发表机构
New York University, Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
该研究通过倒向随机微分方程刻画有限周期委托代理问题的委托人值函数，绕开完全非线性HJB方程，可处理代理人面临机制切换控制的新型委托代理问题。
AI 中文摘要
我们考虑确定性折现因子下的有限周期连续时间委托代理问题。遵循Sannikov将其归约为随机控制问题的方法，我们进一步通过倒向随机微分方程刻画委托人的值函数，该方程可诱导出对应的最优合约。特别地，这使得我们可以绕开马尔可夫情形下委托人值函数满足的完全非线性HJB方程。该新方法可处理现有方法无法解决的一类新型委托代理问题，即代理人面临机制切换控制问题的情形。
英文摘要
We consider the finite horizon continuous-time Principal--Agent problem under deterministic discount factors. Following the Sannikov reduction to a stochastic control problem, we provide a further characterization of the Principal's value function in terms of a backward SDE inducing the corresponding optimal contract. In particular, this allows to bypass the fully nonlinear HJB equation satisfied by the Principal value function in the Markovian setting. This new approach allows to handle a new class of Principal-Agent problems which was not accessible with the existing method, namely the setting where the Agent faces a regime-switching control problem.
Comments27 pages
