我正在R中进行事件研究。由于事件窗口重叠，因此我想使用SUR模型。这是一些代码，您可以使用它们创建我使用的数据以及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)
快速解释一下回归方程： 我正在尝试在事件日期（事件虚拟= 1）上对股票收益（因变量）产生影响。此外，在活动日期的前（= pre）和后（= post）的前一天有一个虚拟对象。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。荷兰的数据集于2013年2月1日开始，塞浦路斯的数据集于2013年2月11日开始。每个实体的数据集可追溯至87天。这意味着两个事件窗口的重叠时间为77天。
因此，可能存在误差项的相关性。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，我所做的事情似乎并不正确。如何才能同时估计在荷兰发生的事件和在塞浦路斯发生的事件，而不是一个接一个地进行估计？