Seleccin Adversa El modelo clsico de Seleccin Adversa

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 = 3 M/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)