ScholarGate
Assistent
Regression model

Seemingly Unrelated Regressions (SUR)

Seemingly Unrelated Regressions, introducerat av Arnold Zellner 1962, är en systemregressionsmetod som estimerar flera linjära ekvationer gemensamt när deras feltermer är korrelerade över ekvationerna. Genom att utnyttja den korrelationen mellan ekvationer via generaliserad minsta kvadratmetoden (GLS) är den mer effektiv än att estimera varje ekvation separat med OLS.

Tillämpa med EconMindSnartApply, compare, get guidance
Tools & resources
Ladda ner bildspel
Learn & explore
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  1. 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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). Seemingly Unrelated Regressions (SUR). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/seemingly-unrelated-regression

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida

Refereras av

ScholarGateSeemingly Unrelated Regression (Seemingly Unrelated Regressions (SUR)). Hämtad 2026-06-17 från https://scholargate.app/sv/econometrics/seemingly-unrelated-regression · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026