帮你顶起

我也想知..帮顶

用ARMA模型。ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。

遇到同样的问题，不知如何解决

这个问题有没有更全的解决

我之前做用的是指数平滑，感觉不错
感觉影响不大，只要预测给出的数值合理就行

中国统计出版社翻译出版了一本书，好像是《缺失数据方法》有清楚的讲解，这本比较难，用于厚基础，
要是想简单了解的话，可以找武汉大学出版的《应用时间序列分析与SAS》这本书，对这块有简单明了的讲解！

eviews 里面可以不处理缺失值么？

参考这个帖子http://cos.name/cn/topic/129915

建议用matlab给你一个思路，把文档load到一个在matlab的cell array，做一个更大的cell array，里面存好时间信息（就是理论上所有的时间点，没有缺失），我不知道时间是数据是如何存的，你可以百度hi给我留言，我看看。 就是做一个循环里面有个函数从00到23循环（时间就是00到23，每个时间两次，因为每30分钟一次）。然后你拿做好的时间和已经有的时间对比，如果相同，那么就复制其他信息到那一行，如果不同就继续去和下一行对比。