Dans cette étude, nous proposons une méthodologie nouvelle pour estimer les modèles d’évaluation d’options, fondée sur les moments neutres à l’égard du risque. Nous synthétisons la distribution extraite de notre échantillon de prix d’options et exploitons les relations linéaires qui existent entre les cumulants neutres à l’égard du risque et les variables latentes dans le cadre d’un modèle affine à volatilité stochastique en temps continu.
Grâce aux avancées dans le domaine de l’analyse des écarts, il est possible de diviser la variation quadratique totale d’un processus de diffusion à sauts en composantes à la hausse et à la baisse. Selon de récentes études, cette division améliore les prévisions de volatilité et fait ressortir que la différence entre les variances à la hausse et à la baisse constitue un facteur d’asymétrie dans les distributions des cours des actions.
Nous décomposons la prime de risque de la variance en primes de risque à la hausse et à la baisse. Ces composantes reflètent la rémunération, par le marché, des risques liés aux variations de la « bonne » et de la « mauvaise » incertitude. La différence entre les deux représente une mesure de la prime de risque d’asymétrie, laquelle rend compte de l’asymétrie des opinions au sujet des risques favorables ou défavorables.
