Különbség a kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat között

Különbség a kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat között
Különbség a kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat között

Videó: Különbség a kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat között

Videó: Különbség a kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat között
Videó: KliniKaland: Védőoltások II. – Biztonság? Hatékonyság? Nyájimmunitás? Megmagyarázzuk. 2024, November
Anonim

Kedvezőtlen választás az erkölcsi kockázat ellen

Az erkölcsi kockázat és a kedvezőtlen szelekció a biztosítás területén széles körben használt fogalom. Mindkét fogalom megmagyaráz egy olyan helyzetet, amelyben a biztosító hátrányos helyzetbe kerül, mivel nem rendelkezik teljes információval a tényleges kárról, vagy mert nagyobb felelősséget visel a biztosított kockázatért. Ez a két fogalom meglehetősen különbözik egymástól, annak ellenére, hogy széles körben félreértelmezik őket. A következő cikk célja, hogy világos áttekintést nyújtson az egyes fogalmakról, valamint annak magyarázata, hogy miben különböznek egymástól.

Mi az a kedvezőtlen választás?

A kedvezőtlen szelekció az a helyzet, amikor „információs aszimmetria” lép fel, amikor az egyik fél naprakészebb és pontosabb információval rendelkezik, mint a másik fél. Ez azt eredményezheti, hogy a több információval rendelkező fél a kevesebb információval rendelkező fél rovására profitál. Ez leginkább a biztosítási ügyleteknél jellemző. Például két embercsoport van a lakosságban, akik dohányoznak, és akik tartózkodnak a dohányzástól. Köztudott tény, hogy a nemdohányzók egészségesebb életet élnek, mint a dohányosok, azonban az életbiztosítást értékesítő biztosító nem tudja, hogy a lakosságból ki dohányzik és ki nem. Ez azt jelentené, hogy a biztosító mindkét félre azonos díjat számít fel; azonban a megvásárolt biztosítás értékesebb lesz a dohányosok számára, mint a nemdohányzóké, mivel többet nyerhetnek.

Mi az erkölcsi kockázat?

Az erkölcsi kockázat olyan helyzet, amikor az egyik fél a másik fél hasznára válik, ha nem ad meg teljes körű tájékoztatást a felek által megkötött szerződésről, vagy a biztosítási forgatókönyv szerint ez az az eset, amikor a biztosított több kockázatot vállal, mint általában azért teszik, mert tudják, hogy a biztosító kifizeti, ha veszteség történik. Az erkölcsi kockázat okai közé tartozik az információ aszimmetriája és az a tudat, hogy az elszenvedett veszteségekért egy másik fél viseli a felelősséget. Például az a személy, aki életbiztosítást vásárolt, hajlandó lehet nagy kockázatú sportolásban részt venni, tudva, hogy a biztosítás fedezi a veszteséget abban az esetben, ha valami történik a biztosítottal.

Kedvezőtlen választás az erkölcsi kockázat ellen

A kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat mindig azt eredményezi, hogy az egyik fél hasznot húz a másiknál, főleg azért, mert több információval rendelkeznek, vagy alacsonyabb szintű felelősséget viselnek, ami lehetőséget ad a meggondolatlan cselekvésre. A kettő között az a különbség, hogy a hátrányos szelekció az, amikor a szolgáltatást nyújtó fél (például egy biztosító) nincs tisztában a kockázat teljes időtartamával, mert a szerződés megkötésekor nem osztanak meg minden információt, és erkölcsi kockázat lép fel, amikor A biztosított tudja, hogy a biztosító viseli a kár teljes kockázatát, és ezt megtéríti a biztosítottnak, ha kárt szenved.

Összefoglaló:

Különbség a kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat között

• A kedvezőtlen szelekció és az erkölcsi kockázat mindig azt eredményezi, hogy az egyik fél előnyben részesíti a másikat, főleg azért, mert több információval rendelkeznek, vagy alacsonyabb szintű felelősséget viselnek, ami lehetővé teszi a meggondolatlan cselekvést.

• A kedvezőtlen szelekció az a helyzet, amikor „információs aszimmetria” lép fel, amikor az egyik fél naprakészebb és pontosabb információval rendelkezik, mint a másik fél.

• Erkölcsi kockázatról akkor beszélünk, ha a biztosított tudja, hogy a biztosítótársaság viseli a kár teljes kockázatát, és ezt megtéríti a biztosítottnak, ha kárt szenved.

Ajánlott: