본 연구는 지금까지 건강보험지출의 장기재정추계 방법론으로 적용된 요인별 예측방법과 조성법의 한계점을 보완하기 위하여 독립변수를 고려한 시계열 방법론인 ARIMAX 모형을 적용하여 건강보험지출을 장기추계하였다. ARIMAX 모형의 다양한 변형을 위하여 자기회귀항 및 독립변수의 지체항을 고려하였으며 또한 로그변환 ARIMAX 모형 및 시계열 회귀모형을 고려하였다. 여러 ARIMAX 모형을 적용한 결과 건강보험지출의 추계결과는 큰 차이를 보였다. 자기회귀항을 고려한 모형에서는 2050년 기준 561.37조 원으로 추계된 반면, 독립변수의 지체항을 고려한 모형의 경우 433.18조 원으로 추계되었다. 로그변환 ARIMAX 모형의 경우에는 430.42조 원으로 추계되었다. 이처럼 모형 간 추계 차이는 조성법이나 OECD의 요인별 예측방법에서도 발생하고 있으며 이는 모형 간의 기본 가정의 차이뿐만 아니라 수십 년 후 미래에 대한 장기 추계로 인하여 불가피하게 발생한다. 본 연구는 건강보험지출의 자기상관적 특성을 고려하는 시계열 분석 방법론 및 모형을 적용하고 다양한 시계열 모형에 따라 건강보험지출의 장기추계 결과를 도출하였다는 점에서 기존연구와는 차별되며, 더욱 정교한 건강보험지출 장기전망을 위해 확장된 형태의 다변량 ARIMAX 모형과 같은 방법론에 대한 가능성을 제시하고자 한다. This study is aimed at applying the ARIMAX model—a time-series forecasting approach that takes into account relevant independent variables—to overcome some of the limitations of such traditional approaches as component method and driver-based simulation in forecasting National Health Insurance expenditure. The versions of the ARIMAX approach that we used in this study include first-order autoregressive model, multiple regression model, log ARIMAX model, and autoreg model. The results were that the projected expenditures differed widely depending on the forecasting versions used. For example, the National Health Insurance expenditure in 2050 was projected to be anywhere between KRW430.42 trillion and KWR561.37 trillion. Such differences are traceable in large part to the differences in the assumptions each version incorporates. This study presents the possibility of the future application of an extended multivariate ARIMAX model for long-term projection of National Health Insurance expenditure.