Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/62266 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2000
Schriftenreihe/Nr.: 
SFB 373 Discussion Paper No. 2000,112
Verlag: 
Humboldt University of Berlin, Interdisciplinary Research Project 373: Quantification and Simulation of Economic Processes, Berlin
Zusammenfassung: 
The Normal Inverse Gaussian (NIG) distribution recently introduced by Barndorff-Nielsen (1997) is a promising alternative for modelling financial data exhibiting skewness and fat tails. In this paper we explore the Bayesian estimation of NIG-parameters by Markov Chain Monte Carlo Methods.
Schlagwörter: 
Normal Inverse Gaussian distribution
Bayesian Analysis
Markov Chain Monte Carlo
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
202.47 kB





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