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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.12.2014.tde-29092014-165855
Documento
Autor
Nombre completo
Maurício Massao Soares Matsumoto
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2014
Director
Tribunal
Madeira, Gabriel de Abreu (Presidente)
Barbosa, Klenio de Souza
Lima, Rafael Coutinho Costa
Título en inglés
Dynamic moral hazard with learning about the production function
Palabras clave en inglés
Contracts
Incentives
Learning
Linear programming
Resumen en inglés
In this work we propose a flexible numerical approach to deal with models of dynamic moral hazard with simultaneous learning about the production function. Because of the complexity of the problem, analytical solutions have so far been limited in scope. The contribution is methodological: through computation, the problem can be studied under few assumptions about functional forms. We depart from a general mechanism, reformulate it as an incentive compatible mechanism, and show how it can be solved by backward induction through a sequence of linear programs. We apply our method to a few cases of interest, and confirm that uncertainty about the production function increases the volatility of the agent's utility in order to prevent belief manipulation, as found in the literature.
Título en portugués
Risco moral dinâmico com aprendizado sobre a função de produção
Palabras clave en portugués
Aprendizagem
Contratos
Incentivos
Programação linear
Resumen en portugués
Neste trabalho, propomos uma estratégia numérica para lidar com modelos de risco moral dinâmico com aprendizado sobre a função de produção. Pela complexidade do problema, soluções analíticas na literatura têm sido limitadas em seu escopo. Nossa contribuição é metodológica: através de métodos computacionais, o problema pode ser estudado sob poucas hipóteses a respeito de formas funcionais. Partindo de um mecanismo geral, reformulamos o problema como um mecanismo compatível em incentivos, e então mostramos como este pode ser resolvido por indução retroativa por meio de uma sequência de programas lineares. Aplicamos o método a alguns casos de interesse, e confirmamos a conclusão da literatura de que a incerteza sobre a função de produção aumenta a volatilidade da utilidade do agente para prevenir manipulação de crenças.
 
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Fecha de Publicación
2014-10-02
 
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