Die Arbeit beleuchtet vor dem Hintergrund sich ändernder Kundenerwartungen, hohem Wettbewerbsdruck und erhöhter Regulatorik für Anlageprodukte ökonomische Chancen und Risiken für Anleger, sowie gesamtwirtschaftliche Risiken von Robo-Advisors. Aufgrund des exponentiell wachsenden verwalteten Vermögens von Robo-Advisors, ist eine genauere Analyse für Anleger, klassische Kreditinstitute und Aufsichtsbehörden essenziell. Für den deutschen Markt werden zwei Robo-Advisors bewertet.
Ob Robo-Advisors eine ökonomisch sinnvolle, theoretisch fundierte Vermögensaufteilung, die auf den Präferenzen des Anlegers beruhen, wird in der Arbeit wissenschaftlich untersucht und beantwortet. Weiter werden die systematischen, gesamtwirtschaftlichen Risiken etwa durch gleichgesteuerten Algorithmen, ausschließlichen Nutzung von ETfs und mögliches Herdenverhalten analysiert und bewertet.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theoretische Grundlage
2.1 Portfoliotheorie und CAPM
2.2 Markteffizienzhypothese
2.3 Marktanomalien
2.4 Gibt es Alpha generierende Fonds?
2.5 Exchange Traded Funds
2.5.1 Entwicklung des ETF-Marktes
2.5.2 Creation-/Redemption-Prozess
2.5.3 Replikationsmethoden
3 Ökonomische Analyse Robo Advisory
3.1 Entwicklung
3.2 Funktionsweise
3.2.1 Präferenzerfassung
3.2.2 Strategische Asset Allokation
3.3 Erhöhen Robo-Advisors das Kundenwohl und erfüllen seine Bedürfnisse?
3.3.1 Nutzenschöpfung
3.3.2 Kritische Betrachtung
3.4 Auswirkungen auf klassische Kreditinstitute
4 Gesamtwirtschaftliche Risiken
4.1 Auswirkungen auf die Effizienz des Marktes
4.1.1 Informationseffizienz
4.1.1.1 Informationsparadoxon
4.1.1.2 Verbesserungen
4.1.1.3 Verschlechterungen
4.1.2 Auswirkung auf die Volatilität
4.2 Gleichgerichtetes Marktverhalten
4.2.1 Herdenverhalten
4.2.1.1 Auslöser
4.2.1.2 Der Creation-/Redemption-Prozess in Stresszeiten
4.2.2 Flash Crash
4.2.3 Autonome Algorithmen
5 Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die ökonomischen Chancen und Risiken von Robo-Advisors im Hinblick auf ihre Anlagestrategien, ihren Nutzen für Anleger sowie ihre potenziellen gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen, insbesondere durch ihre Verknüpfung mit Exchange Traded Funds (ETFs).
- Analyse der ökonomischen Effizienz und strategischen Vermögensaufteilung durch Robo-Advisors
- Bewertung von Robo-Advisors als Instrument für das Kundenwohl und deren Abgrenzung zur klassischen Beratung
- Untersuchung gesamtwirtschaftlicher Risiken, wie Marktinstabilität durch Herdenverhalten und Algorithmen
- Einfluss von ETFs auf die Marktliquidität und Informationseffizienz in volatilen Börsenphasen
- Perspektiven für Hybrid-Modelle als zukunftsfähige Lösung im Finanzsektor
Auszug aus dem Buch
3.3.1 Nutzenschöpfung
Alle Robo-Advisors bieten ihren Kunden eine auf die Portfoliotheorie zurückgehende Strategie an, bei der durch das ausschließliche Eingehen von systematischem Risiko durch weltweite Diversifikation eine strategische Asset-Allokation ermöglicht wird. Dabei werden effiziente Portfolios empfohlen, die einem optimales Rendite-Risiko in Bezug auf die Risikoaversion des Kunden entsprechen. Grundlage der Anlegerprofilierung sind kurzgehaltene Fragen. Regelmäßiges Rebalancing führt zu einer durchschnittlichen Performanceverbesserung von 0,4% pro Jahr. Da es nur sehr wenige aktive Fonds schaffen eine dauerhafte Überrendite gegenüber passiven Strategien durch das Ausnutzen von Informationen zu erzielen, nutzen Robo-Advisor ETFs als kostengünstige, liquide und ökonomisch sinnvolle Anlagealternativen.
Durch Robo-Advisors reduzieren sich die Übertragung von persönlichen Anomalien und mangelnder Kapitalmarktkenntnisse des Beraters auf den Kunden. Eine Korrelation der Risikoaversion und Anlageschwerpunkte zwischen Berater- und Kundenportfolio ist belegt. Die standardisierte Profilierung durch Robo-Advisors ist im Gegensatz dazu frei von subjektiven und emotionalen Meinungen des Beraters und bezieht sich ausschließlich auf Risikotoleranz und Anlagehorizont.
Robo-Advisors können außerdem zu einer Vermeidung von Anomalien der Anleger beitragen, was zu einer Nettoperformancesteigerung von bis zu 2,9% pro Jahr führen kann. Besonders die emotionale Überreaktion auf neue Informationen und die Tendenz eine Verlustposition zu spät, Gewinne zu früh zu verkaufen könnte hierbei vermieden werden, indem ein striktes Rebalancing-System eingesetzt wird.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Arbeit motiviert die Untersuchung von Robo-Advisors durch verändertes Kundenverhalten und technologische Entwicklungen und definiert die Analyse von ökonomischen Chancen und gesamtwirtschaftlichen Risiken als Forschungsfrage.
2 Theoretische Grundlage: Es werden die theoretischen Konzepte wie Portfoliotheorie, CAPM, Markteffizienz und die Bedeutung von ETFs als Basisinstrumente für passive Anlagestrategien dargelegt.
3 Ökonomische Analyse Robo Advisory: Dieses Kapitel bewertet die Funktionsweise, die Vor- und Nachteile der Anlegerprofilierung sowie die Chancen für hybride Beratungsmodelle zwischen Robo-Advisors und klassischen Kreditinstituten.
4 Gesamtwirtschaftliche Risiken: Es wird untersucht, inwiefern Robo-Advisors und ETFs systemische Risiken durch Herdenverhalten, autonome Algorithmen und Liquiditätsengpässe in Stresszeiten induzieren können.
5 Zusammenfassung: Die Arbeit fasst die Ergebnisse zusammen, wonach Robo-Advisors einen Mehrwert für Anleger bieten, jedoch im Krisenfall eine hybride Betreuung und strengere regulatorische Prüfung der Algorithmen erfordern.
Schlüsselwörter
Robo-Advisory, Portfoliotheorie, CAPM, ETFs, Markteffizienz, Anlegerprofilierung, Asset-Allokation, Rebalancing, systemische Risiken, Herdenverhalten, Informationsparadoxon, Volatilität, Finanztechnologie, Hybrid-Modelle, Krisenmanagement
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Bachelorarbeit analysiert das Geschäftsmodell von Robo-Advisors aus einer ökonomischen Perspektive, insbesondere in Bezug auf ihre Anlagestrategien und ihre Rolle im aktuellen Finanzsystem.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Felder umfassen die Anwendung der Portfoliotheorie bei digitalen Anbietern, die Funktionsweise von ETFs, die Validität von automatisierten Anlageempfehlungen sowie die Untersuchung potenzieller Marktinstabilitäten.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Hauptziel ist es zu bewerten, ob Robo-Advisors eine theoretisch fundierte und ökonomisch vorteilhafte Strategie für Anleger bieten und welche gesamtwirtschaftlichen Risiken sich durch ihre Algorithmen und die Nutzung von ETFs ergeben.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine ökonomische Analyse, die auf einer fundierten Literaturrecherche und theoretischen Herleitung (Portfoliotheorie, CAPM, Markteffizienzhypothese) basiert und aktuelle Entwicklungen wie den Flash Crash als praktisches Fallbeispiel untersucht.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die theoretischen Grundlagen der Kapitalmarktmodelle erläutert, danach die Funktionsweise von Robo-Advisors, ihre Auswirkungen auf Kreditinstitute und schließlich ihre systemischen Risiken wie Herdenverhalten analysiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Robo-Advisory, Portfoliotheorie, Asset-Allokation, ETFs, Markteffizienz, systemische Risiken, Herdenverhalten und hybride Beratungsmodelle.
Wie unterscheiden sich die Anlegerprofilierungen der verschiedenen Robo-Advisors?
Die meisten Anbieter nutzen standardisierte Fragenkataloge zur Erfassung von Risikoneigung und Anlagezielen, wobei die Tiefe der Analyse und die Anzahl der daraus resultierenden Portfoliooptionen (z.B. 5 bei bevestor vs. 23 bei Scalable Capital) stark variieren.
Welche Rolle spielen hybride Modelle?
Hybride Modelle kombinieren die Effizienz algorithmenbasierter Anlagestrategien mit der persönlichen Betreuung durch einen Finanzcoach, um vor allem in volatilen Marktphasen irrationale Verhaltensmuster der Kunden zu verhindern.
Können Robo-Advisors einen Flash Crash auslösen?
Nach Analyse der Arbeit waren Robo-Advisors und ETFs bisher keine direkten Auslöser, aber sie können durch autonome Algorithmen und die Verbindung zum Future-Markt zur Verstärkung von Marktverwerfungen und Liquiditätsengpässen beitragen.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2018, Robo Advisory. Chancen und Risiken für Anleger und Kreditinstitute sowie gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/944298
