數(shù)據(jù)處理的方法是：先進行通貨膨脹調(diào)整，再用X12進行季節(jié)調(diào)整，再求自然對數(shù)嗎？
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1、我想研究貨幣政策對房價的影響，是否需要對房價、貨幣供應量M2等進行數(shù)據(jù)處理？數(shù)據(jù)處理的方法是：先進行通貨膨脹調(diào)整，再用X12進行季節(jié)調(diào)整，再求自然對數(shù)嗎？ 2、如何進行通貨膨脹調(diào)整？房價是用商品房銷 ...
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2、如何進行通貨膨脹調(diào)整？房價是用商品房銷售金額除以商品房的銷售量而得到的月度數(shù)據(jù)。下表第二列是CPI同比（年）增長率。第三列中的1.012＝1+0.012＝1.012；1.051468＝1.012（1+0.039） ,依此類似。但房價是月度數(shù)據(jù)，例如2016年7月的房價是7598.85元，如果將2013年初作為基期，則進行通貨膨脹調(diào)整變?yōu)?7598.85/1.419325＝5353.74元。
這樣不是很精確，如果要精確，是否要將2016年7月的房價先用CPI環(huán)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成2015年12月的房價，再除以1.419325？t
3、另外，同比和環(huán)比，是不是可以相互換算？例如，2013年CPI同比上漲1.2%，是指2013年的加權(quán)平均房價/2012年的加權(quán)平均房價＝1.012嗎？
4、X12與X11有何區(qū)別？使用X11進行季節(jié)調(diào)整時，顯示 ，不知是什么原因？請高手多多指教！http://data:image/png;base64,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