I. Ungewi?heit und Risiko.- Erstes Kapitel Das Grundmodell der Entscheidungstheorie.- 1.1. Die Entscheidungsmatrix.- 1.1.1. Definition der Entscheidungsmatrix.- 1.1.2. Reduktion auf die Entscheidungsmatrix.- 1.2. Entscheidungskriterien.- 1.2.1. Entscheidungsregel und Entscheidungsprinzip.- 1.2.2. Beispiele.- 1.3. Die Risikosituation.- 1.3.1. Wahrscheinlichkeiten.- 1.3.2. Geldeinkommen.- Zweites Kapitel Entscheidungskriterien f?r Risikosituationen.- 2.1. Grundlegende Kriterien.- 2.1.1. Die Grundannahme.- 2.1.2. Das ordinale Prinzip.- 2.1.3. Das Dominanzprinzip.- 2.1.4. Sicherheits?quivalente.- 2.2. Klassische Entscheidungsprinzipien.- 2.2.1. Pr?ferenzfunktionen von Verteilungsparametern.- 2.2.2. Der Erwartungswert als Entscheidungskriterium, andere Mittelwerte der Lage.- 2.2.3. Die Streuung als Risikoma?, h?here Momente.- 2.2.4. Verlustwahrscheinlichkeit und andere Risikoma?e.- 2.3. Das Bernoulli-Prinzip.- 2.3.1. Definition und Grundeigenschaften.- 2.3.2. Die Gestalt der Nutzenfunktion.- 2.3.3. Nutzenmessung.- 2.3.4. Nutzenaxiomatik.- 2.4. Zum Rationalit?tsproblem.- 2.4.1. Rationalit?t des Bernoulli-Prinzips.- 2.4.2. Subjektive und objektive Rationalit?t.- Anhang zum zweiten Kapitel Die Gleichheit von Sicherheits?quivalent und Einsatz bei speziellen Nutzenfunktionen.- II. Konsequenzen des Bernoulli-Prinzips.- Drittes Kapitel Bernoulli-Prinzip und Klassisches Prinzip.- 3.1. Bernoulli-Prinzip und metrische Parameter.- 3.2. Spezielle metrische Parameter.- 3.3. Bernoulli-Prinzip und ordinale Parameter.- 3.4 Aridere Parameter.- Anhang zum dritten Kapitel Notwendigkeit einer quadratischen Nutzenfunktion f?r eine zweiparametrige Klasse von Wahrscheinlichkeitsverteilungen beim (?, ?)-Prinzip.- Viertes Kapitel Das Bernoulli-Prinzip f?r spezielle Klassen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 4.1. (?, ?)-Klassen.- 4.2. Lineare Klassen.- 4.3. Normalverteilungen.- 4.3.1. Ein Kriterium.- 4.3.2. Beispiele zum Kriterium.- 4.4. Logarithmische Normalverteilungen.- 4.5. Einfache AlternlÓ>