Example notebook: federal vs. state Medicaid fiscal impact
评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 48/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- jupyter-notebook
调研方向
开始之前，先查看 analysis-notebooks 中提议的 notebook 位置，以及 PolicyEngine/policyengine-us#8076 中关于 Medicaid 和 CHIP 归因的工作。使用 policyengine.py 构建一个现实的改革比较，然后确认 notebook 显示总体、联邦、州级和单一数值的预算影响结果，以及按州划分的分级统计地图结果。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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)
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 2
- 派生
- 6
- 平均合并
- 17 小时 45 分钟
- 30 天内合并 PR
- 1
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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