近年来,我国医疗保障体系不断发展和完善。基本医疗保险作为医疗保障体系的“主干层”,参保人数连年增多,统筹基金收支规模不断加大。但是,基本医疗保险统筹基金支出的较快增长会使基金平稳运行蕴含潜在风险。住院结算支出是基本医疗保险统筹基金支出中数额最大的一部分。在医保实际中,住院结算支出实际上是住院（合规）费用和实际报销比例两者的乘积。因此,研究这两个指标的变化和规律即可反映住院结算支出的变化及规律。在现有的对住院医疗费用的研究中,基于因素分析的广义线性回归模型无法解释例如环境污染、信息不对称等因素对住院医疗费用的影响。而且,广义线性模型是将住院医疗费用看作一个整体来刻画,会忽略住院患者的异质性;此外,现有文献对报销比例的研究多数是在基金收支平衡分析中使用经验值或转换成报销费用进行研究,很少将报销比例看成一个连续型变量单独刻画。混合模型具有回归和聚类分析的思想,在保险索赔、医药卫生等领域多有应用。混合结构可以实现住院群体分类,解决异质性问题,也可以为刻画报销比例提供一种新的研究方法。基于2015-2017年城镇职工基本医疗保险住院结算支出数据,选用住院（合规）费用、实际报销比例作为衡量住院结算支出的指标,以针对个体的住院赔付支出为切入点,用传统模型和混合模型实证研究了住院（合规）费用、实际报销比例两项指标,再推导出总体住院结算支出的分布,给出表达式。研究结果表明,6成分混合Gamma模型对住院（合规）费用的拟合效果良好,2成分混合Beta模型也可以实现对实际报销比例的较好拟合。研究发现,混合模型对住院结算支出的研究有一定的优势,可以为研究基本医疗保险统筹基金支出模型提供一种新的思路。本文主要从以下几个方面展开:第一章为绪论,主要阐述文章研究背景及意义。近年来受基本医疗保险参保人数增加、职工工资水平提升等利好因素的影响,基本医疗保险统筹基金收入增长趋于稳定。但人口老龄化、医疗服务水平提升、个人医疗需求增加等因素的影响,又使统筹基金支出逐年增加。尤其是统筹基金支出增速过快,给基本医疗保险统筹基金的平稳运行带来一定风险。而在基本医疗保险统筹基金支出中最主要的一部分是住院结算支出,此部分对研究总体基本医疗保险统筹基金支出有重要意义。通过阅读国内外相关文献,结合我国实际国情,采用方法导向对住院结算支出的整体情况给出解释。在研究方法上,采用了文献分析法、对比分析法、实证分析法等方法,通过对比传统模型和混合模型,分析两者刻画住院（合规）费用和报销比例两项指标的优劣势,给出更符合实际情况的住院结算支付模型,为研究医疗保险基金支出提供新思路、新方法。第二章介绍了我国基本医疗保险理论,包括其基本内容和特点。结合M市2015-2017年基本医疗保险住院结算支付的支付标准政策变化和其样本数据,对住院结算支付情况进行了描述性统计。从政策上看,我国的医疗保险制度逐年完善,参保群体众多,基本医疗保险住院支付标准也给出了更全面详细规定,对参保群体的补偿比例逐年提升,支付封顶线逐年提升,政策利好给基金支出带来压力。从数据的描述性统计来看,近几年住院群体的人均支付在6000元左右,有逐年上升趋势。住院患者中男性比女性多,60岁以上患者超过60%。就诊医院为三级的患者约占70%,绝大多数患者选择本地住院。第三章介绍了住院（合规）费用、报销比例、住院率三项指标在传统住院结算支出模型中的常用研究方法。首先,使用广义线性回归模型和单成分Gamma模型分别对2015-2017年的住院（合规）费用数据进行拟合。广义线性回归模型中选取性别、年龄、就诊医院级别、住院天数等作为解释变量,其中,住院天数和就诊医院级别对住院（合规）费用的影响最大;单成分Gamma模型对住院（合规）费用尾部数据拟合效果较差,其理论分布和经验分布差别较大。其次,参照就诊医院级别和是否异地报销的权重,对实际报销比例进行加权平均处理。最后分析了广义线性回归模型和单成分Gamma模型对住院（合规）费用拟合的不足之处。广义线性回归模型的解释变量选择存在很强的主观性和局限性,模型无法解释不可观测因素（如道德风险、逆选择、环境污染）对响应变量产生的影响;单成分Gamma模型对对占比较低且变异度大的大额数据拟合效果较差,同时无法体现住院患者异质性。第四章提出了一种基于Gamma分布和Beta分布的混合模型。首先介绍了利用住院结算支出混合模型的基本原理,推导出住院合规费用的Mix-Gamma模型、报销比例的Mix-Beta模型,以及总体住院结算费用的混合模型。其次,使用相应模型对住院（合规）费用数据和实际报销比例数据进行了参数估计、模型拟合优度检验和结果说明。住院（合规）费用数据可以使用6成分Mix-Gamma模型拟合。其中,形状参数为3的Gamma模型在整个模型中的权重达85%以上,解释了住院（合规）费用数据的偏峰特征。形状参数为60和80的Gamma模型可以解释数据的长尾特征;实际报销比例数据可由2成分Mix-Beta模型拟合,成分1主要拟合主体部分,成分2主要拟合实际报销比例小于40%的部分。整体来看,混合模型对住院（合规）费用、报销比例的拟合效果良好。最后,对单成分Gamma模型和Mix-Gamma模型的拟合优度检验结果进行对比分析。选用了自然对数似然函数值、AIC、BIC准则三个指标检验模型优劣。结果显示,对住院（合规）费用拟合最好的模型是6成分Mix-Gamma模型,单成分Gamma模型对住院（合规）费用的拟合效果最差。进一步证明混合模型能够识别长尾数据,在数据整体的拟合效果上有一定优势。第五章主要针对全文结论提出建议。首先对实证部分的结论进行总结,然后结合基本医疗报销的实际情况,提出建议。