在金融数据中，处理缺失值的常见方法可分为以下几类，需结合数据特征（如时间序列、高频交易、结构化数据等）选择合适策略：
1. 删除法
删除样本（行）：直接删除包含缺失值的记录。适用于缺失比例极低（如<5%）且数据量充足的情况。
删除特征（列）：若某特征缺失率高（如>30%）且与目标关联性弱，可考虑删除该列。例如，某衍生指标缺失严重且无法通过其他变量推断。
2. 统计值填充
均值/中位数/众数：
全局填充：用整个数据集的统计值填充（如股票收益率的均值）。
分组填充：按类别或时间分组填充（如按行业填充财务指标的行业均值）。
前后填充（Forward/Backward Fill）：
适用于时间序列数据（如股价），用前一个（
ffill）或后一个（bfill）有效值填充。移动平均填充：对时间序列使用滚动窗口均值（如5日移动平均）平滑缺失值。
3. 插值法
线性插值：假设数据在时间或空间上线性变化，适用于平稳时间序列（如国债收益率）。
高阶插值：多项式插值、样条插值（处理非线性趋势，需警惕过拟合）。
季节性插值：考虑周期性（如季度财报），用历史同期数据插补。
4. 模型预测填充
回归模型：
用其他变量预测缺失值（如用市盈率、市值回归填充ROE缺失值）。
时间序列模型（ARIMA、Prophet）预测时间相关缺失。
机器学习模型：
KNN：基于相似样本填充（需标准化处理）。
随机森林/GBDT：处理非线性关系，支持缺失值预测。
深度学习：使用自动编码器（Autoencoder）重构缺失部分。
多重插补（Multiple Imputation, MICE）：
生成多个插补数据集并聚合结果，保留不确定性（适合统计分析）。
5. 领域知识驱动方法
市场规则填充：
用前收盘价填充当日缺失的股票价格（流动性不足时）。
非交易日数据标记为“无交易”而非填充。
同类替代：
缺失的财务指标用同行业、同市值公司的均值替代。
缺失值作为信号：
添加二元特征（如
IsMissing_ROE）表示缺失，可能揭示潜在风险（如企业刻意隐瞒数据）。
6. 高级技术
矩阵补全（Matrix Completion）：
使用低秩假设（如奇异值分解，SVD）补全高维数据（如因子矩阵）。
状态空间模型：
结合卡尔曼滤波处理动态系统中的缺失值（如高频交易数据流）。
7. 不处理（特定场景）
算法兼容性：
部分模型（如XGBoost、LightGBM）可自动处理缺失值，无需预先填充。
非随机缺失（MNAR）分析：
若缺失机制本身包含信息（如ST股财报延迟披露），需单独建模分析。
选择策略的考量因素
缺失机制：
MCAR（完全随机缺失）：简单填充或删除。
MAR（随机缺失）或 MNAR（非随机缺失）：需复杂模型或领域知识。
数据类型：
时间序列：优先时间相关方法（如插值、前向填充）。
横截面数据：依赖统计或模型填充。
下游任务影响：
风险模型：避免引入偏差，倾向保守方法（如多重插补）。
预测模型：权衡信息保留与噪声控制。
计算成本：
高频数据需高效方法（如插值），离线分析可考虑复杂模型。
示例：金融场景应用
股票价格缺失：前向填充（
ffill）或线性插值。财务报表缺失：行业均值填充或回归模型预测。
高频交易数据：时间窗口插值或标记为“无交易”。
信用评分数据：添加缺失指示器，结合KNN填充。
通过交叉验证评估不同方法对模型性能的影响，确保处理后的数据保持统计特性（如分布、相关性）合理。
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