1、在Stata高级视频中 * 获得一阶和二阶相关系数：rho1, rho2
    qui reg e L1.e L2.e, nocons  /* qui reg e L(1/2).e, nocons */
    local rho1 = _b[L1.e]
    local rho2 = _b[L2.e]
     * 其他方法
      corrgram e, lags(10)
但我利用你所付数据运行后发现两种方法算出不一样，查阅资料后发现有些编者认为如果变量L.e和L2.e平稳条件下两种方法计算才一致，请你给解释下。
A：reg e L(1/2).e 得到的是条件相关系数，而 corrgram e 得到的是非条件相关系数，与序列是否平稳没有必然的关系。简言之，reg 方法中，L.e 的系数其实是在给定（或曰控制）了 L2.e 变量以后得到的，而在 corrgram 方法中，我们其实是不考虑 L2.e 变量，而直接计算 e 与 L.e 的相关系数。这也是我上面所言的“条件”相关系数和“非条件”相关系数的差异。

2、ivregress 2sls rent (hsngval pcturban = faminc reg2-reg4)
     ivregress 2sls  rent pcturban (hsngval = faminc reg2-reg4)
这两个命令运行结果不同，第一个命令中hsngval，pcturban 工具变量是faminc reg2-reg4，第二个命令中hsngval工具变量是faminc reg2-reg4，那么多个内生变量存在下是否不用单独指出每个内生变量对应的工具变量。
A：二者的差异在于我们设定了不同的内生变量，这个很容易理解。我们无法为每个内生变量单独指定相应的工具变量，而是把所有的内生变量都放在 X 矩阵中，而所有的工具变量都放在 Z 矩阵中，然后应用我在视频中所呈现的公式进行计算。

3、命令suest是否就是简单比较不同回归的结果呢，还是另有其用。
A：这个问题相对比较复杂，你可以先看看stata的帮助文件，我还需要查阅资料后才能回复你。