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dc.creator Curiel, Itza
dc.creator Herrera, Juan
dc.creator Rodríguez, Katya
dc.creator Di Giannatale Menegalli, Sonia Beatriz
dc.date.issued 2012
dc.identifier 109706.pdf
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11651/915
dc.description Asymmetric information, Principal-Agent Model, Incentives, Pareto Frontier, Evolutionary Algorithms, Información Asimétrica, Modelo Agente-Principal, Incentivos, Frontera de Pareto, Algoritmos Evolutivos
dc.description.abstract In this paper we analyze a repeated Principal Agent model, formulated as a Multi-Objective Optimization problem. We approximate its Pareto Frontier by using a recently proposed Multi-Objective Optimization Evolutionary Algorithm named RankMOEA. We focus on the effects of changes of productivity shocks and discount rates on the aforementioned Pareto Frontier. Our numerical results indicate that as the discount rate increases, the Principal Agent relationship generates higher values; the spread in the Agent´s future (current) compensation between the low and high productivity shocks increases (decreases); and the Agent chooses, in general, higher effort levels. On the other hand, when the structure of productivity shocks is such that the Agent´s effort yields higher (lower) production levels, the Principal (Agent) tends to benefit because in those cases the Agent (Principal) assumes more risk.
dc.description.abstract En este artículo analizamos un modelo repetido de Agente-Principal formulado como un problema de Optimización Multi-objetivo. Aproximamos la Frontera de Pareto de este modelo usando un Algoritmo Evolutivo Multi-objetivo que ha sido propuesto recientemente, llamado RankMOEA. Nos enfocamos en analizar los efectos que generan cambios en la tasa de descuento y la estructura de choques de productividad sobre la Frontera de Pareto y sobre los incentivos del Agente. Nuestros resultados numéricos indican que cuando la tasa de descuento aumenta, la relación Agente-Principal genera mayor valor; la distancia entre la compensación futura (presente) del Agente entre el choque alto y bajo de productividad aumenta (disminuye) y el Agente elige, en general, mayores niveles de esfuerzo. Por otra parte, cuando la estructura de los choques de productividad es tal que el nivel de esfuerzo elegido por el Agente genera mayores (menores) niveles de producción, el Principal (Agente) tiende a beneficiarse porque en dichos casos el Agente (Principal) asume mayores niveles de riesgo.
dc.format application/PDF
dc.language.iso eng
dc.publisher Centro de Investigación y Docencia Económicas, División de Economía
dc.relation.ispartofseries Documento de trabajo (Centro de Investigación y Docencia Económicas). División de Economía; 531
dc.rights El Centro de Investigación y Docencia Económicas A.C. CIDE autoriza a poner en acceso abierto de conformidad con las licencias CREATIVE COMMONS, aprobadas por el Consejo Académico Administrativo del CIDE, las cuales establecen los parámetros de difusión de las obras con fines no comerciales. Lo anterior sin perjuicio de los derechos morales que corresponden a los autores.
dc.subject.lcsh Multiple criteria decision making -- Mathematical models.
dc.subject.lcsh Social contract -- Mathematical models.
dc.title Productivity shocks: discount rate and incentives
dc.type Documento de trabajo
dc.accessrights Acceso abierto
dc.recordIdentifier 000109706
dc.rights.license Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 International CC BY-NC-ND


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