Estoy haciendo uso de la distribución Normal Inversa Gaussiana en mi trabajo para modelar los factores de riesgo de volatilidad implícita de las tasas de interés subyacentes. Lo que es particularmente bueno de esta distribución para mi propósito es el hecho de que es mucho más parsimoniosa que otras alternativas y cerrada bajo convolución.
Dicho esto, no he sido capaz de encontrar una implementación de la función de cuantiles "verificable" de manera razonable. No parece que exista una en Excel, en R tenemos la función qnig del paquete fBasics del que no estoy seguro sobre su precisión, y en MatLab hay este paquete que menciona tener problemas con la función CDF inversa debido a la computación numérica.
Mi pregunta es si existe una función de cuantiles razonablemente precisa para mis propósitos. Estoy programando en C# y he intentado implementar mi propia función de Normal Inversa Gaussiana, sin embargo, al compararla con la función qnig de R, solo tengo alrededor de 5 dígitos de precisión de manera consistente. Ni siquiera estoy seguro de si la implementación de R es confiable como una referencia para muchos dígitos de precisión, sin embargo.
