如何用stata实现隔夜收益率的短期持续性？投资者情绪

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看了很多验证隔夜收益率作为投资者情绪来源的论文，但是文章中没有明确方法。自己编写的stata代码感觉不太行，还想请问各位大佬，有没有熟悉这个用的啥方法（计算w周的平均隔夜收益率并且进行十分位排序，再计算排序后各十分位数的w+1、w+2、w+3、w+4周的平均隔夜收益率）？
这个短期持续性在附件的pdf中。文章来源Overnight Returns and Firm-Specific Investor Sentiment

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关键词：Stata 投资者情绪 tata 收益率 持续性 投资者情绪、隔夜收益率、情绪持续性、投资组合、股票

可以用面板数据分析方法
1. 导入数据：将包含隔夜收益率和其他相关变量的数据导入Stata中。确保数据符合面板数据的格式，即包含个体标识和时间标识。
2. 设置面板数据：使用`xtset`命令将数据设置为面板数据格式。例如，假设个体标识变量为`id`，时间标识变量为`time`，则可以使用以下命令进行设置：
xtset id
3. 计算隔夜收益率的短期持续性指标：根据具体的研究问题和理论，可以使用不同的方法计算隔夜收益率的短期持续性指标。以下是一些常见的方法：
   - 自回归模型：使用`xtreg`命令拟合一个自回归模型，其中隔夜收益率是因变量，过去的隔夜收益率是自变量。例如，假设隔夜收益率变量为`overnight_return`，可以使用以下命令进行拟合：
   xtreg overnight_return L.overnight_return, fe
   这里的`L.overnight_return`表示过去一个时间期的隔夜收益率。
   - 移动平均：使用`tssmooth ma`命令计算隔夜收益率的移动平均值。例如，假设隔夜收益率变量为`overnight_return`，可以使用以下命令计算过去5个时间期的移动平均值：
   tssmooth ma overnight_return, window(5)
   - 滚动回归：使用`rolling`命令进行滚动回归分析，计算隔夜收益率的短期持续性指标。例如，假设隔夜收益率变量为`overnight_return`，可以使用以下命令进行滚动回归分析：
   rolling, window(5) saving(results, replace): regress overnight_return L.overnight_return
4. 分析结果：根据分析结果进行进一步的解释和讨论。可以使用Stata中的其他命令和工具进行统计检验、绘图等分析。

CDA137652 发表于 2023-11-8 09:49
可以用面板数据分析方法
1. 导入数据：将包含隔夜收益率和其他相关变量的数据导入Stata中。确保数据符合面 ...

谢谢答复，不过还是弄清楚这类论文的准确方法，多方法怕影响结果。