In der Ära der Digitalisierung steht die Finanzindustrie am Beginn eines revolutionären Wandels. Neue Technologien transformieren die Wertschöpfungsketten und verändern die Präferenzen der Kunden im Privatkunden-, Firmenkunden- und Kapitalmarktgeschäft. Besonders im Kontext der Niedrigzinsphase und dem demografischen Wandel, der die private Altersvorsorge zunehmend wichtiger macht, gewinnen alternative Anlageformen an Bedeutung.
In dieser Bachelorarbeit wird untersucht, wie sich passive, algorithmusbasierte Portfolios, wie sie von Robo-Advisors angeboten werden, in Krisensituationen im Vergleich zu aktiv gemanagten Portfolios schlagen. Die Arbeit beleuchtet die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Finanzbranche, insbesondere den Wettbewerb zwischen traditionellen Banken und innovativen FinTechs. Ein besonderes Augenmerk liegt auf den Risiken und Renditen unterschiedlicher Portfolio-Klassen in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit, wie sie durch die Corona-Pandemie verursacht wurden.
Erfahren Sie, wie moderne Anlagestrategien und -technologien die finanzielle Zukunft beeinflussen und welche Lösungen in turbulenten Zeiten die besten Ergebnisse liefern. Tauchen Sie ein in eine Analyse, die zeigt, wie gut sich automatisierte Anlagelösungen gegen manuelle Strategien behaupten und welche Strategien sich langfristig als zuverlässig erweisen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Begriffsabgrenzung
2 Alternative Konzepte zur Portfoliooptimierung
2.1 Theoretische Ansätze zur Portfoliooptimierung
2.1.1 Portfoliotheorie nach Markowitz
2.1.2 Single-Index-Modell
2.1.3 Capital Asset Pricing Model (CAPM)
2.2 Messung des Risikos
2.2.1 Allgemeine Risikoarten
2.2.2 Value-at-Risk-Modell als Risikomaß
2.3 Grundlagen der Asset-Allokation
2.4 Rebalancing
3 Konzeption und Marktlage der Robo-Advisor
3.1 Grundsätzliche Funktionsweise
3.1.1 Robo-Advisor der ersten Generation
3.1.1.1 Datenerhebung und Analyse
3.1.1.2 Anlageempfehlung und Anlagestrategie
3.1.1.3 Umsetzung
3.1.2 Robo-Advisor der zweiten Generation
3.1.2.1 Datenerhebung und Analyse
3.1.2.2 Anlageempfehlung und Anlagestrategie
3.1.2.3 Umsetzung
3.2 Marktentwicklung
3.2.1 In den USA
3.2.2 In Deutschland
4 Performancevergleich
4.1 Fondsstrukturen als Vergleichsmaßstab
4.1.1 Aktienfonds
4.1.2 Rentenfonds
4.1.3 Mischfonds
4.2 Performance-Messung
4.2.1 Sharpe-Maß
4.2.2 Treynor-Maß
4.2.3 Jensen-Alpha
4.3 Definition der Vergleichsmaßstäbe
4.4 Vergleich der Performances
5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie zuverlässig passive, auf Algorithmen basierte Robo-Advisor-Portfolios im Vergleich zu aktiv gemanagten Fonds während der Corona-Krise performt haben, wobei ein Schwerpunkt auf Risikostrukturen und Renditen liegt.
- Grundlagen der modernen Portfoliotheorie und Risikoanalyse
- Konzeption und Funktionsweise von Robo-Advisor der ersten und zweiten Generation
- Marktentwicklung digitaler Vermögensverwalter in den USA und Deutschland
- Methodik der Performance-Messung und Vergleichskriterien
- Empirischer Vergleich der Performance verschiedener Portfolio-Klassen
Auszug aus dem Buch
1.1 Problemstellung
Die Finanzindustrie steht aufgrund der Digitalisierung vor einem technologischen Wandel. Dabei verändern die neuen Technologien die Wertschöpfungsketten im Privatkunden-, Firmenkunden- und Kapitalmarktgeschäft. Dies lässt sich vor allem an dem Kundenverhalten und deren Präferenzen beobachten. Trotz der Niedrigzinsphase ist der Trend zum Sparen, welcher in Deutschland schon lange existiert, immer noch vorhanden. Dennoch ist davon auszugehen, dass sich das Anlageverhalten der deutschen Gesellschaft langfristig verändern wird. Dabei werden die deutschen Bürger auf Anlageformen angewiesen sein, welche bessere Renditen erwirtschaften als die bekannten Tagesgeld- bzw. Girokonten, um sich vor Inflation zu schützen. Des Weiteren wirkt sich der demographische Wandel immer mehr auf die Sozialversicherungen aus, weshalb der Trend zur privaten Altersvorsorge zunehmen wird.
Eine Lösung für diese Probleme ist ein ausgewogenes Anlageportfolio mit einem geringen Anteil von zinsabhängigen Anlageprodukten. Diese Probleme versuchen vor allem Finanztechnologieunternehmen (sog. FinTechs) zu lösen und erobern dabei den Finanzsektor. Sie erkennen die Möglichkeiten der Digitalisierung und können durch die Nutzung von automatisierten Prozessen und ihrer Spezialisierung dem Kunden innovative, angepasste Finanzdienstleistungen anbieten. Zudem machen die FinTechs den Banken große Konkurrenz, da diese die typischen Bankleistungen der Banken zu geringeren Preisen und zu einer höheren Kundenzufriedenheit anbieten können. Eine dieser Lösungen können die Robo-Advisor sein, welche die Anlage- und Vermögensberatung nachhaltig verändern könnten.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Beschreibt den technologischen Wandel in der Finanzbranche und die Relevanz von Robo-Advisor als Lösung für moderne Anlageherausforderungen.
2 Alternative Konzepte zur Portfoliooptimierung: Vermittelt die theoretischen Grundlagen zur Diversifikation, Risikomessung und Strukturierung von Anlageportfolios mittels verschiedener Modelle.
3 Konzeption und Marktlage der Robo-Advisor: Analysiert die Funktionsweisen der ersten und zweiten Generation von Robo-Advisor sowie deren Marktentwicklung in den USA und Deutschland.
4 Performancevergleich: Führt den methodischen Vergleich der Performance zwischen aktiv gemanagten Investmentfonds und Robo-Advisor-Portfolios in Krisenzeiten durch.
5 Zusammenfassung und Ausblick: Fasst die Ergebnisse der Untersuchung zusammen und bewertet kritisch das Potenzial sowie die zukünftige Integration von Robo-Advisor.
Schlüsselwörter
Robo-Advisor, Performancevergleich, Corona-Krise, Portfoliooptimierung, Asset-Allokation, Portfoliotheorie, Markowitz, CAPM, Value-at-Risk, Digitalisierung, FinTechs, Benchmark, Rendite, Risikomanagement, Investmentfonds
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Hauptziel dieser Bachelorarbeit?
Das Ziel ist es, die Performance passiver, algorithmengesteuerter Robo-Advisor-Portfolios im Vergleich zu aktiv gemanagten Fonds während der Corona-Krise zu analysieren.
Welche zentralen Themenfelder behandelt die Arbeit?
Die Arbeit deckt die Portfoliotheorie, Konzepte zur Risikomessung, die Entwicklung von Robo-Advisor-Geschäftsmodellen und eine Performance-Analyse im Krisenkontext ab.
Welche wissenschaftliche Methode wird für den Performance-Vergleich verwendet?
Es wird ein Performance-Vergleich durchgeführt, indem die Portfolios in Risiko-Kategorien eingeteilt und gegen entsprechende Benchmarkrenditen abgeglichen werden.
Worin liegt der Unterschied zwischen Robo-Advisor der ersten und zweiten Generation?
Die erste Generation bietet meist eine einmalige Anlageempfehlung, während die zweite Generation das Kundenvermögen aktiv, automatisiert und fortlaufend verwaltet.
Ersetzen Robo-Advisor in absehbarer Zeit menschliche Berater?
Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass ein vollständiger Ersatz in nächster Zeit unwahrscheinlich ist und eher eine Kombination beider Ansätze denkbar bleibt.
Was sind die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit?
Zu den Kernbegriffen zählen Robo-Advisor, Performancevergleich, Portfoliooptimierung, das CAPM-Modell sowie die Risikomessung mittels Value-at-Risk.
Warum spielt der Beobachtungszeitraum im Jahr 2020 eine besondere Rolle?
Der Zeitraum wurde gewählt, da er den durch die Corona-Pandemie ausgelösten Marktcrash enthält, welcher als Härtetest für die Anlagestrategien diente.
Warum performten aktiv gemanagte Fonds im Durchschnitt besser als Robo-Advisor?
Die Untersuchung deutet darauf hin, dass die Algorithmen der Robo-Advisor in Krisenzeiten bei unvorhersehbaren Marktereignissen bisher weniger effizient reagierten als das menschliche Fondsmanagement.
Wie unterscheidet sich die Gebührenstruktur bei den untersuchten Robo-Advisor?
Die Gebührenmodelle variieren stark, wobei häufig zwischen einer All-in-Fee und gestaffelten Verwaltungsgebühren je nach Anlagevolumen unterschieden wird.
Was ist die Schlussfolgerung bezüglich des Value-at-Risk-Ansatzes in der Arbeit?
Die Analyse zeigt, dass insbesondere bei risikoreichen Portfolios der VaR-Ansatz während der untersuchten Marktschwankungen teilweise nicht die erwünschten Ergebnisse lieferte.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2021, Robo-Advisor. Ein Performancevergleich in Zeiten der Corona-Krise, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1505818
