<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Economics and Mathematical Methods</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Economics and Mathematical Methods</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Экономика и математические методы</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0424-7388</issn><issn publication-format="electronic">3034-6177</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">The Russian Academy of Sciences</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">653329</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.31857/S042473880023259-3</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Managing Chinese and Russian healthcare development using a predictive Gray model and an autoregressive relationship model</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Управление развитием здравоохранения Китая и России с использованием прогностической Грей-модели и модели авторегрессионной зависимости</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>He</surname><given-names>Pingping</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Хэ</surname><given-names>Пинпин</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Kostyrin</surname><given-names>Evgeniy V.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Костырин</surname><given-names>Евгений В.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Bauman Moscow State Technical University (National Research University)</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2023-09-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>09</month><year>2023</year></pub-date><volume>59</volume><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 59, NO3 (2023)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 59, №3 (2023)</issue-title><fpage>100</fpage><lpage>116</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-02-03"><day>03</day><month>02</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2023, Russian Academy of Sciences</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2023, Российская академия наук</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Russian Academy of Sciences</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Российская академия наук</copyright-holder></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/0424-7388/article/view/653329">https://journals.eco-vector.com/0424-7388/article/view/653329</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>This article examines the possible risks for health insurance funds due to an ageing population and the prevalence of infectious diseases in the world. By analyzing the structural differences between the existing health insurance funding systems in China and Russia, and using a Gray's model and an autoregressive model to forecast the existing flows of health insurance funds in Russia and China. The results of the forecasting model are then incorporated into a subsequent management model in order to propose optimisations for the future management of health insurance systems in both countries. The novelty of this paper lies not only in the analysis of the structure of the health insurance financing system, but also in the use of a predictive model to propose optimised management decisions for the future development of health insurance. The results provide theoretical support as well as guidance for national health insurance management. The results of the optimized management model for Russian health insurance show that the optimized solution not only improves the financing gap well, but also leaves a balance.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В статье рассматриваются возможные риски для фондов медицинского страхования в связи со старением населения и распространенностью инфекционных заболеваний в мире. Анализируя структурные различия между существующими системами финансирования медицинского страхования в Китае и России, а также используя модель Грея и авторегрессионную модель для прогнозирования существующих потоков средств медицинского страхования в России и Китае. Результаты модели прогнозирования затем учитываются в последующей модели управления, чтобы предложить оптимизацию для будущего управления системами медицинского страхования в обеих странах. Новизна данной работы заключается не только в анализе структуры системы финансирования медицинского страхования, но и в использовании прогностической модели для предложения оптимизированных управленческих решений для будущего развития медицинского страхования. Полученные результаты обеспечивают теоретическую поддержку, а также служат ориентиром для управления национальным медицинским страхованием. Результаты оптимизированной модели управления российским медицинским страхованием показывают, что оптимизированное решение не только хорошо улучшает дефицит финансирования, но и оставляет остаток.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>Federal Compulsory Health Insurance Fund</kwd><kwd>compulsory health insurance</kwd><kwd>large-scale systems</kwd><kwd>Chinese health care</kwd><kwd>gray-model forecasting</kwd><kwd>medical savings accounts</kwd><kwd>financing system</kwd><kwd>cost-effectiveness</kwd><kwd>management.</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>Федеральный фонд обязательного медицинского страхования</kwd><kwd>обязательное медицинское страхование</kwd><kwd>крупномасштабные системы</kwd><kwd>здравоохранение Китая</kwd><kwd>грей-модель прогнозирования</kwd><kwd>медицинские накопительные счета</kwd><kwd>система финансирования</kwd><kwd>экономическая эффективность</kwd><kwd>управление.</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Соколов, Е. В. Организация перехода граждан России на медицинские накопительные счета / Е. В. Соколов, Е. В. Костырин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2020. – Т. 1. – № 8(104). – С. 55–71. – DOI 10.34684/ek.up.p.r.2020.08.01.008.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Федеральный закон от 06.12.2021 г. № 392-ФЗ "О бюджете Федерального фонда обязательного медицинского страхования на 2022 год и на плановый период 2023 и 2024 годов" // КонсультантПлюс: справ. прав. система: офиц. сайт / Компания «КонсультантПлюс». URL: http: // www.consultant.ru / data.html (дата обращения 11.03.2022).</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Соколов, Е. В. Система финансирования здравоохранения в Сингапуре / Е. В. Соколов, Д. А. Гречкин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – Т. 5. – № 9. – С. 45–52.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Соколов, Е. В. Прорывные технологии финансирования трудовой пенсии по старости / Е. В. Соколов, Е. В. Костырин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 1. – № 7(115). – С. 63–80. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2021.07.01.009.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Соколов, Е. В. Обоснование необходимости и эффективности внедрения медицинских накопительных счетов для всех субъектов Российской Федерации и России в целом / Е. В. Соколов, Е. В. Костырин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2018. – Т. 1. – № 11. – С. 52–64.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Lang Ying, Xia Xiaohong. Исследование баланса доходов и расходов и устойчивого развития фонда медицинского страхования городских рабочих - на примере провинции Сычуань[J]. Health Soft Science, 2021, 35(9):30-34.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Успенская, И. В. Анализ финансового обеспечения территориальной программы обязательного медицинского страхования / И. В. Успенская, Е. В. Манухина, С. В. Юрина // Социальные аспекты здоровья населения. – 2018. – № 1(59). – С. 10.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Deng, J. L. Introduction to grey system theory / J. L. Deng // J Grey System. – 1989; 1:1–24.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Jiao Man, Wang Huan. Prediction on the Urban Employee Basic Medical Insurance Scheme funds: A case study of Jiangsu province. Chinese Journal of Health Policy, 2018, 11(11): 16–21.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Томская, К. М. Анализ временных рядов с помощью авто-регрессионных моделей / К. М. Томская // Интеграция наук. – 2018. – № 4(19). – С. 45–50.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Козыренко, Е. И. Современное состояние финансирования здравоохранения в России / Е. И. Козыренко, Л. О. Авдеева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2019. – № 1. – С. 153–164. – DOI 10.24143/2073–5537-2019-1-153-164.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Хабарова, Е. Л. О последовательном оценивании параметров авто-регрессионной модели с непрерывным временем / Е. Л. Хабарова, Т. В. Емельянова // Всероссийская молодежная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Все грани математики и механики" : Сборник статей, Томск, 23–27 апреля 2019 года / Под редакцией А.В. Старченко. – Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2019. – С. 189–197.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Ma Guifeng, Zhu Zhongchi, Qiu Leijie. Исследование прогнозирования риска дисбаланса между доходами и расходами фонда базового медицинского страхования городских работников [J], Статистика здравоохранения Китая, 2018, 35 (3) :423 - 425.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Основные услуги здравоохранения в Китае в 2021 году // Официальный сайт Китайской национальной службы здравоохранения. URL: http://www.nbphsp.org.cn (дата обращения 09.01.2022).</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Основные показатели деятельности государственных внебюджетных фондов Поступление и расходование средств территориальных фондов обязательного медицинского страхования // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения 09.01.2022).</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>Документ Госсовета Китая "Руководство по запуску пилотной программы базового медицинского страхования для городских жителей"</mixed-citation></ref><ref id="B17"><label>17.</label><mixed-citation>Буре, В. М. Адаптивные методы прогнозирования временных рядов в среде MATLAB / В. М. Буре, С. В. Плахотник // Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB : Труды Всероссийской научной конференции, Санкт-Петербург, 23–26 октября 2007 года. – Санкт-Петербург, 2007. – С. 1363–1370.</mixed-citation></ref><ref id="B18"><label>18.</label><mixed-citation>Закон о социальном страховании Китайской Народной Республики</mixed-citation></ref><ref id="B19"><label>19.</label><mixed-citation>People's Daily " Национальное бюро медицинской безопасности официально запущено, эксперты объясняют</mixed-citation></ref><ref id="B20"><label>20.</label><mixed-citation>Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: www.gks.ru (дата обращения 07.11.2022).</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
