如何在excel时间序列中填充缺失的数据答案

【问题标题】：How to fill missing data in excel time series如何在excel时间序列中填充缺失的数据
【发布时间】：2013-01-13 07:17:44
【问题描述】：

我需要解决这个问题：在 Excel 工作簿中，我报告了应涵盖过去 15 年的 10 个标题的 10 个时间序列（每月频率）。不幸的是，并非所有标题都可以涵盖 15 年的时间序列。例如，标题只能到 2003 年；因此，在该标题的列中，我的前 5 年是“不可用”而不是值。一旦我将数据导入到 Matlab 中，很明显，在标题的列中，具有较短系列的列中出现了 NaN，其中没有值。

>> Prices = xlsread('PrezziTitoli.xls');

>> whos
Name   Size   Bytes  Class   Attributes    
Prices 182x10 6360   double

我的目标是估计方差 - 协方差矩阵，但是，由于缺乏数据，我无法计算。我想在计算方差 - 协方差矩阵之前进行插值，以覆盖 Matlab 中返回 NaN 的值，例如使用“填充”，但在使用时遇到困难。

有一些代码对我有用吗？你能帮帮我吗？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： excel matlab time-series missing-data

【解决方案1】：

您是否安装了统计工具箱？在这种情况下，解决方案很简单：

>> x = randn(10,4);         // x is a 10x4 matrix of random numbers
>> x(randi(40,10,1)) = NaN; // set some random entries to NaN
>> disp(x)
   -1.1480       NaN   -2.1384    2.9080
    0.1049   -0.8880       NaN    0.8252
    0.7223    0.1001    1.3546    1.3790
    2.5855   -0.5445       NaN   -1.0582
   -0.6669       NaN       NaN       NaN
       NaN   -0.6003    0.1240   -0.2725
   -0.0825    0.4900    1.4367    1.0984
   -1.9330    0.7394   -1.9609   -0.2779
   -0.4390    1.7119   -0.1977    0.7015
   -1.7947   -0.1941   -1.2078   -2.0518
>> nancov(x)                // Compute covariances after removing all NaN rows
    1.2977    0.0520    1.6248    1.3540
    0.0520    0.5359   -0.0967    0.3966
    1.6248   -0.0967    2.2940    1.6071
    1.3540    0.3966    1.6071    1.9358
>> nancov(x, 'pairwise')    // Compute covariances pairwise, ignoring NaNs
    1.9195   -0.5221    1.4491   -0.0424
   -0.5221    0.7325   -0.1240    0.2917
    1.4491   -0.1240    2.1454    0.2279
   -0.0424    0.2917    0.2279    2.1305

如果您没有统计工具箱，我们需要更加努力地思考 - 请告诉我！

【讨论】：

嗨，是的，我有统计工具箱，你的建议实际上是个好主意。问题是我还需要计算对数返回的平均值。事实上，在我之前提到的价格矩阵中：logReturns = log (Prices (2: end, :)./Prices (1: end-1, :));然后，在那些 logRendimenti 上，我使用了您的建议 SigmaMissingValue = nancov (logReturns, 'pairwise')。到目前为止，一切都很好。关键是，如果我想计算均值（logReturns），以了解预期回报，则不可能排除 NaN。