Auf Grund des langanhaltenden Niedrigzinsniveaus sowie der zusätzlichen Herausforderungen der Corona-Pandemie, stehen Anbieter von Finanzdienstleistungsberatungen (z. B. Banken, Vermögensverwalter) sowie Privatanleger vor finanziellen Problemen. Auf der einen Seite erleiden Banken signifikante Ertragseinbrüche in Geschäftsbereichen, die jahrelang als stabil galten (z. B. Fristentransformation). Auf der anderen Seite stehen Privatanleger der Inflationsgefahr gegenüber, die mit konservativen und niedrig verzinsten Anlagen nicht zu beseitigen ist. Ein möglicher Ausweg, um für beide Seiten finanzielle Linderung zu schaffen, stellen digitale Anlageberatungsservices, die im Fachjargon unter den Begriff Robo-Advice und Robo-Advisory bekannt sind. Dieses Konzept wird aktuell um die Einbindung sog. Krypto- Assets erweitert. Die Arbeit untersucht daher die entscheidungsbestimmenden Faktoren aus Sicht der Privatanleger hinsichtlich der Nutzung eines Krypto-Robo-Advisor.
Author(s): Cam-Duc Au
Series: Business, Economics, and Law
Publisher: Springer Gabler
Year: 2023
Language: German
Pages: 242
Vorwort
Danksagung
Zusammenfassung
Abstract
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Formelverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen der Arbeit
1.3 Gang der Untersuchung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Einführung Robo-Advisory
2.1.1 Konzeptionelles Verständnis
2.1.2 Wirtschaftstheoretischer Bezugsrahmen
2.2 Einführung Distributed-Ledger-Technology und Blockchain
2.2.1 Begrifflichkeiten und technologische Grundlagen
2.2.2 Digitale Assets/Vermögenswerte
2.2.3 Regulatorische Chancen und Herausforderungen
2.2.4 Potenzial von Krypto-Vermögenswerten im Asset Management
3 Empirisches Forschungsdesign und Untersuchung zu Krypto-Robo-Advisory
3.1 Stand der Forschung
3.1.1 Literatur-Review zu Robo-Advisory
3.1.2 Qualitative Experteninterviews zu Krypto in Asset Management
3.1.3 Forschungslücke und Beitrag der eigenen Arbeit
3.2 Forschungsziel und Hypothesen
3.2.1 Forschungsziel
3.2.2 Vorstellung Hypothesen auf Basis induktiver und deduktiver Ableitung
3.3 Methodisches Vorgehen
3.3.1 Quantitative Datensammlung und -aufbereitung
3.3.2 Modellspezifikation und Variablen
3.3.3 Analytische Vorgehensweise zur Auswertung des Datenmaterials
3.4 Forschungsresultate
3.4.1 Auswertung zur deskriptiven Statistik
3.4.2 Akademische Ergebnisse und Implikationen aus Regressionsanalysen
3.4.3 Untersuchung Hypothesen und Forschungsfrage
3.4.4 Forschungslimitationen
4 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
