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In this thesis a threefold approach to assess the risk of epidemic spread on animal trade networks and pinpoint strategies to contain it is presented. Firstly, an exhaustive description of a stochastic, event-driven, hierarchical agent-based model designed to reproduce the infectious state of the cattle disease called Bovine Viral Diarrhea (BVD) on the German trade network is outlined. It takes into account a vast number of breeding, infectious and animal movement mechanisms as provided by expert opinion with Susceptible-Infected-Recovered type of dynamics with an additional permanently infectious class for the farm-node dynamics and a supply-demand farm manager mechanism governing the network structure and dynamics. A sensitivity analysis on several key parameters of the model is also presented, and the resulting disease and breeding dynamics are ultimately studied from many aspects including numerous mitigation strategies of present and past government regulations, and of corresponding future, financial interest. Next a mean field model for the spread of BVD is formulated to compare with the agent based model and provide an analytical means towards the description of the farm level dynamics including birth-death processes. A numerical stability analysis is presented as well as the derivation of the epidemiological quantity of the basic reproduction number stemming from bifurcation arguments. Moreover, numerical integrations are performed and a benchmark is provided for the farm infectious and population dynamics of large farms within the agent based model context. Lastly, a number of network analysis tools are presented and applied on a dataset of cattle movements for the German trade network. Each one tackles connectivity questions from a static, a temporal, an embedded-geographical (spatial) and a topological point of view, culminating in a worst-case assessment of a susceptible-infected, one-way process. ; In dieser Arbeit wird ein dreifacher Ansatz zur Beurteilung des Risikos der Ausbreitung einer Epidemie in Tierhandelsnetzen und zur Ermittlung von Strategien zu ihrer Eindämmung vorgestellt. Zunächst erfolgt eine ausführliche Beschreibung eines stochastischen, ereignisgesteuerten, hierarchischen, agentenbasierten Modells zur Reproduktion des Infektionszustandes der Rinderkrankheit namens Bovine Virusdiarrhoe (BVD) auf das deutschen Handelsnetz. Es berücksichtigt eine Vielzahl von Zucht-, Infektions- und Tierbewegungsmechanismen, die durch ein Expertengut- achten über das Susceptible Infected-Recovered Modell bereitgestellt werden. Das Modell wird zusätzlich durch eine permanente Infektionsklasse für die Betriebsknotendynamik und einen Angebots-Nachfrage-Betriebsverwaltungs- mechanismus erweitert, welcher die Netzwerkstruktur und -dynamik vorgibt. Des Weiteren wird eine Sensitivitätsanalyse zu mehreren Schlüsselparametern des Modells vorgestellt. Die daraus resultierende Krankheits- und Zuchtdynamik wird letztendlich unter vielen Aspekten untersucht, einschließlich zahlreicher Eindämmungsstrategien aktueller und vergangener staatlicher Vorschriften und entsprechender zukünftiger finanzieller Interessen. Anschließend wird ein Mean Field Modell für die Ausbreitung von BVD formuliert, um es mit dem agentenbasierten Modell zu vergleichen und ein analytisches Mittel zur Beschreibung der Dynamik des landwirtschaftlichen Niveaus einschließlich der Geburts- und Sterbeprozesse bereitzustellen. Es wird eine numerische Stabilitätsanalyse vorgestellt, sowie die Ableitung der epidemiologischen Größe der basic reproduction number aus Bifurkationsargumenten. Darüber hinaus werden numerische Berechnungen durchgeführt und mit der Infektions- und Populationsdynamik von Großbetrieben im Rahmen des agentenbasierten Modellkontextes verglichen. Schließlich werden eine Reihe von Netzwerkanalyse-Tools vorgestellt und auf einen Datensatz von Rinderbewegungen im deutschen Handelsnetz angewendet. Jedes von ihnen befasst sich mit Fragen der Konnektivität aus statischer, temporärer, geografischer (räumlicher) und topologischer Sicht und endet schließlich mit einer Worst-Case-Analyse eines susceptible-infected Einwegprozesses.