Regression modelEconometrics / time series

OLS robuste (OLS avec erreurs-types robustes)

L'OLS robuste applique les moindres carrés ordinaires pour estimer les coefficients, puis remplace les erreurs-types classiques par des erreurs-types cohérentes avec l'hétéroscédasticité (HC) — communément appelées erreurs-types de White. Cela laisse les estimations ponctuelles inchangées tout en fournissant des statistiques t et des intervalles de confiance valides, même lorsque la variance des erreurs n'est pas constante entre les observations.

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Sources

  1. White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838. DOI: 10.2307/1912934
  2. Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Ordinary Least Squares with Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/robust-ols

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ScholarGateRobust OLS (Ordinary Least Squares with Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/robust-ols · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026