《表3 模型拟合结果：基于ARIMA模型的湖南省卫生总费用趋势预测及分析》

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《基于ARIMA模型的湖南省卫生总费用趋势预测及分析》

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利用卫生总费用、政府支出费用、社会卫生支出费用、个人现金支出费用ARIMA模型对差分后的数据进行处理。不同的ARIMA（x，y，z）模型有不同的预测结果（图1—图4），编程得到所有模型的AIC和BIC性能指标，以AIC和BIC指标来评估模型的优劣，确定AIC和BIC都较小的模型为性能最好的模型。对确定的ARIMA（x1，y1，z1）模型的性能指标进行评估，当残差检验p>0.05，并且误差百分比小于10%时，说明模型预测的结果较好，由此得到模型的AR和常数等值（表3）。