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Die Vorteilhaftigkeit relativer Anreizschemata unter Berücksichtigung der Kollusionsgefahr

Eine agentenbasierte Simulation

AutorStrangfeld Oliver
VerlagGabler Verlag
Erscheinungsjahr2011
Seitenanzahl282 Seiten
ISBN9783834966728
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis47,65 EUR

Relative Anreize bieten eine Möglichkeit kostenoptimale und leistungsfördernde Verträge für Manager zu gestalten. Es besteht allerdings das Risiko von Absprachen der Manager untereinander zu Ungunsten des Unternehmens. Oliver Strangfeld untersucht, unter welchen Voraussetzungen der Einsatz relativer Anreizschemata empfehlenswert ist und wann bei ihrer Anwendung Schaden droht. Grundlage des Simulationsmodells bildet eine umfangreiche Analyse bestehender empirischer Arbeiten zur Kollusionsproblematik auf der Basis des Konzepts der Stylized Facts.



Dr. Oliver Strangfeld promovierte bei Prof. Dr. Dr. h. c. Jürgen Weber am Institut für Management und Controlling der WHU - Otto Beisheim School of Management. Er ist Leiter Controlling der EnBW Kernkraft GmbH.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Vorwort8
Inhaltsverzeichnis10
Abbildungsverzeichnis13
Tabellenverzeichnis16
Symbolverzeichnis17
1 Einführung20
1.1 Einordnung von Anreizschemata und Charakterisierung vorhandener Veroffentlichungen21
1.2 Abgrenzung der untersuchten Aspekte von Anreizschemata26
1.3 Charakterisierung relativer Anreizschemata27
1.4 Zielsetzung der Arbeit auf Basis der Analyse relevanter Veroffentlichungen30
1.5 Vorgehen und Struktur der Arbeit32
2 Modellierung von Delegationsbeziehungen35
2.1 Die normative Prinzipal-Agent-Theorie35
2.2 Ein einfaches Prinzipal-Agent-Modell36
2.3 Vereinfachte Nutzenfunktionen: Das LEN-Modell40
2.4 Auswirkung unbeobachtbarer Handlungen und Informationsasymmetrie in Verbindung mit risikoscheuen Agenten42
2.5 Relative Anreizverträge als Mittel zur Reduktion von Agency-Kosten44
2.6 Delegationsbeziehung mit mehreren Agenten: Multivariates LEN-Modell45
2.7 Auswirkung relativer Anreizschemata am Beispiel des Zwei-Agenten-Falles auf Basis eines LEN-Modells50
2.8 Individuelle und kollektive Optimierung51
2.8.1 Untersuchung der Stabilität in der Nähe der Extremstellen55
2.8.2 Auswirkung auf den Nutzen des Prinzipals58
2.8.3 Bestimmung des Nutzenerwartungswertes des Prinzipals bei relativen Anreizschemata59
2.8.4 Stabilität Kollektiver Optimierung: Vorhandene Untersuchungen der Kollusionsproblematik60
2.9 Zwischenfazit61
3 Ausarbeitung des Konzepts der Stylized Facts63
3.1 Vorstellung des Stylized-Facts-Konzepts64
3.2 Anwendungsmöglichkeiten68
3.3 Vorgehen bei der Bestimmung von Stylized Facts71
3.4 Beispielhafte Ausgestaltung der Anwendungsmöglichkeiten des Konzepts80
3.4.1 Bestimmung relevanter Faktoren80
3.4.2 Vergleich bestehender Modelle81
3.4.3 Tiefer greifende Modellanalyse83
3.5 Zwischenfazit85
4 Bestimmung der Stylized Facts von Kollusion86
4.1 Begriffsdefinition86
4.2 Isolation des Stylized Fact Gruppengröße93
4.3 Isolation des Stylized Fact Umfeld95
4.4 Isolation des Stylized Fact Gewinn100
4.5 Isolation des Stylized Fact Zeithorizont102
4.6 Isolation des Stylized Fact konstante Gruppenzusammensetzung104
4.7 Isolation des Stylized Fact Bestrafung106
4.8 Analyse keinem Stylized Fact zugeordneter Aussagen108
4.9 Zwischenfazit111
5 Anwendung des Konzepts zum Vergleich vorhandener Modelle112
5.1 Analyse des Modells von Budde/Gox/Luhmer (1998)113
5.2 Analyse des Modells von Kunz/Pfeiffer (1999)115
5.3 Analyse des Modells von Krapp (2000b)119
5.4 Analyse des Modells von Deliano (2000)124
5.5 Vergleich des Erklärungsgehalts der Modelle128
5.6 Gegenüberstellung der verwendeten Modellmechanismen und der Robustheit ihrer Implementierung131
5.7 Zwischenfazit135
6 Aufbau des Simulationsmodells136
6.1 Computersimulation als Untersuchungsmethode137
6.1.1 Einordnung der Simulation innerhalb etablierter Methoden137
6.1.2 Einordnung des verwendeten Simulationsansatzes141
6.2 Logischer Aufbau des Simulationsmodells142
6.2.1 Modellierung des Stylized Fact Bestrafung144
6.2.2 Modellierung des Stylized Fact Gruppengröße150
6.2.3 Modellierung des Stylized Fact Gruppenzusammensetzung152
6.2.4 Modellierung der Stylized Facts Gewinn und Umfeld153
6.2.5 Modellierung des Stylized Fact Zeithorizont154
6.3 Umsetzung des Modells in ein Java-Programm156
6.4 Qualitätssicherung der Modellergebnisse161
6.5 Reliabilität der Ergebnisse162
6.5.1 Optimierung durch den genetischen Algorithmus163
6.5.2 Stabilität der Ergebnisse und Signifikanz der Aussagen168
6.6 Validierung der Ergebnisse172
6.7 Zwischenfazit173
7 Auswertung der Simulationsexperimente175
7.1 Stylized Fact Umfeld und Gewinn176
7.1.1 Verhalten in Abhängigkeit von der Komplexität des Umfelds177
7.1.2 Erklärung der Wahrscheinlichkeitsverläufe und Rückführung auf Modellannahmen und Modellmechanismen180
7.1.3 Einfluss der Annahmen des Kooperationsindex auf die Stabilität von Kollusion185
7.1.4 Einfluss der Korrelation p, der Risikoaversion a sowie der Zufallseinflüsse 0 auf die auftretenden Verhaltensformen186
7.1.5 Auswirkung des Verhaltens auf NEW191
7.2 Stylized Fact Bestrafung196
7.3 Stylized Fact Zeithorizont204
7.4 Stylized Fact Gruppenzusammensetzung207
7.5 Stylized Fact Gruppengröße209
7.6 Zwischenfazit212
8 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick215
8.1 Zusammenfassung und Einordnung der Ergebnisse215
8.2 Übertragbarkeit der Ergebnisse in die Unternehmenspraxis218
8.3 Weiterführende Fragestellungen219
Anhang A: Stylized Facts Ableitung221
8.4 Aussagen StyUzed Fact Umfeld224
8.5 Aussagen StyUzed Fact Gewinn229
8.6 Aussagen StyUzed Fact Zeitborizont233
8.7 Aussagen Styllzed Fact Gruppenzusammensetzung234
8.8 Aussagen StyUzed Fact Bestrafung237
8.9 Nicht zugeordnete Aussagen240
8.10 Quellen der Aussagen242
Anhang B: Konfidenztabelle263
Literaturverzeichnis264

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