DFROG — De Nederlandsche Bank's Machine-Learning-Tested Nowcasting Model for GDP Growth
Netherlands
DNB's DFROG nowcasting model has tracked Dutch GDP growth in real time since 2024, publishing monthly estimates; a decade-long evaluation …
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El KIPPRA de Kenia, la KRA y el IFPRI crearon un modelo de equilibrio general computable con IA conversacional para simulación fiscal; una simulación de 2024 proyectó que una retención del 5% sobre productos agrícolas empujaría a más de 106.000 kenianos a la pobreza.
En 2024, el Kenya Institute for Public Policy Research and Analysis (KIPPRA), una corporación estatal bajo el Tesoro y Planificación Nacional de Kenia, creó conjuntamente el Kenya Tax Model con la Autoridad Tributaria de Kenia (KRA) y el International Food Policy Research Institute (IFPRI/CGIAR). Se basa en la plataforma de equilibrio general computable (EGC) RIAPA del IFPRI, con una interfaz de lenguaje natural impulsada por chat (RIAPA-AI), y ahora forma parte del Economic Modelling Hub de KIPPRA.
Permitir que los responsables de políticas ejecuten simulaciones de política fiscal y comercial sin operar software especializado de modelación EGC, de modo que las medidas propuestas puedan evaluarse en cuanto a sus efectos sobre la pobreza, la nutrición y el crecimiento antes de su promulgación.
El modelo se aplicó a una propuesta de política real: un impuesto de retención del 5% sobre productos agrícolas vendidos a través de cooperativas. Los resultados de la simulación se presentaron el 5 de abril de 2024 en un taller de partes interesadas que incluyó a la KRA, gobiernos de condado, el National Cereals and Produce Board y cooperativas de agricultores.
Sin reciclaje de ingresos, la simulación proyectó un aumento de la pobreza nacional de 106.313 personas, un aumento de la pobreza rural de 109.805 personas y 19.832 personas más desnutridas a nivel nacional; el PIB global subiría marginalmente un 0,02%, mientras que el PIB agrícola caería un 0,05%. En cambio, se proyectó que el PIB agrícola subiría un 1,07% si los nuevos ingresos fiscales se reinvirtieran en inversión agrícola. Según se informa, la KRA estaba abierta a revisar la propuesta a la luz de la evidencia.
Los resultados cuantitativos están publicados por sus propios desarrolladores (KIPPRA/IFPRI/CGIAR) y no han sido auditados externamente, y el propio análisis subyacente señaló vacíos de datos sobre los volúmenes de ventas de las cooperativas que requirieron supuestos de incidencia. Ninguna fuente confirma si el impuesto de retención finalmente se eliminó, modificó o promulgó como resultado directo de la modelación; solo que los hallazgos llegaron a los responsables de políticas. El componente de "IA" es una interfaz de lenguaje natural sobre un modelo EGC convencional, no un sistema de aprendizaje automático en sí mismo.
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