o********n
发帖数: 100 | 1 请问如果有若干只股票，大部分是从05年开始， 但其中有一些是在08年左右才出现，
如果我要用05年开始的数据估计covariance,则需要将08年的数据用em algorithm进行
补全。
这方面以前没做过， 请问各位大拿是否处理过相似的问题，有推荐的文章吗？ 搜了
一下，发现讲em进行数据补全的挺多，但是我用的矩阵是（股票*时间）的， 所以需要
考虑补全的时候是否一只股票一只股票处理比较好，还是将整体一起处理比较好。
谢谢！ |
Y***e
发帖数: 1030 | 2 哎，人家的工作这样fancy, 我的工作如此悲催。。
【在 o********n 的大作中提到】
: 请问如果有若干只股票，大部分是从05年开始， 但其中有一些是在08年左右才出现，
: 如果我要用05年开始的数据估计covariance,则需要将08年的数据用em algorithm进行
: 补全。
: 这方面以前没做过， 请问各位大拿是否处理过相似的问题，有推荐的文章吗？ 搜了
: 一下，发现讲em进行数据补全的挺多，但是我用的矩阵是（股票*时间）的， 所以需要
: 考虑补全的时候是否一只股票一只股票处理比较好，还是将整体一起处理比较好。
: 谢谢！
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k*******d
发帖数: 1340 | 3 整天debug的码农飘过。。。
【在 Y***e 的大作中提到】
: 哎，人家的工作这样fancy, 我的工作如此悲催。。
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A*******s
发帖数: 3942 | 4 missing imputation 得先看missingness是not observable还是not applicable. 如果
是后者， missing imputation is not well defined. better do stratified
analysis.
当然在现实里很多人不管三七二十一就直接做了，只要能fit data，倒也不能说错。
【在 o********n 的大作中提到】
: 请问如果有若干只股票，大部分是从05年开始， 但其中有一些是在08年左右才出现，
: 如果我要用05年开始的数据估计covariance,则需要将08年的数据用em algorithm进行
: 补全。
: 这方面以前没做过， 请问各位大拿是否处理过相似的问题，有推荐的文章吗？ 搜了
: 一下，发现讲em进行数据补全的挺多，但是我用的矩阵是（股票*时间）的， 所以需要
: 考虑补全的时候是否一只股票一只股票处理比较好，还是将整体一起处理比较好。
: 谢谢！
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