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Part of the book series: Physica-Schriften zur Betriebswirtschaft ((PHYSICA-SCHRIFT,volume 28))

Zusammenfassung

Die bisherigen Untersuchungen gehen von der Annahme aus, daß der Principal sehr weitgehende Kenntnisse sowohl über das Entscheidungsproblem als auch über den Agent besitzt. Er kennt zumindest immer dessen Nutzenfunktion H und den Reservationsnutzen . Zudem kommt häufig eine Kenntnis des zugrunde gelegten Entscheidungsproblems hinzu. Erst diese Annahmen ermöglichen es, die angegebenen Aussagen abzuleiten, da durch sie für Principal und Agent in der Regel lediglich eine Unsicherheit bezüglich der zufällig eintretenden Umweltzustände bzw. Ergebnisse bleibt. Läßt man Informationsasymmetrien z.B. bezüglich des Aktionsraums zu, so resultieren, wie die Überlegungen in Abschnitt 3.3 (S. 90 ff.) zeigen, bereits daraus beträchtliche Schwierigkeiten, das Problem zu lösen. Zudem wird häufig vorausgesetzt, daß objektive Informationssysteme für den Principal nutzbar sind.

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Referenzen

  1. Vgl. Abschnitt 2.2.4, S. 26.

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  2. Der englischsprachige Terminus lautet „perfect information“. Vgl. z.B. Luce, R.D.; Raiffa, H. (1967), S. 43.

    Google Scholar 

  3. Vgl. Harsanyi, J.C. (1988), S. 240.

    Google Scholar 

  4. Zu einer formalen Darstellung vgl. Rauhut, B.; Schmitz, N.; Zachow, E.-W. (1979), S. 18–20.

    Google Scholar 

  5. Vgl. v.Neumann, J.; Morgenstern, O. (1953), S. 30. Im Englischen spricht man von „incomplete information“.

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  6. Vgl. Harsanyi, J.C. (1988), S. 240.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Harsanyi, J.C. (1967/68), S. 167; Myerson, R. (1985), S. 231.

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  8. Vgl. Harsanyi, J.C. (1988), S. 240.

    Google Scholar 

  9. Vgl. das Beispiel in Selten, R. (1982), S. 102–105.

    Google Scholar 

  10. Vgl. zur genauen Herleitung Harsanyi, J.C. (1967/68). Eine auf die wesentlichen Ideen dieses Vorgehens abstellende Darstellung findet man bei Selten, R. (1982), S. 100–121.

    Google Scholar 

  11. Harsanyi, J.C. (1967/68), S. 167.

    Google Scholar 

  12. Selten, R. (1982), S. 107.

    Google Scholar 

  13. Zu einer ausführlichen Darstellung der Konsistenz bzw. zu sie sicherstellenden Bedingungen vgl. Harsanyi, J.C. (1967/68), S. 173–175, 486–502.

    Google Scholar 

  14. Selten, R. (1982), S. 106.

    Google Scholar 

  15. Man spricht auch davon, daß die Natur zuerst am Zug ist. Vgl. Green, J. (1985), S. 83.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Selten, R. (1982), S. 108–110.

    Google Scholar 

  17. In der angelsächsischen Literatur bezeichnet man einen Gleichgewichtspunkt häufig als „Nash equilibrium“. Vgl. z.B. Rasmusen, E. (1989), S. 33.

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  18. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 69–75.

    Google Scholar 

  19. Eine Unterscheidung der Typenmengen der beiden Spieler und die Zusammenfassung aller Typenkombinationen zu einer Menge erübrigt sich also.

    Google Scholar 

  20. Die auf das Zustandsraum-Modell abstellende Differenzierung kann analog auf ein als Ergebnisverteilung-Modell formuliertes Entscheidungsproblem übertragen werden.

    Google Scholar 

  21. Letztendlich ist das Problem der Inkonsistenz so schwerwiegend nicht, läßt es sich doch auf den konsistenten Fall zurückführen; vgl. dazu Selten, R. (1982), S. 115–116.

    Google Scholar 

  22. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 70–71.

    Google Scholar 

  23. Myerson, R. (1982), S. 71. Vgl. auch den kurzen Abriß der allgemeinen „Mechanismen-Literatur“ auf S. 134 f.

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  24. Die bisher übliche Indizierung des Aktionsraums des Agents mit 2 erübrigt sich durch die Abhängigkeit vom Typ.

    Google Scholar 

  25. Im allgemeinen Fall sind bei den im folgenden durchgeführten Erwartungswertbildungen die Summen durch die entsprechenden Integrale zu ersetzen. Insbesondere die Endlichkeit von Z erweist sich im folgenden als eine nicht notwendige Annahme, die aber nur deswegen getroffen wurde, um eine einheitliche Darstellung zu erzielen. Auch die im weiteren auf ein Zustandsraum-Modell gründenden Darstellungen sind nicht zwingend. Man erhält dieselben Resultate für Ergebnisverteilung-Modelle.

    Google Scholar 

  26. Die bisherige Differenzierung in ein dem Agent und ein dem Principal bekanntes Wahrscheinlichkeitsmaß erübrigt sich, weil es in jedem Typ t eindeutig determiniert ist.

    Google Scholar 

  27. Hier wird implizit unterstellt, daß das Ergebnis dem Principal gehört, d.h., daß die Indikatorvariable XP den Wert 1 annimmt. Vgl. dazu S. 31.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 72; Harris, M.; Townsend, R.M. (1985), S. 383.

    Google Scholar 

  29. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 72. Der Begriff der Anreizkompatibilität wurde bereits weiter oben verwendet; vgl. S. 81. Dort bezog er sich auf Entlohnungsregeln, die die Eigenschaft besitzen, ein „gleichgerichtetes Entscheidungsverhalten“ von Principal und Agent zu erzielen. Neben der Bezugsgröße unterscheidet sich der hier definierte Terminus davon, daß er eine Optimierungskomponente beinhaltet. In der angelsächsischen Literatur findet dieser Begriff „incentive compatibility“ vielfältige und zum Teil auch unterschiedliche Verwendung. Einen Überblick findet man bei Groves, T.; Ledyard, J. (1987).

    Google Scholar 

  30. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 73.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 73. Die dort für ein Principal-Agent-Problem mit n Agents formulierte und bewiesene Aussage wird hier entsprechend für einen Agent dargestellt.

    Google Scholar 

  32. Vgl. auch den Beweis in Myerson, R. (1982), S. 74–75.

    Google Scholar 

  33. Es ist anzumerken, daß die Summation über eine leere Indexmenge den Wert 0 ergibt.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 74–75.

    Google Scholar 

  35. Vgl. Myerson, R. (1981), S. 62; Myerson, R. (1985), S. 244. Wörtlich übersetzt heißt dies Offenbarungsprinzip.

    Google Scholar 

  36. Vgl. McAfee, R.P.; McMillan, J. (1988), S. 107.

    Google Scholar 

  37. Vgl. dazu die topologisch orientierte Arbeit von Green, E.J. (1984). Unter zusätzlichen Annahmen untersuchen dieses Problem auch Green, J.; Laffont, J.-J. (1987), S. 320–324.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Myerson, R. (1982), S. 70.

    Google Scholar 

  39. Siehe dazu S. 92ff., 97ff., 103ff., 113ff.

    Google Scholar 

  40. Dies ist zulässig, da nach Satz 3.2 (S. 63) das Kontrollsystem Ergebnis aufgrund der Risikoneutralität des Agents den maximalen Wert besitzt.

    Google Scholar 

  41. Vgl. für einen Überblick Caillaud, B. et al. (1988).

    Google Scholar 

  42. Vgl. zu diesem im wesentlichen mit dem oben definierten übereinstimmenden Begriff z.B. Green, J. (1985), S. 189.

    Google Scholar 

  43. Vgl. Groves, T. (1982), S. 4.

    Google Scholar 

  44. Vgl. Maskin, E. (1986), S. 229.

    Google Scholar 

  45. Wie bei obiger Formulierung bezeichnet man solche Mechanismen als „direkt“. Vgl. z.B. Dasgupta, P.; Hammond, P.; Maskin, E. (1979), S. 188; Harris, M.; Kriebel, C.H.; Raviv, A. (1982), S. 605.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Myerson, R. (1979), S. 63. Das gelegentlich anzutreffende Attribut „bayesianisch“ stellt auf die Formulierung des Problems als Typenspiel und dort auf die bayesianische Hypothese (S. 121) ab. Ursprünglich wurden anreizkompatible Mechanismen nicht in spieltheoretischem Kontext untersucht. Vgl. dazu Hurwicz, L. (1972), S. 320–334. Für eine Untersuchung nicht bayesianisch anreizkompatibler Mechanismen im Zusammenhang mit Versicherungsverträgen vgl. Cresta, J.-P.; Laffont, J.-J. (1987).

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  47. Vgl. Holmström, B.; Myerson, R. (1983), S. 1803; Maskin, E. (1986), S. 229.

    Google Scholar 

  48. Vgl. z.B. d’Aspremont, C.; Gérard-Varet, L.-A. (1979a); d’Aspremont, C.; Gérard-Varet, L.-A. (1979b); d’Aspremont, C.; Gérard-Varet, L.-A. (1982); Dasgupta, P.; Hammond, P.; Maskin, E. (1979); Funke, H. (1987); Guesnerie, R.; Laffont, J.-J. (1984); Laffont, J.-J.; Maskin, E. (1982); Ledyard, J. (1979) sowie Rasmusen, E. (1989), S. 176. Kontrollinformationssysteme bzw. Verhandlungen beziehen die Arbeiten von Riordan, M.H.; Sappington, D. (1988) bzw. Williams, S.R. (1987) mit ein.

    Google Scholar 

  49. Vgl. Harris, M.; Townsend, RM. (1981), insb. S. 37–40.

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  50. Vgl. Baron, D.P. (1984); Baron, D.P.; Besanko, D. (1984); Baron, D.P.; Besanko, D. (1987); Baron, D.P.; Myerson, R. (1982).

    Google Scholar 

  51. Vgl. Harris, M.; Townsend, R.M. (1981), S. 40–54; Moore, J.; Repullo, R. (1987); Moore, J.; Repullo, R. (1988); Palfrey, T.R.; Srivastava, S. (1989); Riordan, M.H. (1984). Vgl. z.B auch die sequentielle spieltheoretische Betrachtung eines ökonomischen Modells, in dem ein Unternehmen vor der Entscheidung steht, in einen monopolistischen Markt einzutreten oder nicht, wobei der Monopolist gegebenenfalls darauf zu reagieren hat, in Kreps, D.M.; Wilson, R. (1982b), S. 256–266, die schon mehr der Auktionsliteratur zuzurechnende Arbeit von McAfee, R.P.; McMillan, J. (1988) sowie für einen mehr an dem Principal-Agent-Problem orientierten Beitrag Myerson, R. (1983), S. 1778–1781.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Kreps, D.M.; Wilson, R. (1982a).

    Google Scholar 

  53. Vgl. dazu die grundlegende Arbeit von Selten, R. (1975).

    Google Scholar 

  54. Vgl. Selten, R. (1975), S. 32–33.

    Google Scholar 

  55. Vgl. für einen Überblick Engelbrecht-Wiggans, R. (1980); verschiedene Einzelaspekte behandeln die beispielhaft angegebenen Arbeiten von Harris, M.; Raviv, A. (1981); Maskin, E.; Riley, J. (1984); Matthews, S.A. (1983); McAfee, R.P.; McMillan, J. (1986); Milgrom, P. (1987); Milgrom, P.; Weber, R.J. (1982); Myerson, R. (1981); Riley, J. (1988); Riley, J.; Samuelson, W.F. (1981); Zelewski, S. (1988), S. 408–411.

    Google Scholar 

  56. Unter einem Dirac-Maß versteht man ein Wahrscheinlichkeitsmaß, das die Einheitsmasse auf einen Punkt von DxN legt. Vgl. dazu z.B. Bauer, H. (1978), S. 94.

    Google Scholar 

  57. Vgl. z.B. Baiman, S.; Evans, J.H. (1983), S. 378.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Picard, P. (1987) sowie die dieser Arbeit zugrundeliegenden modelltheoretischen Überlegungen von Laffont, J.-J.; Tirole, J. (1986).

    Google Scholar 

  59. Picard, P. (1987), S. 307.

    Google Scholar 

  60. Vgl. Picard, P. (1987), S. 312–313.

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  61. Vgl. Picard, P. (1987), S. 318–321.

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  62. Vgl. Gjesdal, F. (1988), S. 307.

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  63. Vgl. Christensen, J. (1981), S. 665.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Christensen, J. (1981), S. 666.

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  65. Vgl. Christensen, J. (1982), S. 597–598.

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  66. Vgl. Baiman, S.; Evans, J.H. (1983), S. 382–383.

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  67. Vgl. Baiman, S.; Evans, J.H. (1983), S. 381.

    Google Scholar 

  68. Vgl. Gjesdal, F. (1988), S. 306–307.

    Google Scholar 

  69. Zur genauen Definition vgl. Gjesdal, F. (1988), S. 308.

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  70. Vgl. Rees, R. (1985), S. 85–89.

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  71. Vgl. Pfingsten, A. (1987), S. 119 i.V.m. S. 121.

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  72. Vgl. dazu Abbildung 3.6, S. 92.

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  73. Vgl. Antle, R. (1982), S. 511.

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  74. Zur Terminologie siehe Abschnitt 2.3.1, S. 34.

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  75. Vgl. Dye, R.A. (1983), S. 520.

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  76. Vgl. Penno, M. (1985), S. 245, aber auch Ballwieser, W. (1987a), S. 336, der dieses Modell unter dem uns erst später interessierenden Kontrollaspekt (Abschnitt 5.1.2, S. 145 ff.) erwähnt.

    Google Scholar 

  77. Vgl. Penno, M. (1985), S. 245.

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  78. Vgl. Verrecchia, R.E. (1986), S. 177–180.

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  79. Vgl. Verrecchia, R.E. (1986), S. 185–191.

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  80. Vgl. Ng, D.S.; Stoeckenius, J. (1979), S. 5–8.

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  81. Vgl. dazu Ng, D.S. (1978), S. 911–915.

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  82. Vgl. Demski, J.S.; Patell, J.M.; Wolfson, M.A. (1984), S. 32–33.

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  83. Vgl. Wagenhofer, A. (1987), S. 366.

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  84. Vgl. Wagenhofer, A. (1987), S. 364.

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Kiener, S. (1990). Principal-Agent-Modelle mit Informationstransfer. In: Die Principal-Agent-Theorie aus informationsökonomischer Sicht. Physica-Schriften zur Betriebswirtschaft, vol 28. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-11526-8_4

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