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是这样的，作业要求，就是用某股票对大盘做回归的。但是我搜集数据之后发现了一个问题，有一些天数是大盘在运行，但某股票是停牌的，所以个数就对应不起来。       想到有两种处理方法，一种是把股票停牌的日子的大盘指数删除；第二种是将股票停牌的日子加回上去，价格则取停牌之前的。
       所以想请教一下大家究竟应该如何处理才合适？还是应该有更好的方法的呢……谢谢大家啊！

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关键词：处理方法 大盘指数 搜集数据 请教

应该删除停盘的大盘的数据更好吧

楼上可以解释一下为什么这样的吗……不大明白呢……分别算出来的方差大概有8%的差距，数据的多少有13%左右的差距，这正常吗？属于可以接受的范围否？

8%的差距蛮大的
如果停牌次数不多的话，比较技术化得处理，
可以对停牌引入一个虚拟变量，
将缺失数据看作带估计的参数，
然后和原来的模型参数一起估计，
估计方法的话，需要作出一些假设，常用极大似然估计。

研究这个
有用吗?

回上面的，一年缺少了30天，算不算多了呢……其实也不知道有没有用，不过是作业的一部分来的。

一年的交易日也就200多天吧，缺30天，达到10%之多，如果用MLE的话，肯定比较多了
可能要用其它估计方法啦
你这个应该是个小作业，用一下简单的数据补全方法对付即可，如取缺失前一日与缺失后一日的平均，等等
要么也可以改变数据频率，直接分析周数据，那大部分缺失的日数据问题就没有了

orangeou 发表于 2009-12-16 23:31
是这样的，作业要求，就是用某股票对大盘做回归的。但是我搜集数据之后发现了一个问题，有一些天数是大盘在运行，但某股票是停牌的，所以个数就对应不起来。       想到有两种处理方法，一种是把股票停牌的日子的大盘指数删除；第二种是将股票停牌的日子加回上去，价格则取停牌之前的。
       所以想请教一下大家究竟应该如何处理才合适？还是应该有更好的方法的呢……谢谢大家啊！

一般来说要看您选取数据的研究目的，如果研究价格波动性呢，可能对数据的要求就严格一些。
如果不是很强调对股票价格本身波动的研究，一般可以尝试补齐数据，如果股票本身价值没有做出大的调整（拆分、送股、分红）具体可以使用数据平滑（数据市场可长可短，个人偏好和以及对均值回归过程的考量），如果股票本身价值发生改变，中间价格需要采用复权后价格的平滑处理。
当然楼主您说直接将大盘提出这也不是不可以的选择。因为研究系统性风险不一定会要求长记忆，呵呵！