我参照这个人的但他计算的是分析师人数  https://bbs.pinggu.org/thread-3642253-2-1.html

处理分析师人数以及相关的衍生变量（如乐观偏差）在Stata中的操作需要一定的步骤和技巧。首先解决你提出的问题：

### 1. 计算分析师关注人数

对于分析师关注人数的计算，关键在于定义“一个股票被多少个独立的分析师关注”。假设国泰安数据库中每一行代表一条预测记录，包括了`stock_id`（股票代码）、`analyst_id`（分析师ID）和`forecast_date`（预测日期），你可以使用以下步骤：

1. **去重**：先去除重复的预测数据。如果一个分析师在同一时间点对同一股票有多条预测，则只保留一条。

   ```stata
   by stock_id forecast_date: gen _unique = cond(_N==1, 1, _n)
   keep if _unique == 1
   drop _unique
   ```

2. **计算人数**：然后，你可以按股票和日期组合计算关注每个股票的独立分析师数量。

   ```stata
   by stock_id forecast_date: gen analyst_count = sum(cond(_n==1, !missing(analyst_id), 0))
   replace analyst_count = analyst_count[_N]
   drop _N
   ```

3. **处理团队预测**：如果一个预测是团队完成的，你可能需要根据团队成员数量进行加权。但通常情况下，将团队视为一个整体更常见。

### 2. 创建滞后变量

对于生成滞后一期变量`aue`（每股实际盈余-分析师一致预期）的问题，数据丢失可能是由于没有同期或前期的数据造成的。解决方法包括：

1. **填充缺失值**：使用前一年的预测作为替代，或者用行业平均、历史平均等。

2. **缩小样本期**：只分析那些有完整数据的年份，虽然可能减少样本量但能提高模型的质量。

### 实际操作建议

- **检查日期与财务报表发布日期的一致性**。确保你计算的预测是在实际盈余公布前做出的。
  
- **考虑分析师覆盖的时间跨度**。有些股票可能在某些年份没有分析师关注，这可能导致数据缺失。

如果仍然遇到问题或需要进一步的帮助，请提供更具体的代码片段或者你的Stata工作环境设置和数据结构，这样能更有针对性地提供解决方案。对于数据回归主效应不显著的问题，除了检查变量计算是否正确外，还应考虑模型假设、控制变量的选择以及可能的内生性问题等。

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