插值…………

如果是面板数据，在回归时把“Balance Panel”打钩就自动去掉了缺值

你说的问题实际上就是一个数据缺失，怎样进行填补的问题。这个问题其实比较复杂，但我个人在实际中也解决过相同的问题，提供几条思路，供参考：
1, arima，你可以用时间序列模型的静态样本外一期预测值来代替，主要是这类模型的精度比较高，一般可达到万分之几，但是前提条件是你本身能用的数据样本个数要比较多。
2.数据插值的方法，基本上就是用不同方法的进行插值
3。神经网络的方法，构造一个神经网络，然后预测值求出来
4/灰色系统理论的方法，数据较短，精度本身要求不高。

大致就是这些了。供参考

呵呵呵   ，谢谢大家了