Nous présentons, pour des modèles de séries chronologiques, une méthode d’estimation qui tient compte de la présence d’erreurs de mesure sur les données, lorsque ces erreurs ne sont pas autocorrélées. L’approche suggérée utilise des valeurs décalées des variables indépendantes comme variables instrumentales. Nous employons l’estimateur convergent proposé par Fuller (1987) et comparons analytiquement les erreurs quadratiques moyennes de cet estimateur avec celles d’un estimateur similaire qui ne tiendrait pas compte des erreurs de mesure. Finalement, nous rapportons, à partir d’un échantillon de 150 observations, les résultats d’études de Monte Carlo sur ces deux estimateurs ainsi que sur un estimateur alternatif qui est une somme pondérée des deux premiers. Ces expériences montrent que l’estimateur alternatif semble relativement mieux se comporter. On constate également que l’inconvénient de la présence d’erreurs sur les variables n’est pas seulement de biaiser les estimateurs des coefficients ou d’accroître les erreurs quadratiques moyennes, mais également de sous-estimer considérablement le niveau des erreurs de type I des tests de signification.
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