土耳其3月通胀数据发布前，我把民宿定价表重算了一遍

土耳其统计局（TÜİK）每月初公布上月CPI，3月数据是观察里拉购买力和旅游定价的关键窗口。我手上有一份卡帕多奇亚与伊斯坦布尔共12家民宿的月度经营表，覆盖2023年1月至2024年2月，含房价、入住率、水电与人工成本。这次要解决的具体问题是：在CPI公布前后，如何用可复现的方式把里拉成本折算成可比较的欧元锚，避免价签跟着新闻标题乱跳。

步骤如下。先把成本拆成固定与浮动两栏，固定栏只放租金和保险，浮动栏放清洁、水电、布草。用TÜİK的CPI分项（餐饮、水电、交通）给浮动栏做加权，而不是用 headline CPI。代码片段可直接跑：

import pandas as pd
cost = pd.read_csv('booking_costs.csv', parse_dates=['month'])
weights = {'utilities':0.45,'linen':0.25,'cleaning':0.30}
cost['float_idx'] = sum(cost[k]*w for k,w in weights.items())
cost['real_cost'] = cost['fixed'] + cost['float_idx']
cost['eur_cost'] = cost['real_cost'] / cost['eur_try']

欧元汇率取央行每日收盘中间价的月均值，不用现钞卖出价。这样做的原因是：游客实际支付多在预订平台完成，平台结算接近中间价，现钞价会系统性高估成本。代价是更新频率只能到月，无法反映月中剧烈波动；如果里拉在月中破位，这套表会滞后，需要临时加一列手工修正。

边界条件很明确：一是CPI分项权重每年调整，跨年比较要重算；二是民宿若以欧元合同签租金，固定栏不应再折里拉；三是我自己踩过的坑——曾把清洁费按人头而非按房晚摊，导致淡季单房成本虚高约18%，后来改为按实际入住夜数分摊才对齐。另一个反例是2月地震后东部客流骤降，样本里两家民宿入住率掉到三成以下，固定成本摊薄失效，那两个月的数据我单独标注，不并入趋势线。

结尾留一个具体问题：你所在城市的民宿或小店，在CPI公布前后会立刻调价，还是等平台结算周期再动？如果是后者，你用什么信号决定提前锁汇？