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Insolvenzen besitzen in der westdeutschen Landwirtschaft nur eine vernachlässigbare Bedeutung. In den neuen Ländern hingegen war in den vergangenen Jahren ein beträchtlicher Teil der landwirtschaftlichen Großbetriebe gezwungen zu schließen. Da die Datenbasis nicht ausreicht, um quantitative empirische Untersuchungen zu den Bestimmungsfaktoren des Scheiterns solcher Unternehmen durchzuführen, müssen hierfür andere Methoden herangezogen werden. In der vorliegenden Arbeit werden derartige Faktoren anhand von Unternehmensmodellen und einfacheren dynamischen Systemen grundsätzlich untersucht.In den ersten Kapiteln werden stochastisch dynamische Systeme in allgemeiner Form behandelt. Die Analyse bedient sich zunächst algebraischer Methoden. Es zeigt sich, daß dieser Lösungsweg rasch an seine Grenzen stößt, da Überlebenswahrscheinlichkeiten eines stochastischen Prozesses sehr viel schwieriger zu berechnen sind als z.B. seine Erwartungswerte. Daher werden für analytisch nicht lösbare Probleme Monte-Carlo-Simulationsergebnisse vorgestellt.Das verwendete stochastische Betriebsentwicklungsmodell im abschließenden Teil der Arbeit basiert auf der linearen Programmierung. Es ist rekursiv dynamisch formuliert und optimiert simultan den Produktions-, Investions- und Finanzbereich des Unternehmens. Der Einfluß "vorsichtiger" Wachstumsstrategien und verschiedener Faktorausstattungen wird untersucht. Entgegen der herrschenden Theorie zeigen die Simulationen, daß bereits einfache Diversifikationen oder Risikoabschläge die Insolvenzhäufigkeit in bestimmten Situationen deutlich senken. Ein weiteres Ergebnis ist, daß auch bei konstanten terms of trade und expansiver Investitionspolitik große Unternehmen sich als weniger gefährdet als kleine erweisen. ; This paper deals with the probability of enterprises to survive in a stochastic environment. It is often said that profit maximising is the best strategy for continuing the existence of an enterprise. In my work I compared the strategy of unbounded profit maximising with two others characterised by some kind of bounded rationality. The firm still maximises profits in this alternatives, but subject to additional conditions. In alternative A, the manager calculates with prises that are lower than his rational expectations. In alternative B, she restricted herself to a certain level of diversification so that this strategy does not allow total specialisation. Combinations of these strategies are also tested.The enterprise is modelled as a stylized agricultural farm, which can produce two goods (plant production and animal production). The prices of these two goods are stochastic. The analysis is done in a dynamic framework. In each period, the decisions of the farmer are moelled by linear programming. The stochastic analysis is done with a Monte-Carlo-simulation.It is found that the probability of failure can be reduced by both strategies. Different price reductions and combinations of price reductions are analysed with respect to their effect of failure probability. Best results are obtained from the case of small price reductions for both products.