GLSとSURの違い

私は一般化最小二乗法（GLS）についていくつか読んでいて、それを私の基本的な計量経済学の背景に結び付けようとしています。大学院では、GLSにいくらか似ているように思われる一見無関係な回帰（SUR）を使用して覚えています。SURをGLSの「特別なケース」と呼んでも、私が偶然見つけた1つの論文。しかし、私はまだ類似点と相違点に頭を抱えることはできません。

だから質問：

GLSとSURの類似点と相違点は何ですか？ある方法を別の方法で使用する必要がある問題の特徴は何ですか？

狭義では、GLS（特にFeasible GLSまたはFGLS）はSURモデルに適用される推定方法です。

SUR は、相関エラーがあると想定されるm方程式のシステムを意味し、（F）GLSはこれからの回復を支援します。Wikipediaの「一見無関係な回帰」を参照してください。

一方、GLSは、モデルの共分散構造からの情報を組み込む方法です。GLSのWikipediaを参照してください。

要約すると、後者（GLS）を使用して前者（SUR）を推定できます。