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Théorie de l'agence: Incitations et contrats

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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.

Enseignant·e·s (3)

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.

Julien Hugonnier

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Luca Pagliuca, Darius Nik Nejad A dirigé les thèses EPFL de Rodolfo Javier Prieto Katunaric, Michael Hasler, Giuliano Antonio Curatola, Julien Cujean, Thomas Antonius Geelen, Nicolas Gauderon, Benoit Vincent Sylvain Cornet A co-dirigé les thèses EPFL de Rémy Praz, Cagil Kocyigit, Alexis Marchal Cours Derivatives FIN-404 Le but de ce cours est de donner une description détaillée des modèles standard d'évaluation et de couverture des produits dériv

Pierre Collin-Dufresne

Source officielle

Concepts associés (32)

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.

Rationalité limitée

La rationalité limitée (bounded rationality en version originale) est l'idée selon laquelle la capacité de décision d'un individu est altérée par un ensemble de contraintes comme le manque d'information, des biais cognitifs ou encore le manque de temps. Dans cette optique, les décideurs ont tendance à choisir des solutions satisfaisantes plutôt qu'optimales. Le concept a été initialement théorisé par Herbert Simon et utilisé en sociologie, en psychologie, en microéconomie ou encore en philosophie politique (par exemple chez Jon Elster).

Optimisation combinatoire

L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

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.

Théorie du choix rationnel

La théorie du choix rationnel (en anglais « rational choice theory », prononcé 'ræʃənl tʃɔɪs thēərē), ou « décision rationnelle », en microéconomie contemporaine, regroupe plusieurs théories de l'action qui, de manière générale, attribuent aux agents un comportement rationnel, lequel, en raison de préférences, dénote une recherche du plus grand profit pour le moindre mal. Elles ont été développées en économie (où elles constituent un paradigme dominant), en sociologie (où elles sont en concurrence avec d'autres paradigmes) et en psychologie, notamment en criminologie.

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Séances de cours associées (64)

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

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

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

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Agence : Contrats et Incitatifs

Explore les relations d'agence, les contrats, les incitations, les préférences de risque et les résultats optimaux dans les interactions entre le principal et l'agent.

Introduction à l’optimisation

Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

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

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