Les auteurs présentent le modèle « homoscédastique gamma », ou modèle HG, où la distribution des rendements est caractérisée par sa moyenne, sa variance et un paramètre d'asymétrie. Dans le modèle HG, l'écart entre les volatilités observée et neutre à l'égard du risque est fonction de la prime de risque et du degré d'asymétrie : la prime de risque appliquée aux actions est en fait le double du ratio de l'écart de volatilité à la mesure de l'asymétrie. Les auteurs mesurent l'asymétrie à partir de prix d'options et testent la validité des prédictions de leur modèle. Ils constatent que la prise en compte de l'asymétrie a pour effet d'accroître le pouvoir prédictif de l'écart de volatilité et que les estimations des coefficients sont conformes à ce que prévoit la théorie. En bref, les données ne permettent pas de rejeter les conclusions du modèle concernant la prime relative aux actions. Les auteurs étudient aussi les implications du modèle du point de vue de l'évaluation des options. Ils montrent que le contenu informatif de la mesure de l'asymétrie permet d'améliorer la capacité de prévision du modèle, tant sur échantillon que hors échantillon, ainsi que sa performance en matière de couverture. Les résultats indiquent que le recours à une expansion au voisinage de la densité gaussienne est contraignant et n'offre pas suffisamment de souplesse pour reproduire les degrés d'asymétrie et d'aplatissement qui ressortent du prix des options. Enfin, au terme d'une analyse de la structure d'échéance de la volatilité implicite, de l'asymétrie et de l'aplatissement, les auteurs concluent que la dépendance temporelle des rendements influe davantage sur l'asymétrie.