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Séance de cours

Théorie de l'agence: Incitations et contrats

Dans cours

MGT-301: Foundations in financial economics

The aim of this course is to expose EPFL bachelor students to some of the main areas in financial economics. The course will be organized around six themes. Students will obtain both practical insights through real-world examples and understand how one can ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de compatibilité incitative et de rationalité individuelle dans la théorie de lagence, soulignant limportance daligner les intérêts des directeurs et des agents par des contrats optimaux. Il traite des problèmes d’optimisation rencontrés par les deux parties, de la nécessité d’incitations pour induire les actions souhaitées, et du calcul de l’utilité et des actions optimales. La séance de cours explore comment les contrats optimaux sont conçus pour maximiser les gains du principal tout en assurant le comportement rationnel de lagent. Il examine également les scénarios de référence, les meilleurs résultats et les coûts de l'agence engagés en raison de la relation principal-agent.

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Enseignant·e·s (3)

Julien Hugonnier

Pierre Collin-Dufresne

Rüdiger Fahlenbrach

Ruediger has been elected director of the European Finance Association (2018-2020). He is Associate Editor of the Review of Finance and former Associate Editor of the Review of Financial Studies (2013-2016) and Financial Management (2012-2016). Ruediger is a research member of the European Corporate Governance Institute. His research has been reported in many large-circulation newspapers such as The New York Times, The Wall Street Journal, The Economist, Le Temps, NZZ, Handelsblatt, Forbes Magazine, USA Today, and Fortune Magazine.

Source officielle

Concepts associés (32)

Problème principal-agent

Le principe du principal-agent est le cœur de la théorie de l'agence, une des théories de l'économie industrielle. Il désigne un ensemble de problèmes rencontrés lorsque l'action d'un acteur économique, désigné comme étant le « principal », dépend de l'action ou de la nature d'un autre acteur, « l'agent », sur lequel le principal est imparfaitement informé. Il s'agit donc d'étudier les conséquences d'une asymétrie d'information.

Optimization problem

In mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Optimisation convexe

vignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.

Dualité (optimisation)

En théorie de l'optimisation, la dualité ou principe de dualité désigne le principe selon lequel les problèmes d'optimisation peuvent être vus de deux perspectives, le problème primal ou le problème dual, et la solution du problème dual donne une borne inférieure à la solution du problème (de minimisation) primal. Cependant, en général les valeurs optimales des problèmes primal et dual ne sont pas forcément égales : cette différence est appelée saut de dualité. Pour les problèmes en optimisation convexe, ce saut est nul sous contraintes.

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Séances de cours associées (33)

Théorie microéconomique des consommateurs MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Explore la théorie microéconomique des consommateurs, la maximisation de l'utilité, les problèmes d'optimisation et les modèles de prise de décision.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Machines vectorielles de soutien: SVM Basics

Couvre les bases de Support Vector Machines, en se concentrant sur les formulations de marge dure et de marge molle.

Tarification des actifs et couverture sur les marchés complets

Couvre la tarification des actifs, la couverture, les réclamations américaines, les temps d'arrêt et la programmation dynamique en finance.

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Problème principal-agent

Optimization problem

Optimisation (mathématiques)

Optimisation convexe

Dualité (optimisation)

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