Решения этой проблемы так или иначе предполагают снижение издержек поиска (более точные сигналы, лучший отбор). Чтобы определить кредитоспособность заявителей, кредитные компании изучают их личные данные, а также используют данные местных сообществ. Кроме того, они используют специальные формулы для расчета кредитного риска, чтобы оценить, насколько надежен тот или иной соискатель. Работодатели все больше применяют компьютеризированные процедуры приема заявок, по крайней мере, в качестве первого фильтра. Другой альтернативой решения проблемы является разделение рисков. Страховые компании до определенной степени добиваются этого введением периодов ожидания, совместного платежа и предоставлением групповых планов, в которых и здоровые и больные получают страховое покрытие. Однако все попытки выявить информацию о скрытых характеристиках влекут расходы, совместные либо нет. Ясно, что некоторые, заслуживающие той или иной услуги индивиды ее не получат вследствие остающейся неопределенности и неспособности компании получить необходимую информацию, что отчасти объясняет, почему не иметь досье может быть хуже, чем иметь посредственное досье. Это неблагоприятное последствие скрытых характеристик и информационных проблем, по сути, неразрешимо.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.