Example notebook: federal vs. state Medicaid fiscal impact
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- jupyter-notebook
調査の方向性
開始する前に、analysis-notebooks 内で提案されている notebook の場所と、PolicyEngine/policyengine-us#8076 の Medicaid および CHIP の帰属に関する作業を確認してください。policyengine.py を使用して現実的な改革比較を作成し、その後、notebook に集計、連邦、州、単一数値の予算影響と、州ごとのコロプレス結果が表示されることを確認してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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)
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2
- フォーク
- 6
- 平均マージ
- 17時間 45分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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