做stata实证时，分析四年的数据，某一个公司其中一个变量缺失，若删除该年份的缺失值，想请问这个公司，做stata实证时，分析四年的数据，某一个公司其中一个变量缺失(2)随机缺失(MAR):假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的，而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。3)不可忽略的缺失(NIM):亦
而选择不同的模型时，得到的实证结果往往会存在差别。有时候差别仅仅体现在系数的大小上，而有时候差别体现在系数的显著性上。2)选变量。同一个财务变量，可能2、数据“虚假”例如，我们所用数据库不可靠，不真实，整理数据时出现操作错误、计算出错等，这都可能
(3)在数据记录或整理过程中造成的数据丢失；(4)实验数据获取周期较长，临时调用时暂时出现缺失。知识点补充明确数据缺失原因有两个目的：一是想办法在接下来依实验流程获取完整的造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种：1 )有些信息暂时无法获取。例如在医疗数据库中，并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到，就致使一部分属
披露较多的银行，只有5家，各自也只有6到9年，都是年度数据，总共34组数据，可以做实证分析吗？数据缺失的原因：信息未被采集到；信息被采集后丢失；信息被采集后认定有误并被删除。数据缺失的影响：削弱数据能效(reduce power); 分析过程中需要缺失数据
02、通过文件输入节点上传存在缺失数据的数据集； 03、在数据过滤节点中，通过在【过滤条件】处选择“缺失”，对存在缺失的数据进行识别，并选择保留满足以下任意条件的数据； 04、流缺失过多的话需要采取一定的缺失值分析预测带入。缺失不多可以忽略
