[pt] Esta dissertação investiga a presença de informação assimétrica no mercado de planos de saúde do Brasil e os principais efeitos gerados por essa assimetria de informação, conhecidos como seleção adversa e risco moral (moral hazard). A partir de dados do Suplemento Saúde da PNAD 98, são feitas análises descritivas e realizadas inferências estatísticas para avaliação tanto do risco moral quanto da seleção adversa. Na busca por um melhor entendimento do problema de seleção adversa estima-se também um modelo logístico para investigação da relação entre a condição de uma pessoa ter plano de saúde e variáveis explicativas tais como, renda, idade e auto- avaliação do estado de saúde, dentre outras. Em uma etapa subseqüente, são realizadas inferências sobre o risco moral por intermédio de dois procedimentos distintos: no primeiro, a partir da construção de um indicador de risco moral, denominado IRM, analisa-se a diferença entre o número de consultas médicas ambulatoriais realizadas por indivíduos com e sem plano de saúde levando-se em consideração o plano amostral da PNAD 98; o segundo, consiste num procedimento que tem por objetivo verificar a relação entre o fato de uma pessoa ter plano de saúde e o número de consultas médicas realizadas, por intermédio da estimação de um modelo binomial negativo com barreira (hurdle negative binomial model). / [en] The aim of this dissertation is to investigate the presence of asymmetric information in the Brazilian health insurance market and the effects that arises due to this asymmetric information: adverse selection and moral hazard. Using the data set of the Health Supplement of the Brazilian Household Sample Survey (Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD) for the year 1998, descriptive analysis are produced and statistical inferences are realized to evaluate the moral hazard and adverse selection. In order to have a better perception of the adverse selection problem it is estimated a logistic model to evaluate the relation among the condition of having a health plan and independent variables such as income, age, and health self- perception. In a next step inferences related to moral hazard are realized by two different procedures: the first one, based on the construction of a moral hazard indicator, named MHI, analyses the differences between the number of physician visits for individuals who have and who have not a health plan, considering the sample design of the Health Supplement of the Brazilian Household Sample Survey. The second procedure aims to verify the relation between having a health plan and the number of physician visits by estimating a hurdle negative binomial model, which allows the elimination of some bias in the average number of physician visits.