Nesta tese tratamos de refinamentos para testes de hipóteses em modelos de regressão lineares e não-lineares heteroscedásticos. Na primeira parte da tese, obtemos uma correção de Bartlett para um teste de heteroscedasticidade baseado em verossimilhança modificada proposta por COX e Reid (1987) no modelo de regressão normal linear considerando que o parâmetro que define a estrutura de heteroscedasticidade é possivelmente multidimensional. Na segunda parte, estendemos esses resultados para a classe dos modelos não-lineares da família exponencial com parâmetros de dipersão que não são constantes para todas as observações. Finalmente, na terceira parte da tese, desenvolvemos novos ajustes para estatísticas da razão de verossimilhanças nesta classse de modelos, desta vez com base nos trabalhos de Skovgaard (1996, 2001). Os resultados assim obtidos são bem gerais e produzem, como caso particular, ajustes para o teste da razão de verossimilhanças de heteroscedasticidade. Desenvolvemos estudos de simulação de Monte Carlo para avaliar e comparar numericamente os desempenhos dos testes em amostras finitas.

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