Привидно несвързани регресии (SUR)
Привидно несвързаните регресии (Seemingly Unrelated Regressions, SUR), въведени от Арнолд Зелнер през 1962 г., са метод за системна регресия, който оценява няколко линейни уравнения едновременно, когато техните грешки са корелирани между уравненията. Чрез използване на тази корелация между уравненията посредством обобщени най-малки квадрати, методът е по-ефективен от оценяването на всяко уравнение поотделно чрез ОНМ.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Zellner, A. (1962). An Efficient Method of Estimating Seemingly Unrelated Regressions and Tests for Aggregation Bias. Journal of the American Statistical Association, 57(298), 348-368. DOI: 10.1080/01621459.1962.10480664 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Seemingly Unrelated Regressions (SUR). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/seemingly-unrelated-regression
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Двустъпална регресия на най-малките квадрати (2SLS / IV)Иконометрия↔ сравняване
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Иконометрия↔ сравняване
- Модел с фиксирани ефекти за панелни данниИконометрия↔ сравняване
- Системен GMM (Ареляно-Бовер / Блъндел-Бонд)Иконометрия↔ сравняване
- Метод на най-малките квадрати в три стъпки (3SLS)Иконометрия↔ сравняване
Цитиран в
Similar methods
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →