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

Masterarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,7, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Vertragstheorie stellt einen wichtigen Bestandteil der betriebswirtschaftlichen Forschung dar und liefert gleichzeitig Erkenntnisse für 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 für imperfekte Informationen: Moral Hazard und Adverse Selektion. Ein Großteil der Literatur betrachtet diese zwei Anreizprobleme klassischerweise isoliert. Verträge in der realen Welt werden jedoch nur selten unter Berücksichtigung eines Anreizproblems gestaltet. Der Grund dafür 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 für Veränderungen 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 zusätzliches 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 Verträge könnten 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 Agentenmodelle mit Mo