일반회귀분석에서는 잔차항에 대한 가정이 모형의 적합성을 판단하는데 있어 매우 중요하다. 우선 본 연구에서는 모형의 잔차항이 자기상관성 (Autocorrelation)과 이분산성(heteroscedasticity)의 존재여부를 검정을 통해 모형의 모수를 추정할 것이다. 또한 일반회귀분석에서는 한국의 영화시장에서 한국영화와 외화의 상호관계가 존재하지 않는다는 가정 하에 분석한다. 따라서 두개의 회귀방정식의 잔차항이 상호독립적이라고 가정하고 모형을 추정하게 된다. 하지만 한국영화와 외화는 보이지 않게 시장에서 상호 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이러한 경우 한국영화와 외화의 회귀방정식을 보다 정확히 모형을 추정하기 위해 한국영화와 외화의 회귀모형을 동시에 추정하는 SUR (Seemingly Unrelated Regre- ssions)모형과 3SLS (3-Stage Least Squares)모형을 설정하여 추정할 것이다. 두 번째 SUR모형은 다음과 같이 표현된다. SUR모형은 회귀방정식간의 오차항의 공분산이 동시점인 경우에는 존재하며 동시점이 아닌 경우에는 존재하지 않는다고 가정한다. 또한 독립변수들과 오차항은 상호독립적이라고 가정하고 있다. 즉 SUR모형은 개개의 모형의 관점에서는 고전적 선형회귀모형이나, 관찰되지 않은 오차항의 공분산이 존재하는 모형이다. SUR모형의 추정방법은 개개의 모형에서 OLS 추정량을 구하여 잔차항을 구한 후 잔차항 간의 공분산의 추정치를 구한다. 추정된 공분산을 활용하여 다시 모수를 추정하게 된다. 본 연구의 SUR모형은 다음과 같이 설정되었다. SUR모형의 방정식은 OLS와 동일하나 추정하는 방법에서 차이가 있다.
본 연구에서는 모형의 잔차항이 자기상관성과 이분산성의 존재여부를 검정을 통해 모형이 모수를 추정할 것이며 또한 한국 영화시장에서 한국영화와 외화의 상호관계가 존재하지 않는다는 가정하에 분석한다. 다만 실제로는 한국영화와 외화의 상호간 영향을 주고 받을 것으로 판단되어 보다 정확히 추정하기 위해 둘의 회귀모형을 동시에 추정하는 SUR모형과 3SLS 모형을 설정하여 추정할 것이다.