Im ersten Teil der Arbeit analysieren wir BSDEs mit Generatoren, die monoton in y, convex in z, gemeinsam unterhalbstetig und von unten durch eine affine Funktion der Kontrollvariable beschränkt sind. Das erste Hauptresultat ist der Nachweis der Existenz und Eindeutigkeit einer minimalen Superlösung. Wir zeigen, dass für die minimale Superlösung wichtige Eigenschaften, wie zum Beispiel die Flusseigenschaft und die Projektivität gelten. Es stellt sich heraus, dass das Funktional welches die Endbedingung auf das Infimum über alle Wertprozesse zur Zeit null abbildet nicht nur den gleichen Definitionsbereich wie der Erwartungswert hat, sondern auch einige seiner wichtigsten Eigenschaften, wie monotone Konvergenz und Fatou''s Lemma teilt. Das führt im Weiteren zur Unterhalbstetigkeit und zu dualen Darstellungen dieses Funktionals. Schlussendlich zeigen wir eine Lösung des Nutzenmaximierungsproblems für die Exponentialnutzenfunktion. Im zweiten Teil der Arbeit untersuchen wir die quadratische Absicherung von finanziellen Risikopositionen unter Basisrisiko. Zuerst zeigen wir wie optimal abgesichert wird, wenn die Differenz der Logarithmen von Absicherungsinstrument und Risiko asymptotisch stationär ist. Für lineare Risikopositionen leiten wir explizite Formeln für den Absicherungsfehler her und zeigen, dass für nichtlineare Positionen eine schnelle Simulation möglich ist. Zweitens untersuchen wir ein Modell in dem die Korrelation zwischen Absicherungsinstrument und Basiswert stochastisch ist. Wir nehmen an, dass die Korrelation ein Prozess ist, der sich gemäß einer stochastischen Differentialgleichung mit Werten zwischen -1 und 1 entwickelt. Wir leiten eine Integrabilitätsbedingung bezüglich des Korrelationsprozesses her, die uns erlaubt die optimale quadratische Absicherung durch eine einfache Formel zu beschreiben. Weiterhin zeigen wir, dass unsere Bedingungen von einer großen Klasse von Korrelationsdynamiken erfüllt werden. / In the first part of the thesis we analyze BSDEs with generators that are monotone in y, convex in z, jointly lower semicontinuous, and bounded below by an affine function of the control variable. The first central result establishes existence and uniqueness of a minimal supersolution. We show that our setting allows to derive important properties of the minimal supersolution such as the flow property and the projectivity. We find that the functional which maps the terminal condition to the infimum over all value processes evaluated at time zero is not only defined on the same domain as the original expectation operator, but also shares some of its main properties such as monotone convergence and Fatou''s Lemma. Moreover, this leads to lower semincontinuity and dual representations of the functional. Finally, we demonstrate a solution of the problem of maximizing expected exponential utility. In the second part of the thesis we investigate quadratic hedging of contingent claims with basis risk. We first show how to optimally cross-hedge risk when the logspread between the hedging instrument and the risk is asymptotically stationary. For linear risk positions we derive explicit formulas for the hedge error, while for non-linear positions swift simulation analysis is possible. Secondly, we study a model where the correlation between the hedging instrument and the underlying of the contingent claim is random itself. We assume that the correlation is a process which evolves according to a stochastic differential equation with values between the boundaries -1 and 1. We derive an integrability condition on the correlation process that allows to describe the quadratic hedge by means of a simple hedging formula. Furthermore we show that our conditions are fulfilled by a large class of correlation dynamics.