ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Chu trình Giao dịch Tối ưu×Mô hình Người ủy thác - Người đại diện×
Lĩnh vựcLý thuyết trò chơiLý thuyết trò chơi
HọMachine learningMachine learning
Năm ra đời19741976
Người khởi xướngLloyd Shapley, Herbert ScarfMichael Jensen, William Meckling, Bengt Holmstrom
Loạialgorithmalgorithm
Công trình gốcShapley, L. S., & Scarf, H. (1974). On cores and indivisibility. Journal of Mathematical Economics, 1(1), 23-37. 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 ↗
Tên gọi khácTTC, Shapley-Scarf Algorithm, Efficient ExchangeAgency Theory, Hidden Action Problem, Moral Hazard
Liên quan44
Tóm tắtTop Trading Cycles (TTC) is an algorithm for allocating indivisible goods to agents such that the allocation is Pareto efficient and individually rational. Developed by Lloyd Shapley and Herbert Scarf in 1974, the algorithm identifies cycles of trades in a preference digraph, executes those trades, and iteratively repeats until no further trades are beneficial. TTC is widely used in kidney exchange and housing allocation due to its efficiency and implementation simplicity.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.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Top Trading Cycles · Principal-Agent Model. Truy cập ngày 2026-06-19 từ https://scholargate.app/vi/compare