Abstract
Cet article se focalise sur le modele lineaire multivarie des moindres carres ou ordinaire (MLMO) en presence d'heteroscedasticite. Dans un tel cas, les estimateurs sont sans biais certes mais ils sont non-efficacces. Quatre tests d'heteroscedasticite ont ete appliques. Le test de Goldfeld-Quandt est plus performant pour de petites tailles alors que le test Glejser est meilleur pour de grandes tailles. Les results HC3 sont meilleurs que ceux relatifs a HCCM pour de petites tailles mais leur sont equivalent pour de grandes tailles au niveau de la qualite de l'inference. Les performances comparees des modeles MLMO, WLS et HC3 montrent que les estimateurs WLS sont preferables par rapport a l'estimation des parametres en presence d'heteroscedasticite lorsque les formes fonctionelles ne sont pas connues.
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