Die Anlage von Kapital stellt eine der grundsätzlichsten Problemstellungen in den Wirtschaftswissenschaften dar. Aus einer normativen Perspektive existieren mit der Portfoliotheorie sowie dem CAPM zwei etablierte Modelle zur Ableitung optimaler Portfoliostrukturen. Aus einer Vielzahl von Untersuchungen ist jedoch bekannt, dass Privatanleger den normativen Ansätzen widersprechende Entscheidungen treffen. Im Bewusstsein dieser Defizite bevorzugen die meisten Privatinvestoren eine professionelle Unterstützung. Menschliche Finanzberater stehen jedoch erst ab einem hohen Anlagevolumen zur Verfügung. Robo-Advisor bieten in diesem Zusammenhang eine digitalisierte Finanzberatung für quasi jeden Interessenten an. Die Vorteilhaftigkeit dieses innovativen Konzeptes ist jedoch aktuell noch ungeklärt.
In der Arbeit werden daher auf Basis von Modellanlegern zunächst repräsentative Portfoliostrukturen des Privatinvestors, des Robo-Advisors sowie eines Benchmarkportfolios generiert. Zur Nachbildung der Entscheidungen des Privatinvestors wird auf die Behavioral Portfolio Theorie zurückgegriffen. Für die Robo-Advisor wiederum erfolgt eine empirische Analyse der Anlage- und Handelsstrategien. Zur Integration eines Benchmarkportfolios wird ein handelbares Marktportfolio operationalisiert. Anschließend wird im Rahmen einer ökonometrischen Untersuchung analysiert, ob der aktuelle Entwicklungsstand deutscher Robo-Advisor im Vergleich mit dem Benchmark und den eigenständigen Entscheidungen vorteilhaft ist. Zu diesem Zweck wird auf einen performancebasierten Hypothesentest auf Basis von Stationary Bootstrapping Simulationen zurückgegriffen. Die Ergebnisse werden anschließend differenziert analysiert, mittels Robustheitstests validiert und zur Ableitung möglicher Weiterentwicklungen eingesetzt.
Aktualisiert: 2020-01-15
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