Example notebook: federal vs. state Medicaid fiscal impact
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 48/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook
- Área
- data, data-visualization
Línea de trabajo
Revisa la ubicación propuesta del notebook en analysis-notebooks y el trabajo de atribución de Medicaid y CHIP en PolicyEngine/policyengine-us#8076 antes de empezar. Usa policyengine.py para crear una comparación realista de reformas y, después, verifica que el notebook muestre resultados del impacto presupuestario agregado, federal, estatal y expresado como un único número, además de resultados de un coroplético por estado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Context
PolicyEngine/policyengine-us#8076 adds federal/state cost attribution for Medicaid (FMAP) and CHIP (eFMAP), plus cross-program aggregates federal_benefit_cost / state_benefit_cost. The variables are there; a demonstration on real reforms makes the capability discoverable.
Proposal
Add a notebook to analysis-notebooks that walks through a realistic Medicaid reform (e.g., ACA expansion rollback, or raising the expansion FMAP from 90% back to a pre-ACA split) and shows:
- Baseline vs. reform aggregate Medicaid cost
- Breakdown into federal vs. state cost, at the national level and by state
- Comparison with the single-number
budgetary_impact— showing how the aggregate hides the state-level fiscal shift - Per-state choropleth of state-borne cost change under the reform
This surfaces the new variables to analysts and establishes a pattern for future fed/state reform scoring (OBBBA SNAP state match starting FY2028, etc.).
Related
- PolicyEngine/policyengine-us#8075 (scoping)
- PolicyEngine/policyengine-us#8076 (Medicaid + CHIP attribution — blocker for this work)
- PolicyEngine/policyengine-api#3481 (API exposure — not a blocker since policyengine.py hits the model directly)
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2
- Forks
- 6
- Merge medio
- 17 h 45 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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