我正在 R 中进行事件研究。我想使用 SUR 模型，因为事件窗口是重叠的。以下是一些代码，您可以使用它们创建我使用的数据以及我到目前为止所做的事情：
#data
library("systemfit")
library("plm")
nederland<- read.table("https://pastebin.com/raw.php?i=93qFnEir", sep=";", header=TRUE)
nedpanel<-pdata.frame(nederland, c("id", "t"))
cyprus<- read.table("https://pastebin.com/raw.php?i=93qFnEir", sep=";", header=TRUE)
cyppanel<-pdata.frame(cyprus, c("id", "t"))
#SUR framework
nederland_sur<-systemfit(returns ~ Price + Pre + Event + Post, method = "SUR",data = nedpanel)
cyprus_sur<-systemfit(returns ~ Price + Pre + Event + Post, method = "SUR",data = cyppanel)
只是对回归方程的快速解释：我试图在事件日期（事件虚拟 = 1）挑选出对股票收益（因变量）的影响。此外，在活动日的前一天（=pre）和之后（=post）有一个假人。价格是一个控制变量。
问题在于塞浦路斯和荷兰这两个数据集重叠。数据集 nederland 开始于 2013 年 2 月 1 日，数据集 cyprus 开始于 2013 年 2 月 11 日。每个实体都回溯 87 天。这意味着两个事件窗口的重叠是 77 天。
因此，误差项之间可能存在相关性。为了获得正确的标准误差，我想使用 SUR 模型同时估计这两个事件。
到目前为止我所做的似乎并不正确。如何同时估计荷兰的事件和塞浦路斯的事件，而不是一个接一个地估计？