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Enregistrement W2136624171 · doi:10.1287/mnsc.1060.0638

Dynamic Agency with Renegotiation and Managerial Tenure

2007· article· en· W2136624171 sur OpenAlexaff
Florin Şabac

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveAgency (philosophy)MicroeconomicsEconomicsAgency costPrincipal–agent problemFunction (biology)Principal (computer security)TurnoverEconometricsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proves the renegotiation-proofness principle for a dynamic LEN (linear contracts, exponential utility, normal distributions) model and examines the impact of repeated renegotiation on incentives and managerial tenure when performance information is serially correlated. In addition to providing a general solution to a multiperiod agency problem with serially correlated performance measures, this paper characterizes optimal managerial tenure/turnover policies as a function of the time-series properties of performance measures. With negatively correlated performance measures, the principal prefers longer managerial tenure, and no turnover is optimal. With positively correlated performance measures, absent a switching cost, turnover every period is optimal. In the presence of a fixed switching cost, interior optimal turnover policies exist if the performance measures are positively correlated. Switching costs are necessary, but not sufficient for interior optimal tenure. The optimal turnover policies present an alternative to theories of performance-driven managerial turnover and are consistent with evidence that a majority of managerial turnovers are (age-related) normal retirements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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