Исследование посвящено количественной оценке влияния качества данных на результаты панельных эконометрических моделей и разработке воспроизводимого алгоритма предварительной обработки корпоративных информационных потоков для повышения надежности выводов и точности прогнозов. Цель — сопоставить оценки коэффициентов, диагностические характеристики и прогностическую силу моделей, построенных на исходных и очищенных данных российских публичных компаний сектора ритейла и потребительских товаров за 2014–2023 годы. В качестве материалов использован несбалансированный панельный массив по 75 эмитентам. Применены методы множественной импутации пропусков, винзорирование выбросов, проверки логической консистентности и регрессия с фиксированными эффектами. На исходных данных выявлены 8% пропусков и выраженные аномалии распределений, что сопровождалось заниженной статистической значимостью ключевых факторов. Очистка данных нормализовала распределения и увеличила статистическую мощность: скорректированный R-квадрат вырос с 0,297 до 0,482, стандартные ошибки коэффициентов сократились на 25– 30%. Прогностические метрики улучшились: MAE и RMSE снизились примерно на четверть, что подтвердило практическую отдачу процедур очистки для задач планирования.