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. Nous établissons que l’ajustement du modèle d’évaluation d’options d’Andersen, Fusari et Todorov (2015b) aux moments neutres à l’égard du risque permet de saisir le gros de l’information véhiculée par les prix des options. Nous jugeons notre stratégie d’estimation à la fois efficace, facile à mettre en oeuvre et robuste, puisqu’elle autorise un filtrage linéaire direct des variables latentes et une estimation des paramètres des modèles par la méthode du quasi-maximum de vraisemblance. Du point de vue pratique, le recours aux moments neutres à l’égard du risque, au lieu des prix des options, permet d’éviter plusieurs sources d’erreurs numériques et réduit substantiellement la masse de calculs à effectuer pour traiter un vaste échantillon d’options.