Różnica między GLS i SUR

Czytałem trochę o Uogólnionych Najmniejszych Kwadratach (GLS) i próbowałem powiązać je z moim podstawowym tłem ekonometrycznym. Pamiętam, że w szkole podstawowej korzystałem z Regresji Pozornie Niepowiązanej (SUR), która wydaje się nieco podobna do GLS. W jednym artykule natknąłem się nawet na SUR jako „specjalny przypadek” GLS. Ale wciąż nie mogę otoczyć mózgu podobieństwami i różnicami.

więc pytanie:

Jakie są podobieństwa i różnice między GLS a SUR? Jakie są cechy charakterystyczne problemu, który powinien polegać na stosowaniu jednej metody nad drugą?

W wąskim znaczeniu, GLS (a w szczególności Feasible GLS lub FGLS) jest metodą szacunkową stosowaną do modeli SUR.

SUR implikuje system m równań, w których zakłada się, że mają skorelowane błędy, a (F) GLS pomaga w odzyskaniu z tego - patrz Wikipedia na pozornie niepowiązanych regresjach .

Z drugiej strony GLS jest metodą włączania informacji ze struktury kowariancji twojego modelu. Zobacz Wikipedia na GLS .

Podsumowując, możesz użyć tego drugiego (GLS) do oszacowania tego pierwszego (SUR).