En este artículo, consideramos modelos de precios de activos bajo la distribución multivariada con segundo momento finito. Tal distribución, que contiene la distribución normal, ofrece un marco más flexible para modelar los rendimientos de los activos. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar herramientas de inferencia estadística, como la estimación de parámetros y pruebas de hipótesis lineales en modelos de precios de activos, con énfasis en el Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM). También se discute una extensión del CAPM, el Modelo de Valoración de Activos Multifactorial (MAPM). Se implementa un algoritmo simple para estimar los parámetros del modelo, incluido el parámetro de curtosis. Se proporcionan expresiones analíticas para la función Score y la matriz de información de Fisher. Para las pruebas de hipótesis lineales, se consideran las cuatro pruebas más utilizadas (razón de verosimilitud, Wald, score y estadísticas de gradiente). Con el fin de probar la eficiencia media-varianza, también se presentan expresiones explícitas para estas cuatro pruebas estadísticas. Los resultados se ilustran utilizando dos conjuntos de datos reales: el conjunto de datos del Mercado de Valores de Chile y otro de la Bolsa de Valores de Nueva York. El modelo de precios de activos bajo la distribución multivariada presenta un buen ajuste, claramente mejor que el modelo de precios de activos bajo la suposición de normalidad, en ambos conjuntos de datos.