In diesem Beitrag werden zwei Modellansätze zur Integration von Risiko in die Data Envelopment Analyse (DEA) vorgestellt und exemplarisch auf ein balanciertes Panel von 278 unterschiedlich stark spezialisierten Schweinemastbetrieben angewendet. Beide Ansätze bilden das Risiko des Gesamtbetriebs in Form der Schwankungen des betrieblichen Gesamtdeckungsbeitrags ab und beziehen es direkt in die Bestimmung von effizienten Referenzbetrieben mit ein. Als Maß für die Outputschwankungen wird in beiden Modellen die Standardabweichung des Gesamtdeckungsbeitrags verwendet, es werden jedoch unterschiedliche Annahmen hinsichtlich der Korrelation der Outputschwankungen zwischen den Referenzbetrieben getroffen. Durch einen Vergleich der Ergebnisse mit denen eines Standard-DEA-Modells wird gezeigt, dass die Berücksichtigung von Risiko zu veränderten Effizienzbewertungen von landwirtschaftlichen Betrieben führen kann. Insbesondere erreichen viele stark diversifizierte Betriebe einen besseren Effizienzwert, wenn ihre Outputschwankungen explizit berücksichtigt werden. This paper presents two approaches to integrating risk into Data Envelopment Analysis (DEA). The riskadjusted DEA models are applied to a balanced panel of 278 farms with alternative degrees of specialisation in pig fattening. Both models explicitly take account of output risk in determining efficient benchmarks. Output risk is measured and included in both models as standard deviation of total farm gross margin but different assumptions are formulated with respect to the correlation of the output among observations. Contrasting the results of the two risk-adjusted models to those of the standard DEA model reveals significant differences in efficiency scores. The empirical results support the hypothesis that farms with a low degree of specialisation in particular achieve higher efficiency scores when output risk is explicitly accounted for.