【指数编制系列四】异常值和缺失值处理

在指数编制的过程中经常会遇到原始数据出现数据异常或者数据缺失情况，数据质量差往往是指数表达性差的一个主要原因，在编制指数的过程中不可避免的会遇到异常数据和数据缺失的情况。所以在固有原始数据的情况下，采用适当的方法处理这些异常值和缺失值，从而消除这些异常值和缺失值对指数结果的影响，使得指数结果更加稳定的接近市场真实状况。 一． 异常值处理方法介绍 异常值是指样本中出现的明显偏离大多数观测值的个别值。

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