Dieses Projekt soll Simulations- und Schätzverfahren für temperierte stabile Verteilungen untersuchen. Temperierte stabile Verteilungen werden häufig genutzt, um Preisprozesse von Finanzmarktkursen zu modellieren und Optionen zu bewerten. Allerdings sind die gegenwärtig genutzten Schätzverfahren entweder numerisch oder statistisch ineffizient. Um dem zu begegnen, soll ein neues Schätzverfahren für diese Verteilungen, welches auf dem Generalized-Methods-of-Moments-Ansatz beruht, entwickelt werden. Das Projekt gliedert sich in drei Teile. Im ersten Teil werden die statistischen Eigenschaften des neuen Schätzers untersucht. Basierend darauf folgen empirische Studien bzgl. der Modellierung von Elektrizitäts-Spotpreisen, womit eine Verallgemeinerung der in der Literatur etablierten Verfahren erzielt wird. Im zweiten Projektteil wird der Schätzer bei Anwendung auf hochfrequente Daten analysiert und es soll lokale asymptotische Normalität gezeigt werden. Schließlich wird im dritten Teil die Klasse der zu untersuchenden Verteilungen auf allgemeine temperierte Verteilungen erweitert, für welche ein Simulationsalgorithmus über Reihenentwicklungen hergeleitet und ein semiparametrischer Schätzansatz entwickelt wird. Dies wird genutzt, um das Modell für Elektrizitäts-Spotpreise weiter zu verallgemeinern und die Bepreisung von Termingeschäften zu verbessern.