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Die moderne Finanzierungstheorie akzeptiert weitgehend, dass Entscheider nicht vollkommen über den stochastischen Prozess finanzieller Größen -insbesondere Zahlungen - Bescheid wissen, d. h. es herrscht unvollkommene Information im Sinne unvollständiger Information. Unvollständige Information wird in dieser Dissertation mit Hilfe eines nicht beobachtbaren Regime-Modells eingefangen: Zahlungen können verschiedene Regimes annehmen. Offensichtlich sollte sich unvollständige Information als Risikoquelle in Aktienkursen niederschlagen. Es bleibt hingegen unklar, wie diese zweite Risikoquelle sich genau in Risikoprämien übersetzt: (i) Lässt sie automatisch Risikoprämien ansteigen, weil eine neben das „normale“ Schwankungsrisiko tretende weitere Risikoquelle das Gesamtrisiko erhöht und deshalb kompensiert werden muss? (ii) Oder können unvollständige Information und „normales“ Schwankungsrisiko in einer Weise zusammenspielen, die das Gesamtrisiko und damit auch Risikoprämien senkt? Veronesi (2000) zeigt nun, dass unvollständige Information Risikoprämien im Vergleich zum Fall vollständiger Information reduziert (für realistische Werte des Risikoaversionsparameters) und deswegen Erklärung (ii) zu gelten scheint. Da Veronesi (2000) dieses Ergebnis in einem engen Modellrahmen herleitet, wurde die Wirkungsweise unvollständiger Information in dieser Dissertation in einem erweiterten Rahmen untersucht (verschiedene Nutzenfunktionen, verschiedene Varianten von Regime- und Zahlungsmodellen, sowie mehr als ein riskantes Wertpapier). Die Ergebnisse der Dissertation lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1. Der theoretische Teil der Arbeit arbeitet heraus, dass unvollständige Information generell einen starken Einfluss auf Risikoprämien in allen betrachteten Modellerweiterungen hat. Jeder Bewertung von Risiken liegt die Kovarianz zwischen stochastischen Diskontierungsfaktor und Renditen bzw. Zahlungen zugrunde; unvollständige Information beeinflusst diese Kovarianz substanziell. 2. Die numerische Analyse verdeutlicht, dass die theoretischen Ergebnisse auch ökonomisch relevant sind: Risikoprämien unterscheiden sich quantitativ deutlich bei vollständiger und unvollständiger Information; dabei haben die verschiedenen Modellvarianten mitunter einen bedeutenden Einfluss auf die Größe der Risikoprämien. Die Ergebnisse aus Veronesi (2000) bleiben auch in dem weiteren Modellrahmen, der in dieser Arbeit betrachtet wird, weitgehend erhalten.

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