ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

ค่าแชปลีย์×แบบจำลองหลักการ-ตัวแทน×
สาขาวิชาทฤษฎีเกมทฤษฎีเกม
ตระกูลMachine learningMachine learning
ปีกำเนิด19531976
ผู้ริเริ่มLloyd ShapleyMichael Jensen, William Meckling, Bengt Holmstrom
ประเภทalgorithmalgorithm
แหล่งต้นตำรับShapley, L. S. (1953). A value for n-person games. In H. W. Kuhn & A. W. Tucker (Eds.), Contributions to the Theory of Games II (pp. 307-317). Princeton University Press. DOI ↗Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305-360. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นFair Division, Cooperative Game Solution, Dividend VectorAgency Theory, Hidden Action Problem, Moral Hazard
ที่เกี่ยวข้อง44
สรุปThe Shapley Value is a solution concept for coalition games that distributes total payoff fairly among players based on their marginal contributions to coalitions. Introduced by Lloyd Shapley in 1953, the Shapley Value is the unique payoff distribution that satisfies four intuitive axioms: efficiency (total payoff is distributed), symmetry (identical players receive equal payoff), null player (players contributing nothing receive nothing), and additivity across games.The Principal-Agent Model analyzes how a principal (e.g., owner, employer, policymaker) can incentivize an agent (e.g., manager, employee, firm) to act in the principal's interest when the agent has private information or can take hidden actions. Formalized by Jensen and Meckling in 1976, the model identifies agency costs arising from moral hazard (the agent exerts less effort than desired) and adverse selection (the agent hides unfavorable information). Optimal contracts balance incentives with risk allocation.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Shapley Value · Principal-Agent Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare