Разница между GLS и SUR

Я читал некоторые из Обобщенных наименьших квадратов (GLS) и пытался связать их с моим основным эконометрическим фоном. Я помню, что в аспирантуре использовалась внешне не связанная регрессия (SUR), которая кажется чем-то похожей на GLS. Одна статья, на которую я наткнулся, даже назвала SUR «частным случаем» GLS. Но я все еще не могу обернуть свой мозг вокруг сходства и различия.

итак вопрос:

Каковы сходства и различия между GLS и SUR? Каковы отличительные признаки проблемы, которая должна использовать один метод над другим?

В узком смысле, GLS (и, в частности, выполнимый GLS или FGLS) является методом оценки, применяемым к моделям SUR.

SUR подразумевает систему из m уравнений, которые, как предполагается, имеют коррелированные ошибки, и (F) GLS помогает восстановиться после этого - см. Википедию о, казалось бы, не связанных регрессиях .

GLS, с другой стороны, является методом включения информации из ковариационной структуры вашей модели. Смотрите Википедию на GLS .

Напомним, что вы можете использовать последний (GLS) для оценки первого (SUR).