¿Cómo lidiar con la selección adversa en la economía de la empresa

Selección adversa surge en una situación de negocios cuando un individuo ha ocultado características antes de una transacción comercial tiene lugar. Con características ocultas, una de las partes sabe cosas sobre sí mismo que la otra parte no conoce. Esto conduce a una sesgo de autoselección donde los individuos actúan en su propio interés y el uso de información privada para determinar su acción óptima, por lo general en situación de desventaja de la otra parte o el costo.

Uno de los métodos para hacer frente a la selección adversa es obligar a todos a participar. Por ejemplo, los estados comúnmente exigen que el conductor tiene seguro de automóvil. Por lo tanto, es posible que las compañías de seguros de coche para cargar una prima que refleja la demanda promedio. Sin embargo, los participantes que tienen pocas probabilidades de presentar una reclamación pueden creer que es injusto para ellos que se ven obligados a subsidiar las probabilidades de presentar una reclamación.

Un método alternativo para hacer frente a la selección adversa es a los individuos del grupo a través de información indirecta, como la discriminación estadística. Las compañías de seguros no pueden obtener las personas que admitir si son conductores buenos o malos, por lo que las empresas desarrollar perfiles estadísticos de los conductores buenos y malos. Al determinar que es más probable que sea un mal conductor, la compañía de seguros puede establecer diferentes primas.

Por lo tanto, los hombres jóvenes son propensos a pagar más por el seguro. Alguien que vive en Los Ángeles paga más que alguien en Hanover, Indiana. Los conductores con exceso de velocidad y otras violaciónes de tráfico pagan primas más altas. La lista sigue y sigue, porque el mejor las características, más precisas las primas, y la competencia entre las compañías de seguros ayuda a desarrollar mejores perfiles estadísticos.

Pero ninguna de estas alternativas - que requiere la participación o la discriminación estadística - tiene los participantes reales compartir información para superar la asimetría. Ambos métodos directos e indirectos conducen a la revelación de información que se resuelve, o al menos reduce, la selección adversa. El método directo consiste en utilizar una evaluación, mientras que los métodos indirectos incluyen la detección y señalización.

Cómo evaluar la información asimétrica

Evaluación resuelve la información asimétrica mediante el examen de una característica que es objetivamente verificable. En el caso de un coche usado, si el comprador decide llevar el coche a su mecánico, el mecánico puede proporcionar una evaluación bien informado de su condición. O en el caso del arte, un tasador puede verificar la pintura como un original o una falsificación.

Evaluación resuelve directamente la información asimétrica bajo dos condiciones:

  • La característica asociada a la asimetría de la información debe ser objetivamente verificable.

  • Beneficio de la evaluación debe exceder el costo del vendedor.

En el caso del seguro de salud, un examen médico se convierte en una evaluación. El examen médico da información objetiva acerca de la salud actual del individuo.

Señalización con garantías

Si bien la evaluación transmite directamente la información de una parte a otra, la señalización es un método para transmitir indirectamente información. Mediante el uso de señalización, el individuo con una mejor información se comunica de manera convincente que la información a la persona que tiene menos información.

Para volver al ejemplo del coche usado, va a su propio mecánico que proporciona una valoración del valor del coche. Por otra parte, el actual propietario del coche puede ser señal de que el coche está bien cuidado, ofreciendo una garantía - una garantía de fijar las reparaciones durante un cierto período de tiempo o la prestación de un CARFAX o informe similar.

Para tener éxito en la resolución de la información asimétrica, la señalización debe inducir autoselección entre los participantes mejor informados. Sólo los participantes que ofrecen bien cuidados coches usados ​​están dispuestos a ofrecer garantías o un informe CARFAX. Una garantía tiene un costo real para el vendedor si el auto se descompone.

Mientras que una garantía puede convencer a usted, el comprador, que el coche está bien cuidado, una señal de que se limita a establecer "mejores coches usados ​​en la ciudad" no es probable que sea convincente, ya que no cuesta mucho para aquellos que venden limones para hacer el mismo signo.

¿Cómo controlar la asimetría mediante el cribado

Otro método indirecto para la resolución de la asimetría de información es el cribado. En cribado, el participante con menos información controla una variable que conduce a la participante con mejor información que revele que información. Uno de los métodos de detección con un seguro es el uso de deducibles. Un deducible del seguro es una cantidad que el asegurado debe pagar antes de que la compañía de seguros paga en una reclamación.

Participantes de alto riesgo es probable que saber que están de alto riesgo. De este modo, los participantes de alto riesgo son propensos a presentar un reclamo y quieren deducibles bajos - no quiero tener que pagar mucho antes de que la compañía de seguros comience a pagar. Por otra parte, los participantes de bajo riesgo saben que es poco probable que presente una reclamación - que están dispuestos a tener un deducible más alto porque son menos propensos a tener que pagarlo.

El deducible proporciona un mecanismo que conduce el participante mejor informada, el asegurado, para revelar información al participante menos bien informada, la compañía de seguros.

El número de opciones de selección debe corresponder al número de características elección. Por ejemplo, los individuos que eligen deducibles bajos pueden hacerlo porque son de alto riesgo o, alternativamente, porque son reacios al riesgo. Por lo tanto, los deducibles son un dispositivo bueno, pero no perfecto, el cribado.


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