés (et faibles) chez les adultes, Inférieur pour ceux avec Medicaid, bien que les besoins non satisfaits en raison d'obstacles non financiers, comme le transport, sont plus élevés pour les adultes Medicaid. Bien que les analyses des données d'enquête révèlent un accès assez robuste aux soins dans Medicaid, 22 autres recherches mettent en évidence des défis et des lacunes importants. La participation des médecins est plus limitée dans Medicaid que dans Medicare ou l'assurance privée. 23 Les médecins qui diminuent leur participation à Medicaid sont souvent attribués aux faibles taux de paiement dans Medicaid, bien que les preuves de l'incidence des frais sur la participation soient mitigées. La faible participation des psychiatres à Medicaid et les pénuries de professionnels en traitement de la toxicomanie 25 sont particulièrement préoccupantes en raison de la prévalence élevée des troubles de santé comportementale chez les bénéficiaires de Medicaid pour les bénéficiaires ayant des comorbidités physiques et comportementales, De leurs conditions physiques chroniques. La participation de dentiste dans Medicaid est également faible, mais les enfants avec Medicaid sont à égalité avec les enfants assurés en termes de soins dentaires (dans l'ensemble, l'utilisation des soins dentaires pour les enfants tombe bien en dessous des niveaux recommandés). L'accès des adultes aux soins dentaires dans Medicaid est un problème plus important. La couverture des services dentaires pour adultes est facultative dans Medicaid et de nombreux États ne couvrent que les soins pour le soulagement de la douleur ou les soins dentaires d'urgence pour les blessures, les traumatismes ou les extractions beaucoup imposent également des draps serrés sur les soins dentaires pour adultes. Selon un rapport publié en 2012 par le Government Accountability Office, 38 États ont signalé qu'ils éprouvaient des difficultés à assurer une participation suffisante des fournisseurs dans Medicaid, les principales raisons étant la pénurie globale de prestataires et le faible taux de paiement de Medicaid. Les études secrètes indiquent une disponibilité plus limitée des nouveaux rendez-vous des patients pour les bénéficiaires de Medicaid par rapport aux personnes assurées en privé. 28 Au fur et à mesure que les soins administrés se développent, les taux de paiement des prestataires relèvent de plus en plus de la politique de l'AGC plutôt que des calendriers des honoraires des États et des MCO sont responsables d'établir des réseaux de prestataires adéquats pour répondre aux besoins de leurs affiliés. L'application par l'État et le gouvernement fédéral des normes d'adéquation du réseau est essentielle pour s'assurer que les personnes inscrites aux soins gérés par Medicaid ont un accès solide aux soins. Deux rapports récents du Bureau de l'inspecteur général du HHS mettent en évidence des lacunes importantes dans la surveillance, y compris des mesures d'application limitées de l'État contre la violation par l'AGC des normes d'accès et des inexactitudes répandues dans les annuaires des fournisseurs de Medicaid. 29 Enfin, les bénéficiaires de Medicaid sont confrontés à d'autres obstacles à l'accès, y compris un accès limité aux soins après les heures de travail et au manque de transport. Principales réformes de l'ACA. L'ACA a fait un certain nombre de grands investissements pour élargir l'accès aux soins dans Medicaid que les inscriptions dans le programme se développe. Pour 2013 et 2014, la loi a augmenté les frais de Medicaid pour la plupart des services de médecins de soins primaires aux niveaux des frais d'assurance-maladie, fournissant un financement fédéral complet pour l'augmentation. Par conséquent, les frais de Medicaid pour les services touchés ont augmenté en moyenne de 73 au total. Les résultats de l'étude montrant que l'augmentation des taux de remboursement des soins primaires a entraîné une plus grande disponibilité des nouveaux patients pour les inscrits à Medicaid fournit des preuves que les taux de paiement des prestataires peuvent être un levier efficace pour élargir l'accès. 30 Dans la Fondation Kaiser pour la famille, un récent sondage mené auprès de 50 directeurs de Medicaid, 15 États ont indiqué qu'ils avaient l'intention d'étendre au moins en partie la hausse des frais médicaux pour les soins primaires en 2015. L'ACA a également financé une vaste expansion des centres de santé communautaire et du Corps national de services de santé, qui fournit de nombreux médecins et autres professionnels de la santé qui les fournissent et qui dispensent des soins dans les zones mal desservies. Grâce à ces investissements, en plus de l'agrandissement de Medicaid, qui donne de nouveaux revenus aux centres de santé pour de nombreux patients précédemment non assurés, les centres de santé ont pu ouvrir de nombreux nouveaux sites, fournir des services de soins primaires plus complets, y compris les soins dentaires et la santé comportementale Services, et servir un nombre croissant de patients, maintenant totalisant plus de 21 millions. Combien coûte Medicaid et comment est-il financé Au cours de l'exercice 2013, les dépenses de Medicaid pour les services ont totalisé près de 440 milliards. Environ les deux tiers de toutes les dépenses étaient attribuables aux soins de courte durée et plus d'un quart était associé aux soins de longue durée (figure 8). Les paiements supplémentaires aux hôpitaux qui servent une part disproportionnée de Medicaid et des patients non assurés, connu sous le nom de DSH, représentaient 3,7 de dépenses, et les dépenses Medicaid pour les primes Medicare et le partage des coûts pour le double bénéficiaires admissibles totalisé 3,4. Comme mentionné précédemment, près des deux tiers de toutes les dépenses de Medicaid pour les services est attribuable aux personnes âgées et aux personnes handicapées, qui représentent seulement un quart de tous les inscrits Medicaid. Les seuls bénéficiaires éligibles représentent à eux seuls près de 40% de toutes les dépenses, principalement en raison des dépenses consacrées aux soins de longue durée. Les 5 des bénéficiaires de Medicaid avec les coûts les plus élevés conduisent plus de la moitié de toutes les dépenses de Medicaid (figure 9). Leurs coûts élevés sont attribuables à leurs besoins importants en soins de courte durée, soins de longue durée ou souvent les deux. Graphique 8: Dépenses de Medicaid par service, avec paiements de DSH et paiements versés à Medicare, 2013 2013 Figure 9: Les 5 principaux adhérents ont contribué à plus de la moitié des dépenses de Medicaid, exercice 2011 Les dépenses de Medicaid sont dictées par plusieurs facteurs, Les inscriptions, l'inflation des coûts médicaux, l'utilisation et les choix de politiques de l'État au sujet des prestations, des taux de paiement des fournisseurs et d'autres facteurs du programme. Pendant les ralentissements économiques, les inscriptions à Medicaid se développe, en augmentant les coûts d'État Medicaid en même temps que les recettes fiscales de l'État sont en baisse. Les États soumis à des pressions récessives ont souvent cherché à contraindre les dépenses Medicaid par des mesures telles que la réduction des taux de paiement des prestataires ou la réduction des prestations. De plus en plus, les États entreprennent une transformation plus fondamentale de leurs systèmes de paiement et de livraison Medicaid pour contrôler les coûts et améliorer les soins, en particulier pour les populations à coût élevé. Au cours de la période 2007-2013, la croissance annuelle moyenne des dépenses totales de Medicaid pour les soins de courte durée a été de 7,4, mais la croissance des dépenses était de 3,1 par rapport à la croissance des dépenses nationales de santé par habitant et à l'inflation des coûts médicaux et moins Que la croissance des primes d'assurance-maladie privée par affilié (figure 10). 32 Figure 10: Croissance des dépenses de Medicaid par employé et des autres dépenses de santé, 2007-2013 Les États et le gouvernement fédéral partagent le coût de Medicaid. Le gouvernement fédéral correspond à l'état Medicaid dépenser au moins un dollar pour dollar pour les bénéficiaires admissibles à Medicaid en vertu de la loi pré-ACA. Le taux de correspondance fédéral, connu sous le nom de pourcentage de l'assistance médicale fédérale (FMAP), varie en fonction du revenu par habitant relatif selon une formule précisée dans la loi fédérale. Le FMAP pour l'exercice 2015, qui a commencé le 1er octobre 2014, va du minimum fédéral de 50 à 73,6 dans le Mississippi, l'État le plus pauvre d'aujourd'hui. 33 En 2012, l'année la plus récente pour laquelle des données sont disponibles, la part fédérale du total des dépenses nationales de Medicaid était d'environ 57. 34 Principales réformes de l'ACA. L'expansion de Medicaid dans les États qui l'ont mis en œuvre, et une plus grande participation à Medicaid à l'échelle nationale en raison de l'extension accrue et simplifié les processus d'éligibilité et d'inscription, conduit, comme prévu, à l'augmentation des inscriptions Medicaid et, . Le gouvernement fédéral finance la grande majorité des nouveaux coûts associés à l'expansion de Medicaid aux adultes, le match fédéral pour les adultes nouvellement admissibles est de 100 à 2016 et passe progressivement à 90. En outre, l'ACA fournit un financement fédéral amélioré pour les investissements que tous Par exemple, la mise en place de programmes de soins de santé pour les bénéficiaires de Medicaid souffrant de maladies chroniques, les possibilités d'élargir l'HCBS et les améliorations apportées aux systèmes de données Medicaid. Tous les états, y compris ceux qui ne sont pas en expansion Medicaid, voient des coûts accrus Medicaid en raison de la participation accrue dans Medicaid parmi les personnes qui sont admissibles en vertu de règles pré-ACA. Les États reçoivent leur allumette fédérale régulière pour ces bénéficiaires. Comme on pouvait s'y attendre, la croissance totale des dépenses de Medicaid au cours de l'exercice 2014 et de l'exercice 2015 a été beaucoup plus élevée dans les états d'expansion de Medicaid que dans les États non expansionnistes, mais les dépenses publiques de Medicaid ont augmenté plus lentement dans les États d'expansion. Fonds de contrepartie. 35 États qui élargissent Medicaid paiera une petite part du coût pour l'expansion des adultes à partir de 2017, atteignant un maximum de 10 en 2020. Cependant, bon nombre de ces États prévoient des compensations ou des économies nettes en raison de la réduction des dépenses publiques pour les soins non rémunérés et pour l'État - les programmes de santé mentale financés et d'autres programmes les effets économiques plus larges de l'expansion de Medicaid, comme la croissance de l'emploi et l'augmentation du revenu et les recettes fiscales de l'État et autres impacts. Les États qui ne sont pas en expansion Medicaid renoncent à un financement fédéral substantiel pour une couverture élargie de leurs résidents à faible revenu. Looking Ahead Déjà une source intégrale de couverture et d'accès pour les Américains à faible revenu, y compris de nombreuses personnes ayant des besoins complexes en soins de santé et en soins de longue durée, le rôle des Medicaids augmente à mesure que l'expansion vers les adultes à faible revenu et les autres réformes clés Medicaid prendra effet. Il sera important de suivre et d'évaluer la façon dont le programme évolue sous l'ACA, et à mesure que l'innovation Medicaid au niveau de l'état, du plan de santé et du fournisseur progresse et se propage. La transformation et l'expérimentation sans précédent en cours dans Medicaid offrent l'occasion d'identifier les pratiques réussies d'inscription et de renouvellement, les stratégies pour assurer l'accès aux soins, les modèles efficaces de soins centrés sur la personne et coordonnés et les systèmes de paiement qui alignent les incitatifs financiers avec les objectifs de qualité et de coût . Progresser dans tous ces domaines peut renforcer encore le programme Medicaid et bénéficier les millions de personnes qu'elle sert. Movir moyen et modèles exponentiels de lissage Comme une première étape pour aller au-delà des modèles moyens, modèles randonnée aléatoire, et les modèles tendances linéaires, les tendances non saisonnières et les tendances peuvent Être extrapolées à l'aide d'un modèle de moyenne mobile ou de lissage. L'hypothèse de base derrière les modèles de moyenne et de lissage est que la série temporelle est localement stationnaire avec une moyenne lentement variable. Par conséquent, nous prenons une moyenne mobile (locale) pour estimer la valeur actuelle de la moyenne, puis nous l'utilisons comme prévision pour le proche avenir. Cela peut être considéré comme un compromis entre le modèle moyen et le modèle randonnée aléatoire sans dérive. La même stratégie peut être utilisée pour estimer et extrapoler une tendance locale. Une moyenne mobile est souvent appelée une version quotsmoothedquot de la série originale parce que la moyenne à court terme a pour effet de lisser les bosses dans la série d'origine. En ajustant le degré de lissage (la largeur de la moyenne mobile), on peut espérer trouver un équilibre optimal entre la performance des modèles de marche moyenne et aléatoire. Le modèle le plus simple de la moyenne est le. Moyenne mobile simple (également pondérée): La prévision de la valeur de Y à l'instant t1 qui est faite à l'instant t est égale à la moyenne simple des observations m les plus récentes: (Ici et ailleurs, je vais utiliser le symbole 8220Y-hat8221 pour me tenir Pour une prévision de la série temporelle Y faite le plus tôt possible par un modèle donné). Cette moyenne est centrée à la période t (m1) 2, ce qui implique que l'estimation de la moyenne locale aura tendance à se situer en deçà du vrai Valeur de la moyenne locale d'environ (m1) 2 périodes. Ainsi, nous disons que l'âge moyen des données dans la moyenne mobile simple est (m1) 2 par rapport à la période pour laquelle la prévision est calculée: c'est le temps pendant lequel les prévisions auront tendance à être en retard par rapport aux points de retournement dans les données . Par exemple, si vous faites la moyenne des 5 dernières valeurs, les prévisions seront environ 3 périodes en retard pour répondre aux points de retournement. Notez que si m1, le modèle de moyenne mobile simple (SMA) est équivalent au modèle de marche aléatoire (sans croissance). Si m est très grand (comparable à la longueur de la période d'estimation), le modèle SMA est équivalent au modèle moyen. Comme pour tout paramètre d'un modèle de prévision, il est courant d'ajuster la valeur de k afin d'obtenir le meilleur rapport entre les données, c'est-à-dire les erreurs de prévision les plus faibles en moyenne. Voici un exemple d'une série qui semble présenter des fluctuations aléatoires autour d'une moyenne lentement variable. Tout d'abord, essayons de l'adapter à un modèle de marche aléatoire, ce qui équivaut à une moyenne mobile simple de 1 terme: Le modèle de marche aléatoire répond très rapidement aux changements dans la série, mais en le faisant, il choisit une grande partie du quotnoise dans le Données (les fluctuations aléatoires) ainsi que le quotsignalquot (la moyenne locale). Si nous essayons plutôt une moyenne mobile simple de 5 termes, nous obtenons un ensemble plus lisse de prévisions: La moyenne mobile simple à 5 termes génère des erreurs beaucoup plus faibles que le modèle de marche aléatoire dans ce cas. L'âge moyen des données de cette prévision est de 3 ((51) 2), de sorte qu'il tend à être en retard par rapport aux points de retournement d'environ trois périodes. (Par exemple, un ralentissement semble avoir eu lieu à la période 21, mais les prévisions ne tournent pas jusqu'à plusieurs périodes plus tard.) Notez que les prévisions à long terme du modèle SMA sont une ligne droite horizontale, tout comme dans la marche aléatoire modèle. Ainsi, le modèle SMA suppose qu'il n'y a pas de tendance dans les données. Cependant, alors que les prévisions du modèle randonnée aléatoire sont tout simplement égales à la dernière valeur observée, les prévisions du modèle SMA sont égales à une moyenne pondérée des valeurs récentes. Les limites de confiance calculées par Statgraphics pour les prévisions à long terme de la moyenne mobile simple ne s'élargissent pas à mesure que l'horizon de prévision augmente. Ce n'est évidemment pas correct Malheureusement, il n'existe pas de théorie statistique sous-jacente qui nous indique comment les intervalles de confiance devraient élargir pour ce modèle. Cependant, il n'est pas trop difficile de calculer des estimations empiriques des limites de confiance pour les prévisions à plus long terme. Par exemple, vous pouvez créer une feuille de calcul dans laquelle le modèle SMA sera utilisé pour prévoir 2 étapes à venir, 3 étapes à venir, etc. dans l'exemple de données historiques. Vous pouvez ensuite calculer les écarts types des erreurs à chaque horizon de prévision, puis construire des intervalles de confiance pour les prévisions à long terme en ajoutant et en soustrayant des multiples de l'écart-type approprié. Si nous essayons une moyenne mobile simple de 9 termes, nous obtenons des prévisions encore plus lisses et plus d'un effet de retard: L'âge moyen est maintenant 5 périodes ((91) 2). Si l'on prend une moyenne mobile à 19 mois, l'âge moyen passe à 10: On remarque que les prévisions sont maintenant en retard par rapport aux points de retournement d'environ 10 périodes. Quelle quantité de lissage est la meilleure pour cette série Voici un tableau qui compare leurs statistiques d'erreur, incluant également une moyenne à 3 termes: Le modèle C, la moyenne mobile à 5 termes, donne la plus faible valeur de RMSE d'une petite marge sur les 3 À moyen terme et à moyen terme, et leurs autres statistiques sont presque identiques. Ainsi, parmi les modèles avec des statistiques d'erreur très similaires, nous pouvons choisir si nous préférerions un peu plus de réactivité ou un peu plus de souplesse dans les prévisions. Le modèle de la moyenne mobile simple décrit ci-dessus a la propriété indésirable de traiter les dernières k observations de manière égale et d'ignorer complètement toutes les observations précédentes. (Retourner au haut de la page.) Intuitivement, les données passées devraient être actualisées de façon plus graduelle - par exemple, l'observation la plus récente devrait prendre un peu plus de poids que la deuxième plus récente, et la deuxième plus récente devrait avoir un peu plus de poids que la 3ème plus récente, et bientôt. Le simple lissage exponentiel (SES) modèle accomplit cela. Soit 945 une constante de quotslacement constante (un nombre entre 0 et 1). Une façon d'écrire le modèle consiste à définir une série L qui représente le niveau actuel (c'est-à-dire la valeur moyenne locale) de la série estimée à partir des données jusqu'à présent. La valeur de L à l'instant t est calculée récursivement à partir de sa propre valeur précédente comme ceci: La valeur lissée actuelle est donc une interpolation entre la valeur lissée précédente et l'observation courante, où 945 contrôle la proximité de la valeur interpolée à la valeur la plus récente observation. La prévision pour la période suivante est simplement la valeur lissée actuelle: De manière équivalente, nous pouvons exprimer directement la prochaine prévision en fonction des prévisions précédentes et des observations précédentes, dans l'une des versions équivalentes suivantes. Dans la première version, la prévision est une interpolation entre la prévision précédente et l'observation précédente: Dans la deuxième version, la prévision suivante est obtenue en ajustant la prévision précédente dans la direction de l'erreur précédente par une fraction 945. est l'erreur faite à Temps t. Dans la troisième version, la prévision est une moyenne mobile exponentiellement pondérée (c'est-à-dire actualisée) avec le facteur d'actualisation 1-945: La version d'interpolation de la formule de prévision est la plus simple à utiliser si vous mettez en œuvre le modèle sur une feuille de calcul: Cellule unique et contient des références de cellule pointant vers la prévision précédente, l'observation précédente et la cellule où la valeur de 945 est stockée. Notez que si 945 1, le modèle SES est équivalent à un modèle de marche aléatoire (sans croissance). Si 945 0, le modèle SES est équivalent au modèle moyen, en supposant que la première valeur lissée est égale à la moyenne. (Retourner au haut de la page.) L'âge moyen des données dans la prévision de lissage exponentielle simple est de 1 945 par rapport à la période pour laquelle la prévision est calculée. (Ce n'est pas censé être évident, mais on peut facilement le montrer en évaluant une série infinie.) Par conséquent, la prévision moyenne mobile simple tend à être en retard par rapport aux points de retournement d'environ 1 945 périodes. Par exemple, lorsque 945 0,5 le lag est 2 périodes lorsque 945 0,2 le retard est de 5 périodes lorsque 945 0,1 le lag est de 10 périodes, et ainsi de suite. Pour un âge moyen donné (c'est-à-dire le décalage), le lissage exponentiel simple (SES) est un peu supérieur à la moyenne mobile simple (SMA), car il place relativement plus de poids sur l'observation la plus récente. Il est un peu plus sensible aux changements survenus dans le passé récent. Par exemple, un modèle SMA avec 9 termes et un modèle SES avec 945 0,2 ont tous deux une moyenne d'âge de 5 pour les données dans leurs prévisions, mais le modèle SES met plus de poids sur les 3 dernières valeurs que le modèle SMA et à la Un autre avantage important du modèle SES par rapport au modèle SMA est que le modèle SES utilise un paramètre de lissage qui est variable en continu, de sorte qu'il peut facilement être optimisé En utilisant un algorithme quotsolverquot pour minimiser l'erreur quadratique moyenne. La valeur optimale de 945 dans le modèle SES de cette série s'élève à 0,2961, comme indiqué ici: L'âge moyen des données de cette prévision est de 10,2961 3,4 périodes, ce qui est similaire à celle d'une moyenne mobile simple à 6 termes. Les prévisions à long terme du modèle SES sont une droite horizontale. Comme dans le modèle SMA et le modèle randonnée aléatoire sans croissance. Cependant, notez que les intervalles de confiance calculés par Statgraphics divergent maintenant d'une manière raisonnable et qu'ils sont sensiblement plus étroits que les intervalles de confiance pour le modèle de marche aléatoire. Le modèle SES suppose que la série est quelque peu plus prévisible que le modèle de marche aléatoire. Un modèle SES est en fait un cas particulier d'un modèle ARIMA. La théorie statistique des modèles ARIMA fournit une base solide pour le calcul des intervalles de confiance pour le modèle SES. En particulier, un modèle SES est un modèle ARIMA avec une différence non saisonnière, un terme MA (1) et aucun terme constant. Autrement connu sous le nom de modèle de MARIMA (0,1,1) sans constantquot. Le coefficient MA (1) du modèle ARIMA correspond à la quantité 1 945 dans le modèle SES. Par exemple, si vous ajustez un modèle ARIMA (0,1,1) sans constante à la série analysée ici, le coefficient MA (1) estimé s'avère être 0.7029, ce qui est presque exactement un moins 0.2961. Il est possible d'ajouter l'hypothèse d'une tendance linéaire constante non nulle à un modèle SES. Pour cela, il suffit de spécifier un modèle ARIMA avec une différence non saisonnière et un terme MA (1) avec une constante, c'est-à-dire un modèle ARIMA (0,1,1) avec constante. Les prévisions à long terme auront alors une tendance égale à la tendance moyenne observée sur l'ensemble de la période d'estimation. Vous ne pouvez pas le faire en conjonction avec l'ajustement saisonnier, car les options de réglage saisonnier sont désactivées lorsque le type de modèle est réglé sur ARIMA. Cependant, vous pouvez ajouter une tendance exponentielle à long terme constante à un modèle de lissage exponentiel simple (avec ou sans ajustement saisonnier) en utilisant l'option d'ajustement de l'inflation dans la procédure de prévision. Le taux d'inflation appropriée (taux de croissance en pourcentage) par période peut être estimé comme le coefficient de pente dans un modèle de tendance linéaire adapté aux données en conjonction avec une transformation logarithmique naturelle, ou il peut être basé sur d'autres informations indépendantes concernant les perspectives de croissance à long terme . (Retour au haut de la page) Browns Linear (c'est-à-dire double) Lissage exponentiel Les modèles SMA et SES supposent qu'il n'y a aucune tendance des données (ce qui est normalement correct ou au moins pas trop mauvais pour 1- Des prévisions d'avance lorsque les données sont relativement bruyantes), et elles peuvent être modifiées pour incorporer une tendance linéaire constante comme indiqué ci-dessus. Qu'en est-il des tendances à court terme Si une série affiche un taux de croissance variable ou un schéma cyclique qui se distingue clairement du bruit, et s'il est nécessaire de prévoir plus d'une période à venir, l'estimation d'une tendance locale pourrait également être un problème. Le modèle de lissage exponentiel simple peut être généralisé pour obtenir un modèle linéaire de lissage exponentiel (LES) qui calcule des estimations locales de niveau et de tendance. Le modèle de tendance le plus simple variant dans le temps est le modèle de lissage exponentiel linéaire de Browns, qui utilise deux séries lissées différentes qui sont centrées à différents moments. La formule de prévision est basée sur une extrapolation d'une droite passant par les deux centres. (Une version plus sophistiquée de ce modèle, Holt8217s, est discutée ci-dessous.) La forme algébrique du modèle de lissage exponentiel linéaire de Brown8217s, comme celle du modèle de lissage exponentiel simple, peut être exprimée sous différentes formes différentes mais équivalentes. La forme quotométrique de ce modèle est habituellement exprimée comme suit: Soit S la série lissée par singulier obtenue en appliquant un lissage exponentiel simple à la série Y. C'est-à-dire que la valeur de S à la période t est donnée par: (Rappelons que, sous simple Le lissage exponentiel, ce serait la prévision de Y à la période t1.) Puis, désignons par Squot la série doublement lissée obtenue en appliquant le lissage exponentiel simple (en utilisant le même 945) à la série S: Enfin, la prévision pour Y tk. Pour tout kgt1, est donnée par: Ceci donne e 1 0 (c'est-à-dire tricher un peu, et laisser la première prévision égaler la première observation réelle), et e 2 Y 2 8211 Y 1. Après quoi les prévisions sont générées en utilisant l'équation ci-dessus. Cela donne les mêmes valeurs ajustées que la formule basée sur S et S si ces derniers ont été démarrés en utilisant S 1 S 1 Y 1. Cette version du modèle est utilisée sur la page suivante qui illustre une combinaison de lissage exponentiel avec ajustement saisonnier. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s Le modèle LES calcule les estimations locales de niveau et de tendance en lissant les données récentes, mais le fait qu'il le fait avec un seul paramètre de lissage impose une contrainte sur les modèles de données qu'il peut adapter: le niveau et la tendance Ne sont pas autorisés à varier à des taux indépendants. Le modèle LES de Holt8217s aborde cette question en incluant deux constantes de lissage, une pour le niveau et une pour la tendance. A tout moment t, comme dans le modèle Brown8217s, il existe une estimation L t du niveau local et une estimation T t de la tendance locale. Ici, elles sont calculées récursivement à partir de la valeur de Y observée au temps t et des estimations précédentes du niveau et de la tendance par deux équations qui leur appliquent un lissage exponentiel séparément. Si le niveau et la tendance estimés au temps t-1 sont L t82091 et T t-1. Respectivement, alors la prévision pour Y tshy qui aurait été faite au temps t-1 est égale à L t-1 T t-1. Lorsque la valeur réelle est observée, l'estimation actualisée du niveau est calculée récursivement en interpolant entre Y tshy et sa prévision, L t-1 T t-1, en utilisant des poids de 945 et 1 945. La variation du niveau estimé, À savoir L t 8209 L t82091. Peut être interprété comme une mesure bruyante de la tendance à l'instant t. L'estimation actualisée de la tendance est ensuite calculée récursivement en interpolant entre L t 8209 L t82091 et l'estimation précédente de la tendance, T t-1. Utilisant des poids de 946 et 1-946: L'interprétation de la constante de lissage de tendance 946 est analogue à celle de la constante de lissage de niveau 945. Les modèles avec de petites valeurs de 946 supposent que la tendance ne change que très lentement avec le temps tandis que les modèles avec 946 supposent qu'il change plus rapidement. Un modèle avec un grand 946 croit que l'avenir lointain est très incertain, parce que les erreurs dans l'estimation de la tendance deviennent très importantes lors de la prévision de plus d'une période à venir. Les constantes de lissage 945 et 946 peuvent être estimées de la manière habituelle en minimisant l'erreur quadratique moyenne des prévisions à 1 pas. Lorsque cela est fait dans Statgraphics, les estimations s'avèrent être 945 0,3048 et 946 0,008. La très petite valeur de 946 signifie que le modèle suppose très peu de changement dans la tendance d'une période à l'autre, donc, fondamentalement, ce modèle essaie d'estimer une tendance à long terme. Par analogie avec la notion d'âge moyen des données utilisées pour estimer le niveau local de la série, l'âge moyen des données utilisées pour estimer la tendance locale est proportionnel à 1 946, mais pas exactement égal à celui-ci . Dans ce cas, cela s'avère être 10.006 125. Ceci n'est pas un nombre très précis dans la mesure où la précision de l'estimation de 946 est vraiment de 3 décimales, mais elle est du même ordre de grandeur que la taille de l'échantillon de 100, donc Ce modèle est la moyenne sur beaucoup d'histoire dans l'estimation de la tendance. Le graphique ci-dessous montre que le modèle ERP estime une tendance locale légèrement plus grande à la fin de la série que la tendance constante estimée dans le modèle SEStrend. En outre, la valeur estimée de 945 est presque identique à celle obtenue en ajustant le modèle SES avec ou sans tendance, donc c'est presque le même modèle. Maintenant, est-ce que ces ressembler à des prévisions raisonnables pour un modèle qui est censé être l'estimation d'une tendance locale Si vous 8220eyeball8221 cette intrigue, il semble que la tendance locale a tourné vers le bas à la fin de la série Qu'est-ce qui s'est passé Les paramètres de ce modèle Ont été estimées en minimisant l'erreur au carré des prévisions à un pas, et non des prévisions à plus long terme, auquel cas la tendance ne fait pas beaucoup de différence. Si tout ce que vous regardez sont des erreurs en une étape, vous ne voyez pas l'image plus grande des tendances sur (disons) 10 ou 20 périodes. Afin d'obtenir ce modèle plus en phase avec notre extrapolation ophtalmique des données, nous pouvons ajuster manuellement la constante de lissage de tendance afin qu'il utilise une ligne de base plus courte pour l'estimation de tendance. Par exemple, si l'on choisit de fixer 946 0,1, l'âge moyen des données utilisées pour estimer la tendance locale est de 10 périodes, ce qui signifie que nous faisons la moyenne de la tendance au cours des 20 dernières périodes. Here8217s ce que l'intrigue de prévision ressemble si nous fixons 946 0.1 tout en gardant 945 0.3. Cela semble intuitivement raisonnable pour cette série, bien qu'il soit probablement dangereux d'extrapoler cette tendance plus de 10 périodes dans l'avenir. Qu'en est-il des statistiques d'erreur Voici une comparaison de modèles pour les deux modèles présentés ci-dessus ainsi que trois modèles SES. La valeur optimale de 945 pour le modèle SES est d'environ 0,3, mais des résultats similaires (avec une légère ou une plus faible réactivité, respectivement) sont obtenus avec 0,5 et 0,2. (A) Holts linéaire exp. Lissage avec alpha 0,3048 et bêta 0,008 (B) Holts linéaire exp. Lissage avec alpha 0.3 et bêta 0.1 (C) Lissage exponentiel simple avec alpha 0.5 (D) Lissage exponentiel simple avec alpha 0.3 (E) Lissage exponentiel simple avec alpha 0.2 Leurs stats sont quasiment identiques, donc nous ne pouvons pas vraiment faire le choix sur la base Des erreurs de prévision à 1 pas dans l'échantillon de données. Nous devons nous rabattre sur d'autres considérations. Si nous croyons fermement qu'il est logique de baser l'estimation de la tendance actuelle sur ce qui s'est produit au cours des 20 dernières périodes, nous pouvons faire valoir le modèle ERP avec 945 0,3 et 946 0,1. Si nous voulons être agnostiques quant à savoir s'il existe une tendance locale, alors l'un des modèles SSE pourrait être plus facile à expliquer et donnerait également plus de prévisions moyennes de route pour les 5 ou 10 prochaines périodes. (Retourner au haut de la page.) Quel type d'extrapolation de tendance est le mieux: horizontal ou linéaire Les données empiriques suggèrent que, si les données ont déjà été ajustées (si nécessaire) pour l'inflation, il peut être imprudent d'extrapoler des courbes linéaires à court terme Tendances très loin dans l'avenir. Les tendances évidentes aujourd'hui peuvent ralentir à l'avenir en raison de causes variées telles que l'obsolescence des produits, la concurrence accrue, les ralentissements cycliques ou les retournements dans une industrie. Pour cette raison, le lissage exponentiel simple obtient souvent une meilleure sortie de l'échantillon que ce qui pourrait être attendu autrement, malgré son extrapolation de tendance horizontale quotnaivequot. Les modifications de tendance amorties du modèle de lissage exponentiel linéaire sont aussi souvent utilisées dans la pratique pour introduire une note de conservatisme dans ses projections de tendance. Le modèle ERP à tendance amortie peut être mis en œuvre comme un cas particulier d'un modèle ARIMA, en particulier un modèle ARIMA (1,1,2). Il est possible de calculer des intervalles de confiance autour des prévisions à long terme produites par les modèles de lissage exponentiel, en les considérant comme des cas spéciaux de modèles ARIMA. La largeur des intervalles de confiance dépend de (i) l'erreur RMS du modèle, (ii) le type de lissage (simple ou linéaire) (iii) la valeur (S) de la constante de lissage et (iv) le nombre de périodes à venir que vous prévoyez. En général, les intervalles s'étalent plus rapidement lorsque 945 devient plus grand dans le modèle SES et ils s'étalent beaucoup plus rapidement lorsque linéaire plutôt que de simple lissage est utilisé. Ce sujet est abordé plus en détail dans la section des modèles ARIMA des notes. (Retournez en haut de la page.)
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