Unterschied zwischen GLS und SUR

Ich habe einige über Generalized Least Squares (GLS) gelesen und versucht, sie mit meinem ökonometrischen Grundhintergrund zu verknüpfen. Ich erinnere mich, dass ich in der Graduiertenschule scheinbar unzusammenhängende Regression (SUR) verwendet habe, die GLS etwas ähnlich zu sein scheint. Ein Artikel, über den ich gestolpert bin, bezeichnete SUR sogar als "Sonderfall" von GLS. Aber ich kann mein Gehirn immer noch nicht um die Ähnlichkeiten und Unterschiede wickeln.

also die frage:

Was sind die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen GLS und SUR? Was zeichnet ein Problem aus, bei dem eine Methode über die andere angewendet werden sollte?

Im engeren Sinne ist GLS (und insbesondere Feasible GLS oder FGLS) eine Schätzmethode, die auf SUR-Modelle angewendet wird.

SUR impliziert ein System von m Gleichungen, von denen angenommen wird, dass sie korrelierte Fehler aufweisen, und (F) GLS hilft dabei, sich davon zu erholen - siehe Wikipedia zu scheinbar nicht verwandten Regressionen .

GLS hingegen ist eine Methode zum Einbeziehen von Informationen aus der Kovarianzstruktur Ihres Modells. Siehe Wikipedia zu GLS .

Um es noch einmal zusammenzufassen: Sie können das letztere (GLS) verwenden, um das erstere (SUR) zu schätzen.