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Most of the long memory estimators for stationary fractionally integrated time series models are known to experience non-negligible bias in small and finite samples. Simple moment estimators are also vulnerable to such bias, but can easily be corrected. In this article, the authors propose bias reduction methods for a lag-one sample autocorrelation-based moment estimator. In order to reduce the bias of the moment estimator, the authors explicitly obtain the exact bias of lag-one sample autocorrelation up to the order n−1. An example where the exact first-order bias can be noticeably more accurate than its asymptotic counterpart, even for large samples, is presented. The authors show via a simulation study that the proposed methods are promising and effective in reducing the bias of the moment estimator with minimal variance inflation. The proposed methods are applied to the northern hemisphere data. The Canadian Journal of Statistics 37: 476–493; 2009 © 2009 Statistical Society of Canada Il est connu que la majorite des estimateurs a memoire longue pour les modeles de series chronologiques stationnaires a integration d'ordre fractionnaire possedent un biais non negligeable pour de petits echantillons. Les estimateurs obtenus par la methode des moments sont aussi vulnerables a un tel biais, mais celui-ci peut etre facilement corrige. Dans cet article, les auteurs proposent une methode de reduction du biais pour les estimateurs obtenus par la methode des moments bases sur l'autocorrelation echantillonnale de delai un. Dans le but de reduire le biais de l'estimateur par cette methode, les auteurs obtiennent de facon explicite la fonction d'autocorrelation echantillonnale d'ordre un avec une precision d'ordre n−1. Ils presentent aussi un exemple oI le biais exact du premier ordre est beaucoup plus precis que celui obtenu de facon asymptotique, et ce, meme pour de grands echantillons. a l'aide d'une etude de simulation, les auteurs montrent que les methodes proposees sont prometteuses et efficaces pour reduire le biais de l'estimateur par la methode des moments tout en ayant une augmentation minime de la variance. Les methodes proposees sont appliquees a des donnees sur l'hemisphere nord. La revue canadienne de statistique 37: 476–493; 2009 © 2009 Societe statistique du Canada