股票几年数据需要处理缺失值么

A. 时间序列数据有缺失值的时候怎么办

时间序列数据有缺失值的时候怎么办
用xtbalance命令平衡一下。再回归。否则，你缺失的数据只有补齐，如果不能补齐，当然只有平衡一下了。

B. 缺失值在回归前一般是要处理的，有多种处理方式.1均值替代;2多重补漏分析

（一）个案剔除法(Listwise Deletion)
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise
deletion)，也是很多统计（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
（二）均值替换法(Mean Imputation)
在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean
imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法（Hotdecking）
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。
（四）回归替换法(Regression Imputation)
回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计（如Stata）也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计可以较为简便地操作该方法

C. 在处理股票收盘价时,一般停牌日的缺失数据怎么处理

在系统里有盘后数据下载
试试吧

D. 分析股票时单独一天历史数据缺失 怎么处理

一共有2个办法：
1、进入数据管理，下载全部数据！
2、进入文件夹，找到DATA，然后再DAY里面找到该股的代码，将这个股单独删除，然后再开软件，软件会自动补充数据！

E. 股票收盘价为缺失值时移动平均值该如何处理

股票移动平均线是按照实际交易周期计算的,以日线为例,如果当日没有交易,就不计算,有几天计算几天.
例如10天内肯定会有周六周日,周六周日也不交易也不用计算在内,你看股票走势图上面那个时间不是连续的,所以说250日均线相当于年线

F. 数据清理中，处理缺失值的方法有哪些

1. 删除含有缺失值的个案

2. 可能值插补缺失值

   (1)均值插补

   (2)利用同类均值插补。

   (3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）

   (4)多重插补（Multiple Imputation，MI）

   
   

G. 股价数据缺失，用什么插值法补齐较好

meigushe888：

将这些错误的数据当错缺失数据处理，需要采取一定的手段填充。缺失的数据采取插值法填充，这一点早就确定下来，但在如何实现上却困扰很久。将原始问题简化一下。比如有这样一组数据。ID so co1 1 0.1 0.1 2 0 0.2 3 0.2 0 4 0 0 5 0 0.4 6 0.1 0.5插值法计算方法如下：（也可以不使用这两个步骤，只要最后的结果一致就行） 步骤一：计算缺失值上下的已知值间的斜率： k = (b2 - b1)/(n + 1) n 为缺失数据的个数 步骤二：计算对应的缺失值 a(i) = b1 + k * i 经过处理后，得到的数据是这样的：1 0.10 0.102 0.15 0.203 0.20 0.274 0.17 0.335 0.13 0.406 0.10 0.50我最初的想法是：在sql语句中用for循环来做。逐条地检查每个数值，如果是0，那么获取它的前一个记录的值b1，然后再继续向后遍历，获取后面一个非0的值b2，计算这两个非0数据之间的距离n，之后再用插值法将缺失的数据计算出来，并update到b1和b2之间的每一个值。按照这个思路，很麻烦，比如遍历过程中如何获取前一个数值？出现0的时候，如何记录出现多少个0？for循环经过后，再如何update之前的数值？ 被这些问题困扰很久！在论坛上发帖解决，解决的办法很受启发。1. 创建一个函数ALTER FUNCTION FUN_CO(@ID INT) RETURNS DECIMAL(18, 3) AS BEGIN DECLARE @NUM1 NUMERIC(19,2),@ID1 INT,@NUM2 NUMERIC(19,2),@ID2 INT SELECT TOP 1 @ID1=ID , @NUM1=CO FROM APRECORD WHERE ID<=@ID AND CO<>0 ORDER BY ID DESC SELECT TOP 1 @ID2=ID , @NUM2=CO FROM APRECORD WHERE ID>=@ID AND CO<>0 ORDER BY ID ASC IF @ID2<>@ID1 RETURN @NUM1+(((@NUM2-@NUM1)/(@ID2-@ID1))*(@ID-@ID1)) RETURN @NUM1 END2. 更新数据库UPDATE APRECORD SET CO=DBO.FUN_CO(ID) WHERE DAYTIME >= @BDT AND DAYTIME < @EDT 在这个解决方案中，首先查找到缺失的数据，也就是值为0的数据，然后向前查找非0数据@NUM1，以及它的编号@ID1，向后查找非0的数据@NUM2. 以及编号@ID2。也就是步骤一。然后用公式计算出填充的数据。将上述过程保存在一个函数中，在存储过程中调用。甚至不用for循环之类。

H. 2014年5、6月份天齐锂业股票数据缺失是为什么

2014年5、6月份，天齐锂业股票数据缺失，是因为天齐锂业在2014年4月29号开始停牌。公司在2014年4月30号发布了重大事项进展及继续停牌的公告。一直延续到2014年8月25号才重新开盘。所以在5月6月7月份是没有交易数据的。

I. 把一只股票放置3年不处理，可能出现哪些结果，什么原因导致

1，变废纸了，因为公司倒闭；
2，升值了，因为3年的话一般会避过波动期，属于长线操作，升值空间较大；
3，贬值了，因为公司市价下降。
希望你满意

J. 如何处理数据中的缺失值

一、常用方法 1. 删除
最简单的方法是删除，删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失，这个属性能提供的信息有限，可以选择放弃使用该维属性；如果一个样本大部分属性缺失，可以选择放弃该样本。虽然这种方法简单，但只适用于数据集中缺失较少的情况。

2. 统计填充
对于缺失值的属性，尤其是数值类型的属性，根据所有样本关于这维属性的统计值对其进行填充，如使用平均数、中位数、众数、最大值、最小值等，具体选择哪种统计值需要具体问题具体分析。另外，如果有可用类别信息，还可以进行类内统计，比如身高，男性和女性的统计填充应该是不同的。

3. 统一填充
对于含缺失值的属性，把所有缺失值统一填充为自定义值，如何选择自定义值也需要具体问题具体分析。当然，如果有可用类别信息，也可以为不同类别分别进行统一填充。常用的统一填充值有：“空”、“0”、“正无穷”、“负无穷”等。

4. 预测填充
我们可以通过预测模型利用不存在缺失值的属性来预测缺失值，也就是先用预测模型把数据填充后再做进一步的工作，如统计、学习等。虽然这种方法比较复杂，但是最后得到的结果比较好。

二、具体分析
上面两次提到具体问题具体分析，为什么要具体问题具体分析呢？因为属性缺失有时并不意味着数据缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根据不同应用场景下缺失值可能包含的信息进行合理填充。下面通过一些例子来说明如何具体问题具体分析，仁者见仁智者见智，仅供参考：

“年收入”：商品推荐场景下填充平均值，借贷额度场景下填充最小值； “行为时间点”：填充众数； “价格”：商品推荐场景下填充最小值，商品匹配场景下填充平均值； “人体寿命”：保险费用估计场景下填充最大值，人口估计场景下填充平均值； “驾龄”：没有填写这一项的用户可能是没有车，为它填充为0较为合理； ”本科毕业时间”：没有填写这一项的用户可能是没有上大学，为它填充正无穷比较合理； “婚姻状态”：没有填写这一项的用户可能对自己的隐私比较敏感，应单独设为一个分类，如已婚1、未婚0、未填-1。