基于委托代理视角跨期离散时间下的最优高管薪酬

发布时间：2017-07-28 23:23

  本文关键词：基于委托代理视角跨期离散时间下的最优高管薪酬

  更多相关文章： 高管薪酬 股票期权 限制性股票 最优契约 次优契约

【摘要】：1988年我国有上市公司披露了高管的薪酬及持股情况,这是我国上市公司第一次这样做,正是在此以后,社会上开始逐渐关注高管的薪酬与激励问题,而近年来社会上也在不断议论上市公司高管天价薪酬的问题,更有公司亏损但是高管钱照拿的情况引发社会舆论对高管薪酬的争议。高管薪酬问题的根本就在于委托代理问题。现代企业有一个非常重要的特征就是所有权与经营权分离,委托人(股东)与代理人(高管)形成了委托代理关系。股东与高管的目标效用不一致,信息不对称造成了委托代理问题的产生。所以本文想要通过合理构建模型,讨论跨期离散时间的设定下高管与股东之间动态优化过程以及结果。在标准的委托代理模型里,有委托人和代理人,二者各为自己的利益而行动,如果信息完全对称,委托人能完全观测到代理人的努力水平,则委托人会在每个节点都要求代理人达到某个特定的努力水平并只付给代理人固定薪酬(货币薪酬),这个时候代理人满足个体理性约束,最终结果是委托人与代理人总体福利最大化,达到最优结果(first best outcome)。但是如果信息不对称,委托人不能完全观测并指定代理人的努力水平,而且因为利益也不对称的原因,在给定薪酬的情况下,代理人会采取行动让自身的利益最大化,这时候代理人不仅满足个体理性约束还满足激励相容约束,不仅要求货币薪酬,还要求限制性股票或者股票期权,这部分称为激励薪酬,激励薪酬的作用在于激励风险厌恶的高管接受有价值的(净现值NPV0的)但是会让公司冒更大风险的项目。当努力水平不可以被观测的时候达到的结果是次优结果(second best outcome),最终是代理人效用最大化。基于以上理论,本文在一个离散时间模型(二叉树模型)的框架下,探讨代理人路径无关(path-independent)的跨期决策、委托人与代理人之间的博弈及均衡。在标准委托代理框架下提出一种方法希望求得最优薪酬合约的数值解。在模型设定时还加入自然随机冲击对公司价值的影响,让公司价值不再完全由高管努力决定,而是高管努力的一个函数。希望求得其他条件不变,高管对于公司的重要性改变,或者公司价值波动改变,抑或高管风险厌恶程度改变等不同情况下的最优的高管薪酬。研究给定薪酬时,不同阶段经理人如何决策,能否得到最优结果(first best outcome);股东如何制定薪酬形式达到自身效用最大化,同时又能激励和约束高管的行动。通过借助理论模型的构建,分析,求解,希望为以后的研究提供理论支持,帮助理解股东与高管之间的博弈。在本文的模型里公司价值的影响因素有高管的努力和随机冲击,目标函数与约束函数的影响因素有高管在公司里的重要性,高管的风险厌恶系数(本文的研究假设里沿用以往文献里的假设,股东是风险中性的),公司的价值波动大小。并通过改变以上参数,观测数值解的变化,发现在first best情况下,不论是什么函数形式以及参数值,委托人都只给代理入固定薪酬就可以了,因为信息的完全对称,委托人能明确提出代理人需要达到的努力水平,如果代理人达不到,那么他就会被解雇。高管对于公司的重要性越大,公司价值的波动越大都会促使股东要求一个更高的努力水平,同时付给高管一个更高的货币薪酬,但是高管的风险厌恶系系数越大,高管不再会愿意付出原来那么多努力水平,得到的薪酬也会变低。在second best的情况下,委托人不能观测代理人的努力水平,除了固定薪酬,委托人还需要提供限制性股票和股票期权来激励代理人去冒一定的风险。高管对公司越重要,高管风险厌恶系数越大,公司价值波动越大都会使高管要求更多的权益类薪酬,而当高管风险厌恶系数增加,公司价值波动增大的时候高管对固定薪酬的要求会降低,这是因为固定薪酬对高管没有激励作用。但是在本文的研究里,限制性股票的份额比股票期权份额更多一些,这或许与本文期权是平值期权的设定有关。根据以往的研究,限制性股票在某些情形下会比期权的激励效果更好,如果绩效相关的权益薪酬授予的早,那就会出现限制性股票比平值期权激励效果更好的结果。本文的设定里限制性股票和平值期权都是在合约一开始就授予给了高管。在现实环境下,要达到first best几乎是不可能的。本文在求解过程中发现,如果把高管效用函数设定为线性效用函数,发现股东只给高管固定薪酬就可以了,并不需要给高管限制性股票和股票期权激励,这说明,当高管效用函数为线性效用函数,即高管也是风险中性时,就能让second best结果走向first best。在问题的求解过程中主要运用倒推法,从最后一期高管和股东的期望效用倒推到前一期进行优化求解,再依次类推得到最终想要的结果,本文的创新点主要在于,运用二叉树模型来刻画公司价值的改变率,刚好可以在多期的设定下考察高管与股东之间的动态博弈,且在传统的二叉树基础上,对二叉树进行了变形,让公司价值不仅仅受高管努力的影响,还受到随机冲击的影响。本文梳理归纳了关于经典委托代理问题的理论文献并在他们的基础上进一步创新模型,对最优高管薪酬的确定机制,激励计划等做出了一定贡献,从数值方面求解并进行模拟,为以后求解析解奠定基础。
【关键词】：高管薪酬 股票期权 限制性股票 最优契约 次优契约
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F272.92;F832.51
【目录】：

• 摘要4-7
• Abstract7-11
• 1. 导论11-20
• 1.1 选题背景和研究意义11-12
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.2 研究目的与意义12-14
• 1.2.1 研究目的12-13
• 1.2.2 研究意义13-14
• 1.3 研究内容及方法14-15
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 研究方法15
• 1.4 研究创新点15-16
• 1.5 研究难点16-17
• 1.6 相关基本概念的界定17-19
• 1.6.1 固定薪酬17
• 1.6.2 权益类薪酬17-18
• 1.6.3 限制性股票18
• 1.6.4 股票期权18
• 1.6.5 高管18-19
• 1.7 研究框架和结构(各章内容)19-20
• 2. 理论分析20-24
• 2.1 委托代理理论20-21
• 2.1.1 委托代理理论的发展20-21
• 2.2 标准的委托代理理论模型21-24
• 2.2.1 模型设定21-22
• 2.2.2 最优契约(first-best outcome)22
• 2.2.3 次优契约(Second-best outcome)22-24
• 3. 文献梳理与回顾24-36
• 3.1 文献梳理24-35
• 3.1.1 国外文献回顾24-28
• 3.1.2 国内文献回顾28-35
• 3.2 文献小结35-36
• 4. 二叉树模型及委托代理模型设定36-42
• 4.1 公司价值产生过程(初始模型)36-38
• 4.2 模型简化38-39
• 4.3 高管薪酬组合(compensation package)39-40
• 4.4 委托人、代理人的目标方程40-41
• 4.5 目标函数与约束函数41-42
• 4.5.1 最优契约——First Best的目标函数及约束函数41
• 4.5.2 次优契约——Second Best的目标函数及约束函数41-42
• 5. 求解思路及结果分析42-54
• 5.1 最优契约(First Best Outcome)42-45
• 5.1.1 倒推法42
• 5.1.2 First Best求解思路42-43
• 5.1.3 First Best结果分析43-45
• 5.2 次优契约(second best outcome)45-51
• 5.2.1 Second best求解思路45-47
• 5.2.2 second best结果分析47-51
• 5.3 小结51-52
• 5.4 高管效用为线性效用函数的情况52
• 5.5 线性薪酬组合的讨论52-54
• 6. 数值求解的一个特殊设定54-62
• 6.1 结果分析54-62
• 7. 结论62-65
• 7.1 结论62-63
• 7.2 研究不足63-64
• 7.3 研究建议及展望64-65
• 参考文献65-69
• 后记69-70
• 致谢70

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本文编号：586545