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缺失数据影响:可能导致模型估计偏差,无法准确反映市场真实情况,影响信号生成的准确性和策略的有效性。例如,缺失关键的财务数据可能使对公司的估值出现偏差,进而影响投资决策。
处理方法:
删除缺失值:如果缺失数据量较少且对整体数据影响不大,可直接删除包含缺失值的记录。
均值填充或插值法:用该变量的均值、中位数或通过插值方法来填充缺失值,适用于数据缺失较随机的情况。
基于模型的填充:利用其他相关变量建立模型来预测缺失值,如使用回归模型根据其他财务指标预测缺失的营收数据。
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