Investitionsentscheidungen sind i.d.R. durch Unsicherheit, Irreversibilität und zeitliche Flexibilität gekennzeichnet. Bei einfachen Kapitalwertberechnungen wird dies nicht berücksichtigt. Aber auch die flexible Investitionsplanung mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, die den am weitesten entwickelten Baustein traditioneller Investitionsrechenverfahren darstellt, ist oftmals nicht flexibel genug, um praktische Entscheidungsprobleme adäquat zu analysieren. Eine Schwierigkeit besteht darin, die Unsicherheit, d.h. die stochastischen Prozesse von Zufallsvariablen, in realistischer Weise zu berücksichtigen. Die größtmögliche Flexibilität zur Abbildung von Unsicherheit gewährleistet die stochastische Simulation. Eine einfache Standardsimulation ist allerdings aufgrund der vorwärts gerichteten Vorgehensweise nicht in der Lage, zeitliche Flexibilität zu berücksichtigen. In diesem Beitrag wird ein leicht handhabbares Verfahren aufgezeigt, das zur Analyse von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit und Flexibilität geeignet ist. Dabei wird die stochastische Simulation in einen dynamischen Programmierungsablauf integriert. Dieses Verfahren wird als - begrenzt rekursiv stochastische Simulation - (BRSS) bezeichnet. Es wird auf die Fragestellung angewendet, ob landwirtschaftliche Unternehmen Lieferlizenzen für Roggen mit einem garantierten Abnahmepreis kaufen sollten, wie sie in den neuen Bundesländern vor kurzer Zeit von einem großen Landhandelsunternehmen angeboten wurden. Die Modellergebnisse verdeutlichen zum einen, dass die Berücksichtigung von Unsicherheit und zeitlicher Flexibilität in der Investitionsplanung von großer Bedeutung ist. Zum anderen zeigen sie, dass die Lieferlizenzen bei den aktuellen Konditionen nur von extrem risikoaversen Landwirten unverzüglich gekauft werden sollten. Sie bestätigen somit das empirisch zu beobachtende Entscheidungsverhalten der Landwirte, die sich bisher nicht auf den Vertrag einlassen.
