Este artigo analisa o desempenho em amostras finitas do estimador consistente de matrizes de covariância proposto por Halbert White. O comportamento deste estimador é estudado tanto sob homocedasticidade quanto sob heterocedasticidade usando métodos de simulação Monte Carlo. Este estimador pode apresentar viés significativo para amostras de tamanho pequeno a moderado. O desempenho em amostras finitas de estimadores de bootstrap e analiticamente corrigidos também é analisado. Os resultados numéricos favorecem os estimadores corrigidos analiticamente em relação ao estimador obtido a partir de um esquema de reamostragem de bootstrap. Três estimadores alternativos que são construídos como variações do estimador originalmente proposto por White são também analisados. Os resultados revelam, ainda, a influência de pontos de alta alavancagem sobre o desempenho dos diversos estimadores.
bootstrap; heterocedasticidade; homocedasticidade; matrizes de covariância; regressão linear; viés
