En utilisant la régression ridge restreinte, nous proposons une approche économétrique pour l’estimation du portefeuille de variance minimale globale en présence du risque d’estimation. Cet estimateur résulte d’une double opération de shrinkage en ce sens qu’elle consiste à rétricir les poids du portefeuille de variance minimale globale basés sur des estimateurs de type shrinkage de la matrice de variance-covariance. Les simulations de monte carlo et les applications empiriques menées montrent que la nouvelle méthodologie améliore les performances hors échantillon en terme de volatilité, de ratio de Sharpe et de turnover.