Adverse Selektion und Moral Hazard in dynamischen Principal-Agent-Modellen

Masterarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,7, Martin-Luther-Universitt Halle-Wittenberg, Sprache: Deutsch, Abstract: 1 Einleitung
Die Vertragstheorie stellt einen wichtigen Bestandteil der betriebswirtschaftlichen Forschung dar und liefert gleichzeitig Erkenntnisse fr reale Vertragsbeziehungen. Im Fokus stehen dabei Prinzipale und Agenten. Die zu erfassende Problematik zwischen den beiden Parteien entsteht durch ein Ungleichgewicht an Informationen. Es wird daher von imperfekten Informationen gesprochen.
Es gibt in der Principal-Agent-Literatur zwei bedeutende Beispiele fr imperfekte Informationen: Moral Hazard und Adverse Selektion. Ein Groteil der Literatur betrachtet diese zwei Anreizprobleme klassischerweise isoliert. Vertrge in der realen Welt werden jedoch nur selten unter Bercksichtigung eines Anreizproblems gestaltet. Der Grund dafr ist, dass diese beiden Formen von Informationsasymmetrie in der Vertragsumwelt oftmals gemeinsam auftreten.
Ein Ziel dieser Arbeit ist es daher festzustellen, welche Auswirkungen von imperfekten Informationen ausgehen, wenn sie zusammen betrachtet werden. Dabei wird Moral Hazard als Standardproblem aufgefasst. Was fr Vernderungen sich ergeben, wenn Hidden Action um Adverse Selektion erweitert wird, ist Gegenstand der Untersuchung. Adverse Selektion wird dabei zweiseitig behandelt. Es wird eine Aufteilung in Hidden Characteristics und Hidden Information vorgenommen.
Ein zustzliches Anliegen dieser Arbeit ist die Dynamik von Principal-Agent-Modellen. Jene Modelle werden oft statisch und lediglich eine Periode betrachtend dargestellt. Die Welt ist jedoch dynamisch und statische Vertrge knnten ineffizient sein.5 Es ergibt sich die Notwendigkeit einer mehrperiodigen Modellierung.
Ein weiteres Ziel besteht deshalb darin, festzustellen, welche Bedeutung einer dynamischen Perspektive bei der Analyse von Principal-Agent-Modellen zukommt. Die vorliegende Arbeit untersucht somit dynamische Agentenmo