Bootstrapping heteroskedasticity consistent covariance matrix estimator

Emmanuel Flachaire, EUREQua

Résumé. Des résultats récents de Cribari-Neto et Zarkos (1999) montrent que les méthodes du bootstrap peuvent être utilisées avec succès pour estimer une matrice de covariance des paramètres, robuste à l'hétéroscédasticité de forme inconnue. Dans cet article, nous montrons que l'estimateur robuste obtenu avec la méthode du wild bootstrap peut être calculé directement, sans avoir recours aux simulations et qu'il est égal à un estimateur asymptotique classique. Par ailleurs, certains de leurs résultats de simulations semblent en conflit avec d'autres résultats obtenus par MacKinnon et White (1985) ; nous expliquons ces différences.
Mots clés : Wild bootstrap, hétéroscédasticité.

Abstract. Recent results of Cribari-Neto and Zarkos (1999) show that bootstrap methods can be successfully used to estimate a heteroskedasticity robust covariance matrix estimator. In this paper, we show that the wild bootstrap estimator can be calculed directly, without simulations, as it is just a more traditional estimator. Their experimental results seem to conflict with those of MacKinnon and White (1985) ; we reconcile these two results.
Keywords : Wild bootstrap, heteroskedasticity.

JEL Classification : C1.