在Stata中处理这类问题可以通过使用`tsset`命令来声明时间序列数据，并利用`egen`和`summarize`等函数进行动态范围的计算。但是，对于跨越不同选举周期的数据处理，需要特别注意保持在同一个cycle_1内。以下是一种实现方式：

```stata
clear all
* 假设你的数据已经在内存中了，我们可以直接开始操作

* 首先确保date1是日期格式
format date1 %td
encode date1, gen(date_num)

* 使用tsset命令声明面板数据，这里需要指定个体和时间变量
tsset bonicarid date_num if cycle_1 == year // 假设cycle_1与year相同，用于同一选举周期内计算

* 下面是计算X3、X4和X5的主要步骤。我们将使用egen的rolling命令来实现。
* 但是由于Stata自带的rolling命令无法直接进行数据累加在指定时间范围内的操作，
* 我们需要自定义一个程序来处理这种需求。

capture program drop rolling_sum
program define rolling_sum, rclass
    version 16 // 确保使用的是你的Stata版本
    syntax varlist [if] [in], WINDOW(numlist) /// 定义时间窗口大小，例如30d表示30天
                           SEED(numlist)   /// 种子日期，用于计算相对位置
                           VAR(varname)
   
    local start_date = c(seed) - `window'
    local end_date = c(seed)
   
    * 使用egen根据种子和时间窗口定义累计和
    qui egen double temp_sum = total(`var' [aweight=1]) if date_num >= `start_date' & date_num <= `end_date', by(bonicarid cycle_1)

    return scalar sum = r(sum)
end

* 生成X3、X4、X5
egen X3 = max(rolling_sum x1, window(30d) seed(date_num) var(x1)), by(bonicarid cycle_1)
replace X3 = . if missing(X3)

egen X4 = max(rolling_sum x1, window(7d) seed(date_num) var(x1)), by(bonicarid cycle_1)
replace X4 = . if missing(X4)

egen X5 = max(rolling_sum x1, window(14d) seed(date_num) var(x1)), by(bonicarid cycle_1)
replace X5 = . if missing(X5)
```

这里的关键是使用`rolling_sum`程序来根据定义的时间窗口和种子日期进行累加计算。但是请注意，由于Stata的限制，上述代码中的`rolling_sum`实际上是一个伪示例，因为Stata本身并不支持这样直接定义时间范围内的累计和操作。在实际应用中，可能需要通过循环或更复杂的逻辑实现类似功能。

对于处理跨越不同选举周期的数据集，`tsset`命令中的`if cycle_1 == year`是关键点，它确保数据只在同一选举周期内进行计算。如果cycle_1与年份不一致，则需要适当调整条件以正确指定数据的分组方式。
  
以上代码提供了一个思考框架和部分实现途径，具体应用时可能需要根据你的数据结构和需求进一步定制或优化。

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