Why Insurers Are Wrong about Adverse Selection

Abstract

Insurers typically argue that regulatory limits on their ability to use genetic tests will induce 'adverse selection'; they say that this has disadvantages not just for insurers, but also for society as a whole. I argue that, even on its own terms, this argument is often flawed. From the viewpoint of society as a whole, not all adverse selection is adverse. Limits on genetic discrimination that induce the right amount of adverse selection (but not too much adverse selection) can increase 'loss coverage', and so make insurance work better for society as a whole.

Efeitos das Regras de Precificação na Taxa de Cobertura da Saúde Suplementar

“…Como na Thomas (2018) sugere valores do parâmetro λ entre 0,1 e 1, nas Tabelas 3 e 4 são mostradas as comparações entre os cenários que surgem com as regras estabelecidas e a atual regra base da ANS, em que λ = 0,2 e λ = 0,4. Nos cenários apresentados nas Tabelas 3 e4, algumas regras apresentaram um aumento relativamente alto no índice de LC.…”

“…Assim, a relação que se pode estabelecer entre a seleção adversa e o índice de loss coverage é que à medida em que a carteira de clientes aumenta, com o objetivo de maximizar as perdas de cobertura, é natural que se atraia beneficiários que aumentarão a seleção adversa, mas, por outro lado, atrair-se-ão pessoas que pertencerão ao grupo de clientes de baixo risco. Dessa forma, o mutualismo volta a funcionar de maneira menos forçada e, por este motivo, mesmo que a carteira de clientes da operadora de saúde passe a observar a seleção adversa, este fato nem sempre é uma situação não desejável (THOMAS 2018;HAO et al, 2015;HAO et al, 2016).…”

“…em que é "demanda de prêmio justo" para o seguro para o grupo de risco i, ou seja, é a probabilidade de que um membro da amostra aleatoriamente do grupo de risco i adquira seguro quando os prêmios são atuarialmente justos. O sinal de menos no parâmetro λ se justifica porque um aumento no prêmio implica uma queda na demanda (THOMAS, 2018).…”