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《基于奖惩函数的非对称信息委托代理博弈分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2010年9月内蒙古大学学报(自然科学版)Sept.2010第41卷第5期JournalofInnerMongoliaUniversityVol.41No.5文章编号:1000-1638(2010)05057505*基于奖惩函数的非对称信息委托代理博弈分析王尚户,唐俊,李玉(内蒙古科技大学数理与生物工程学院,内蒙古包头014010)摘要:委托代理本身存在诸多信息不对称、不确定的因素和风险,委托代理双方必须考虑风险的控制和利益的平衡.基于委托人拟支付代理人的工资总额按代理人的名义产出确定,引进奖惩机制遏制代理人的败德行为,运
2、用博弈论中委托代理理论建立了非对称信息下委托-代理模型.并得出给定条件下的最优合同.关键词:委托代理;非对称信息;奖惩函数;博弈分析中图分类号:F224.32文献标志码:A委托代理理论兴起于20世纪60年代末70年代初,主要研究在信息不对称的条件下,委托人如1何约束以及激励代理人.经过40年的发展,基本模型逐渐成熟,已经成为现代经济学中很重要的理29论之一,该理论研究特定经济关系中双方之间的不完全信息动态博弈问题.这些文献中委托人拟支付代理人的工资总额均按代理人的实际贡献(产出)确定,而且只激励不惩罚.然而在实际委托代理
3、关系中,一方面委托人无法真正观测到代理人的详细工作信息、能力水平和努力程度,由此导致代理人对于委托人目标价值的实际贡献(产出)与名义贡献(产出)有误差;另一方面外部环境条件也是不确定的.本文引进代理人对于委托人目标价值的名义贡献(产出)的概念,它由委托人对代理人能力水平的测度(是代理人向委托人提供的信息)来确定.委托人拟支付代理人的工资总额按代理人的名义贡献(产出)确定,并且通过奖惩机制遏制代理人由于信息不对称产生的败德行为,根据Mirrlees10(1974)和Holmstrom(1979)提出的分布函数的参数化方法得到一个在非对
4、称信息条件下基于奖惩函数的委托-代理博弈模型.首先假设产出误差只与委托人对代理人能力水平的测度误差(代理人能力水平的测度误差只是由代理人的败德行为而产生的)和代理人的努力程度有关,给出最优产出的确定方法,然后得出给定条件下的最优合同.1模型假设1.1理论假设(1)委托人,代理人均为理性经济人,在博弈中双方决策的动力均是从自己的利益出发来实现自身期望效用的最大化,实现双方利得平衡;(2)代理人是由n个人组成的代理联盟;(3)代理人的努力指数与能力指数是代理人的私人信息和决策变量;(4)奖惩函数可以遏制代理人的败德行为;(5)委托人根
5、据激励奖惩合同来支付报酬(工资总额)=代理联盟的分配总额;(6)代理人的机会成本是不接受该委托的利益(例如获得其他工作的报酬或闲暇的效用).*收稿日期:20100315;修回日期:20100510基金项目:科技部创新方法专项资助(项目编号:2009IM010400)作者简介:王尚户(1955-),男,陕西榆林人,副教授.主要从事最优化理论及其在经济中的应用研究.576内蒙古大学学报(自然科学版)2010年1.2符号约定:委托人的利得(效用)函数;:代理人的利得(效用)函数;Qs:代理人对于委托人目标价值的实际贡献(产出)
6、;Qm:代理人对于委托人目标价值的名义贡献(产出);C0:代理人的机会成本(常数);Te=(e1,e2,!,en),其中ei表示第i个代理人的努力指数,ei∀Ei,Ei是第i个代理人的策略集合;Ta=(a1,a2,!,an),其中ai表示第i个代理人的实际能力指数,是代理人的私人信息,短期可以看做常数;Ta+x=(a1+x1,a2+x2,!,an+xn),其中ai+xi表示第i个代理人的名义能力指数,是委托人对代理人能力的测度即代理人提供的信息,x∀X,X是代理人的策略集合;2:外部环境客观事件的测度,假定~N(0,!);s(Qm):
7、委托人拟支付代理人的工资总额;∀:是可变工资,即代理人单位产出的报酬,是委托人的决策变量;#:代理人的固定工资总额,是委托人的决策变量;∃:单位增产部分的奖励额度,是委托人的决策变量;h:由代理人的败德行为造成单位减产部分的罚款额度,是委托人的决策变量;bTV(e):代理人的努力成本,假定V(e)=ee,其中b>0是努力成本系数.22代理人最优期望产出的确定委托人和代理人都是从自己的利益出发来实现自身期望效用的最大化的,所以他们目标常常是不一致的.代理人和委托人之间存在着对工作的详细信息、代理人能力的信息不对称,因此使得委托人度量代
8、理人是否诚实、敬业的成本很大.委托人的博弈策略是通过制定一套有效的激励报酬及奖励惩罚机制,使得代理人只有诚实并且努力工作才能实现自身期望效用的最大化.博弈的原则是利得平衡,结果是双方共赢.2.1代理人的期望效用函数影响
