Asimmetrie informative e rischio PDF - Università San Raffaele

Insegnamento Poli%ca economica e Scienza delle Finanze Professore Lamber% Lucio Argomento Il fallimento del mercato: asimmetrie informa%ve e rischio  Lucio Lamber4 Perché lo stato interviene...

Insegnamento Poli%ca economica e Scienza delle Finanze Professore Lamber% Lucio Argomento Il fallimento del mercato: asimmetrie informa%ve e rischio  Lucio Lamber4 Perché lo stato interviene La teoria neoclassica gius%fica l’intervento del mercato nei casi in cui si ha fallimento del mercato Asimmetrie informa4ve e rischio 2 di 41  Lucio Lamber4 1. Beni pubblici In quali casi il 2. Monopolio mercato fallisce? 3. Esternalità 4. Rischio e asimmetrie informative Asimmetrie informa4ve e rischio 3 di 41  Lucio Lamber4 Approfondiamo ora il concetto di Asimmetria informa%va Asimmetrie informa4ve e rischio 4 di 41  Lucio Lamber4 Se le cara?eris%che dei beni non sono osservabili e verificabili cade l’ipotesi di completezza dei merca%. Un contra?o è completo quando stabilisce per ogni situazione i reciproci obblighi delle par% e quando il rispe?o di tali obblighi è assicurato grazie alle capacità di verifica di un’autorità esterna e alla possibilità di imporre sanzioni alle par% inadempien%. Asimmetrie informa4ve e rischio 5 di 41  Lucio Lamber4 La possibilità di realizzare contraF comple%, insieme alle altre condizioni necessarie per l’esistenza di merca% perfe?amente concorrenziali, assicurano al sistema economico il raggiungimento di una situazione di efficienza o oFmo pare%ano (primo teorema dell’economia del benessere). Asimmetrie informa4ve e rischio 6 di 41  Lucio Lamber4 Nella realtà, a differenza di quanto ipo%zzato nel I teorema, gli agen% sono dota% di razionalità limitata e si comportano in modo opportunis%co e le transazioni sono cara?erizzate dall’esistenza di informazioni asimmetriche Asimmetrie informa4ve e rischio 7 di 41  Lucio Lamber4 Informazione asimmetrica: quando uno degli agen% coinvol% in una transazione ha più informazioni degli altri. In tali casi il mercato non riesce a generare il massimo benessere sociale. Asimmetrie informa4ve e rischio 8 di 41  Lucio Lamber4 Ex ante Selezione avversa (o informazione nascosta): quando una delle par% ha più informazioni sulle cara?eris%che del bene scambiato (il venditore di auto usate). La differenza di informazioni è pre-contra?uale. Ex post Azzardo morale (o azione nascosta): quando il comportamento di una parte (agente) non può essere monitorato dalla controparte (principale) e quindi l’agente non ha interesse ad agire in modo da tutelare anche l’interesse del principale (p.e. il manager rispe?o agli azionis%). La differenza di informazioni è post-contra?uale Asimmetrie informa4ve e rischio 9 di 41  Lucio Lamber4 Selezione avversa Il fallimento del mercato è generato dalla differenza di informazioni pre- contra?uale tra le par% della transazione. Il mercato fallisce ogni volta che non viene realizzato, a causa dell’asimmetria informa%va, anche un solo scambio che sarebbe mutuamente vantaggioso in caso di perfe?a informazione. Gli esempi sono molteplici: nella realtà quasi tuF gli scambi “importan%” sono affeF da un problema di selezione avversa (rela%vamente alla qualità dei beni, ai mezzi di pagamento, ecc.). Asimmetrie informa4ve e rischio 10 di 41  Lucio Lamber4 Selezione avversa Un esempio di informazione nascosta si ha quando un automobilista ricorre ad un meccanico per fare riparare l’auto. Il meccanico può agire opportunis%camente sos%tuendo un pezzo del motore ancora funzionante. L’azione è osservabile dal principale, ma egli non è in grado di giudicare se l’intervento sia appropriato. Rientrano in questa categoria di problemi contra?uali anche i servizi come quelli dell’avvocato o del medico: è agevole osservare le decisioni di un avvocato, ma è difficile capire se quelle decisioni sono state le più opportune. Asimmetrie informa4ve e rischio 11 di 41  Lucio Lamber4 L’esempio del mercato dei ‘lemons’. Un esempio estremo, in cui il mercato si “auto- distrugge”, è quello dei c.d. lemons. Nel mercato delle auto usate sono offerte auto di qualità diversa: alcune oFme, altre medie, altre ancora veri e propri “bidoni” (lemons in americano) → George Akerlof 1970 Asimmetrie informa4ve e rischio 12 di 41  Lucio Lamber4 L’esempio del mercato dei ‘lemons’. Supponiamo che il valore medio di un’auto usata sia Vm. Se sono un potenziale acquirente e mi viene offerta un’auto e non ho modo di conoscerne l’effeFva qualità, sarò disposto a pagare al massimo il valore medio (= mi aspe?o che l’auto su cui non ho informazioni sia di qualità media): è la reazione razionale ad una situazione di informazione nascosta. Asimmetrie informa4ve e rischio 13 di 41  Lucio Lamber4 L’esempio del mercato dei ‘lemons’. Ma allora chi possiede auto di qualità superiore alla media (V > Vm) non sarà disposto ad offrirle sul mercato perché i compratori sono dispos% a pagarle al massimo Vm. Segue che sul mercato restano in vendita solo le auto di qualità medio- bassa, cioè il cui valore è V ≤ Vm. Pertanto il valore medio delle auto che davvero sono sul mercato non è Vm, ma casomai V° (< Vm), perché la media è calcolata su auto tu?e di qualità V ≤ Vm. Asimmetrie informa4ve e rischio 14 di 41  Lucio Lamber4 L’esempio del mercato dei ‘lemons’. Ma i compratori questo lo sanno, e quindi saranno razionalmente dispos% a pagare per un’auto usata al massimo V°. Questo induce i venditori a ri%rare dal mercato le auto di qualità V > V°, facendo ulteriormente abbassare la qualità media delle auto effeFvamente sul mercato (V°° < V°), e così via. Alla fine resteranno sul mercato solo le auto di qualità molto bassa (i lemons, appunto), ma nessuno sarà disposto a comprarle. La presenza di asimmetria informa%va impedisce il realizzarsi di transazioni mutuamente vantaggiose: il prezzo non dà alcun segnale ed il mercato, di fa?o, si auto-distrugge! Asimmetrie informa4ve e rischio 15 di 41  Lucio Lamber4 Soluzioni? Alcuni comportamen% priva% possono cercare di risolvere i problemi dell’informazione asimmetrica. In par%colare, nei casi di informazione nascosta, si può agire mediante… Signalling: la parte informata intraprende un’azione all’unico scopo di rivelare credibilmente le proprie informazioni alla parte non informata. Esempi: pubblicità per segnalare la qualità dei prodoF; %tolo di studio per segnalare le proprie capacità. Asimmetrie informa4ve e rischio 16 di 41  Lucio Lamber4 Soluzioni? Un’azione è un segnale efficace, cioè credibile, quando: ha un costo per chi la intraprende & il costo è minore del beneficio per chi ha la qualità più alta. Un esempio noto in finanza è la richiesta di un ‘ra%ng’ esterno per la valutazione del proprio merito di credito. L’obieFvo è ridurre la asimmetria informa%va tra azienda che domanda capitali e fornitore di capitali. Asimmetrie informa4ve e rischio 17 di 41  Lucio Lamber4 Soluzioni? Alcuni comportamen% priva% possono cercare di risolvere i problemi dell’informazione asimmetrica. In par%colare, nei casi di informazione nascosta, si può agire mediante… Screening: la parte non informata intraprende un’azione volta a indurre la parte informata a rivelare le informazioni. Esempi: il meccanico di fiducia; la franchigia per le assicurazioni. Per essere efficace, l’azione deve essere tale da risultare meno costosa per chi possiede la qualità più alta. Asimmetrie informa4ve e rischio 18 di 41  Lucio Lamber4 Azione nascosta Il fallimento del mercato è generato dal comportamento opportunis%co di una delle par% – de?a agente – che, dopo aver s%pulato un contra?o in cui si impegna a svolgere una certa prestazione a favore della controparte – de?a principale – agisce nel proprio esclusivo interesse. Tale incen%vo a fare i propri interessi, violando gli obblighi contra?uali, esiste in tuF i casi in cui il principale non può “monitorare” (= controllare) l’operato dell’agente e, se è il caso, sanzionarlo per la violazione. Asimmetrie informa4ve e rischio 19 di 41  Lucio Lamber4 Azione nascosta Ciò che le par% hanno s%pulato nel contra?o è per definizione l’esito che massimizza il benessere sociale complessivo della transazione; quindi l’agente, deviando dal contra?o, ne riduce l’efficienza complessiva a proprio vantaggio. Inoltre, prevedendo questa eventualità, il principale potrebbe rifiutare di s%pulare il contra?o oppure tutelarsi dall’azzardo morale con l’imposizione di costose clausole e penali, ma questo implica eleva% cos% di transazione. Asimmetrie informa4ve e rischio 20 di 41  Lucio Lamber4 Esempio di Azione nascosta Consideriamo un calciatore (= agente) che viene ingaggiato da un club (= principale) con un contra?o pluriennale e mul%milionario. Il calciatore, dopo aver firmato il contra?o, è sicuro di ricevere l’ingaggio pa?uito, a prescindere dall’impegno con cui si allenerà e giocherà. Asimmetrie informa4ve e rischio 21 di 41  Lucio Lamber4 Esempio di Azione nascosta E’ possibile quindi che il suo impegno non sia proprio il massimo … In altre parole, l’incen%vo per l’agente è perseguire opportunis%camente il proprio interesse (= non impegnarsi troppo) invece che quello del principale (= massimo impegno): è una %pica situazione di azione nascosta o azzardo morale. Asimmetrie informa4ve e rischio 22 di 41  Lucio Lamber4 Approfondiamo ora il concetto di Rischio, assicurazione e fallimento del mercato Asimmetrie informa4ve e rischio 23 di 41  Lucio Lamber4 Rischio e assicurazione Ex ante non sappiamo come andrà un evento. Immaginiamo due possibili casi con cos% diversi C1 = 100 C2 = 20 Non sono even% cer% ma hanno probabilità diversa p1 = 0,8 p2 = 0,2 Avremo uno dei due casi ma in media avremo un costo pari a EV = 0,8 * 100 + 0,2 * 20 = 80 + 4 = 84 Asimmetrie informa4ve e rischio 24 di 41  Lucio Lamber4 Rischio e assicurazione Immaginiamo che si possa scegliere tra i due even%, ovvero tra un costo certo di 84 e un costo a?eso di 84 ma con possibilità di 100 all’80% e 20 al 20%. Gli individui possono avere un a?eggiamento diverso. 1) neutrale : è indifferente 2) avverso: preferisce 84 certo 3) amante: preferisce il rischio L’inves%tore razionale è considerato avverso al rischio. Asimmetrie informa4ve e rischio 25 di 41  Lucio Lamber4 Il mercato assicura%vo del rischio Per un numero sufficientemente alto di casi, se i rischi sono indipenden%, la probabilità che un evento avvenga puo’ considerarsi ‘certa’. Even% nega%vi e even% posi%vi si compensano riducendo la varianza Esempio di risk pooling: Per n individui Rischio di malaFa =1/2 Costo della malaFa=100 Sappiamo che in media il costo sarà pari a 50 euro per ci?adino; tu?avia il singolo non sa se si ammala (costo 100) o se resta sano (costo 0). Ha una variabilità di risulta% alta. Misuriamo tale variabilità con la deviazione standard. Asimmetrie informa4ve e rischio 26 di 41  Lucio Lamber4 Se consideriamo piu’ individui, essendo la probabilità pari al 50% Il costo medio a?eso per individuo è sempre 100*50%=50 Ma diminuisce la variabilità dei risulta% intorno al valore medio a?eso Asimmetrie informa4ve e rischio 27 di 41  Lucio Lamber4 Il mercato assicura%vo del rischio Un sogge?o avverso al rischio è disposto a so?oscrivere un contra?o con premio equo pari alla probabilità che l’evento avvenga in quanto aumenta il suo benessere a?eso ex ante Paga un premio pari al costo a2eso e perde rischio. Un’assicurazione neutrale al rischio, è disposta a offrire un contra?o con premio equo, se può s%pulare un numero sufficientemente elevato di contraF Effe2ua un servizio: pooling dei casi in modo che vi sia certezza L’effe?o complessivo è un miglioramento del benessere sociale Asimmetrie informa4ve e rischio 28 di 41  Lucio Lamber4 Rischio e assicurazione Immaginiamo un altro caso.. il rischio di incendio. La probabilità di incendio è s%mata. Per un individuo razionale quindi, Il costo a?eso di tale evento sarà in media costo dell’evento * la probabilità che ciò avvenga. Se ad esempio la probabilità è pari a 0.5 E il costo dell’evento è 1.000.000 di euro Il costo a?eso per l’individuo sarà pari a 500.000 euro. Asimmetrie informa4ve e rischio 29 di 41  Lucio Lamber4 Rischio e assicurazione Tu?avia Il singolo individuo è sensibile non solo al rischio a?eso di perdita ma alla variabilità di manifestazione dell’evento (avverso al rischio), che potrebbe non manifestarsi o manifestarsi. Ha tu?o l’interesse di ridurre il rischio di tale evento e la compagnia assicura%va lo aiuterebbe, mediante il ‘pooling’ dei rischi. Paga un premio pari esa?amente a 500.000 euro e trasferisce il rischio Asimmetrie informa4ve e rischio 30 di 41  Lucio Lamber4 TuCavia…. Selezione avversa Immaginiamo ad esempio l’offerta di una polizza sanitaria e che sia possibile individuare due %pologie ben definite di rischi. Il “premio equo” da applicare alle polizze sarebbe: 1.000 € per i rischi “bassi” 2.000 € per i rischi “al%” Il problema è che l’assicuratore non sa dis%nguere prima della s%pula i 2 %pi di soggeF Asimmetrie informa4ve e rischio 31 di 41  Lucio Lamber4 Un esempio Se nel mercato i soggeF a “basso” rischio sono il 20%, il prezzo a cui l’assicuratore sarà disposto ad offrire le polizze sarà: P = 0,20 x (1000) + 0,80 x (2000) = 1800 Tu?avia, al prezzo P = 1800 solo individui ad alto rischio chiederanno di essere assicura% (c’è stata una selezione avversa)! Non ci sarà quindi alcun assicuratore disposto ad offrire polizze! Asimmetrie informa4ve e rischio 32 di 41  Lucio Lamber4 In generale in presenza di rischio, è possibile dimostrare che si realizza un ottimo paretiano se i soggetti avversi al rischio possono assicurarsi integralmente Asimmetrie informa4ve e rischio 33 di 41  Lucio Lamber4 TuCavia…. Selezione avversa Consideriamo il rischio di perdita del posto di lavoro. Il premio che la assicurazione dovrebbe chiedere in condizione di equilibrio per assicurare i lavoratori dal rischio di disoccupazione sarebbe troppo alto per i soggeF che sanno di avere una bassa probabilità di disoccupazione. Asimmetrie informa4ve e rischio 34 di 41  Lucio Lamber4 ….Moral hazard Un’assicurazione privata non è in grado di dis%nguere i clien% che, dopo avere s%pulato il contra?o, saranno pruden4 o impruden4 ….l’assicurazione offre contraF con premi al%, per compensare l'effe?o di comportamento sleale. ……….I soggeF leali non si assicurano Asimmetrie informa4ve e rischio 35 di 41  Lucio Lamber4 Un esempio Consideriamo un’assicurazione contro il rischio di furto (es. bicicle?a) Come cambia il comportamento dell’assicurato prima e dopo aver s%pulato la polizza? Asimmetrie informa4ve e rischio 36 di 41  Lucio Lamber4 TuCavia….Moral hazard CASO (A): l’assicuratore può osservare come si comporta il sogge?o e conoscere quindi il suo grado di a?enzione grado di a?enzione alto => premio basso grado di a?enzione basso => premio alto se non ci sono problemi di asimmetria informa%va, I contraF sono con%ngen% al grado di a?enzione Asimmetrie informa4ve e rischio 37 di 41  Lucio Lamber4 TuCavia….Moral hazard CASO (B): l’assicuratore non può osservare (senza incorrere in cos% eccessivi) come si comporta il sogge?o e conoscere quindi il suo grado di a?enzione - il premio non può essere con%ngente al grado di a?enzione - - se assumiamo che il prestare a?enzione è un’aFvità costosa, i soggeF tenderanno a modificare il proprio comportamento una volta assicura% (es. saranno meno a?en% a non lasciare la bici incustodita) Asimmetrie informa4ve e rischio 38 di 41  Lucio Lamber4 Con l’offerta di contraF a copertura parziale, l’imprudente partecipa al rischio ed è indo?o a tenere un comportamento leale. Contratto incentivante l’equilibrio non è Pareto oFmale, perché il grado di copertura è solo parziale Asimmetrie informa4ve e rischio 39 di 41  Lucio Lamber4 In conclusione Siamo in presenza di un fallimento del mercato perché in alcuni merca% assicura%vi Il mercato non si realizza a causa delle asimmetrie informa%ve Il mercato si realizza ma in modo non oFmale (con clausole che servono solo a scoraggiare comportamen% non leali) Asimmetrie informa4ve e rischio 40 di 41  Lucio Lamber4 I casi in cui il mercato assicura%vo privato fallisce riguardano spesso i “rischi sociali” (salute, pensioni, disoccupazione). Da ciò la motivazione dell’intervento pubblico in questi campi. Asimmetrie informa4ve e rischio 41 di 41