Régression apparemment non liée (SUR)
La régression apparemment non liée (SUR), introduite par Arnold Zellner en 1962, est une méthode de régression systémique qui estime plusieurs équations linéaires conjointement lorsque leurs termes d'erreur sont corrélés entre les équations. En exploitant cette corrélation inter-équations par les moindres carrés généralisés, elle est plus efficace que l'estimation de chaque équation séparément par les MCO.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Seemingly Unrelated Regressions (SUR). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/seemingly-unrelated-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Régression par Moindres Carrés en Deux Étapes (MC2E / VI)Économétrie↔ compare
- Régression par Moindres Carrés Ordinaires (MCO)Économétrie↔ compare
- Modèle à effets fixes pour données de panelÉconométrie↔ compare
- GMM de système (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Économétrie↔ compare
- Moindres Carrés en Trois Étapes (MCTE)Économétrie↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →