Selección Adversa
 El modelo clásico de Selección Adversa es el
del mdo de coches de 2ª mano (Ackerlof,
1970)
 Los propietarios de los coches conocen la
calidad real de los coches
 Los compradores no
 Existe pues info asimétrica
 Ackerlof demostró que la existencia de info
asimétrica da como resultado ineficiencias en
los mdos
Ejemplo
 Tenemos 9 coches en venta cuyas calidades,
qi, i=1,…,9, son todas diferentes
 qi{0,1/4,1/2,3/4,1,5/4,3/2,7/4,2}
 Los compradores sólo pueden evaluar la
calidad de los coches. Sólo conocen la
distribución de qi.
 Le dan prob 1/9 a que cada coche sea de
calidad qi=x
 El comprador piensa que con prob 1/9 cada
coche es de calidad “0”, con prob 1/9 es de
calidad “1/4”,…
 OFERTA: Los dueños de coches están
dispuestos a vender a un precio de por lo
menos 1000€ por unidad de calidad
 Luego, la oferta es 1000  qi
 DEMANDA: Los compradores están
dispuestos a comprar pagando como máximo
1500€ por unidad de calidad
 Luego, la demanda es (como mucho) 1500  qi
 Si todos pudiesen observar la calidad qi,
tendríamos las condiciones para que hubiese
intercambio ventajoso para las dos partes
 Por qué?
 Porque el precio de reserva de la demanda es
superior al precio de reserva de la oferta y el
mdo produciría un resultado eficiente
 El problema reside en que los
compradores no observan la calidad real
qi de cada coche
 La calidad media o esperada de
cualquier coche en venta es
E(q) = (1/9)0 + (1/9)(1/4) +…+ (1/9)2
=1
Supongamos que el mdo
funciona como un
subastador
 El subastador anuncia el precio de 2000€
 A ese precio, el vendedor del mejor coche (el
de calidad q=2) está dispuesto a vender. De
hecho, todos los vendedores quieren vender.
La oferta asciende a 9 coches
 Ahora bien, la calidad media es E(q)=1
 Los compradores están dispuestos a pagar un
precio máximo de 1500E(q) = 1500 < 2000
 No hay transacción al precio de 2000€
 El subastador tiene que bajar el precio!
El subastador baja el
precio
 El subastador anuncia el precio de 1500€
 Los vendedores que están dispuestos a
vender son los de calidades 0, ¼, ½, ¾, 1, 5/4,
3/2
 La calidad media de los coches en el mercado
es, ahora, E(qi) =(1/7)qi = ¾
 Los compradores están dispuestos a pagar un
máximo de 1500E(qi) = 1500  ¾ = 1125 <
1500
 No hay transacciones al precio de 1500€!
Vuelve a bajar el precio!
 Razonando de manera similar, llegamos
a que no hay precio de equilibrio a pesar
de que el precio de reserva de la
demanda es mayor que el precio de
reserva de la oferta para cada qi
 La asimetría informacional lleva a un fallo
de mercado
Selección adversa
 Es el fenómeno (derivado de la info
asimétrica y la heterogeneidad) por el
cual quien quiere vender su coche es en
promedio de calidad inferior
 Los coches de mala calidad son los que
“echan” del mdo a los coches de buena
calidad
Otro caso: Mdo de seguros
médicos
 En el caso de los seguros médicos,
quienes quieren asegurarse son en
general las personas de mayor riesgo
 Son los altos riesgos los que (al provocar
un aumento del riesgo medio y por tanto
de la prima de seguro) “echan” del mdo a
los bajos riesgos
Ejemplo: Distribución
uniforme del gasto en la
población
 Supongamos que los individuos saben cual va
a ser su gasto médico
 No hay pues incertidumbre, por lo que no hay
prima de riesgo
 La aseguradora no sabe esto y…
 … atribuye a cada individuo una distribución
uniforme [0,M] (i.e., supone que el gasto de
cada individuo es una v.a. que s.d.
uniformemente entre 0 y M)
Probabilidad
1/M
M
Gasto médico
 Si la aseguradora fija una prima p=0, todos los
individuos querrán asegurarse
 E(gasto por individuo) = (0+M)/2 = M/2 > 0
 Beneficio esperado de la empresa: 0 – M/2 = -M/2 < 0
 La aseguradora tiene que aumentar la prima
 Si fija una prima p=M/2, entonces sólo la mitad de los
individuos quieren asegurarse (los que tienen gasto
superior a M/2)
 E(gasto por individuo) = (M/2+M)/2 = 3M/4 > M/2
 La aseguradora tiene que volver a subir la prima!
 E (gastom>M/2) = [(M/2)+M]/2 = (3/4)M
> M/2 = prima
 Es decir, beneficios esperados de la
aseguradora < 0
 Hay que volver a aumentar la prima!
…
 Los “altos riesgos” expulsan a los “bajos
riesgos” del mercado
 Si los individuos tuviesen la misma info que la
aseguradora (i.e., si enfrentasen
incertidumbre respecto a su gasto médico
futuro, lo mismo que la aseguradora), entonces
sí habría equilibrio y en él p=M/2
 Todos los individuos se asegurarían, su gasto
médico esperado sería de M/2 y la
aseguradora, al cobrar p=M/2, tendría un
beneficio esperado nulo
Enseñanza de todo esto
 Es decir, habiendo la misma
incertidumbre (info incompleta) por
ambas partes…
 … no se produciría fallo de mercado
 Resultado: El fallo de mercado no
procede de la existencia de info
incompleta, sino de la existencia de info
asimétrica
 En general, la gente no sabe cual será su
gasto médico futuro
 Al juntar personas de altos y de bajos riesgos y
cobrar la misma prima a todos, los de bajo
riesgo reaccionan comprando un grado de
cobertura menor que el óptimo y los de alto
riesgo uno superior al óptimo
 Para minimizar este fenómeno, las
aseguradoras suelen practicar selección de
riesgos
 Cómo?
 No ofreciendo seguro para condiciones preexistentes
 Basarse en info como la edad, profesión, sexo,
… para predecir el gasto médico
 Si a partir de aquí es posible cobrar primas
ajustadas a cada individuo, hacerlo
 Si no es posible, denegar el seguro a los de
muy alto riesgo
Condiciones de oferta de
los seguros y primas
 La mayor parte de los seguros ofrecidos en US son vendidos a
grupos de trabajadores (por ejemplo, si los trabajadores y
alumnos de la USC tuviésemos seguro privado)
 Por qué este tipo de seguro?
 Porque abarata mucho el precio del seguro
 Por qué?
 Evita la selección adversa (ya que el grupo al que se ofrece el seguro
es heterogéneo que se califica como grupo sólo por razones de
empresa o lugar de trabajo común). De tal forma que si el grupo es
suficientemente grande, el promedio de riesgos se puede aproximar
al promedio de la población (LEY DE LOS GRANDES NÚMEROS)
 La aseguradora puede tener economías de escala al asegurar un
número grande de individuos (P. ej., si se elimina el problema de la
selección adversa, se puede eliminar la necesidad de construir una
historia clínica y el coste que ello implica)
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