DFROG — De Nederlandsche Bank's Machine-Learning-Tested Nowcasting Model for GDP Growth
Netherlands
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O KIPPRA do Quénia, a KRA e o IFPRI criaram um modelo de equilíbrio geral computável com IA conversacional para simulação fiscal; uma simulação de 2024 previu que uma retenção de 5% sobre produtos agrícolas empurraria mais de 106.000 quenianos para a pobreza.
Em 2024, o Kenya Institute for Public Policy Research and Analysis (KIPPRA), uma empresa estatal sob o Tesouro e Planeamento Nacional do Quénia, criou em conjunto o Kenya Tax Model com a Autoridade Fiscal do Quénia (KRA) e o International Food Policy Research Institute (IFPRI/CGIAR). O modelo assenta na plataforma de equilíbrio geral computável (CGE) RIAPA do IFPRI, com uma interface de linguagem natural baseada em chat (RIAPA-AI), e integra agora o Economic Modelling Hub do KIPPRA.
Permitir que os decisores políticos executem simulações de políticas fiscais e comerciais sem operar software especializado de modelação CGE, para que as medidas propostas possam ser avaliadas quanto aos seus efeitos na pobreza, na nutrição e no crescimento antes de serem promulgadas.
O modelo foi aplicado a uma proposta política real: um imposto retido na fonte de 5% sobre produtos agrícolas vendidos através de cooperativas. Os resultados da simulação foram apresentados em 5 de abril de 2024 a um workshop de partes interessadas que incluiu a KRA, governos distritais, o National Cereals and Produce Board e cooperativas de agricultores.
Sem reciclagem de receitas, a simulação previu um aumento da pobreza nacional de 106.313 pessoas, um aumento da pobreza rural de 109.805 pessoas e mais 19.832 pessoas subnutridas a nível nacional; o PIB global aumentaria marginalmente 0,02%, enquanto o PIB agrícola cairia 0,05%. Em contrapartida, previa-se que o PIB agrícola aumentasse 1,07% se a nova receita fiscal fosse reinvestida no investimento agrícola. A KRA estaria alegadamente aberta a rever a proposta à luz das evidências.
Os resultados quantitativos são publicados pelos próprios criadores (KIPPRA/IFPRI/CGIAR), e não auditados externamente, e a própria análise subjacente assinalou lacunas de dados relativas aos volumes de vendas das cooperativas, que exigiram pressupostos de incidência. Nenhuma fonte confirma se o imposto retido na fonte acabou por ser abandonado, alterado ou promulgado em resultado direto da modelação — apenas que as conclusões chegaram aos decisores políticos. O elemento de "IA" é uma interface de linguagem natural sobreposta a um modelo CGE convencional, e não um sistema de aprendizagem automática em si mesmo.
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