Diferencia entre GLS y SUR

He estado leyendo algunos sobre Mínimos cuadrados generalizados (GLS) y tratando de relacionarlo con mi fondo econométrico básico. Recuerdo que en la escuela de posgrado usé Regresión aparentemente no relacionada (SUR) que parece algo similar a GLS. Un artículo con el que me topé incluso se refirió al SUR como "caso especial" de GLS. Pero todavía no puedo entender las similitudes y diferencias.

entonces la pregunta:

¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre GLS y SUR? ¿Cuáles son las características de un problema que debería usar un método sobre el otro?

En un sentido estricto, GLS (y en particular GLS o FGLS factibles) es un método de estimación aplicado a los modelos SUR.

SUR implica un sistema de m ecuaciones que se supone que tienen errores correlacionados, y (F) GLS ayuda a recuperarse de esto: consulte Wikipedia en Regresiones aparentemente no relacionadas .

GLS, por otro lado, es un método para incorporar información de la estructura de covarianza de su modelo. Ver Wikipedia en GLS .

Para recapitular, puede usar el último (GLS) para estimar el primero (SUR).