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。

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。