四、SUR加权当残差具有截面异方差性和同步相关性时，SUR加权最小二乘是可行的GLS估计量：??11IT??I21T???E(???)??????N1IT?12IT?22IT???1NIT???2NIT????IT?????NNIT?(25.17)其中?是同步相关的对称阵：??11?12??1N??????21222N?????????????N1?N2??NN?一般项?ij?E(?jt?it)，在所有的t时为常数。(25.18)33EViews估计SUR模型时使用的??是由一阶段Pool最小二乘回归得到：ij?ij??t(yit?y?it)(yjt?y?jt)max(Ti,Tj)?(25.19)分母中的最大值函数是为了解决向下加权协方差项产生的不平衡数据情况。如果缺失值的数目可渐进忽略，这种方法生成可逆的?的一致估计量。模型的参数估计和参数协方差矩阵计算使用标准的GLS公式。五、怀特（White）协方差估计在Pool估计中可计算怀特的异方差性一致协方差估计（除了SUR和随机影响估计）。EViews使用堆积模型计算怀特协方差矩阵：(?Ni)???1?1?2??var(b)?(XX)??uitxitxit?(XX)(?Ni)?K?i,t?(25.20)其中K是估计参数总数。这种方差估计量足以解释各截面成员产生的异方差性，但不能解释截面成员间同步相关的可能。34§25.6 如何估计Pool方程单击Pool工具栏的Estimate选项打开如下对话框：351、因变量在因变量对话框中输入Pool变量或Pool变量表达式。2、样本在右上角的编辑窗口中输入样本说明。样本的缺省值是各截面成员中的最大样本值。如果得不到某时期截面成员的解释变量或因变量的值，那么此观测值会被排除掉。复选框BalancedSample说明在各截面成员间进行数据排除。只要某一时期数据对任何一个截面成员无效，此时期就被排除。这种排除保证得到的样本区间对所有截面成员都是有效的。如果某截面成员的所有观测值都没有，那么Pool在进行估计时就排除这个截面成员。同时EViews会在输出中告诉漏掉的截面成员。36