GLS和SUR之间的区别

我一直在阅读有关广义最小二乘（GLS）的文章，并尝试将其与我的基本计量经济学背景联系起来。我记得在读研究生时使用的似乎无关的回归（SUR）似乎与GLS相似。我偶然发现的一篇论文甚至将SUR称为GLS的“特殊情况”。但是我仍然无法绕过异同。

所以问题是：

GLS和SUR之间有什么异同？应该使用一种方法代替另一种方法的问题的标志是什么？

从狭义上讲，GLS（尤其是可行的GLS或FGLS）是一种应用于SUR模型的估算方法。

SUR意味着一个由m个方程组成的系统，这些系统被假定为具有相关误差，并且（F）GLS有助于从中恢复-参见Wikipedia上的貌似无关的回归。

另一方面，GLS是一种从模型的协方差结构合并信息的方法。请参阅有关GLS的维基百科。

回顾一下，您可以使用后者（GLS）估算前者（SUR）。