Desde un punto de vista puramente técnico, no es necesario que un modelo tenga una varianza finita. En el contexto de la fijación de precios de las opciones, lo que se necesita es una forma de replicar el comportamiento del precio de las acciones. Una vez que se tiene, hay que encontrar una medida neutral de riesgo correspondiente. Ahí se encuentra la primera dificultad, con una varianza infinita, la estrategia de cobertura correspondiente no es obiosa. Sin embargo, como en el caso de los procesos de jumpeo, todavía se puede encontrar una medida de riesgo neutral por medio de la entropía mínima, por ejemplo (véase Fujiwara, Miyahara (2003)). Así que, en teoría, se puede aplicar el cálculo de los precios de las opciones mediante monte carlo.
Por otro lado, desde un punto de vista práctico, la distribución de varianza infinita causará muchas dificultades durante la calibración de su modelo (simplemente porque la varianza infinita es directamente observable). Además, los cálculos estocásticos estándar, como el Lema de Ito, no se aplican en este contexto. El modelo de distribución de varianza infinita, que conlleva un mayor coste en términos de complejidad, debería permitir un mejor rendimiento. Sin embargo, la clase de procesos de difusión de saltos (véase Crepey (2013)) o incluso el proceso de gravamen infinito (véase Tankov (2007)) son lo suficientemente ricos en precio para permitir una fijación de precios eficiente (tanto en términos de replicación de precios como de velocidad de cálculo).
Así que, en mi opinión, la razón por la que no se utilizan en la práctica es porque no son lo suficientemente manejables como para superar a un modelo más clásico.
