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6.2. PROBLEMAS DERIVADOS DE LA ASÍMETRIA DE INFORMACIÓN- SELECCIÓN ADVERSA Matilde Machado.

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1 6.2. PROBLEMAS DERIVADOS DE LA ASÍMETRIA DE INFORMACIÓN- SELECCIÓN ADVERSA
Matilde Machado

2 6.2. Selección Adversa Asimetría de información se da siempre que una de las partes en una transacción tiene más información que otra. Ejemplos: En la relación entre paciente y médico – el médico suele tener más información que el paciente  relación de agencia, hay el peligro de demanda inducida (sin embargo cerca del 50% de las visitas al médico el paciente está razonablemente informado). El paciente tiene menos información que el médico sobre: Su estado de salud Tratamientos posibles Resultados esperados Precios y calidad de otros proveedores. En los mercados de seguros – el cliente está mejor informado que la aseguradora sobre su estado de salud  selección adversa Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

3 6.2. Selección Adversa El modelo clásico de selección adversa es el del mercado de coches de segunda mano (Ackerlof, 1970). Los dueños de los coches conocen la calidad real de los coches Los compradores no conocen la calidad real de los coches Hay por tanto información asimétrica. Ackerlof demostró que la existencia de información asimétrica resulta en ineficiencias en los mercados. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

4 6.2. Selección Adversa Ejemplo: Tenemos 9 coches en venta cuyas calidades (qi, i=1,…9) son todas diferentes. Los dueños de cada coche conocen exactamente la calidad de su coche pero los compradores no pueden evaluar la calidad de los coches, solamente conocen la distribución de qi. Por tanto le dan probabilidad 1/9 de que cada coche sea de calidad qi=x. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

5 6.2. Selección Adversa Por tanto el comprador piensa que hay 1/9 de probabilidad que cada coche sea de calidad “0”, 1/9 de probabilidad de que sea de calidad ¼, etc. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

6 6.2. Selección Adversa Por tanto el comprador piensa que hay 1/9 de probabilidad que cada coche sea de calidad “0”, 1/9 de probabilidad de que sea de calidad ¼, etc. Oferta: Los dueños del coche están dispuestos a vende a un precio de por lo menos 1000 euros por unidad calidad. Luego la oferta es de 1000qi. Demanda: Los compradores están dispuestos a pagar un máximo de 1500 euros por unidad de calidad. Luego la demanda es como mucho 1500qi. Si todos pudiesen observar qi, tendríamos por tanto las condiciones para que haya intercambio ya que el precio de reserva de la demanda > que la oferta y el mercado tendría un comportamiento eficiente. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

7 6.2. Selección Adversa El problema está en que los compradores no observan la calidad de cada coche. La calidad média o esperada (para el consumidor) de cualquier coche en venta es de: Supongamos que el mercado funciona con un subastador. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

8 6.2. Selección Adversa El subastador anuncia el precio de 2000 Euros.
El vendedor del mejor coche (de calidad q=2) está dispuesto a vender luego todos los vendedores quieren vender a ese precio. La oferta es dada por todos los 9 coches, conjunto A. La calidad media de los coches en el mercado e = Los compradores están dispuestos a pagar un máximo de 1500E(qi)=1500<2000  No hay transacción al Precio El subastador tiene que bajar el precio Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

9 6.2. Selección Adversa El subastador anuncia el precio de 1500 Euros.
Los vendedores que están dispuestos a vender son: La calidad media de los coches en el mercado e = Los compradores están dispuestos a pagar un máximo de 1500E(qi)=1500  ¾=1125<1500  No hay transacción al Precio El subastador tiene que bajar el precio Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

10 6.2. Selección Adversa En este ejemplo en el final no hay precio de equilibrio a pesar de que el precio de reserva de la demanda es mayor que el de la oferta para cada qi. La asimetría de información lleva a un fallo de mercado en este caso. Selección adversa es el fenómeno (derivado de la información asimétrica y heterogeneidad) por lo cual quien quiere vender su coche es en por medio de calidad inferior. En el caso de los seguros médicos se traduce en quien quiere asegurarse son en general personas de mayor riesgo. En el caso de los coches de segunda mano, los coches de mala calidad son los que “echan” del mercado a los de buena calidad al hacer bajar la calidad media. En el caso de los seguros médicos son los altos riesgos que “echan” del mercado a los bajos riesgos al aumentar el riesgo medio y por tanto la prima. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

11 6.2. Selección Adversa Ejemplo: Distribución uniforme del gasto en la población. Los individuos saben exactamente cual va a ser su gasto (no hay por tanto incertidumbre en este caso por lo cual no hay prima de riesgo) pero la aseguradora atribuye a cada uno de ellos una distribución uniforme de [0,M] probabilidad 1/M Gasto médico M Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

12 6.2. Selección Adversa Si la aseguradora pon una prima P=0  todos los individuos se quieren asegurar E(Gasto por persona)=M/2 > 0  BE<0 Si la aseguradora pon una prima P’= M/2 entonces solamente la mitad de los individuos, es decir los que tienen gasto superior a M/2 se quieren asegurar. La aseguradora tendría que volver a subir la prima. Los altos riesgos “echan” a los bajos del mercado. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

13 6.2. Selección Adversa Si los individuos tuviesen la misma información que la aseguradora, es decir enfrentasen incertidumbre cuanto a su gasto medico, entonces habría equilibrio y 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 BE=0. No habría fallo del mercado. El fallo del mercado no viene de la información incompleta pero de la información asimétrica. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

14 6.2. Selección Adversa En general la gente no sabe exactamente cual va ser sus gastos médicos futuros. Al juntar personas de bajos y altos riesgos y cobrar la misma prima lo que ocurre es que los de bajo riesgo compran una cobertura menor que óptima y los de alto riesgo mayor que óptima. Para minimizar este fenómeno, las aseguradoras hacen selección de riesgos a través de varias medidas, como por ejemplo: no ofreciendo seguro para condiciones pre-existentes Basarse en información como la edad, profesión, sexo, etc para predecir el gasto medico y si posible cobrar primas adecuadas y si no es posible denegar el seguro a los muy altos riesgos. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud

15 6.2. Selección Adversa Condiciones de Oferta de los Seguros y Primas:
La mayor parte de los seguros ofrecidos en EEUU por ejemplo son vendidos a grupos de trabajadores, por ejemplo si los trabajadores y alumnos de la Carlos III tuviésemos seguro privado. Este tipo de estrategias abarata mucho el precio del seguro. ¿por qué? Porque evita la Selección Adversa ya que el grupo a que ofrece el seguro es un grupo normalmente heterogéneo que se califica como grupo solamente por razones de empresa común o local de trabajo. De tal forma que si el grupo es grande el promedio de riesgos se puede aproximar al de la población. Pueden haber economías de escala por parte de la aseguradora al asegurar un número grande de gente. Por ejemplo si se elimina el problema de selección adversa entonces se puede eliminar la necesidad de construir una historia clínica. Prof. Matilde P. Machado Universidad Carlos III de Madrid Economía y Gestión de la Salud


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