Strategische Investitionsentscheidung für die digitale Vermögensanlage von Privatanlegern. Die Anwendung von Value-Focused Thinking

Livre Spécialisé , 2021 , 124 Pages

Gestion d'entreprise - Investissement et Financement

Im Zeitalter der Digitalisierung eröffnen sich Privatanlegern zahlreiche Möglichkeiten für die Vermögensanlage. Banken und FinTechs bieten heutzutage eine Vielzahl von digitalen Anlageformen an, die eine Alternative zu den klassischen Geldanlagemöglichkeiten darstellen. Die Entscheidung, worin sie investieren, wird Privatanlegern dadurch enorm erschwert.

Ein Konzept, das die Entscheidungsfindung erleichtert, ist das Value-Focused Thinking. In seiner Publikation erläutert Anton Nguyen, wie dieses Konzept funktioniert und wie es Privatanlegern die Investitionsentscheidung erleichtert. Dabei bewertet er die unterschiedlichen Dienstleistungsangebote am Markt danach, wie gut sie sich für verschiedene Privatanlegertypen eignen. Nguyen richtet sich an alle Investitionsbegeisterten und stellt ihnen einen Leitfaden vor, der sie bei der Wahl der passenden Vermögensanlage unterstützt.

Aus dem Inhalt:
- Vermögensverwaltung;
- Crowdinvesting;
- Robo-Advisor;
- Kapitalmarkttheorie;
- Behavioral Finance

Inhaltsverzeichnis

Abstract

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung

2 Value-Focused Thinking
2.1 Grundlagen von Value-Focused Thinking
2.2 Identifizierung von Werten und Zielen
2.3 Entscheidungsrahmen
2.4 Strukturierung und Metrisierung von Zielen
2.5 Generierung von Alternativen

3 Vermögensanlage für Privatanleger
3.1 Grundlagen für private Kapitalanleger
3.2 Ansätze aus der Kapitalmarkttheorie
3.3 Ansätze aus der Behavioral Finance
3.4 Anlageziele - Erweiterung des magischen Dreiecks

4 Anwendung: Value Focused Thinking
4.1 Investitionsentscheidung von Privatanlegern
4.2 Strukturierung des Entscheidungsproblems
4.3 Bestimmung des Zielnetzwerks
4.4 Generierung der Handlungsalternativen
4.5 Entwicklung eines Wirkungsmodells
4.6 Nutzenbewertung und Zielgewichtung
4.7 Auswertung der Ergebnisse

5 Schlussbetrachtung
5.1 Kritische Würdigung
5.2 Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Anhang

Abstract

Im Leben werden wir häufig mit schwierigen Entscheidungen konfrontiert. Wer in solchen Situationen auf Entscheidungsprobleme reagiert, handelt reaktiv. Oftmals ist jedoch ein proaktives Handeln erforderlich, um Entscheidungsprobleme erfolgreich zu bewältigen.

Der US-amerikanische Professor Ralph L. Keeney konzipierte hierzu den Value-Focused Thinking Ansatz. Value-Focused Thinking beinhaltet verschiedene Konzepte und Methoden, die den Entscheidungsprozess eines Individuums auf die fundamentalen Werte und Ziele fokussieren. Der Anwendungsbereich von Value-Focused Thinking ist vielseitig und umfasst diverse Themengebiete. In dieser Arbeit wird das Konzept von Value-Focused Thinking auf die Investitionsentscheidung von Privatanlegern angewendet.

Diese Thematik ist insbesondere während der aktuellen Niedrigzinsphase interessant, denn die meisten Anleger sind sich bereits bewusst, dass Anlageformen wie Festgeld-, Tagesgeldkonten oder Sparbücher kaum noch Erträge abwerfen. Aufgrund dessen besteht eine verstärkte Nachfrage nach alternativen Anlageformen, die auch in Zeiten der Nullzinspolitik für Privatanleger attraktiv sind.

Gerade im Zeitalter der Digitalisierung eröffnen sich dem Privatanleger unzählige Möglichkeiten für die Vermögensanlage. Neben den klassischen Anlage­möglichkeiten entstehen zunehmend digitale Geschäftsmodelle, die für private Anleger von Interesse sein können. Banken und FinTechs bieten heutzutage eine Vielzahl von digitalen Anlageformen an (z.B. Robo-Advisor, Social Trading, Crowdinvesting), die eine attraktive Alternative zu den klassischen Geldanlagemöglichkeiten darstellen.

Viele Privatanleger stehen somit vor der schwierigen Entscheidung für den Vermögensaufbau eine geeignete Anlageform auszuwählen. Zumal sämtliche Anlagemöglichkeiten Vor- und Nachteile aufweisen und nicht für jeden Privatanleger gleichermaßen geeignet sind.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es daher, die unterschiedlichen Dienst­leistungsangebote am Markt nach der Geeignetheit für unterschiedliche Privatanlegertypen zu bewerten und dies mit Hilfe der Anlageziele der Privatanleger zu begründen. Mit Hilfe eines Online-Entscheidungstools, dem sogenannten ENTSCHEIDUNGSNAVI, wird ein Verständnis für die Anlageziele generiert, sowie die Wirkungszusammenhänge mit verschiedenen Anlageformen untersucht.

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1.1: Übersicht aller Vorteile durch VFT

Abb. 1.2: Devices zur Identifizierung von Zielen

Abb. 1.3: Entscheidungsrahmen für die private Investitionsentscheidung

Abb. 1.4: Entscheidungsrahmen für die private Investitionsentscheidung als Teil des strategischen Entscheidungsrahmens

Abb. 1.5: Konstruktion eines Attributs für Akzeptanz von Kraftwerksstandorten

Abb. 2.1: Effizienzgrenze im Rendite-Risiko-Diagramm nach Markowitz

Abb. 3.1: Priorisierung bzw. Reflektion der elementaren Werte

Abb. 3.2: Hilfsfragen und Anregungen für die Formulierung der Entscheidungsfrage

Abb. 3.3: Einordnung des Ziels „Investitionserfolg maximieren“ in den strategischen Entscheidungsrahmen

Abb. 4.1: DZ Bank Umfrage unter Privatanlegern - Relevante Aspekte bei der Geldanlage

Abb. 4.2: Gothaer Studie zum Anlageverhalten deutscher Privatanleger

Abb. 4.3: Vollständiges Zielnetzwerk für Investitionsentscheidung von Privatanlegern

Abb. 5.1: Alle relevanten Handlungsalternativen für den Entscheidungsprozess

Abb. 6.1: Ergebnismatrix des Wirkungsmodells

Abb. 6.2: Resultat des Wirkungsmodells

Abb. 6.3a: Renditeparameter für EAA (Ø-jährliche Rendite von Investorentypen)

Abb. 6.3b: Kostenparameter für EAA (Kosten für unterschiedliche Depots)

Abb. 6.3c: Volatilitätsparameter für EAA (Ø-Portfolio Varianz von Privatanleger)

Abb. 6.4: Rendite-, Kosten-, Volatilitätsparameter für Vermögensverwalter

Abb. 6.5: Rendite-, Kosten-, Volatilitätsparameter für Robo-Advisor

Abb. 6.6: Rendite-, Kosten-, Volatilitätsparameter für Social Trading

Abb. 6.7: Rendite-, Kostenparameter für Crowdinvesting

Abb. 6.8: Abkürzungsverzeichnis für Ergebnisausprägungen

Abb. 6.9a: Einflussfaktor „Expertise beim Investieren“

Abb. 6.9b: Einflussfaktor „Erfolg Crowdinvestingprojekt“

Abb. 7.1: Bestimmung der Nutzenfunktion im ENTSCHEIDUNSNAVI

Abb. 7.2: Übersicht der Nutzenfunktionen aller Fundamentalziele

Abb. 7.3: Ermittlung der Tradeoffs anhand von Indifferenzkurven

Abb. 7.4: Verbale und numerische Anpassungsmöglichkeiten

Abb. 7.5: Exemplarische Zielgewichtung der Fundamentalziele

Abb. 8.1: Rangfolge der Alternativen nach Gesamtnutzenwert

Abb. 8.2: Relativer Vergleich zwischen den Alternativen

Abb. 8.3: Sensitivitätsanalyse – Übergewichtung der Rendite

Abb. 8.4: Sensitivitätsanalyse – Übergewichtung des Risikos

Abb. 8.5: Sensitivitätsanalyse – Übergewichtung des Aufwands

Abb. 8.6: Sensitivitätsanalyse – Untergewichtung des Aufwands

Abb. 8.7: Sensitivitätsanalyse – Übergewichtung der Flexibilität

Abb. 8.8: Sensitivitätsanalyse – Übergewichtung der positiven Emotionen

Abb. 8.9a: Robustheitstest – Benutzeroberfläche

Abb. 8.9b: Robustheitstest – Ergebnisse der Monte-Carlo Simulation

Abkürzungsverzeichnis

AFT Alternative-Focused Thinking

CAPM Capital Asset Pricing Model

CEO Chief Executive Officer

CFA Chartered Financial Analyst

DB Deutsche Bank

DIA Deutsches Institut für Altersvorsorge

DSW Deutsche Schutzvereinigung für Wertpapierbesitz

DZ Deutsche Zentral-Genossenschaft

EAA Eigenständige Asset-Allokation

ES Expected Shortfall

ESG Environmental, Social & Governance

ETF Exchange Traded Funds

EZB Europäische Zentralbank

IVA Institut für Vermögensaufbau

MAUT Multiattribute Utility Theory

MDD Maximum Drawdown

MVP Minimum-Varianz-Portfolio

VaR Value at Risk

VFT Value-Focused Thinking

VV Vermögensverwaltungen

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

Die Motive für den Vermögensaufbau sind vielseitig: Finanzielle Sicherheit, Eigenheimfinanzierung, Altersvorsorge oder Kapitalerhalt sind einige Aspekte, die Privatpersonen dazu motivieren ihr Vermögen zu investieren. Insbesondere in Zeiten der Niedrigzinsphase und steigender Inflationsraten erkennen immer mehr Privatanleger, dass herkömmliche Anlage- und Sparformen den Vermögensaufbau nur bedingt unterstützen.

Der Vermögensaufbau mithilfe festverzinslicher Anlageformen ist hierzulande kaum noch realisierbar. Daran wird sich voraussichtlich in den nächsten Jahren nichts ändern, denn laut Meldungen der Europäischen Zentralbank (EZB) werden die Leitzinsen, die aktuell bei null Prozent liegen, in absehbarer Zeit nicht erhöht (Reuters, 2019). Auch die von der EZB angestrebte Teuerungsrate von rund zwei Prozent wird sich langfristig negativ auf den Kapitalerhalt vieler Privatanleger auswirken. Denn aufgrund der steigenden Inflation wird das Vermögen vieler Sparer regelrecht entwertet (Bloomberg, 2019). Weiterhin sorgen sich insbesondere junge Privatanleger vor einem sinkenden Rentenniveau. Einer Studie des Deutschen Instituts für Altersvorsorge (DIA) zufolge vertrauen viele junge Leute nicht mehr auf die gesetzliche Rentenversicherung und ziehen deshalb eine private Altersvorsorge in Erwägung (DIA, 2019). Dies sind nur einige Gründe, die verdeutlichen, weshalb eine Auseinandersetzung mit der eigenen Vermögens­anlage von zentralem Interesse ist.

Die Auswahl nach der richtigen Vermögensanlage kann jedoch zu einer komplexen Angelegenheit werden, da nicht jede Anlageform für jeden Privatanleger gleichermaßen geeignet ist. Entscheidend für die richtige Investitionsentscheidung ist eine eindeutige Bestimmung der Anlageziele, die mit der Vermögensanlage verfolgt werden sollen.

Viele Investoren orientieren sich dabei hauptsächlich an finanziellen Zielen und streben eine möglichst hohe Rendite bei möglichst niedrigem Risiko an (vgl. Spronk & Hallerbach, 1997, S. 115 ff.). Es ist jedoch fraglich, ob die Fokussierung rein finanzieller Ziele alle Interessen eines Investors vollständig abbilden oder, ob auch nicht-finanzielle Ziele eine Rolle spielen. Aktuelle Investmenttrends wie zum Beispiel nachhaltige, soziale, ökologische oder themenbasierte Investments verdeutlichen, dass es Indikatoren für nicht-monetäre Ziele gibt, die Investoren bei ihren Investitionsentscheidungen beeinflussen (vgl. Bebbington, 2001; Bérubé, Ghai & Tétrault, 2014). Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen kann eine unzureichende Identifizierung der Anlageziele die Investitionsentscheidung verzerren und somit die Entscheidungsfindung beeinträchtigen.

Des Weiteren erschweren die vielfältigen Anlagemöglichkeiten und Dienstleistungen am Markt die Investitionsentscheidung der Anleger. Demnach wird die Auswahl nach der geeigneten Vermögensanlage mit dem stetig wachsenden Angebot zunehmend schwieriger. Wesentliche Treiber für das Entstehen neuer Anlagemöglichkeiten sind zum einen die disruptive Digitalisierung der Finanzbranche und zum anderen das wachsende Kundenbedürfnis: einfach, bequem und online zu investieren (vgl. Nitzsch & Braun, 2017). Aufgrund dessen setzen Banken und FinTechs verstärkt auf digitale Investitionsmöglichkeiten. Neben den klassischen Anlageformen, wie zum Beispiel der eigenständigen Asset-Allokation¹ über ein Wertpapierdepot oder traditionellen Vermögensverwaltungen, entsteht ein stark wachsendes Angebot von neuen digitalen Anlageformen. Bereits heute übernehmen beispielsweise digitale Robo-Advisor vollständig die Geldanlage von Privatanlegern. Mittels künstlicher Intelligenz und automatisierten Anlagestrategien investieren sie das Vermögen ihrer Kunden unter Berücksichtigung des Anlegerprofils am Kapitalmarkt und versprechen dabei solide Renditen.

Durch den stark wachsenden Markt der digitalen Vermögensanlage entsteht für den Privatanleger ein breites und oft unüberschaubares Spektrum an Investitionsmöglichkeiten, was die Investitionsentscheidung zusätzlich erschwert. Insbesondere Investitionsanfänger sind von diesem Problem betroffen, denn die fehlende Erfahrung in Kombination mit dem unübersichtlichen Angebot führt oftmals zu Ratlosigkeit und Unsicherheit.

Zusammenfassend ergibt sich daraus die Problemstellung, dass auf der einen Seite eine unzureichende Identifizierung der Anlageziele die Investitionsentscheidung eines Privatanlegers beeinträchtigen kann und auf der anderen Seite das vielzählige Angebot an Investitionsmöglichkeiten eine Entscheidung für die richtige Anlageform in Kongruenz zu den Anlagezielen zusätzlich erschwert.

1.2 Zielsetzung

Die zuvor erörterten Probleme verdeutlichen, dass eine unzureichende Bestimmung der Anlageziele in Kombination mit den vielfältigen Anlagemöglichkeiten die Investitionsentscheidung für Privatanleger enorm erschweren kann.

Ein Konzept, das dabei helfen kann, diese Entscheidungsprobleme zielführend zu lösen, ist das Value-Focused Thinking. Mittels verschiedener Methoden werden entscheidungsrelevante Werte und Ziele des Entscheiders identifiziert und basierend auf diesen die bestmöglichen Handlungsalternativen ermittelt. Value-Focused Thinking setzt voraus, dass der Entscheider sich zunächst intensiv mit seinen persönlichen Werten beschäftigt, bevor er entscheidungs-relevante Ziele formuliert (vgl. Keeney, 1996).

Die Anwendung von Value-Focused Thinking auf die Investitionsentscheidung von Privatanlegern ermöglicht daher eine umfassende Identifizierung der persönlichen Werte und Anlageziele. Deshalb setzt sich diese Arbeit zum Ziel, unter den Aspekten von Value-Focused Thinking, eine strategische Vorgehensweise für die Investitionsentscheidung von Privatanlegern zu erarbeiten, um anhand dessen eine fundierte Handlungsempfehlung zu entwickeln.

Zu diesem Zweck werden zunächst die Grundlagen von Value-Focused Thinking im zweiten Kapitel dieser Arbeit vorgestellt. Das dritte Kapitel befasst sich mit finanzwirtschaftlichen Forschungsansätzen aus der Kapitalmarktheorie und der Behavior Finance, um eine Betrachtung der Investitionsentscheidung aus der wissenschaftlichen Perspektive zu ermöglichen. Im vierten Kapitel wird eine Anwendung von Value-Focused Thinking auf die Investitionsentscheidung von Privatanlegern durchgeführt. Hierfür wird zunächst das Entscheidungsproblem strukturiert, ein fundamentales Zielnetzwerk bestimmt und die Handlungsalternativen generiert. Anschließend werden in einem Wirkungsmodell unter Berücksichtigung von Nutzenbewertung und Zielgewichtung verschiedene Anlageformen hinsichtlich der Anlageziele bewertet. Die Ergebnisse der Bewertung werden im Anschluss innerhalb einer Sensitivitätsanalyse und eines Robustheitstest ausgewertet.

Mit Hilfe eines Online-Entscheidungstools, dem sogenannten ENTSCHEIDUNGSNAVI², wird dabei ein Verständnis für die Fragestellung nach der geeigneten Vermögensanlage generiert, um so den Privatanleger dabei zu unterstützen, eine adäquate Investitionsentscheidung zu treffen.

Diese Fragestellung ist sowohl von wissenschaftlicher Relevanz als auch von gesellschaftlichem Interesse. Denn auf der einen Seite existieren bisher noch keine Forschungsarbeiten, welche die Anwendung von Value-Focused Thinking auf die Investitions-entscheidung von Privatanlegern umfangreichlich untersuchen. Deshalb ist es unter anderem Ziel dieser Arbeit diese Forschungslücke zu schließen und die bestehende Fachliteratur zu erweitern. Auf der anderen Seite zeichnet sich durch die gesellschaftliche Entwicklung (z.B. sinkende Rentenbeiträge, stagnierende Zinsen, steigende Inflation) ein wachsender Trend zum Investieren im Privatanlegersegment ab (Deutsches Aktieninstitut, 2018). Beflügelt durch den digitalen Wandel der Finanzbranche und den aufkommenden digitalen Anlagemöglichkeiten setzt sich diese Arbeit zudem zum Ziel, Investitionsbegeisterten einen Leitfaden bereitzustellen, wie man sich auf Grundlage wissenschaftlich fundierter Erkenntnisse (Entscheidungslehre, Kapitalmarktheorie, Behavioral Finance) für die passende Vermögensanlage entscheidet.

Letztendlich generiert diese Arbeit ihren wissenschaftlichen Mehrwert über die Erschließung neuer Anwendungsbereiche von Value-Focused Thinking und behandelt dabei die aktuelle Thematik der digitalen Vermögensanlage, um interessierten Privatanlegern bei der strategischen Investitionsentscheidung für die geeignete Vermögensanlage zu unterstützen.

2 Value-Focused Thinking

2.1 Grundlagen von Value-Focused Thinking

Die traditionelle Sichtweise der individuellen Entscheidungsfindung impliziert, dass eine Entscheidung immer zwischen einer Reihe von verschiedenen Alternativen bzw. Handlungsmöglichkeiten getroffen werden muss. Ein großer Teil der Entscheidungsfindung besteht zunächst darin, Informationen systematisch zu analysieren und zu interpretieren. Erst im anschließenden Schritt wird eine Wahl zwischen den Alternativen getroffen.

Für die meisten Entscheidungsprobleme existiert jedoch in den seltensten Fällen die perfekte Alternative. Vielmehr müssen Trade-Offs bzw. Kompromisse ermittelt werden, um die bestmögliche Alternative zu bestimmen (vgl. Slade, 1994; Proctor, 1999).

Ein strategischer Denkansatz, der dabei helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen, ist Value-Focused Thinking (VFT). VFT motiviert den Entscheidungsträger dazu, sich vor der Entscheidungsfindung intensiv mit den persönlichen Werten und Zielen zu beschäftigen, um diese systematisch zur Generierung von Handlungsalternativen zu nutzen. Der Grundgedanke ist hierbei, das proaktive Treffen von Entscheidungen, um basierend auf fundierten Werten und Zielen das bestmögliche Resultat in einer Entscheidungssituation zu erzielen (vgl. Keeney, 1996, S. 47).

Die Grundlage für VFT stellt das gleichnamige Werk „Value-Focused Thinking - A Path to Creative Decisionmaking“ von Ralph L. Keeney dar, erstmals veröffentlicht im Jahre 1992.

In seinem Buch erläutert Keeney, wie die Identifizierung der persönlichen Werte und das Formulieren von grundlegenden Zielen dazu führen kann, in schwierigen Entscheidungs-situationen Chancen zu identifizieren. Demnach tritt ein Entscheidungsproblem auf, wenn der Entscheidungsträger auf ein eingetretenes Ereignis reagieren muss.

Wohingegen eine Entscheidungschance erreicht werden kann, wenn der Entscheidungsträger proaktiv dazu bereit ist, vom Status quo abzuweichen (vgl. Keeney, 1996, S. 27).

Keeney beschreibt in seinem Werk spezifische Verfahren und Methoden zur qualitativen Identifizierung und Strukturierung von Zielen. Weiterführend erläutert er, wie durch die Generierung von besseren Handlungsalternativen Entscheidungsprobleme in Chancen umgewandelt werden können.

Keeney leitete mit seiner Publikation einen Paradigmenwechsel in der Entscheidungstheorie ein (vgl. Siebert & Keeney, 2015, S. 3). Während die traditionelle Entscheidungstheorie sich in einer Entscheidungssituation auf die Evaluierung von bereits verfügbaren Alternativen fokussierte (engl. Alternative-Focused Thinking), befürwortet Keeney eine werteorientierte Denkweise (engl. Value-Focused Thinking). Hierbei werden offensichtliche Alternativen kritisch hinterfragt mit dem Ziel bessere Alternativen zu generieren (vgl. Selart & Lines, 2015, S. 5-6). Beim Alternative-Focused Thinking (AFT) investieren Entscheidungsträger allerdings sehr viel Aufwand in die Bewertung offensichtlicher Alternativen. Dabei wird jedoch nicht sichergestellt, dass die bestmögliche Alternative überhaupt zur Auswahl steht. Durch eine proaktive Verhaltensweise können mit VFT die Defizite von AFT kompensiert werden (vgl. Keeney, 1996, S. 44 ff.). Dies impliziert aber auch, dass VFT viel mehr kognitive Anstrengungen erfordert. Der positive Effekt des Konzeptes überwiegt jedoch, denn mithilfe von VFT hat man letztendlich die Wahl zwischen mehreren und besseren Lösungen (vgl. Siebert & Keeney, 2015).

Mit VFT wird das strategische Denken angeleitet, wobei versteckte Ziele (engl. Hidden objectives) entdeckt werden und Entscheidungsprobleme sich in Chancen umwandeln lassen.

VFT beinhaltet verschiedene Konzepte und Methoden, um den Entscheidungs­träger dabei zu unterstützen bessere Entscheidungen zu treffen. Hierzu gehören mehrere Schritte, beginnend mit der Identifizierung von persönlichen Werten und Zielen, über eine systematische Strukturierung und Metrisierung entscheidungsrelevanter Ziele, bis hin zu Methoden zur Generierung von besseren Handlungsalternativen.

In den nachfolgenden Kapiteln werden die soeben genannten Schritte näher behandelt und es werden alle Grundkonzepte von VFT erörtert, die für den Fortgang dieser Arbeit von besonderer Relevanz sind.

2.2 Identifizierung von Werten und Zielen

Unsere persönlichen Werte bestimmen in hohem Maße unsere Ziele und die Entscheidungen, die wir in unserem Leben treffen. Bereits strategische Denker wie Kant (1785) und Nietzsche (1895) erkannten, dass Werte eine starke Antriebskraft für uns Menschen sind. Sie geben Aufschluss darüber, was einem wirklich wichtig ist und beeinflussen die Denkweise und das Verhalten jedes einzelnen Individuums (vgl. Rokeach, 1973).

Doch in welchem Zusammenhang stehen Werte und Ziele mit der Entscheidungs­findung?

Dem VFT-Ansatz zur Folge sind Ziele lediglich eine Formulierung der persönlichen Werte. Unsere Werte bestimmen die Ziele, die wir festlegen und alle Entscheidungen sollten getroffen werden, um diese Ziele zu erreichen (vgl. Keeney, 1996, S. 7). Dementsprechend stellen Werte die treibende Kraft bei jeder Entscheidung dar. Sie sind der Grund dafür, weshalb wir Zeit und Aufwand in eine umfangreiche Entscheidungsfindung investieren sollten (vgl. Keeney, 1996, S. 3).

Mit VFT demonstriert Keeney einen präskriptiven Ansatz der Entscheidungs­theorie³, der die Werte eines Individuums in den Mittelpunkt stellt, um den Entscheidungsprozess zu verbessern. Keeney zufolge führt eine frühe und intensive Fokussierung der persönlichen Werte bei schwierigen Entscheidungsproblemen zu vorteilhafteren Resultaten (vgl. Keeney, 1996, S. 3). Folglich entstehen durch das intensive Nachdenken und Erforschen der Werte eine Vielzahl von Vorteilen. Mittels einer werteorientierten Fokussierung können beispielsweise versteckte Ziele entdeckt, neue Alternativen generiert und Entscheidungschancen geschaffen werden (vgl. Keeney, 1996, S. 23-28). In Abb. 1.1 ist eine vollständige Auflistung aller Vorteile durch VFT abgebildet.

Die Identifizierung der persönlichen Werte kann, laut Keeney (1996), im Wesentlichen durch intensives und kreatives Nachdenken erfolgen. Während dieses Prozesses sollen alle interessanten Aspekte für den Entscheider aufgelistet werden. Der Vorgang des Nachdenkens ist nicht durch formale Vorgaben eingeschränkt oder reglementiert, sondern erfolgt vollkommen frei. Nachdem man innerhalb eines umfangreichen Denkprozesses alle wichtigen Aspekte gesammelt hat, werden diese nacheinander kritisch hinterfragt und irrelevante Aspekte werden aussortiert. Als Hilfestellung sollte der Entscheider sich die tatsächliche Bedeutung jedes Aspektes vor Augen führen. Setzt man diesen Prozess in mehreren Iterationsschleifen fort, so spiegeln am Ende alle verbliebenen Aspekte die persönlichen Werte eines Entscheiders wider oder geben zumindest Aufschluss darüber, welche Werte für den Entscheider von hoher Bedeutung sind (vgl. Keeney, 1996, S. 22 ff.; Keeney, 2008, S. 8). Diese Werte gilt es in einem nächsten Schritt zu konkretisieren, indem sie in Ziele überführt werden.

Ziele stellen eine explizite Formulierung unserer Werte dar und beziehen sich auf den erwünschten Zustand, den man durch eine Entscheidung erreichen möchte. Deshalb bildet die Identifizierung von Zielen die Grundlage für eine fundierte Entscheidungsfindung (vgl. Keeney & Raiffa, 1976). Auch in der Literatur sind sich Entscheidungsforscher darüber einig, dass fehlerhafte Entscheidungen häufig auftreten, wenn Entscheidungsprobleme mit unzutreffenden Zielvorstellungen gelöst werden (vgl. Payne et al., 1999, S. 251). Baron (1997) argumentiert, dass die unzureichende Überprüfung der eigenen Ziele ein häufiger Fehler in der Entscheidungsfindung von Individuen sei. Bogetoft & Pruzan (1991) zeigen, wie man erfolgreich Entscheidungen anhand von verschiedenen Kriterien treffen kann. Nutt (1998) erörtert, dass insbesondere die Einbeziehung eines breiten Spektrums an Zielen zu erfolgversprechenden Entscheidungen führt. In jedem Fall kann in einer Entscheidungssituation das gewünschte Ergebnis nur durch eine fundierte und sorgfältige Zielsetzung erreicht werden.

Es gibt drei Arten von Zielen, zwischen denen man unterscheiden sollte. Keeney (1996) klassifiziert diese Zielarten in Fundamentalziele, Instrumentalziele und strategische Ziele.

Ein Fundamentalziel (engl. Fundamental objective) bildet die Grundlage eines essenziellen Interesses, das der Entscheider innerhalb einer spezifischen Entscheidungssituation verfolgt. Fundamentalziele sind eine qualitative Artikulation der persönlichen Werte und werden zudem für die Bewertung von Handlungsalternativen herangezogen.

Instrumentalziele (engl. Means objectives) helfen dabei andere wichtigere Ziele zu erreichen. Das Verfolgen von Instrumentalzielen führt im Idealfall zum Erreichen eines Fundamentalziel. Instrumentalziele können sehr nützlich für die Modellierung von Entscheidungsproblemen sein, da sie auch bei der Entwicklung von Alternativen behilflich sind. Ob es sich bei einem Ziel um ein Fundamentalziel oder Instrumentalziel handelt, ist individuell von dem Entscheider abhängig. Zum Beispiel könnte im Kontext der akademischen Bildung für viele Menschen das Instrumentalziel „Wissen und Bildung maximieren” zum Fundamentalziel „Berufsperspektiven und Gehaltssteigerung maximieren” beitragen. Andere Menschen hingegen könnten die akademische Bildung als eine Art intellektuelle Erfüllung betrachten, weshalb für sie „Wissen und Bildung maximieren” als eigenständiges Fundamentalziel gelten kann.

Die strategischen Ziele (engl. Strategic objectives) sind im Gegensatz zu den Instrumental- und Fundamentalzielen unabhängig von einer spezifischen Entscheidungssituation. Jedes Individuum, jede Organisation oder Institution hat strategische Ziele. Sie bezeichnen das, was der Entscheidungsträger langfristig erreichen will. Letztendlich tragen alle Instrumental- und Fundamentalziele dazu bei, die strategischen Ziele des Entscheiders zu erreichen. Demnach sollten sie als Leitmotiv für jeden Entscheidungsprozess dienen (vgl. Keeney, 1996, S. 33-35; S. 41-42).

Die vorangegangenen Ausführungen deuten darauf hin, dass die umfassende Identifizierung eines fundierten Zielnetzwerks ein aufwendiger und komplexer Prozess ist. Als Hilfestellung stellt Keeney (1996) im Zuge von VFT sogenannte „Devices” vor, die dabei unterstützen den Denkprozess und die Kreativität des Entscheiders zu fördern. Beispiele hierzu sind unter anderem das Erstellen einer Wunschliste, die durch ein Brainstorming alle Aspekte auflistet, die der Entscheider in der Situation erreichen möchte (vgl. Keeney, 1996, S. 57). Auch die Diskussion mit weiteren Stakeholdern kann dazu führen neue Ziele zu identifizieren, da die Betrachtung aus einer anderen Perspektive den Blickwinkel des Entscheiders erweitern kann (vgl. Keeney, 1996, S. 61). Des Weiteren können Ziele durch das Hinzuziehen von Alternativen ermittelt werden, da sich aus den Unterscheidungsmerkmalen der Alternativen gegebenenfalls fundamentale Ziele ableiten lassen (vgl. Keeney, 1996, S. 58). Eine vollständige Auflistung der „Devices“ ist in Abb. 1.2 aufgeführt.

Welche Methoden oder „Devices“ genau verwendet werden ist weniger wichtig, da schlussendlich in diesem Prozess immer eine ausführliche Identifizierung der entscheidungs-relevanten Ziele im Vordergrund steht. Denn wenn wesentliche Ziele übersehen werden, dann gehen wichtige Informationen für die Entscheidungsfindung verloren und folglich würde sich die Wahrscheinlichkeit von Fehlentscheidungen erhöhen (vgl. Bond & Keeney, 2008, S. 57).

2.3 Entscheidungsrahmen

Mit der strategischen Vorgehensweise von VFT soll die Aufmerksamkeit des Entscheiders während des gesamten Entscheidungsprozesses auf das Wesentliche gerichtet werden. Damit dies geschehen kann, muss das zu lösende Entscheidungsproblem klar definiert und strukturiert werden. Für diesen Prozess kann die Aufstellung eines Entscheidungsrahmens sehr nützlich sein. Der Entscheidungsrahmen setzt sich grundsätzlich aus zwei Aspekten zusammen: Erstens aus dem Entscheidungskontext, der die Menge aller Alternativen definiert, und zweitens aus den Fundamentalzielen, die die persönlichen Werte des Entscheiders verdeutlichen. Der Entscheidungsprozess wird deutlich erleichtert, wenn beide Aspekte gut aufeinander abgestimmt sind. Es ist hierbei anzumerken, dass der Entscheidungskontext einer spezifischen Entscheidungssituation auch Bestandteil eines übergreifenden Entscheidungskontextes sein kann (vgl. Keeney, 1996, S. 30 ff.). Der am weitesten gefasste Entscheidungskontext ist der strategische Entscheidungskontext. Zusammen mit den strategischen Zielen bildet er den strategischen Entscheidungsrahmen eines Individuums (vgl. Keeney, 1996, S. 42-44).

Als Beispiel soll die Investitionsentscheidung des Privatvermögens eines Anlegers dienen (siehe Abb. 1.3). Wie bereits erläutert, spannt sich der Entscheidungsrahmen über den Entscheidungskontext und den Fundamentalzielen auf. In diesem Fall besteht der Entscheidungskontext aus allen infrage kommenden Investmentalternativen, wie zum Beispiel Investitionen in Aktien, Anleihen oder Immobilien und das Fundamentalziel in diesem Beispiel ist die „Maximierung der Investitionsrendite“.

Betrachtet man nun dieses Beispiel aus einer holistischen Perspektive so ergibt sich eine neue Entscheidungssituation, die in Abb. 1.4 dargestellt ist. Das vorherige Fundamentalziel „Maximierung der Investitionsrendite“ stellt aus ganzheitlicher Betrachtung nur noch ein Instrumentalziel dar und der vorherige Entscheidungskontext aller Investitionsalternativen ist nur noch eine Teilmenge des strategischen Entscheidungskontexts. Das strategische Fundamentalziel ist nun die „Maximierung der Lebensqualität“, wobei die „Maximierung der Investitionsrendite“ zur Erreichung des Ziels beitragen kann (vgl. Keeney, 1996, S.31-33;S. 43).

An diesem Beispiel lässt sich gut veranschaulichen, dass die Bestimmung eines Entscheidungsrahmens äußerst nützlich ist, da durch eine klare Abgrenzung der Rahmenbedingungen die Komplexität der Entscheidungssituation erheblich reduziert wird. Wichtig ist jedoch, dass der Entscheidungsrahmen nicht von dem wesentlichen Problem ablenkt oder das Blickfeld so einschränkt, dass relevante Ziele und Alternativen übersehen werden (vgl. Siebert & Keeney, 2013, S. 8).

2.4 Strukturierung und Metrisierung von Zielen

In der Fachliteratur durchlaufen grundsätzlich alle Entscheidungssituationen, die eine Analyse mehrerer Ziele oder Kriterien benötigen (engl. Multiple objective/criteria analysis), einen Strukturierungs- und Metrisierungsprozess (vgl. Manheim & Hall, 1967; Miller, 1970; Keeney & Raiffa, 1976; Saaty 1980; von Winterfeldt, 1980).

Im Zuge von VFT führt eine Strukturierung und Metrisierung der Ziele zu einer besseren Bewertungsgrundlage der Alternativen. Diese Schritte sind besonders entscheidend für den späteren Verlauf des Entscheidungsprozesses, da sie für die Bestimmung des Zielnetzwerks und die Entwicklung des Wirkungsmodells unerlässlich sind. Außerdem reduzieren sie die Komplexität der Entscheidungssituation, womit sich in den meisten Fällen bessere Resultate erzielen lassen (vgl. Keeney, 1996, S. 52 ff.; S. 99 ff.).

2.4.1 Strukturierung von Zielen

Eine initiale Auflistung aller relevanten Ziele wie in Kapitel 2.2 beschrieben, stellt eine eindeutige Bereicherung dar. Darüber hinaus sollten die Ziele zusätzlich strukturiert werden. Denn oftmals werden bei der Bestimmung der Ziele Fundamentalziele und Instrumentalziele vermischt, weshalb sie nicht differenziert voneinander betrachtet werden können.

Eine sorgfältige Strukturierung der Ziele unterstützt dabei die Fundamentalziele zu identifizieren und von den Instrumentalzielen abzugrenzen (vgl. Keeney, 1996, S. 77).

Wie bereits in den vorherigen Kapiteln erläutert, beschreiben Fundamentalziele ein essenzielles Motiv, das eine Entscheidungsfindung begründet. Instrumentalziele hingegen sind Mittel zum Zweck und helfen dabei Fundamentalziele zu erreichen (siehe Kapitel 2.2).

Für die Trennung dieser zwei Zielarten stellt Keeney (1996) zwei verschiedene Konzepte vor: Erstens das Verbinden von Zielen durch eine Mittel-Zweck-Beziehung (eng. Linking means and ends objectives) und zweitens durch die Spezifizierung von Fundamentalzielen (engl. Specifying fundamental objectives) (Keeney, 1996, S. 65 ff.).

Im ersten Konzept wird versucht herauszufinden, welche Ziele ein geeignetes Mittel zur Erreichung der fundamentalen Ziele darstellen. Hierzu sollte man sich die Frage stellen: Wieso ist das Ziel in diesem Entscheidungskontext von besonderem Interesse?

Auf diese Frage ergeben sich oftmals zwei Antwortmöglichkeiten. Die erste Antwort könnte lauten, dass das Ziel bedeutend ist, weil ein essenzielles Interesse für die Entscheidungs-situation besteht. In diesem Fall kann ein Fundamentalziel unterstellt werden. Die zweite Antwortmöglichkeit wäre, dass das Erreichen eines wichtigeren Ziels im Vordergrund steht. In diesem Fall handelt es sich um ein Instrumentalziel (vgl. Keeney, 1996 S. 66-68). Nachdem die Fundamentalziele anhand von einer Mittel-Zweck-Beziehung von den Instrumentalzielen getrennt wurden, empfiehlt Keeney (1996) eine zusätzliche Spezifizierung der Fundamentalziele. Diese führt zu einer präziseren Definition der Ziele und schafft mehr Klarheit für den Entscheidungsprozess (vgl. Keeney, 1996, S. 65).

Im Idealfall offenbaren sich nach dem Strukturierungsprozess Fundamentalziele, die in ihrer Natur essenziell, kontrollierbar, vollständig, messbar, operationalisierbar, dekomponierbar, redundanzfrei, prägnant und verständlich formuliert sind (Keeney, 1996, S. 82 ff.).

2.4.2 Metrisierung von Zielen

Die Metrisierung bezeichnet das Messbarmachen des Erreichungsgrades der Ziele.

Es dient dem Zweck Fundamentalziele quantifizierbar zu skalieren auf Basis dessen die Handlungsalternativen bewertet werden (vgl. Keeney, 1996, S. 99 ff.).

Keeney (1996) verwendet für die Messung des Erreichungsgrades eines Fundamentalziels sogenannte Attribute. In der Fachliteratur werden häufig unterschiedliche Begriffe synonym verwendet (z.B. Measure of effectiveness, Measure of performance oder Criterion) (vgl. Keeney, 1996, S. 100). Attribute helfen bei der Metrisierung, indem sie ein Messschema für die Beurteilung der Fundamentalziele darstellen. Keeney (1996) unterscheidet zwischen drei Arten von Attributen: natürliche Attribute, konstruierte Attribute und Proxy-Attribute.

Natürliche Attribute sind allgemein bekannt und können einheitlich interpretiert werden. Beispielsweise können bei dem Ziel „Kosten minimieren“ das natürliche Attribut, nämlich die Kosten, in der Einheit Euro oder Dollar gemessen werden. Bei der Festlegung von Geschwindigkeitsbegrenzungen für Kraftfahrzeuge könnte das Ziel „Zahl der Todesopfer minimieren“ mittels des natürlichen Attributs „Anzahl der Todesopfer“ gemessen werden. Folglich können Natürliche Attribute gezählt oder physikalisch gemessen werden. Bei ihnen ist der Grad der Zielerreichung direkt messbar (vgl. Keeney & Gregory, 2005, S. 2).

Für manche Ziele ist es jedoch schwierig natürliche Attribute zu verwenden. Die Nutzung von konstruierten Attributen kann hierbei hilfreich sein. Im Gegensatz zu natürlichen Attributen werden konstruierte Attribute speziell für individuelle Entscheidungssituationen entwickelt. In der Regel beschreiben konstruierte Attribute mehrere Wirkungsstufen, die den Grad der Zielerreichung angeben. Die Beschreibung der Wirkungsstufen sollte hierbei unmissverständlich sein (vgl. Keeney, 1996, S. 101-102).

Als Beispiel konstruierten Keeney & Sicherman (1983), für das Ziel „Maximierung der öffentlichen Akzeptanz von Kraftwerksstandorten" ein spezielles Attribut, da keine natürlichen Attribute für die Messung dieses Ziels geeignet waren. Das konstruierte Attribut bestand dabei aus verbalen Beschreibungen von fünf verschiedenen Wirkungsstufen, wonach jede Wirkungsstufe einen unterschiedlichen Erreichungsgrad des Ziels beschreibt (siehe Abb. 1.5).

In Situationen, in denen natürliche und konstruierte Attribute nicht geeignet sind, kann die Verwendung von Proxy-Attributen förderlich sein. Proxy-Attribut sind indirekte Bewertungsmerkmale, die das betrachtete Ziel über indirekte Indikatoren messen. Beispielsweise wäre bei einer Entscheidung über die Festlegung von Geschwindigkeitsbegrenzungen für das Ziel „Minimierung der Zahl der Verkehrstoten“ ein Proxy-Attribut „Zahl der Fahrzeugunfälle“. Offensichtlich steht die Zahl der Fahrzeugunfälle im Zusammenhang mit der Zahl der Todesopfer, aber sie misst diese nicht direkt. Ein Proxy-Attribut ist also stets weniger aussagekräftig als ein natürliches Attribut, da die Erreichung eines Ziels indirekt gemessen wird (vgl. Keeney, 1996, S. 103).

Unabhängig davon welche Attribute für die Messung verwendet werden, sollte stets sichergestellt werden, dass die Attribute präzise gestaltet sind. Ein Attribut gilt als präzise, wenn keine Mehrdeutigkeit bei der Interpretation möglich ist und die Ausprägung der Messskalen eine klare Präferenzrichtung für die Bewertung der Fundamentalziele aufweist (vgl. Keeney, 1996, S. 112-118). Denn nur somit kann ein klares Verständnis für die Zielkriterien vermittelt werden.

2.5 Generierung von Alternativen

Dem VFT Ansatz zufolge beginnt die Lösung des Entscheidungsproblems damit, die persönlichen Werte und Ziele des Entscheiders zu identifizieren. Anschließend werden, basierend auf den Zielen, geeignete Handlungsalternativen generiert.

In vielen Fällen fokussieren sich Entscheidungsträger jedoch zunächst auf die offensichtlichen Alternativen und versuchen das Entscheidungsproblem anhand dieser zu bewältigen.

Diese Methode führt zwar zu einer vermeintlich schnellen und einfachen Lösung, allerdings wird die Suche nach der optimalen Alternative vernachlässigt.

Dieses Phänomen konnte in entscheidungstheoretischen Studien nachgewiesen werden. Im Rahmen unterschiedlicher Untersuchungen konnten die Studienteilnehmer nur ein Drittel aller relevanten Alternativen für ein Entscheidungsproblem ermitteln. Die Hälfte der Probanden übersahen sogar die Alternativen, die sie letztendlich als die Besten auserkoren. Generell konnte nachgewiesen werden, dass durch intensives Nachdenken mehr und bessere Alternativen generiert werden und somit das gesamte Resultat der Entscheidungsfindung erheblich verbessert wird (vgl. Siebert & Keeney, 2015, S. 1144 ff.; Siebert & Nitzsch, 2018, S. 5). Im Folgenden werden verschiedene Methoden und Verfahren von VFT vorgestellt, die darlegen, wie Entscheider bessere Alternativen generieren können. Im Mittelpunkt von VFT steht dabei die Ermittlung von Alternativen, die die persönlichen Werte und Ziele eines Individuums bestmöglich erfüllen (vgl. Keeney, 1996, S. 198-199).

Eine grundlegende Methode, um bestmögliche Alternativen zu generieren, ist die Betrachtung der einzelnen Fundamentalziele. Hierbei begibt man sich zunächst auf die Suche nach Alternativen, die zu der Maximierung jedes einzelnen Fundamentalziels beitragen. Anschließend werden geeignete Alternativen ermittelt, die gleichzeitig bei mehreren Zielen eine maximal positive Ausprägung bewirken. Dieses Verfahren wird fortgeführt, bis alle Ziele simultan Berücksichtigung finden. Bei kreativer und konsequenter Durchführung können mit dieser Vorgehensweise eine Vielzahl von Alternativen erzeugt werden. Besonders entscheidend ist bei diesem Vorgehen, dass man stets überlegt, mit welchen Lösungen die Ziele besser erreicht werden können (Siebert & Keeney, 2013, S. 10).

Eine weitere Methode, um Alternativen anhand von Zielen zu generieren, ist die Spezifizierung der Ziele. Hierbei werden angestrebte Zustände durch eine Zielspezifizierung aufgezeigt. Insbesondere die Fokussierung auf wünschenswerte Zustände hilft dabei, weniger geeignete Alternativen zu beseitigen und angemessene Alternativen hervorzuheben (vgl. Keeney, 1996, S. 202).

Neben den Fundamentalzielen können auch Instrumentalziele bei der Generierung von Alternativen unterstützen, da jede Alternative, die sich positiv auf ein Instrumentalziel auswirkt, zwangsläufig auch das damit verbundene Fundamentalziel beeinflusst.

Zum Beispiel können bei dem Fundamentalziel „Gewinnmaximierung durch Verkauf von Produkten“, die Instrumentalziele „Absatzmaximierung“ und „Kostenminimierung“ Ansatzpunkte für die Entwicklung neuer Alternativen sein. Somit könnte eine Alternative, die das Instrumentalziel „Absatzmaximierung“ erfüllt, gleichzeitig auch das Fundamentalziel „Gewinnmaximierung durch Verkauf von Produkten“ erfüllen. Da in komplexen Entscheidungssituationen oftmals mehr Instrumentalziele als Fundamentalziele existieren, eröffnet diese Methode einen größeren Spielraum, um die Kreativität frei zu entfalten (vgl. Siebert & Keeney, 2013, S. 11).

Auch ein Brainstorming nach der bestmöglichen Alternative kann wertvolle Erkenntnisse liefern. Im Rahmen dieser Vorgehensweise beschäftigt man sich mit der Alternative, die alle Fundamentalziele im höchsten Maß erfüllt und versucht diese mit bereits bestehenden Alternativen zu kombinieren. Die Methode zielt darauf ab, die bestmöglichen Eigenschaften aller Alternativen zu vereinen, um hierdurch eine hochwertige Alternative zu generieren (vgl. Siebert & Keeney, 2015). Sinnvoll kann hierbei auch die Vorstellung einer Idealalternative sein, bei der eine hypothetische Alternative entwickelt wird, die alle Ziele in vollem Maße erfüllt. Zwar sind solche Alternativen eher unrealistisch, jedoch können sie möglicherweise kreative Impulse setzen, die den Entscheider für weitere Alternativen inspirieren, auf die er nicht im ersten Moment gekommen wäre (vgl. Nitzsch & Siebert, 2017, S. 5).

Abschließend kann festgehalten werden, dass kreatives Nachdenken, begleitet von einem intensiven Fokussieren der Fundamentalziele, die Schaffung besserer Alternativen unterstützt. Auch der Gebrauch von Instrumentalzielen hilft dabei den Horizont für den Generierungsprozess von Alternativen zu erweitern. Weiterhin kann das Kreieren von Idealalternativen als Inspiration für die Entwicklung besserer Alternativen dienen.

In jedem Falle fördert eine distanzierte und kritisch hinterfragende Haltung den Generierungsprozess und somit die Auswahl der bestmöglichen Alternative.

3 Vermögensanlage für Privatanleger

3.1 Grundlagen für private Kapitalanleger

Der Aufbau und Erhalt des Privatvermögens wird für viele Anleger immer wichtiger. Viele streben nach finanzieller Freiheit, einem Eigenheim oder einer soliden Absicherung im Alter. Um diese Ziele zu erreichen, bedarf es nicht nur an Disziplin und Ausdauer, sondern auch die Auswahl nach der richtigen Vermögensanlage ist entscheidend. Demzufolge rückt die Suche nach der optimalen Investitionsmöglichkeit zunehmend in den Mittelpunkt.

Bei dem Vermögensaufbau sollte man grundsätzlich zwischen zwei Aspekten differenzieren: Sparen und Investieren. Beim Sparen wird das Vermögen in der Regel bei einer Bank in verschiedene Sichteinlagen angelegt (z.B. Festgeld-, Tagesgeld-, Sparbuchkonto).

Es bietet jedoch in Zeiten von Niedrigzinsen keine oder kaum vermögens­steigernde Erträge und unter Berücksichtigung der Inflation wird die reale Kaufkraft des Vermögens abnehmen. Investitionen bieten hingegen die Möglichkeit substanzielles Vermögen zu schaffen und bestehendes Vermögen zu erhalten. Denn für das Eingehen von angemessenen Risiken, wird man am Kapitalmarkt langfristig mit hohen Renditen belohnt (Vanguard Report, 2015, S. 4).

Beim Investieren sollten Privatanleger differenzieren, worin investiert wird und worüber investiert wird. Denn auf der einen Seite kann man in sogenannte Assetklassen⁴ bzw. Anlageprodukte investieren, hierzu zählen beispielsweise Aktien, Anleihen, Rohstoffe oder Währungen. Auf der anderen Seite kann man über verschiedene Anlageformen investieren. Beispiele hierfür wären das Wertpapierdepot bei der Bank, die Kapitalanlage über eine Vermögensverwaltung oder digitale Robo-Advisor.

Demnach läuft die Investitionsentscheidung in einem zweistufigen Prozess ab: Im ersten Schritt entscheidet sich der Privatanleger für eine Anlageform und im zweiten Schritt wählt er das Anlageprodukt aus (vgl. Oehler, 1995).

Damit die bestmögliche Investitionsentscheidung sichergestellt wird, sollten Privatanleger ihre Entscheidungen auf Grundlage von fundierten wissenschaftlichen Erkenntnissen treffen. Zwei bedeutende Forschungsgebiete sind in diesem Zusammenhang die Kapitalmarkttheorie und die Behavioral Finance. Im Zusammenspiel werden sie dazu eingesetzt, die Frage nach der optimalen Vermögensdisposition zu beantworten. Beide Forschungsrichtungen bieten theoretische Modelle und Konzepte, die für die praktische Umsetzung der Investitions-entscheidung maßgeblich sind. Aus der Kapitalmarkttheorie lassen sich mathematische Modelle und empirische Regelmäßigkeiten des Kapitalmarktes ableiten, die der Privatanleger für eine rationale Anlageentscheidung berücksichtigen sollte.

Die Behavioral Finance untersucht psychologische Verhaltensweisen von Investoren, indem sie versucht Marktanomalien und Abweichungen des rationalen Handelns zu erklären.

Beide Ansätze werden in den nachfolgenden Kapiteln näher erläutert und es werden alle Aspekte beleuchtet, die für die Investitionsentscheidung von Privatanlegern relevant sind.

3.2 Ansätze aus der Kapitalmarkttheorie

Die vorherrschende Kapitalmarkttheorie basiert auf den grundlegenden Axiomen der Erwartungsnutzentheorie und beschreibt im Wesentlichen den kausalen Zusammenhang zwischen Rendite und Risiko (vgl. Perridon & Steiner, 1995, S. 19). Es besteht eine lineare Beziehung zwischen Rendite und Risiko, wonach ein Investor nur ein höheres Risiko akzeptiert, wenn dieses mit einer höheren Rendite kompensiert wird. Zudem wird in der Kapitalmarkttheorie angenommen, dass jeder Marktteilnehmer rational handelt, über vollkommene Informationen verfügt und eine Nutzenmaximierung anstrebt (vgl. Blitz & Oehler, 1993).

Den Grundstein für die Kapitalmarkttheorie legte Harry Markowitz mit seiner im „Journal of Finance“ veröffentlichten Arbeit „Portfolio Selection“ (1952) und später ausführlicher beschrieben in seinem Buch „Portfolio Selection: Efficient Diversi­fication“ (1959).

Ausgangspunkt der Portfoliotheorie ist der Investor, der in unsicheren Situationen eine Entscheidung unter Risiko treffen muss. Es wird sich mit der Frage beschäftigt, wie Investoren ihr Vermögen auf unterschiedliche Assets verteilen müssen, um das optimale Portfolio zu erhalten. Demzufolge ist es Ziel der Optimierung den Erwartungsnutzen des Endvermögens zu maximieren bei gleichzeitiger Minimierung des Risikos (vgl. Fabozzi, Gupta, & Markowitz, 2002).

Diese Zielformulierung geht auf Bernoulli (1954) und die axiomatisch begründete von Neumann/Morgenstern (1944) Erwartungsnutzenfunktion zurück:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Mit als Erwartungsnutzenfunktion über der Zufallsvariable mit Zuständen, die mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten eintreten und als Bernoulli-Nutzenfunktion in Abhängigkeit von .

Durch das Lösen des Optimierungsproblems ergeben sich effiziente Portfolios, die für eine erwartete Rendite mit dem geringstmöglichen Risiko verbunden sind. Das Risiko bezeichnet Markowitz dabei als die Schwankungsbreite der erwarteten Rendite, die anhand der Standardabweichung bzw. Varianz gemessen wird (vgl. Markowitz, 1952).

Ein Portfolio wird also als effizient bezeichnet, wenn kein anderes Portfolio existiert, dass bei selben Risiko σ eine höhere erwartete Rendite µ aufweist. Im Kollektiv bilden die effizienten Portfolios die sogenannte Effizienzgrenze bzw. Effizienzkurve (engl. Efficient frontier), die in Abb. 2.1 veranschaulicht ist. Unter der impliziten Annahme der Nichtsättigung und Risikoaversion als Eigenschaften der von Neumann/Morgenstern Nutzenfunktion präferieren Investoren Vermögensverteilungen mit höheren erwartetem Endvermögen und niedrigerem Risiko. Weshalb die Effizienzkurve einen konkaven Krümmungsverlauf annimmt und der Grenznutzen mit steigendem Risiko abnimmt (vgl. Eisenführ & Weber, 2003, S. 222 ff.).

Ziel der Portfoliooptimierung ist, durch geschickte Kombination von nicht vollständig korrelierten Anlageprodukten einen Diversifikationseffekt zu erreichen, um das gesamte Risiko eines Portfolios zu reduzieren. Die Diversifikation ist eines der Kernkonzepte der Portfoliotheorie und bedeutet, dass die Anlageprodukte so breit wie möglich gestreut werden sollten (vgl. Markowitz, 1952). In Anlehnung an die Kernaussage der Portfoliotheorie sollte der Privatanleger seine Investitionen so umfassend wie möglich diversifizieren. Dies gilt sowohl für die Auswahl der Anlageprodukte als auch für die Auswahl der Anlageformen, da mit letzteren sichergestellt werden muss, dass eine breite Diversifizierung umsetzbar ist.

James Tobin (1958) erweiterte den Ansatz der Portfoliotheorie mit seinem Separationstheorem, indem er nachwies, dass ein rational handelnder Investor die Zusammensetzung eines Portfolios risikobehafteter Kapitalanlagen unabhängig von seiner Risikoeinstellung vornimmt. Demnach wird die Risikoeinstellung des Investors durch das Verhältnis von risikobehafteten und risikolosen Kapitalanlagen bestimmt.

Bei Marktgleichgewicht und Homogenität der Erwartungen halten somit alle Marktteilnehmer das gleiche Portfolio risikobehafteter Kapitalanlagen. Für dieses sogenannte Marktportfolio, das alle risikobehafteten Kapitalanlagen gewichtet nach ihrer Marktkapitalisierung enthält, existiert für das Risiko ein einheitlicher Marktpreis, der die Berechnung von Risikoprämien ermöglicht (vgl. Tobin, 1958). Dieser theoretische Ansatz gilt bis heute als einer der grundlegenden Prinzipien für die Bewertung von Wertpapieren auf Finanzmärkten.

Aufbauend auf der Portfoliotheorie entwickelten Sharpe, Lintner und Mossin das Capital Asset Pricing Model (CAPM), das als einer der wichtigsten Beiträge der Kapitalmarkttheorie gilt. Das CAPM unterstellt, dass unter homogenen Erwartungen auf den Finanzmärkten, jedes Portfolio aus einer Kombination von Marktportfolio und risikoloser Anlage besteht. Hierbei enthält das Marktportfolio alle auf dem Finanzmarkt erhältlichen risikobehafteten Anlageprodukte. Die Zusammensetzung des Portfolios drückt somit die Risikobereitschaft des Investors aus, wonach die erwartete Rendite des Portfolios aus dem Verhältnis von Marktportfolio und risikoloser Anlage bestimmt wird (vgl. Roßbach, 2001, S. 5-6).

Sharpe et al. (1964) untersuchten die Wertschwankungen einzelner Aktien im Vergleich zum Marktdurchschnitt und bezeichneten diesen Faktor als Beta . Sinkt zum Beispiel der Marktdurchschnitt um 10% und eine einzelne Aktie sinkt gleichzeitig um 12%, so besitzt diese Aktie einen Beta-Faktor von 1,2. Ein Investment in eine Aktie mit Beta-Faktor > 1 hat somit ein größeres Verlustrisiko als der Marktdurchschnitt (vgl. Neumann, 2013, S. 3).

Generell kann das CAPM als Gleichgewichtsmodell betrachtet werden, das die Preisbildung risikobehafteter Kapitalanlagen erklärt und wichtige Erkenntnisse über die Beziehung von Rendite und Risiko von Wertpapieren liefert.

Ein weiterer fundamentaler Ansatz der Kapitalmarkttheorie ist die Markt­effizienzhypothese. Die Markteffizienzhypothese geht auf Fama (1970) zurück, der sie folgendermaßen definiert: „A market in which prices always fully reflect available information is called efficient” (Fama, 1970, S. 383). Sinngemäß bedeutet das, dass Finanzmärkte effizient sind und Wertpapierkurse sämtliche verfügbaren Informationen widerspiegeln. Alle Wertpapierkurse sind somit fair bewertet und passen sich unmittelbar zum Zeitpunkt des Bekanntwerdens neuer Informationen an. Deshalb können öffentlich bekannte Informationen nicht ausgenutzt werden, um risikoadjustierte Überrenditen zu erzielen. Wäre dies möglich, so würden potenzielle Überrenditen im Markt schnell entdeckt und durch rasant schnelle Arbitrageprozesse vernichtet werden (vgl. Roßbach, 2001, S. 4).

Ausschließlich unvorhersehbare Ereignisse können zu unerwarteten Kursänderungen führen. Diese sind allerdings aufgrund des Überraschungseffekts nicht ausnutzbar (vgl. Schmidt & Terberger, 1996, S. 216).

Fama verknüpfte die Markteffizienz mit der Random-Walk-Theorie (1965), die auf Bachelier (1900), dem Begründer der Finanztheorie, zurückgeht (vgl. Béguelin, 2014). Die Random-Walk-Theorie postuliert, dass Kurse von Wertpapieren sich rein zufällig bilden. Demnach sind Wertpapierkurse nicht vorhersehbar und aufgrund der Markteffizienz zu keinem Zeitpunkt über- oder unterbewertet. Daraus lässt sich ableiten, dass jegliche Wertpapieranalysen, unter Annahme der Markteffizienzhypothese, keine Aussichten auf Erfolg bieten. Die Schlussfolgerung für den Privatanleger ist gravierend, weil es theoretisch nicht möglich ist, mit gezielter Wertpapierauswahl oder aktiven Anlagestrategien den Marktdurchschnitt zu schlagen und risikoadjustierte Überrenditen zu erzielen.

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die Kapitalmarkttheorie den kausalen Zusammenhang zwischen Rendite und Risiko erklärt. Sie nimmt an, dass Investoren sich rational und ökonomisch zweckmäßig verhalten und aus einer Menge möglicher Entscheidungen immer diejenige wählen, die ihren Nutzen maximiert. Demzufolge wird der Investor aus zwei Anlagemöglichkeiten diejenige bevorzugen, die bei gleichem Risiko eine höhere Rendite aufweist. Die Kapitalmarkttheorie bietet mit ihren zentralen Thesen bedeutende Erkenntnisse, deren Implikationen für die Investitionsentscheidung von Privatanlegern von hoher Bedeutung sind. Dennoch treten vereinzelt Marktanomalien auf, die nicht mit theoretischen Modellen der Kapitalmarkttheorie zu erklären sind. Zudem gibt es viele kritische Stimmen aus der Wissenschaft, die insbesondere die Annahmen eines rational handelnden Investors in Frage stellen. Auch die Annahme, dass Investoren ausschließlich monetäre Aspekte beim Investieren verfolgen, wird in der Forschung umstritten diskutiert.

Vor diesem Hintergrund werden im nachfolgenden Kapitel die Defizite der Kapitalmarkttheorie durch Ansätze der Behavioral Finance ergänzt, um die wissenschaftlichen Grundlagen für eine optimale Investitionsentscheidung zu schaffen.

3.3 Ansätze aus der Behavioral Finance

Die Modelle der Kapitalmarkttheorie entsprechen in der Realität nicht immer dem tatsächlichen Verhalten von Investoren. Die Behavioral Finance bzw. verhaltensorientierte Finanztheorie geht davon aus, dass sich Investoren nur bedingt rational auf Finanzmärkten verhalten. Ihre Entscheidungen werden vielmehr von psychologischen Faktoren beeinflusst. An dieser Stelle versucht der Forschungsansatz der Behavioral Finance, unter Zuhilfenahme von wissenschaftlichen Erkenntnissen aus der Psychologie, die Abweichungen von einem streng rational handelnden und Nutzen maximierenden Investorenverhalten zu erklären (vgl. Rapp, 1997; Weber, 1999).

In diesem Kontext sind insbesondere die Forschungsarbeiten von Kahneman und Tversky hervorzuheben (vgl. Kahneman & Tversky, 1979; 1981; 1982). Die Verhaltenswissenschaftler zeigten in zahlreichen Untersuchungen, dass Menschen bei unsicheren Entscheidungen oftmals kognitiven Verzerrungen und Heuristiken unterliegen (vgl. Kahneman & Tversky, 1979). Dieses Verhalten führt auf den Finanzmärkten häufig zu irrationalen Entscheidungen, die sich unmittelbar auf den Investitionserfolg von Investoren auswirken.

Im Folgenden werden einzelne Konzepte der Behavioral Finance aufgegriffen, um zu verdeutlichen, dass verhaltenspsychologische Faktoren die Investitions­entscheidung von Anlegern in hohem Maße beeinflussen.

Eine in der Behavioral Finance gut erforschte kognitive Verzerrung ist der sogenannte Overconfidence Bias. Er beschreibt, dass Individuen oftmals ihre eigenen Fähigkeiten überschätzen. Diese Selbstüberschätzung verfestigt sich insbesondere durch die selektive Wahrnehmung von positivem und negativem Feedback. Danach werden Erfolge der eigenen Leistung zugeschrieben, während Misserfolge dem Zufall zugeschrieben werden, auch bekannt unter dem Begriff Self-Serving Bias (vgl. Bénabou & Tirole, 2002).

Im Kontext des Investierens beschäftigt sich Overconfidence mit der Frage, warum Investoren irrtümlicherweise glauben besser als der Markt zu sein. Barber und Odean (2001) konnten nachweisen, dass Anleger aufgrund von Overconfidence ihre Anlagefähigkeiten enorm überschätzen und deshalb häufiger zu spekulativen Wertpapierhandel neigen.

Malmendier und Tate (2005) konnten feststellen, dass vor allem CEOs und hochrangige Manager dem Overconfidence Bias unterliegen. Sie untersuchten das Anlageverhalten von Managern in Bezug auf die Ausübung ihrer eigenen Unternehmensaktien. Die Wissenschaftler fanden heraus, dass viele CEOs und hochrangige Manager, dazu neigen ihre eigenen Unternehmensaktien über den optimalen Verkaufszeitpunkt hinaus zu halten. Ursächlich hierfür ist die Selbstüberschätzung der CEOs, die davon überzeugt sind durch ihre eigene Leistung den Wert ihres Unternehmens zu steigern, womit gleichzeitig die Wertpapierkurse des Unternehmens steigen. In dieser Untersuchung stellten Malmedier und Tate auch fest, dass Overconfidence in einem engen Zusammenhang mit der Kontrollillusion steht (vgl. Malmedier & Tate, 2005).

Der Begriff Kontrollillusion beschreibt die Vorstellung unkontrollierbare Ereignisse für kontrollierbar zu halten. Insbesondere Menschen, die dem Overconfidence Bias erliegen, überschätzen ihren Kontrolleinfluss in bestimmten Situationen, woraufhin ein Gefühl der Kontrolle entsteht. Auch verspüren sie ungern ein Kontrolldefizit, weshalb sie sich unbewusst einbilden mehr Kontrolle zu besitzen als es tatsächlich der Fall ist (vgl. Nitzsch & Methling, 2019, S. 6). Gerade auf den Finanzmärkten ist das menschliche Kontrollbedürfnis stark ausgeprägt, da viele Investoren den anderen Marktteilnehmern einen Schritt voraus sein wollen. Bei Erfolgen erliegen sie dabei dem Irrglauben Verursacher der Erfolge zu sein, womit die Kontrollillusion verstärkt wird. Es ist jedoch wahrscheinlicher, dass die Erfolge rein zufälliger Natur sind (vgl. White, 1959). Zudem verschafft das Bedürfnis nach Kontrolle eine Art der positiven Emotionen. Denn ob der Mensch tatsächlich die gewünschte Kontrolle besitzt, oder sich diese nur einbildet, ist im Grunde unerheblich. Für das Wohlbefinden kommt es lediglich auf das Gefühl der Kontrolle an (vgl. Nitzsch, 2001).

Eine weitere kognitive Verzerrung ist die Verlustaversion. Sie begründet weshalb Verluste bei Menschen anders wahrgenommen werden als gleichhohe Gewinne. Kahneman und Tversky (1979) konnten nachweisen, dass Menschen im Gewinnbereich risikoaverser sind als im Verlustbereich. Der Verlustaversion zur Folge wird der positive Nutzen eines Gewinns niedriger wahrgenommen als der negative Nutzen eines vergleichbaren Verlustes (vgl. Kahneman &Tversky, 1979). So kann auf Finanzmärken beobachtet werden, dass Anleger häufig Gewinne zu schnell veräußern und verlustreiche Vermögenspositionen zu lange halten. Diesen Effekt bezeichnet man auch als Dispositionseffekt, der auf die Verlustaversion zurückzuführen ist (vgl. Weber & Camerer, 1997). Shefrin und Statman (1985) zeigten den Dispositionseffekt anhand der Anlagehistorie von Privatanlegern. Dabei konnte nachgewiesen werden, dass Anleger im Durchschnitt bei Gewinnen risikoaverser agieren als bei Verlusten, weshalb gewinnbringende Aktien zu früh abgestoßen und Verliereraktien zu lange gehalten werden (vgl. Shefrin & Statman, 1985). Problematisch ist hierbei, dass im Portfolio ausschließlich die negativen Wertpositionen vorhanden bleiben und solch eine Negativselektion über längeren Zeitraum der Vermögensanlage Schaden zufügt.

Der Ankereffekt beschreibt, dass Menschen sich bei Entscheidungen sehr stark von vergangenen oder verankerten Informationen beeinflussen lassen. Dabei müssen diese Informationen nicht unbedingt im direkten Bezug zu der Entscheidungssituation stehen (vgl. Kahneman & Tversky, 1979). Auf Finanzmärkten konnte dieser Effekt bei der vielfach angewandten Chartanalyse beobachtet werden, welche historische Verläufe für die Prognose und Bewertung von Wertpapieren verwendet. Demnach lassen sich Investoren bei ihren Kauf- und Verkaufsentscheidungen sehr stark von verankerten Einstandspreisen beeinflussen. Sie geben dieser verankerten Information eine stärkere Gewichtung bei ihrer Entscheidung als der zukünftigen Wertentwicklungen einer Anlage, die jedoch bei der Bewertung maßgeblicher ist. Es entstehen häufiger Fehlentscheidungen, da vorhandene Informationen bei der Investitionsentscheidung fehlerhaft verarbeitet werden. Verschiedene Faktoren können den Ankereffekt verstärken. Hierbei wurde herausgefunden, dass insbesondere Emotionen der Menschen oder Persönlichkeitsmerkmale den Ankereffekt erhöhen (vgl. Wilson et al., 1996; Englich & Soder, 2009).

Ein weiteres häufig beobachtetes Phänomen auf den Finanzmärkten ist der Herding-Effekt. Er beschreibt, dass Menschen dazu neigen, die Handlungen und Entscheidungen von Mitmenschen nachzuahmen. Ursprünglich entsprungen aus der Sozialpsychologie, beschäftigt sich die Theorie des Herdenverhaltens mit der Frage, wieso Menschen von Natur das Verhalten anderer imitieren. Auf den Kapitalmärkten lässt sich das Herdenverhalten besonders in Krisenzeiten und in Zeiten von überschwänglichem Optimismus beobachten. Demnach richten Anleger gerade in solchen Marktphasen ihre Investitionsentscheidung an dem Vorbild anderer Investoren aus. Ursache hierfür ist die Furcht, mit der eigenen Einschätzung falsch zu liegen. Auf diese Weise verstärken sich insbesondere Kursübertreibungen und Aktienblasen, da alle Investoren dieselben Anlageprodukte favorisieren und somit die Nachfrage fälschlicherweise erhöhen (vgl. Trueman, 1994; Cote & Sanders, 1997).

Der Overreaction Bias beschreibt, weshalb Menschen relevante Informationen nicht angemessen aufnehmen und verarbeiten können. Besonders präsente oder auffällige Informationen werden von Individuen viel intensiver wahrgenommen als weniger präsente Meldungen mit demselben Informationsgehalt. Diese kognitive Verzerrung ist auf die Verfügbarkeitsheuristik zurückzuführen, die im Gedächtnis besonders leicht verfügbare Ereignisse für Schlussfolgerungen heranzieht, was in vielen Fällen zu Urteilsfehlern führt (Kahneman & Tversky, 1973). Dieses Verhalten kann auch auf den Finanzmärkten beobachtet werden. Demnach investieren Anleger häufig in Aktien, die in den Medien besonders hohe Aufmerksamkeit erlangen. In diesem Falle wächst die Gefahr für eine Überbewertung der Aktien (vgl. De Bondt und Thaler, 1985). Barber und Odean (2008) untersuchten den Overreaction Bias, indem sie Wertpapiere mit besonders hoher medialer Präsenz analysierten. Es konnte festgestellt werden, dass Investoren sehr stark auf aufmerksamkeitserregende Informationen reagieren. Besonders anfällig für den Overreaction Bias sind unerfahrene Investoren, da sie Schwierigkeiten damit haben, relevante Informationen angemessen zu verarbeiten. Investoren mit hoher Finanzexpertise sind hingegen weniger stark betroffen (vgl, Barber & Odean, 2008).

Eine weitere kognitive Verzerrung, die am Finanzmarkt beobachtet werden kann, ist der sogenannte Home Bias. Er beschreibt die Neigung von Investoren, überproportional in Anlage-produkte aus dem Heimatland zu investieren und dabei wesentliche Konzepte der Diversifikation zu vernachlässigen (vgl. Baltzer, Stolper & Walter, 2015). Erstmalig wurde dieser Effekt von French und Poterba (1991) untersucht. Sie stellten fest, dass zum Beispiel 93,8 Prozent der amerikanischen Aktien auch Investoren gehören, die in den USA leben. In Deutschland beziffert sich diese Zahl auf 79 Prozent. Hintergrund für diesen Effekt ist der Irrglaube, sich mit Unternehmen des Heimatlandes besser auszukennen. Der Home Bias bezieht sich jedoch nicht nur auf Länder, sondern geht auch darüber hinaus. So zeigten Barber und Odean (2013), dass Mitarbeiter einer Firma im Durchschnitt den größten Teil ihrer Pensionsrücklagen in das eigene Unternehmen investieren. Diese kognitive Verzerrung ist dadurch zu erklären, dass Anleger sich häufig von ihrem Gefühl leiten lassen, vertraute Unternehmen besonders gut einschätzen zu können. Die Folge dieser Einschätzungen ist eine Überbewertung von vertrauten Unternehmensaktien und eine unzureichende Diversifikation des Portfolios.

Letztendlich lässt sich zusammenfassen, dass eine Vielzahl von verhaltenspsychologischen Faktoren die Entscheidungsfindung von Menschen beeinflussen. Die Behavioral Finance liefert hierzu wissenschaftliche Erkenntnisse, die irrationales Verhalten und emotionale Fehl-entscheidungen von Investoren begründen.

Trotz aller Kritik, die die Behavioral Finance an dem Investorenverhalten ausübt, sollten ihre Erkenntnisse dazu genutzt werden, um sich den potenziellen Denkfehlern bewusst zu werden. Denn hierdurch können rationales Handeln gefördert und Fehlentscheidungen vermieden werden. Somit können die gewonnenen Erkenntnisse der Behavioral Finance dem Privatanleger dabei helfen, bessere Investitionsentscheidungen zu treffen.

Neben den zuvor erläuterten Konzepten der Behavioral Finance existieren eine Vielzahl weiterer kognitiver Verzerrungen (z.B. Correspondence Bias, Confirmation Bias, Sunk-cost Fallacy, etc.), deren Auflistung den Rahmen dieser Arbeit übersteigen würde.

3.4 Anlageziele - Erweiterung des magischen Dreiecks

Bei der Wahl der Vermögensanlage treten eine Reihe entscheidungsrelevanter Aspekte auf, die Privatanleger bei ihrer Investitionsentscheidung beachten sollten. Deshalb ist es unerlässlich vor jeder Entscheidung klare Anlageziele zu definieren.

[...]

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¹ Asset-Allokation beschreibt die Vermögensallokation bzw. die Aufteilung des Vermögens auf verschiedene Anlageprodukte (z.B. Anleihen, Aktien, Währungen, etc.) (Quelle: Wikipedia 2019).

² Das Tool ist im Internet unter www.entscheidungsnavi.de frei zugänglich.

³ Die präskriptive Entscheidungstheorie geht über die normative Entscheidungstheorie hinaus, indem sie subjektive und individuelle Präferenzen in der Modellierung berücksichtigt (vgl. Methling & Nitzsch, 2019).

⁴ Assetklassen bzw. Anlageklassen, sind im Finanzwesen eine Gruppe von Anlageprodukten, die aufgrund gemeinsamer Merkmale zusammengefasst werden (Quelle: Wikipedia, 2019).

• Auteur: Anton Nguyen (Auteur)
• Année de publication: 2021
• Pages: 124
• N° de catalogue: V584974
• ISBN (ebook): 9783963561238
• ISBN (Livre): 9783963561245
• Langue: allemand
• mots-clé: Strategie, Digitalisierung, Investition, Privatanleger, Vermögensanlage, Value, Focused, Thinking, Portfolio, Entscheidung, digital, Robo, Advisor, Vermögensverwaltung, Crowdinvesting, Wertpapiere, Aktien, Anleihen, Kapitalmarkt, Behavioral, Finance, Keeney, Investor, Rendite, Risiko, Social, Trading