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Testing for Asymmetric Information in Insurance Markets: A Multivariate Ordered Regression Approach

机译：保险市场中信息不对称的测试：多元有序回归方法

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摘要

The positive correlation (PC) test is the standard procedure used in the empirical literature to detect the existence of asymmetric information in insurance markets. This article describes a new tool to implement an extension of the PC test based on a new family of regression models, the multivariate ordered logit, designed to study how the joint distribution of two or more ordered response variables depends on exogenous covariates. We present an application of our proposed extension of the PC test to the Medigap health insurance market in the United States. Results reveal that the risk-coverage association is not homogeneous across coverage and risk categories, and depends on individual socioeconomic and risk preference characteristics.
机译：正相关（PC）检验是经验文献中用来检测保险市场中不对称信息的标准程序。本文介绍了一种基于新的回归模型系列（多元有序logit）的PC测试扩展工具，该工具旨在研究两个或多个有序响应变量的联合分布如何依赖于外生协变量。我们提出了将PC测试扩展到美国Medigap健康保险市场的应用。结果表明，风险覆盖率关联在覆盖范围和风险类别之间不均一，并且取决于个体的社会经济和风险偏好特征。

著录项

  • 来源
    《The journal of risk and insurance》 |2018年第1期|107-125|共19页
  • 作者

    Dardanoni Valentino; Forcina Antonio; Li Donni Paolo;

  • 作者单位

    Univ Palermo, Dept Econ Business & Stat SEAS, Viale Sci, I-90128 Palermo, Italy;

    Univ Perugia, Dept Econ Finance & Stat, Via Pascoli, I-06100 Perugia, Italy;

    Univ Palermo, Dept Econ Business & Stat SEAS, Viale Sci, I-90128 Palermo, Italy;

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