土耳其通胀数据发布日，我把三组官方口径并排核对了一遍

土耳其统计局（TÜİK）每月初公布消费者价格指数，同一周内土耳其央行（CBRT）发布通胀预期调查，市场又在盯财政部的中期 program 数字。三份文件口径不同、发布时间错开，社区里做民宿定价、做进口小商品、做本地雇员薪资的人经常被绕晕。我上周把 2024 年 5 月这一期三组数字抓下来，按同一张表重排，先说现象：TÜİK 年度 CPI 落在 75% 附近，CBRT 的市场参与者预期年末值明显更低，财政部中期 program 又给了一个区间。三个数不是互相矛盾，而是回答三个不同问题。

我的做法是固定字段、固定时间戳，用一张宽表管住来源。抓取时只取公布页的原始表格，不用二手转述：

import pandas as pd
rows = [
  {"source":"tuik","period":"2024-05","metric":"yoy_cpi","value":75.45,"published":"2024-06-03"},
  {"source":"cbrt_survey","period":"2024-05","metric":"yearend_exp","value":43.52,"published":"2024-05-17"},
  {"source":"treasury_mtp","period":"2024-05","metric":"yearend_band","value":None,"published":"2024-05-15"},
]
df = pd.DataFrame(rows).sort_values(["metric","published"])

关键是给每行补上 published，因为预期调查发布在 CPI 之前，拿 5 月的预期去对 6 月才公布的 5 月实际值，是社区里最常见的错配。我的表里 metric 只允许三种值：实际同比、年末预期、官方区间中值，其他一律不入表。

为什么这样取舍：三组数字的时间基准不同。CPI 是回看，预期调查是前瞻，中期 program 是政策目标。把三者压成一条曲线会得出「官方在打架」的假象；保住 metric 和 published 两列，读者自己就能看出谁在什么时候说了什么。代价是表变宽、每次发布要手动补一行，自动化程度低，但错配率明显下降。

边界条件很明确：预期调查是问卷均值，不是承诺；中期 program 一年只更新几次，遇到汇率跳变会迅速过时。我自己踩过的坑是把 2023 年某期的年末预期当成当年实际值引用，写进一份租金测算，结果高估了成本压力。另一个坑是 TÜİK 的细分篮子权重每年调整，跨年直接比同一个月分项会失真。

你在自己的账本里，是把预期值单独放一列，还是干脆只用实际值做定价？