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如题，本科跨专业经济，计量什么的软件什么的完全不会，全靠自己一点点自学和摸索，真的太难了，求大神们指导！

现在遇到以下几个问题：
1、找到的数据是指数，都是以上个月或者上一年同期为基数计算的，请问怎么转化为所有数据都是以同一年为基期计算的呢？
2、看论文中经常出现X-12方法去除季节因素，请问是用什么软件和方法？
3、正在做制造业的行业细分，有GB的制造业分类和ISIC的制造业分类，但全网都没有找到HS4位制造业分类，我自己做了一份三种分类相互转换的表格，但不敢确定正不正确，请问有大神有正确的现成的HS制造业分类让我看看我制作的对不对的吗？

求指教！
感恩的心！！

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关键词：数据处理 写论文 相互转换 ISIC 感恩的心

在做研究设计之前，应仔细阅读与你研究主题相关的文献，从数据来源，变量选择到模型构建。至于选择什么计量软件，只要可以解决你的问题即可。

铁锷未残 发表于 2018-4-1 10:07
在做研究设计之前，应仔细阅读与你研究主题相关的文献，从数据来源，变量选择到模型构建。至于选择什么计量 ...

谢谢回复！不过你没有回答我的问题呀...
我现在一个是计算同一基期指数的问题，另一个是X11的问题，都是具体操作的问题，文献里都没有提到要怎么具体操作啊

caona5736 发表于 2018-4-1 21:31
谢谢回复！不过你没有回答我的问题呀...
我现在一个是计算同一基期指数的问题，另一个是X11的问题，都是 ...

参考顶级外文文献的研究设计部分，如果文献中没有提及，说明不需要处理。

----------------------- copy starting from the next line -----------------------

1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
2. clear
   
3. input int year str12 country float(settlementpercent settlement chinagdp chinapergdp averageexchange) byte(currency clearing fta) int environment byte(relate language) float(pergdp gdp lnchinapergdp lnpergdp) long country1
   
4. 2015 "澳大利亚"  1.4    .1694     100 8166.76    1.3311 1 0 1  13 43 0  51493.96  96.614 9.007828  10.84922  8
   
5. 2016 "澳大利亚"  1.5   .14775  99.925 8115.83    1.3452 0 0 1  15 44 0  51982.83  97.629 9.001572 10.858668  8
   
6. 2017 "澳大利亚"  1.1   .10109 102.341  8677.4    1.3048 0 0 1  14 45 0  55957.72 101.159 9.068478 10.932352  8
   
7. 2018 "澳大利亚" 1.06   .16801 104.488 9608.42    1.3384 1 0 1  18 46 0  56351.58 103.165 9.170395 10.939365  8
   
8. 2015 "巴哈马"       1     .121     100 8166.76         1 0 0 0 120 18 0  32378.73 109.471 9.007828 10.385257  4
   
9. 2016 "巴哈马"       1    .0985  99.925 8115.83         1 0 0 0 121 19 0   32147.4 111.791 9.001572 10.378087  4
   
10. 2017 "巴哈马"       1    .0919 102.341  8677.4         1 0 0 0 119 20 0  32660.57 113.217 9.068478 10.393924  4
    
11. 2018 "巴哈马"       1    .1585 104.488 9608.42         1 0 0 0 118 21 0  34002.62 116.506 9.170395 10.434193  4
    
12. 2015 "德国"          3     .363     100 8166.76    1.1094 0 0 0  14 43 0  41415.17 108.931 9.007828 10.631403  5
    
13. 2016 "德国"        4.2    .4137  99.925 8115.83    1.1062 0 0 0  17 44 0  42460.69 110.509 9.001572 10.656334  5
    
14. 2017 "德国"        5.6   .51464 102.341  8677.4    1.1293 0 0 0  20 45 0  44770.58 111.874 9.068478 10.709307  5
    
15. 2018 "德国"       4.18   .66253 104.488 9608.42     1.217 0 0 0  24 46 0  48264.01 113.929 9.170395  10.78444  5
    
16. 2015 "韩国"        1.5    .1815     100 8166.76 1131.1575 0 0 1   4 23 0 27105.076 106.636 9.007828 10.207477 14
    
17. 2016 "韩国"        2.5   .24625  99.925 8115.83 1160.4333 0 0 1   5 24 0 27538.807 108.563 9.001572 10.223351 14
    
18. 2017 "韩国"        3.4   .31246 102.341  8677.4 1130.4246 1 0 1   4 25 0  29114.72  111.23 9.068478    10.279 14
    
19. 2018 "韩国"       3.86   .61181 104.488 9608.42 1100.5575 0 0 1   5 26 0 30059.525 112.803 9.170395 10.310935 14
    
20. 2015 "荷兰"          1     .121     100 8166.76    1.1094 0 0 0  27 43 0  45205.77     100 9.007828  10.71898 12
    
21. 2016 "荷兰"        1.1   .10835  99.925 8115.83    1.1062 0 0 0  28 44 0  46027.69 100.455 9.001572 10.736999 12
    
22. 2017 "荷兰"        1.1   .10109 102.341  8677.4    1.1293 0 0 0  32 45 0  48555.35 101.611 9.068478  10.79046 12
    
23. 2018 "荷兰"       1.16   .18386 104.488 9608.42     1.217 0 0 0  36 46 0  53106.38 103.891 9.170395 10.880053 12
    
24. 2015 "卢森堡"    1.03   .12463     100 8166.76    1.1094 0 0 0  57 43 0    101665 111.838 9.007828 11.529438  3
    
25. 2016 "卢森堡"    1.03  .101455  99.925 8115.83    1.1062 0 0 0  59 44 0 102361.02 112.855 9.001572 11.536262  3
    
26. 2017 "卢森堡"    1.03  .094657 102.341  8677.4    1.1293 0 0 0  63 45 0 105712.98 115.299 9.068478 11.568483  3
    
27. 2018 "卢森堡"    1.03  .163255 104.488 9608.42     1.217 0 0 0  66 46 0 114234.24 117.875 9.170395 11.646007  3
    
28. 2015 "马来西亚"    1     .121     100 8166.76    3.9055 1 0 0  22 41 1   9511.81 108.883 9.007828   9.16029 15
    
29. 2016 "马来西亚"    1    .0985  99.925 8115.83    4.1483 0 0 0  23 42 1   9380.98 111.009 9.001572   9.14644 15
    
30. 2017 "马来西亚"    1    .0919 102.341  8677.4    4.3004 0 0 0  24 43 1   9827.67 115.247 9.068478  9.192957 15
    
31. 2018 "马来西亚"    1    .1585 104.488 9608.42    4.0351 1 0 0  15 44 1  10941.75 116.266 9.170395  9.300341 15
    
32. 2015 "美国"          2     .242     100 8166.76         1 0 0 0   7 36 0   56770.4 104.789 9.007828  10.94677 10
    
33. 2016 "美国"        1.9   .18715  99.925 8115.83         1 0 0 0   8 37 0  57876.63 105.934 9.001572  10.96607 10
    
34. 2017 "美国"        1.8   .16542 102.341  8677.4         1 0 0 0   6 38 0     59895 107.948 9.068478 11.000348 10
    
35. 2018 "美国"       1.89  .299565 104.488 9608.42         1 0 1 0   8 39 0  62605.59 110.382 9.170395  11.04461 10
    
36. 2015 "日本"        2.9    .3509     100 8166.76   121.044 0 0 0  32 43 0  34568.93 102.783 9.007828  10.45071  7
    
37. 2016 "日本"          4     .394  99.925 8115.83  108.7929 0 0 0  34 44 0  38804.86 103.058 9.001572   10.5663  7
    
38. 2017 "日本"        4.9   .45031 102.341  8677.4  112.1661 0 0 0  34 45 0  38344.02 102.831 9.068478 10.554354  7
    
39. 2018 "日本"       3.49  .553165 104.488 9608.42  110.4232 1 1 0  39 46 0  39305.78 102.733 9.170395 10.579127  7
    
40. 2015 "瑞士"          1     .121     100 8166.76     .9624 0 0 1  29 65 0  82510.45  98.913 9.007828  11.32068  9
    
41. 2016 "瑞士"          1    .0985  99.925 8115.83     .9854 0 0 1  31 66 0  80490.76  98.307 9.001572 11.295897  9
    
42. 2017 "瑞士"       1.29  .118551 102.341  8677.4     .9847 1 0 1  33 67 0  80642.58  97.881 9.068478 11.297782  9
    
43. 2018 "瑞士"       1.29  .204465 104.488 9608.42     .9779 0 0 1  38 68 0  82950.28  98.258 9.170395 11.325996  9
    
44. 2015 "新加坡"    10.7   1.2947     100 8166.76    1.3748 0 0 1   3 25 1  55330.51 104.992 9.007828  10.92108  6
    
45. 2016 "新加坡"     8.2    .8077  99.925 8115.83    1.3816 1 0 1   2 26 1  56454.74 106.038 9.001572 10.941195  6
    
46. 2017 "新加坡"       9    .8271 102.341  8677.4    1.3809 0 0 1   2 27 1  59990.06 108.466 9.068478 11.001934  6
    
47. 2018 "新加坡"    8.99 1.424915 104.488 9608.42    1.3488 0 0 1   2 28 1  64041.42 110.078 9.170395 11.067286  6
    
48. 2015 "英国"        2.4    .2904     100 8166.76     .6545 0 0 0   6 43 0  44494.86  97.981 9.007828  10.70313 11
    
49. 2016 "英国"        2.4    .2364  99.925 8115.83     .7406 0 0 0   7 44 0  40657.86     100 9.001572 10.612947 11
    
50. 2017 "英国"          2    .1838 102.341  8677.4      .777 0 0 0   7 45 0  39975.38 102.204 9.068478  10.59602 11
    
51. 2018 "英国"       2.38   .37723 104.488 9608.42     .7495 0 0 0   9 46 0     42558 104.144 9.170395 10.658623 11
    
52. 2015 "越南"        1.1    .1331     100 8166.76  21697.57 0 0 0  91 65 0   2085.71 145.795 9.007828  7.642865 13
    
53. 2016 "越南"        1.4    .1379  99.925 8115.83     21935 0 0 0  82 66 0   2172.01 147.415 9.001572  7.683408 13
    
54. 2017 "越南"        1.1   .10109 102.341  8677.4 22370.086 0 0 0  68 67 0   2353.36 153.438 9.068478  7.763599 13
    
55. 2018 "越南"        1.1   .17435 104.488 9608.42  22602.05 0 0 0  69 68 0   2551.12 158.449 9.170395  7.844288 13
    
56. 2015 "中国澳门"  1.9    .2299     100 8166.76     7.985 0 0 1   5 71 1     70133  99.103 9.007828  11.15815  1
    
57. 2016 "中国澳门"  1.9   .18715  99.925 8115.83    7.9951 0 0 1   4 71 1  70278.05     100 9.001572 11.160214  1
    
58. 2017 "中国澳门"  1.7   .15623 102.341  8677.4     8.026 0 0 1   5 71 1  77414.52  102.08 9.068478  11.25693  1
    
59. 2018 "中国澳门" 2.05  .324925 104.488 9608.42    8.0725 0 0 1   4 71 1  82387.75 105.785 9.170395 11.319192  1
    
60. 2015 "中国香港" 52.9   6.4009     100 8166.76    7.7518 0 0 1   5 71 1  42321.71  98.388 9.007828 10.653055  2
    
61. 2016 "中国香港" 53.6   5.2796  99.925 8115.83    7.7622 0 0 1   4 71 1   43496.3     100 9.001572  10.68043  2
    
62. 2017 "中国香港" 49.7  4.56743 102.341  8677.4    7.7932 1 1 1   5 71 1  46091.22 102.951 9.068478 10.738378  2
    
63. 2018 "中国香港" 40.5  6.41925 104.488 9608.42    7.8385 0 0 1   4 71 1  48517.36 106.792 9.170395 10.789677  2
    
64. end
    
65. label values country1 country1
    
66. label def country1 1 "中国澳门", modify
    
67. label def country1 2 "中国香港", modify
    
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80. label def country1 15 "马来西亚", modify

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