多代理人销售系统的薪酬设计及信息价值分析

在销售系统中存在着典型的信息不对称:委托人(公司)对代理人(销售人员)的努力程度具有非对称信息,但可以观测到代理人的销售业绩并据此给予代理人相应的薪酬.在假设市场最终需求对努力水平敏感,且某代理人努力水平提高可以在开拓市场的同时吸引对方顾客的条件下,建立了信息对称和非对称情况下的销售系统中具有多代理人且代理人间存在竞争的委托代理模型.分析了该模型,得到信息对称情况下代理人薪酬与他们之间的竞争程度无关;而信息非对称时,虽然委托人由于缺乏信息而受到了损失,但利用代理人之间的竞争可以降低委托人的损失,且代理人的努力程度随着竞争程度提高也不得不提高等结论.     

基于代理理论的不同风险偏好经营者薪酬设计

现代企业的一个重要特征是两权分离。由于经营者与所有者具有不同的目标函数,两者之间存在利益冲突,因此建立完善的经营者薪酬激励方案,是促进企业长远发展,为企业吸引和留住人才的关键。本文通过阐述现代企业中经营者薪酬现状与经营者薪酬激励的必要性,引入委托代理理论的一般模型,提出了对于具有不同风险偏好的企业经营者的薪酬激励设计方案。     

厂商产品线设计的委托代理分析

本文通过委托代理理论研究了厂商的产品线设计问题。在厂商进行产品线设计时,厂商需要根据不同的消费者偏好设计不同的产品,但是厂商不能明确的分别消费者的偏好,因此厂商与消费者存在着信息不对称现象,为了攫取利益的最大化,厂商通过提供甄别契约,让消费者进行自选择,有效的对消费者进行了区分(即对市场进行了有效分割)。本文以简单的案例分析入手,然后将其推广。对在信息不对称情况下厂商如何提供甄别契约进行产品线设计进行了较为详尽的分析,并对其中的经济学意义进行了解释。     

委托代理关系中的激励和监督

在道德风险问题的委托代理关系中,委托人对代理人行动的监督与对自然状态的观测所起的效果是等价的。本文考虑到委托人对自然状态的观测成本,提出了“状态观测模型”,并对信息不对称问题作了贝叶斯分析,讨论了不同观测力度对代理人努力水平、风险成本和代理成本等的作用。本文还给出了委托人愿意对自然状态进行观测的条件 -“愿意观测集。”     

代理成本理论国外文献综述

由于现代股份制企业所有权与经营权的分离,企业所有者将资产委托给经营者管理.由此产生了所有者即股东与经营者直接的委托—代理关系.这种关系的形成适应现代化的大生产对规模效应和专业化分工的要求,但是伴随两权分离,股东与经营者为追求各自的利益而产生冲突,从而导致了代理成本的存在.本文试图对西方早期与近代学者在代理成本理论方面的研究做文献综述.     

中外企业的委托代理关系比较分析

所谓现代企业制度是指以完善的企业法人制度为基础,以有限责任制度为特征,以公司指企业为主要形态的企业制度。公司制也就是委托代理制。公司制企业的产生与发展是与企业控制权的变化一致的,这种制度是伴随着社会生产力的发     

信息不对称下家族企业激励机制研究

随着家族企业的不断壮大,特别是当它们发展到一定规模时,委托代理机制的引入将会是必然的。信息不对称和利益不一致将导致委托代理成本的产生。降低成本的关键是如何建立一种激励机制,使代理人的行为有利于委托人的利益。     

影响营销人员薪酬设计的因素分析

运用委托—代理理论,从企业与营销人员之间的信息不对称出发,通过对营销人员有激励作用的关键因素进行分析,得出这几种因素对营销人员薪酬体系设计的影响以及它们起作用的条件。     

激励机制、投资项目与经营者行为

在不确定性和信息不对称的条件下,激励机制决定了经营者的努力水平。本文通过对Holmstrom＆Milgrom模型的扩展来考察了两种激励机制下经营者在项目投资中的行为,证明了投资项目与激励机制以及管理的层次性与激励机制的层次性关系。     

供应商产品质量控制的激励机制研究

文章通过改进后的信息经济学中多项任务委托-代理模型来对供应商的产品质量控制进行分析．得到供应商努力结果可观测下的最优激励方案。同时运用该模型来解释为什么多数供应商总是致力于质量目标的达成而非质量的持续改进，并提出了解决这一问题的方法。文中还建议采购商开展质量监理活动以消除信息不对称，并设计了一个可以促使质量监理工程师汇报真实的质量信息的激励机制．     

针对不同类型销售商的长期激励合同设计研究

在制造商雇用销售商销售产品的过程中,双方之间常常存在关于销售商销售能力和销售努力的不对称信息,制造商需要通过设定合同来激励销售商付出实现制造商利润最大化的销售努力。本文建立了信息不对称情况下,制造商在两周期的长期合同设计并同时制定产品价格的模型。虽然不对称信息存在时,制造商在单周期的最优合同策略是分离策略,而本文的两周期模型结果表明,长期合同中第一个周期的最优合同策略并不一定是分离策略,有可能是混同策略,这与第二周期的折现因子有关。而两周期产品价格也与单周期不同,其大于单周期采取混同策略时的价格,小于单周期采取分离策略时的价格。     

代理人信息租金抽取的贝叶斯优化与配置效率均衡分析

研究逆向选择下,委托人通过信号辅助改善信息结构后所面临的代理人信息租金抽取与配置效率的均衡决策问题。首先,分析讨论了完全信息下的最优契约和逆向选择下先验分布基础上的次优契约;之后,基于贝叶斯规则,将与代理人相关的外部信号及信号搜集成本纳入委托人的最优规划问题,对后验分布下的均衡变动进行了分析,给出了信号搜集成本可行预算集。研究表明,贝叶斯方法有利于委托人在信息租金与效率扭曲冲突中优化决策,为复杂环境下的实务契约设计逼近激励相容契约提供了量化参考依据。     

具有风险传导特征的信息加工业务薪酬激励研究

企业员工通过对信息进行加工处理得到支持企业决策的信息产品,然而由于业务本身的风险传导性,前序环节的错误会随着业务流程向后传递,在为企业创造价值的同时,也为企业带来风险。基于委托代理理论,建立企业与员工之间产出相关的多代理人薪酬激励模型,得到9种情形下的薪酬激励方案及员工的最优决策。研究表明,有效的薪酬激励方法可以促使员工选择使企业净收益最大的努力水平,从而达到降低企业风险的目的,并通过算例得到部分因素对员工及企业决策的影响。     

非对称信息条件下供应链的生产策略

本文研究信息不对称条件下供应链中生产策略问题。考虑了生产库存的成本和利润函数,将生产者作为委托人,库存者作为代理人。进一步,在非对称信息条件下,将生产者最低利润的个人理性约束转化为二次型函数,以库存者利润对于库存存储成本参数的一阶条件作为状态方程,运用极大值原理,推导了非对称信息条件下生产策略。文中还分析了不同信息环境下的生产策略,并作了仿真试验计算。     

多心理账户下基于BPT的ISC优化设计

针对顾客有限理性引起的需求模糊性和动态性特征,引入行为金融于ISC(集成供应链)系统,以Friedman和Savage之谜为释例,指出了顾客的金字塔式心理账户结构,解释了因顾客需求非理性波动引致产生的诸多实证异象。以顾客满意为驱动力,基于QFD(质量功能展开)将顾客需求转化为对ISC各个环节的满意度评价,并利用模糊语言值优化了顾客对ISC各环节的需求重要度,确定了顾客满意度的自相关函数及其与ISC优化设计间的关联函数。在多心理账户条件下,基于行为证券组合理论(BPT)最终建立了一种具有机会约束属性的顾客满意度目标规划模型。     

工艺设计质量信息不对称环境下质量激励合同设计

工艺设计质量决定了产品可制造性,从而对产品质量产生重要影响。在生产外包环境下,不仅供应商的质量努力难以合同化,而且工艺设计质量可能是设计者的私人信息,因此在供应商和制造商之间往往是不对称的,从而为质量激励合同设计带来挑战。本文考虑一个制造商和一个供应商构成的两级供应链。制造商可能自己设计产品,然后将生产外包给供应商,也可能将设计和生产都外包给供应商。本文分析了在这两种外包策略下,制造商的质量激励合同设计。研究发现：1）当工艺设计质量是对称信息时,制造商可以通过质量合同设计实现全局最优质量和利润;2）当工艺设计质量是制造商的私人信息时,工艺设计质量高的制造商可以通过降低对供应商的质量惩罚强度以及增加采购价格来传递工艺设计质量的信号;3）当工艺设计质量是供应商的私人信息时,制造商可以通过质量合同菜单来甄别工艺设计质量信息。与工艺设计质量是对称信息时的均衡合同相比,在针对低工艺设计水平供应商的合同中,制造商降低质量惩罚强度和采购价格;在针对高工艺设计水平供应商的合同中,质量惩罚强度不变,但采购价格提高。     

权重信息未知情况下的多属性群决策方法及其拓展

本文针对群决策中专家权重及指标权重难以确定的问题,提出一种在权重信息完全未知情况下的基于证据距离和模糊熵权变换的多属性群决策方法,其核心在于如何仅通过决策矩阵客观地确定决策者权重及指标权重。通过信息熵和证据距离确定专家权重,并利用模糊变换原理,将专家权重向量与指标熵权矩阵合成,得到统一的群体决策指标权重;最后使用线性加权法集成所有专家对备选方案的评价信息,得到整个方案集的排序。实验结果及相关讨论表明,该方法概念清晰,计算量适中,具有较强的客观性,而且易于机器实现,是一种可行、有效的多属性群决策方法。最后将该方法推广到属性值由精确数、语言值、区间数、直觉模糊数等多种形式构成的混合型多属性群决策中。     

基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法

模糊群决策分类方法广泛应用于政治、经济与社会生活各个领域,可有效避免个人知识与经验局限性所导致的决策失误。针对信息不完备的多准则群决策问题,提出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法。首先,给出梯形直觉模糊集及广义梯形直觉模糊几何聚类算子,兼顾考虑群决策中相应依赖属性与决策者的决策偏好。其次,给出基于离散Choquet积分的TOPSIS算子（CI-TOPSIS）,以此为基础,进一步给出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类步骤,用于确定具有最大可信度群体一致案例比较信息集,并逐步引导决策者给出部分及全部方案的精确分类,充分考虑模糊决策环境下决策者偏好与案例比较信息的级别关系。最后,通过一个投资决策实例对所提出的多准则分类方法进行验证。实例分析表明：该方法克服了决策过程中信息的遗漏,充分保留了决策过程中信息的完备性,更适用于直觉模糊群决策环境下的决策实践,是一种非常有效和科学的方法,可应用推广到更多决策领域。本文所得结论,对于有效解决多人多投资方案的群决策问题,具有一定的借鉴意义。