请问做个eventstudy2的小伙伴 在交易日个股回报率数据缺失的情况下怎么处理的？

急求一个答案！以下是学习来的一些备选，在代码里加入：1、arfillevent强制eventstudy2将时间窗口中的任意缺失异常收益率填充为零。
2、arfillestimation强制eventstudy2在计算检验统计量之前将时间窗口中的任意缺失异常收益率填充为零。尽管如此，benchmark模型仍将基于连续交易收益率被估计。
这样做会导致结果产生偏差吗？还是不加入会比较好？但是不加入的话最后结果几乎只有三分之一。

在进行事件研究（event study）时，如果交易日个股回报率数据存在缺失，可以考虑以下几种处理方法：

删除缺失数据：最简单的方法是直接删除存在缺失数据的样本。这样做可能会减少样本量，但可以确保分析的可靠性。

插值法：可以使用插值方法来填补缺失数据。常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。通过根据已有数据的趋势和模式来估计缺失数据，可以在一定程度上恢复数据的连续性。

均值填充：可以使用均值填充法来填补缺失数据。对于每个缺失值，可以计算该股票在其他交易日的回报率的平均值，并将其作为缺失值的估计值。

使用相关股票的数据：如果有其他相关股票的数据可用，可以利用这些相关股票的回报率数据来填补缺失值。通过建立一个模型，根据相关股票的回报率数据来预测缺失值。

敏感性分析：可以进行敏感性分析，比较在不同的缺失数据处理方法下，事件研究结果的稳健性和一致性。这可以帮助评估缺失数据处理方法对研究结果的影响。

需要根据具体情况选择合适的方法，并在进行分析之前对数据进行适当的处理和验证。同时，应该在研究报告中透明地描述缺失数据的处理方法，并讨论其潜在影响和局限性。