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Principal-Agent-Modelle

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Entscheidungstheoretische Aspekte der Principal-Agent-Theorie

Part of the book series: Physica-Schriften zur Betriebswirtschaft ((PHYSICA-SCHRIFT,volume 53))

  • 388 Accesses

Zusammenfassung

Die Formulierung eines Entscheidungsmodells zur Lösung eines PrincipalAgent-Problems ist von den modelltheoretischen Annahmen abhängig. Die Unterschiede zwischen den Modellen mit einer symmetrischen und asymmetrischen Verteilung der Informationen (First-Best-, HiddenAction- bzw. Hidden-Information-Fall) wurden bereits verdeutlicht. Die Ansätze der Principal-Agent-Theorie unterscheiden sich desweiteren durch die Anforderungen an die Nutzenfunktionen der Entscheidungsträger, die Wahrscheinlichkeitsverteilung der den Output beeinflussenden Zufallsvariable, die Alternativenmenge sowohl in bezug auf die Menge der zulässigen Entlohnungsregeln als auch auf die Menge der zulässigen Aktivitäten des Agent, die Anzahl der Agents bzw. Principals und den Zeithorizont des Entscheidungsmodells.

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Literatur

  1. Vgl. zu diesen Erweiterungen: HART/HOLMSTROM (1987), S. 97 ff; HOLMSTROM (1982), S. 324 ff; PETERSEN (1989), S. 83 ff u 136 ff; ROGERSON (1985a), S. 69 ff; RUHL (1990), S. 91 ff.

    Google Scholar 

  2. Vgl. Erläuterungen zum BERNOULLI-Prinzip S. 9 ff.

    Google Scholar 

  3. Im folgenden werden die Begriffe Nutzenfunktion und Risiko-Nutzenfunktion synonym verwendet.

    Google Scholar 

  4. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 11; POLLAK (1967), S. 485 ff; hier Vereinfachung: mit (math) sei die Zufallsvariable (math) bezeichnet.

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  5. Vgl. KEENEY (1973), S. 28; POLLAK (1973), S. 35.

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  6. Zum Beweis Vgl. KEENEY (1973), S. 29 f.

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  7. Vgl. BAMBERG/COENENBERG (1994), S. 83.

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  8. Vgl. HART/HOLMSTROM (1987), S. 78; HOLMSTROM (1979), S. 77.

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  9. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 10 ff; ROGERSON (1985b), S. 1358 ff.

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  10. Vgl. MILGROM (1981), S. 383; ROGERSON (1985b), S. 1361; MLRC steht für Monoton Likelihood Ratio Condition.

    Google Scholar 

  11. Zum Beweis Vgl. MILGROM (1981), S. 386.

    Google Scholar 

  12. Vgl. BAMBERG (1972), S. 79 ff.

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  13. Vgl. MILGROM (1981), S. 383; ROGERSON (1985b), S. 1361.

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  14. Vgl. ROGERSON (1985b), S. 1362 (Lemma 1), zum allgemeinen Beweis Vgl. LEHMANN (1955), S. 404.

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  15. KIENER (1990), S. 47; ROGERSON (1985b), S. 1362; CDFC steht für Convexity of Distribution Function Condition.

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  16. Vgl. zu „First-Order-Approach“: HOLMSTROM (1979), S. 74 ff; MIRRLEES (1976), S. 105 ff; REES (1985a), S. 4 ff; SHAVELL (1979), S. 57 ff; zu „StepApproach“: GROSSMAN/HART (1983), S. 10 ff; Begriff „Two-Step-Approach“ bei HERMALIN (1993), S. 12.

    Google Scholar 

  17. Bei der Verwendung eines Ergebnisverteilungsmodells muß beachtet werden, daß First-Best-Lösungen, die bei nicht parametrischen Modellen auf der „Verschiebung der Trägerpunkte“ beruhen, nicht zum Tragen kommen können.

    Google Scholar 

  18. Vgl. ROGERSON (1985b), S. 1360 ff, dort Ansatz mit einer diskreten Zufallsvariable und überabzählbar vielen Aktionen.

    Google Scholar 

  19. Vgl. HART/HOLMSTROM (1987), S. 84.

    Google Scholar 

  20. ROGERSON (1985b), S. 1360.

    Google Scholar 

  21. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 7 f; ROGERSON (1985b), S. 1360 f.

    Google Scholar 

  22. Vgl. HOLMSTROM (1979), S. 77, Fußnote 10, damit eine optimale Entlohnungsregel existiert, muß die Menge (math) der Menge der Entlohnungsregeln mit total beschränkter Variation entsprechen.

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  23. Vgl. KIENER (1990), S. 168 f; ROGERSON (1985b), S. 1362 ff.

    Google Scholar 

  24. Vgl. HOLMSTROM (1979), S. 77; KIENER (1990), S. 69 und S. 165.

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  25. Vgl. HOLMSTROM (1979), S. 78 u. 90.

    Google Scholar 

  26. Vgl. HOLMSTROM (1979), S. 78, 81 ff; KIENER (1990), S. 70 f, 86 ff; PETERSEN (1989), S. 62 ff; SHAVELL (1979), S. 59 ff.

    Google Scholar 

  27. Vgl. SPREMANN (1987), S. 17 ff; Vgl. u.a. auch: HARTMANN-WENDELS (1991), S. 161 ff; LAUX (1990a), S. 107 ff; LAUX/SCHENK-MATHES (1992), S. 2 ff; NEUS (1989), S. 81 ff; PETERSEN (1989), S. 108 ff.

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  28. LAUX (1990a), S. 85.

    Google Scholar 

  29. Vgl. FREUND (1956), S. 255.

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  30. Vgl. Grundbegriffe der nichtlinearen (konvexen) Programmierung: KÜNZI/ KRELLE/RANDOW (1979), S. 52 ff.

    Google Scholar 

  31. Vgl. NEUS (1989), S. 94.

    Google Scholar 

  32. Vgl. BLICKLE-LIEBERSBACH (1990), S. 45 ff; SPREMANN (1987), S. 17 ff; Vgl. insbesondere zur graphischen Analyse LAUX (1990a), S. 107 ff u. 123 ff.

    Google Scholar 

  33. Vgl. SPREMANN (1987), S. 17 ff, Theoreme 1 – 6.

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  34. Vgl. BLICKLE-LIEBERSBACH (1990), S. 67 ff; RUHL (1990), S. 91 ff.

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  35. WAGENHOFER/EWERT (1993a), S. 373.

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  36. WAGENHOFER/EWERT (1993b), S. 1077.

    Google Scholar 

  37. Zur Problematik dieser Argumentation Vgl. BREUER (1993), S. 1073 ff; HOLMSTROM/MILGROM (1987), S. 312 ff; WAGENHOFER/EWERT (1993b), S. 1077 ff; zum Problem suboptimaler Lösungen: SPREMANN (1988), S. 618.

    Google Scholar 

  38. Vgl. NEUS (1989), S. 48 ff.

    Google Scholar 

  39. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 10 f.

    Google Scholar 

  40. Die Zufallsabhängige sei hier

    Google Scholar 

  41. Fremdfinanzierung wird ausgeschlossen, da Aspekte der finanziellen Agency-Theorie (Gläubiger/Investor-Verhältnis) vernachlässigt werden; Vgl. beispielsweise: EWERT (1993), S. 127 ff; SWOBODA (1991), S. 162 ff.

    Google Scholar 

  42. Zu investitionstheoretischen Grundlagen Vgl.: GÖTZE/BLOECH (1993), S. 73 ff; KRUSCHWITZ (1993), S. 64 ff.

    Google Scholar 

  43. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 12.

    Google Scholar 

  44. Vgl. auch Herleitung der optimalen Lösung im Anhang S. 201.

    Google Scholar 

  45. Die lineare Nutzenfunktion ermöglicht hier die Dimension [GE].

    Google Scholar 

  46. Vgl. zu Bewertungsunsicherheiten: GOTTWALD (1990), S. 281 ff.

    Google Scholar 

  47. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 12 und zum Beweis im Anhang S. 202.

    Google Scholar 

  48. Vgl. HERMALIN (1993), S. 18.

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  49. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 13.

    Google Scholar 

  50. Vgl. DINKELBACH (1992), S. 164 f; ZOUTENDIJK (1976), S. 411 ff.

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  51. Vgl. zum Begriff und Eigenschaften einer Relaxation: BRUCKER (197.5), S. 47 ff.

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  52. Vgl. HERMALIN (1993), S. 14, Proposition 1 für additiv separable Nutzenfunktionen.

    Google Scholar 

  53. Beweis zur Existenz einer optimalen Lösung im Hidden-Action-Fall Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 14 f.

    Google Scholar 

  54. InTabelle 3.5 werden die Kosten

    Google Scholar 

  55. Das Symbol — steht für optimale Lösung im First-Best- oder Hidden-Action-Fall.

    Google Scholar 

  56. Vgl. zu a) GROSSMAN/HART (1983), S. 16; zu b) HERMALIN/KATZ (1991), S. 1742; zum Beweis von a) bis c) Anhang S. 203 ff.

    Google Scholar 

  57. Vgl. HERMALIN (1993), S. 17.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Erläuterung zum Beweis von Satz 3.9 b) im Anhang S. 206.

    Google Scholar 

  59. Vgl. zu JENSEN’s Ungleichung: de GROOT (1970) S. 97; Vgl. auch Erläuterungen im Anhang S. 206 f.

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  60. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 16 (Proposition 3, Teil (1) und (2)); zum Beweis Anhang S. 207 ff.

    Google Scholar 

  61. Vgl. zu Mehrfachlösungen von linearen Programmen: DINKELBACH (1992), S. 16. GAL (1991), S. 154 ff.

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  62. Vgl. GROSSMAN/HART (1983), S. 18 ff; Proposition 8.

    Google Scholar 

  63. Vgl. BECKMANN (1992), S. 84 ff.

    Google Scholar 

  64. Vgl. DANTZIG (1963), S. 535 ff; DINKELBACH/HAX (1962), S. 179 ff; HAX (1965), S. 90 ff.

    Google Scholar 

  65. Die Anzahl der zu lösenden Programme ergibt sich unter Berücksichtigung der J Nebenbedingung: (math)

    Google Scholar 

  66. Vgl. zu Branch and Bound Verfahren: BURKARD (1972), S. 170 ff; NEMHAUSER/WOLSEY (1988), S. 354 ff; SCIIRIJVER (1986), S. 360 ff.

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  67. Vgl. KRABS (1975), S. 157 ff; WEBER (1982), S. 28 ff.

    Google Scholar 

  68. Diese Ungleichungen verdeutlichen, daß die Modellformulierungen zu unterschiedlichen Lösungen führen, falls im diskreten Fall die Aktionsmenge nicht in der Menge der reellen Zahlen dicht ist.

    Google Scholar 

  69. Vgl. zum Überblick: KREPS (1990),S. 625 ff; VARIAN (1992), S. 457 ff; Vgl. auch REES (1985b), S. 85 ff; SPREMANN (1987), S. 30 ff.

    Google Scholar 

  70. Zur Vereinfachung wird

    Google Scholar 

  71. Vgl. KREPS (1990), S. 684 ff.

    Google Scholar 

  72. Vgl. Erläuterungen im Anhang auf S. 209 ff.

    Google Scholar 

  73. Vgl. HOLLER/ILLING (1993), S. 128 ff.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Erläuterungen zur Transformation von (HIM DM)</i> im Anhang auf S. 209.

    Google Scholar 

  75. Vgl. zum Beweis Anhang S. 212.

    Google Scholar 

  76. Vgl. zum Überblick: PICARD (1987), S. 305 ff; Vgl. auch HARTMANN/WENDELS (1989), S. 714 ff; KIENER (1990), S. 118 ff; LAFFONT/TIROLE (1986), S. 614 ff.

    Google Scholar 

  77. Auf Beweis wird verzichtet, da kein Unterschied zur Vorgehensweise zum Beweis von Satz 3.9a) (Vgl. zum Beweis S. 203) bzw. Satz 3.11 (Vgl. S. 212).

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  1. Fachbereich Wirtschaftswissenschaft, Universität des Saarlandes, Postfach 15 11 50, D-66041, Saarbrücken, Deutschland

    Dr. Andreas Kleine

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© 1996 Physica-Verlag Heidelberg

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Kleine, A. (1996). Principal-Agent-Modelle. In: Entscheidungstheoretische Aspekte der Principal-Agent-Theorie. Physica-Schriften zur Betriebswirtschaft, vol 53. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-52416-5_3

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  • Publisher Name: Physica, Heidelberg

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