GLS ve SUR arasındaki fark

Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS) hakkında biraz okudum ve onu temel ekonometrik geçmişime geri bağlamaya çalışıyorum. Gras okulda GLS'ye biraz benzeyen Seemingly Unrelated Regression (SUR) kullanarak hatırlıyorum. Tökezlediğim bir makale, SUR'a GLS'nin "özel durumu" olarak bile atıfta bulundu. Ama yine de beynimi benzerlikler ve farklılıklar etrafında satamıyorum.

yani soru:

GLS ve SUR arasındaki benzerlikler ve farklılıklar nelerdir? Bir yöntemi diğerine göre kullanması gereken bir sorunun ayırt edici özellikleri nelerdir?

Dar anlamda GLS (ve özellikle Fizibil GLS veya FGLS) SUR modellerine uygulanan bir tahmin yöntemidir.

SUR , ilişkili hatalara sahip olduğu varsayılan m denklemleri sistemini ifade eder ve (F) GLS bundan kurtulmaya yardımcı olur - Görünüşte İlişkisiz Regresyonlar hakkında Wikipedia'ya bakın .

Diğer yandan GLS, modelinizin kovaryans yapısından gelen bilgileri birleştirme yöntemidir. GLS'de Wikipedia'ya bakın .

Özetlemek gerekirse, ikincisini (SUR) tahmin etmek için ikincisini (GLS) kullanabilirsiniz.