1
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首先
判断是否存在缺失值
：
（1）使用codebook命令：
codebook VAR1 VAR2 ……
//统计每个变量的详细情况，其中有缺失情况
--------------------------------
v1 (unlabeled)
--------------------------------
type: numeric (float)
range: [1,1] units: 1
unique values:1 missing .: 0/80
tabulation: Freq. Value
80 1
（2）使用missing命令：
gen missing1=missing(VAR1 VAR2)
//生成missing1新变量，当VAR中的任一变量有缺失值的时候，missing值为1，否则为0
（3）使用nmissing/npresent命令：
ssc install nmissing //安装外部命令nmissing
ssc install npresent //安装外部命令npresent
nmissing //统计数据缺失的变量
npresent //统计没有数据缺失的变量
（4）使用mdesc命令：
mdesc //显示缺失值数量，总数量以及缺失比例
2
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对缺失值进行处理
（1）在财务领域，我们一般不对缺失值进行插值等补充处理，缺失值也不会对我们的结论产生较大的影响。
（2）我们会将具有缺失值的样本剔除出我们的观测样本，命令如下：
gen missing1=missing(VAR1 VAR2) //生成虚拟变量
keep if missing1==0 //仅保留没有缺失值的数据
